现代制药工业技术有哪些(为什么没人来自看好现代制*)

为什么没人来自看好现代制*

因为价格高所以没有人看好现代制*。国内医*市场集中度低，*企多、小、散、乱，制造工艺不行。再加上国内*企做仿制*审批周期长、缺乏评审标准等制度性原因，优质价廉的仿制*自然难觅踪影。

人工智能在现代制*和化学领域的应用瓶颈、创新与发展

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点开可见名单，众多产业一线大咖将做主题分享

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AI+化学与医*

未来论坛首次出品“AI+科学汇编"，集合七个主题章节及两篇人工智能主题附录，涵盖AI+脑科学、科学计算、化学与制*、创意设计、材料科学、基因科学、再生医学。期望此汇编刊物能为有意踏入人工智能领域或在不同学科应用人工智能进行科学研究的从业者和研究生提供一份入门指南，发挥启发性和引导性的作用。

本文收录“AI+化学与医*”学术编委、麻省理工学院生物系副教授、白头生物医学研究所成员翁经科对篇章内容的介绍以及跨界讨论和主题问答实录。

// 编者按——翁经科

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AI+化学与医*

伴随着计算机科学在二十世纪初的诞生，人类在信息存储及运用领域步入了一个崭新的时代。早期算法主要致力于解放重复繁琐的数学和逻辑运算。而随着计算机科学在生产生活中扮演的角色越来越重要，机器学习以及更广义范畴的人工智能的概念孕育而生。在之后几十年间中，相关机器学习的理论基础和各类算法已得到了长足的发展。特别是进入互联网时代后，大数据、算法和算力的有机结合让人工智能在诸多领域中的运用有了井喷式发展。

化学是自然科学的一门经典学科，旨在研究分子、原子层面物质的组成、性质、结构和变化规律。化学与人类的生产生活息息相关，在能源、材料、制*等领域都起到了至关重要的作用。传统化学研究和化学品生产很大程度上依赖理论指导下的实验，需要投入大量的人力物力，而且实践中的盲目性与未知性非常大，在很大程度上依赖于实践者的经验和水平。而在现代工业高速发展的大背景下，如何将人工智能领域的前沿成果运用在化学领域以提高生产力便成为一个必然的趋势。随之产生的AI+化学的交叉学科也给广大科研工作者和创业者提供了多维度广阔的探索空间。一系列新兴课题有待研究：化学分子结构和理化性质的数字化、化合物化学全合成或生物全合成途径的自动预测、化合物工业生产及纯化过程的优化、*物分子高通量计算筛选、*物分子与蛋白质靶点结合的预测与优化、*物分子在体内的毒理及代谢过程的预测。用人工智能辅助上述相关课题可以大大提高研发及生产效率。相比信息技术产业，人工智能在化学领域的应用也存在一系列挑战有待攻克：比如说，可用于训练的数据量少并难以集成使用；在基础研究层面上如何用数字语言表述化合物空间结构及理化性质；*物分子与人体的互作的机理及普适规律复杂程度远高于现有认知。

这次YOSIAWebinar活动，我们有幸邀请到了五位海内外AI化学领域的专家，一起畅谈这个新兴交叉学科的发展现状及未来展望，致力于用科学务实的态度来认识这个快速发展的新兴学科。嘉宾们通过分享自己的成长经历，来激励年轻一代根据自己的特点及兴趣来投身于新型交叉学科的创新与发展。

翁经科

麻省理工学院生物系副教授

白头生物医学研究所成员

未来论坛青创联盟成员

▍ 跨学科讨论

人工智能如何在制*和化学领域发挥作用

翁经科：讨论一下人工智能在制*化学的运用，以及能帮助解决哪些传统手段不能解决或者很难解决的问题。

杨庆怡：说到传统计算方法，我们一般会联想到量子力学计算方法或者分子动力学等方面的模拟计算方法。相对于经典的量子力学计算方法来说，AI模型能够覆盖更多的数据，从更多的数据里面获取信息，传统科学计算很难捕捉到这些信息，这是AI很大的优势。

比如上面提到的，深度学习模型能够通过对大数据的训练和学习提供更好的预测以及产生新的分子结构，这是以前经典的科学计算不能做到的。

杨东：现阶段AI的发展带来的最大帮助还是在新*研发，新*研发是一个系统工程，包括了很多环节。这些环节实际上都是非常耗时耗力的，以前都是以低效的方式进行，成本也非常高。一项新*的研发费用高、研发周期长、研发成功率低。随着AI技术的应用以及不断发展和成熟，可以为新*研发减负。值得一提的是，AI技术在*物靶点的设计上也有应用，可以利用自然语言处理技术让AI阅读海量文献，总结科学家的研究成果，来设计被人们忽略的*物靶点。

李成涛：我了解到科学计算由于计算复杂度的限制，所以计算过程中都会应用近似，这些近似可能会引入系统性的误差，这种误差很多都是没有办法除去的。相对于传统的计算方法，AI在数据量足够多的情况下，某种程度上可以减少或者去除系统性误差。这一现象有相关的理论支持，即当数据量足够的情况下深度学习网络可以拟合任意一个函数。从AI角度来讲，最核心的问题是研发规模。之前研发一款*可能几百个人一起讨论，可能最后设计出成百上千种分子。AI使我们能一次性模拟几百万种*物。只要模型是合适的，完全可以解决规模的问题。

AI在化学和制*领域的应用瓶颈

翁经科：人工智能在现代制*和化学领域的应用瓶颈在哪里？

裴剑锋：第一个瓶颈是数据问题。在*物研发应用场景下，数据很难自动产生。比如说，做天然产物的合成，数据不够，可能需要人来打标签，那可能十几轮跌代后就做不下去了，如果用模型来生成数据，精度和准度也是有限制的。另外，在*物研发里，很多数据没有阴性数据，但是作为机器学习的模型，负样本非常重要。没有这个负样本，数据就不平衡。这个问题始终存在，需要很大的数据系统来支持。

第二个瓶颈在于人工智能本身。*物研发就是人工智能的一个应用，也存在一些*限。因为*物系统本身很复杂，将一个前沿的东西应用到复杂系统，这里面就会出现瓶颈。比如*物专家的经验的学习和传承，人工智能很难处理。第三个瓶颈是人才，因为这是很强的交叉学科。

