2024年AICRO行业研究报告

序言（AI（CRAI+CROAI+CR行业的发展依托于AI扩大和药物研发成本不断攀升的背景下，AI+CR行业正展现出无可限量的市场潜力和广阔的应用前景。目前，AI+CR行业正处于一个快速发展的黄金时期。放眼全球，无论是充满活力的初创企业还是根基深厚的传统CRAI随着AI技术的持续进步，AI+CRO行业预期将成为推动医药行业发展的关键引擎，实现更加高效、精准的药ACOO行业发展历程与现状CRO（CotctRechiton，合同研究组织）行业的诞生和发展与全球医药研发活动的演进紧CRO公CRO生物制药的反摩尔定律指出，随着时间的推移，药物研发的成本并非固定不变，而是呈现上升趋势。这一背CROCRO作为新药研发的重要环节，成为验证和应用这些新技术和新思想的关键。在算法不断迭代的过程中，科研团队致力于寻找提高效率的具体应用方法，并探索被市场认可的商业模式，为CRO行业带来了新的发展可能性。自2020年以来，AI与CRO结合的模式已经得到了更广泛地验证和认可。AI技术正逐步渗透到CRO行业中，在具体应用层面探索多样态路径。这种趋势不仅吸引了初创企业在AI+CRO领域崭露头角，也促使传统的CRO企业积极布局，不断尝试将AI技术融入其服务中。在多年来的市场教育下，不少传统药企和生物科技公司对AI+CRO的接受程度也在逐步提升，AI+CR的模式有望成为未来药物研发的重要方向。以chröder、oHth为代表的生物科技公司，专注于临床药物研发的技术创新，通过其高质量AI技术药物发现平台，依托大量生物领域数据，以AI技术+CRO的服务模式，结合干湿实验，为药物研发提供创新解决方案。CRCR2018年就与chödne合资成立anhepeutcs208—2026家AI平台，以提升了新药物分子设计的成功率。美迪西作为创新药CRO公司，也在积极探索AI技术在临床研究中的应用，通过AI算法对临床数据进行分析,以期提高临床试验的设计质量和执行效率。泓博医药也从201年就开始持续布局计算机模拟和AI技术。AI+CRAI技术集成到CRCRO行业覆盖了整个制药流程，包括靶点发现和确认、化合物筛选和合成、安全性评估、临床试验等环节，CADD（计算机辅助药物设计）和AIDD（人工智能辅助药物设计）在这里有充分的机会得到测试和验证。图1-1 CRO行业具体业务情况资料来源：中商产业研究院，智药局从20世纪80年代计算机辅助药物设计技术的逐渐成熟，到如今机器学习和深度学习算法在药物发现中的革命CRO出更准确的研发决策。整体来看，AI技术可以应用于药物研发的各个阶段，具备广阔的发展空间。CRIPC9AIAI的精准度和效率。AI模型能够预测化合物的毒性和在体内的动态行为，同时优化合成路径，加速了药物进入临床的准备工作。AIAI为CRO带来的改变已切实可感，AI+CRO正从一句口号演变为产业界的集体行动，在仍处于中小规模的AICRCR巨头们也着手自建或合作开发A中。各方的积极态度与动作，侧面反映出AI+CR的巨大商业价值。AIAI202年后全球A制药市场规模将显著扩大，市场对于AI方案的需求也将明显增加。作为药物研发领域的重要流程与业态，CRO对AI的结合尚处于初级阶段。素，可以预见的是，AI与CRO的融合还将经历多个“快速发展－验证调整”周期，AI+CRO的发展将经历一个曲折向上的发展历程。产业链生态全景图谱图1-2 产业链结构梳理资料来源：智药局上游AI+CR产业链的上游，主要由A技术和生物实验两大部分组成，共同构成了产业链的基石。AIAGPU、CPU、DPU等，为这些算法提供必要的算力支持，数据则来源于公开的科学数据库和专有实验数据集。CRO而AI通过AI处理和分析大量实验数据。此外，AI技术在生物仪器中的应用也日益广泛，例如西湖欧米等公司将AI技术融入生物仪器，对数据进行更丰富的分析，提升了基因测序和蛋白质测序的效率和准确性。