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一文看懂AI制藥全貌:年吸金300億,三大梯隊(duì)分明

人工智能
AI制藥行業(yè),究竟是未來投融資矚目的明星賽道,還是技術(shù)偽裝下的PPT泡沫?

融資一輪又一輪的AI制藥,到底有多火?

國(guó)外一筆訂單,最高已經(jīng)達(dá)到331億元,接近傳統(tǒng)藥企一整年的研發(fā)投入。

國(guó)內(nèi)市場(chǎng),保守估計(jì)將達(dá)到2040億元規(guī)模,BAT字節(jié)華為等互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)爭(zhēng)相入資角逐,甚至有公司一年內(nèi)完成3輪大額融資……

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△圖源:量子位智庫(kù)

從北京大學(xué)前沿交叉學(xué)科研究院、國(guó)外名校教授,到MIT博士等紛紛加入創(chuàng)業(yè),甚至有拿到國(guó)外名校博士Offer的學(xué)生退學(xué)加入……

然而,與資本熱形成鮮明對(duì)比的,卻是行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀:

國(guó)內(nèi)AI制藥公司,時(shí)至今日上市數(shù)量為0,甚至尚未有一家實(shí)現(xiàn)盈利;國(guó)外AI制藥公司,上市后股價(jià)瘋狂跳水。

目前,世界上還沒有任何一支由AI研發(fā)成功的藥物順利上市,甚至于據(jù)各創(chuàng)企對(duì)外公開消息,國(guó)內(nèi)只有2家,國(guó)外有8家企業(yè)的管線剛剛進(jìn)入臨床一期階段。

如今行業(yè)最初的熱度過去,質(zhì)疑的聲音也日益凸顯:

AI制藥行業(yè),究竟是未來投融資矚目的明星賽道,還是技術(shù)偽裝下的PPT泡沫?

AI技術(shù)自身的數(shù)據(jù)瓶頸、及其在制藥領(lǐng)域中所起的作用,究竟能否真正挽救傳統(tǒng)制藥企業(yè)的利益下降頹勢(shì)?

AI制藥究竟什么時(shí)候才能真正落地?

在采訪過數(shù)十家機(jī)構(gòu)后,我們寫下《AI制藥深度產(chǎn)業(yè)報(bào)告》,試圖描繪出AI制藥行業(yè)的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀,以及這一行業(yè)所面臨的困境和機(jī)遇。

AI制藥“時(shí)局圖”

AI制藥,更準(zhǔn)確地來說應(yīng)當(dāng)是“用AI預(yù)測(cè)藥物”。

沒錯(cuò),現(xiàn)階段的AI并未真正打破傳統(tǒng)制藥的研發(fā)體系,甚至從研發(fā)流程來看,AI優(yōu)化的部分還不到40%。

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這樣的定位加劇了AI制藥自身的“矛盾感”:

一方面,藥物發(fā)現(xiàn)是整個(gè)藥物研發(fā)流程的基石,也是藥物創(chuàng)新最有希望的突破口;另一方面,藥物研發(fā)60-80%的臨床試驗(yàn)成本,無法被AI優(yōu)化。

這種矛盾感同樣體現(xiàn)在AI制藥的融資情況、技術(shù)定價(jià)和研發(fā)落地上。

僅看融資情況,會(huì)認(rèn)為AI制藥是一個(gè)很有“錢景”的行業(yè)。

據(jù)中銀證券數(shù)據(jù),僅2020年一年,中國(guó)AI+制藥融資項(xiàng)目數(shù)量就翻了一倍,且同年融資總額出現(xiàn)了同比約10倍的增長(zhǎng)。

從那時(shí)開始,全球至少有11家AI制藥公司獲得1億美元以上的大額融資。而且這個(gè)數(shù)據(jù)還在呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì):

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△數(shù)據(jù)來源:中銀證券

據(jù)動(dòng)脈橙報(bào)告顯示,“AI+制藥”成為2021年最受資本歡迎的賽道之一,全球融資77起,金額合計(jì)45.6億美元(約合人民幣307億),其中中國(guó)市場(chǎng)融資12.4億美元。

