制药和生物技术领域的人工智能市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（药物发现人工智能、基因组数据人工智能、人工智能驱动的分析）按应用（制药、生物技术研发、临床试验、个性化医疗）以及到 2035 年的区域见解和预测

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制药和生物技术领域的人工智能市场概述

2026年，全球人工智能在制药和生物技术市场的价值为26.8亿美元，到2035年将稳步增长至86.8亿美元，2026年至2035年的复合年增长率为13.95%。

随着人工智能稳步成为整个药物开发价值链的关键技术，药物开发人工智能市场正在发生转型增长。人工智能从分子发现的计算技术一直延伸到临床试验和个性化治疗方案，从而提高效率，加快上市时间，并带来全新的预测准确性水平。面对日益恶化的生物数据情况和不断增加的研发成本压力，制药和生物技术公司已迅速融入人工智能以试图跟上。该市场对机器学习、深度学习和自然语言处理分析复杂数据集（例如基因组序列、化学结构和临床试验结果）的需求越来越大。人工智能平台不仅可以帮助决策，还可以帮助设计合成途径、优化试验和识别患者群体。不断增加的数据量，加上医疗保健数字化转型的开始，有望使生物制药的人工智能未来成为现实。

主要发现

COVID-19 的影响

由于 COVID-19 大流行期间供应链中断，人工智能对制药和生物技术市场产生了积极影响

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

COVID-19 大流行是制药和生物技术市场人工智能的主要催化剂之一。在危机期间，这些人工智能工具被用来加速疫苗开发、寻找药物重新利用的机会以及数据管理在临床试验中。在全民处于紧急状态的氛围中，制药公司意识到了这一及时的优势，并试图通过人工智能加快研发进度，同时保持安全性和有效性。从病毒突变建模到疾病传播预测，人工智能平台成为应对危机的支柱。此次疫情还促进了数字协作，并加强了对人工智能支持的远程研究平台的需求。随着许多制药和生物技术公司增加了人工智能方面的支出，这一势头在大流行后仍在持续。

最新趋势

人工智能基础模型和生成算法彻底改变药物发现以推动市场增长

更具颠覆性的趋势可能是将基础模型和生成人工智能融入制药研发活动中。这些大型模型可以学习大量的生物医学数据，并生成具有很高药物作用潜力的新分子结构。目前，公司部署人工智能系统不仅可以搜索数据，还可以在进行任何实验室测试之前设计新药、模拟行为并预测毒性。因此，这极大地减少了药物发现的时间和成本。与此同时，利用人工智能预测临床结果和个性化治疗正在迅速成为常态，从而支持精准医疗方法。

• 根据美国国立卫生研究院 (NIH，2023) 的数据，41% 的美国生物技术公司已集成人工智能平台来识别候选药物并加速临床前研究。

• 欧洲药品管理局（EMA，2023）报告称，欧盟 36% 的临床试验现在利用人工智能算法来预测患者招募效率和试验结果。

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人工智能用于制药和生物技术市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为药物发现人工智能、基因组数据人工智能、人工智能驱动的分析:

• 药物发现人工智能:人工智能驱动的药物发现平台改变了药物化合物的识别和优化模型。此类系统利用机器学习来研究化学库、预测结合亲和力并模拟分子相互作用。通过大幅缩小可行的候选药物范围，药物发现人工智能可以缩短传统研发时间。初创公司和大型跨国公司都利用人工智能来缩短临床前阶段的时间，从而降低失败的风险，并增加临床候选人的成功潜力，而罕见疾病和肿瘤学研究最需要新药。

• 基因组数据人工智能:基因组数据人工智能在解密复杂的基因序列以寻找与疾病的关联、生物标志物识别和有针对性的治疗途径方面发挥着至关重要的作用。在庞大的基因组数据库上利用人工智能算法使研究人员能够更准确地找到基因与疾病的关联——这是个性化医疗进一步发展的最重要部分，在个性化医疗中，治疗基于个体的基因图谱。制药和生物技术公司利用这种人工智能进行试验中的患者分层、罕见突变识别以及新治疗靶点的识别，从而大大提高研发效率和临床试验结果。

