精品行业研究报告

第一章　AI生命科学的发展背景
1.1　全球科技快速发展背景
1.1.1　科研端需求稳步增长
1.1.2　人工智能作为科技发展的重要引擎
1.1.3　核心产业中的机会与挑战
1.2　生命科学领域的变革需求
1.2.1　生命科学服务行业的萌芽
1.2.2　居民健康意识增强
1.2.3　生物医药与医疗器械产业的崛起
1.3　AI与生命科学的融合契机
1.3.1　技术发展层面
1.3.2　科研需求层面
1.3.3　产业发展层面
1.3.4　人才培养与学科发展层面
1.4　生物大数据与AI：开启生命科学新时代
1.4.1　生物学作为AI应用的完美领域
1.4.2　生物学对AI发展的启发与贡献
1.4.3　生物大数据与AI融合的产业应用实例
第二章　AI生命科学的落地应用情况
2.1　医疗诊断与健康管理
2.1.1　AI在疾病诊断中的应用
2.1.2　个性化治疗方案的设计
2.1.3　AI开启医疗领域的新时代篇章
2.2　药物研发
2.2.1　药物研发行业发展成就
2.2.2　AI赋能药物研发
2.2.3　AI在药物设计、测试与安全性评估中的应用
2.3　基因测序与编辑
2.3.1　基因测序市场规模
2.3.2　AI助力基因测序
2.3.3　AI在基因编辑中的应用
2.4　合成生物学
2.4.1　合成生物学发展现状
2.4.2　AI支持下的合成生物学研究
2.4.3　创造具有特定功能的人工蛋白质
第三章　AI生命科学的相关技术发展情况
3.1　深度学习与神经网络
3.1.1　深度学习专利申请状况
3.1.2　深度神经网络在生物学中的应用
3.1.3　神经网络模型设计灵感来源
3.2　云计算与量子计算
3.2.1　量子计算云平台的技术演进
3.2.2　云计算在药物研发中的应用
3.2.3　量子计算在辅助药物设计中的潜力
3.3　数字孪生与多尺度建模
3.3.1　数字孪生在医疗健康领域的应用
3.3.2　数字孪生在药物发现与测试中的应用
3.3.3　多尺度建模与个性化药物设计
第四章　AI生命科学的产业图谱及发展
4.1　产业图谱
4.1.1　AI医疗影像
4.1.2　CDSS（临床决策支持系统）
4.1.3　AI制药
4.1.4　医疗数据智能平台
4.1.5　AI医疗机器人
4.2　AI医疗市场规模与增长
4.2.1　中国AI医疗市场规模及预测
4.2.2　AI医疗影像与CDSS的市场占有率
4.3　竞争格局与商业模式
4.3.1　AI医疗企业竞争格局
4.3.2　AI医疗影像的商业模式
4.3.3　AI医疗机器人的市场地位
第五章　AI生命科学的政策及发展
5.1　国家政策支持
5.1.1　中国在AI与生命科学领域的政策支持
5.1.2　推动AI技术广泛应用的相关政策
5.2　法规与标准建设
5.2.1　确保技术健康发展的法规和标准
5.2.2　应对技术伦理与安全隐患的措施
第六章　AI生命科学的投融资情况
6.1　投资热点与趋势
6.1.1　AI医疗影像与AI制药的投资情况
6.1.2　AI医疗机器人的投资潜力
6.2　融资情况分析
6.2.1　AI医疗企业的融资阶段与金额
6.2.2　投融资市场的发展趋势
第七章　AI生命科学的发展趋势前景
7.1　技术发展趋势
7.1.1　AI技术在生命科学中的进一步应用
7.1.2　下一代AI算法与数据处理能力的提升
7.2　市场前景预测
7.2.1　AI医疗市场前景展望
7.2.2　新兴应用场景与商业模式
7.3　AI生命科学面临的挑战与机遇
7.3.1　数据隐私与安全性的挑战
7.3.2　法规与伦理问题的应对
7.3.3　生命科学领域的跨越式发展机遇
7.4　AI生命科学未来发展建议
7.4.1　加强技术研发与创新能力
7.4.2　完善法规与标准体系
7.4.3　促进产学研用深度融合