CROAI为代表的智能化信息技术成为行业上游的重大变革，对CRO中下游厂商产生深刻影响，AI+CR的渗透率有望进一步提升。中游在CROAIAI+CRaS-CRO以及CR+AI公司。这三类公司均在积极探索如何利用A技术来提升服务质量和市场竞争力。图13 AI+CRO公司全球分布情况资料来源：智药局AI+CR代表以AI技术为核心的CROAIAI于AI的计算平台和药物研发服务。利用AI的强大数据处理和模式识别能力，提供差异化CRO服务，通过迭代AI模型，为行业长期痛点提供可行的解决方案，以此吸引并保留客户。aS-CRO代表提供基于订阅模式的云端软件服务（aS）的CRO公司，侧重于提供灵活的AI工具和平台。（aSAIAI在生命科学中的泛化能力。CR+AI代表将AI技术整合到传统CROAICROAI技术进行转型。它们通常在行业内有稳定的市场基础，通过自建AI部门、收购Biotech公司或与AI科技公司合作，将AI技术融入服务中，以增强服务能力、提高研发效率和降低成本。药明康德在2018年布局CADD，正是这种转型思维的体现。AI技术支持的CR核心，通过收/并购拓展业务范围，提供包括分子筛选、对接、生成以及临床前候选化合物性质预测等全流程服务的智能平台。产业链的中游是AI+CRO行业的主体部分，AI技术与CRO服务的整合为药企提供了更加全面和高效的解决方案，增强了CRO行业的市场适应性和整体竞争力。根据制药流程的不同阶段，中游还可以划分为临床前和临床阶段。目前，临床前AI技术相对成熟，但考虑到临床试验在整个药物研发过程中花费了最高的资金和时间成本，同时失败率也最高。所以未来AI与临床CRO的结合，将是影响整个AI+CRO行业的关键点，对潜在市场空间与竞争格局具有决定性影响。图1-4 2023年CRO市场结构及规模资料来源：ot&uin，智药局AI技术能够通过精准的数据分析和模式识别，优化了临床试验的设计和执行，显著提升了试验的效率和成功率。还能降低患者招募、数据收集和分析相关的成本，同时通过预测分析帮助研究人员更好地管理风险。AI的应用还推动了个性化医疗的发展，使临床试验更加贴合患者的个体差异，从而提高了治疗的有效性和安全性。此外，AI技术促进了远程智能临床试验的兴起，这种试验方式通过利用远程监控和数字技术，扩大了患者的参与范围，使得临床试验更加便捷和可及。AI技术在临床试验CRO中的应用范围的扩大，预示着制药行业将迎来更高效、更智能的研发时代，为患者带来更快速、更精准的治疗选择。下游AI+CR行业的产业链下游涵盖了广泛的客户群体，包括传统药企、生物科技公司、AI制药公司以及CO。在这一竞争激烈的市场中，AI+CRO公司与传统CRO公司共同争夺同一片市场。传统药企和生物科技公司是AI+CRO服务的主要客户，他们更加倾向于选择能够提供从药物发现到临床试验全链条服务的CRO伙伴。而AI+CRO公司主要利用其在数据处理、模式识别和预测分析方面的优势进行单点突破，这是他们与传统CRO竞争的优势，也是劣势。CXO公司则可能通过SaaS模式来获取AI+CRO公司的技术，或通过合作开发等方式与其建立战略伙伴关系。这种合作模式为CXO公司提供了灵活性，使其能够根据自身的研发需求进行灵活调整。AI制药公司作为产业链下游的另一类客户，他们对AI中，积极采用AI技术以提高研发效率和成功率。AI+CRO公司在与这类客户合作时，有更多“共同语言”，不仅203年中国A制药市场规模达到1024亿元，预计2024年将增长至1329亿元，相应地市场对CRO服务的需求正在快速增长，AI制药公司也更愿意选择拥有A技术的CRO公司。对于CRO公司而言，高质量快速交付是其核心竞争力，AI+CRO也不例外。在实际商业场景中，客户不仅关注AIA技术转化为精准高效的服务落地能力，成为AI+CR公司脱颖而出的关键。AI+CRAI+CRO服务提48%AI策扶持，国内企业呈现快速增长之势。欧洲则凭借其强大的生物医药研发基础，在AI+CRO服务和下游的生物技术应用方面占有一席之地。