同時(shí),AI+制藥企業(yè)的生存情況也非常樂觀。約53%的A輪公司進(jìn)入B輪;38%的B輪公司順利進(jìn)入C輪;46%的C輪公司進(jìn)入到了D輪。

再看AI公司的變現(xiàn)途徑,似乎也同樣具有投資潛力。

參考Benevolent招股書數(shù)據(jù),單看自研管線價(jià)格的話,AI制藥公司定價(jià)的首付款和里程碑付款價(jià)均不低,尤其是二期臨床后光是首付款就能達(dá)到近1億美元。

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△圖源:量子位智庫(kù)

但結(jié)合研發(fā)落地情況來看,就出現(xiàn)了強(qiáng)烈的矛盾感。

例如,行業(yè)內(nèi)至今仍然沒有任何一支AI預(yù)測(cè)的藥物上市,甚至于市面上還沒有任何一種公開進(jìn)入臨床二期的藥物。

同時(shí),AI制藥也尚未出現(xiàn)一種突破性的核心技術(shù),能證明AI用于藥物發(fā)現(xiàn)(AIDD)具有可靠和持續(xù)性,能替代或優(yōu)化傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)發(fā)現(xiàn)藥物(CADD)的流程。

根據(jù)量子位智庫(kù)數(shù)據(jù),即使是進(jìn)展最快的AI預(yù)測(cè)藥物,也只是通過了動(dòng)物試驗(yàn),進(jìn)入臨床一期試驗(yàn)階段。

在這些進(jìn)展最快的AI預(yù)測(cè)藥物中,國(guó)內(nèi)只占3條管線,國(guó)外雖然已有接近16條管線進(jìn)入臨床,但也全部停留在一期階段。

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△圖源:量子位智庫(kù)

這樣的局面,導(dǎo)致資本熱情從2021年以來逐漸出現(xiàn)回冷:

目前,國(guó)內(nèi)還沒有任何一家AI制藥公司完成上市,也沒有任何一家公司實(shí)現(xiàn)盈利。

國(guó)外至少7、8家上市公司,如今股價(jià)幾乎無一例外出現(xiàn)跳水。

事實(shí)上,從過往經(jīng)驗(yàn)來看,藥物研發(fā)失敗的幾率本身就極大,無數(shù)新藥的臨床試驗(yàn)投入最終都是打水漂,這又再度增加了AI預(yù)測(cè)藥物上市的不確定性。

尤其目前這批藥物都還沒進(jìn)入臨床二期,其能否完成上市還根本無法保障。

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自1961年“反應(yīng)停事件”以來,能否驗(yàn)證藥物有效性一直是所有新藥上市最大的門檻。如果無法提供可信的安全數(shù)據(jù)、患者明確獲益的數(shù)據(jù)等“實(shí)質(zhì)性證據(jù)”,藥物極有可能在這一階段夭折。

顯然,在這段時(shí)間里,大部分資本會(huì)處于觀望狀態(tài),直到有AI預(yù)測(cè)的藥物進(jìn)入并通過臨床二期的試驗(yàn)。

與傳統(tǒng)制藥公司相比,AI制藥公司的體量并不大。在臨床試驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)成本極高的情況下,這種“失敗的可能”要么被轉(zhuǎn)移,要么只能由公司自行承擔(dān)。

以此,AI制藥公司形成了兩種主要的商業(yè)模式。

第一種是轉(zhuǎn)移研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的CRO(Contract Research Organization,合同研發(fā)組織)模式,公司會(huì)給傳統(tǒng)制藥企業(yè)或其他公司“做外包”,用AI技術(shù)預(yù)測(cè)甲方需要的藥物。

第二種是愿意自行承擔(dān)研發(fā)失敗的風(fēng)險(xiǎn)的自研管線模式,公司將藥物和技術(shù)專利拿在手中,一旦成功上市或達(dá)到特定變現(xiàn)節(jié)點(diǎn)(如臨床前研究)就能以專利轉(zhuǎn)讓或收費(fèi)的方式賺錢。

如何決定是做CRO還是自研管線?

