个人两大应用方向。本篇报告重点聚 焦 AI 在制药行业的应用，全面介绍了 AI 在临床前和临床阶段的落地情况；同 时作为一种新的药物研发模式，我们基于全球 AI 制药龙头 Schrödinger，重点 讨论 AI 制药的商业模式变迁，并梳理相关公司。 ❑ AI 可用于新药开发全过程，达到降低成本，增加药物研发可能性目的。根据 DPI 援引英矽智能数据，通过 AI 技术能将 ISM001 分子发现时间由传统手段 分子发现时间由传统手段 的 2 年降至 11 个月，总费用从 4.14 亿美元降低至 20 万美元，极大降低了新 药研发负担。目前人工智能技术在药物研发过程中的应用主要集中于药物发 现阶段，随着 Deepseek 等大模型技术应用，AI 在临床阶段的应用价值也将 逐渐得到体现。 ❑ 全球 AI 制药行业投融资活跃，MNC 参与达成多项重磅交易。虽然 2023 年全 球资本市场景气度有所下降，但 AI 制药行业融资活跃度仍然保持高位。2024 数量持续增加，合作金额也屡创新高，AI 制药管线商业价值得到体现。 ❑ AI 制药可以分为 AI+SaaS，AI+CRO 和 AI+Biotech 三种经营形式。AI 制药 发展早期，企业以提供药物研发软件服务为主，附加值较低并且客户付费意 愿不强，市场空间有限，代表企业为 Schrodinger；为了更加深度参与客户药 物研发过程，突出 AI 制药优势，企业陆续向 AI+CRO 和 AI+Biotech

——量子计算加速药物发现 提供单位：北京玻色量子科技有限公司 量子信息技术应用案例集（2024） 23 一、 应用背景与需求 (一) 行业及应用背景 分子对接是药物设计领域中的一项关键技术，它通过计算配体 与受体之间的空间互补性和能量匹配来预测两者之间的结合模式。 这项技术在基于结构的药物设计、前导优化、生化途径和药物设计 等方面 而，传统的分子对接方法在面对巨大的搜索空间和复杂的计算要求 时，往往需要耗费大量时间和资源，且难以保证找到最优解。此外， 传统药物筛选不仅成本昂贵，而且成功率较低，通常只有大约 10%。 量子计算机通过量子比特进行信息编码，利用量子叠加和量子 纠缠的特性，能够在极短的时间内完成传统计算机难以实现的复杂 计算任务，可以为药物设计等需要大规模计算的问题提供了新的解 决方案。因此，医药领域开始重视量子计算的发展，罗氏、阿斯利 用于研发第一台用于生命科学研究的量子计算机，应用范围覆盖从 创造新药到寻找基因、环境和疾病之间的联系，加快药物研发速度。 除上述外，在靶点分析、化合物筛选、化合物修饰优化等环节的难 点问题，都可以通过量子计算技术进行改进。 量子计算在分子对接领域的应用前景非常广阔，其强大的并行 处理能力有望彻底改变药物设计的传统模式，在未来药物发现领域 量子信息技术应用案例集（2024） 24 具有巨大优势。这不

图表 43 医渡科技“大数据+大模型”双中台解决方案......................................................58 图表 44 埃格林自研 AI 分析药物开发精准表型的过程................................................. 59 图表 45 柏视医疗微创手术人工智能平台的肺部重建效果......... 相关产品的直接动力。 对于医院以外的场景，同样有部分赛道需要沿着政策的方向提前布局。以生物制药为例， “722”事件后，NMPA（当时为 CFDA）相继发布了《关于开展药物临床试验数据自查核 查工作的公告》《关于调整药物临床试验审评审批的公告》等文件，引发了国内 EDC、 RTSM 市场的繁荣，太美医疗等企业在系统中植入 AI，使其顺势成为药企数字化的关键 要素。 如今 FDA 鼓励药 尤其是在智慧运营、智慧后勤等场景，很多三级医院已经采购了相应的数智化系统，率 先享受到了 AI 赋能后的管理红利。 制药 AI 方面，绝大多数创新药企都对医疗 AI 持积极态度。不过，大多数药企在药物发 现阶段均倾向于自研 AI，而到了临床试验，更多药企习惯于采购成熟的第三方综合解决 方案，降低成本并规避研发风险。 5 6 第二章：自我突破，医疗 AI 形态异变 政策与提效两大购置动

