据证券时报4月24日报道，七部门印发《医药工业数智化转型实施方案(2025-2030年)》提出，深化人工 智能赋能应用。支持相关单位建立医药大模型创新平台，协同开展医药大模型技术产品研发、监管科学 研究等，强化标准规范、科技伦理、应用安全和风险管理等规则建设。开展"人工智能赋能医药全产业 链"应用试点，鼓励龙头医药企业与医疗机构、科研院所、上下游企业、大用户等组成联合体，面向医 药全产业链形成一批效果显著的标志性应用场景。鼓励各地建设医药人工智能领域概念验证、中试验 证、共性技术、知识产权运营、开源社区等公共服务平台。 证券时报指出，人工智能可缩短药物上市时间，提高成功率，为制药公司带来丰厚回报。根据 ARKInvest发布的《BigIdeas2025》，未来人工智能与药物研发深度融合阶段，药物上市时间平均缩短 约40%至8年，药物研发总成本平均降低约75%至6亿美元。 目前，AI制药发展势头十分强劲，大型药企在加速布局AI+新药研发，进入临床试验的人工智能发现的 药物分子数量快速增长。随着相关领域利好政策的驱动及AI技术的加速进化，AI制药产业望加速爆 发。 公司方面，据证券时报表示， 仟源医药：与亿药科技 ...

中欧基金葛兰：看好创新药、消费医疗、医疗设备等板块投资机遇 金十数据4月22日讯，中欧基金披露了旗下知名基金经理葛兰三只在管基金的2025年一季报。以近一年 业绩表现最好的中欧医疗创新A为例，Wind数据显示，截至4月21日，该产品近一年收益率超20%。展 望二季度，葛兰表示，看好创新药持续突破等方向。在创新药领域，全球合作持续推进及关键临床数据 披露值得期待。中国企业在多抗、多肽等领域的竞争力已逐步获得全球认可，与国内企业的项目合作， 已成为海外公司管线布局的重要组成部分。同时，海外企业在收购国内品种后，正持续推进多种适应症 的全球临床试验。此外，在多个国际会议期间，国内企业将披露多项重要临床数据。AI制药技术在靶 点发现中的应用及其对研发效率的提升也值得持续关注。 ...

近年来，在国内创新药市场加速改革的机遇下，云顶新耀-B(01952)依托强劲的创新药与AI制药的自主 研发实力，辅以外部授权引进合作，以"双轮驱动"的姿态全面加速创新，取得创新发展上质的飞跃。 2024年财报的亮眼表现，不仅标志着公司首次实现，更预示着其即将迈入"摘B"新阶段。 财报显示，2024年，云顶新耀实现营业收入7.07亿元，同比激增461.16%。根据港交所《上市规则》第 8.05(3)条，若企业满足"市值至少40亿港元且最近财年收益不低于5亿港元"的条件，即可移除"-B"标 记。云顶新耀显然已全面达标，成为港股市场又一家迈向成熟Biopharma的创新药企。 智通财经APP认为，近年来，在"自主研发+授权引进"双轮驱动策略下，云顶新耀瞄准高潜力、低竞争 赛道，快速实现了差异化创新成果的商业化高效转化，这便是云顶新耀能够迅速高效达成18A"摘B"里 程碑的重要原因。 得益于自身独特的商业洞见，云顶新耀以较低代价在较早阶段在IgA肾病治疗领域和抗生素领域分别引 进了核心品种耐赋康®及依嘉®(依拉环素)。 以耐赋康®为例，去年5月，在公司高效推动下，耐赋康®成功在中国大陆获批上市，并在同年进入国 家医保 ...

证券研究报告：医药生物|行业周报 分析师:蔡明子 SAC 登记编号:S1340523110001 Email:caimingzi@cnpsec.com 研究助理:陈峻 SAC 登记编号:S1340123110013 Email:chenjun@cnpsec.com 近期研究报告 《讯飞医疗科技（2506.HK)：AI+医疗 领头企业，成长引擎动能充足》 - 2025.04.10 发布时间：2025-04-14 行业投资评级 强于大市 |维持 | 行业基本情况 | | --- | | 收盘点位 | | 7142.94 | | --- | --- | --- | | 52 | 周最高 | 8490.25 | | 52 周最低 | | 6070.89 | 行业相对指数表现 2024-04 2024-06 2024-09 2024-11 2025-01 2025-04 -16% -12% -8% -4% 0% 4% 8% 12% 16% 20% 医药生物 沪深300 资料来源：聚源，中邮证券研究所 研究所 医药生物行业报告 （2025.04.07-2025.04.13） FDA 将逐步取消对单抗和其他药物的动物实验要 ...

