人工智能在制药与材料科学领域的应用与投资展望

1. 技术概述与应用场景

制药行业：

人工智能正在整个药物开发流程中得到应用，显著加快并改善成果。传统药物发现可能需要十多年、耗资数十亿美元，而 AI 驱动的方法则可以分析庞大的化学和生物数据集，以更快的速度识别有前景的候选药物。机器学习模型有助于设计具备特定性质的新分子（生成式化学），预测疾病的生物靶点，并进行大规模虚拟筛选以锁定最可能有效的化合物。例如，AI 算法可以预测分子如何与蛋白靶点结合（这是药效的关键），或者及早识别毒性风险。像 DeepMind 的 AlphaFold 这样的深度学习模型，现在可以在几分钟内预测蛋白质三维结构——而这过去需要科学家花费数年。这一突破使结构驱动的药物设计成为可能，指导研究人员设计更精确靶向生物目标的药物。AI 还被用于临床试验优化（如选择最优的试验地点和受试者群体）。一个值得注意的案例是 Pfizer 的新冠药物 Paxlovid：研发团队使用实时 AI 预测模型来预测疫情爆发地区，从而帮助他们选择试验地点，并在四个月内完成了 150 个地点的 46,000 名患者入组。

除了发现和试验外，AI 还支持药物合成规划（提出合成路线）和药物再利用（挖掘现有药物的新用途）。自然语言处理（NLP）模型，如 GPT-4，正被用于解析大量生物医学文献，并提出假设或实验设计，从而增强研究者能力。总的来说，AI 在制药领域涵盖了新药设计、靶点识别（例如癌症新靶点）、虚拟筛选、临床前建模、临床数据分析，甚至制造优化，其共同目标是减少开发时间与成本，将新疗法更快带给患者。

材料科学：

AI 技术正以类似的方式变革新材料的发现及其性能改进。传统上，材料科学依赖于反复试验和基于物理的模拟，过程耗时。AI 则提供了数据驱动的预测：机器学习模型可以从材料的成分和结构预测其性能（强度、电导性、反应性等），从而实现快速筛选候选材料。这有助于发现适用于电池、半导体等需求的合金、聚合物或新化合物，而无需繁复的实验。AI 驱动的研究带来了诸如更高效电池材料、更轻更强的复合材料，以及用于清洁能源的新型催化剂等突破。

一个显著案例是，Google DeepMind 开发了图神经网络模型 GNoME，预测了超过 200 万个新的无机晶体结构；其中约有 38 万个被评估为具有稳定性，可以合成。这一单一 AI 模型在人类已知稳定材料的储备上实现了数量级的飞跃——若靠人工实验将需数百年。

这些 AI 发现材料的潜在应用包括下一代电池、太阳能电池，甚至超导材料。AI 还被用于材料研发中的合成路径优化：与药物合成类似，算法可提出制造材料的方式（如最佳温度/压力或混合顺序）以达成预期性能。AI 与机器人集成已催生出自动化实验室——在这些闭环系统中，AI 设计实验、机器人执行并反馈结果。例如，伯克利实验室的 A-Lab 使用 AI 控制的机器人连续合成和测试无机材料，其每日样品处理量 reportedly 高于人工研究员 50–100 倍。

这大幅加快了 AI 预测的验证，形成良性循环。另一个日益受到关注的领域是使用 AI 评估材料的环境影响——如预测其可回收性或毒性，以实现可持续发展目标。总的来说，AI 在材料科学领域的作用包括材料发现、性能预测、工艺优化和实验室自动化，使得研究人员能以更快速度、更低成本开发出用于能源、电子、基础设施等的更优质材料。

2. 代表性企业与案例（重点关注美股公司）

制药行业：

美国有多个创新型公司领先于 AI 驱动的药物发现。例如，英国/美国企业 Exscientia（NASDAQ: EXAI）利用 AI 设计的多个候选药物正处于临床试验中。2021 年，该公司与百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb）合作，利用其 AI 平台在仅 11 个月内识别出一种有前景的免疫治疗分子，获得了 2000 万美元的里程碑付款，该合作总额高达 12 亿美元。Exscientia 设计的 AI 分子（例如 CDK7 抑制剂和 MALT1 抑制剂）正进入肿瘤学的 I 期临床。