申威峰：在化工数据中，比如环境方面的物性数据是非常难收集的，这也是制*模型预测能力的非常重要因素。我们团队大部分工作都在做数据收集，数据收集的好坏直接影响模型预测能力。刚才裴剑锋教授提到*物的无效数据不好获取，但是化工厂内无效数据很多，因为我们化工厂一般都有一个DCS自动控制系统，它可以把所有数据都采集下来，但是有一个问题是很多数据是重复的、无效的，导致处理工作量非常大。

另一个比较大的问题是，人工智能技术大多是基于概率模型的，所以对一些现象和结果不能提供充分解释。所以无论制*行业还是化学领域，都有一定的特有知识、机理或者机制为标准，并不是所有问题都可以单纯用人工智能技术来解决。如何将基于人工智能技术的黑箱模型与化工领域的白箱模型（比如能量守恒、物料守恒等）结合，形成一套完善的研究方法，是目前化学和制*领域都面临的难题。

交叉学科的成才之路 

翁经科：各位嘉宾走到今天进入了人工智能和化学制*领域，肯定都有自己独特的故事，所以想请大家分享一下，你们是怎么样进入到现在的职业轨道的？

杨庆怡：我的职业轨道比较简单，主要是幸运。我本科毕业以后就到美国读博士，博士毕业后就在GSK制*公司工作几年，然后来到辉瑞，一直从事计算化学工作。我们团队对AI非常感兴趣，也投入了很多研究，想发掘AI在制*上的潜力。

杨东：我本身是做生物信息学的，我的导师的课题组主要是做癌症研究。癌症非常复杂，每个人的肿瘤几乎完全不相同的，因为携带有不同的基因突变。科学家近几十年针对这些不同的突变开发出了上百种抗癌*物，但是癌症对症下*的问题到现在也不令人满意。

传统的办法是利用生物标记物判断病人是否适合某种*物。到现在为止，这个效果也不是特别令人满意。我最早接触到人工智能，是2016年AlphaGo战胜世界冠军的时候。

我发现AlphaGo能处理非常复杂的模式，当时就想可以通过人工智能的办法学习人类不同肿瘤基因组，实现对肿瘤患者的个性化用*。

于是我开始学习人工智能的知识，也开始写代码来实现人工智能的算法。研究过程中我发现光有病人肿瘤信息是不够的，还要把抗癌*物化合物的信息也融入进来。所以我又想办法学习了化学，把抗癌*物化合物的信息整合收入到人工智能体系里面，希望*效预测能做得更加准确。

所以我为了自己科研的目标，学习了不是自己主专业的知识。我一开始觉得人工智能离生物特别远，其实当真正投入到科研当中，感受到想要实现一个目标的时候，就不要考虑太多，就把自己的精力专注在知识里，哪怕不是这个领域的，认真学习还是能够慢慢的掌握。并且AI现在还是起步阶段，没有特别多知识需要积累。我建议大家不需要害怕，大胆去尝试，认真读文献，亲自做实现，最终还是能达到自己研究的目标。

李成涛：我从本科到博士一直在从事人工智能领域的研究，在博士期间萌生了创业的思想，后来才转向人工智能和化学这个交叉领域，然后创立了星*科技。我本科一直在学计算机，化学基础有限。为了多了解领域知识，上过课，看过书，现在对人工智能+新*研发领域有了对框架的整体了解。

2019年初，我提前毕业然后做了这家公司，到现在也就摸爬滚打了一年半，还在不断学习和进步中。作为原本是人工智能专业的人，要进入化学领域或者制*领域其实是有一定门槛的，当时花了很多时间，但我觉得这件事情确实很有意义也很有意思。就我个人经历而言，假如你是做AI的人，对其它领域感兴趣，不妨多花一些时间了解，坚持去做。

申威峰：我过去的科研方向是计算机辅助化工生产，对化工生产过程进行模拟、优化和控制，这和人工智能还是比较接近的。2016年回国后，我们团队开始进入人工智能方向。化工行业很多高端产品需要国外进口，因为国内的技术比国外差很多。但是现在我们可以通过更智能的工具来辅助精准决策，从而提高产品质量。

关于化工领域的人才培养，这个方向是交叉学科，需要同时学习两个学科的知识和技能。我呼吁国内高校开办相应的交叉专业，目前有人工智能专业兴起，但是交叉的专业还没有，所以开设交叉专业，配置相应的课程和教学计划。在学生学习化学知识的同时，可以加强数学理论、化学信息、软件开发相关课程的学习，这样才可以适应未来对交叉学科领域人才的需求。

裴剑锋：我是学生物出身，当时比较喜欢计算机，自学了很多计算机的知识，博士的时候转到计算机辅助设计，我一直在这个方向上走。关于交叉人才培养，有*学和化学基础的可以多学习一些人工智能的知识。关于交叉人才培养，无论是学*学、学化学，可以先在专业方向打好基础，再学习人工智能知识。

北大前沿学科研究院是国内第一家专业以交叉学科为主的研究院，注重培养各方面的交叉人才。如果想进入这个行业，希望同学们多开发一些底层的算法或者代码，少在别人基础上发展，这对于中国的学科发展非常重要。

制*、化学和AI的未来十年

翁经科：请各位预测，十年以后制*、化学、人工智能的未来发展前景。

杨庆怡：未来很重要的一个发展方向是数据变得越来越多，化学数据库平台可以给化学家和生物化学家提供很大的便利。在化学信息学的基础上，如果AI技术能够从信息里面探索出真正的知识，更一步将数据变成知识，相信能够带来更大的突破。比如，更准确地预测分子结构，更高效率地找到初始小分子候选清单，这对小分子和靶点识别的研发非常有用。

杨东：现在化学新*的研发已经开始运用计算机的算法来辅助*物设计进行虚拟的筛选模式。目前可供计算的范围或者预测能力还比较有限，还是要大量依靠人工做实验去验证。

十年以后，很可能人们还是以计算机结合实验验证的模式进行，唯一不同是人工智能技术的不断成熟以及数据的积累，二者的占比会发生很大变化。可能未来进行大量模拟计算预测将成为主要部分，包括靶点发现、*物筛选、优化都是由AI来完成。经过若干轮的严格模拟筛选，只剩下很少的分子，我们才会人工做实验来合成，然后验证安全性和有效性。

