所谓AI（Artificial intelligence，人工智能）制药，即以医药大数据为基础，通过运用机器学习、深度学习等AI技术替代大量实验，对药物结构、功效等进行快速分析，以达到缩短试验周期、节省成本、促进新药发现、提升试验成功率等目的。

AI技术从1956年首次提出发展至今已有60余年，全球已有700多家AI制药企业。

(资料图片仅供参考)

我国目前已有AI初创制药企业近80家，成立于2014年的晶泰科技和英矽智能都已完成D轮融资，成为国内AI制药领域的独 角兽。

AI浪潮下，国家也出台相应政策大力扶持，发改委于2022年发布了《“十四五”生物经济发展规划》鼓励AI制药发展。

一、商业模式：3种

在商业模式上，我国AI药物研发企业主要分为AI SaaS、AI CRO、AI biotech三种模式，即出售软件、服务和研发药物，分别占了商业模式总数的25%、23%和8%。并多兼容上述三种模式中的2种或3种，兼容2种商业模式的最多，占31%，兼容≥3种模式的占13%。有较强药物研发经验的团队多以自研管线为主，而算法背景强的团队则倾向于进行SaaS和研发服务。“自研+外部合作”已成为主流，以降低liscence in的风险。

AI SaaS服务是指为客户提供AI辅助药物开发平台，通过平台为企业赋能，帮助企业加速研发流程，节省成本与时间。

AI CRO是指初创公司通过人工智能的辅助，为客户更好地交付先导化合物或者PCC，再由药企进行后续的开发，或者合作推进药物管线。

AI biotech则以推进自研管线为主，较少进行外部合作。（详见图一）

二、优势：提速

AI技术对医药研发的最大促进作用之一就是提高研发速度。

在2018～2020年、2020～2021.8月、2021.9～2021.10月、2021.11～2022.2月四个时段，分别对3个、5个、4个、6个药物研发引用了AI技术，研发速度由2018～2020年间的每月0.08个提高到了2021.9～2021.10月期间的每月2个，研发速度提高了25倍。

具体情况为，在2018～2020年间，Exscientia公司的慢性阻塞性肺疾病的候选药物、Deep Genomics公司的DG12P1、我国英矽智能公司的DDR1受体抑制剂等3家AI制药企业的3个研发项目都应用了AI技术，其研发速度仅为每月0.08个。

而在2021.9～2021.10月间，阿尔脉生物的ALM005、Healx公司的HLX-0201、Erasca公司的ERAS-007、LandosBiopharma公司的LBP-104（系统性红斑狼疮）等4个AI制药企业的4个研发项目的研发速度提升到了每月2个。（详见图二）

三、企业：全球

1、分布：中国占3.5%

到2022年底，全球已有700多家AI辅助药物研发企业，其中，美国占了一半以上（54.4%）。

其次是欧盟、英国和亚洲（不含中国、中东），分别占了16.8%、9.7%和7.5%。

中国占了3.5%。（详见图三）

2、订单：英矽智能全球第四

2022年，AI技术与生物医药的融合提速，AI技术对制药领域的渗透已遍地开花。从AI制药公司获得的订单金额可见一斑。

2022年，获得订单金额最大的AI制药企业是Exscientia和Evotec，分别与老牌跨国制药集团赛诺菲和BMS签订了356亿元和350亿元的新药开发合同。

Generate Biomedicines位居第三，与安进签订了131亿元的合同。

我国AI初创企业英矽智能获得的订单金额首次跻身Top 10，高居第四，即英矽智能在去年11月与赛诺菲签订了总潜在价值高达82亿元的新药开发合同，这也是我国AI制药领域迄今最大的一笔订单，赛诺菲将利用英矽智能人工智能驱动的Pharma.AI药物发现平台，推进基于不超过6个创新靶点的候选药物研发。

全球AI制药企业的Top10订单被跨国制药巨头悉数包揽，其中，赛诺菲占了3席，除Exscientia、英矽智能外，还与Atomwise签订了69亿元的合同，3单合计507亿元，占了Top10订单总额1219亿元的42%。（详见图四）

