中心思想 AI技术驱动医疗健康行业变革与效率提升 本报告核心观点指出，随着自然语言处理、机器学习、深度学习等人工智能（AI）技术的持续演进，AI在医疗健康领域的应用正日益广泛和深入。AI技术有望全面重塑新药研发的生产模式和医疗服务的提供方式，覆盖病理研究、药物研发、基因检测、疾病筛查、辅助诊断、影像分析、精准医疗等几乎所有医疗环节。其核心价值在于显著提升医疗水平、增加医疗服务的可及性，并有效降低医疗成本。近期，DeepSeek等大模型训练成本的大幅降低以及开源模式对数据隐私和安全性的保障，正加速推动医药企业和医疗机构积极拥抱AI技术，预示着“AI+医疗”领域被市场低估的巨大投资潜力，尤其在2025年应受到高度重视。 市场潜力与投资机遇凸显 报告强调，“AI+医疗”的结合将使“难以研发的药”和“无法治愈的病”从不可能变为可能，这不仅是技术层面的突破，更是对整个医疗健康行业生态的颠覆性革新。在AI的赋能下，新药研发将变得更高效、更具确定性，辅助诊断的准确性和效率将大幅提升，而医疗数据的价值也将被深度挖掘。国家医保局将AI辅助诊断纳入立项指南，更是从政策层面肯定了其价值，为市场发展提供了明确信号。因此，报告明确指出，2025年是重视“AI+医疗”相关投资机会的关键时期，相关技术服务提供商和应用落地企业将迎来广阔的发展空间。 主要内容 AI重塑新药研发流程与效率 人工智能技术在新药研发的各个阶段都展现出革命性的潜力，旨在解决传统研发过程中高昂的成本、漫长的周期和极高的不确定性。 药物发现与临床前研究的智能化加速 在药物发现阶段，AI能够以前所未有的速度和精度筛选出潜在的靶点和化合物。通过先进的算法和大数据分析，AI可以快速识别与疾病相关的生物标志物，并从海量的化合物库中高效筛选出具有治疗潜力的分子。此外，AI在分子对接和模拟方面的应用，能够模拟化合物与靶点之间的结合过程，预测结合强度和稳定性，从而显著加快靶点与化合物结合试验的进程，大幅缩短药物发现的时间。 进入ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）阶段，AI技术能够对化合物的潜在毒性和副作用进行深入分析和预测。通过学习和识别化合物的结构特征与生物活性之间的复杂关系，AI可以提前规避研发风险，降低进入临床试验后因毒副作用而失败的概率。这种预测能力不仅节省了大量的实验资源，也提高了研发的成功率。 临床试验优化与老药新用拓展 在临床试验阶段，AI的价值同样不可或缺。它能够对庞大的患者数据进行深度分析，识别出最适合特定临床试验的患者群体，从而提高试验的有效性和效率。AI还可以协助设计更为科学合理的试验方案，并对试验数据进行高效、精准的分析，以期提高试验成功率并降低整体成本。这种智能化的患者招募和试验管理，是传统方法难以比拟的。 更进一步，AI对临床数据的整合分析能力，也为“老药新用”提供了新的途径。通过挖掘现有药物在不同疾病治疗中的潜在价值，AI可以发现药物的新适应症，从而延长药物的生命周期，并为患者提供更多治疗选择。报告中提及的Recursion、Tempus AI、晶泰控股等公司，正是在这一领域积极探索和实践的代表。AI提供了一个更全面的研发视角，能够评估药物在不同阶段的成功率，从而有望从根本上革新创新药行业。 辅助诊断价值获政策与市场双重认可 人工智能在辅助诊断领域的应用，正逐步获得医疗服务提供方和付费方的广泛认可，其价值日益凸显。 政策支持与CDSS核心应用 国家医保局在2024年11月首次将人工智能辅助诊断列入立项指南，并明确在放射检查、康复类项目中设立“人工智能辅助”扩展项，这一政策信号具有里程碑意义。