2026年AI制药行业报告合集（共26套打包）

1、STATE OF AIIN BIOPHARMA2026THE STATE OF AI IN HEALTHCARE 2026Vi.coWritten&published by Vi Labs 2026A Vi Research Thought-Leadership ReportPublished January 2026ContentsTHE STATE OF AI IN PHARMA 2。

2、AIs US$868 billion healthcare revolutionStrategic Ways to Play for Pharma and Life Sciences in the Future of HealthContactsGlobalAnthony BruceGlobal Health Industries Leader,Partner,PwC UK+44-7801-91。

3、Reinventing R&D in the age of AIHow intelligent technologies are transforming the Biopharma IndustryContentsPage 3Preface Page 5About the researchPage 12Reinventing the R&D organization Page 。

4、AI in Pharma,MedTech&Biotech:Unlocking Commercial SuccessReport/1AI in Pharma,MedTech&Biotech:Unlocking Commercial SuccessContents01/Executive Summary 202/Introduction 503/AI-Driven Pricing O。

5、White paper/AI Transformation of Business Development in the Generics Industry1AI Transformation of Business Development in the Generics IndustryContents01/Executive Summary 202/Introduction 503/Chal。

6、CLICK TO EDIT MASTER TITLE STYLEAI and ML in Pharma:Redefining the Forecasting LandscapeJuly 2024Todays PresentersDANIEL CHANCELLORVP Thought Leadership,EvaluateDAVID JAMESFounder,J+D ForecastingSTEF。

7、AI 在制药领域的应用AI 为何能改变制药行业的游戏规则十月 2024封面 Just_Super/iStockAI 在制药领域的应用2执行摘要AI 可提升制药企业的营收和利润 AI 能够在制药价值链中释放巨大价值。应用得当时，它可以同时提高效率和收益，并在更短时间内为患者提供更好的药物。在研发环节，AI 能够生成更好、更有效的候选药物，加速从药物发现到临床前候选阶段的进程。在运营和生产环节，AI。

8、1 3 1 2 1.13 4 1.25 6 1.2.11.2.27 1.2.38 9 10 2.1 2.1.111 12 2.1.213 序号序号时间时间模型模型发表期刊发表期刊架构架构缺点缺点11980sBlastKNN/输入：蛋白质序列；算法：通过比较目标蛋白与已知功能的蛋白质之间的相似性，然后采用一种相似性加权算法来预测目标蛋白的功能；早期机器学习算法，效率低22018年DeepGOBio。

9、 敬请参阅最后一页特别声明 1 医药组 分析师：赵海春（执业 S1130514100001） 分析师：甘坛焕（执业 S1130525060003） 从数据、算力、模型从数据、算力、模型切入的切入的 3 3 类龙头类龙头，看全球，看全球 AIAI 制药全景图制药全景图 基本基本逻辑逻辑 时点：时点：AIAI 应用从构想到现实，多组学开发降本增效应用从构想到现实，多组学开发降本增效10001000 。

10、赛勒斯利文索尔报道了将计算机模拟与分子图像相结合的方法，从而实现了蛋白质和核酸结构可视化的研究工作，这也标志着计算机辅助药物设计的开端。20世纪70年代初, 神经网络楷书应用于药物设计。人工神经网络方法在药物设计中的主要应用是进行定性构效关系研究和定量构效关系研究。Tripos公司成立，它是第一家计算机。

11、 1/21 2025 年年 2 月月 24 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 AI制药制药行业行业深度：深度：发展历程发展历程、驱动因素驱动因素、商商业模式业模式、产业链、产业链及相关公司深度梳理及相关公司深度梳理 AI 制药是将机器学习（Machine Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing）及大数据等人工。

12、 2023 Boston Consulting Group1 There is little question that generative AI(GenAI)will transform how biopharma companies develop,produce,and commercialize new treatments.We have already seen big reduc。

13、 敬请阅读末页的重要说明 证券研究报告|行业深度报告 2025 年 02 月 17 日 推荐推荐（维持）（维持）AI 制药蓝海，制药蓝海，人工智能助力新药开发人工智能助力新药开发全流程全流程 消费品/生物医药 医药健康是医药健康是 AI 应用的核心领域之一，根据终端客户不同，我们将应用分为应用的核心领域之一，根据终端客户不同，我们将应用分为 To医院、医院、To 药企和药企和 To 个人三大方向。

14、 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。1 20252025 年年 0202 月月 1010 日日 医药医药 行业专题行业专题 A AI I 制药迎来“质变”阶段，商业化应用制药迎来“质变”阶段，商业化应用落地可期落地可期 证券研究报告证券研究报告 投资评级投资评级 领先大市领先大市-A A 维持维持评级评级 首选股票首选股票 目标价（元）目标价（元）评级评级 行业表现行业。

