AI药物研发直击新药研发领域痛点，行业规模增速可观。
2）技术驱动：研发周期长、成本高、成功率低一直是新药研发领域的痛点。随着机器学习、深度学习、知识图谱等关键技术的快速发展，AI在药物靶点发现、化合物筛选和晶型预测等药物研发环节应用广泛，优势逐渐凸显。例如，在药物发现环节中，AI搜索的深度和广度远超专家经验，数据挖掘和分析有利于创新药物靶点的确定，找到合适的先导化合物，从而提高药物研发效率；在临床前研究环节，基于 AI技术的新药研发管线可将临床前研究时间从3-6年压缩至1-2年，大幅提高效率并节省成本。据TechEmergence研究报告，AI技术可使新药研发成功率由12%上升至14%；此外，CHI HEEM WONG等人的研究数据显示，AI技术可在化合物筛选、合成方面节约40%-50%的时间，每年可为整个制药行业节约260亿美元的成本。
目前，AI药物研发市场主体以IT巨头、AI药物研发企业和大型药企三类企业为主，其依托各自在平台、算法和数据的优势切入行业：（1）IT巨头：我国IT巨头依托其AI模型和平台优势，以对外投资、自建AI药物研发平台和提供算法服务三种方式跨界入局。例如，“云深智药”是腾讯基于其AI Lab自主研发的深度学习算法、数据库和云计算，打造的AI驱动药物临床前研究开放平台，覆盖了临床前药物研发的全流程；此外，腾讯还与成都先导合作，共同设计完成了首个经实验验证的骨架跃迁分子生成算法。（2）AI药物研发企业是行业的主力军，我国AI新药研发企业依托其算法和数据优势，以CRO（医药研发外包）和自研管线为主要模式切入应用场景。技术上，AI药物研发企业的算法愈受欢迎，成为重要的技术壁垒。此外，这类企业的数据自研能力是关键的竞争要素，AI药物研发所需的高价值数据多源于其智能实验室。（3）我国大型药企主要通过自建团队和业务合作两种方式进入AI药物研发赛道。其中，与AI药物研发企业合作是主要的业务模式，大型药企可凭借其在研发管线、专业背景上的优势弥补AI药物研发企业的不足。近年来，国内大型药企纷纷布局其中，如药明康德与Insilico Medicine合作进行的化合物筛选等。
发展趋势
受政策支持、技术发展、市场需求三大利好因素的叠加驱动，短期内我国AI药物研发市场规模会保持较高的增长率，但由于国内大多AI制药企业仍处于投产研发阶段，总体市场规模相对有限。目前，AI驱动管线多处于临床前研究和临床一期阶段，根据新药研发周期，2022-2025年仍处于验证期。虽然短期内可获取的药物研发管线数量不多，但普遍规模较大，随着研发效率的提升以及AI药物研发企业融资进程的加快，未来行业市场规模增速仍然可观。据艾瑞建模测算，2022年中国AI药物研发市场规模为2.92亿元，2025年将达7.74亿元，CAGR为38.39%。
