生物计算行业市场现状分析

人工智能落地已经进入“大模型”时代。大规模预训练模型使用自监督学习的方法让模型对海量无标注数据中的规律和知识进行提炼、学习，当面向任务和场景应用时，只需要少量的任务标注数据，就能通过持续微调得到在应用场景中非常好用的模型，对具体任务的赋能效果显著，大规模预训练模型在NLP、CV等多类任务上已经展现出强大的优势。

近年来生物计算领域的发展趋势和之前互联网计算机领域的高速发展趋势十分相似：在互联网行业飞速发展时，有三个标志性数据一直的不断攀升，即上网人数、人均上网时长、以及网上存在的网页数量。

(资料图片仅供参考)

生物计算是指利用生物系统固有的信息处理机理而研究开发的一种新的计算模式。生物计算研究包括器件和系统两个方面。利用有机(或生物)材料在分子尺度内构成的有序体系、提供通过分子层次上的物理化学过程信息检测、处理、传输和存储的基本单元。称为分子器件。

生物计算系统的结构和计算原理不同于传统的计算系统，它的结构一般是并行分布式的。信息存储往往是短时记忆和长时记忆的结合，是通过学习完成的。它的计算则表现为复杂的动态过程，不仅存在精确的时间同步，甚至要求在分维时间尺度上才能描述。

人工智能大模型的下一个奇迹，将出现在生物计算领域，生物计算行业将出现规模最大、效果最好、价值最高的大模型，成为行业的重大基础设施，不仅彻底改写药物研发的技术能力，也将对人工智能底层技术发展起到巨大的推动作用，反哺其他行业的AI技术发展。

根据中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国生物计算行业市场前瞻分析与未来投资战略规划报告》显示：

现在的生物计算行业其实很像二十多年前互联网行业爆发的前夜，有人说21世纪是生物学的世纪，也有人说21世纪是人工智能的世纪，我觉得人工智能技术赋能下的生物医药行业，将会成为这个世纪最有潜力的方向。随着越来越多的交叉学科人才涌入这个行业，这个行业的人才竞争也会加剧，但现在还是提早上车的最好时候。

目前人工智能比较热门的应用是在自动驾驶、人脸识别等新技术领域。但接下来，生物、化学、物理、材料等传统的科学领域将会是人工智能的主战场。以经典的物理模型提供基础数据，在此基础上通过机器学习产生更有效且同样可靠的模型。

人工智能落地已经进入“大模型”时代。大规模预训练模型使用自监督学习的方法让模型对海量无标注数据中的规律和知识进行提炼、学习，当面向任务和场景应用时，只需要少量的任务标注数据，就能通过持续微调得到在应用场景中非常好用的模型，对具体任务的赋能效果显著，大规模预训练模型在NLP、CV等多类任务上已经展现出强大的优势。在疫情的倒逼下，AI 快速深入生命科学领域，在包括加速药物研发、精准医疗等各个领域中开拓创新，也让诸如百度、谷歌等的科技巨头们快速布局着代表“下一个增长曲线”的AI生物计算领域。

财报显示，百度智能云、智能驾驶及其他前沿业务为代表的 AI 新业务已成为拉动百度中长期增长的新引擎。持续投入终有回报，以百度为代表的 AI 企业，正在迎来收获期，从发展前景来看，未来随着自动驾驶等AI新业务加速落地，百度的盈利能力将不断提高，其股价和市值的增长空间还很广阔。如今看来，生物计算的前瞻布局或将成为百度AI的又一大增长引擎。

2022年8月阿里云正式发布飞天智算平台,以算力和大数据AI一体化的解决方案服务于生物医药等算力高需求行业,其用户深势科技与阿里云合作定向优化其分子动力学仿真模拟模型,训练效率提升了5倍;北大化学与分子工程学院进行靶向药物研究的数据集构建效率提升了100倍。

生物计算行业未来投资潜力及方向分析

《“十四五”生物经济发展规划》指出，科学规划、系统推进中国生物经济发展，是顺应全球生物技术加速演进趋势、实现高水平科技自立自强的重要方向，是前瞻布局培育壮大生物产业，推动经济高质量发展的重要举措，是满足生命健康需求快速增长、满足人民对美好生活向往的重要内容;规划中提出“鼓励发展生物计算、脱氧核糖核酸(DNA)存储等新技术”。

超大规模模型是AI行业的明珠，背后需要巨大的投入和综合的底层技术能力。药物发现问题的商业价值极高，比起其他任务场景，更能支持大规模模型的建设投入，目前百图生科作为平台型生物计算企业敢于这样做，未来一定也会有更多企业投身到这个趋势中，最终推动生物计算大模型成为AI届最亮的明珠。

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