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本文核心数据:区域竞争格局
上游减速器亚太地区资源丰富
根据Business Research Company 等公司的披露,2019年,亚太和欧洲地区已成为全球减速器最主要市场,为全球贡献了80%的减速器销量。未来,亚太地区将成为减速器行业扩张最主要的区域市场,市场份额将持续增长。预计到2023年,亚太地区将成为最大的市场,占比达到58%。
机器人产业供给以欧美国家为主
依据IFR数据,全球机器人主要消费国家有中国、美国、韩国、加拿大、墨西哥、泰国、印度等国家/地区,对应全球主要机器人出口为日本、德国、法国和意大利等国家/地区。整体来看,全球机器人出口国家较为集中,生产集中度较高,对应出口国机器人的国际竞争力较强。
具体从供给来看,在机器人领域,目前发展处于前列的国家中,西方国家以美国、德国和法国为代表,亚洲以中国、日本和韩国为代表。依据IFR数据,全球机器人企业中欧洲机器人供给商占全球总数;美洲机器人供给商占全球总数的;欧美机器人供给商合占全球总数的。
医疗机器人消费以亚太地区为主
目前美国整体服务机器人的技术和产品质量均处于世界领先地位,从整体医疗机器人市场来看,亚太地区占据了主要的市场份额,根据Grand View Research公布的数据,2021年亚太地区在医疗机器人方面的市场份额占比超50%。
从具体从产品区域分布来看,以外骨骼机器人为例,其技术的全球领先者主要分布在美国、日本、欧洲等发达地区,比如三家上市公司Ekso ionics、CYBERDYNE和ReWalk,它们已有20年及以上的技术沉淀。过去十至十五年中,技术扩散和创业企业推动了新一轮外骨骼机器人产业的发展热潮,新一批的进入者主要分布在中国、印度等国家。过去五年中,中国的外骨骼机器人创业公司在数量上增长较快,但仍处于早期阶段。
注:圆圈大小代表技术强度。
哈啰辉辉
新药研发一直是耗时又耗钱的复杂工程,但现在,科学家们似乎找到了破解之道——引进人工智能技术。
据《麻省理工 科技 评论》杂志9月3日报道,在一次引入AI技术的新药研发中,人工智能制药初创公司Insilicon Medicine的一个团队与多伦多大学的科学家合作,从开始研发新的靶向药,到完成初步的生物学验证,仅仅花了46天时间。这项研究结果已发表在本周的《自然生物技术》杂志上。
这一里程碑式的研究证实,AI 技术可以帮助加速药物开发,这意味着,专利保护期限的延长,从而提高了药物开发的经济性。如果这种方法可以推广,它将被制药行业广泛采用。
AI协助将8年药物研发时间缩短到46天
基于两种流行的人工智能技术,生成对抗网络和强化学习,该团队在这次药物开发中引进了一个新的AI系统——生成张力强化学习(GENTRL)。
研究人员选择将DDR1激酶(一种在上皮细胞中表达的酪氨酸激酶)作为靶点,这是一种与组织纤维化疾病密切相关的蛋白质。确定目标后,GENTRL系统用21天时间设计出了3万个不同的分子结构,然后通过查阅此前研究和专利中对药物靶标起作用的已知分子,优先筛选出了可以在实验室合成的新分子结构。
以《深度学习能够快速识别有效的DDR1激酶抑制剂》为题的研发结果已发表在《自然生物技术》杂志上。截图自《自然生物技术》杂志
在GENTRL设计合成的6种候选DDR1 抑制剂化合物中,有4 种化合物在生化分析中具有活性。而在下一阶段的体外细胞实验中,4种具有活性的化合物,有2 种展现了预期的 DDR1 抑制能力,且能有效降低与纤维化进程有关的标志物含量。通过对比,最具潜力的1种化合物又进一步在小鼠体内实验中得到成功验证。
从最初的靶点确定、潜在新药分子结构筛选、合成到临床前的生物学验证,GENTRL系统将传统药物研发方法需要至少8年完成的工作,缩短到了仅需46天。
2013 年诺贝尔化学奖得主、斯坦福大学结构生物学教授 Michael Levitt 评价道,“这篇论文无疑是一个令人印象深刻的进步,很可能适用于药物设计中的许多其他问题。基于最先进的强化学习,我也对这项研究的广度印象深刻,因为它涉及到分子建模、亲和度测量和动物研究。”
AI取代药物化学家角色正成为主流
《麻省理工 科技 评论》杂志指出,这项里程碑式的研究或将改变新药研发面临的“费钱费时又费劲儿”的困境。
这项里程碑式的研究或将改变新药研发面临的困境。图据《麻省理工 科技 评论》杂志
“人工智能将对制药行业产生革命性的影响,我们需要更多的实验验证结果来加速这一进展,”人工智能领域众多核心技术和初始概念发明者、瑞士人工智能研究所教授Jürgen Schmidhuber表示。