一個(gè)是資金情況,自研管線所需資金極高。不缺錢的公司可以直接自研管線;想自研管線但資金不足的公司,則可以先通過CRO做外包賺錢,再以賺到的錢用于自研管線。

另一個(gè)是定位差異。相比傳統(tǒng)藥企出身的公司所掌握的大量制藥相關(guān)理論,CRO更適合“跨界創(chuàng)業(yè)”玩家,迅速打響自身AI技術(shù)招牌;自研管線對(duì)于制藥經(jīng)驗(yàn)和資源要求更高。

事實(shí)上,目前CRO在國(guó)內(nèi)更受歡迎,相比之下其盈利速度更快,變現(xiàn)模式更明確,且不需要承擔(dān)后續(xù)臨床試驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)成本。

此外,對(duì)手握AI藥物專利沒興趣、只出售技術(shù)服務(wù)的公司也可以只做CRO。

由此還衍生出第三種商業(yè)模式——專門做技術(shù)平臺(tái)的,將AI制藥軟件售賣給其他公司搞預(yù)測(cè)研發(fā),但目前國(guó)內(nèi)真正做到收費(fèi)的公司極少。

顯然,AI制藥公司的定位和技術(shù)優(yōu)勢(shì),很大程度上會(huì)影響其對(duì)商業(yè)模式的選擇。

目前已經(jīng)入局的玩家有不少,從國(guó)內(nèi)外名校博士教授、到互聯(lián)網(wǎng)巨頭和傳統(tǒng)藥企、到資本再孵化,呈現(xiàn)出一種多樣化的態(tài)勢(shì)。

先是名校博士教授創(chuàng)業(yè)的情況。以晶泰科技為例,就是MIT量子物理博士歸國(guó)創(chuàng)業(yè)的典型案例。由于公司的優(yōu)勢(shì)在AI技術(shù)上,并能借助量子物理的理論研究做到行業(yè)領(lǐng)先,因此晶泰科技明確表示專注于CRO模式,而不去自研管線。

也有高校教授轉(zhuǎn)化研究成果的案例,如華深智藥就是UIUC終身教授彭健所創(chuàng)立,此前在蛋白質(zhì)分子預(yù)測(cè)領(lǐng)域已有相關(guān)成果建設(shè),此次創(chuàng)業(yè)將專注于技術(shù)平臺(tái)的打造和提供。

在這之后,互聯(lián)網(wǎng)巨頭和傳統(tǒng)藥企也已經(jīng)紛紛入局。

前者自帶算法算力優(yōu)勢(shì),容易借助互聯(lián)網(wǎng)本身的影響力迅速擴(kuò)大“勢(shì)力范圍”,如百度和騰訊已經(jīng)成立百圖生科和云深制藥平臺(tái),利用自身積累的AI算法經(jīng)驗(yàn)快速入局;阿里則憑借算力優(yōu)勢(shì)迅速建立起上下游關(guān)系等。

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后者則擁有深厚的藥物研發(fā)經(jīng)驗(yàn),在此基礎(chǔ)上成立AI制藥研發(fā)團(tuán)隊(duì),如阿斯利康、默克、輝瑞和梯瓦就與亞馬遜和以色列生物基金共同成立了AION Labs實(shí)驗(yàn)室。

最后還有資本創(chuàng)業(yè)、基金孵化的情況,現(xiàn)金流加持充足,甚至于投資人自身轉(zhuǎn)型AI創(chuàng)業(yè),如科因生物創(chuàng)始人王一愷就曾是峰瑞資本副總裁,成立公司后便獲得了峰瑞資本的投資。

據(jù)量子位智庫(kù)數(shù)據(jù)預(yù)估,AI制藥市場(chǎng)規(guī)模在2025年預(yù)計(jì)將達(dá)到72億,2035年則預(yù)計(jì)達(dá)到2040億。

一時(shí)之間,涌入AI制藥賽道的玩家眾多。然而從時(shí)局和玩家現(xiàn)狀來看,并無法通過單純的技術(shù)實(shí)力或資金優(yōu)勢(shì)判斷AI制藥公司的發(fā)展前景。

到底誰才是其中真正的玩家、成為最有希望率先上市第一支AI新藥的公司?

誰能率先上市第一支AI藥物?

