AI医疗下游制药从CADD走向AIDD，关键拐点在于研发范式从“计算机辅助”转向“AI驱动”。CADD（计算机辅助药物设计）起步很早——1966年赛勒斯·利文索尔将计算机模拟与分子图像相结合，实现蛋白质和核酸结构可视化，正式标志其开始；1981年《财富》杂志更宣称CADD是“下一次工业革命”。此后CADD逐渐成为常规操作，微芯生物的西达本胺即被视为CADD的成果。而随着机器学习、自然语言处理及大数据等人工智能技术被应用到制药各环节，行业进入AIDD（AI制药）阶段。当前正处于CADD向AIDD转型的过程中，AI在药物研发中仍更多起到相对辅助的作用。

从CADD到AIDD：节奏如何演进

CADD阶段解决的是“用计算手段辅助设计”，其价值在于把分子结构可视化、把药物发现的计算方法引入常规流程。到2000年之前“生物技术泡沫”崩溃前，人们越来越关注药物发现的计算方法，尽管当时的期望并未全部实现，但CADD已是常规操作。

AIDD则把机器学习、自然语言处理及大数据等技术应用到制药领域各个环节，目标是优化新药研发的效率及质量，降低临床失败概率及研发成本。普遍认为，AI制药可以降低一半的研发周期，减少10%的研发投入，成功率还高了4%。

资本与管线的双重印证

资本层面，2022年医药行业投融资热度下降，但“投资收缩”反而凸显了对AI制药赛道的青睐。根据智药局不完全统计，2022年全年AI制药赛道相关融资总事件达144起，同比增长97%，总金额为62.02亿美元，同比增长47.67%；其中美国AI初创公司吸纳了市场上的绝大部分资金，占总融资额的77%。

管线层面，浙商证券统计了全球80条获批临床的AI药物管线：42条推进到Ⅰ期，29条推进到Ⅱ期，4条推进至Ⅲ期。靶点方面，52条已公布靶点，25条未公布，运用人工智能发现新靶点的管线仅3条，表明AI用于药物研发仍起相对辅助作用。适应症上，癌症是AI制药企业首选，其次为遗传性疾病和罕见病。当前AI+药物设计仍处于积累训练期。

常见问题

为什么说当前是CADD向AIDD的转型期？

因为AI在药物研发中仍起相对辅助作用——全球获批临床的AI药物管线中，运用人工智能发现新靶点的仅3条，多数仍沿用已公布靶点。行业整体处于积累训练期，尚未完成向AI驱动的全面切换。

传统药企在AI制药产业链中扮演什么角色？

产业链下游以传统药企为主，中游AI药物研发企业将药物研发阶段的服务直接出售给传统药企，因此传统药企是AI药物研发的直接需求者。当前国内AI制药市场主要参与者包括药企、CRO和互联网公司三类。

AI制药有哪些商业模式？

主要有AI SaaS、AI CRO和AI Biotech三类，即售卖软件、服务和研发药物。结合市场环境与各类模式特质，预计SaaS软件服务类模式未来会逐渐消失，企业会向AI CRO及AI Biotech转型，其中AI Biotech因发展潜力大、市场空间不受限，会成为大部分AI+新药企业的选择。