最近翻看医药行业半年期数据,很直观能感受到市场风向已经变了。前两年资金扎堆追逐AI新药设计企业,所有人都盯着AlphaFold、虚拟分子筛选这类前端技术,默认掌握靶点模型就能吃到行业红利。但这段时间跑了几场线下产业峰会,跟不少药企研发负责人沟通后才看清,行业最大的矛盾点根本不在虚拟研发端。
AI可以在电脑里快速批量设计候选新药分子,可从实验室小试,走到稳定量产、合规递交临床资料,整条转化链路堵点重重。大批药企忙着研发新药、推进海外授权,产业链配套的工艺基础设施缺口被彻底放大,那些提供全套落地解决方案的配套企业,反而成了行业上行周期里确定性极强的选手,也就是大家常说的赛道“卖铲人”。
一、AI新药研发实力拉满,产业化转化难题却无人重视
2024年诺贝尔化学奖给到AlphaFold研发团队,足以印证AI重构药物发现逻辑的能力。行业里超过三分之一处方药的作用靶点都是G蛋白偶联受体,放在过去,实验室解析一组完整蛋白结构,动辄数年周期、几十万研发经费投入,而AlphaFold依托AI运算,短短几分钟就能输出精准结构预测结果,直接压缩前端药物发现的时间与资金成本。
依托这套技术延伸出的AIDD模式,近两年落地速度很快,国内大大小小科技企业都在搭建自研医药大模型,短时间产出海量备选新药分子。但虚拟仿真和实体生产天然存在壁垒,算法能解决计算推演,却应付不了实体生产中的工程难题。
细胞培养活性把控、蛋白冻融后的稳定性、小试工艺放大后的参数漂移、多批次生产数据统一归档、全流程满足药监合规标准,每一项都是纯软件团队无法介入的领域。简单划分两条赛道分工:AIDD负责“找得到新药”,AI4PD工艺开发负责“造得出新药”,当下全行业最大短板,集中在后半段实体工艺环节。
二、多重硬核数据佐证,国产创新药正式迈入兑现周期
抛开空泛的行业预判,全部采用监管端公开数据,就能看清创新药赛道真实景气度:
1. 自主创新能力跨越式提升:2026上半年国内获批38款1类创新药,其中11款属于全新靶点、全新作用机制的源头创新药,全部为本土企业自研。反观2025全年数据,同等规格的11款创新机制新药,国产自研仅有4款,国内药企源头研发实力提升肉眼可见。
2. 海外授权交易热度走高:7月中旬药监局公示数据,截至6月末国内创新药对外授权合作达到81笔,潜在合同总金额1100亿美元,已经达到2025全年交易规模的八成,海外药企主动引进国产新药管线,印证本土新药的全球竞争力。
3. 顶层政策定向扶持配套赛道:工信部联合七部门出台医药数智化转型方案,周期覆盖2025至2030年,文件重点点名智能制药装备、GxP合规系统、医药中试AI平台三大扶持方向,直接给工艺配套企业打开成长空间。
药企管线储备变多、海外授权订单持续落地,倒逼后端工艺开发、智能化生产设备需求同步扩张。市场资金此前扎堆内卷前端研发企业,后端配套赛道的价值洼地,慢慢显现出来。
三、上海CPIC大会释放关键信号,AI工艺平台补齐转化短板
7月下旬首届大国新药全球产业会议落地上海会展中心,整场大会最具备长期产业价值的新品发布,来自海尔生物推出的AI生物工艺智能平台,精准切入AI4PD赛道空白区间,走出和纯软件商、单一设备厂完全不同的差异化路线。
市面上两类企业各有短板:纯AI算法企业手握模型,却没有实体设备承接数据采集,仿真参数落地生产线极易出现适配偏差;传统设备厂商硬件制造能力充足,缺少医药全流程工艺积累、合规数据闭环能力。海尔生物软硬一体化布局,形成很难复刻的竞争优势。
1、依托低温设备根基,渗透药企全生产链条
海尔生物2005年入局生命科学赛道,核心技术锚定超低温存储,技术实力经过多重硬核场景验证,设备不仅配套神舟系列航天科研实验,还入驻英国国家级生物样本库,全球近万家药企正在使用温控配套设备,合作名单里包含十余家国际头部药企。
抗体药、疫苗、细胞治疗产品对温度敏感度极高,研发阶段细胞培育、原液冻存、制剂分装、临床样本储运,全程都需要稳定低温环境,微小温度波动,就会造成蛋白活性衰减,严重时整批次产品直接报废。靠着低温设备的入口优势,企业逐步拓宽产品线,延伸出可控冻融系统、程序降温设备、自动化细胞存储机组,搭建覆盖GMP全场景的一体化温控方案。
设备深度渗透药企实验室与产线后,企业自然而然积攒下海量一线真实工艺数据,这是外部企业很难获取的核心资源。
2、三层闭环AI4PD体系,推动工艺摆脱经验依赖