此外，加拿大、日本、韩国以及中东等地区也涌现出一些专注于AI+CRO的公司，尽管数量不多，但它们在特定细分市场或区域性服务中展现出特色和潜力。图15 AI+CRO公司全球分布情况资料来源：DPI，MedatIght，前瞻产业研究院，智药局当前，全球专注于AI技术结合CRO的公司数量大约为110家。尽管这一数字与传统CRO公司数量比较相对较少，AI+CR模式仍处于发展的初期阶段。AI+CRO@ŸI7Œ@AI+CRO细分应用场景AI+CRO行业通过创新技术的应用，为药物研发的各个阶段带来了革命性的变化。这一行业可以主要分为三公司利用其FEP计算工具，唯信计算的抗体开发平台，智化科技以其合成路径设计平台都在各自的领域内推动了2.1.1CADD/AIDD方位服务，极大地提高了研发效率和成功率。随着AI技术的不断进步，这些AI+CR2.1.1CADD/AIDD第一种类型的AI+CRO公司专注于构建全流程的药物开发平台。这些公司通常以某项突破性技术获得市场的术供（Ht（PAI直观地感受到AI技术带来的整体效率提升和商业模式的可行性。Shdierchödne202年chröde软件收入为159亿美元，占总收入的73%。chödne的平台结合了机器学习的快速数据处理能力，以及基于物理的方法，以高精度预测分子的关键药物开发与设计、药物分子的ADME特性预测，以及药物与靶标相互作用的深入研究。通过这些集成的解决方案，Schrödinger公司极大地提高了药物开发的成功率。图21 chöder药物发现协作方案资料来源：chöder2023年年报，智药局Schrödinger与领先的生物制药公司合作，推进多种治疗领域的药物发现项目。截至2023年12月，公司有19个积极的合作药物发现项目，并从中获取药物发现收入，包括前期付款、研究资金付款以及发现和开发里程碑，并有可能产生额外的里程碑付款、期权费和未来版税。此外，chödne已经在临床阶段推进了一些药物候选G50（MA抑制剂G92（CDC抑制剂和G51（E1/M1抑制剂明了chöde的计算平台在药物研发中的实际应用价值。图22 chöder药物发现项目摘要资料来源：chöder202年年报，智药局唯信计算唯信计算公司的核心平台eMoleMol平台特别强调了其在抗体eMol已经赋能近百家知名药企和生物科技公司的临床前药物发现项目，部分已进入临床阶段。图23 eMol大分子药物设计解决方案资料来源：唯信计算，智药局唯信计算的研发团队致力于不断优化算法，以提高预测的准确性和可用性。平台的用户界面友好，即使是不懂编程的非专业用户也能轻松上手。此外，平台还提供了丰富的扩展和集成开发能力，用户可以利用低代码操作环境自由开发或搭建自有或第三方模块及工作流。药企可以通过订阅服务获得eMolAI技术开发了不对称双特异性抗体平台AIMIg，并且已经在知名药企的项目中得到应用。图2-4 唯信计算服务范围资料来源：唯信计算，智药局智化科技智化科技公司通过其AI+自动化的CRO服务，为客户提供了高效、专业的化学合成解决方案。公司以AI赋能化学研发，通过化学大数据，研发出提高化学科研效率的工具，旨在构建一个化合物智能规划平台，以创新方式重塑化学研究的未来。公司的核心产品CheAIR®，通过多样化的合成策略，提升了合成路线设计的效率和成功率。2021年，智化科技在上海建立了自动化实验室CheAIab，利用AI技术和大数据赋能的化学合成算法，结合机器人技术，突破了化学合成服务效率的瓶颈，为行业提供了更专业、更高效的服务。CheAIT平台和实验室管理系统CheAIS图2-5 智化科技解决方案资料来源：智化科技，智药局CRO在商业模式方面，智化科技通过提供技术服务，与合作伙伴共同推进项目，实现互利共赢。公司通过前期付款、研究资金付款以及发现和开发里程碑等方式，获取收入，并有可能获得额外的里程碑付款、期权费和未来版税。