生物計算行業(yè)市場前瞻分析與未來投資方向分析

• 黃文玉 2023年1月16日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 413 20
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生物計算是指利用生物系統(tǒng)固有的信息處理機理而研究開發(fā)的一種新的計算模式。生物計算研究包括器件和系統(tǒng)兩個方面。利用有機(或生物)材料在分子尺度內(nèi)構(gòu)成的有序體系、提供通過分子層次上的物理化學過程信息檢測、處理、傳輸和存儲的基本單元。稱為分子器件。

生物計算行業(yè)市場現(xiàn)狀分析

人工智能落地已經(jīng)進入“大模型”時代。大規(guī)模預訓練模型使用自監(jiān)督學習的方法讓模型對海量無標注數(shù)據(jù)中的規(guī)律和知識進行提煉、學習，當面向任務和場景應用時，只需要少量的任務標注數(shù)據(jù)，就能通過持續(xù)微調(diào)得到在應用場景中非常好用的模型，對具體任務的賦能效果顯著，大規(guī)模預訓練模型在NLP、CV等多類任務上已經(jīng)展現(xiàn)出強大的優(yōu)勢。

近年來生物計算領(lǐng)域的發(fā)展趨勢和之前互聯(lián)網(wǎng)計算機領(lǐng)域的高速發(fā)展趨勢十分相似：在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)飛速發(fā)展時，有三個標志性數(shù)據(jù)一直的不斷攀升，即上網(wǎng)人數(shù)、人均上網(wǎng)時長、以及網(wǎng)上存在的網(wǎng)頁數(shù)量。

生物計算是指利用生物系統(tǒng)固有的信息處理機理而研究開發(fā)的一種新的計算模式。生物計算研究包括器件和系統(tǒng)兩個方面。利用有機(或生物)材料在分子尺度內(nèi)構(gòu)成的有序體系、提供通過分子層次上的物理化學過程信息檢測、處理、傳輸和存儲的基本單元。稱為分子器件。

生物計算系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和計算原理不同于傳統(tǒng)的計算系統(tǒng)，它的結(jié)構(gòu)一般是并行分布式的。信息存儲往往是短時記憶和長時記憶的結(jié)合，是通過學習完成的。它的計算則表現(xiàn)為復雜的動態(tài)過程，不僅存在精確的時間同步，甚至要求在分維時間尺度上才能描述。

人工智能大模型的下一個奇跡，將出現(xiàn)在生物計算領(lǐng)域，生物計算行業(yè)將出現(xiàn)規(guī)模最大、效果最好、價值最高的大模型，成為行業(yè)的重大基礎(chǔ)設(shè)施，不僅徹底改寫藥物研發(fā)的技術(shù)能力，也將對人工智能底層技術(shù)發(fā)展起到巨大的推動作用，反哺其他行業(yè)的AI技術(shù)發(fā)展。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2022-2027年中國生物計算行業(yè)市場前瞻分析與未來投資戰(zhàn)略規(guī)劃報告》顯示：

現(xiàn)在的生物計算行業(yè)其實很像二十多年前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)爆發(fā)的前夜，有人說21世紀是生物學的世紀，也有人說21世紀是人工智能的世紀，我覺得人工智能技術(shù)賦能下的生物醫(yī)藥行業(yè)，將會成為這個世紀最有潛力的方向。隨著越來越多的交叉學科人才涌入這個行業(yè)，這個行業(yè)的人才競爭也會加劇，但現(xiàn)在還是提早上車的最好時候。

目前人工智能比較熱門的應用是在自動駕駛、人臉識別等新技術(shù)領(lǐng)域。但接下來，生物、化學、物理、材料等傳統(tǒng)的科學領(lǐng)域?qū)侨斯ぶ悄艿闹鲬?zhàn)場。以經(jīng)典的物理模型提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上通過機器學習產(chǎn)生更有效且同樣可靠的模型。

人工智能落地已經(jīng)進入“大模型”時代。大規(guī)模預訓練模型使用自監(jiān)督學習的方法讓模型對海量無標注數(shù)據(jù)中的規(guī)律和知識進行提煉、學習，當面向任務和場景應用時，只需要少量的任務標注數(shù)據(jù)，就能通過持續(xù)微調(diào)得到在應用場景中非常好用的模型，對具體任務的賦能效果顯著，大規(guī)模預訓練模型在NLP、CV等多類任務上已經(jīng)展現(xiàn)出強大的優(yōu)勢。在疫情的倒逼下，AI 快速深入生命科學領(lǐng)域，在包括加速藥物研發(fā)、精準醫(yī)療等各個領(lǐng)域中開拓創(chuàng)新，也讓諸如百度、谷歌等的科技巨頭們快速布局著代表“下一個增長曲線”的AI生物計算領(lǐng)域。

財報顯示，百度智能云、智能駕駛及其他前沿業(yè)務為代表的 AI 新業(yè)務已成為拉動百度中長期增長的新引擎。持續(xù)投入終有回報，以百度為代表的 AI 企業(yè)，正在迎來收獲期，從發(fā)展前景來看，未來隨著自動駕駛等AI新業(yè)務加速落地，百度的盈利能力將不斷提高，其股價和市值的增長空間還很廣闊。如今看來，生物計算的前瞻布局或?qū)⒊蔀榘俣華I的又一大增長引擎。

2022年8月阿里云正式發(fā)布飛天智算平臺,以算力和大數(shù)據(jù)AI一體化的解決方案服務于生物醫(yī)藥等算力高需求行業(yè),其用戶深勢科技與阿里云合作定向優(yōu)化其分子動力學仿真模擬模型,訓練效率提升了5倍;北大化學與分子工程學院進行靶向藥物研究的數(shù)據(jù)集構(gòu)建效率提升了100倍。

生物計算行業(yè)未來投資潛力及方向分析

《“十四五”生物經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》指出，科學規(guī)劃、系統(tǒng)推進中國生物經(jīng)濟發(fā)展，是順應全球生物技術(shù)加速演進趨勢、實現(xiàn)高水平科技自立自強的重要方向，是前瞻布局培育壯大生物產(chǎn)業(yè)，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措，是滿足生命健康需求快速增長、滿足人民對美好生活向往的重要內(nèi)容;規(guī)劃中提出“鼓勵發(fā)展生物計算、脫氧核糖核酸(DNA)存儲等新技術(shù)”。

超大規(guī)模模型是AI行業(yè)的明珠，背后需要巨大的投入和綜合的底層技術(shù)能力。藥物發(fā)現(xiàn)問題的商業(yè)價值極高，比起其他任務場景，更能支持大規(guī)模模型的建設(shè)投入，目前百圖生科作為平臺型生物計算企業(yè)敢于這樣做，未來一定也會有更多企業(yè)投身到這個趨勢中，最終推動生物計算大模型成為AI屆最亮的明珠。

中研普華利用多種獨創(chuàng)的信息處理技術(shù)，對市場海量的數(shù)據(jù)進行采集、整理、加工、分析、傳遞，為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務，最大限度地降低客戶投資風險與經(jīng)營成本，把握投資機遇，提高企業(yè)競爭力。想要了解更多最新的專業(yè)分析請點擊中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2022-2027年中國生物計算行業(yè)市場前瞻分析與未來投資戰(zhàn)略規(guī)劃報告》。

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