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2025-2029年中國AI生命科學產(chǎn)業(yè)深度調(diào)研及投資前景預測報告

中投網(wǎng)2025-03-04 11:13 來源：中投顧問產(chǎn)業(yè)研究大腦

中投顧問重磅推出"產(chǎn)業(yè)大腦"系列產(chǎn)品，高效賦能產(chǎn)業(yè)投資及產(chǎn)業(yè)發(fā)展各種工作場景，歡迎試用體驗！

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　　報告簡介

　　在21世紀的科技浪潮中，人工智能（AI）與生命科學的融合正引領著一場前所未有的科技變革。這一交叉領域不僅深刻重塑了我們對生命本質(zhì)的理解，更為醫(yī)療健康、生物科技、藥物研發(fā)等多個關鍵領域開辟了全新的探索路徑。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、深度學習等前沿技術的迅猛發(fā)展，AI已深度滲透至生命科學的各個角落，為這一古老而又充滿活力的學科注入了源源不斷的創(chuàng)新活力與無限可能。

圖表:2016-2023年全球生命科學領域研究資金投入

1089.png

數(shù)據(jù)來源：美國國家科學基金會、Frost & Sullivan、中投產(chǎn)業(yè)研究院整理

　　生命科學作為探索生命奧秘、守護人類健康的基石學科，其發(fā)展歷程始終與技術革新緊密交織。從基礎遺傳學理論的突破到復雜基因編輯技術的問世，從傳統(tǒng)藥物篩選方法的演進到現(xiàn)代精準醫(yī)療實踐的興起，每一次技術飛躍都成為推動生命科學大步向前的強大動力。然而，面對生命現(xiàn)象的高度復雜性與多樣性，傳統(tǒng)研究手段在應對日益增長的知識需求和應用期望時漸顯乏力。在此背景下，人工智能的引入成為生命科學領域的關鍵轉(zhuǎn)折點，為其發(fā)展帶來了全新契機。

圖表:生命科學服務行業(yè)相關公司成立日期

1090.png

數(shù)據(jù)來源：wind、中投產(chǎn)業(yè)研究院整理

圖表:2016-2023年生命科學服務行業(yè)上市公司收入及增速

單位：億元

1091.png

注：部分公司未披露2016-2017年收入，計算時對這些公司予以剔除

數(shù)據(jù)來源：wind、中投產(chǎn)業(yè)研究院整理

　　AI憑借其強大的數(shù)據(jù)處理能力、高效的算法模型和持續(xù)優(yōu)化的學習機制，為生命科學提供了前所未有的研究工具與方法。在醫(yī)療診斷領域，AI通過深度學習海量醫(yī)療影像資料，有力輔助醫(yī)生實現(xiàn)更快速、更精準的疾病識別與診斷，大幅提升醫(yī)療服務效率與質(zhì)量。在藥物研發(fā)進程中，AI技術能夠精確模擬藥物分子與受體間的相互作用，有效預測藥物療效與安全性，顯著縮短研發(fā)周期、降低成本。此外，AI在基因測序、合成生物學、個性化醫(yī)療等前沿領域也展現(xiàn)出巨大應用潛力，持續(xù)拓展生命科學的發(fā)展邊界，為其開辟廣闊的創(chuàng)新空間。

　　盡管AI與生命科學的深度融合前景廣闊，但在享受技術紅利的同時，我們也面臨著諸多嚴峻挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)安全、倫理道德、法律法規(guī)等方面的問題亟待解決。深入探究AI+生命科學的發(fā)展路徑，對于推動科技創(chuàng)新、保障人類社會可持續(xù)發(fā)展與福祉提升具有至關重要的意義。

　　中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國AI生命科學產(chǎn)業(yè)深度調(diào)研及投資前景預測報告》共七章。本報告全面梳理了AI+生命科學的發(fā)展背景、落地應用、相關技術、產(chǎn)業(yè)圖譜、政策環(huán)境、投融資情況以及未來趨勢，以期為相關領域的研究者、從業(yè)者、政策制定者及投資者提供有價值的參考與洞見。



報告目錄

第一章　AI生命科學的發(fā)展背景

1.1　全球科技快速發(fā)展背景

1.1.1　科研端需求穩(wěn)步增長

1.1.2　人工智能作為科技發(fā)展的重要引擎

1.1.3　核心產(chǎn)業(yè)中的機會與挑戰(zhàn)

