美国计算机辅助合成规划市场中的人工智能按应用（有机合成、合成设计）、按最终用户（医疗保健、化学品）、按地区、竞争、预测和机会划分，2019 年至 2029 年预测

市场概览

2023 年，美国计算机辅助合成规划中的人工智能市场价值为 1.8 亿美元，预计在预测期内将实现强劲增长，到 2029 年的复合年增长率为 23.7%。美国计算机辅助合成规划中的人工智能市场经历了令人瞩目的增长，这得益于人工智能 (AI) 与化学合成方法的交叉。人工智能技术通过优化和加快复杂分子合成的规划从根本上改变了该行业。通过利用机器学习算法和预测模型，人工智能系统可以分析广泛的化学数据库，预测反应结果，并提出合成目标分子的最佳途径。这种创新方法大大减少了反复试验的需要，加速了新化合物的发现，提高了化学研究和开发工作的效率。这些人工智能驱动的合成规划工具不仅有助于快速识别可行的合成路线，而且还可以帮助化学家设计出具有成本效益和环境可持续性的工艺。凭借人工智能在复杂的化学空间中导航和提出新颖的合成策略的能力，美国市场正在广泛采用人工智能工具，从而引发化学合成优化方法的变革性转变。

关键市场驱动因素

提高效率和速度

人工智能与计算机辅助合成规划的整合改变了药物发现和化学合成过程的效率和速度。通过利用机器学习算法和预测模型，人工智能系统可以快速分析大量化学数据库，确定最佳合成路线并预测潜在反应。这加速了新分子的设计，大大缩短了合成规划时间。人工智能能够快速处理大型化学数据集、预测反应并提出合成途径，从而提高生产率，使研究人员能够更多地专注于实验和创新，而不是手动任务。人工智能工具有助于发现具有所需特性的新化合物，从而加快药物发现工作。快速评估和优先排序化学结构使研究人员能够专注于合成具有更大治疗或工业用途潜力的分子。因此，该行业在合成规划方面经历了更高的效率和生产力，推动了竞争力和进步。

降低成本和优化资源

人工智能驱动的合成规划为化学和制药行业的成本降低和资源优化做出了重大贡献。通过简化合成过程，人工智能算法有助于最大限度地减少昂贵原材料和试剂的使用。通过预测模型减少实验试错，最大限度地减少了资源浪费，从而节省了大量成本。人工智能有助于确定更可持续和更环保的合成路线，与日益重视的绿色化学实践相一致。优化反应并提出替代的、更环保的合成途径的能力不仅可以降低成本，而且符合企业社会责任计划，从而增强行业的可持续性形象。

提高准确性和预测能力

人工智能技术的结合使合成规划工具具有卓越的准确性和预测能力。在大量数据集上训练的机器学习算法可以学习化学反应中的复杂模式，从而能够精确预测反应结果和副作用。这种准确性最大限度地降低了实验失败的风险，并帮助研究人员就合成途径和目标分子做出明智的决策。人工智能模型在遇到新数据时不断提高其预测准确性，从而提高其建议优化合成路线和预测新化合物性质的能力。这种迭代学习过程增强了合成规划的可靠性和稳健性，增强了对结果的信心，并推动了化学和制药研究的创新。

技术进步和算法创新

人工智能算法的快速发展和技术突破是美国计算机辅助合成规划 (CASP) 扩展的关键催化剂。深度学习、机器学习架构和神经网络的进步不断增强人工智能模型的能力。这些进步使得对化学反应的分析和预测更加细致，有助于以更高的精度和效率识别最佳合成途径。在 CASP 领域，能够处理复杂化学数据结构和理解反应机制的算法的出现引发了一场革命。人工智能工具现在可以预测反应结果，提出新化合物的合成路线，甚至推荐修改以增强目标分子的所需特性。这些进步显著加快了合成规划过程，从而加速了化学和制药领域的发现和优化。