標(biāo)準(zhǔn)和維度有很多,但業(yè)內(nèi)繞不過的核心維度有4個(gè):

01、管線數(shù)量和研發(fā)進(jìn)度

鑒于制藥過程復(fù)雜,失敗率高,從臨床審批、研究到最終的上市是一個(gè)極其漫長(zhǎng)的過程。對(duì)于現(xiàn)階段來說,管線數(shù)量是實(shí)力最直接的體現(xiàn)之一。

前面提到,管線又分為自研管線、對(duì)外合作管線(CRO)。

對(duì)于自研管線而言,企業(yè)可以在特定節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)讓管線成果,例如新型靶點(diǎn)、候選藥物等;也可以借助CRO推進(jìn)到臨床階段,一旦研發(fā)成功拿到上市專利,盈利會(huì)非常可觀。但自研管線的風(fēng)險(xiǎn)同樣明顯:付款方式不明確,和別的公司也會(huì)存在在相同的管線上競(jìng)爭(zhēng)的情況。

因此,在關(guān)注AI制藥公司的自研管線時(shí),需要更重視其研發(fā)進(jìn)度,以及所選藥物方向的潛力。

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相比之下,CRO模式下的合作管線數(shù)量,是更直接判斷一家公司技術(shù)實(shí)力的方式。CRO指AI制藥公司完成傳統(tǒng)藥企公司的某一特定任務(wù),首付款后,根據(jù)任務(wù)進(jìn)度(如藥物發(fā)現(xiàn)-合成-完成臨床研究)決定合作價(jià)格,又稱里程碑付款。

據(jù)量子位智庫(kù)估計(jì),國(guó)內(nèi)的管線首付款平均為280萬美元,里程碑價(jià)格則根據(jù)具體藥物波動(dòng)較大,完成后最高甚至能達(dá)到數(shù)百億元。誰拿到的合作管線越多,說明誰的技術(shù)實(shí)力得到的藥企的認(rèn)可越多,也有更多的資金投入研發(fā),進(jìn)入良性循環(huán)。

參考國(guó)外Exscientia和賽諾菲在2022年年初的一次合作,首付款1億美元,完成任務(wù)后將獲得52億美元“天價(jià)合同”,折合人民幣約331億元。

據(jù)量子位智庫(kù)數(shù)據(jù),2023-2024年將會(huì)出現(xiàn)一批進(jìn)入臨床二期的AI預(yù)測(cè)藥物,最早2026年前后會(huì)出現(xiàn)首個(gè)成功上市的AI藥物。

在藥物上市之前,合作管線數(shù)量和自研管線研發(fā)進(jìn)度,是判斷AI制藥公司技術(shù)實(shí)力的方向之一。

02、穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)來源

對(duì)于AI制藥行業(yè)來說,除了錢,最缺的恐怕就是數(shù)據(jù),傳統(tǒng)藥企一般不愿意將作為核心資產(chǎn)之一的研發(fā)數(shù)據(jù)集外流。

但據(jù)量子位智庫(kù)了解,目前數(shù)據(jù)對(duì)于頭部AI制藥企業(yè)而言并不是問題,甚至能因此在行業(yè)中獲得更具競(jìng)爭(zhēng)力的表現(xiàn)。

因此,如何獲得穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù),也是判斷AI藥企競(jìng)爭(zhēng)力的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。

通常來說,有以下四種方法獲取AI數(shù)據(jù),其穩(wěn)定性和可靠性也逐步提升:

(1)公開/第三方數(shù)據(jù)集

這類數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)在的AI制藥行業(yè)具有重大意義,但不具備長(zhǎng)遠(yuǎn)利益,沒法幫助企業(yè)獲得核心競(jìng)爭(zhēng)力。而且,已有靶點(diǎn)可用數(shù)據(jù)越多,意味著探索越充分、開發(fā)價(jià)值越稀薄。

(2)虛擬數(shù)據(jù)

這種數(shù)據(jù)獲取方法是通過物理建模,由AI生成訓(xùn)練數(shù)據(jù),通常是基于較老的靶點(diǎn)如青霉素等去生產(chǎn)數(shù)據(jù),短期來看沒有太大價(jià)值,主要是為預(yù)測(cè)模型提供訓(xùn)練數(shù)據(jù),從而提升預(yù)測(cè)精度。