总结AI+CRO但要注意的是，尽管大部分平台在药物研发领域展现出了其潜力和应用价值，但在实际应用中，药物研发的AI技术的不断进步，预计未来会有更多公司采用类似的商业模式，推动医药行业的创新和发展。第二种类型的AI+CRO公司则将AI这些公司在AI如，这类公司可能利用AI预测来筛选出有潜力的化合物，然后通过湿实验来验证这些预测，从而加速药物发现和优化过程。腾迈医药腾迈医药（deAI）是一家以创新为主导的AIorHthce技术先锋企业，其自主研发的aS平台dezAIGPU计算资源和大规模化学生物实验室无缝集成，赋能从苗头化合物到候选化合物的端到端早研流程。35015000100PROTAC/Degrader工具的可及性，以期成为药物研发领域的重要力量图2-9 腾迈医药药物发现平台资料来源：腾迈医药，智药局泓博医药2019AI技术在制药领域的巨大潜力，公司投入大量精力研发自己的药物研发平台。泓博医药的CAD/AIDD技术平台是其新药研发的重要工具。该平台利用计算机模拟和预测药物分子与靶标不仅自行搭建了AI模型，还整合了多种计算工具和预测功能，如薛定谔的计算工具、Aphaod蛋白结构预测功能、深势科技的Hemte高精度自由能计算平台等。截至2023年底，公司CAD/AIDD技术平台已累计为62个新药项目提供了技术支持，其中3个已进入临床I期，2个在临床申报阶段。图2-10 泓博医药药物发现工具资料来源：泓博医药，智药局2022Hemte合物的时间。通过阿里云计算巢服务，泓博医药能够确保数据的安全性和操作的透明度。泓博医药的商业模式融合了先进的人工智能技术和生物实验操作，形成了一种创新的干湿实验结合方法。这种模式通过AI技术进行快速的药物筛选和优化，结合实验室中的精确验证，不仅显著提升了药物研发的效率，降低了成本，还减少了研发过程中的不确定性和风险。为了保证数据安全和透明度，泓博医药选择与阿里云等合作伙伴协作，提高研发流程的安全性和可靠性。2024AIAIPG，CAD/AIDD技术已成为公司新药研发的重要工具，未来在公司新药研发过程中必将扮演越来越重要的角色。真实世界数据与AI第三种类型的AI+CRO公司专注于临床阶段的药物研发服务。在临床阶段，大量的真实世界数据被产生，如何有效收集、清理和分析这些数据成为关键。这些技术包括但不限于机器学习算法、自然语言处理（NLP)、预测分析和患者分层技术。AI系统能够处理和分析庞大的临床数据、就医记录、基因信息，以及患者选择标准，从而优化试验方案，提高临床试验的成功率。Eioanoa是由全球生物制药巨头阿斯利康成立的健康科技公司，它作为阿斯利康旗下独立运营的业务单元，专注于提供创新的数字医疗解决方案，以加速生命科学领域的进步。Evinova的核心业务涵盖了临床试验的多个关键阶段，旨在通过科技提升临床研究的效率和质量。Evinova提供的服务包括三大类：试验解决方案、研究设计与规划以及管线资产管理。试验解决方案通过一个经过临床实践验证的全球平台，改善临床试验的实施，支持传统、混合和分散的临床试验，同时改善患者体验。研究设计与规划服务利用人工智能和机器学习算法，帮助临床开发和运营团队设计最佳研究，自动计算成本，并评估操作的可行性。管线资产管理则通过实时洞察和预测分析，支持临床计划和试验管理、报告与治理。图211 no解决方案资料来源：o，智药局noa已经与全球领先的临床研究组织el和otanoa也在与Atue和Aazonebervies等数字技术领域的领导者合作，以加速行业应用并扩大其数字产品的全球影响力。noa的成立体现了大型制药公司通过创建独立部门或孵化新公司来专注于特定技术或服务的商业模式。这种模式允许这些公司利用母公司的资源和专业知识，同时保持灵活性和创新能力。在行业内，类似的商业模式正在被越来越多的公司采纳。例如，百济神州推出的PiHth专注于将人工智能和数字软件应用于临床开发。PiHlthPiHth是由百济神州孵化而成的一家临床阶段数字化CRO创新公司。