主要市场挑战

数据质量和数量限制

利用人工智能进行计算机辅助合成规划的主要障碍之一是数据的可用性、质量和数量。人工智能算法严重依赖大量高质量的数据集进行训练和验证。然而，在化学和合成规划领域，获取全面可靠的数据集可能具有挑战性。由于化学反应的复杂性和多样性，数据可能受到限制，再加上与数据标准化、完整性和准确性相关的问题。有关反应和化合物的实验数据可能分散在各种来源，通常格式不同，质量也参差不齐。不完整或有偏差的数据集可能导致模型不理想，从而阻碍人工智能系统准确预测反应结果和提出有效合成路线的能力。解决这些数据限制需要齐心协力，改善数据管理、标准化以及研究人员和机构之间的共享，确保人工智能模型在稳健而多样化的数据集上进行训练，从而做出更准确的预测。

化学空间和反应预测的复杂性

化学空间的复杂性对计算机辅助合成规划中的人工智能提出了重大挑战。化合物表现出巨大的结构多样性，反应会根据细微的分子变化而发生很大变化，因此开发能够准确预测所有场景结果的人工智能模型具有挑战性。

预测化学反应涉及理解受各种因素影响的复杂机制，例如立体效应、电子特性和环境条件。教导人工智能系统理解这些复杂的关系并准确预测反应（包括副产品和潜在故障）仍然是一项艰巨的挑战。开发能够有效驾驭这一巨大化学空间并考虑影响反应的众多变量的 AI 模型需要先进的算法创新和对化学原理的更深入了解。

主要市场趋势

集成可解释 AI (XAI) 以实现透明度和可解释性

随着 AI 日益成为合成规划的基本组成部分，对可解释 AI (XAI) 的需求也日益增加。XAI 技术旨在通过提供决策背后原因的见解，使 AI 模型更加透明和易于理解。在合成规划的背景下，化学家需要理解 AI 生成的反应和化合物设计建议背后的原理，XAI 变得至关重要。

解释 AI 生成的预测和建议的能力使化学家能够有效地信任和验证 AI 驱动的合成计划。注意力机制、可解释神经网络和模型可视化等技术有助于阐明 AI 系统如何得出特定结论，帮助化学家改进和验证拟议的合成途径。随着监管机构强调透明度和可解释性在 AI 驱动的决策中的重要性，XAI 集成到合成规划工具中正成为一种突出的趋势，从而增强了研究人员的信任和信心。

生成模型和自主合成系统的兴起

生成模型的出现，特别是在生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE) 领域，正在彻底改变计算机辅助合成规划。这些模型擅长生成新颖的化学结构和探索广阔的化学空间，为自主合成系统提供了巨大的潜力。

生成模型通过从现有化学数据中学习并生成结构多样的化合物，能够创建具有所需特性的新分子。结合强化学习和优化算法，这些模型可以自主地提出目标分子的合成路线。利用生成模型来建议、验证和优化合成途径的自主合成系统的出现是一种变革趋势，有望加速材料科学领域的药物发现和创新。

合成规划中的定制和个性化

合成规划工具的定制和个性化趋势正在增强。人工智能平台越来越多地针对特定的研究需求进行定制，允许研究人员根据他们的项目和偏好定制算法和模型。

定制涉及微调人工智能模型以满足不同化学领域、反应类型或目标属性的特定要求。另一方面，个性化涉及根据个体研究人员的偏好调整人工智能工具，考虑诸如首选合成方法或特定实验限制等因素。这一趋势有助于增强用户体验、提高效率并采用更有针对性的合成规划方法，满足化学和制药行业内不同的研究目标。

跨学科合作推动创新

化学、数据科学和计算机工程等各个领域的融合正在促进计算机辅助合成规划的跨学科合作趋势。这种合作在促进创新和推进化学领域人工智能应用的边界方面发挥着至关重要的作用。化学家、数据科学家和人工智能专家正在结合他们的专业知识来创建先进的算法，这些算法能够分析复杂的化学数据并更精确地预测合成途径。

这种跨学科的协同作用使得能够创建专门用于解决合成规划固有挑战的人工智能工具。通过这种协作方式，可以开发出更复杂的模型、创新算法和用户友好的软件界面，为研究人员提供强大的工具来简化合成规划并加速药物发现过程。