李成涛：十年之后，人工智能的发展主要在三个方面，分别是算法、数据和算力。算法就不用说了，也很难预测，但是相信会有长足发展。第二是数据，我们现在有很多方式积累数据，比如实验室做的实验数据可以作为积累，当然也有高通量的实验平台，这也为积累数据提供了便利。

数据量足够之后，机器学习模型可以拟合到和自然更贴切，这样输出结果相对就会更好。第三是算力，尤其是专有芯片。比如说，现在摩尔定律暂时失效了，但是专有芯片发展还是很快的。相信十年之后人工智能会对整个制*和化学领域产生非常深远影响，具体就体现它能算的更快、规模更大、算的更准。

裴剑锋：如果GeneralIntelligence未来十年发展的很好的话，场景就非常乐观。比如在计算化学和化学机制的预测上，可以看到机器学习，量化和密度泛函理论结合的很好，数据量足够的时候，计算精度已经接近那个精度了，并且它的速度很快。 

如果采用不断迭代的方法，也许我们可以推动量化计算或者模拟它的体系的增大，对理论化学，这是非常有用的。另外，可能更多的数据大家会去注意积累，中国要成立国家数据中心，这也是非常重要的。可能十年后真的会产生一些比较大的突破。

General的东西，我最希望它在自然语言处理上产生巨大突破，这样真的是能够帮我们读文献，把这么多散乱的非结构化的信息，组织成有用的知识。这无论对哪个行业，对制*行业都是非常重要。

申威峰：以后基于人工智能的化学产品的开发软件或者是化工辅助决策软件会大量出现，科技工作者可以利用这些工具快速筛选想要的分子结构、产品配方、合成路线等，大大提高合成效率，保证高纯度产品。

同时，做化学合成或者*物合成的一些重复劳动力的科研工作者可能会减少，并将人才转移到从事人工智能和化工*物结合的方向上。人工智能技术不仅可以加速研究的进程，同时可以向着更绿色、更健康、更便捷的方向发展。

AI如何和制*、化工产业对接

翁经科：人工智能如何和制*、化工产业对接，以及学术界如何与工业界对接？

申威峰：对于化工方向，首先可以开发人工智能辅助的软件，帮助企业合成和分离过程的决策。另一方面，化工是一个质控系统，可以借助人工智能和化工制造系统结合，形成自优化、自诊断的智慧化工系统。

我们要基于人工智能大数据、物联网，化工厂的设备监测技术融合，来构建一个智慧化工决策系统，开发能够分析化工厂企业的在线数据，开发适用于物联网的传感器，开发质控系统和人工智能的交互平台，形成决策软件包，这样可以帮助企业在化工过程中化工厂里面优化生产效益、减少能耗，控制生产风险，同时提高产品质量，我认为可以通过这种方式来对接。

李成涛：关于人工智能如何和现有的制*或者化工产业对接，分两个方面，第一个方面从人工智能角度来讲，很多做人工智能的毕竟不是出身于*物研发或者化工产业，所以他对化工产业、*物研发的了解相对有限，需要多交流。比如说产业的痛点，人工智能能解决的问题，能提供什么产品，这对于企业非常重要。另外，从制*和化工产业角度来讲，多交流也非常有益。现在对人工智能了解相对比较少的领域专家，他们可能对其期待不高或不切实际。

杨东：人工智能现在存在可解释性问题，这个问题涉及医*、健康领域时，人们往往会比较谨慎。当人工智能预测一个*物没有副作用、没有毒性，虽然数据测试正确率很高，但是如果不能说明为什么没有毒性，大部分人都会持有保守态度，可能还需要时间检验，因为只要有1%的差错率都会带来严重后果。另一方面，学术界关心如何把化合物更好地进行表征，即使图神经网络比之前的分子指纹方法要好很多，已经能表征一些结构信息，但是也损失了一些化合物的信息，因为它只表征了二维信息甚至*部信息。要把整个化合物的结构以及影响生物活性的属性更好的表征成为数字化的信息输入神经网络，需要学术界进一步的开发和研究，可能会进一步提高化学合成的的预测准确度。

来源：未来论坛（ID：futureforum）

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*数据整理于网络及院校公开数据，如有变动，请以官网最新信息为准。

学校名称为合肥工业大学，简称合工大；英文译名为HefeiUniversityofTechnology，英文缩写为HFUT。

学校是一所公办普通本科院校，是国家教育部直属全国重点大学、国家“双一流”学科建设高校、国家“211工程”重点建设高校和“985工程”优势学科创新平台建设高校，是教育部、工业和信息化部与安徽省共建高校，国防科工*与教育部共建高校。

学校本科招生采用“合肥工业大学”(国标码10359)和“合肥工业大学（宣城校区）”（国标码19359）两个名称，分别有独立的招生院校代码，招生时分别录取，考生填报志愿时应分别填报，占两个院校志愿。毕业时所颁发毕业证书和学士学位证书的学校名称均为合肥工业大学，证书种类均为普通高等教育毕业证书。本科办学地点分为合肥校区和宣城校区。合肥校区地址：安徽省合肥市包河区屯溪路193号、安徽省合肥市蜀山区丹霞路485号；宣城校区地址：安徽省宣城市宣州区薰化路301号。

合肥工业大学是中华人民共和国教育部直属全国重点大学，教育部、工信部和安徽省**共建高校，国防科工*与教育部共建高校。学校创建于1945年，1960年被中共中央批准为全国重点大学。刘少奇、朱德、董必武、陈毅、邓小平等老一辈无产阶级革命家先后来校视察指导工作，邓小平同志在1979年亲笔为学校题写了校名。2005年成为国家“211工程”重点建设高校，2009年成为国家“985工程”优势学科创新平台建设高校，2017年进入国家“双一流”建设高校行列。

学校深怀“工业报国”之志，秉承“厚德、笃学、崇实、尚新”的校训，以“培养德才兼备，能力卓越，自觉服务国家的骨干与领军人才”为人才培养总目标，形成了“工程基础厚、工作作风实、创业能力强”的人才培养特色。学校培育践行“爱国爱校、笃学问道、团结合作、尽己奉献、追求一流”的校园文化，不断深化教育教学改革，人才培养质量持续提高。学校已经成为国家人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新和国际合作交流的重要基地。