它标志着AI辅助诊断的价值已从技术层面上升到国家医保支付层面，为AI医疗产品的商业化落地和市场推广提供了强有力的政策支持。 临床辅助决策系统（CDSS）是“AI+辅助诊断”领域最核心的应用。CDSS通过集成自然语言处理（NLP）、机器学习等先进技术，能够从医院的各类业务系统（如电子病历、影像系统、检验检查结果）中学习海量的历史数据，构建复杂的推理系统。其功能涵盖辅助诊断、辅助诊疗、医嘱追踪、诊疗提醒、依从规则设置、依从监控、临床指南推荐、不良反应监测以及相似病例推荐等多个方面。CDSS能够为医生提供实时的、基于证据的决策支持，从而提高诊断的准确性、治疗的规范性和医疗的安全性。 提升医疗质量与解决资源分配不均 目前，业内领先的医院和供应商正在积极部署CDSS系统，深度挖掘医疗数据价值，并在诊断、治疗、安全用药、慢性病管理等多个方面取得了显著进展。CDSS在我国具有重要的战略意义，它不仅能够显著提高医疗质量和效率，更重要的是，它能够有效缓解医疗资源分配不均的问题。通过将优质的诊断和治疗经验通过AI系统赋能给基层医疗机构，CDSS有助于提升基层医疗服务能力，让更多患者享受到高质量的医疗服务。Tempus AI、嘉和美康、卫宁健康、医渡科技、讯飞医疗科技等公司，是该领域的重要参与者，其未来应用价值广阔。 数据要素驱动AI大模型在医疗领域深耕 AI大模型的发展离不开三大核心要素：数据、算力、算法。随着DeepSeek等大模型具备开源和低成本属性，算力和算法的门槛正在逐步降低，这使得高质量、丰富内容的数据成为未来AI大模型发展的最关键要素。 医疗健康领域数据来源与特征 在国内医疗健康领域，数据主要产生于医保、医疗（医院）和医药三个环节。这三个环节的数据各有特点： 医保端数据： 主要包括患者的就诊记录、费用结算、药品使用等信息。从数据的质量来看，医保端数据通常具有较高的标准化和结构化程度，因为它们需要满足严格的报销和管理要求。 医疗（医院）端数据： 这是数据最为丰富和复杂的来源，包括电子病历、医学影像（如CT、MRI）、检验检查结果、手术记录、护理记录等。这些数据量大、类型多样，但往往存在非结构化、碎片化和异构性等问题，需要进行大量的清洗和整合。 医药端数据： 主要涉及药品研发、生产、销售以及药物警戒等方面的数据。这些数据对于药物全生命周期管理至关重要，但相对医保和医院数据，其丰富程度可能略低。 综合来看，从数据的质量角度，医保端数据通常优于医疗（医院）端和医药端数据。然而，从数据的丰富程度和多样性角度，医疗（医院）端数据则远超医保端和医药端。 数据挖掘与整合的重要性 因此，AI大模型要在医疗领域获得良好发展，并充分发挥其潜力，就必须高度依赖相关领域的数据挖掘、清洗和整合供应商。这些供应商能够将分散在不同环节、不同格式的医疗数据进行标准化、结构化处理，并构建高质量的训练数据集，为AI模型的学习和优化提供坚实基础。国新健康、嘉和美康、卫宁健康、创业慧康等公司，正是在这一关键领域提供数据服务和解决方案的重要参与者，它们在推动医疗AI发展中扮演着不可或缺的角色。 总结 AI技术引领医疗健康行业变革 本报告深入分析了人工智能技术对医疗健康行业带来的深远影响和变革潜力。随着AI在自然语言处理、机器学习和深度学习等方面的不断突破，其应用已渗透到新药研发、辅助诊断、基因检测、疾病筛查等几乎所有医疗环节，旨在提升医疗水平、扩大服务可及性并降低成本。DeepSeek等大模型训练成本的降低和开源模式对数据隐私的保障，正加速推动AI在医疗领域的广泛采纳。 