医药行业智能制造整体解决方案 目 录 CONTENTS 修己达人 实干兴企 服务 创新 专业 1. 智能制造 2. 全产业链解决方案 3.医药云平台服务 4. 经济和社会效益分析 0 1 智能制造 工业智能 4.0 全球主要国家战 略 中国制造 2025 ：十大重点产 业 政策背景：国家对工业制造的发展战略 工业现状与客户痛点 数据是驱动智能未来的可持续资源 通过全域数据赋能产业升级 生产过程可视化 生产过程在线监控 生产排程 智能供应链 03 医药云平台服 务 项目功能  目前项目已完成医药行业云服务支撑平台的研发，可提供符合医药行业的基础环境。包括云基础管理平台和云业 务支撑平台的建设。  项目研发完成 11 个子系统并提供医药行业 SaaS 层的基础应用服务，包括物流管理子系统、追溯管理子系统、 生产 管理子系统、质量控制子系统、药店管理子系统、 、销售管理子系统、医药云知识库、种养殖管 理子系统、产业链协同业务模块和定制模块，以及门户网站。  项目研发了通用构件 42 套，医药行业构件 20 套。  项目在 1435 家企业（其中 912 家制药企业）用户中进行了应用，全面建成面向医药行业提供工业云应用示范。 系 统注册用户数到达 25212 个。 指标：行业企业信息化成本降低 70% 使用前医药生产企业信息化成本支出（硬件）

[Table_MainInfo] 行业研究/医药与健康护理 证券研究报告 行业深度报告 [Table_InvestInfo] AI+制药：AI 技术蓬勃发展， AI+制药行业潜力巨大 [Table_Summary] 投资要点：  AI 技术蓬勃发展，AI+制药有望成为下一个黄金赛道。AI 技术通过机器学习和深 度学习等手段，已经在药物发现、临床前研究和临床试验等全流程中发挥重要 累积投资额达 60.2 亿美元，市场规模持续增长，预计到 2026 年全球市场规模将 达到 29.94 亿美元。  AI+制药受到国家政策支持，产业链上下游投资机会多元，应用端百花齐放。AI 制药行业得到国家层面的政策支持，如《“十四五”医药工业发展规划》和《“十 四五"生物经济发展规划》等，旨在推动云计算、大数据、人工智能等技术在新 药研发中的应用。AI 技术在新药研发领域中的应用推动行业快速变革，涉及靶 技术发展迅速，引领制药领域创新变革 ............................................................. 5 1.2 技术革新与政策扶持促进 AI 制药行业快速发展 ................................................... 5 1.3 AI 制药市场蓝海前景广阔 ..................

To 医院、To 药企和 To 个人三大方向。在“AI+医药健康”系列报告（一）和（二） 中，我们重点分析了 AI To 院内和 AI To 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。 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 年全球 AI 制药融资事件为 128 起，总金额为 58 亿美元，接近恢复 2022 年 的巅峰水平，美国和中国是交易最为活跃的两大地区。2017 ........................................................................ 6 图 7：2021-2024 年全球 AI 制药行业融资统计 .................................................. 6 图 8：中国 AI 制药企业融资额（单位：亿元） .............

速且较为前沿的领域，随着生物医药和人工智能领域多个里程碑事件发生，推动AI和医药研发相结合，AI制药的诞生也加速生物医药行 业发展，为生命健康领域的发展提供动力。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图：AI在药物研发中的应用 数据来源：智药局，国信证券经济研究所整理 图：全球AI制药行业的市场规模 数据来源：MedMarket Insight，国信证券经济研究所整理 全球AI制药的市场快速扩张，AI技术布局药物研发全产业链 虚拟筛选、蛋白质 结构预测、ADMET预测到临床试验等多个研发阶段，AI技术均能参与 其中，全面布局在药物研发的上、中、下游产业链。 ◼ AI制药行业市场规模快速增长。根据MedMarket Insights预测， 2023年全球AI制药行业的市场规模为12.93亿美元，预计到2031年将 增长至85.02亿美元，2022-2031年复合增长率约为27.2%。 AIDD 制药流程 新药发现