另一家美国领先者是 Recursion Pharmaceuticals（NASDAQ: RXRX），其利用 AI 结合高通量生物学，绘制成千上万分子的细胞作用图谱。Recursion 与罗氏旗下 Genentech 达成多年合作，将其 “Recursion OS” 平台应用于多达 40 个神经科学与肿瘤学项目。2023 年，Recursion 还扩大了与拜耳的合作，AI 被用于精准肿瘤方向，合作总额达 15 亿美元。

Schrödinger（NASDAQ: SDGR）则提供基于物理的建模平台，结合机器学习，广泛应用于药物与材料设计。NVIDIA 称其平台 “引领了过去 20 年计算药物与材料发现的前沿”，如今公司正整合生成式 AI 模型进一步提升预测能力。

制药巨头自身也大力投资 AI。辉瑞（Pfizer）、诺华（Novartis）、罗氏（Roche）、强生（Johnson & Johnson）、阿斯利康（AstraZeneca）和赛诺菲（Sanofi）均设立了 AI 部门或与科技公司合作。事实上，Sanofi、Eurofins、阿斯利康、诺华和强生是 AI 相关招聘数量最多的药企。这些公司与 AI 初创企业签署了多个合作案，例如辉瑞与 IBM 合作开发药物再利用项目，默克（Merck）和 GSK 投资 AI 生物科技初创企业，罗氏收购了用于临床试验数据分析的 AI 公司。

初创企业方面，英矽智能（Insilico Medicine）在香港/美国均有业务，在 2021 年推进 AI 设计的抗纤维化药物（INS018_055）进入 I 期试验，并在 2023 年推进至 II 期。其他如 BenevolentAI 与 BioXcel Therapeutics 也正利用 AI 进行靶点识别与药物再利用。

大科技公司也在积极投入。Alphabet 旗下的 DeepMind 不仅开发了 AlphaFold，还设立 Isomorphic Labs 专注 AI 药物发现；IBM 与微软提供专为医药研发定制的 AI 云服务。这个合作生态已取得实际成果——例如，第一个 AI 发现的药物已进入人体试验，日本在 2021 年已批准一款 AI 优化药物（治疗强迫症）上市。

材料行业：

材料行业的 AI 应用涵盖化学巨头和专门初创企业。美国的 Dow Inc.（NYSE: DOW）作为全球最大化工公司之一，开发了结合材料科学专业知识与机器学习的 “预测智能” 平台，大幅缩短配方开发时间。与美国化学会（ACS）的 CAS 部门合作，Dow 部署了定制 AI 搜索平台，使得材料候选筛选从数周缩短至数小时，能从上亿化学方案中选出最佳组合。

BASF（总部在德国，在美中均有业务）也大力拥抱 AI。其催化部门与材料信息学初创公司 Citrine Informatics 合作，利用 AI 快速筛选碳捕集催化配方，模型通过连续学习优化材料筛选。该合作帮助找到数种有潜力的新材料，BASF 高层表示：“AI 驱动的材料开发是未来……早期投资者将获得丰厚回报”。

初创企业方面，Citrine Informatics 提供 AI 平台，协助开发新合金和高分子材料，与 BASF、波音等均有合作。DeepMind 是材料科学的后起之秀，其发现 220 万个晶体结构的研究成果表明，大科技公司也能对该行业产生巨大影响。这项成果与美国能源部下属的 Berkeley Lab 联合完成，展示了公共研究与 AI 结合的潜力。

硬件方面，如 NVIDIA（NASDAQ: NVDA）提供支持材料模拟的 GPU 及 AI 工具包（如 Materials Discovery Toolkit），公司高管指出 “加速计算 + 生成式 AI” 将大幅提升材料研发能力。