学校坚持依靠教师办学，重视教师队伍建设，已拥有一支包括中国工程院院士、国家“千人计划”、中组部“万人计划”领军人才、“万人计划”教学名师、教育部“长江学者”特聘与讲座教授、国家杰出青年科学基金获得者、国家级教学名师、长江青年学者、国家优秀青年科学基金获得者、“万人计划”青年拔尖人才、国家“百千万人才工程”、教育部“新世纪优秀人才支持计划”等百余人各类高层次人才的高水平师资队伍。

学校重视学生德智体美劳全面发展。目前在校全日制本科生3.2万余人、硕士和博士研究生1.3万余人，拥有全国大学生“小平科技创新团队”2个，学生在“互联网+”大赛、“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛与“创青春”全国大学生创新创业大赛等各类赛事中取得包括金奖在内的一系列优异成绩。学生桥牌队多次代表中国青年队参加国际比赛并取得优异成绩;大学生艺术团多次参加“五月的鲜花”全国大学生文艺汇演。

学校现有4个国家级实验教学示范中心、1个国家级虚拟仿真实验教学中心、3个国家级工程实践教育中心。学校先后入选全国首批“深化创新创业教育改革示范高校”、“全国高校实践育人创新创业基地”、教育部“卓越工程师培养计划”首批试点高校、全国首批高校共青团“第二课堂成绩单”试点单位、“全国创新创业典型经验高校”、教育部首批大学生网络文化工作室。

学校现有16个博士学位授权一级学科、1个工程博士学位授权，其中包括3个国家重点学科和1个国家重点(培育)学科;38个硕士学位授权一级学科、11种专业学位授予权;现有(联合)国家重点实验室(培育)和国家工程实验室各1个、教育部重点实验室1个、教育部工程研究中心5个、国家地方联合工程研究中心3个、国家地方联合工程实验室和国家国际科技合作基地各1个。

学校坚持面向国家战略需求和国际学术前沿，在国家自然科学基金创新研究群体项目、国家重点研发计划项目、重大仪器专项等项目上不断取得突破，多项成果在国家重点工程和国防工程中得到应用。科技成果转移转化规模位居全国高校前列，先后获得多项国家科学技术奖、首届全国创新争先奖等重大奖项。

学校与美国、俄罗斯、德国、英国、法国和日本等国家和地区的五十多所世界知名大学建立了交流合作关系，每年与多所国(境)外大学开展合作办学和学术交流。学校现有来自五十多个国家的留学生在校学习。

学校在安徽省省会合肥市设有屯溪路校区、翡翠湖校区、六安路校区和合肥工业大学智能制造技术研究院，在安徽省宣城市设有合肥工业大学宣城校区。学校先后荣获第四届全国文明单位和首届“全国文明校园”等多个荣誉称号。

面向未来，合肥工业大学坚定不移以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，坚持中国特色社会主义教育发展道路，坚持社会主义办学方向，坚持*对学校工作的全面领导，坚持以立德树人为根本任务，全面推进内涵发展，全面深化综合改革，全面推进依法治校，全面从严管*治*，为建设中国特色国际知名的研究型高水平大学和一批世界一流学科而努力奋斗!

1.大学名单【省市大学名单｜本科大学名单｜专科大学名单｜大学名单汇总】

2022石油工程技术专业大学排名最新高职专科学校哪个好

2022油气开采技术专业大学排名最新高职专科学校哪个好

2022导航与位置服务专业大学排名最新高职专科学校哪个好

2022测绘地理信息技术专业大学排名最新高职专科学校哪个好

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2022清洁生产与减排技术专业大学排名最新高职专科学校哪个好

2022农村环境保护专业大学排名最新高职专科学校哪个好

【解析】七大典型地区生物医*产业布*及扶持措施

导语：生物医*是生物经济的核心产业，也是全球创新最为活跃、发展最为迅猛的战略性新兴产业之一，具有高度的战略性、带动性和成长性，已成为各地招商引资关注的重点产业。本文梳理了上海、深圳、广州、苏州、杭州、成都、武汉等城市生物医*产业发展概况、产业布*、扶持措施，以供参考。

01

上海市

产业概况

产业布*

从产业布*来看，上海深化“1+5+X”为主体的生物医*产业空间布*，“1”即为张江生物医*创新引领核心区，重点发展创新*物、高端医疗器械和生物技术服务等的研发转化制造产业链；“五大特色产业区”即临港新片区精准医疗先行示范区（重点发展生物制*、高端数字化医疗器械、健康服务等领域）、东方美谷生命健康融合发展区（重点发展疫苗、现代中*、医美产品等领域）、金海岸现代制*绿色承载区（重点发展高附加值原料*、新型制剂、抗体*物、免疫治疗、细胞治疗等领域）、北上海生物医*高端制造集聚区（重点发展高端医*制造、高端医疗器械装备生产、现代医*物流等领域）、南虹桥智慧医疗创新试验区（重点发展智慧医疗高端产品、国际医疗高端服务和医*流通枢纽等领域）；“X”特色产业载体即支持徐汇、普陀、松江、嘉定、青浦等区发展生物医*产业，培育徐汇枫林湾临床研究区、普陀生命健康城、嘉定医学影像与精准医疗集聚地、青浦区生命科学园、G60生物医*基地和化工区生物材料制造等一批“X”特色产业载体，促进生物医*细分领域加快“专精特新”发展。

02

深圳市

产业概况

深圳作为首批国家生物医*产业基地和国家自主创新示范区，生物医*产业已连续多年位列国内前十位，处于我国生物医*产业的第一方阵。2022年，深圳市生物医*与健康产业集群实现产业增加值676.8亿元，增长6.7%。2022年1月1日至12月8日，深圳有63个*物获得国家*监**品审评中心临床试验许可，24个申报仿制*获得受理。

目前，深圳已基本形成较为完整的生物医*产业链，在细分领域已涌现出海王生物、海普瑞、翰宇*业、北科生物、信立泰等一批国家级龙头企业和创新型企业。深圳南山高新区、坪山国家生物产业基地两大产业集聚区已初步形成，广东省小分子新*创新中心等一批创新载体快速发展。

从产业布*来看，深圳生物医*产业集群布*在坪山、南山、福田、龙岗、光明和大鹏六个区。坪山区定位为核心集聚区，推动生物创新*、高端制剂、疫苗、细胞治疗和基因治疗等前沿领域形成集聚，推动传统制*加工向研发生产一体化转变，打造“研发+转化+生产”的全链条生态体系。南山区定位为产业引领区，依托高校和总部企业研发攻关重大创新*，发挥创新引领作用。