报告强调，“AI+新药研发”通过智能化筛选、预测和优化临床试验流程，有望显著降低研发成本和不确定性，革新创新药行业。同时，“AI+辅助诊断”的价值正获得国家医保局等付费方的政策认可，临床辅助决策系统（CDSS）作为核心应用，在提升医疗质量和解决医疗资源分配不均方面展现出巨大潜力。此外，报告指出，在AI大模型发展中，高质量、丰富的数据将成为核心要素，医疗健康领域的数据挖掘、清洗和整合服务供应商将发挥关键作用。 尽管“AI+医疗”领域面临技术发展不及预期和行业竞争加剧等风险，但其在2025年所蕴含的巨大投资机会和对医疗健康行业生产模式及服务方式的重塑作用，使其成为未来值得高度关注和投资的战略性领域。

　　化工周观点： 　　市场交易活跃，成长股迎来较佳配置时机。重点推荐民生化工24年以来一直推荐的民生化工“五虎”：圣泉集团、国瓷材料、国光股份、安利股份、聚合顺。建议关注惠城环保、宇新股份、华恒生物、瑞联新材等。 　　库存持续去化，建议关注PVA。本周华中地区停车的PVA装置恢复运行，市场整体开工呈现上行态势，但是工厂库存仍然在去化，截至本周，PVA工厂库存为2.42万吨，环比减少了13.75%，年同比减少了61.04%，市场现货资源紧张局面依旧，PVA价格有望保持坚挺。 　　磷肥需求保持平稳，磷矿价格高景气延续。2024年以来磷肥需求保持稳定增长，整体价格保持高位运行。考虑磷矿行业准入壁垒提升叠加新磷矿投产后爬产周期大概1-2年，磷矿供给大量释放的时间点或将晚于2026年，目前磷矿供需紧平衡的格局或将延续，磷矿石价格有望维持高景气，建议关注具备“采、选、加”一体化优势的大型磷化工企业：云天化、兴发集团、川恒股份、川发龙蟒等。 　　建议关注大股东拥有优质体外资产的标的：恒申新材：实控人陈建龙所控制的恒申合纤、恒新纤维、恒聚新材、恒诚新材等8家企业从事的业务与上市公司主营业务存在同业竞争问题，陈建龙已承诺自力恒投资取得上市公司控制权之日起60个月内将涉及同业竞争的资产和业务注入上市公司。中化国际：母公司中化集团旗下南通星辰公司主要从事高端工程塑料、BPA、环氧树脂等精细化工产品生产和销售，两家公司协同性很强，且南通星辰属于中化集团化工事业部，化工事业部的管理主体为中化国际。华润材料：母公司华润集团旗下华润锦纶是专业化生产锦纶民用长丝的企业，2024年5月华润锦纶新建4万吨/年尼龙66项目顺利完工并进入试生产阶段，远期规划16万吨/年尼龙66。华润材料作为华润集团材料类重要平台，与尼龙业务相关性和协同性较强。齐翔腾达、恒通股份、南山智尚：裕龙石化规划投资建设的4000万吨/年裕龙岛炼化一体化项目，一期项目主要建设2000万吨/年炼油，300万吨/年乙烯、300万吨/年混合二甲苯等深加工装置。裕龙石化第一和第二大股东分别为南山集团和山东能源集团，齐翔腾达为山东能源集团旗下的子公司，恒通股份和南山智尚的实控人为南山集团。 　　风险提示：下游需求不及预期、原油及天然气价格大幅波动、环保和生产安全等风险。

　　报告摘要 　　市场表现： 　　2025年2月17日，医药板块涨跌幅+0.66%，跑赢沪深300指数0.45pct，涨跌幅居申万31个子行业第12名。各医药子行业中，医院(+3.51%)、医疗研发外包(+3.24%)、体外诊断（+2.95%）表现居前，线下药店（-1.92%)、其他生物制品(-0.15%)、血液制品（+0.18%)表现居后。个股方面，日涨幅榜前3位分别为泓博医药(+20.01%)、安必平(+20.00%)、天智航(+16.65%)；跌幅榜前3位为羚锐制药（-4.49%）、马应龙(-4.40%)、昆药集团（-3.59%)。 　　