这家公司将先进的分析和软件解决PiHth的核心业务覆盖了临床研究的多个关键阶段，包括临床试验设计、数据管理、患者招募以及监管科学与战略等。PiHth开发的前端可互操作捕获软件（I）是其技术平台的核心，该软件不仅能够实现在PiHth站点进行试验时的数据连接，还能运用人工智能和机器学习手段优化临床试验行为。这一技术的应用，特别是在提高患者入组率方面，展现了PiHth在临床研究领域的创新能力。204年3月，PiHth完成了300万美元的A轮融资，由AeyCorp和bousetues领投，IusCpl和全球肿瘤学领军企业参与投资。图212 PiHth解决方案资料来源：PiHth，智药局PiHthJLABS，以及辉瑞的突破创新部门，这些CRO公司和自建部门，och以及MNC不仅能够提升自身的研发能力，还能通过提供专业的CRO服务为客户创造更大的价值。这种模式有望在未来成为医药行业创新和发展的重要驱动力。UnernAI2020年4nnAI获得了120数字孪生技术还可以使用电子病历、疾病注册库和可穿戴设备等中的数据来创建患者的“数字模型”，以便为患者提供更好的护理服务。Dsautèes利用其3DXPRIENCE30%。IMonHth则通过其AI技术，结合数字孪生技术，分析临床数据和患者病历，在一项研究中提高了疾病诊断的准确性20%，并为患者提供了个性化的治疗建议。初创公司Iico开发数字孪生软件，与aPhrmeutcs和葛兰素史克（GK）等生物制药公司展开合作，以优化生物药物的生产过程。相较于传统方法，AI结合数字孪生技术在临床阶段带来了显著的优势和进步。它能够在虚拟环境中模拟临床试验，预测药物反应，减少实际试验中的不确定性，从而提高研发效率。通过在数字孪生中进行预测试，可以快速迭代和优化临床试验方案，减少了临床试验中的资源浪费，降低了研发成本。此外，数字孪生技术能够根据患者的具体情况模拟疾病进展，为个性化医疗提供支持，推动了个性化治疗方案的发展。O公司在技术中的布局CRAI技术企业来加CROCROabCop和INpcI技术的应用上起步较早，通过收购AI技术公司或建立自己的AI研发部门，已经在利用AI进行药物发现和临床试验管理方面取得了显著进展。图213 海外CR牵手AI企业合作案例（不完全梳理）资料来源：动脉网，前瞻产业研究院，II公司官网，智药局CROCR企业在引入AI技术方面也展现出了迅速的发展势头。中国CRO公司，如康龙化成和泓博医药，已经开始通过合作或自主研发的方式，将AI技术应用于临床前研究和临床试验中，以提高研发效率和降低成本。此外，一些初创公司，也在积极开发基于AI的药物发现平台，展现出强大的创新能力和市场潜力。图214 中国CR牵手AI企业合作案例（不完全梳理）资料来源：动脉网，前瞻产业研究院，药明康德公司官网，智药局第第三章 A+O公司汇总及投融资情况ACO26O公司汇总具体服务案例分析3.1.13.1.1AI+CROAI+CR行业的发展可以划分为三个显著的阶段，每个阶段都有其独特的公司和成就。首先，早期以“AI+制药”为标签，拥有领先的技术实力和成熟的商业模式，能够为药物研发提供全面的AI解决方案。例如，ceta利用其CeurChet®平台，与多家制药巨头合作，加速新药从设计到临床的过程。其次是2010—2015年成立的公司，这一时期的AI+CRO公司更倾向于使用机器学习和计算机模拟技术。它们中的一些可能已经被大型跨国公司（MNC）或CRO公司收购，或者由于市场变化而没有继续存在。这些公司在药物发现的早期阶段，如化合物筛选和优化，以及临床前的药效和药物安全性评估中发挥了重要作用。例如，Nuee专注于利用机器学习进行药物发现，其技术已被用于多个药物研发项目，2019年，Nuee被oHth收购。最新是2020年之后成立的公司，它们从成立之初就以AI+CRO为核心理念。这些新兴公司通常与CRO公司通过合作或被收购的方式进行整合，以增强CR公司在AI领域的能力。