一、政策：中美政策变化，政策环境助推AI与医药领域结合
AI制药行业的发展受到各国政府的高度重视，中美两国均出台了系统性政策支持AI技术在药物研发领域的应用。
在政策支持层面，我国多部门相继出台相关规划与意见，为人工智能在医药领域的应用提供明确指引。
国家发展改革委于2022年5月发布《“十四五”生物经济发展规划》,明确提出依托云计算、大数据、人工智能等信息技术，对新药研制全流程(包括治疗适应症与新靶点验证、临床前与临床试验、产品设计优化及产业化等环节)实施全程监管，推动药物产业实现精准化研制与规模化发展。工业和信息化部紧随其后，聚焦研发领域，提出探索人工智能技术的应用路径，通过挖掘分析生物学数据、开展模拟计算等方式，提升新靶点发现与新药研发的效率。
2022年8月，科技部发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》,明确推动人工智能成为解决生物、化学等重大科学问题的新范式，重点围绕新药创制、基因研究等领域，以需求为导向谋划人工智能技术应用场景，助力相关领域技术突破。
AI+制药国内政策
二、供给端：技术路线变革，技术经历多次优化
AI制药行业的技术演进正经历从单一算法驱动向多模态智能融合的深刻变革。早期阶段，深度学习与强化学习等算法主要依托公开生物医学数据库，通过挖掘靶点与分子结构的关联规律实现初步突破。随着研发场景日趋复杂，行业需求从“数据挖掘”升级为“系统理解”——多模态融合技术应运而生，成为当前快速突破期的核心驱动力。
这一技术范式的关键在于打通基因组学、蛋白质组学、代谢组学等生物组学数据与电子病历、医学文献等临床信息之间的壁垒，构建跨尺度、跨模态的疾病认知框架。具体而言，基因测序数据与医学影像的融合使AI能够更精准地预测药物响应并优化试验设计；自然语言处理与知识图谱的结合则赋予系统自动解析海量文献、提取隐含关联的能力，显著加速靶点发现与验证流程。
这种从“算法工具”到“认知平台”的跃迁，标志着AI制药正从辅助性技术向系统性创新基础设施演进。
三、需求端：B端需求推动，市场规模快速增长
人口结构变化层面，全球老龄化进程持续提速，为创新药物研发带来了持久旺盛的市场需求。根据联合国相关数据预测，到2050年，全球60岁以上老年人口将增至21亿，占全球总人口的比重高达22%。
全球预期老龄人口占比不断提升
我国第七次全国人口普查数据显示，国内60岁及以上人口占比达到18.7%,65岁及以上人口占比达到13.5%,人口老龄化程度不断加深。
七普数据显示国内老龄人口占比不断提升
人口老龄化加剧，直接推高了慢性病、恶性肿瘤、心血管疾病等老年高发疾病的患病率，进而推动各大制药企业加大研发投入，布局创新药物开发。
而AI技术能够有效缩短药物研发周期、降低研发成本、提升研发成功率，精准契合了药企推进创新研发、提升研发效益的核心需求。
目 录
一、政策：中美政策变化，政策环境助推AI与医药领域结合
二、供给端：技术路线变革，技术经历多次优化
三、需求端：B端需求推动，市场规模快速增长
四、产业链：竞逐者众，但各有侧重
（一）产业链上游：数据资源是核心生产要素
（二）产业链中游：药物研发的核心环节
（三）产业链下游：药品商业化面世的必经之路
五、相关标的
（一）英矽智能
（二）晶泰控股
图表目录
图表： AI+制药国内政策
图表：AI+制药海外政策
图表：AI制药技术正在经历变革
图表：alphafold原理图
图表：人工智能辅助的靶点发现流程图
图表：全球预期老龄人口占比不断提升
图表：七普数据显示国内老龄人口占比不断提升
图表：制药公司研发投资回报率波动下行，逐步企稳回升中
图表：AI技术在药物研发各个环节展现出显著优势
图表：全球AI制药市场保持稳健增长态势
图表：国内AI制药市场快速发展
图表：ChEMBL数据库
图表：PubChem数据库
图表：Recursion共享数据平台
图表：BioNeMo预使用工作流界面
图表：Schrodinger发现小分子的解决方案流程
图表：RocheGPT-罗氏制药生成式人工智能平台
图表：英矽智能部分管线概览
图表：当前英矽智能AI模型布局图表：晶泰控股技术亮点
图表：晶泰AI产品系列图
图表：晶泰XFEP平台效率大幅提升
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