计算生物来到商业化前夜，一文搞懂产业链全貌

这个赛道火到全球大厂都想插一脚，却从未诞生一家真正意义上的公司。 它就是 计算生物。 谷歌Meta英伟达百度阿里，还有比比皆是的初创企业，都屡屡传出最新前沿进展。 作为工具类学科，很难想象会在诞生近30年之后迎来如此盛况。 如今在AI激活、数据驱动下，计算生物已经来到大规模应用前夜。它将如何落地？发展到什么阶段？国内外差距到底有多大？ 量子位智库做了个全球体系化梳理写下 《计算生物学深度产业报告》 ，并整理出七个问答速览整个行业全貌。

1、计算生物学究竟是什么？

计算生物学的定义： 计算生物学，Computational Biology，是根据不同类型的生物数据构建算法和模型，从而理解生物系统本身，并推进相关研究及应用的学科。 计算生物学现有的技术特征包括：

需要多维的生物学数据（如跨组学、跨时空维度、跨研究对象等）。要求对生物数据进行有目的的制备、获取及标注。

需要AI算法设计及创新。要求在兼顾数学、 物理、化学、计算科学等多门学科的基础上建立模型

我们认为，从海量生物数据的开发难度、以及愈加复杂的生物应用需求来看， 计算生物学已经成为生物领域发展的必备要素 。

2、计算生物学能带来什么价值？

整体而言，我们将其价值划分为 科研价值 和 应用价值 两部分，目前主要集中在前者，主要表现为提升生物实验效率及精度，补充实验依据等。 后者主要体现为AI制药领域的化合物筛选。

3、计算生物学目前发展到了什么阶段？

以最终落地应用和商业化为核心导向，我们将计算生物学的发展阶段分为三部分：

2025年前的基础积淀期；

2025-2030的普遍验证期；

2030年后的全面发展期。

目前，计算生物学还主要停留在实验室和研究机构中。 在我国， 甚至尚未出现以计算生物学平台为核心服务的垂直初创公司。总体来说，仍在基础沉淀期，距离开始产业化还有3-5年 长期来看， 积累多组学数据 、 探索可变现场景 、 持续优化计算生物学软件 、 提升研究层级 是计算生物学领域长期发展的四大关键趋势。

4、作为底层学科，计算生物学如何实现商业化？

目前，计算生物行业同时涉及2B和2C的商业模式，主要为 算法授权 、 生物资产 和 软件使用 。我国目前主要为前两种。 鉴于软件平台和先锋项目能够形成技术及业务迭代闭环，我们认为，在出现大量优势自研算法后，软件平台所占的比重将有明显上升。

5、计算生物学的产业链如何？