在医疗领域的潜力。医疗行业数 据量庞大（占全球数据总量的 30%），但 97%未被有效利用，这为 AI 模型的训 练提供了基础资源。例如，AI 通过分析医学影像和电子病历数据，实现了从辅助 诊断到药物研发的跨越式发展。政策与资本的双重推动：1）政策支持：数字社 会下，全球医疗数字化转型已成为大趋势，各国相继出台相关政策布局数字医疗 产业加速发展。2）资本涌入：2025 年 1 月，全球医疗保健和 员调 配，提升急诊成功率。 2）个性化治疗方案优化：DeepSeek 结合患者的基因信息、生活习惯和病史， 推荐精准的药物组合或联合疗法，并实时更新医学指南（如 2024 年 ESC 心衰指 南）；案例：在心衰治疗中，DeepSeek 可提醒医生及时采用新型药物（如 SGLT2 抑制剂），并优化复杂患者的联合用药方案，减少不良反应。 3）疑难病例的跨学科支持：DeepSeek 整合多学科文献与权威指南，辅助医 AI 技术将渗透到药物研发的各个环节，革 新制药工业范式：1）化合物筛选效率指数级提升：利用 AI 技术，将化合物筛选效 率提升 40 倍，大幅缩短新药研发周期。2）临床试验患者精准匹配：AI 技术可以 将临床试验患者匹配精度提高至 89%，缩短研发周期 6-8 个月，加速新药上市进 程。3）药物靶点发现与设计加速：利用 AI 分析生物数据和分子结构，加速药物靶 点发现和药物分子设计，为新药

26 6.2% 21 5.0% 13 3.1% 10 2.4% 5 1.2% 3 0.7% �尽�� ���� �� ���� �研�� ���� 信息技术IT 统计 药物警戒 7 ���纸�/�������������� ��94.0%��2023��94.8%������ ����������务�������� 纸������纸����������� ���� (2023a). Technical guidance for the design of patient- focused clinical trials (Trial version) [以患者为中心 的药物临床试验设计技术指导原则（试行）]. Center for Drug Evaluation, NMPA. https://www.cde.org.cn/main/news/viewInfoComm Technical guidance for the implementation of patient-focused clinical trials (Trial version) [以患 者为中心的药物临床试验实施技术指导原则（试 行）]. Center for Drug Evaluation, NMPA. https://www.cde.org.cn/main/news/viewInfoComm

。最后，系统 让她可以更有效率地评估更复杂的案例。 她需要处理的一种典型问题，和客户服用特定处方的原因有关。例如，药物 安坦息吐（Ondansetron）有助于预防化疗或手术后的恶心和呕吐，也常用于怀孕 的女性。如果客户的处方纪录包含该药物，博诺帕内必须确定医生开立该药物的 原因。如果申请人是女性，在服药后不久生了小孩，她会认为服药的原因是怀 孕。但如果是肿瘤科医生开出这个药，她就会推定申请人接受过癌症化疗。 即使只是一个简单的 手术，图表上也有很多部分，包括体检、麻醉、病理等。另一方面，她指出， 「如果病例是75岁开刀的男性，他是肾脏病末期，同时还有糖尿病和癌症，我就 必须记录他的病史、正在服用的药物，这些都要花更多时间。病史编码很重要， 因为如果病患有多个疾病诊断，就表示医生要花更多时间。这些『评估和管理』 编码，对于医生和医院正确报销费用非常重要。」 莫斯利和其他编码员必须达到95％正确率的编码品质标准，而且他们每工作 用来处理病 患所有咨询，称为医生工作台，患者透过手机和聊天介面功能与该系统互动。另 一个是连接药局合作伙伴的后台系统，将处方资讯传给药局，而药局则和Grab平 台整合，会安排司机取得和递送处方药物或补充剂给病患。 为了扩张国际市场，中国平安好医生平台团队打造了英文版的聊天机器人。 印尼好医生科技团队就从这个版本开始，建立印尼语版本，将印尼当地的词汇用 法、描述症状的方式以及日常表达，连接平安好医生平台里已存在的大量医疗症

改进空间。② 知识提取与嵌入：利用神经网 络等人工智能技术从数据中提取物理规律（如密度泛函理论）或将物理规律嵌入神经网络。③ 假设提 出：借助生成模型提出新颖的科学假设，从而扩展研究边界，例如在药物研发中预测新的活性化合物。 ④ 实验验证：构建自动化实验验证流程，例如通过具身机器人将数据模型与物理测试无缝连接。⑤ 结 果报告与可解释性：通过实验结果的可视化、自然语言生成技术以及模型可解释性工具，揭示对结果 细胞微环境构 建等；② 血管疏通，利用微纳机器人尺寸小的优势，驱控其进入其他手术器械难以抵达的微血管疏通血栓； ③ 靶向递药，利用微纳机器人装载药物分子，通过外场（磁场、化学场、光场等）驱控微纳机器人集群向 体内病灶靶向运动，抵达病灶后释放药物治疗疾病（肿瘤等）。 微纳机器人在医疗领域的研究越来越广泛，具有巨大的发展潜力和应用前景，有望大幅推动精准医疗 发展。但目前医用微纳机器人的性能还 车、医疗保险、制造业、人文社科等领域。 阿里的通义千问系列大模型同样支持医疗、法律等多个垂直领域。华为的盘古大模型系列为自然科学领域 提供智能辅助，例如与中国科学院上海药物研究所联合推出药物分子大模型，旨在实现针对小分子药物的 全流程人工智能辅助设计；面向气象分析预测领域，盘古气象大模型综合考虑多种因素，提供准确的天气 67 第三章 信息与电子工程前沿 全球工程前沿 Engineering