(3)自主收集/對(duì)外合作數(shù)據(jù)

對(duì)于自研管線/基礎(chǔ)定位明確的公司,可以通過自主構(gòu)建團(tuán)隊(duì)收集相關(guān)數(shù)據(jù),或與藥廠達(dá)成數(shù)據(jù)合作關(guān)系。

在國(guó)外,成立于2015年的Tempus通過向醫(yī)院、腫瘤學(xué)家、癌癥中心等提供價(jià)格優(yōu)惠的基因測(cè)序、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、病理圖像分析和生物建模服務(wù),自建腫瘤基因組學(xué)+臨床數(shù)據(jù)庫(kù)。

它用4年就組建了世界上最大的癌癥數(shù)據(jù)庫(kù)之一,擁有將近1/3的美國(guó)癌癥數(shù)據(jù)庫(kù)。

我國(guó)的楊森制藥廠就于2020年與Tempus達(dá)成合作,并公開表示,合作的主要驅(qū)動(dòng)力不是算法而是數(shù)據(jù)。

(4)通過智能實(shí)驗(yàn)室,自主生產(chǎn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

這一方式主要就是指在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行的干實(shí)驗(yàn)之外,再直接進(jìn)行濕實(shí)驗(yàn)自主產(chǎn)生數(shù)據(jù),形成干濕閉環(huán)。

相比傳統(tǒng)的濕數(shù)據(jù)獲取速度慢,利用高通量、智能化、自動(dòng)化、可控制、 CV識(shí)別細(xì)胞形態(tài)等相關(guān)技術(shù),可以大幅提高數(shù)據(jù)獲取速度。

在生物上講干實(shí)驗(yàn)就是通過計(jì)算機(jī)模擬以及生物信息學(xué)方法來進(jìn)行研究。濕實(shí)驗(yàn)就是通過在實(shí)驗(yàn)室里采用分子、細(xì)胞、生理學(xué)試驗(yàn)方法進(jìn)行研究。

干濕結(jié)合實(shí)驗(yàn)有助于AI制藥創(chuàng)企在數(shù)據(jù)方面打造自己新的競(jìng)爭(zhēng)壁壘,這一認(rèn)知已在業(yè)內(nèi)達(dá)成共識(shí)。

除了生物人才和計(jì)算機(jī)人才組成的交叉團(tuán)隊(duì),組建這樣一個(gè)平臺(tái)還需要強(qiáng)大的硬件支持,包括實(shí)驗(yàn)設(shè)備以及計(jì)算資源,以及把這兩種資源整合在一起的能力。

目前,國(guó)內(nèi)頭部AI制藥企業(yè),包括百度生圖、晶泰科技和英矽智能都有這樣的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

在資金充足的情況下,國(guó)外頭部AI制藥企業(yè),已經(jīng)出現(xiàn)直接收購(gòu)帶有獨(dú)家數(shù)據(jù)和技術(shù)的上游公司的做法。

如薛定諤收購(gòu)XTAL BioStructures以擴(kuò)展自身結(jié)構(gòu)生物學(xué)能力,Relay Therapeutics收購(gòu)ZebiAI獲得其機(jī)器學(xué)習(xí)能力和大型數(shù)據(jù)庫(kù)。

因此,正如量子位智庫(kù)分析,傳統(tǒng)制藥企業(yè)整體具有數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì),但并非來源于過往沉淀的數(shù)據(jù),而是其具備的完整的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。對(duì)于資金充足的AI制藥創(chuàng)企而言,這一壁壘并不高,可以較快更新至同步水平。

03、合作藥廠認(rèn)可度

隨著傳統(tǒng)藥廠智能團(tuán)隊(duì)的搭建,算法未必能夠成為AI藥企長(zhǎng)期的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

前面提到,AI制藥并未打破傳統(tǒng)制藥行業(yè)的研發(fā)流程,除了搭建自己的實(shí)驗(yàn)室平臺(tái)“悶頭搞”,AI制藥公司與藥企的合作同樣重要。

因此,合作藥廠的數(shù)量和這些藥廠的行業(yè)地位同樣成為一個(gè)直觀的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