证券研究报告：医药生物|行业周报 发布时间：2025-04-14 行业投资评级 强于大市 |维持 | 行业基本情况 | | --- | | 收盘点位 | | 7142.94 | | --- | --- | --- | | 52 | 周最高 | 8490.25 | | 52 | 周最低 | 6070.89 | 行业相对指数表现 2024-04 2024-06 2024-09 2024-11 2025-01 2025-04 -16% -12% -8% -4% 0% 4% 8% 12% 16% 20% 医药生物 沪深300 资料来源：聚源，中邮证券研究所 研究所 分析师:蔡明子 SAC 登记编号:S1340523110001 Email:caimingzi@cnpsec.com 研究助理:陈峻 SAC 登记编号:S1340123110013 Email:chenjun@cnpsec.com 近期研究报告 《讯飞医疗科技（2506.HK)：AI+医疗 领头企业，成长引擎动能充足》 - 2025.04.10 医药生物行业报告 （2025.04.07-2025.04.13） FDA 将逐步取消对单抗和其他药物的动物实验要 ...

■ AI制药概览。 AI制药即人工智能驱动药物研发，包括靶点和药物发现、临床前实验设计、临床开发及老药新用等多个方向。其中，靶点和药物发现与临床研发需 求强烈&市场空间大，是AI制药的主要方向。纵观AI制药的发展历程，随着计算能力和数据量的大幅增长，AI制药已经进入应用拓展阶段，传统的计算机辅助药物 设计（CADD）也升级为人工智能驱动药物研发（AIDD）。 ■ 需求和政策推动下，AI制药投资持续增长。 随着低垂果实的摘取，新药研发难度不断增大。为了提升研发效率，降低研发成本，AI制药的需求不断凸显。政策方 面，AI制药已经成为国家重点支持方向，欧美也在完善政策支持和指引。2015-2022年，AI制药投融资年复合增速达49.7%。即使在全球医药投融资市场较弱的2022- 2024年，AI制药投融资仍相对活跃。行业规模来看，预计2028年全球AI制药市场规模达56.2亿美元。据麦肯锡预测，长期来看市场规模有望达到280-530亿美元。 ■ 靶点与药物发现：应用范围不断扩大，但仍需湿实验共同验证。 该部分是AI制药最早探索的领域，技术更多是传统的知识图谱、深度学习等。整体来看， AI技术 可以通过快速深度挖掘与 ...

深圳市发展和改革委员会等部门近日印发《深圳市全链条支持医药和医疗器械发展若干措施》。其中提 出，支持建设人工智能（AI）辅助研发重大公共服务平台和重大产业项目。支持人工智能技术赋能生 物制造全链条、全场景应用，围绕底盘细胞改造、酶制剂开发、精准发酵等环节，布局建设人工智能生 物制造相关重大公共服务平台。 点评：深圳以政策推动AI与生物制造深度融合，或将重塑医药研发效率标准。此举凸显"AI+生命科 学"产业升级方向，吸引资本关注合成生物学及AI制药赛道。但技术落地需跨学科协同与数据合规支 撑。 NO.2 均普智能与智元机器人成立合资公司 每经记者 杨煜 每经编辑 文多 丨 2025年4月8日 星期二丨 NO.1 深圳支持AI赋能生物制造全链条应用 点评：Kimi通过技术优化实现服务降价，反映大模型推理成本控制能力提升，可能加速AI应用渗透。 降价策略或刺激开发者生态扩张，但需平衡商业可持续性与普惠价值。 免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自 担。 均普智能旗下的均普人工智能与人形机器人研究院有限公司和上海智元新创技术有限公司（简称智元机 器人）共同成立了合资公司宁波普 ...

