一文看懂AI制药七大趋势丨量子位智库( 三 ) 量子位智库发自凹非寺量子位

传统药厂主要通过自建团队、对外投资、CRO及技术合作等方式进入AI制药赛道；互联网公司多以对外投资、打造自有相关平台、提供算力及计算框架服务的方式成为玩家之一。

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产业链下游，又分为直接面对消费者、传统药厂以及授权代理商三种方式。

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整体来看， AI制药强调企业与CRO（合同研究组织）之间的关系，类似“技术外包”的特殊角色。一方面， AI制药公司可以成为CRO ，但其本身发展也需要CRO在各个环节上予以配合，因此，与CRO的关系将对AI制药公司的临床项目及商业化进程产生重大影响。
6.中外AI制药企业差距正不断缩短据量子位智库统计，国内外创企在成立时间、融资轮次及上市进度、具体业务分布、对外合作状况上，均有明显差异：

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最为明显的是上市进度。目前，国外Schrodinger、Recusion、RelayTherapeutics、LanternPharma、LandosBiopharma和Exscientia均已完成IPO上市，国内暂无上市公司。

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此外，国内外AI制药企业在业务范围、在研管线及数量进度上也均有差异。

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但在商业模式和具体业务上，国内外的思路基本相同，都分为承接传统药厂项目的CRO模式、自研Pipeline的Biotech模式和对外提供技术平台的软件模式。
整体而言，国内现阶段仍以CRO模式为主，借此实现快速变现、验证迭代技术实力、打开市场的作用，同时通过自研管线的模式，打造自身长期优势。
7.自研数据能力成为AI制药企业重要竞争壁垒目前而言， AI制药行业还处于获取市场信任的阶段。长此以往，将形成“突破案例—合作及融资—相关基础设施建设—突破案例”的循环，行业马太效应也将逐渐显现。
技术上，取得突破性成果数量越多的AI制药企业，其算法将越受欢迎，而这一标准正逐渐成为业界共识，以此区分AI制药企业的技术成熟度。
在AI制药企业的技术、数据和业务三类竞争壁垒中，数据成为其中的关键要素，尤其是AI制药企业自研数据的能力。
这是因为， AI制药所需的高价值数据更多的来源于智能实验室，传统药厂的数据壁垒相对有限。
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特别感谢：百图生科、答魔数据、段宏亮教授（浙江工业大学）、黄晶教授（西湖大学）、剂泰医药、晶泰科技、望石智慧、星亢原、西湖云谷智药、英矽智能、星药科技、亿药科技（按首字母排序）。
—完—
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