1.国内创新药经过多年的发展，在fast-follow 上已非常成熟，可在2-3 年的时间差内做出me-too 甚至me-better 的分子。但一个不可忽视的问题便是同靶点竞争异常激烈，如近期claudin 18.2 靶点已有20 多家企业在研。做药最终需要回归到商业本质—一家药企能否合理设计临床实现最优获批路线、海内外能否快速完成临床、有无商业化经验及管线管理能力在目前中国资本市场尚未向FIC 敞开大门的背景下甚至更重于靶点或机制的创新。

2.随着带量采购政策倒逼成熟药企转型以及第一批生物科技企业迈入商业化阶段，围绕具体产品的合作交易未来会更加频繁，并且会呈现多种多样的形式和路径，（如授权、并购、JV、CSO 等）。目前进入合作视线的热门资产仍集中于临床晚期接近商业化的产品，但三期产品稀缺且价格昂贵、选择少，未来产品的合作将逐步向早期转移，甚至早至与高校的合作。这个趋势背后的支撑是行业发展下企业研发投入的不断增加提高了对失败率的容忍度，以及大量从跨国药企回流的人才提升行业对于机制、药物转化等科学及数据的理解。

3.创新药市场竞争加剧导致药企传统研发路径下的回报率逐年走低，创新药研发效率提升成为全行业一个迫在眉睫的问题，这为AI 对制药行业的渗透和重塑提供了一个极其广阔的舞台。随着AI 技术的日臻成熟以及创新药数据的大量积累，众多跨国药企和互联网巨头纷纷涉足AI+制药领域。

Schrodinger 和Relay Therapeutics 两家AI+制药公司先后上市，数个AI 驱动研发的候选药物进入临床或IND-enabling 的阶段，这些都让AI+制药领域受到空前的关注。创新药是一个链条极长的复杂领域，各家AI+制药公司的技术与应用场景各异，但大家的目的一致，即利用AI 技术提高制药行业的效率。AI 虽然短期内无法彻底变革创新药研发流程，但对于万亿级的、事关人类福祉的创新药行业来说，任何一个小的环节的革新，都会产生巨大的经济效益与社会价值。