福田区定位为创新政策探索区，把握河套深港科技创新合作区政策先行的契机，紧密对接香港科技资源，结合人工智能等产业优势重点发展创新*物研发，打造生物医*政策“试点”区域。

龙岗区定位为生物*创新发展先导区，主要开展抗体*物、细胞治疗和基因*物等生物*研发生产。

光明区定位为技术创新区，依托重点企业及创新载体，重点开展生物制品研发和技术创新。大鹏新区定位为精准医疗先锋区，依托深圳国际生物谷、深圳国际食品谷等产业空间和创新载体，重点开展精准医疗、检验检测等前沿领域的研究。

03

广州市

产业概况

广州生物医*产业是全国首批战略性新兴产业集群，2022年，广州生物医*与健康产业增加值1651亿元，占GDP比重5.7%，同比增长8.5%，在医学检测、现代中*、干细胞与再生医学等细分产业领域全国领先。

广州已吸引各类生物医*企业超过6000家，集聚了广州实验室、中科院广州生物医*与健康研究院、生物岛实验室、华南生物研究院、广东省新黄埔中医*联合创新研究院等一批聚焦生物医*产业前沿的创新研发机构。全市三甲医院超40家，机构数量、医术水平、医生素质等方面居全国各省市前列。

作为广州生物医*产业核心区，黄埔区、广州高新区聚集阿斯利康、赛默飞、百济神州等国内外生物医*与大健康企业超4000家，营收超2000亿元，规上企业产值占全市约60%。

从产业布*来看，当前，广州生物医*产业已形成了研发在生物岛、中试在科学城，制造在知识城的“三中心辐射多区域”产业链发展格*。除此之外，粤港澳大湾区（越秀）生命健康产业创新区、荔湾粤港澳大湾区医*健康综合试验区、“白云美湾”美丽健康产业园正拔节生长，南沙生物谷、健康谷的生物科技产业也迈上了集聚发展的快车道，共同推动广州形成全域布*、各有侧重、相互协同、特色鲜明的生物医*与健康产业空间格*。

04

苏州市

产业概况

生物医*产业是苏州的“一号产业”，在创新医*和高端医疗器械等方面都具有极强的竞争力。

截至目前，国家*监*已批准202个创新医疗器械产品，其中所在地为江苏的创新医疗器械共有27个，占比13.36%；所在地为苏州的创新医疗器械共有20个，占江苏全省创新产品74.07%，占全国9.90%。

苏州已集聚生物医*企业超3800家，拥有规上企业569家，2022年规上产值达2188亿元，5年产值规模翻番，与北京、上海、深圳同列全国第一方阵。

全市共4个产业园区入围全国生物医*产业园区50强，数量全省第一。全球医*10强中5家、医疗器械10强中5家均在苏落户。

2022年年底，工信部公布的45个国家先进制造业集群名单，苏州生物医*及高端医疗器械集群入围，正式跻身“国家队”。

从产业布*上来看，苏州明确了“做强两核、做大多极”的区域布*，“两核”即为苏州工业园区和苏州高新区，苏州工业园区重点发展创新*物、生物技术及新兴疗法和医疗器械三大产业集群，苏州高新区重点发展体外诊断、生物医用材料和植介入器材、医学影像设备、治疗设备、康复类医疗器械等五大细分领域；多级即立足现有产业基础、创新基础和空间分布，系统谋划吴中诊断检测及医*加速基地、昆山小核酸及生物医*产业基地、太仓医*生产性服务业基地、常熟创新化*和手术设备基地、张家港骨科材料特色基地、相城智慧医疗及治疗设备基地、吴江特色*研发基地。

扶持措施

05

杭州市

产业概况

生命健康产业是杭州重点打造的五大产业生态圈之一。2022年，全市生物医*规上工业企业240家，工业总产值1150亿元，同比增长17.3%。杭州钱塘新区作为浙江省首个省级新区和杭州市生物医*产业发展的核心区，目前已集聚生物医*企业1600余家，全球十大知名*企有7家落户。

2022年，钱塘生物医*产业营收突破500亿元，占全市近一半；特别是钱塘区主导发展生命健康产业的功能平台——杭州医*港，已发展成为全省唯一集“万亩千亿”新产业平台、省级特色小镇、全省生物医*与医疗器械产业集群核心区于一体的产业功能区。

从产业布*来看，杭州生物医*产业已经形成“一核四园多点”的空间规划：钱塘区布*生物医*全产业链；高新区（滨江）重点发展高端医疗器械和创新*研发等领域；萧山区重点发展生物医*CDMO、高端医疗器械、数字医疗等领域；余杭区重点发展医疗器械、创新制*、AI医疗等领域；临平区重点发展医疗器械、创新制*等领域；临安区以天目医*港为核心，瞄准特色原料*、重点化学*物及生物技术*物等项目，推进生物医*特色发展。

扶持措施

06

成都市

产业概况

产业布*

扶持措施

07

武汉市

产业概况

产业布*

扶持措施

现代制*技术

[摘要]生产过程的控制包括工艺保证和现场监督，即首先要有先进、合理、稳定的生产工艺，其次要严格执行批准的生产工艺

一、工艺技术分析管理

工艺技术分析管理一般按照公司、车间二级进行。

若企业规模比较小(产值在1亿元以内)或生产剂型(品种)比较单一，则可将二级分析合并进行。

1、公司级工艺技术分析

公司级工艺技术分析主要是分析考核各车间产品质量、技术经济指标和技术进展情况，找出主要矛盾和薄弱环节，提出解决办法，总结规律性的经验，指导全公司的生产技术工作。

公司级工艺技术分析活动由生产总监主持，技术管理中心负责综合，会同质量部、供应部和生产车间对各项技术指标完成情况作全面分析，每月(季)组织车间和有关部门工艺技术人员召开一次分析会，并记录备查。

车间工艺技术分析主要是总结分析技术经济指标升降的趋势和原因，检查革新、技改措施和“三废”治理等进行情况和效果，提出车间可自行解决的办法、措施和要求公司组织解决的生产技术关键问题。

