计算机辅助合成规划市场中的人工智能——全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按应用（有机合成、合成设计）、按最终用户（医疗保健、化学品、其他）、按地区、按竞争进行细分，2019-2029 年

市场概览

2023 年，全球计算机辅助合成规划 AI 市场价值为 14 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 43.8%。

此外，AI 通过提供对复杂化学反应的宝贵见解来促进明智的决策，减少了传统上合成规划所需的时间和资源。市场增长还受到药物开发和材料合成对创新和可持续解决方案日益增长的需求的推动。随着各行各业都在追求成本效益和时间效率的方法，在计算机辅助合成规划中采用人工智能已成为一种变革性的解决方案，有望在有机化学领域取得重大进展，并在全球范围内促进现代合成方法的发展。

关键市场驱动因素

提高效率和加速药物发现

推动全球计算机辅助合成规划市场人工智能发展的主要动力是效率的大幅提高和药物发现过程的加速。这一浪潮的核心是应用由机器学习和数据分析驱动的人工智能算法，它为研究人员提供了前所未有的能力，可以快速准确地分析庞大的化学数据库。这种变革性能力加快了潜在候选药物的识别速度，简化了合成路线，大大减少了药物发现所需的时间。人工智能使重复任务和复杂分析自动化，使化学家能够将注意力转向合成规划中更具战略性和创造性的方面。这种战略重点的转变使得快速识别具有治疗潜力的新型化合物成为可能。人工智能带来的效率提升不仅加快了药物开发流程，还大大节省了成本。因此，计算机辅助合成规划中的人工智能成为关键的催化剂，通过实现更有效、更快速的流程，彻底改变和加速了药物发现领域。

反应结果优化的预测模型

全球计算机辅助合成规划人工智能市场崛起的另一个关键驱动因素是利用预测模型来优化反应结果。人工智能算法可以分析化学反应的历史数据，识别人类研究人员可能忽略的模式和相关性。这可以预测潜在的反应结果，有助于选择最有效和最可行的合成路线。在反应进行之前预测其成功或失败的能力具有变革性，使研究人员能够确定合成工作的优先次序并简化合成工作。因此，通过人工智能集成预测模型不仅可以加速规划过程，还可以显著减少反复试验方法的需求，从而有助于实现更节省资源和更具成本效益的药物发现和合成工作流程。

复杂化学反应中的明智决策

全球人工智能在计算机辅助合成规划市场的增长促进了面对复杂化学反应的明智决策。人工智能系统可以处理和解释复杂的化学数据，为研究人员提供有关各种合成途径的可行性和挑战的宝贵见解。通过对潜在反应途径及其各自风险进行全面分析，人工智能使化学家能够做出明智的决策，从而减少合成规划过程中的不确定性。这种明智的决策不仅提高了合成工作的整体成功率，而且确保了更合理的资源分配。利用人工智能驱动的洞察力来应对化学反应的复杂性的能力是推动整个制药和化学行业在合成规划中采用人工智能的关键因素。

对创新和可持续解决方案的需求

全球人工智能在计算机辅助合成规划市场崛起的关键驱动力是对药物开发和材料合成领域开拓性和可持续解决方案的需求不断增长。面对越来越大的压力来设计既环保又经济可行的工艺，行业正在将人工智能视为强大的盟友。人工智能驱动的合成规划的整合促进了对更可持续和更环保的合成路线的探索，战略性地优化化学反应以获得更高的产量，同时最大限度地减少浪费。这种与全球对可持续性的重视的战略一致使人工智能成为开发绿色化学工艺的关键推动者。因此，随着公司努力满足对合成规划中可持续实践的不断增长的需求，市场正在经历显著的采用激增。这种采用激增起到了强大的催化剂的作用，进一步推动了这些行业中人工智能整合的增长轨迹，使人工智能成为促进药物开发和材料合成中可持续和环保实践的基石。

现代合成方法的演变

全球计算机辅助合成规划市场中的人工智能的发展轨迹在很大程度上取决于它在推动现代合成方法演变方面的关键作用。除了自动化既定流程之外，人工智能还充当催化剂，推动新颖和非常规合成路线的发展。它在广阔的化学空间中导航并提出创新反应途径的能力是基石，扩展了研究人员发现的合成工具包。这种动态演变不仅促进了科学发现，还将人工智能定位为塑造有机化学未来格局的变革力量。对更高效、更多样化的合成策略的不断追求，为广泛采用人工智能提供了强大的动力，巩固了其作为全球范围内现代合成方法持续转型不可或缺的驱动力的地位。人工智能能力与对增强方法的不断追求之间的协同作用，凸显了人工智能在塑造更广泛有机化学领域合成规划轨迹方面的深远影响。

