破茧蝶变，重塑增长 中成药企业数字化营销的突围与实践 i医观 数智营销研究院公众号 关键观点 我国中成药市场总规模已达4771亿元，其中院内渠道作为销售的核心阵地已达2,678亿元。当前该市场正面临两大结构性挑战：一方面，市场参 与者众多导致竞争白热化，呈现“僧多粥少”的局面；另一方面，在集采政策推进持续推进，2023年数据显示，中成药VBP渗透率仅为5%，远低于 西药的占比。预示着未来中成药仍存在广 西药的占比。预示着未来中成药仍存在广阔的集采空间，政策端的持续发力或将重塑行业竞争格局。 本次研究选取了42家中成药作为样本，数据显示2024年增速已回落至2%左右，较往年明显放缓。其中，2024年营收出现负增长的企业占比已攀 升至45%。值得关注的是，扣非净利润规模创近四年新低，较上年同期缩减54亿元，反映出行业整体盈利能力面临较大下行压力。 样本数据显示，有37%的企业销售费用存在同比下降，下降总降幅规模超50亿元。64% 的样本企业缩减了销售团队规模，销售人员减少超过8000 人。这一“双降”现象（费用降、人员降）表明，在行业增速放缓的背景下，中成药企业正通过优化营销资源配置、提升运营效率等方式应对市场 挑战，行业整体进入精细化运营新阶段。 先行企业已率先完成数字化运营体系的系统化构建，形成覆盖营销全链条的数字化能力。样本数据显示，这类数字化转型先导企业在2023年普 遍实现优于行业平均的业绩表现。这一现象

化合物虚拟筛选有效提升化合物结构新颖性 ...................................................... 12 2.4 ADMET 预测可提前考量药物成药可能性 .............................................................. 13 2.5 临床试验结果预测可有效节省失败临床的经费 . 瞄准合成生物学、基因编辑、干细胞与再生医学、细胞治疗与基因治疗、人工智能辅助药物设计等重点领域布 局若干市级科技重大专项和战略性新兴产业重大项目。 江苏 开展靶标发现和验证、先导化合物优化设计、药物晶型研究、药物成药性评价等关键技术攻关，加快突破人工 智能和计算机辅助药物设计、体内外药物筛选模型、药物毒性早期发现、新药临床转化医学研究等关键技术。 浙江 支持发展基于人工智能、大数据、工业互联网的数字化药物研发平台，支持药物精准研发。 4 年)、针对候选化合物的临床前 研究阶段(1-3 年)和临床阶段(3-7 年)，其中药物发现阶段是小分子药物研发中最重要的基 础环节，且药物筛选技术直接关系到先导化合物质量、研发效率、研发成本以及成药可 能性，是新药研发持续进行的关键。人工智能已介入新药开发全流程，在靶点发现、蛋 白质结构预测、化合物虚拟筛选、ADMET 预测有广泛应用，并可辅助临床试验设计患者 招聘等，对临床期试验结果预测可有效节省研发费用支出。

要业 务涵盖化学业务、生物学业务以及高端治疗CTDMO 业务。 通过自研技术、战略合作与生态整合，构 建了AI驱动的研发能力，除了自建药物发 现平台外，还与英矽智能等AI制药公司合 作，开发针对难成药靶点的AI生成分子。 23.1 4.8 19.2 17.1 15.1 688222.SH 成都先导 73 公司是一家CRO企业，聚焦小分子及核酸药物的发现 和优化，搭建大容量的DEL库技术平台，并拓展 分析及测试、临床CRO及SMO）、生物学业务以及高端治疗CTDMO业务。在AI领域，药明康德通过自研技术、战略合作与生态整合，构建了 AI驱动的研发能力，除了自建药物发现平台外，还与英矽智能等AI制药公司合作，开发针对难成药靶点的AI生成分子。同时，公司通过投资孵化 AI初创公司，布局AI创新生态，推动AI对新药研发的持续赋能。 图：药明康德持续建设创新前沿技术 资料来源：药明康德官网，国信证券经济研究所整理 I方面能力的建设。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 药石科技：开发基于超大成药化学空间的AI药物发现技术平台 24 ◼ 药石科技：公司主要从事生物医药中小分子药物研发 产业链上从药物分子砌块设计、研发、工艺优化到商 业化生产的业务及其相关技术服务。公司从结构多样 性、新颖性、成药性三个关键要素着手，持续优化提 高基于药物分子砌块的三大核心小分子化合物库：结 构多样化碎片分子库