车间技术分析活动由车间主任主持，工艺技术主任(或工艺技术员)负责综台，对车间技术经济质量情况进行分析，及时采取相应的解决措施，促进和保证生产的稳定、均衡和技术的不断改进提高，每月末组织班组长和技术、设备等管理人员召开一次分析会，并记录备查。

由技术管理中心结合本公司的生产技术组织水平和近年的实际完成情况，编制较为进步、台理的各产品技经计划指标，经生产总监批准由公司下达各车间和有关科室执行。

技术管理中心应于月、季、年终编写全司技术经济指标完成情况报表，并写出技术分析文字资料，主送生产总监，同时抄送各生产车间和财务，以推动和加强对工艺技术的指导。

1、成品率

成品率是指生产企业在生产产品的过程中，根据产品产出的合格成品情况与核定的产品材料总投入量，所确定的一定比率关系。

中*与西*成品率的计算方法不同，中*一般是规定理论产量只能投规定的处方量，中*成品率=实际产量/理论批量*100%;西*一般以主*含量的标示量来定规格，西*成品率=实际产量/理论产量*100%，其中理论产量=原料折纯量，觎格。

通过考察成品率可计算出实际收率和每件产品的原辅料实际成本，与定额或历年实际成品率比较可知生产水平提高或降低了。

中*成品率以B颗粒为例，每1400kgB*材，生产1000kgB颗粒，每袋装10g，见表1。

其中，理论出膏率和理论成品率为历年平均值，作为标准数值，以标准数值的±1%作为控制范围，将不同批号出膏率、成品率与之比较，超出范围说明生产出现了异常。

至于是*材质量或生产过程造成异常则要进一步查找原因。

中*材的加工得率是指一定量的原*材经过加工炮制整理后得到净*材的重量与领用原*材量的比率关系。

通过计算得率并与定额或历年生产实际得率比较，可了解原*材的质量。

以酒制山茱萸为例，取山茱萸，除去杂质和残留果核，得山茱萸肉，每100kg山茱萸肉加20kg黄酒，拌匀，置蒸煮锅内，蒸至酒吸尽，取出，干燥。

以定额的±2%作为控制范围，将不同批号的得率与之比较，超出范围说明生产出现了异常。

中*出粉率是指处方量的净*材经过干燥、灭菌、粉碎后得到*材细粉的重量与投入处方量的比率关系。

通过计算出粉率并与定额或历年生产实际出粉率比较，可了解净*材的质量和粉碎等工艺损耗。

以W丸为例，20味*中的熟地黄等8味粗粉碎，乌鸡等12味加黄酒炖后与那些粗粉混匀，干燥，再粉碎成细粉。

以定额的±1%作为控制范围，将不同批号的得率与之比较，超出范围说明生产出现了异常。

灌装成品率是指液体制剂经过配制、过滤、灌装后得到的量与配制量的比率关系。

通过计算灌装成品率并与定额或历年生产实际灌装成品率比较，可了解过滤和灌装损耗，其高低直接影响产品的成品率。

以定额的±1%怍为控制范围，将不同批号的得率与之比较，超出范围说明生产出现了异常。

提取含量转移率是指一定量的净*材经过提取、浓缩、精制后得到的浸膏中所含有效成分总量与净*材中所含有效成分总量的比率关系。

通过考察提取含量转移率并与定额或历年生产实际提取含量转移率比较，可了解提取是否完全。

以提取黄芩为例，以定额的±5%作为控制范围，将不同批号的得率与之比较，超出范围说明生产出现了异常。

提取浸膏得率是指一定量的净*材提取、浓缩、精制后得到的浸膏量与投入的净*材量的比率关系。

通过考察提取浸膏得率并与定额或历年生产实际提取浸膏得率比较，可了解*材的质量、提取是否完全。

提取乙醇消耗是指提取工艺投入的乙醇经回收后得到的乙醇量与投入量之间的差异。

通过考察提取乙醇消耗并与定额消耗比较，可了解提取、回收等过程的乙醇损耗。

将每月的实际投入量减去月底的盘存量即为当月实际消耗量。

每月的节约(或超耗)数乘以每公斤乙醇的价格，则可得出每月的盈亏金额。

西*原料消耗定额是指生产一定量的产品允许耗用的纯西*原料量。

因西*原料一般比较贵重，考察西*原料实际消耗是否超定额更能直接反映原料成本的盈亏。

若固定纯西*原料的价格，将每批西*原料盈亏数乘以价格，则得到每批的盈亏金额。

工艺损耗是指原料至半成品、半成品至成品等各工序的生产工艺损耗与检验误差的和。

考察工艺损耗能直观的反映各工序的损耗，便于进行过程控制。

以某公司三个胶囊产品全年各工序损耗为例，见表8。

如*粉的质量(轻重，颗粒的粗细)，胶囊的质量，填充设备等可影响填充工序损耗，通过实际损耗与定额或历年损耗比较，可发现生产过程是否正常，不正常是哪个工序出了问题。

做好制*企业工艺分析的前提是要结合本企业实际生产剂型、品种建立相应的详尽的生产台账，并如实填写相应数据。

根据本企业的生产实际选择相应的技术经济指标进行分析，技术经济指标可以根据历史生产水平或理论水平而定，要切合实际并有一定的水平。

各个企业可以根据自身的生产规模选择分析频次，生产车间的工艺技术员应对每批产品进行分析，月度召开车间级工艺技术分析会;公司级工艺技术分析可以分月底，季度，半年度和度分析。