在21世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）与生命科学的融合正引领着一场前所未有的科技变革。这一交叉领域不仅深刻重塑了我们对生命本质的理解，更为医疗健康、生物科技、药物研发等多个关键领域开辟了全新的探索路径。随着大数据、云计算、深度学习等前沿技术的迅猛发展，AI已深度渗透至生命科学的各个角落，为这一古老而又充满活力的学科注入了源源不断的创新活力与无限可能。
生命科学作为探索生命奥秘、守护人类健康的基石学科，其发展历程始终与技术革新紧密交织。从基础遗传学理论的突破到复杂基因编辑技术的问世，从传统药物筛选方法的演进到现代精准医疗实践的兴起，每一次技术飞跃都成为推动生命科学大步向前的强大动力。然而，面对生命现象的高度复杂性与多样性，传统研究手段在应对日益增长的知识需求和应用期望时渐显乏力。在此背景下，人工智能的引入成为生命科学领域的关键转折点，为其发展带来了全新契机。
AI凭借其强大的数据处理能力、高效的算法模型和持续优化的学习机制，为生命科学提供了前所未有的研究工具与方法。在医疗诊断领域，AI通过深度学习海量医疗影像资料，有力辅助医生实现更快速、更精准的疾病识别与诊断，大幅提升医疗服务效率与质量。在药物研发进程中，AI技术能够精确模拟药物分子与受体间的相互作用，有效预测药物疗效与安全性，显著缩短研发周期、降低成本。此外，AI在基因测序、合成生物学、个性化医疗等前沿领域也展现出巨大应用潜力，持续拓展生命科学的发展边界，为其开辟广阔的创新空间。
尽管AI与生命科学的深度融合前景广阔，但在享受技术红利的同时，我们也面临着诸多严峻挑战，如数据安全、伦理道德、法律法规等方面的问题亟待解决。深入探究AI+生命科学的发展路径，对于推动科技创新、保障人类社会可持续发展与福祉提升具有至关重要的意义。
中投产业研究院发布的《2025-2029年中国AI生命科学产业深度调研及投资前景预测报告》共七章。本报告全面梳理了AI+生命科学的发展背景、落地应用、相关技术、产业图谱、政策环境、投融资情况以及未来趋势，以期为相关领域的研究者、从业者、政策制定者及投资者提供有价值的参考与洞见。
本研究报告数据主要来自于国家统计局、工业和信息化部、中投产业研究院、中投产业研究院市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对生物制造有个系统深入的了解、或者想投资生物制造相关产业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

图表1　2016-2023年全球生命科学领域研究资金投入
图表2　2016-2023年中国R&D支出和生命科学研究资金投入
图表3　2019-2021年中国与海外部分国家研发投入情况
图表4　2015-2024年中国生物医药投融资数量/金额
图表5　2014-2023年中国新药首次IND数量及临床登记数量
图表6　生命科学服务行业相关公司成立日期
图表7　2016-2023年生命科学服务行业上市公司收入及增速
图表8　2024年大模型、深度学习领域领先企业全球专利申请情况
图表9　混合量子经典云架构
图表10　量子计算云平台服务类型与功能框架
图表11　国外量子计算云平台发展现状对比
图表12　国内量子计算云平台发展现状对比
图表13　量子计算云平台面临的挑战
图表14　D-Wave系统QMI执行概览
图表15　IBM量子计算发展路线
图表16　数字孪生五阶段演进
图表17　2011-2022年医学领域数字孪生相关论文
图表18　AI医疗行业产业链
图表19　2022年AI医疗应用情况
图表20　2019-2023年中国AI医疗市场规模
图表21　AI医疗应用需求
图表22　2024-2028年中国AI医疗市场规模预测
图表23　2024年中国AI医疗产业上市公司汇总
图表24　2024年中国AI医疗行业上市公司基本信息及营收表现
图表25　2024年中国AI医疗行业代表性上市公司基本信息
图表26　2023年中国AI医疗行业上市公司员工构成及薪酬分析
图表27　2023年中国AI医疗上市公司-AI医疗业务布局情况分析
图表28　2023年中国AI医疗行业上市公司-AI医疗业务业绩对比
图表29　“十四五”期间中国AI医疗行业上市公司-AI医疗业务规划/最新布局情况