例如，oHth与CRO巨头查尔斯河联合推出ocT，展示了AI技术在药物研发中的潜力。总体来看，无论是在成熟市场还是新兴市场，AI+CRO公司都在积极借助技术变革，提高行业渗透率和市场地位，呈现出从单点到全链条、从边缘到主流、从配合到主导的发展趋势。海外AIRO海外AI+CRO行业正在稳步发展，如图3-1所示部分海外公司，其中Schrödinger等上市公司在2023年已经实现了盈利，证明了其商业模式的可行性和市场的认可。行业内非上市企业在小分子药物、蛋白质类药物、基因与细胞治疗等不同领域均有所布局，涵盖了从临床前到临床阶段的全方位药物开发服务。临床前阶段，企业结合诸如冷冻电镜、深度学习以及大型分子库等先进技术进行虚拟筛选，通过AI技术实现端对端分子设计的药物发现平台，以及专注于创新型RNA研发的平台，还有结合干湿实验的研究平台，都在积极推动药物发现的进程。尽管服务模式多样，但目前大多数企业还处于技术验证和市场定位的早期阶段。成熟的商业合作案例相对较少，主要集中在上市公司和2020年左右成立的企业上。随着2024年融资情况的回暖，以及技术进步和行业认可度的提升，预计行业将迎来更快速的发展。大型药企和CRO巨头通过成立或分离出专门的AI+CRO子公司，正在积极拓展其在这一领域的业务。这些子中国AIRO中国AI+CRO行业处于早期阶段，相对于国际市场起步较晚，且总体体量较小。这与中国CRO行业的市场份CADD（AIDD）技术的接受度仍在逐步提高之中。不过，中国的AI+CRO行业展现出了强劲的发展势头和追赶差距的决心。如图32所示部分中国公司，中国AI+CRO公司正在积极探索适合自己的发展路径和市场定位。目前，由于公司数量相对较少，市场上尚未形成垄扩张，依靠技术创新来抢占市场先机，拓展客户基础，并提高客户留存率，从而在竞争中占据有利地位。从2023年起至今，中国的AI+CRO初创企业数量较少，这可能与整体市场环境相关。但随着2024年下半年海外市场的逐步回暖，预计中国市场也将展现出积极的增长预期，未来将有更多的企业在这个领域崭露头角。图31 海外AI+CR部分公司情况资料来源：动脉网，智药局图32 中国AI+CR部分公司情况资料来源：动脉网，智药局AI+CRO在AI+CRO行业，企业通过与不同领域的合作伙伴建立战略联盟，共同推动创新药物的研发和新服务模式的探索。AI技术的融合不仅加速了药物发现的进程，也提高了研发效率和成功率。以下是一些AI+CRO企业通过其专业技术平台与合作伙伴共同推进药物发现和开发进程的具体服务案例。Gnrat:odiiesGeeioedicnes运用其尖端AI平台与行业内外的合作伙伴共同推进新药研发。公司专注于识别和开202年1Geeoedicne个临床靶点开发蛋白质疗法。此外，与MD安德森癌症中心的战略合作伙伴关系，致力于发现和开发针对晚期癌症的创新疗法，展示了Geeioedicne在结合生成式AI技术和癌症研究专业知识方面的独特优势。IcpteIee作为一家新兴的AI+CR公司，致力于应用人工智能技术推进早期药物发现。公司提供从靶点发现Iee的AI平台整合了计算化学IteVaoHlthoHthpl计算平台将真实世界的患者数据与人体组织建模和机器学习模型相结合，提供了一个端到端的解决方案，可以开发从发现过程到监管批准的药物。oHth与合作伙伴共同推进药物研发，并从中获得收益。公司通常会在合作协议中收到预付款，以支持研发初期工作。随着研发进展，oHth会根据达成的一系列研发里程碑获得相应的付款，这些里程碑可能包括临床前研究完成、IN申请提交，以及临床试验各阶段的成功等。202年9月，oHth就与诺和诺德达成了深度合作关系，利用AI发现和开发心脏病、中风和糖尿病等心脏代谢疾病的治疗方法。这种盈利模式使公司能够在药物研发的不同阶段获得回报，实现稳健的财务增长。