众所周知,将一种新药推向市场需要花费高昂的金钱和时间成本,根据塔夫茨药物开发研究中心(Tufts Center for the Study of drug Development)的数据,一种新药从开始研发到最终上市可能需要10年时间,耗资高达26亿美元,且绝大多数候选药物在测试阶段就会以失败告终。
因此,减少研发周期和经济成本,对制药领域药物研发活动的成功至关重要。据《福布斯》杂志报道,使用Insilicon Medicine的方法,此次药物的研发成本仅仅为15万美元。
Insilicon Medicine希望,能在将AI深度学习带入药物研发过程中。图据《福布斯》杂志
美国能源部人类基因组计划首席科学家、波士顿大学教授Charles Cantor 表示,关于人工智能 AI 在改善医疗保健和开发新医疗工具方面的前景,存在着许多夸张的说法。然而,这项最近发表在《自然生物技术》杂志的成果的确具有重要意义。
它首先证明了,人工智能能够取代通常由药物化学家扮演的角色,而这个角色往往存在人手不足;其次,药物开发速度的加快意味着专利保护期限延长,从而提高了药物开发的经济性。“如果这种方法可以推广,它将成为制药工业中广泛采用的方法,” Cantor博士说道。
当然,对于全球的药物研发工作而言,这只是第一步。尽管这是一个里程碑,显示了人工智能具有识别候选药物的潜力,但在任何有潜力的药物被批准用于治疗之前,仍需要多年的临床试验和数百万美元的调研。
AI技术能够快速识别有效的DDR1激酶抑制剂。图据Insilicon Medicine
“这篇论文是我们在人工智能驱动药物研发路上的一个重要里程碑。我们从2015年开始从事AI合成化学的工作,但当Insilicon的理论论文在2016年发表时,所有人都对此持怀疑态度。而现在,这项技术正在成为主流,我们很高兴它正在动物实验中被验证。当这些模型被整合到全面的药物研发过程中时,它们适用于众多目标靶点。我们正与领先的生物技术公司合作,将进一步推动合成化学和合成生物学的极限,”论文第一作者、Insilico Medicine 创始人兼 CEO Alex Zhavoronkov 博士表示。
编辑 卢燕飞
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人工智能的面世,世界各个领域都发生了翻天覆地的变化,AI+医疗的结合也变得越来越紧密。人工智能(AI)在医疗上扮演一定的重要角色,在医疗领域可以显著降低成本、提高效率、改善医疗水平,为医疗行业点燃新的希望。这将是AI在医疗行业的主要驱动因素。 医疗影像 人工智能技术在医疗影像的应用,主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断,以传统医疗手段中采集到的医疗数据为根基,自动识别病人的临床变量和指标,同时结合相关医学知识,在病理诊断及医学影像识别中为医生提供辅助医疗工作,并为患者提供诊疗方法参考。新药研发 人工智能(AI)技术在新药开发领域逐渐兴起,特别是利用机器学习(ML)和深度学习(DL)算法来改善药物开发过程。利用人工智能技术对候选化合物进行鉴定和优化,使其具有所需要的药理学特性。利用人工智能算法可以将原本需要持续多年的开发过程缩短至仅需数月。手术机器人 利用机器人做外科手术已日益普及,美国仅2004年一年,机器人就成功完成了从前列腺切除到心脏外科等各种外科手术2万例。现在许多大医院正在将人工智能技术应用到手术中,通过数据化和3D技术,将传统的二维图像信息立体化,使医生的病患分析和手术治疗更加轻松精准。手术机器人可以极大提高手术的精准度、减少手术创伤和副作用,能加快手术后的恢复、降低患者的手术成本。康复机器人 康复机器人是工业机器人和医用机器人的结合,是目前世界上最成功的一种低价的康复机器人系统。如今一些医疗康复机器人,例如微创外科手术机器人、脊柱手术机器人、血管介入机器人、肢体功能康复机器人、智能假肢、外骨骼辅助机器人等,已经开始应用于临床或具备了临床应用的技术条件和基础。诸多临床试验表明,康复机器人能一定程度上帮助长期瘫痪的中风患者恢复自身主动控制肢体的能力。患者可以在康复机器人的帮助下,对肢体的患侧进行准确重复性的运动练习,从而加快运动功能的康复进程。未来,AI将发挥重要作用,通过提质增效、降本增益、模式创新,推动医疗体系各方的变革和提升。但是新的医疗技术在很多方面都不会取代医疗工作者,毕竟医者人心,这点机器是永远替代不了的。
社会发展的历史就是技术进步的历史。社会发展为人工智能提供了良好的外部环境,同时人工智能促进社会发展。以下是我精心整理的人工智能领域论文的相关资料,希望对你有帮助
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