行业要闻： 　　近日，Galderma宣布，欧盟已批准其白介素-31（IL-31）受体靶向单抗Nemluvio（nemolizumab），用于治疗中度至重度特应性皮炎和结节性瘙痒（prurigo nodularis）患者。Nemluvio是一种FIC的单克隆抗体，它通过与IL-31受体α相结合，可以阻断IL-31的信号通路，该药曾在2019年获得美国FDA授予突破性疗法认定（BTD）。 　　（来源：Galderma，太平洋证券研究院） 　　公司要闻： 　　万邦德（002082）：公司发布公告，子公司万邦德制药集团有限公司于2025年2月13日收到美国FDA的认定函，甲钴胺用于治疗肌萎缩侧索硬化（ALS，即渐冻症）获得FDA授予的孤儿药资格认定。甲钴胺是甲硫氨酸合成酶的辅酶，催化同型半胱氨酸转化为甲硫氨酸，从而维持甲基化循环平衡并降低同型半胱氨酸的神经毒性。 　　上海莱士（002252）：公司发布公告，公司拟以自有资金或自筹资金回购公司股份，此次回购金额为2.5-5.0亿元，回购价格不超过9.5元/股，预计回购数量为2617-5235万股，占公司总股本的0.39%-0.79%，回购用途为用于股权激励或者员工持股计划。 　　恒瑞医药（600276）：公司发布公告，子公司成都盛迪医药有限公司收到国家药监局下发的《受理通知书》，公司HR19034滴眼液的药品上市许可申请获国家药监局受理，适应症为用于延缓等效球镜度数为-0.50D至-4.00D（散光≤1.50D、屈光参差≤1.50D）的6至12岁儿童近视进展。 　　风险提示：新药研发及上市不及预期；市场竞争加剧风险等。

　　中国儿童青少年近视发展现状 　　我国儿童青少年近视患者基数大，近视发生率居高不下，近视防控任务严峻 　　根据弗罗斯特沙利文数据显示，近年来我国20岁以下近视患者人数持续增长，预测2025年将达到1.87亿人。根据国家疾控局监测数据显示，我国现阶段儿童青少年总体近视率高达51.9%，近视已成为影响我国国民尤其是儿童青少年眼健康的重大公共卫生问题。 　　我国儿童青少年随年龄增长，中高度近视比例攀升，近视重度化加剧 　　我国儿童青少年近视发生率局居高不下，尤其体现在初高中学生当中，升呈现高发化、重度化趋势。根据国家疾控局近视监测数据显示，中度近视占比37%，高度近视达到9.7%，并且随着年龄的增加，中、高度近视占比迅速增加。 　　我国相关部门发布多项眼健康相关政策，积极助力近视防控工作 　　近年来国家出台多项眼健康相关政策，采取多项措施引导儿童青少年近视防控。2024年《近视防治指南》经国家卫健委重新修订后重磅发布，为进一步提高近视防控和诊疗的规范化水平，推动和加强我国近视防治工作。 　　近视发生的影响因素 　　近视的发生发展是一个多因素综合作用的过程，主要影响因素可以分为环境因素和遗传因素。低中度近视的发生发展受环境和遗传因素的共同影响；高度近视受遗传因素的作用更为明显。 　　近视危害的影响广泛且深远，覆盖我们生活的各个层面，亟需引起重视 　　近视并不是单一疾病，可能伴发多种眼部疾病，严重影响人们生理健康；除了生理影响以外，近视还会对心理、职业、生活质量、经济社会等多方面造成影响。