图33 AI+CRO行业具体服务案例资料来源：智药局投融资情况分析AI+CRO公司通过利用AI技术来提高临床研究的效率和准确性，优化药物研发流程，存在广阔的商业价值，在全球范围内吸引了大量的资本关注和投资。近三年来，即2022年至2024年第二季度，全球AI+CRO市场的融资总额达到了约3797亿美元，占整个AI+生物制药市场的28%。这一数字反映出AI+CRO领域正逐渐成为投资界的热门项目。具体来看，202年该领域完成了16.21亿美元的融资，2023年为16.44亿美元，而2024年前两季度则为5.33亿美元，整体呈现出稳定的发展态势。从融资活动的地区分布来看，美国和中国是AI+CRO市场的主要投资目的地，两国共吸纳了大部分的融资金额，占全球总投资笔数的95%。其中，中国AI+CRO企业的融资总额超过了6.78亿美元，占全球融资总额的18%，显示出中国在这一领域的快速发展和巨大潜力。AI+CR118起融资事678%AI+CR领域的创新技术和初创企业持有较高的兴趣和信心。AI+CRO市场在全球范围内呈现出稳健的发展态势，特别是在美国和中国两大市场。随着技术的不断成熟和应用的深入，预计AI+CRO将继续为医药行业带来更多的创新和变革。同时，投资者对早期项目的关注也反映出市场对于新技术和新企业的期待，有望推动整个行业的技术进步和产业升级。2022年至2024年第二季度，AI+CRO行业在全球范围内的融资情况整体呈现出显著的波动趋势。2022年上旬行业迎来了一波融资高峰，随后经历了几次起伏，整体融资额有所下降，虽然在2023年第三季度出现了一定程度的回升，但随后的几个季度中，融资额再次出现下降，到2024年第一季度达到最低点。进入2024年后，尽管第二季度有所回升，但整体融资额相较于两年前的高点仍有较大差距。图3-4 2022—2024年Q2全球融资情况数据来源：MedMrtsght，智药局AI+CR202202年以及2024年前两个季度，分别产生融资活动50起、40起和28起，与去年同期相比，今年的活跃度明显上涨，基本与2022年持平。2024年前两季度发生融资事件76793%图3-5 2022—2024年Q2中国融资情况来源：智药局融资轮次方面全球AI+CR1180起融资事件发678%AI+CR萌生出大量创新企业，所以大量融资活动都集中在早期阶段，市场对于初创企业给予了高度关注和支持。图3-6 2022—2024年Q2全球融资事件轮次分布数据来源：MedMtsght，智药局A轮融资活动也相对活跃，这表明一些公司成功地从初期阶段过渡到了需要更大规模资金以支持进一步研发和业务扩展的成长期。此外，B轮、C轮以及D轮融资的出现，显示了行业内一些较为成熟的企业正在通过更晚期的融资轮次来巩固市场地位或准备商业化进程。整体而言，融资轮次的分布揭示了AI+CRO行业在不同成长阶段都保持着一定的活力和吸引力，尽管市场情绪和投资策略可能随着时间和宏观经济状况的变化而有所波动。图3-7 2022—2024年Q2全球融资分布数据来源：MedMtsght，智药局另一方面，全球融资金额分布同样呈现出显著的地域差异。根据2022至2024年的融资数据，北美地区在这一领域的融资总额达到了26.82亿美元，占据了全球融资的主导地位。紧随其后的是亚洲地区，其融资总额为7亿美元。尤其是在中国和日本等国家，各方都在积极推动AI技术与生物制药服务的融合。欧洲地区在AI+CRO领域的融资总额为346亿美元，与北美和亚洲相比规模较小，并且单笔融资数额较小。Ai+cRošššžMtfl1^1%O市场规模2022年至2023年间，CRO行业经历了一段相对平稳甚至停滞的时期，整个行业似乎进入了低潮。这一时期，客单价出现下降，市场呈现出供给过剩的状态，需求相对减少，导致市场空间收缩。在这种环境下，AI+CRO市场也感受到了压力，企业能够维持现有客户基础并持续技术迭代已属不易。尽管如此，行业头部企业凭借其深厚的资源和客户积累，仍能保持一定的市场地位。