1.2　生命科學領域的變革需求

1.2.1　生命科學服務行業(yè)的萌芽

1.2.2　居民健康意識增強

1.2.3　生物醫(yī)藥與醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)的崛起

1.3　AI與生命科學的融合契機

1.3.1　技術發(fā)展層面

1.3.2　科研需求層面

1.3.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展層面

1.3.4　人才培養(yǎng)與學科發(fā)展層面

1.4　生物大數(shù)據(jù)與AI：開啟生命科學新時代

1.4.1　生物學作為AI應用的完美領域

1.4.2　生物學對AI發(fā)展的啟發(fā)與貢獻

1.4.3　生物大數(shù)據(jù)與AI融合的產(chǎn)業(yè)應用實例

第二章　AI生命科學的落地應用情況

2.1　醫(yī)療診斷與健康管理

2.1.1　AI在疾病診斷中的應用

2.1.2　個性化治療方案的設計

2.1.3　AI開啟醫(yī)療領域的新時代篇章

2.2　藥物研發(fā)

2.2.1　藥物研發(fā)行業(yè)發(fā)展成就

2.2.2　AI賦能藥物研發(fā)

2.2.3　AI在藥物設計、測試與安全性評估中的應用

2.3　基因測序與編輯

2.3.1　基因測序市場規(guī)模

2.3.2　AI助力基因測序

2.3.3　AI在基因編輯中的應用

2.4　合成生物學

2.4.1　合成生物學發(fā)展現(xiàn)狀

2.4.2　AI支持下的合成生物學研究

2.4.3　創(chuàng)造具有特定功能的人工蛋白質(zhì)

第三章　AI生命科學的相關技術發(fā)展情況

3.1　深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡

3.1.1　深度學習專利申請狀況

3.1.2　深度神經(jīng)網(wǎng)絡在生物學中的應用

3.1.3　神經(jīng)網(wǎng)絡模型設計靈感來源

3.2　云計算與量子計算

3.2.1　量子計算云平臺的技術演進

3.2.2　云計算在藥物研發(fā)中的應用

3.2.3　量子計算在輔助藥物設計中的潛力

3.3　數(shù)字孿生與多尺度建模

3.3.1　數(shù)字孿生在醫(yī)療健康領域的應用

3.3.2　數(shù)字孿生在藥物發(fā)現(xiàn)與測試中的應用

3.3.3　多尺度建模與個性化藥物設計

第四章　AI生命科學的產(chǎn)業(yè)圖譜及發(fā)展

4.1　產(chǎn)業(yè)圖譜

4.1.1　AI醫(yī)療影像

4.1.2　CDSS（臨床決策支持系統(tǒng)）

4.1.3　AI制藥

4.1.4　醫(yī)療數(shù)據(jù)智能平臺

4.1.5　AI醫(yī)療機器人

4.2　AI醫(yī)療市場規(guī)模與增長

4.2.1　中國AI醫(yī)療市場規(guī)模及預測

4.2.2　AI醫(yī)療影像與CDSS的市場占有率

4.3　競爭格局與商業(yè)模式

4.3.1　AI醫(yī)療企業(yè)競爭格局

4.3.2　AI醫(yī)療影像的商業(yè)模式

4.3.3　AI醫(yī)療機器人的市場地位

第五章　AI生命科學的政策及發(fā)展

5.1　國家政策支持

5.1.1　中國在AI與生命科學領域的政策支持

5.1.2　推動AI技術廣泛應用的相關政策

5.2　法規(guī)與標準建設

5.2.1　確保技術健康發(fā)展的法規(guī)和標準

5.2.2　應對技術倫理與安全隱患的措施

第六章　AI生命科學的投融資情況

6.1　投資熱點與趨勢

6.1.1　AI醫(yī)療影像與AI制藥的投資情況

6.1.2　AI醫(yī)療機器人的投資潛力

6.2　融資情況分析

6.2.1　AI醫(yī)療企業(yè)的融資階段與金額

6.2.2　投融資市場的發(fā)展趨勢

第七章　AI生命科學的發(fā)展趨勢前景

7.1　技術發(fā)展趨勢

7.1.1　AI技術在生命科學中的進一步應用

7.1.2　下一代AI算法與數(shù)據(jù)處理能力的提升

7.2　市場前景預測

7.2.1　AI醫(yī)療市場前景展望

7.2.2　新興應用場景與商業(yè)模式

7.3　AI生命科學面臨的挑戰(zhàn)與機遇

7.3.1　數(shù)據(jù)隱私與安全性的挑戰(zhàn)

7.3.2　法規(guī)與倫理問題的應對

7.3.3　生命科學領域的跨越式發(fā)展機遇

7.4　AI生命科學未來發(fā)展建議

7.4.1　加強技術研發(fā)與創(chuàng)新能力

7.4.2　完善法規(guī)與標準體系

7.4.3　促進產(chǎn)學研用深度融合

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