中国方面，晶泰科技（XtalPi）$晶泰控股(02228.HK) 作为源自 MIT 的公司，现总部设于深圳，平台结合量子物理、云计算与 AI，服务于药物与材料设计。中科院的实验室构建了与伯克利 A-Lab 类似的 “自驱动实验平台”，用于无机材料的高通量合成。

中国工业巨头也在采用 AI：如中石化使用机器学习优化催化剂设计，宝武钢铁集团利用 AI 提升钢材性能，同时减轻重量，在汽车与航空制造中竞争力更强。虽然材料 AI 初创数量不如制药多，但如第四范式、商汤等 AI 企业已涉足科学应用，百度推出的 PaddleHelix 平台也被材料与生物公司用于分子设计。

3. 中美实践对比

美国与中国均认识到 AI 在制药和材料领域的变革性潜力，但其路径和进展侧重点有所不同。

在制药领域，美国目前在前沿 AI 模型及其应用方面保持领先，而中国则迅速追赶，凭借国家支持和庞大资源在数量上迅速扩张。美国公司与学界推动了如 AlphaFold 等关键技术突破，并主导了最早一批 AI 设计药物的临床试验。许多领先的 AI 药物发现初创公司（如 Recursion、Schrodinger）都来自美国或欧洲，并与大型美国制药公司合作密切。美国也拥有健全的风险投资体系和监管互动机制（例如 FDA 正在推进 AI 监管框架），有助于 AI 在药品研发中的落地。

中国则通过国家战略加速布局。自 2017 年起，中国政府规划即将 “AI+ 医药” 列入重点方向，促使大量初创企业成立。目前已有超过 100 家 AI 驱动的制药公司在中国成立，推动 AI 解决制药瓶颈，并借助海外成功经验建立商业模型。因此，中国在 2023 年实现了全球首批 AI 设计药物进入人体试验（如英矽智能的抗纤维化药物），几乎与西方进展同步。中国 AI 实验室借助丰富的患者数据与化合物库，在医院与临床系统中融合 AI 能力。不过，专家指出，中国在某些方面仍稍落后——如最先进的 AI 模型和创新药物多数仍源自西方。但情况正在变化：华为、腾讯、百度等大型科技公司正加大在生命科学 AI 上的投资（如百度的 PaddleHelix 和北大联合开发的 ActFound 模型），并与国际团队合作。

从专利指标来看，中国目前已成为 AI 相关专利申请数量最多的国家，包括生成式 AI 在医疗领域的专利。2014–2023 年期间，中国申请了超过 38,000 项生成式 AI 专利，美国为约 6,300 项。这显示中国研究活动的广度，尽管专利数量并不等于质量。

在材料科学领域，美国也因 2011 年启动 “材料基因组计划”（Materials Genome Initiative）获得先发优势，建设了多个与 AI 集成的国家实验室（如伯克利实验室的 A-Lab）。DeepMind 的新材料研究亦以美国机构为主导（如 Berkeley, Oak Ridge）。美国大学和企业在材料信息学研究上产出占比高。

中国则在材料学整体实力强，在制造业落地上速度快。中国的钢铁、化工、电池制造企业（如宁德时代）已大规模部署 AI 质量控制系统和结构优化平台。中国科学院和清华大学建立了多个 AI 材料发现项目，并借助 AI 推动 “材料基因计划” 及超级计算平台（如无锡的 AI 增强级超级计算系统）。

合作交流频繁：大量中国材料科学家曾在美国受训，并参与跨国研究项目。例如北京大学与华盛顿大学合作开发的 ActFound 模型即为中美联合成果。

政策也是关键差异之一：美国以科研基金资助为主，产业自主驱动；中国则政府主导并推动企业配合。例如，中国政府推动 AI 提升动力电池性能作为国家级目标，形成上下游企业配合模式。

总体来看，中美两国正双轨并进：中国在执行速度与政府动员上优势明显，美国在核心算法与国际生态位居前列。两国在 AI 制药与材料专利、论文和投资方面居全球前两位。尽管中美之间存在技术出口、数据跨境等潜在政策摩擦，科学家间的合作与 AI 工具的共享（如 AlphaFold 数据）使全球协同仍具现实基础。

