中國報告大廳網訊，我國製藥效益不明顯，2022年製藥市場自主研發力度仍不夠。當下，隨著新藥進入新的醫療保障體系，以及國家對新藥的持續支持，國內藥品的發展正朝著以技術為主導的方向發展，而外國製藥企業則利用展會溢出效應，以更加開放、更包容的態度，在中國擴大市場。
周期長、成功率低、費用高是全球新藥研發麵臨的三座大山。2022-2027年中國製藥行業供需分析及發展前景研究報告數據顯示，一款新藥的研發成本大約是26億美元，耗時約10年，成功率不到10%。如何打破醫藥研發領域「十年攻關、十億美元投入」的「雙十定律」，成為生物製藥行業面臨的共同課題。
相對於傳統的藥物研發普遍採用的仿真、化學生物實驗等方式，AI成為加速藥物研發的關鍵步驟，能夠縮短研發周期、降低研發成本、提高研發成功率。AI將項目立項推進到臨床前候選化合物的時間，從平均4年半縮短至約13.7個月。
依託人工智慧機器學習、自然語言處理、深度學習、圖像識別、認知學習等能力，AI在新藥研發中的應用場景，廣泛運用於靶點藥物研發、候選藥物挖掘、化合物篩選、預測ADMET性質、藥物晶型預測、輔助病理生物學研究、發覺藥物新適應症等方面。長期以來，藥物發現在很大程度上受制於偶然性。人工智慧大大減少了人為因素造成的「偏見」，很可能成為藥物研發的破局關鍵。
AI+生物製藥的不斷發展，直接帶動AI大模型的開發，對強大算力支撐的要求也越來越高。比如在靶點藥物研發階段，需要通過篩選大型資料庫，查找具有所需生物活性的潛在藥物，產生的大部分數據都是浮點數據，屬於計算密集型、高並發業務，同時有大通信量和低延時要求，在高負載情況下，藥物研發系統性能和伺服器節點數量、GPU數量在一定範圍內均呈正相關態勢。這就需要算力平台具備高主頻、大內存、網絡帶寬高、GPU計算效率高等運行能力。
AI製藥以快速和高效為目的，而新藥研發的底線是合規和安全。這兩者碰撞在一起一定會經歷陣痛，這需要整個製藥行業共同應對。隨著AI技術和生物醫藥技術的不斷積累完善，以解決臨床需求為目的的創新藥物會越來越多。AI製藥的未來，也會不斷隨著數據算法的突破，從已經實現的「從0到1」邁向「從1到N」。
製藥儀器是製藥工業的上游，在製藥生產中起著重要的作用。近年來，隨著中國生物治療行業的快速發展，製藥儀器行業也迎來了良好的發展機遇，相關部門對該行業給予了更多的關注。業內人士認為，當前在政策和市場需求的推動下，製藥儀器行業有望迎來發展的關鍵時期，國內替代步伐有望進一步加快。
醫藥工業是健康中國文化建設的重要理論基礎，關係國計民生、經濟社會發展和國家進行安全。近年來，隨著人口老化的加劇和消費的升級，製藥行業出現了快速增長。但也要看到，傳統製藥儀器與醫藥工業現代化的匹配度還不夠高，藥品質量安全問題也比較突出。
隨著新一代信息技術的發展，國家和地方出台了一系列政策，積極推動製藥儀器產業轉型升級。十四五醫藥工業發展規劃「指導思想首次指出，全面提高醫藥產業鏈現代化水平，實現供應鏈穩定可控，加快創新驅動發展轉型。這也被業內視為製藥技術儀器發展產業結構轉型升級將加快的信號。
目前，我國製藥設備行業競爭格局較為分散。製藥設備龍頭企業東富龍市占率為13.65%，其次楚天科技市占率為10.20%，新華醫療市占率為5.40%，迦南科技市占率為5.09%，剩餘65.66%的市場份額被其他企業占據。整體來看，我國製藥設備行業競爭格局集中程度低，未來仍有一定提升空間。總體上看，工業企業收入持續增長，利潤結構優化，工業企業效益回升。儀器儀表製造業也保持企業同樣的發展變化趨勢。但是，由於研發投入增加、經營成本上升、利潤下降、疫情等外部環境因素不確定性增加等因素，行業發展仍存在一些風險。
中國製藥行業高負荷增長，製藥產業目前形成較大市場。現下，製藥行業增強人們的健康，進一步提高生活水平，對計劃生育、救災防疫、促進經濟增長和社會進步有著重要意義。2022年醫保為製藥行業最大、單一支付方，醫保戰略購買推動製藥產業供給側改革，產業的發展面向高品質發展、精耕細作、價值導向，尋求結構性機會是關鍵，創新和國際化將引領第二增長曲線。
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