生物計算行業(yè)市場前瞻 生物計算行業(yè)未來投資戰(zhàn)略

• 吳澳燕 2023年1月8日 來源：中研網 互聯網 798 48
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生物計算是指利用生物系統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兩個方面。利用有機(或生物)材料在分子尺度內構成的有序體系、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。

生物計算是指利用生物系統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兩個方面。利用有機(或生物)材料在分子尺度內構成的有序體系、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。

生物計算系統的結構和計算原理不同于傳統的計算系統，它的結構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合，是通過學習完成的。它的計算則表現為復雜的動態(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。

根據中研普華產業(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：

生物技術與信息技術的融合發(fā)展，顛覆了生命科學的傳統研究范式，提升了人類認識生物、調控生物、改造生物的能力，同時啟發(fā)了信息技術的仿生研究和發(fā)展，驅動新興信息技術的開發(fā)。兩者的深度融合，塑造了新產業(yè)和新業(yè)態(tài)，為生物經濟的發(fā)展帶來重要機遇，不僅為破解人類發(fā)展所面臨的健康、能源、資源、環(huán)境等重大問題提供了新思路、開辟了新路徑，也改變了人們的觀念和生活方式，尤其是促成以“疾病”為中心向以“健康”為中心的轉變、從“治已病”向“治未病”的轉變，推動“主動健康”模式的形成。

當前，新一輪科技革命和產業(yè)變革加速演進，生命組學、合成生物學、腦科學等生命科學的研究，基因編輯、細胞工程、生物傳感等技術的開發(fā)和運用，推動人類在認識和理解生命的尺度、維度、深度上不斷深入;同時，云計算、大數據、人工智能等新興信息技術正廣泛滲透和應用于各領域，助力千行百業(yè)的數字化、智能化發(fā)展。

生物計算是個高度融合的學科，生物+計算的融合，會帶來巨大的突破和進步。依靠生物計算引擎，能夠有效利用大量的生物數據，把藥物發(fā)現的“大海撈針”變成“按圖索驥”，為人類的生命健康謀福祉。

生物計算行業(yè)市場前瞻

人工智能落地已經進入“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據中的規(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據，就能通過持續(xù)微調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等多類任務上已經展現出強大的優(yōu)勢。

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

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能力，而這正是生物計算大模型被宋樂看好的原因。“藥物發(fā)現問題的商業(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”。

今天生物計算領域與當年互聯網信息領域高速發(fā)展的狀態(tài)有諸多相似之處，基因組學研究帶來的人體數據、新藥研發(fā)過程中積累的知識以及新生的各類機器學習的算法這三個關鍵指標在高速增長，正在共同促進生物計算給人類創(chuàng)造價值。生物計算產業(yè)的發(fā)展，需要生態(tài)和產業(yè)鏈的協同，構建開放的生物計算創(chuàng)新生態(tài)，去探索廣袤浩瀚的生命科學“無人區(qū)”。

生物計算行業(yè)未來投資戰(zhàn)略

生物計算行業(yè)其實很像二十多年前互聯網行業(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。

生物計算在商業(yè)領域的應用之一是加速創(chuàng)新藥和新品類藥物的研發(fā)，新藥研發(fā)最大的難題是生物體過于復雜，而目前對通路的研究僅落在少數幾個蛋白質和核酸的功能上，對生物系統中的交互作用認識有限，因而經常出現實驗對象在預期表型上失敗。

生物計算背后的邏輯是通過計算機技術鏈接數據孤島，以整體論去研究生物系統中所有組成成分的構成，以及在特定的條件下這些組分間的相互關系。計算機科學可通過數學模型來定量描述和預測生物功能表型和行為，一旦模型建立出來，機器學習技術Machine Learning可以自己模擬分析來解決傳統生物學難以理解和計算的各層次的生物問題。

隨著互聯網的普及和技術的發(fā)展，大數據和云計算已經滲透在人們的生活的各個方面，在金融，零售，能源，交通等領域已經得到廣泛應用。而對于生物信息來說，生物的DNA，基因序列，生物芯片等無時無刻不產生新的數據，生命科學的數據來源和形式多樣，包括基因測序、分子通道、不同的人群等。每個臨床試驗需要千上萬病患的數年統計資料，而DNA測序的每個樣本產生的數據則以兆兆位計算;如果能高效、高速地利用這些大數據，無疑將為生命科學領域帶來無限機遇。

目前國家大力支持生物云計算行業(yè)的發(fā)展。隨著行業(yè)競爭的不斷加劇，國內優(yōu)秀的企業(yè)愈來愈重視對行業(yè)市場的研究，特別是對產業(yè)發(fā)展環(huán)境和產品購買者的深入研究。一大批國內優(yōu)秀的企業(yè)品牌迅速崛起，逐漸成為行業(yè)翹楚。

更多行業(yè)詳情請點擊中研普華產業(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》。

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  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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