中心思想 AI赋能新药研发：效率提升与模式创新 本报告深入分析了人工智能（AI）在医药健康领域，特别是新药开发全流程中的应用潜力与发展现状。AI技术通过显著缩短研发周期、降低成本并提高成功率，正在重塑传统新药研发模式。例如，英矽智能的数据显示，AI可将ISM001分子的发现时间从2年缩短至11个月，总费用从4.14亿美元降至20万美元，极大地减轻了新药研发负担。目前，AI在药物发现阶段的应用已趋成熟，并正逐步向临床阶段拓展，以期进一步提升效率。 市场活跃度与商业模式演进 全球AI制药行业投融资持续活跃，2024年融资总额达58亿美元，接近2022年峰值，美国和中国是主要活跃地区。跨国药企（MNC）与AI制药企业的合作数量和金额屡创新高，凸显了AI制药管线的商业价值。AI制药的商业模式正从单一的软件服务（AI+SaaS）向更深度的研发参与（AI+CRO）和自主研发管线（AI+Biotech）转变。以Schrödinger为代表的行业先行者，其发展历程清晰展现了从提供计算平台和软件服务，到与客户合作开发新药，再到自建研发管线的演进路径，这已成为Techbio企业普遍选择的发展方向。 主要内容 一、AI制药蓝海市场，人工智能赋能药研全流程 AI技术在新药研发中的核心价值 人工智能赋能新药开发，是指在海量医药数据基础上，运用机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，参与药物开发从靶点发现、化合物合成、化合物筛选到患者招募、临床试验设计等各个环节。其核心价值在于有效解决传统新药研发周期长、成本高、成功率低等痛点。根据DPI援引英矽智能数据，通过AI技术，ISM001分子发现时间由传统手段的2年降至11个月，总费用从4.14亿美元大幅降低至20万美元，显著降低了新药研发负担。AI技术在药物研发主要流程中发挥着关键作用，例如在靶点发现阶段，AI能处理海量文献专利，快速找到有效靶点；在化合物筛选阶段，通过虚拟筛选遴选潜在成药性化合物，降低实验数量和资金投入；在临床阶段，AI可用于患者招募、临床试验设计优化及药物重定向等。 AI制药行业发展历程与产业链结构 AI技术在药物研发领域的广泛应用始于2014年，Exscientia、晶泰科技、英矽智能等首批AI制药企业相继成立，开启了AI制药研发时代。2020年后，随着DeepMind AlphaFold平台成功解决蛋白质空间结构预测难题以及英矽智能开发出全球首个由AI发现的候选化合物ISM001-055，全球AI制药行业进入突破期，AI药企开始追求端到端的服务能力并自建管线。同时，跨国药企逐步认识到AI制药潜力，行业合作和投资案例增多，例如2021年BMS与英国AI制药企业达成超12亿美元的合作。 AI制药产业链长且分工复杂。上游包括软硬件供应商，有效的规模化数据来源是关键竞争壁垒。中游是AI制药主体，包括AI制药初创企业（技术和算法强，但数据和资金不足）、传统药企/CRO公司（经验和数据丰富，但AI技术弱）以及互联网企业（算力和技术资源丰富，但行业经验不足）。目前，药企/CRO、AI Biotech和互联网公司之间开展更多合作，以取长补短。下游是AI制药需求方，包括药企、CRO公司和科研机构等。 投融资活跃度与临床管线进展 AI制药行业发展处于早期阶段，投融资活跃度是其景气度的重要指标。2024年全球AI制药融资事件为128起，总金额达58亿美元，接近恢复2022年的巅峰水平，其中美国和中国是交易最为活跃的两大地区。除了投融资，AI制药管线的商业价值也通过对外合作得以体现。自2017年起，跨国药企对AI制药企业的态度从观望转向积极，与AI药企的合作数量和金额持续增加，赛诺菲、礼来、默克等MNC均与AI药企达成多项数十亿美元的交易。 从AI制药产业现状看，目前全球大部分AI辅助开发的药品仍处于临床Ⅰ期及之前阶段，部分项目进入临床Ⅲ期。