定要求的化合物，实现药物分子的从头设计及结构优化。 3.超高通量化合物虚拟筛选 面向新分子实体（NMEs）筛选等业务活动，针对传统 筛选方法效率低下和创新性不足的问题，利用计算机仿真、 分子模拟和成药性理化模型等技术进行高通量虚拟筛选， 加快化合物生物活性和药理作用的评估速度；基于人工智 能（AI）技术挖掘文献、数据库等，提高化合物筛选范围 和效果。 4.动物模型数据挖掘与虚拟动物实验 面向中药材原材料选择、混料投料等业务活动，针对 中药原料品种多、来源广、处理工艺复杂、质量差异性大 等问题，部署质量回顾和优化系统，采用物性指标、指纹 图谱、生物传感器等评价技术，针对饮片炮制、中成药提 取、浓缩成型等质量传递过程开发统计分析算法，实现及 13 时准确的中药原料质量回顾与数据趋势分析，提高中药材 原料的稳定和均一性水平。 33.药品质量回顾与优化 面向药品质量回顾等业务活动，部署质量回顾系统 建立快速反应体系，结合数据挖掘算法，实现药品不良反 应信息的收集、分析、风险识别、信号预警和快速响应， 做到“早监测、早发现、早预警”。利用人工智能（AI） 和机器人流程自动化（RPA）等技术，完成药物警戒不良反 应案例的收集、评估、录入、审阅、递交等流程自动化工 作，提升药物警戒工作效率。 40.数智化医疗设备管理 面向医疗设备资源配置、临床使用管理、远程运维等 业务活动，借助数智技术提升医疗设备资源配置科学性，

名 AI 医生正在进行内测。医保方面，AI 能协助咨询服务、 支付审核、智能报销指引、基金监管监测、医保个人健康档案管理等。 ◼ AI+制药：AI 赋能药物研发已经取得实质性进展。AI 技术在难成药靶 点、罕见病、复杂疾病抗药性、创新药检验检测等复杂领域有广泛的应 用。根据 ARK Invest 分析， 1982-2022 年来，药物开发的回报率呈现 下降趋势，从 20%左右降至 10%左右。此前 给了戴维·贝克，表彰其在计算蛋白质设计领域的贡献，另一半共同授予了德米斯·哈 萨比斯和约翰·江珀，表彰他们利用人工智能在蛋白质结构预测方面的卓越成就。 产业界，AI 赋能药物研发已经取得实质性进展。AI 技术在难成药靶点、罕见病、 复杂疾病抗药性、创新药检验检测等复杂领域有广泛的应用。2023 年，AI 药企 Neumora Therapeutics 以 2.5 亿美元募资总额登陆纳斯达克，旗下有整合基因组学、蛋白质组学、 百济神州引进了通过 AI 驱动的 Kinetic Ensemble®技术平台发现的化合物 BG-68501，并已用于首批患者的人体 I 期试验。该平台结合 AI/ML、计 算化学和实验技术，专注于难成药靶点蛋白的动态结构研究，加速药物设 计 688331.SH 荣昌生物 AI 技术有望颠覆制药产业格局，通过机器学习和深度学习等技术，AI 制 药能够缩短研发周期、降低成本并提升新药发现效率

2023 年国务院发布的《中医药振兴发展重大工程实施方案》中则从智慧中 医医院建设、建立中医药古籍人工智能技术应用平台、研发中医数字化辅助诊断 装备、研究中药品质智能辨识、饮片智能炮制调剂、中成药制造核心工艺数字化 与智能控制等技术装备等方面全方位提出了智能化、数字化发展目标。形成涵盖 硬件设备、软件平台、数据服务、终端应用等多个环节的中医药数字化、智能化 产业链。 7 表 据中国医药企业管理协会数据，中国 2023 年规模以上中药工业营业收入达 到 7095.2 亿元，其中中药饮片加工营业收入 2172.8 亿元，较上年增加 14.6%， 利润增加 22.9%；中成药生产营业收入 4922.4 亿元，较上年增加 6.5%，利润 较上年增长 6.4%。 反观医药工业整体增加值约 1.3 万亿元，同比下降约 4%；实现利润 4127.2 亿元，同比下降 16 亿元，占医药工业收入比例为 13.32%。在高研发投入下，天士力中药 创新药也不断实现突破，当前公司有 9 款创新中药处于临床 III 期研究阶段，包 括安神滴丸、青术颗粒、脊痛宁片、安体威颗粒等多个品种，公司在中成药创新 药研发、临床转化和商业化销售领域具有成熟经验，中药创新药将成为天士力未 来的主要收入来源。 另一家以中药创新药为特色的企业康缘药业的研发投入也在逐年加大，其 2022、2023 年，公司研发费用达到