良好的效能。人工智能技术与各类制造业传感器、机器设备、行业知 识融合形成的垂类大模型，能够针对异质性产品和制造流程深度优化， 更适用于企业级应用场景的专业性要求。如，ChatDD 新一代对话式 药物研发助手、面向游戏行业的图像内容生成式大模型等。根据《2023 大模型落地应用案例集》，目前近 65%的人工智能大模型是垂直大模 型。另一方面，作用广度持续扩大。数字劳动资料与传统劳动资料的 杂度问题，为突破新药研发中的难题做出贡献。又如，华为盘古医药 大模型加快医药研发效率（见专栏 1）。 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 16 专栏 1 大模型显著提升药物研发效率 华为盘古大模型通过对 17 亿个药物分子化学结构的预训练， 将预测新药药性的准确率较传统方法提高了 20%。在华为盘古大模 型辅助下，西安交通大学第一附属医院超级抗菌药（Drug X）的研 发进入临床阶段 亿 美元成本），帮助解决超级耐药菌进化速度快，新类别、新靶点抗生 素难以及时匹配的问题。 英矽智能基于数据+AI 驱动的药物分子结构快速设计与筛选， 大幅提升研发效率。通过构建基因组学、蛋白质组学、临床数据等 数据集训练算法模型，并基于 AI 模型自主生成新的药物分子结构， 通过算法推演对海量方案进行筛选，新药研发效率提升 10 倍。 2.数字经济强化创新协同效应 数字经济时代，创

了量子计算产业化初期的核心逻辑——技术验证、生态构建与 战略卡位三重需求叠加。 量子计算在复杂分子模拟、新药研发、材料设计中展现出了广 阔的应用前景。例如，腾讯量子实验室与苏州医图生科开发了 一种为解决真正的药物设计问题而量身定制且不同于传统研究 的混合量子计算管道。 量子计算的战略价值引发各国军方的深度布局。美国空军率先 启动量子军事化应用探索，与Quantum Research Sciences签 格里菲斯大学 PsiQuantum将在格里菲斯大学 开设“测试与特性化”实验室。 美国 PsiQuantum 生物医药方面，传统药物研发流程漫长且成本高昂，从药物发现到获批上市平 均需10年时间以及巨额资金。量子计算可同时处理大量分子构型，快速筛选出潜在 有效药物，显著缩短研发周期，提高成功率。例如，诺和新元（Novonesis）和 Kvantify通过结合经典计算机和量子计算机完成了世界上首次酶促反应的计算。量旋 在原子和分子层面上，量子计算能够精确模拟药物分子与生物靶标的相互作用， 预测药物的结合亲和力和选择性，从而设计出更有效的药物。例如，腾讯量子实验 室与苏州医图生科为了解决“精确测定涉及共价键断裂的前药激活的吉布斯自由能 谱”以及“准确模拟共价键相互作用”两个问题，开发了一种混合量子计算管道。 此外，借助量子机器学习，医生可对医学图像进行高精度快速分析，进而更好 地预测患者对特定药物的反应，从而为患者量身定制个性化的治疗方案。例如本源

年全球医疗 AI 市场规模超过 50 亿美 元，并预计将以超过 29%的年均复合增速增长至 2032 年市 700 亿美元。从市 场结构看，药物发现和医学影像是 AI 应用最广的两个领域，合计占比超过 50%， 随着制药工业发展和 AI 技术迭代，预计 2032 年 AI 药物研发市场规模将超过 205 亿美元。 图 3：2018-2022 年全球医疗 AI 市场规模及结构 图 4：2022 年全球医疗 GPT-4，她就有更多时间督促其他 即将出院的患者关注预防性护理的重要性。她将病患的病历复制到手机 上……以发现病患护理计划中可能存在的漏洞。果不其然，它发现了一名 逾期未做结肠镜检查的患者、一名胆固醇偏高需使用他汀类药物治疗的患 者，以及一名有高风险心脏病但已经有 5 年未检查血脂水平的患者。” 敬请阅读末页的重要说明 9 行业深度报告 医疗 AI 在院内应用既覆盖医生诊疗的过程，也包括医院信息化建设。医院是医 资料来源：华经产业研究院、招商证券 ➢ 健麾信息：公司专注于药品智能管理，主营业务包括智慧药房、智能化静 配中心以及智能化药品耗材管理三大细分领域，核心产品包括自动发药机、 智能针剂管理柜、药物配置机器人等，打造了包括“北京协和医院门诊自 动化药房”在内的一大批典型案例，截至 2022 年末，公司为国内 800 余 家医疗机构提供药品智能化管理项目，公司自动化药房产品在中国一线城 市市占率超过