美国、中国和英国拥有的临床阶段AI制药项目数量较多。2022年，FDA批准了AI制药公司BioXcel的镇静药物IGALMI，该药物从IND获批到上市仅用了4年时间。AI制药管线主要分布于肿瘤（37%）和免疫疾病（21%）领域，其次为神经性疾病、炎症和心脑血管。尽管AI应用目前集中于药物发现阶段，但在临床阶段的应用价值更高，包括患者招募和管理、临床试验设计与优化、药物重定向以及数据整合分析等。截至2023年底，全球共有102条AI药物进入临床阶段，但也有部分AI赋能药物在后期研发中失败，这表明AI药物在最终临床结果上仍需展现差异化优势。 二、从Schrödinger看AI制药商业模式变迁 AI制药的三种商业模式 AI制药的商业模式主要分为三种：AI+SaaS（提供药物研发软件服务）、AI+CRO（通过AI技术为药企和CRO公司提供研发外包服务）和AI+Biotech（以开发内部管线为主，实现药物对外授权或推进上市）。早期AI制药企业主要以提供软件服务为主，附加值较低且市场空间有限。为了更深度参与药物研发过程并突出AI制药优势，企业逐渐向AI+CRO和AI+Biotech模式转变。 Schrödinger的商业模式演进之路 Schrödinger作为全球最早从事AI SaaS服务的企业之一，其发展历程是AI制药商业模式变迁的典型缩影。 软件服务起家（1990年起）：Schrödinger由哥伦比亚大学教授创立，最初专注于提供计算平台和软件服务，发展基于物理的计算平台助力药物分子发现和设计。其陆续推出的Glide、Prime、WaterMap、FEP+等43款应用软件，奠定了其在全球AI药物软件领域的领先地位。2023年，全球排名前20的药企均为其软件服务客户，合计收入达7180万美元，占软件应用收入的45%。 拓展AI辅助药物发现业务（2010年起）：公司开始与其他公司合作开发新药，例如与Agios签署合作协议，协助其2款肿瘤药物获得FDA批准。截至2024年第三季度，公司累计签署18项药物合作订单，客户包括Lilly、BMS等跨国药企。2024年11月，Schrödinger与诺华达成合作，获得1.5亿美元预付款及23亿美元的潜在里程碑付款。 自建药物管线（2018年起）：公司开始借助AI技术独自开发药物管线，并于2022年推动首个拥有完全权益的分子SGR-1505进入临床阶段。截至2024年第三季度，Schrödinger自有管线中共有8个推进项目。 Schrödinger的成功表明，单纯提供AI软件服务难以满足客户需求且市场空间有限，更深层次参与新药开发过程（提供CRO服务或自建研发管线）已成为Techbio企业的普遍选择。Schrödinger通过软件服务起家，凭借其30多年的发展历史和强大的先发技术优势，成功拓展至多业务经营的计算平台解决者，实现了各业务的有效协同。 三、相关标的 领先AI制药平台企业 晶泰控股（2228.HK）：一家基于量子物理、以人工智能赋能和机器人驱动的创新型研发平台，为药物及材料科学公司提供研发解决方案及服务。公司核心业务包括药物发现解决方案（涵盖药物发现及研究全流程，已签订188项共同研发项目）和智能自动化解决方案（固态研发服务和自动化化学合成服务）。晶泰控股还积极推动AI for science在能源、新型化学品和化妆品等领域的应用，例如与协鑫集团签订了1.35亿美元的战略研发合作协议。 英矽智能：一家以AI驱动药物开发全流程的生物科技公司，通过其端到端生成式AI药物开发平台Pharma.AI，能够快速发现新靶点、高效生成候选药物并预测临床成功率。