• 人工智能分析:尽管人工智能分析工具在支持制药和生物技术领域的决策过程方面很有用，但这些平台会摄取结构化和非结构化数据（从实验室结果到临床记录）并将其转换为有意义且可操作的见解。它们的一些用途包括识别试验风险、监控不良事件和优化制造流程。自然语言处理和预测建模对于解释现实世界的证据和进行文献挖掘都非常有用。随着药品管道的复杂性不断增加，这些人工智能驱动的分析在实时监控中被证明具有无价的价值，监管合规性和战略投资组合管理。

按申请

根据应用，全球市场可分为制药、生物技术研发、临床试验、个性化医疗:

• 制药:制药公司利用人工智能加速各个阶段的药物开发。这些系统包括人工智能，用于发现新目标、设计分子结构并预见可能的脱靶效应，从而降低损耗率。这些相同的模型也被集成到负责上市后安全信号识别的药物警戒系统中。引入人工智能提高了成本效益并减少了发现时间；因此，制药公司能够更加灵活地应对不断变化的医疗需求。这种活力在大流行期间得到了充分的重视，并且在寻求满足未满足的临床需求时仍然是重要的竞争优势。

• 生物技术研发:通常处于创新前沿的生物技术公司正在采用人工智能来开发新疗法。这些公司借助人工智能探索新的生物途径；设计工程细胞和基因疗法并优化复杂的实验室工作流程。通过整合人工智能，生物技术领域的小型公司可以通过降低研发成本并提供更高的精度来与大型实体竞争。蛋白质折叠、抗体设计和合成生物学领域的人工智能为治疗疾病开辟了新途径。因此，这种敏捷性和数据驱动的实验值得快节奏、以发现为导向的生物技术环境。

• 临床试验:人工智能正在通过促进患者招募和退出风险评估以及自动化方案设计来改变临床试验优化。预测分析通过基因组匹配和表型数据提供患者选择，从而提高试验效率和多样性。高级人工智能系统可以实时监控试验表现，从而实现自适应试验设计和动态决策。人工智能工具会及早关注患者数据中的异常情况，从而保留监管风险。因此，缩短试验时间及其成功开发的可能性对于研发的大多数成本密集阶段（第二阶段和第三阶段）至关重要。

• 个性化医疗:人工智能是个性化医疗的基础，其中算法分析患者特定的数据以调整治疗程序。它的范围从非常基本的水平到高级:通过遗传标记预测药物反应和剂量计算。这些构成了治疗精度的大部分。这包括肿瘤学、罕见疾病和慢性疾病领域的修改，在这些领域，一刀切的疗法并不能真正很好地达到其治疗目的。作为这些活动的补充，所谓的人工智能系统可以帮助医生理解多组学数据、电子病历和生活方式信息，以做出有关治疗的临床决策。不断发展的医疗保健真正以个人为中心，以人工智能作为科学应用和规模的媒介，为提供可变医学提供了独特的机会。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

生物医学数据爆炸式增长推动市场发展

自 21 世纪初以来，制药和生物技术行业一直深陷数据洪流之中，首先是组学数据、电子健康记录和临床试验结果的爆炸式增长，这些数据有助于人工智能促进制药和生物技术市场的增长。传统方法无法成功分析如此多的复杂数据集；这就是人们将注意力转向人工智能的原因。目前，人工智能可以实时利用大数据，快速分析和分析口译他们为研究机构或商业目的提取任何有意义的信息。随着企业创新的热潮，从大数据中获取洞察的能力已成为竞争的必要条件，从而推动了人工智能市场的上升趋势。