进入20242020更清晰的认识，能够更直接、更快速地拓展客户基础。2024年上半年融资活动和金额整体呈现回暖迹象，市场正在复苏。展望未来，预计202年之后，将有一批企业成为AI+CR行业的中坚力量，它们将在制药流程的不同环节中占据市场份额，并可能吸引传统CRO公司的客户群体。据CBIihts、中商产业研究院等数据，MedatIiht预测、到202至207年，第一批利用AI技术设计的药物有望上市，这将是市场信心和对AI技术在生物制AI+CR2027AI+CRO市场规模将迎来显著增长，成为推动制药行业发展的关键变量。这些变化的背后，是技术进步、市场认知度的提升以及AI+CRO企业战略规划的成熟度不断提高。随着AI技术的不断成熟和更广泛的应用，AI+CRO有望在制药行业中扮演越来越重要的角色，推动行业向更高效、更个性化的方向发展。4.1.14.1.1根据MedMtIihts的测算，AI+CR市场在202年的规模为687亿美元。在AI+CR这一新兴市场中。所以，AI+CRO市场目前仍处于早期发展阶段，市场格局尚未完全稳定。尽管当前市场经历了波动，但对AI+CR市场的长期增长持乐观态度。预计从202年起，市场将以大约293%的年复合增长率增长，到2032年市场规模将达到897亿美元。图41 202—2032年全球AI+CR市场规模预测数据来源：MedMtsght，智药局中国在AI+CR202年中国AI+CR行业的市场规模将达到667亿元，并预计到202年将增长至8992亿元。这一增长趋势得益于中国成熟的工业制造体系。同时，AI技术正在不断缩小中国与海外市场在CRO领域的差距，这种变化正逐步改变传统CRO行业的服务模式，中国CRO行业有望在全球药物研发市场占据更加重要的地位。图42 202—2032年中国AI+CR市场规模预测数据来源：智药局4.1.24.1.2全球AI+CRO全球AI+CRO市场展现出明显的地域分布特征，美国以约52%的市场份额位居首位，依托Schrödinger和AbCellera等行业先驱的先进技术和丰富经验，确立了其在全球的领导地位。欧洲市场份额占比24%，位列第二。亚洲市场（主要为中国和部分韩国与日本企业）市场份额约为13%，中国公司发展势头迅猛，努力缩小与美国之间的差距。印度和中东地区分别占4%和3%，其他地区占4%。预计到2032年，全球AI+CRO市场将经历竞争格局的显著变化。美国可能面临市场份额缩减的情况，但其先业的技术创新和市场扩张策略。整体来看，AI+CRO市场正朝着多元化和全球化的方向发展，不同国家和地区的企业都在积极拓展其在全球的影响力。图43 202—2032年全球AI+CR市场占比预测图数据来源：MedMtsght，智药局未来展望技术突破为行业长期向好奠定基石技术突破为行业长期向好奠定基石以Aphaod为代表的模型的问世，展现出数据驱动的人工智能在生命科学领域的巨大潜力。AI，以其前所得益于数据科学与人工智能的飞速发展，端对端的预测模型在生命科学领域的应用成果卓著。蛋白质三维结构一直是生物学领域难以突破的瓶颈，AlphaFold的横空出世颠覆了这个局面，而最新推出的AlphaFold3，更是将预测范围从蛋白质拓展至DNARNACRIPC9未来，以AI为代表的信息技术和以多组学为代表的生物科技将更进一步深度融合，为这一交叉领域的发展提供两大驱动力，以解决单一视角下无法解决的复杂问题或探索新的前沿领域，扩展推动科学的边界。在科技持续创新的基础上，AI+CR行业的长远前景具有确定性。闭源趋势凸显AI+CRO商业价值，将进入快速落地期闭源趋势凸显AI+CRO商业价值，将进入快速落地期Aphaod3AIAI技术价值的广泛认可。toowAphod3能够从数据中学习规律对新问题进行预测，帮助快速找到相似的分子，无疑具有显著的商业价值。DeepMind的这一决策，基于其算法在技术层面的先进性和独特性，同时也反映了公司对