主要市场挑战

数据质量和可用性

阻碍全球计算机辅助合成规划市场人工智能无缝增长的一个重大挑战是数据质量和可用性问题。虽然人工智能严重依赖大型数据集进行训练和有效决策，但化学数据的质量和可访问性仍然是主要障碍。训练 AI 模型所需的数据必须全面、多样且注释准确。然而，高质量、标准化化学数据的可用性存在相当大的差距，阻碍了稳健 AI 算法的开发。此外，许多现有的化学数据通常是专有的，限制了其在更广泛研究中的可访问性，并阻碍了普遍适用的 AI 模型的创建。应对这些挑战需要科学界的合作努力，建立标准化数据集并促进数据共享实践，确保 AI 在合成规划中能够通过利用高质量和多样化的数据充分发挥其潜力。

AI 模型的可解释性和可解释性

在计算机辅助合成规划中采用 AI 面临的一个关键挑战是 AI 模型固有的复杂性，这导致人们对其可解释性和可解释性的担忧。随着 AI 系统（尤其是深度学习模型）变得越来越复杂，它们的决策过程变得越来越不透明，这使得研究人员和监管机构很难理解特定预测是如何产生的。在合成规划的背景下，决策的后果可能对安全性和有效性产生深远影响，缺乏可解释性引发了人们对人工智能驱动建议可靠性的担忧。克服这一挑战需要开发透明的人工智能模型和方法，以提供对预测如何做出的清晰见解。在准确性所需的复杂性和可解释性需求之间取得平衡对于建立对人工智能驱动的合成规划应用程序的信任至关重要。

与传统方法的集成

全球人工智能在计算机辅助合成规划市场面临的另一个障碍是人工智能与传统合成化学方法的无缝集成。制药和化学工业中的许多研发流程都是基于传统方法建立的，而过渡到人工智能驱动的方法则带来了集成挑战。实现人工智能与传统方法之间的协同作用需要克服对变革的抵制，解决兼容性问题，并确保人工智能工具补充现有工作流程而不是破坏它们。此外，计算机科学家、化学家和工程师之间需要进行跨学科合作，以弥合人工智能专业知识与领域特定知识之间的差距，促进和谐的整合，最大限度地发挥传统和人工智能驱动的合成规划方法的优势。

道德和监管考虑

道德和监管环境对人工智能在计算机辅助合成规划中的广泛应用提出了巨大挑战。人工智能算法的自主性引发了有关问责制、偏见和意外后果的道德担忧。确保人工智能在合成规划中的合乎道德的使用涉及解决与算法透明度、数据隐私和模型预测公平性相关的问题。此外，监管机构的任务是制定框架来评估和批准人工智能驱动的合成规划工具，为其可靠性和安全性制定标准。人工智能技术的不断发展和对适应性法规的需求进一步加剧了这一挑战。在促进创新和维护道德考虑之间取得平衡需要行业利益相关者、监管机构和伦理学家之间持续合作，以制定和实施指导方针，确保在计算机辅助合成规划中负责任和透明地使用人工智能。

主要市场趋势

机器学习在反应预测中的集成

全球计算机辅助合成规划人工智能市场的一个突出趋势是机器学习在反应预测中的日益集成。研究人员正在利用先进的机器学习算法来预测化学反应的结果，从而实现更准确、更高效的合成规划。通过分析大量的化学反应数据集，这些算法可以识别模式和关系，为不同化合物的反应性提供有价值的见解。这一趋势正在彻底改变传统的反复试验的合成方法，使化学家能够优先考虑和探索最有希望的反应途径。随着机器学习能力的不断进步，反应预测的准确性有望提高，从而进一步加速药物发现和材料合成过程。

分子设计生成模型的兴起

影响计算机辅助合成规划市场 AI 的一个值得注意的趋势是分子设计生成模型的兴起。生成模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)，能够创建具有理想特性的新型化学结构。这一趋势在药物发现领域尤为重要，因为设计具有特定特性的新分子的能力至关重要。人工智能驱动的分子设计不仅加快了化学空间的探索，而且还促进了传统方法可能未曾考虑过的创新化合物的开发。生成模型的集成有望在扩大合成分子的多样性方面发挥关键作用，为药物开发和材料科学开辟新途径。

混合方法的出现

全球计算机辅助合成规划 AI 市场的一个新兴趋势是采用将 AI 的优势与传统合成规划方法相结合的混合方法。AI 并没有取代传统方法，而是越来越多地被集成到现有的工作流程中，以提高效率和决策能力。混合模型利用 AI 进行预测分析、数据处理和优化，而人类的专业知识则指导整体合成策略。这一趋势反映了一种务实的 AI 采用方法，承认计算智能和人类直觉在合成规划中的价值。事实证明，人工智能与传统方法的混合是一种战略性且有效的方法，既能充分利用人工智能的优势，又能尊重化学家和研究人员的专业知识和经验。