传统药物工艺开发高度依靠资深研发人员个人经验,实验室小试调试成功的参数,一旦放大至工业化生产,极易出现工艺漂移、批次差异过大等问题。后续递交IND临床申请、整理CMC备案资料时,数据断层、批次不稳定都会拉长审核周期,临床申报每推迟一个月,药企就会错失宝贵市场窗口期。
这套AI生物工艺平台搭建三层完整闭环体系:
第一层,自动化智能设备作为落地载体。自研全自动细胞提取、培育、冻融工作站标准化执行预设操作规范,拿和广州实验室联合研发的PBMC提取设备举例,最终细胞活性稳定维持95%以上,不同批次产品差值控制在4%以内,从源头保障工艺基准稳定。
第二层,打通全链路合规数据闭环。多数药企分批次采购不同品牌设备,各环节数据相互孤立,很难达到ALCOA+完整溯源规范。这套平台设备自动记录全流程工艺参数,杜绝人工手动记录带来的数据断点,大幅简化CMC资料整理工作。
第三层,沉淀数据反向优化AI模型。海量真实工艺数据持续输入模型,依托非线性动态推演,提前预判产线放大后的工艺表现,规避量产失败风险,自动筛选最优生产参数,减少反复试错带来的时间与物料损耗。
目前吉美瑞生、安医大一附院临床医院均已落地合作项目,有效压缩细胞治疗新药的整体研发周期。
3、软硬结合构筑护城河,甩开单一赛道竞争对手
纯算法企业缺少真实产线数据训练模型,仿真方案落地适配性差;单一设备厂商仅能供给硬件,不具备AI建模、医药工艺配套能力。海尔生物一边依靠遍布全球药企的自动化设备采集一手数据,一边深耕十余年生物医药场景经验,叠加自研AI模型搭建完整闭环,相比单一赛道玩家壁垒更高。
四、布局开放产业生态,卖铲人长期成长空间进一步打开
业绩层面可以直观看到成长预期:企业2025年AI相关业务营收占整体15%,内部规划2028年该板块收入占比突破30%,AI工艺平台会成为未来核心增长曲线。但长期核心价值,在于企业没有选择封闭自研路线,而是搭建开放协同的产业生态。
上海CPIC大会期间,企业联合深势科技、镁伽科技联合举办AI创新分论坛,和丁香园行业智库、驯鹿生物等业内企业深度交流;早在今年4月CMEF展会,就和阿里云、紫东太初大模型、智能机器人企业、高校院所签订AI科研战略合作协议。
生态协同逻辑十分清晰:药企、算法研发企业、设备厂商、科研机构各司其职,在合规框架内实现工艺数据流通,持续迭代优化AI模型。放眼海外市场,诺华、罗氏、辉瑞都在持续加码AI工艺优化,丹纳赫、赛默飞等国际巨头,也在加速布局端到端工艺平台,全球行业趋势正在从单台设备销售,转向全链条智能解决方案竞争。
国内创新药逐步从跟随仿制,迈向源头创新并行甚至领跑阶段,市场不仅需要自主研发新药的药企,同样需要保障药品稳定量产、加速申报进度的底层配套服务商。行业上行周期里,不与药企形成竞争、服务全产业链的配套“卖铲人”,业绩兑现的稳定性更突出。
五、客观理性梳理赛道潜在波动风险
行文不会单方面看多,客观拆解行业现存不确定因素:
第一,智能化工艺平台落地存在交付周期,药企替换原有生产设备、打通全链路数据体系,需要承担改造成本,短期订单释放节奏不会快速爆发;
第二,海外头部设备品牌入局较早,高端市场竞争压力客观存在,本土企业需要依靠本地化服务、合规适配能力拉开差距;
第三,创新药行业存在研发周期波动,如果下游药企缩减资本开支,上游配套设备企业的订单端会同步受到传导影响。
但支撑赛道长期向好的底层逻辑不变:本土源头创新药获批数量持续走高、海外授权合作放量、政策扶持医药数字化转型、AI落地瓶颈倒逼工艺配套需求扩容。对比竞争白热化的药企、估值偏高的前端AI设计企业,上游配套卖铲人细分方向,存在不小的预期差。
互动提问
1、AI制药分成前端分子筛选、后端工艺落地两大板块,你更看好哪一条细分长期发展空间?
2、对比创新药企、CXO外包企业,上游工艺设备配套商,业绩确定性会不会更强?
3、国产新药出海授权持续放量,产业链上下游里,你预判哪一环会率先兑现亮眼业绩?
4、面对海外老牌设备巨头竞争,本土工艺服务商想要突围,核心突破口应该放在哪里?欢迎各位在评论区理性交流各自观点!
我是小柒。长期专注跟踪创新药、AI硬科技、高端工业设备全产业链,日常第一时间研读各部委公示政策、行业峰会一手资讯、上市公司官方公告数据。如果你想持续跟进AI制药上下游、国产创新药配套产业链的深度干货,把握产业周期拐点,不妨点个关注,下一篇我会横向对比AI4PD赛道内各家企业的技术落地进度与业务布局差异。
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