【 机构观点综评 】 华泰柏瑞基金称，短期A股市场催化可能有所减轻，临近4月财报季盈利定价权重 可能提升。博时基金认为， 预计后续外需可能面临回落的压力，基本面格局对长债仍构成支撑。 一、权益市场 1.中泰证券：聚焦小市值科技股 中泰证券认为，看好小市值风格的持续性，市场可能的调整过程中，更建议聚焦小市值科技。区别 于科技龙头面临的海外对标与国内经济约束，小市值科技股有望受益于龙头资本开支和地方新质生 产力投资，产业链逻辑下，年内有望释放业绩弹性。如果科技行情短期内有所松动，股息资产预计 较为受益。 2.国海证券：金融与科技或是指数冲关受益方向 国海证券二季度投资策略认为，参考1999年"519"、2014年底、2020年中指数冲关的演绎，需要 具备政策、货币或者基本面强复苏三者至少其一，站稳3400点并向上突破并非易事，年中中美货币 共振宽松的概率较大，金融和科技可能是指数冲关最受益的方向，在此之前是成长优于金融、消费 好于周期的格局。 3.华泰柏瑞基金：盈利定价权重或提升 华泰柏瑞基金称，展望后市，短期A股市场催化可能有所减轻，临近4月财报季盈利定价权重可能提 升。随着国内货币及资本市场政策落地，市场风险 ...

合作伙伴征集：2025全球手术机器人大会 报名：首届全球眼科大会 | 名额有限 报名：首届全球心血管大会 | 奖项申报 报名：首届全球骨科大会 | 奖项评选 2025年3月21日，强生公司（Johnson & Johnson，纽约证券交易所代码：JNJ）宣布将在未来四年内投资超过550亿美元（约合4000亿人民币）用于其 在美国的制药和医疗器械业务。 此次投资比之前的周期增加了 25% ，将会增强强生公司在制造、研发和技术基础设施方面的实力。 强生公司表示，预计该投资将深化其在美国的经济影响 力。 # 投资详情 在宣布 最新投资消息时，强生公司刚刚表示会在北卡罗来纳州威尔逊新建一个价值 20亿美元、面积达50万平方英尺 的 生物制药生产工厂 ，支持癌症、自身 免疫性疾病和神经疾病下一代治疗药物的生产。 除了新建的北卡罗来纳州工厂外，强生公司还计划在其 创新药物和医疗器械业务 中新建 3个 先进制造工厂，并扩大几个现有场地，地点的细节尚未披露。 强生公司还表示，550亿美元的承诺将资助在 神经科学、机器人手术、肿瘤学、免疫学和心血管疾病 方面的重大研发投资。 目前，美国作为全球最大的医疗技术市场， 95% 的医 ...

Investment Rating - The report maintains a "Positive" investment rating for the AI pharmaceutical industry [1]. Core Insights - The integration of AI technology with biopharmaceutical development can accelerate drug discovery and development, revealing new biological mechanisms and predicting new drug targets, particularly for complex diseases [5]. - The AI pharmaceutical industry has seen significant investment growth, with total investments reaching $60.3 billion by August 2023, a 27-fold increase over the past nine years [12]. - The AI pharmaceutical industry is characterized by a rapid growth trend, particularly in drug discovery and preclinical research, with an average annual growth rate of 36% from 2010 to 2021 [16]. Summary by Sections AI Pharmaceutical Industry Overview - The introduction of AI technology addresses the high costs and low success rates associated with traditional drug development, which averages $2.6 billion and takes over 10 years [8]. - AI in pharmaceuticals has evolved through three phases: early theoretical development (1956-1980), the rise of computer-aided drug design (1981-2011), and rapid growth with increased capital investment since 2012 [9]. Market Size - AI-driven pharmaceutical investments peaked at $13.68 billion in 2021, driven by the COVID-19 pandemic, but fell to $10.2 billion in 2022 due to global economic downturns [12]. - The United States leads in AI pharmaceutical companies, accounting for 55.1% of the total, followed by Europe and the UK [13]. AI Pharmaceutical Technology Principles - The three key components of AI are data, computing power, and algorithms, with advancements in GPU and cloud computing significantly supporting AI pharmaceutical companies [29]. - AI algorithms, including machine learning and deep learning, are crucial for processing diverse data types and improving drug discovery processes [38]. Applications of AI in Pharmaceuticals - AI is primarily utilized in drug discovery and preclinical research stages, focusing on target discovery, compound validation, and drug design [41]. - AI techniques enhance the identification of drug targets by analyzing multi-omics data and utilizing computational methods to discover potential therapeutic targets [45]. AI Pharmaceutical Industry Chain and Policies - The AI pharmaceutical industry chain consists of upstream components (computing power, algorithms, data), midstream applications (AI + biotech, AI + CRO), and downstream traditional pharmaceutical companies [18][19]. - Regulatory policies are gradually emerging to support the AI pharmaceutical sector, with various initiatives launched in the US, Europe, and China to promote AI applications in drug development [22][24].