用于协作研究的基于云的人工智能解决方案

影响计算机辅助合成规划市场人工智能的一个显着趋势是越来越多地采用基于云的人工智能解决方案进行协作研究。云计算提供了可扩展且可访问的平台，使来自不同地点的研究人员能够实时协作。基于云的人工智能解决方案促进了大型数据集、计算资源和人工智能模型的共享，促进了合成规划方面的协作。这种趋势对于跨地理分散的团队运营的研究组织和制药公司尤其有利。通过云平台访问和参与 AI 驱动的合成规划项目的能力增强了协作、加快了研究进度并促进了全球科学界的知识交流。

合成规划中对可解释 AI 的关注度不断提高

全球计算机辅助合成规划市场中 AI 的一个发展趋势是越来越关注可解释 AI (XAI) 方法。随着合成规划中使用的 AI 模型的复杂性不断增加，人们也更加重视确保透明度和可解释性。可解释 AI 技术旨在清晰地了解 AI 模型如何做出特定决策，从而使研究人员和监管机构更容易理解预测背后的原因。这一趋势解决了与某些高级 AI 算法的黑箱性质相关的问题，尤其是在药物发现等关键应用中。可解释的人工智能在合成规划中的整合不仅增强了人们对人工智能驱动建议的信任，而且符合决策过程问责制和透明度的监管要求。

细分洞察

最终用户洞察

医疗保健部门成为全球计算机辅助合成规划市场人工智能的主导力量，预计在整个预测期内将保持领先地位。医疗保健部门的主导地位证明了人工智能对药物发现和开发过程的变革性影响。计算机辅助合成规划中的人工智能应用彻底改变了药物研究的方式，提供了化学数据的加速分析、反应结果的预测模型和创新的分子设计。医疗保健行业，尤其是制药公司，已经采用人工智能来提高有机合成的效率和精度，从而加快药物发现和合成路线的优化。随着对新型疗法和候选药物的需求不断增长，医疗保健部门预计将持续占据主导地位，这得益于对更快速、更具成本效益的药物开发的迫切需求。人工智能在医疗保健领域的整合不仅加快了潜在候选药物的识别，还有助于精准医疗和个性化治疗策略的进步。由于医疗保健领域对创新解决方案的持续需求，医疗保健部门处于有利地位，可以保持其主导地位，利用人工智能来应对合成规划的复杂性并应对药物发现和开发中不断变化的挑战。随着人工智能技术的不断发展，医疗保健部门可能会在塑造计算机辅助合成规划的未来格局方面发挥核心作用，为更广泛的医疗保健和制药行业提供宝贵贡献。

应用洞察

有机合成部门成为全球计算机辅助合成规划市场人工智能的主导力量，并有望在整个预测期内保持其霸主地位。有机合成部门的主导地位可以归因于人工智能在彻底改变有机化学过程的效率和精度方面发挥的关键作用。人工智能在有机合成中的应用大大加快了新化合物的鉴定，优化了合成路线，并增强了整体药物发现工作。人工智能能够分析大量数据集、预测反应结果并提出创新途径，这为有机合成规划提供了巨大的竞争优势。随着制药和化学工业继续专注于开发新药和新材料，有机合成领域预计将在人工智能技术的不断进步的推动下实现持续增长。人工智能在有机合成中的整合不仅加速了研发过程，而且还促进了现代合成方法的发展，使其成为全球市场格局中关键而持久的驱动力。随着对有机合成中高效且经济实惠的解决方案的需求不断增加，有机合成领域将保持其主导地位，为合成规划提供一种变革性方法，以满足制药和化学工业不断变化的需求。

区域见解

北美成为全球计算机辅助合成规划市场人工智能的主导地区，预计在整个预测期内将保持其领导地位。北美的主导地位可以归因于该地区强大的基础设施、对研发的大量投资，以及处于人工智能和化学科学前沿的主要市场参与者和领先学术机构的存在。尤其是美国，人工智能驱动的合成规划创新激增，制药和化学工业利用先进技术加快药物发现过程。该地区有利的监管环境和学术界与工业界之间的协作生态系统进一步促进了人工智能在合成规划中的广泛应用。随着对有机合成中高效和数据驱动解决方案的需求不断增长，北美预计将保持其主导地位，促进计算机辅助合成规划人工智能应用的进步。对技术创新的持续重视，加上对研究的坚定承诺，使北美成为在合成规划领域开发和实施 AI 驱动战略的关键枢纽。凭借专业知识、资源和有利的商业环境的融合，北美很可能继续成为塑造全球市场轨迹的领跑者，推动 AI 应用的进步，重新定义各个行业计算机辅助合成规划的格局。

最新发展

• 2023 年 10 月，安进与领先的 AI 生物技术公司 PostEra 建立了新的合作伙伴关系，共同开发小分子药物。

主要市场参与者

• IBM 公司
• 微软公司
• 霍夫曼-罗氏公司Limited
• IKTOS
• Medici Technologies, LLC
• Merck KGaA
• PostEra
• Novartis AG
• Deepmatter Group Limited
• AbbVie Inc.