四、企业：中国

1、区域：长三角居首

至2022年底，我国已有AI制药初创企业近80家。

除武汉、成都两市各有1家外，其余全部位于沿海城市。其中，长江三角洲最多，占了45%，渤海经济圈和大湾区平分秋色，各占1/4。

就具体区域来看，北京、上海、深圳最多，分别有18家、15家和13家。苏州、杭州、南京和广州次之，分别有8家、6家、3家、3家。

AI制药企业总部之所以选择这些区域落户，与这些城市所拥有的高校/科研院所资源之多是分不开的，因我国AI制药公司最大的创业背景是来自高校和研究院的成果转化。在中国近80家AI制药企业中，有高校/研究院背景的占了4成、资深药化专家创业的占了25%、名校博士创业的占了1/5，三类合计占比超过8成。

在研究所和高校背景中，尤以北大、清华、上海交大、中科院为创业前沿阵地，这些机构已孵化转化出了华深智药（清华大学AIR孵化）、英飞智药（北大前沿交叉学科研究院）、燧坤智能（清华大学）、天骛科技（上海交通大学背景）等公司。

2021年，张江牵头成立了“张江AI新药研发联盟”，至今已经有20多家企业加入。（详见图五）

2、领域：小分子最多

从细分领域上看，最受AI初创制药企业青睐的仍是小分子药物研发，主要因小分子领域数据积累较多、市场相对成熟，在虚拟筛选、分子生成、ADMET预测、药物重定向等环节已得到广泛应用。

在近80家AI制药企业中，有41家专注于小分子研发，占了AI初创制药企业的一半以上。

聚焦大分子和技术服务的的AI制药企业各有11家。

聚焦细胞疗法和制药工艺的AI制药企业分别有3家和2家。（详见图六）

3、创立时间：2018、2021双高峰

我国第一家AI初创制药公司成立于10年前的2013年，至2020年，以平均每年8家的速度增长。

其中，2018年和2021年各迎来了一波创业潮，分别有15家和24家AI初创制药公司成立。

2018年左右，海外AI制药公司开始和传统跨国药企合作，激发了国内的创业热情。2020年前后，多家海外AI制药公司IPO促进了资本大举进入国内AI制药领域。同时也带动了AI制药企业订单数量和融资金额的爆发式增长。

2021年，我国AI制药企业融资额高达62亿元，较此前6年的融资总额46.7亿元还高出31%。

受投融资环境的影响，2022年仅有2家AI制药公司创立。（详见图七）

五、渗透研发

1、FDA监管

凡涉及药物研发都逃不过FDA的法眼，AI辅助药物研发也不例外。

为此，美国FDA于5月10日发布了长达31页的题为《在药物和生物制品开发中使用人工智能和机器学习》的讨论文件，该文件指出，在过去几年中，FDA发现使用AI（人工智能）/ML（机器学习）要素提交的药物和生物制品申请数量显著增加，由2016年仅1个增加到了2021年的132个。

FDA已认识到AI在整个药物开发生命周期（包括药物发现、非临床研究、临床研究、上市后监督、药物制造）中的作用及其加速药物开发的潜力，并在许多方面提供了示例，体现出一线监管部门对于新技术的独到见解。（详见图八）

2、合作项目：英矽智能全国第 一

2022年，我国AI制药企业英矽智能不但订单金额跻身全球第四（图四），而且订单数量高居全国第 一，与传统制药企业进行了23项合作。

其次是位于深圳的晶泰科技，开展了16项合作。

杭州剂泰医药和北京的望石智慧位居第3～4位，分别开展了5项和4项合作。

上海宇道生物、北京星药科技、北京星抗原生物和南京燧坤智能等4家AI制药企业并列第五，都开展了3项合作。

深圳的未知君生物和北京的深度智耀都各进行了1项合作。

除英矽智能、冰州石生物之外，未知君、埃格林医药、红云生物、药物牧场等企业也拥有了临床Ⅰ期管线资产。

另外，2022年还有4家AI制药企业获IND批件，即劲风生物（2月）、宇耀生物（3月）、费米子（10月）、德睿智药（12月）。（详见图九）

AI制药正在越来越多的参与到新药研发中，AI制药不但吸引了资本的介入、激发了传统制药企业的兴趣，也引起了监管部门的关注。

AI技术正在促进新药研发的速度和成功率不断提高。