药监督管理局迎来了前所未有的发展机遇，但也承担着前所未有的责任和风 险，可谓使命光荣，任务艰巨，责任重大。 近年来，随着我国国民经济的持续快速发展，整个医药行业一直处于高 速发展时期；同时，医药监管行业中存在着诸多问题开始显现，各种矛盾综 合交错，这直接影响着医药行业的健康发展。 医药作为关系民生的重大问题， 在建设和谐社会的历史进程中，饮食用药安全问题，越来越成为党和政府以 及社会公众关注 统， 提升医药行业的监管能力和服务水平，成为医药监管部门的首要选择。尤 其需要指出的是，目前“两化融合”、“物联网”、“三网融合”等上升 到国家 高度，云计算、物联网等新技术在其他行业的应用，催生信息系统 发展的 绿色变革。医药监管行业完全可以采用这些新技术，建设服务各级 政府部 门、服务医药监管行业、服务社会公众的先进医药监管信息系统， 提升医药行业监管服务水平，保障公众饮食用药安全，服务

值 3) CDSS与病种质控：临床决策支持服务以人机交互为核心 , AIGC拉升效率 4) AI 健康管理：智能设备监测及分析个人数据，医疗科技乘风而起  AI 制药：当前国内外AI制药行业的主要玩家主要有三类，即大型药企、AI制药初创型企业和互联网头部企业。其中 大型药企包括传统药企及CRO企业。根据Deep Pharma Intelligence数据，截至2022Q1，全球参与AI药物研发 据，截至2022Q1，全球参与AI药物研发的大型药企超过56家，其中包括超36家传统药企和20家CRO企业；相关互联网头部企业 超31家，AI制药初创型企业超过495家。 当前国内外AI制药行业的主要玩家主要有三类 AI制药行业主要玩家 资料来源：头豹研究院，西南证券整理 28  人工智能药物发现的领域投入逐年稳步增长。涌入由人工智能驱动的生物技术公司投资额从2020年的481.9亿美元大幅增长至 /AI初创企业合 作 Novartis、GSK均 较早在内部建立AI 部门 复星医药向英矽智能 提供股权投资 2022年以AI制药交易数量计的制药企业Top10（个） 大型药企进入AI制药行业主要方式及部分案例 AI 制药：逐渐完善的行业拼图 资料来源：头豹研究院，西南证券整理 29  AI制药初创型企业：根据Deep Pharma Intelligence数据，202

导致中医药在标准 化、规模化生产方面存在短板。其次，中医药的国际化进程面临严 峻的文化差异和监管壁垒，尽管中医药在亚洲、非洲等地区得到了 广泛应用，但在欧美市场的推广仍存在较大阻力。此外，中医药行 业的科技创新能力相对不足，尤其是在大数据、人工智能等前沿技 术的应用方面，与西医药相比存在明显差距。 具体而言，中医药健康产业的主要挑战包括：  标准化与质量控制：中药材的种植、采收、加工等环节缺乏统 化、数据化水 平，推动产业的可持续发展。 1.3 引入 DeepSeek 的必要性 在当前中医药健康产业快速发展的背景下，传统的信息处理和 分析方法已难以应对日益复杂的市场需求和数据量。中医药行业涉 及大量的历史文献、临床数据、药材信息及患者反馈，这些数据的 挖掘和应用对提升产业效率和创新能力至关重要。然而，现有的技 术手段在数据整合、知识图谱构建和智能分析方面存在明显不足， 导致信息孤岛现象严重，资源利用率低下。 业数据的质量，为后续的深度学习建模奠定坚实的基础。 4.2 数据分析与挖掘 在中医药健康产业中，数据分析与挖掘是 DeepSeek 应用方案 的核心环节之一。通过对海量中医药数据的深度挖掘与分析，可以 从多个维度提升中医药行业的效率与精准度。首先，利用 DeepSeek 的强大计算能力，可以对中医药历史文献、临床数据、 药材信息等进行结构化处理，构建知识图谱。这一过程不仅能够整 合分散的数据资源，还能通过关联分析发现潜在的药物配伍规律、