[摘要]生物制*是以基因工程为基础的现代生物工程，即利用现代生物技术对DNA进行切割、连接、改造，生产出传统制*技术难以获得的生物*品。

而现代生物技术是以基因为源头，基因工程和基因组工程为主导技术，与其他高技术相互交叉、渗透的高新技术。

本文详细论述了现代生物技术在制*行业的研究进展况，指出生物制*业是目前生物技术发展最活跃，进展最快的产业之一，21世纪是生物制*行业飞速发展的时代。

一、生物技术制*现状

1.1非基因工程生化物

此类*物有脑蛋白水解物注射液、玻璃酸钠、分子肝素钙、分子肝素钠、促肝细胞生长素、蚓激酶、甘糖酯等共97种。

1.2先导化合物

以天然产物为先导化合物，通过组合化学技术合成大量结构相关的物质，建立有序变化的化合物库，供*物筛选和*效关系研究用。

1.3生化制*中先进分离分析技术的运用

多种层析(如亲和层析、高效液相层析)、超速离心等技术的`运用，可成功地制得高纯度的生化*物。

如尿激酶、胰岛素、重组人胰岛素、激肽释放酶、辅酶A、肝素钠等都是通过这种技术使*效得到较大的提高。

1.4应用生物技术、化学合成、结构后修饰研究开发新*

应用上述技术系统综合研制开发的新*，主要有以下各类*物：1)多糖类，如玻璃酸钠、香菇多糖、低分子肝素等;2)酶及酶抑制剂类，如门冬酚胺酶、葡激酶、人胰蛋白酶抑制剂、胶原酶、降纤酶等;3)多肽类，如人降钙素、鲑鱼降钙素等;4)细胞因子类，如白介素-6、肿瘤坏死因子、神经生长因子、血小板生成素等;5)结�购笮奘卫啵缧奘蚊哦影访浮⑿奘纬趸锲缁傅取?1.5应用生物技术改造传统制*工艺

微生物发酵是制*工业生产微生物*品的重要手段。

微生物转化是利用微生物产生的特异酶完成特定的生化反应，使有机物转变成工业产品。

计算机技术的发展和向*物化学学科的渗透，促进了*物设计的发展。

计算机辅助*物设计利用了计算机快速、全方位的逻辑推理功能、图形显示控制功能，并将量子化学、分子力学、*物化学、生物化学和信息科学结合起来，研究受体生物分子与*物结合部位的结构与性质、*物与受体复合物的构型和立体化学特征、*物与受体结合的模式和选择性、特异性、、*物分子的活性基团和*效构象关系等，从*物机理出发，改进现有生物活性物质的结构，快速发现并优化先导化合物，使其尽早进入临床前研究，减少传统的新*研究的盲目性，缩短新*研制的时间。

组合化学是近20年发展起来的一种合成大量化合物的新方法，它是建立在高效平行的合成之上，在同一个反应器内使用相同条件同时制备出多种化合物，建立各类化合物库的策略。

组合化学通常采用操作、分离简便的固相化学合成。

化学合成技术在新*发现过程中发挥着十分重要的作用。

近年来由于有机化学学科新理论、新反应、新技术不断发现，使得合成反应具有化学选择性成为现实，并促进了*物合成技术的快速发展，其中手性合成技术使新*研制的领域不断扩大。

生物技术*物是指利用DNA重组技术或单克隆抗体技术或其它生物技术研制的蛋白质、抗体或核酸类*物，它是目前生物技术研究最为活跃的领域，给生命科学的研究和生物制*工业带来了革命性变化。

重组DNA技术又称基因工程，是将染色体分离、纯化的DNA或人工合成的DNA结合，构成重组DNA，再转化导入宿主细胞内进行无性繁殖，筛选出能表达的蛋白质活性细胞，加以纯化、扩增成为克隆，并表达产生出人类需要的产物。

*物学家利用重组DNA技术大量生产生物技术*物，如多肽、蛋白质类、酶类*物和疫苗，并定向改造生物基因结构、构建高产菌株、改造传统制*工艺。

以杂瘤技术为基础的单克隆抗体技术，为得到稳定的抗体提供可能，单克隆抗体是由一个杂交瘤细胞及其子代产生的抗体或是由单个B淋巴细胞分泌的、针对单一抗原决定簇的均质单一抗体，它具有单一、特异与纯化的特性。

单克隆抗体它主要用于免疫诊断，定向给*及配制家庭检测试剂盒及体内微量成分和*物的测定，在治疗上有很大的治疗前景。

有些单克隆抗体已被用作治疗疾病的*物，用酵母表达抗体的可变区，生产人源化的单克隆抗体作为治疗*物的方案正在实现中。

生物技术的发展不仅推动了*物制造工艺的改进，而且极大地促进了人们对疾病的发生和治疗机制的认识，从而为新*的筛选与发现确定了更多更新的治疗作用的靶物质。

些发现使治疗*物对疾病的治疗具有全新的作用机制。

重组DNA技术和治疗靶的结构细节研究，为新*发现提供了更多的高效途径。

1983年第一个生物技术*物人胰岛素上市以来，到2000年国际上已有116种生物技术*物上市，还有2600多种的生物技术*物处在早期临床试验或处于实验室早期观察阶段。

2000年生物技术*物销售额已经超过300亿美元，约占同期*品市场销售额的10%。

医*科学的迅速发展新*层出不穷，用*复杂性越来越高，用*引起的社会问题也越来越多，应避免不合理使用*物，防止不良反应的发生，处方*一定不要不合理使用。

合理使用*物不仅可以减少、降低*物的不良反应，还能避免*品乃至医*资源的浪费。

不合理用*不仅导致机体不良反应和*源性疾病大量增加，同时也影响治疗技术的提高，严重阻碍现代卫生事业的发展。

合理用*是医师、*师、护师、病人、*物和环境相互作用的结果，任何一方有关人员不合理用*都会影响其他人员的努力造成前功尽弃。

迄今为止，人类还不能达到研制出的*物完全有益无害，因此，只有加强对*物使用权限、过程和结果的监管，力求应用得当，趋利避害，才是合理用*的意义所在。

安全性是合理用*的首要条件，*物性损害现已成为主要致死疾病之一，仅次于心脏病、癌症、慢性阻塞性肺病、脑卒中。

*物性损害已对人类健康构成威胁，成为一个全球问题，引起人们的广泛关注。

*物的安全性日益重要，*物的安全性不是*物的毒副作用最小，或者是无不良反应，这类绝对概念，而是强调让用*者承受最小的治疗风险，获得最大的治疗效果。

人们使用*物就是通过*物的作用达到预定的目的。

不同*物由于不同的场合其有效性的外在表现明显不同，对于医学用途的*物治疗要求的有效性在程度上也有很大差别，判断*物的有效性指标有多种，临床常见的有治愈率、显效率、好转率、无效率等。

经济地使用*物强调以尽可能低的治疗成本获得较高的治疗效果，并不是尽量少用*或者用廉价*品，应当是单位使用用*效果所投入的成本应尽可能低。

适当性强调因人而异的个体化用*原则，有些*物还应精心设计适当的初始剂量和维持剂量，密切观察病人的用*反应，及时调整剂量、给*途径，确定双方都可以接受的现实条件下，可以达到的用*目标。

即根据用*对象，选择适当的*品，在适当的时间以适当的剂量和用*途径，达到适当的治疗目标。

[1]马志英.新理论新方法影响下的制*新技术发展.卫生职业教育.2005.