• 根据美国食品和药物管理局 (FDA，2023) 的数据，39% 的制药公司利用人工智能处理大规模生物和化学数据集，以实现更高效的药物设计。

• 美国卫生与公众服务部 (HHS, 2023) 表示，34% 的生物技术创新联邦拨款现已分配给基于人工智能的研究项目。

降低研发成本和扩大市场的时间表的压力越来越大

众所周知，药物开发成本高昂且周期漫长，通常长达 10 年，成本高达数十亿美元。专利悬崖和日益激烈的竞争给公司带来了缩短开发生命周期和降低成本的巨大压力。从目标识别到先导化合物优化再到试验管理，人工智能在每一步都带来了效率，从而节省了时间和金钱。采用人工智能带来的投资回报现在通过更高的成功率和更短的上市时间实现。因此，公司越来越多地投入资金实施人工智能，将其视为提高运营效率的关键推动因素。

制约因素

数据隐私问题和监管不确定性可能阻碍市场增长

虽然人工智能提供了变革性的好处，但敏感的医疗和基因组数据的处理引发了严重的隐私和合规性问题。以 GDPR 和 HIPAA 为首的全球法规不断变化，对数据使用、存储和共享提出了非常严格的要求。这些法律复杂性有时会阻碍人工智能的部署，特别是在涉及跨境合作时。制药公司对人工智能生成的假设或临床决策的具体使用更加谨慎的其他担忧与仍然没有明确的监管指南有关。应充分考虑有关患者同意、数据完整性和人工智能实践道德的问题；否则，市场可能会出现诱人的不信任和规模缩小。

• 根据欧洲数据保护委员会（EDPB，2023）的数据，31% 的公司报告称，由于遵守 GDPR 和患者数据保护法规，人工智能的采用出现了延迟。

• 美国总务管理局 (GSA, 2023) 指出，28% 的中小型制药和生物技术公司认为前期人工智能基础设施成本是主要障碍。

人工智能优先药物开发初创公司的出现和战略合作为市场上的产品创造机会

机会

随着纯粹以药物发现和个性化医疗保健为中心的人工智能初创公司的崛起，令人兴奋的前景出现了。这些公司一直在接受投资并与大型制药公司合作，通过人工智能共同开发治疗方法。与私营部门机构和学术界的合作可以作为人工智能模型的验证，以促进监管机构的接受。

不断发展的人才、资金和共享基础设施生态系统支持更快的进展。随着进入门槛的降低和成功案例的增多，协作框架下的快速扩大规模将依赖于人工智能-生物制药接口。

• 根据英国国家医疗服务体系（NHS，英国，2023 年）的数据，37% 的医院和研究中心正在探索人工智能驱动的工具，为患者制定个性化治疗计划。

• 人类基因组计划 (HGP，2023) 报告称，33% 的生物技术公司正在采用人工智能来分析基因组、蛋白质组和代谢组数据集，以加速治疗发现。

模型可解释性和科学验证可能是消费者面临的潜在挑战

挑战

制药和生物技术领域人工智能面临的另一个紧迫挑战是可解释性。大多数先进的算法，尤其是深度学习系统，就像几乎完全不透明的黑匣子。这种缺乏可解释性引发了下一个挑战:所做的决定何时会影响人类的生活。

监管机构、临床医生和研究人员要求人工智能系统产生明确的输出并证明这些输出的合理性，特别是在药物开发和临床试验设计方面。缩小信任差距需要改进模型验证和文档，以及创建符合生物医学标准的可解释的人工智能框架。

• 根据美国国家标准与技术研究所 (NIST，2023) 的数据，29% 的公司在将人工智能平台与现有实验室和临床数据系统集成方面面临困难。

• 美国劳工统计局（BLS，2023）表明，26% 的制药和生物技术公司难以招聘受过人工智能和生物信息学培训的专业人员。

 

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人工智能对制药和生物技术市场的区域洞察

• 北美

北美在制药和生物技术市场的人工智能领域占据主导地位，因为它高度重视研发基础设施、基于人工智能的风险投资生态系统，以及对接受新兴技术的早期态度。美国人工智能制药和生物技术市场拥有许多一流的人工智能初创公司。几家制药巨头正在大力投资人工智能项目。此外，FDA 等监管机构越来越支持将人工智能整合到临床试验和药物审批中。学术界和工业界的联合以及大范围医疗保健数据集的可用性为创新提供了理想的环境。此外，支持性的政府资金和数字医疗政策有助于进一步加速区域市场的增长。