4. 市场趋势与政策支持

市场趋势——制药：

AI 在制药领域的整合正从实验性走向主流，这从 “AI 在药物发现市场” 的增长即可见一斑。分析师估算，2024 年全球 AI 制药市场规模约为 20-30 亿美元，年复合增长率约为 25-30%。部分包含生成式 AI 的预测甚至认为，到 2030 年代初市场规模有望达数百亿美元。

增长动力来自成功案例与采纳率上升：几乎所有大型制药公司如今都有 AI 战略，包括内部开发和外部合作。AI/制药相关的合作交易数量持续增长——2024 年第二季度，AI/制药合作数量较上年同期增长 14%。我们已看到 AI 驱动的 IPO（多个 AI 生物科技初创企业于 2020–2021 年上市）以及巨额融资轮，表明投资人热情高涨。

在研发产出方面，目前全球已有十多种 AI 设计的药物分子进入临床试验（涵盖癌症、纤维化、免疫等领域），预计每年将大幅增长。相关趋势还包括 “制药 4.0” 的兴起——即药品制造和供应链的全面数字化转型，结合 AI 与物联网。

例如企业将 AI 用于生产线预测维护、实时质量控制和供应链优化。这提高了效率与合规性（FDA 也鼓励此类数字化技术用于质量管理）。在商业侧，AI 也应用于市场营销和药物警戒（如患者 AI 问答、扫描安全报告的算法）。随着技术价值被验证，行业信心增长——大型药企高管在电话会议中频频提及 AI 在研发中的作用，一些公司（如 GSK、默克）已设立首席数字官（CDO）负责 AI 整合工作。

当然，也存在 “炒作与现实之间的调整期”：并非所有 AI 发现的药物都能临床成功（Exscientia 就有一款化合物未达成终点），提醒人们生物学的复杂性仍需谨慎对待。

市场趋势——材料科学：

材料科学中的 AI 应用（通常称为材料信息学）起步略晚，但如今也迅速增长。2023 年该市场估计规模为 1.35 亿美元，预计到 2030 年将实现年均增长 16% 以上。

虽然规模较小，但客户群集中，增长动力强。传统材料企业面临更快创新压力（如开发更好电池、超导体、可持续材料等），而 AI 提供竞争优势。

一项趋势是跨行业合作增加：科技公司和研究机构与制造企业携手。例如 DeepMind 与国家实验室合作发现材料；初创企业也与航天、汽车企业共研材料。

可持续发展需求是重要推动力——企业需减少碳足迹，正寻找新型材料（如可回收塑料、无稀土电池化学）。AI 可快速评估选项：例如算法可筛选可生物降解、性能达标的生物基聚合物组合。

政策层面亦在驱动该趋势：美国能源部与国家科学基金会提供 AI+ 材料项目资助，2022 年《芯片与科学法案》中明文支持半导体材料研究，并提及 AI 工具的使用。

中国在其 “十四五” 规划中将先进材料列为重点，并明确 AI 为使能技术，地方政府也因此设立 AI 材料创新中心。

因此我们看到中国企业如宁德时代（CATL）应用 AI 提升电池材料性能，华为则用 AI 发现新型半导体封装材料。

另一个趋势是数据民主化——如美国 Materials Project、中国的材料数据库等提供可训练 AI 模型的数据，正逐步上云端以便更广泛访问。

在企业侧，收购与合作不断：例如大型工程软件公司收购材料模拟公司以整合 AI（如达索系统为其 BIOVIA 软件增加机器学习模块）。

“实验室自动化” 与 “未来实验室” 成为热点词：更多企业投资机器人实验室（不仅是 A-Lab，像 Chemify 与 Open Discovery 正售卖自动化化学实验平台）。这些实验室生成大数据，进一步反馈 AI 模型——形成良性循环。

值得注意的是：与生物领域相比，材料 AI 研究对象更可控，进展常更快，落地门槛也相对较低。因此我们已看到 AI 设计材料被申请专利，部分已实现商业化（如 AI 发现的催化剂在化工厂应用，或机器学习优化的合金用于喷气发动机）。