目前,頭部AI制藥創(chuàng)企在傳統(tǒng)藥廠的合作上逐漸呈現(xiàn)出壟斷態(tài)勢(shì)。國(guó)外以Exscientia為例,就已披露了和羅氏、拜耳、賽諾菲、GSK、日本住友、Evotec在內(nèi)的頂級(jí)制藥公司的合作。

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當(dāng)然,傳統(tǒng)藥企和AI藥企之間的合作是雙向的:藥廠提供數(shù)據(jù)庫(kù)、專業(yè)知識(shí),反過來也需要AI藥企提供技術(shù)。

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因此,與傳統(tǒng)藥廠進(jìn)行業(yè)務(wù)合作,也成為AI制藥公司最常采用的模式之一。

據(jù)Deep Pharma Intelligence,截止2020年,在44家世界頭部傳統(tǒng)藥企中,已有93%藥企完成合作布局。特別是在羅氏、諾華、輝瑞等全球TOP 10藥企中,與AI制藥企業(yè)的合作平均達(dá)到6次以上。

除了合作藥廠的地位及數(shù)量認(rèn)可度,AI制藥公司選擇的CRO公司也是參考來源之一。

在傳統(tǒng)制藥行業(yè)中,CRO就具備特殊地位,這一特點(diǎn)在AI制藥行業(yè)中也會(huì)延續(xù)。

AI制藥公司可以成為傳統(tǒng)藥廠的CRO,但反過來說,AI制藥公司也需要自身的CRO,包括數(shù)據(jù)合作伙伴、用于化驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)的供應(yīng)商等,以此完成申請(qǐng)審批、數(shù)據(jù)收集、臨床試驗(yàn)等任務(wù)。

對(duì)AI制藥企業(yè)而言,對(duì)CRO的選擇會(huì)在很大程度上影響其臨床項(xiàng)目和商業(yè)化進(jìn)程。

04、突破“AI提效”單一特性

眾所周知,AI制藥目前應(yīng)用場(chǎng)景之一是提升化合物篩選效率,但這往往是在已有的靶點(diǎn)和化合物數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上進(jìn)行的。

但隨著藥廠內(nèi)部AI團(tuán)隊(duì)的搭建,新的AI制藥創(chuàng)企的進(jìn)入門檻正在持續(xù)升高,加上目前整個(gè)行業(yè)的重疊度比較高,大多公司的管線也都已經(jīng)是基于成熟的靶點(diǎn)進(jìn)行開發(fā)。

換而言之,用AI提升藥物發(fā)現(xiàn)效率,在這個(gè)行業(yè)已經(jīng)不新鮮了,目前頭部AI制藥企業(yè)已經(jīng)衍生出用AI探索“制藥無人區(qū)”的創(chuàng)新能力。

因此,對(duì)于新創(chuàng)企業(yè)來說,在業(yè)務(wù)場(chǎng)景或技術(shù)上有自己的獨(dú)特切入點(diǎn)非常重要。

這可能需要AI制藥企業(yè)從底層理論出發(fā),包括對(duì)醫(yī)藥問題重新定義,創(chuàng)造性地使用物理、化學(xué)等多學(xué)科視角,重新定義藥物研發(fā)中的場(chǎng)景和問題,以多原理彌補(bǔ)AI模型自帶的誤差和不確定性,并提高其效率。

最后,在這四種評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)下,究竟哪些玩家能率先拔得頭籌?

根據(jù)量子位智庫(kù)的全球AI制藥格局圖,目前最前端的頭部玩家中,雖然大部分是國(guó)外企業(yè),但也能看見像晶泰科技和英矽智能這樣國(guó)內(nèi)玩家的身影:

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AI制藥賽道火爆后,不少國(guó)外名校博士教授攜項(xiàng)目、理論回國(guó)創(chuàng)業(yè),也在快速?gòu)浹a(bǔ)國(guó)內(nèi)制藥行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力不足的情況。

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這次,在新技術(shù)驅(qū)動(dòng)的制藥創(chuàng)新浪潮中,中國(guó)會(huì)不會(huì)誕生世界級(jí)的藥廠?

有趨勢(shì),更有潛力。

責(zé)任編輯:姜華 來源: 量子位
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