15、请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容2022025 5年年0 02 2月月2222日日大鹏一日同风起，大鹏一日同风起，AIAI医疗启新篇医疗启新篇医疗医疗AIAI专题报告（一）：制药篇专题报告（一）：制药篇行业研究行业研究 专题报告专题报告 医药生物医药生物投资评级：优于大市（维持）投资评级：优于大市（维持）证券研究报告证券研究报告|证券分析师：陈曦炳0755-S098052112000。

16、 Table_yemei1 观点聚焦 Investment Focus Table_yejiao1 本研究报告由海通国际分销，海通国际是由海通国际研究有限公司，海通证券印度私人有限公司，海通国际株式会社和海通国际证券集团其他各成员单位的证券研究团队所组成的全球品牌，海通国际证券集团各成员分别在其许可的司法管辖区内从事证券活动。关于海通国际的分析师证明，重要披露声明和免责声明，请参阅附录。(Ple。

17、宁晨、赵清玲动脉橙/数字资讯部全球AI+制药价值趋势报告2016-2022年H1主要观点2022年H1，部分AI+制药领域的成熟期企业受大经济环境和防疫措施影响，发展有所放缓；但另一方面，全球AI+制药领域的初创企业发展迅速，且专注于筛选生物标记物或靶点、构建新型药物分子等药物发现阶段，直击行业痛点，在2022年上半年在融资总额不及2021年同期的情况下，推动融资事件数持续趋好。当前，AI+制药。

18、中国AI制药企业白皮书丨2023/11中国中国AI制药企业白皮书制药企业白皮书White Paper on Chinese AI Pharmaceutical Enterprises成都高投生物医药园区管理有限公司药融云数字科技（成都）有限公司总编辑：王中健2023年11月30日2023中国AI制药企业白皮书丨2023/11免责声明免责声明DISCLAIMER本报告基于本公司（药融云数字科技（成。

19、杨玲婷动脉橙/数字资讯部全球AI+制药价值趋势报告2016-2021年主要观点 2021年，全球AI+制药产业融资事件数和融资额高歌猛进，共同刷新了历年融资纪录。在16起过亿美元事件推升下，融资额同比增加152%。 整体来看，全球AI+制药企业大多停留在A轮及之前的早期融资阶段。部分专注自研管线的AI Biotech企业以及为相关药企提供外包服务的AI CRO公司逐渐步入成熟期。 多家AI制药明。

20、-1-2-3-1-63,591.6.9%-2-一、一、AIAI 制药发展历程制药发展历程在过去的20年中，作为生命科学和信息技术的两大前沿，生物医药和人工智能这两个领域均取得了重大里程碑进展并呈现融合发展的趋势，由此推动了AI制药的兴起。随着BT（生物技术）和IT（信息技术）的不断深化，AI制药行业快速发展的势头仍将持续，为人类健康事业提供更强动力。来源：智药局二、二、AIAI 制药行业产业链条。

21、AI制药AI PharmacyQbitai Industry Insight深度产业报告技术篇产业篇展望篇量子位硬科技深度产业报告AI制药引 言新药研发昂贵、漫长且艰难。双十困境1进一步恶化，反摩尔定律2成为更加严峻的事实。今天，单款新药的研发成本飙升至25.6亿美元，而整体开发成功率仅有3.5%。尽管相关政策正不断引导行业从me-too/me-better向first-in-class转变，但。

22、 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 Table_MainInfo 行业研究/医药与健康护理 证券研究报告 行业深度报告行业深度报告 2024 年 07 月 21 日 Table_InvestInfo 投资评级 优优于大市于大市 维持维持 市场表现市场表现 Table_QuoteInfo-22.79%-17.33%-11.87%-6.41%-0.95%4.51%2023/72023/1020。

23、 1 为企业客户提供全方位的“产业+金融”研究服务！产业研究深度|医药 AI 制药系列 1：创新切入，赛道几何 看全球 AI 制药寻宝图 2025 年 12 月 8 日 1/41|证券研究报告|核心要点 分析师 时点：时点：AIAI 应用从构想到现实，多组学开发降本增效应用从构想到现实，多组学开发降本增效 10001000 倍，首个倍，首个 AIAI 重磅药破重磅药破壳在即。壳在即。（1）时间到。

24、 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 Table_MainInfo 行业研究/医药与健康护理 证券研究报告 行业深度报告行业深度报告 Table_InvestInfo AI+制药：制药：AI 技术蓬勃发展，技术蓬勃发展，AI+制药行业潜力巨大制药行业潜力巨大 Table_Summary 投资要点：投资要点：AI 技术蓬勃发展，技术蓬勃发展，AI+制药有望成为下一个黄金赛道。制药有望成为下一个。

25、一般而言，用于 AI 制药的深度神经网络通常含有输入层、隐含层和输出层三层结构。生物数据首先需要转换为输入值数组，然后这些值被输入隐藏层运算。深度神经网络的其中一个挑战便是定义网络的深度和宽度即隐藏层和每层节点的数量。一层中的每个节点从前一层的所有节点获取输入信息，然后对输入信息进行数学变换，之后再进行正向反馈。最终在输出层输出输入数据的最终演算结果。其中所涉及的非线性。