趋势明确：采用 AI 的材料企业正更快创新，竞争对手若不跟进将面临落后风险。市场分析师预计材料信息学将成为研发流程的标准组成部分。一旦出现 “登月级别” 成果（如室温超导或超电池），市场关注度和投资可能暴涨。

5. 投资机会评估

人工智能与制药及材料科学的融合带来了巨大的市场机遇，但也需仔细评估其商业化时间轴和潜在风险。从投资者角度看，AI 有望显著提升研发生产力——一旦部署成功，将带来更多药物候选物、更快开发周期、以及高价值材料的发现，从而转化为竞争优势和财务回报。然而，各领域的成熟度与风险程度不同：制药领域的 AI 商业化相对更成熟（已有多款药物进入临床，部分企业已开始有收入），而材料 AI 虽前景广阔，但多嵌入大型企业体系，回报周期长。

商业化与市场接受度：

在制药领域，我们开始看到 AI 交付具体成果（如候选药物）。部分 AI 设计的药物已进入人体试验，大型药企纷纷签署高额合作协议，验证了该领域的商业可行性。预期未来 5–10 年内，将迎来首批 AI 发现药物的正式获批——这将引发新一轮投资潮和技术采纳。

行业高管普遍接受 AI 为提升竞争力的关键：多数药企研发负责人将其视为 “必要工具”。不过，药物开发周期长且成本高昂——许多 AI 驱动的生物科技公司短期内仍无法推出商品化产品（即获批药物），其当前收入主要来源于平台授权与合作付款。这意味着若 AI 承诺未兑现，或试验失败，其股价可能剧烈波动。

在材料领域，AI 更多嵌入流程之中，其成果如新材料、新工艺以改良产品形式推出。例如，航空制造商采用更轻更强的合金，电池公司应用 AI 筛选的新型电极材料等。

材料开发周期相对较短（某些催化剂可在 2–3 年内商业化），但客户接受度和行业认证流程可能拉长落地时间。多数材料公司通过持续改进和逐步集成 AI 优化工具，提高效率与产品性能，从而在竞争中脱颖而出。

技术与监管障碍：

这两个行业均面临不同技术门槛。

制药方面，AI 模型质量受限于数据质量——实验数据常带有噪音或样本不均。能克服此问题的公司（如构建自动化实验室生成统一数据，或开发新算法）将在竞争中占优。另一个挑战是将 AI 整合至现有研发流程中的难度：不仅需要系统改造，更需团队信任模型输出。

监管方面，FDA 目前并未特别针对 AI 药物设限，但未来可能需要额外安全性验证，尤其当 AI 用于靶点发现或分子设计时。

材料方面，AI 预测需实验验证——若实验资源有限，将成为瓶颈。不过，自动化实验室正逐步缓解此问题。另一障碍是知识产权归属：AI 生成的创新如何界定发明人身份、如何申请专利仍存在法律空白。许多企业采取 “双轨制”——分子结构申请专利、算法保持商业机密。

市场与政策支持：

多重 “顺风” 因素支撑投资逻辑。

全球制药行业每年研发投入超过 2000 亿美元，AI 工具切中其 “产出低效率” 痛点，一旦帮助提升研发 ROI，其价值将快速体现。

材料领域在清洁能源、高科技制造（芯片、储能）中扮演关键角色，AI 若能帮助发现新材料、提升实验效率，意味着巨大增益。

政策推动：无论是美国政府通过 DARPA、FDA、NIH 等资助，还是中国通过科技部专项与地方孵化器，都为行业提供政策与资金保障。

人才支持：能吸引顶尖 AI 和科学人才的公司更可能胜出，投资者可监测其招聘趋势。例如，2024 年 Q2，制药 AI 相关岗位发布量同比增长 10%。

从证券投资角度的受益者分类：

1. AI 驱动药物研发公司（纯正标的）：如 Exscientia（EXAI）、Recursion（RXRX）、Schrödinger（SDGR）、Relay Therapeutics（RLAY）。这些公司代表 AI 制药主题直接敞口，其股价随临床进展和合作消息显著波动。若某一 AI 候选药物获批，或公司被大药企收购，将产生巨大回报。但也具有典型生物科技股的波动特征。