更加重视绿色化学和可持续性

人工智能驱动的合成规划中一个值得注意的趋势是更加注重绿色化学和可持续性。随着环境问题和监管压力的日益增加，人们齐心协力将化学过程的生态足迹降至最低。人工智能通过促进更可持续的合成路线和环保化合物的设计，在这一努力中发挥着关键作用。

人工智能算法可以优化反应，提出减少浪费、减少有害副产品并使用更环保的溶剂和试剂的途径。预测反应结果并提出替代的环保合成路线的能力符合该行业对可持续实践的承诺。这一趋势正在重塑合成规划方法，使其朝着更环保、经济可行的方向发展。

细分洞察

应用洞察

在美国计算机辅助合成规划人工智能市场中，“合成设计”应用脱颖而出，成为领先细分市场，预计在整个预测期内将保持主导地位。合成设计涉及利用人工智能算法和计算工具来构思和设计新的化合物和合成途径。人们越来越重视加快药物发现、材料科学的进步和特种化学品的生产，这推动了合成设计在人工智能合成规划中的重要性。

有几个因素促成了这一细分市场的主导地位。首先，各个行业，尤其是制药、材料和特种化学品，对具有特定特性（如提高功效、降低毒性或量身定制的功能）的新型分子的需求不断增加。人工智能合成设计通过快速生成和优化分子结构并提出可行的合成路线来满足不断变化的需求，从而提供了战略优势。

人工智能算法能够探索广泛的化学空间、预测假设化合物的性质并提出有效的合成途径，这使得合成设计成为加速发现和开发创新化合物的关键组成部分。人工智能技术的进步，特别是在生成模型和深度学习架构方面的进步，大大增强了合成设计工具的功能。这些进步使得能够创建能够生成多样化和结构新颖的化合物同时考虑多种所需特性的 AI 模型成为可能，这在为特定应用设计分子的迭代过程中非常有价值。

合成设计工具中机器学习和预测分析的集成使研究人员能够优化合成路线，预测反应结果并提出修改以增强所需的分子特性。快速生成和评估众多设计方案的能力加快了研究人员的决策过程，简化了从概念化到实验验证的路径。

考虑到这些因素，合成设计在美国计算机辅助合成规划 AI 市场中的主导地位将继续下去，因为它在加速不同行业新化学实体的发现和设计方面发挥着关键作用。人工智能技术的持续进步进一步巩固了其作为合成规划和化合物设计创新关键驱动力的地位。

区域洞察

东北地区成为美国计算机辅助合成规划市场中人工智能的主导地区。东北地区包括纽约、马萨诸塞州、宾夕法尼亚州等州，已成为尖端研究机构、著名大学和生物技术/制药公司的关键枢纽，引领人工智能在合成规划中的整合。该地区在这一领域的突出地位有几个因素。麻省理工学院和哈佛大学等知名学术机构和研究中心的集中营造了有利于化学和人工智能创新与合作的环境。这些机构在开创人工智能在合成规划中的应用、吸引顶尖人才和培育技术进步文化方面发挥了重要作用。领先的制药公司和生物技术初创公司的存在进一步推动了该地区对人工智能驱动的合成规划工具的需求。这些实体利用人工智能技术加速药物研发、优化合成路线和创新新化合物。学术界和产业界之间的协作生态系统加速了人工智能工具的开发和采用，巩固了该地区的领导地位。政府举措、研究资金和旨在促进东北地区技术创新的支持性政策，极大地促进了该地区在人工智能合成规划方面的突出地位。国家一级的研发投资，加上强大的基础设施和高技能劳动力，创造了有利于推动人工智能合成规划应用进步的环境。

最新发展

• 2022 年 1 月，PostEra 宣布扩大与辉瑞的多目标研究合作，其中包括建立一个人工智能实验室，旨在合作推进各种临床前药物发现项目。

主要市场参与者

• Deematter Group Plc
• Molecular Dynamics Inc.
• Medic Technologies Inc
• Alchemy Works, Llc
• Drug Crafters Inc.
• Iktos Technology Inc.
• Postera Inc.
• 默克公司Co., Inc.