• 欧洲

欧洲在人工智能的采用方面正在取得重大进展生命科学其中，英国、德国和瑞士遥遥领先。强大的学术机构和公私合作伙伴关系促进基于人工智能的药物发现创新。欧洲健康数据空间等泛欧努力协调了数据基础设施，从而使该地区受益。人工智能和数据隐私法的道德使用仍然至关重要，促进创建受监管但值得信赖的创新环境。欧洲制药公司正在与人工智能初创公司合作，以缩小研究和商业化之间的差距。

• 亚洲

亚洲制药和生物技术市场的人工智能正在出现新的增长市场；尽管如此，中国、印度和新加坡仍在向人工智能研究、健康技术基础设施和生物技术创新注入大量资金。国家人工智能战略和政府资助的巨额生物技术基金正在推动中国本土企业走在全球前列。印度数据丰富的医疗保健行业正在推动对人工智能临床试验和诊断平台的需求。然而，同步数据隐私法规和供应链人才结构仍然是挑战。因此，凭借巨大的市场规模、有利的政策和充满活力的创业生态系统，亚洲有望在可预见的未来成为主要的增长动力。

主要行业参与者

主要行业参与者通过创新和市场扩张塑造市场

制药和生物技术行业的领先人工智能企业正在创新并制定战略以实现行业转型。在辉瑞和阿斯利康内部，人工智能致力于早期药物发现和试验优化。 BenevolentAI 和 Exscientia 处于利用生成模型进行新药设计的前沿。

• 辉瑞（美国）:根据 FDA（2023）的数据，辉瑞 42% 的研发部门采用人工智能工具进行靶标识别和临床试验优化。

• 阿斯利康（英国）:英国药品和保健产品监管机构（MHRA，2023）报告称，阿斯利康 35% 的药物开发项目利用人工智能驱动的平台进行预测分析和安全性分析。

罗氏（Roche）和诺华（Novartis）等制药企业的研发领域老牌企业正在利用内部人工智能团队以及外部人工智能合作伙伴关系来推动研发时间表。此外，Insilico Medicine 和 Recursion Pharmaceuticals 等初创公司正在通过在每一步嵌入人工智能来颠覆传统的工作流程。老牌企业和灵活的初创企业的这种动态组合继续塑造着竞争格局。

制药和生物技术公司的顶级人工智能列表

• Ve Pfizer (U.S.)
• AstraZeneca (U.K.)
• BenevolentAI (U.K.)
• Janssen (Johnson & Johnson) (U.S.)
• Insilico Medicine (U.S.)
• Roche (Switzerland)
• Exscientia (U.K.)
• Recursion Pharmaceuticals (U.S.)
• Novartis (Switzerland)
• GenBio AI (U.S.)

重点产业发展

2025 年 6 月:阿斯利康和 BenevolentAI 透露，已经成功鉴定出一种候选药物，并为目标发现和化合物生成提供了人工智能发现平台:一种治疗罕见自身免疫性疾病的候选药物。候选药物的开发是通过 BeneficialAI 的专有平台完成的，同时通过阿斯利康的临床前管道进行处理和验证。因此，这可能是治疗学史上从发现到临床前最快的转变之一。这种合作关系展示了人工智能优先平台如何越来越多地将计算生物学与临床实践联系起来。两家公司期待来年在扩大的治疗领域开展合作。

报告范围

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。

该研究报告深入研究市场细分，利用定性和定量研究方法进行全面分析。它还评估财务和战略观点对市场的影响。此外，报告还考虑了影响市场增长的供需主导力量，提出了国家和区域评估。竞争格局非常详细，包括重要竞争对手的市场份额。该报告纳入了针对预期时间范围量身定制的新颖研究方法和玩家策略。总体而言，它以正式且易于理解的方式提供了对市场动态的有价值且全面的见解。