2. 拥抱 AI 的大型制药公司：如强生（JNJ）、诺华（NVS）、百时美施贵宝（BMY）、辉瑞（PFE）、阿斯利康（AZN）。虽然 AI 占其估值比重不高，但若部署得当，其研发效率和利润率有望逐步提升。可通过分析其新药产出速度、合作数量等指标验证 AI 效益。

3. AI 技术提供者（算力 + 平台）：如 NVIDIA（NVDA）、Alphabet（GOOGL）、Microsoft（MSFT）、Amazon（AMZN）。这些公司通过 GPU、云平台和算法服务向 AI 制药/材料公司提供基础设施，AI 行业扩张将带动其云服务与软件收入增长，是相对低波动的间接受益者。

4. 材料/化工行业的先行者：如陶氏化学（DOW）、巴斯夫（BASF）、Albemarle（ALB）、Applied Materials（AMAT）、特斯拉（TSLA）。这些公司通过 AI 加快新材料开发，提升市场份额和产品溢价能力。如陶氏使用 AI 开发新型聚合物配方、华为使用 AI 发现新型芯片封装材料等。

5. 中国与跨境代表性企业：如百度（BIDU）通过 PaddleHelix 涉足 AI 制药平台，腾讯（700.HK）投资多家 AI 生物科技公司（如 XtalPi、Atomwise）。药明康德（2359.HK）、百济神州（BGNE）等中国创新药公司亦在 AI 合作方面积极布局。英矽智能（Insilico Medicine）虽未上市，但若未来 IPO，将是高潜力标的。

市场投资策略：

构建 “AI+ 科学” 主题投资组合，均衡配置创新公司与主流巨头。

留意政策导向与监管趋势：如 AI 药物获 FDA 特别快速审批资格，或政府鼓励 AI 材料入采购目录，将形成催化剂。

关注 ETF 与指数产品，如 ARKG（含部分 AI 医药股），或未来可能推出的材料 AI 主题 ETF。

总体而言，这一主题代表了医疗与制造基础设施的现代化趋势，与 20 年前的互联网基础设施浪潮相仿。制药行业每节省 10% 研发成本即可释放巨大利润；而材料领域一旦发现革命性新材料，将开启产业链价值重估。

潜在受益标的（示例分类）：

AI 驱动药物研发企业：Exscientia（EXAI）、Recursion（RXRX）、Schrödinger（SDGR）、Insilico Medicine（潜在 IPO）。

拥抱 AI 的药企巨头：Bristol Myers Squibb（BMY）、Johnson & Johnson（JNJ）、AstraZeneca（AZN）、Novartis（NVS）、Moderna（MRNA）。

AI 基础设施公司：NVIDIA（NVDA）、Alphabet（GOOGL）、Microsoft（MSFT）、Amazon（AMZN）、Thermo Fisher（TMO）、Danaher（DHR）。

材料与化工创新者：Dow Inc.（DOW）、BASF（私营）、Albemarle（ALB）、Applied Materials（AMAT）、Corning（GLW）。

中概与港股企业：百度（BIDU）、腾讯（700.HK）、药明康德（2359.HK）、百济神州（BGNE）、宁德时代（CATL）。

总结

人工智能正逐步成为推动制药与材料科学创新的核心驱动力。市场已从验证阶段迈向商业化落地阶段，全球主要经济体在政策、资本、人才方面均持续加码投入。从投资角度看，AI 在科学中的广泛应用不仅提升行业效率，更孕育出一批高成长企业。当前正值布局窗口期，建议密切关注产业成果转化、监管政策调整与跨国合作趋势，择机进入，长期持有。

这场 “AI + 科学” 的融合浪潮，将是未来十年最重要的科技与资本主题之一。