其核心业务包括人工智能技术驱动的药物发现及管线开发服务（已建立31个项目的AIDD管线，核心产品ISM001-055已进入II期临床试验）和软件解决方案服务（授权客户使用Pharma.AI平台）。 维亚生物：构建了从结构生物学到药物筛选、药效等系统化尖端技术平台，其中计算化学和人工智能贯穿始终。其AIDD/CADD平台通过物理化学模型和人工智能算法，显著提升研发效率和创新速度，例如虚拟筛选命中率可从1%提高到20%以上，苗头化合物发现周期从12-36个月缩短到6-18个月。公司还在探索生成式AI驱动的抗体de novo design等新方向。 成都先导：聚焦于新分子及核酸新药的发现与优化，基于其领先的DEL、FBDD/SBDD技术以及计算机辅助药物设计或AI分子设计能力。公司已完成超1.2万亿种结构全新的DNA编码化合物合成，推出自助式筛选OpenDel产品，并结合AI/ML数据驱动的合成路线规划加速临床前候选药物发现及优化。公司将多年积累的DEL筛选海量数据用于机器学习和AI大模型训练，以更有效地预测化合物活性和成药性。 泓博医药：一家新药研发及商业化生产一站式服务商，建立了CADD/AIDD、酶化学等7大核心技术平台。其计算机及人工智能辅助的药物设计CADD/AIDD平台利用开源代码部署AI模型，开发了虚拟高通量筛选、无晶体结构靶点的同源建模、药物靶点预测、药物ADME和毒性预测等实际应用场景。截至2024年上半年，CADD/AIDD平台累计服务69个新药项目，其中5个进入临床Ⅰ期。 四、风险提示 潜在风险因素 AI制药行业面临多重风险，包括技术迭代风险（人工智能技术发展迅速，核心技术决定竞争力）、市场竞争风险（市场空间大，参与者众多，竞争激烈）、数据获取风险（制药数据特殊性和隐私性，数据获取和来源至关重要）、商业应用风险（商业模式仍处探索期，应用推广可能不及预期）、研发失败风险（药物研发高风险高收益特征，可能存在失败或不及预期）、盈利风险（多数AI制药企业仍处发展早期，尚未实现盈利）以及政策监管风险（行业发展早期，政策监管可能趋严）。 总结 本报告深入剖析了“AI+医药健康”领域中AI制药的广阔前景与发展现状。人工智能技术正通过显著缩短新药研发周期、大幅降低成本并提高研发成功率，为传统制药行业带来革命性变革。全球AI制药市场投融资活跃，跨国药企积极参与合作，共同推动AI制药管线的商业价值实现。AI制药的商业模式正从单一的软件服务向更深度的研发参与和自主研发管线演进，以Schrödinger为代表的行业领导者已成功实现多业务协同发展。晶泰控股、英矽智能、维亚生物、成都先导和泓博医药等公司，通过各自独特的AI技术平台和商业模式，在药物发现、优化及临床开发等环节发挥着关键作用。尽管AI制药行业仍处于早期阶段，面临技术迭代、市场竞争、数据获取、商业应用、研发失败、盈利和政策监管等多重风险，但其在提升药物研发效率方面的巨大潜力已得到验证，有望为突破创新药开发的“反摩尔定律”提供可能性。