NLP、DL 化合物合成 花费时间长，效率低 利用 AI 学习海量现存化学反应，推荐化合物 合成路线并优化反应条件 ML、DL 化合物筛选 成本高，效率低 使用虚拟筛选遴选出具有潜在成药性的活性 化合物，降低实验筛选化合物数量，降低资 金投入，缩短筛选周期 CV、DL 晶型预测 耗时长，筛选合适晶型困难 通过 AI 模拟晶型药物晶型筛选，可在短时间 选出稳定性强的最佳药物晶型 （DMTA）循环模 式加速临床前候选药物发现及优化过程。同时公司将多年积累的 DEL 筛选海量 数据用于机器学习（ML）、AI 大模型的训练和迭代，可以更加有效地在非 DEL 空 间预测化合物活性、成药性等，进一步扩大可探索的化合物空间以及加快化合物 的优化过程。AI 制药龙头企业 Schrodinger 利用公司 DEL 库筛选的 WEE2 项 目进展到先导化合物阶段。 图 26：利用成都先导

小时，且还需休息补充体力，效率极低，山上小道也有滑落风险。 ag.dji.com 农业无人机行业白皮书 - 34 - 1）封闭性除草与苗后除草 玉米封闭性除草是指在玉米、杂草都未出土前喷施除草剂，使药剂 在土壤表面形成药土层从而将杂草杀灭。由于玉米播种深度通常在 3 ～ 5 厘米，而杂草种子在接近地表处，这使得杂草更容易接触、 吸收除草剂药液从而达到封闭效果。 玉米苗前封闭常用除草剂类型有酰胺类：乙草胺、甲草胺、丁草胺、 用， 最终因能量代谢障碍而死亡。 使用农业无人机进行苗前封闭作业需要在雨后或者滴管浇地改善土 壤墒情后进行，其中浇地后推荐亩用量 4-6 升 / 亩，可确保药液能 有效渗透并附着在土层表面形成药膜，此外玉米苗前封闭作业还应 注意周边作物的敏感性以及作业时尽量选择无风天气进行。对于未 进行浇地，土壤墒情中等区域，推荐作业参数如下： 玉米全生育时期图 1. 玉米全流程作业 玉米是禾本 敏感性，例如玉米茎叶除草使用 烟嘧磺隆 + 莠去津，能有效地防 治一年生、多年生阔叶杂草和禾本科杂草， 但如果玉米周边有大 豆、花生等敏感复合种植作物时，农业无人机雾滴发生飘移必然 会对大豆、花生造成药害，因此农业无人机玉米茎叶除草应选择 单一作物种植区域或距离敏感作物 2 公里以上的安全区。 此外，施药时间还应选择在上午 10 点半以前或下午 4 点以后， 这个时间段能让杂草吸收快，药液挥发量少。为减少雾滴飘移，

生成式对抗网络（GAN）及基于自然语言处理的循环神经网络 （RNN）、长短期记忆人工神经网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和Transformer等技术，对海量化合物及药物分子 进行学习，获取成药性及分子结构相关的规律，从而生成新的小分子作为候选药物分子，形成高质量、规模性药物分子 化合物库 自然语言处理 化学反应设计 机器学习、深度学习 将药物分子结构映射为可通过机器学习算法处理 大 分 子 药 物 ， 核 心 平 台 包 括 ID4Inno™ 药 物 发 现 系 统 和 XupremAb® 抗体发现平台。这些平台利用 AI 算法预测小分子药 物的理化性质、生物活性及成药性，加速候选药物的筛选与优化， 减少实验试错成本。  单细胞大模型：晶泰科技完成单细胞大模型的搭建，用于靶点发现 及药物筛选。  mRNA 展示肽库与筛选技术：用于筛选多肽药物分子，包括基于药 (Mega-Virtual Library)等多种新药发现技术，已完成超过25个特色化合物库，包括98个亚库，化合物总数量超过150亿。  公司具备：晶体结构分析、分子设计、蛋白模拟、分子对接、虚拟筛选、靶点成药性评估等基于结构的药物设计能力；构象分 析、化合物叠加、骨架跃迁、形状匹配、药效团模拟和搜索等基于配体的药物设计能力；化合物数据库设计、高通量筛选、先 导化合物扩展、SAR分析、数据挖掘和分析等化学信息。

生成式对抗网络（GAN）及基于自然语言处理的循环神经网络（RNN）、 长短期记忆人工神经网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和Transformer等技术，对海量化合物及药物分子进行学习，获取 成药性及分子结构相关的规律，从而生成新的小分子作为候选药物分子，形成高质量、规模性药物分子化合物库 自然语言处理 化学反应设计 机器学习、深度学习 将药物分子结构映射为可通过机器学习算法处理的 (Mega-Virtual Library)等多种新药发现技术，目前已完成超过25个特色化合物库，包括98个亚库，化合物总数量超过150亿。  公司具备：晶体结构分析、分子设计、蛋白模拟、分子对接、虚拟筛选、靶点成药性评估等基于结构的药物设计能力；构象分 析、化合物叠加、骨架跃迁、形状匹配、药效团模拟和搜索等基于配体的药物设计能力；化合物数据库设计、高通量筛选、先 导化合物扩展、SAR分析、数据挖掘和分析等化学信息。