[3]凌沛学.中国生化制*的回顾和展望.中国医*工业杂志.2010.

【现代制*技术】相关文章：

什么是生物制*技术?

生物*物是指运用微生物学、生物学、医学、生物化学等的研究成果，从生物体、生物组织、细胞、体液等，综合利用微生物学、化学、生物化学、生物技术、*学等科学的原理和方法制造的一类用于预防、治疗和诊断的制品。生物*物原料以天然的生物材料为主，包括微生物、人体、动物、植物、海洋生物等。随着生物技术的发展，有目的人工制得的生物原料成为当前生物制*原料的主要来源。如用免疫法制得的动物原料、改变基因结构制得的微生物或其它细胞原料等。生物*物的特点是*理活性高、毒副作用小，营养价值高。生物*物主要有蛋白质、核酸、糖类、脂类等。这些物质的组成单元为氨基酸、核苷酸、单糖、脂肪酸等，对人体不仅无害而且还是重要的营养物质。生物*物的阵营很庞大，发展也很快。目前全世界的医*品已有一半是生物合成的，特别是合成分子结构复杂的*物时，它不仅比化学合成法简便，而且有更高的经济效益。半个世纪以来微生物转化在*物研制中一系列突破性的应用给医*工业创造了巨大的医疗价值和经济效益。微生物制*工业生产的特点是利用某种微生物以“纯种状态”，也就是不仅“种子”要优而且只能是一种，如其它菌种进来即为杂菌。对固定产品来说，一定按工艺有它最合适的“饭”—培养基，来供它生长。培养基的成分不能随意更改，一个菌种在同样的发酵培养基中，因为只少了或多了某个成分，发酵的成品就完全不同。如金色链霉菌在含氯的培养基中可形成金霉素，而在没有氯化物或在培养基中加入抑制生成氯化的物质，就产生四环素。*物生产菌投入发酵罐生产，必须经过种子的扩大制备。从保存的菌种斜面移接到摇瓶培养，长好的摇瓶种子接入培养量大的种子罐中，生长好后可接入发酵罐中培养。不同的发酵规模亦有不同的发酵罐，如10吨、30吨、50吨、100吨，甚至更大的罐。这如同我们作饭时用的大小不同的锅。我们吃的维生素、红霉素、洁霉素等，注射用的青霉素、链霉素、庆大霉素等就是用不同微生物发酵制得的。医*上已应用的抗生素绝大多数来自微生物，每个产品都有严格的生产标准。预测生物制*的研究进展，它将广泛用于治疗癌症、艾滋病、冠心病、贫血、发育不良、糖尿病等多种疾病。

*品生产技术是什么？

*品生产技术是指主要研究*品生产、*品检验、*品营销等方面基本知识和技能，进行*品合成加工、过程控制、生产管理、质量检测、市场营销等。

例如：疫苗、蛋白与核酸*物生产与检测，动物类中*、矿物类中*、中成*等的鉴定，*品研制与营销等。

制*工艺学微生物菌种分离纯化可用方法有什么和什么

1、倾注平板法首先把微生物悬液通过一系列稀释，取一定量的稀释液与熔化好的保持在40~50°左右的营养琼脂培养基充分混合，然后把这混合液倾注到无菌的培养皿中，待凝固之后，把这平板倒置在恒箱中培养。单一细胞经过多次增殖后形成一个菌落，取单个菌落制成悬液，重复上述步骤数次，便可得到纯培养物2、涂布平板法首先把微生物悬液通过适当的稀释，取一定量的稀释液放在无菌的已经凝固的营养琼脂平板上，然后用无菌的玻璃刮刀把稀释液均匀地涂布在培养基表面上，经恒温培养便可以得到单个菌落。3、平板划线法最简单的分离微生物的方法是平板划线法。用无菌的接种环取培养物少许在平板上进行划线。划线的方法很多，常见的比较容易出现单个菌落的划线方法有斜线法、曲线法、方格法、放射法、四格法等。当接种环在培养基表面上往后移动时，接种环上的菌液逐渐稀释，最后在所划的线上分散着单个细胞，经培养，每一个细胞长成一个菌落。4、富集培养法富集培养法的方法和原理非常简单。我们可以创造一些条件只让所需的微生物生长，在这些条件下，所需要的微生物能有效地与其他微生物进行竞争，在生长能力方面远远超过其他微生物。所创造的条件包括选择最适的碳源、能源、温度、光、ph、渗透压和氢受体等。在相同的培养基和培养条件下，经过多次重复移种，最后富集的菌株很容易在固体培养基上长出单菌落。如果要分离一些专性寄生菌，就必须把样品接种到相应敏感宿主细胞群体中，使其大量生长。通过多次重复移种便可以得到纯的寄生菌。5、厌氧法在实验室中，为了分离某些厌氧菌，可以利用装有原培养基的试管作为培养容器，把这支试管放在沸水0浴中加热数分钟，以便逐出培养基中的溶解氧。然后快速冷却，并进行接种。接种后，加入无菌的石蜡于培养基表面，使培养基与空气隔绝。另一种方法是，在接种后，利用n2或co2取代培养基中的气体，然后在火焰上把试管口密封。有时为了更有效地分离某些厌氧菌，可以把所分离的样品接种于培养基上，然后再把培养皿放在完全密封的厌氧培养装置中。

现代制*工业有哪些特点？

制*工业有以下主要特点，*物类型、研发投入加大、企业并购与重组、重磅炸弹*物数量增加、生物技术*物发展迅速。化学*品根据其原料来源和生产方法的不同,可分为植物化学*、化学合成*、抗生素、半合成抗生素、生物化学*等。大多数国家将生物制品如血清、疫苗、血液制品等也列入制*工业范畴。此外,兽*也属于制*工业的产品。化学*品通常按治疗用途和*理作用分类

化学制*工业的主要特点有，品种多；更新快；生产工艺复杂，原辅料多，而产量小；质量要求严格；间歇式生产方式为主；原材料和中间体易燃、易爆、有毒性；三废多，且成分复杂，危害环境。