　　当前生物科技行业是一个高度创新的领域，不断涌现出新的理论、方法和产品。例如，基因编辑技术、合成生物学、微生物工程等新兴技术的出现，拓展了生物技术的应用范围和市场空间。各国政府和社会对生物技术的重视和支持程度不断提高，制定了一系列的政策措施，加大了对生物技术的投入和推广。 　　一、生物技术市场研究现状 　　1、全球研究热度与投入 　　生物技术作为21世纪最具潜力的领域之一，受到全球范围内的高度关注，研究热度持续攀升，资金投入也呈现出强劲的增长态势。 　　近年来，全球生命科学领域的研究资金投入快速增长，从2016年的1247亿美元增加到2020年的1576亿美元，年复合增长率为6.0%。根据市场调研机构XYZ-Research进行统计，2022年全球生命科学领域研究资金投入将达到1754亿美元。从地域分布来看，美国在生命科学研究资金投入方面占据主导地位，2020年美国的研究资金约为774亿美元，占比全球总研究资金投入的49.1%。欧洲整体研究资金投入约占22.0%，中国生命科学领域研究资金投入约占全球整体资金投入的9.0%，但随着中国对生命科学领域的重视程度不断提高，科技水平的提升以及科研人才的培养，中国在全球生命科学领域研究资金投入中的占比逐年增长，从2016年的6.0%增长到2020年的9.0%，2020年中国生命科学领域研究资金投入达到978亿元，预计2022年将达到1224亿元。 　　在全球范围内，各国纷纷加大对生物技术研究的支持力度。美国政府通过国家卫生研究院（NIH）、国家科学基金会（NSF）等机构，为生物技术研究提供了大量的资金支持。NIH每年的预算中，有相当一部分用于支持生物技术相关的研究项目，涵盖了从基础研究到临床应用的各个领域，如基因治疗、癌症研究、神经科学等。欧盟也积极推动生物技术的发展，通过“地平线欧洲”等科研计划，资助了一系列生物技术研究项目，促进了欧洲各国在生物技术领域的合作与创新。亚洲国家如日本、韩国等，也在生物技术研究方面投入了大量资源，日本在再生医学、生物制药等领域取得了显著的研究成果，韩国则在生物芯片、生物信息学等方面具有较强的研究实力。 　　风险投资和私募股权投资也对生物技术领域表现出浓厚的兴趣。2020年上半年，全球医疗健康领域投融资持续升温，钛媒体TMTBASE全球数据库数据显示，2020年上半年全球医疗健康产业（VC/PE类）共发生720起融资事件，总融资规模约为243亿美元，其中生物技术最为火热。国外生物技术赛道融资金额最高，融资额约75.3亿美元，占国外总融资额的42.6%，国外生物技术研发实力和产业发展领先全球。众多生物技术初创企业获得了风险投资的青睐，这些资金为企业的技术研发、产品开发和市场拓展提供了有力的支持，推动了生物技术的创新和产业化进程。 　　2、科研机构与高校的研究布局 　　全球众多知名科研机构和高校在生物技术领域展开了广泛而深入的研究布局，成为推动生物技术发展的重要力量。 　　美国国立卫生研究院（NIH）是全球最大的生物医学研究机构之一，其研究范围涵盖了几乎所有的生命科学领域。NIH下属的多个研究所，如国家癌症研究所（NCI）、国家人类基因组研究所（NHGRI）等，在各自的研究方向上取得了众多突破性成果。NCI致力于癌症的研究，从癌症的发病机制、早期诊断到治疗方法的开发，开展了一系列的研究项目，为全球癌症研究提供了重要的理论和实践基础。NHGRI则在人类基因组测序、基因功能研究等方面发挥了关键作用，推动了基因技术在医学领域的应用和发展。 　　中国科学院在生物技术领域也有着深厚的研究积累和广泛的研究布局。中国科学院上海生命科学研究院在多个生物技术领域开展了前沿研究，包括神经科学、分子细胞科学、系统生物学等。在神经科学领域，研究团队深入探究神经元的发育、功能和疾病机制，为神经系统疾病的治疗提供了新的靶点和治疗策略；在分子细胞科学领域，对细胞的增殖、分化、凋亡等基本生命过程进行研究，为细胞治疗和再生医学的发展奠定了基础。中国科学院微生物研究所则专注于微生物领域的研究，在微生物资源开发、微生物代谢工程、微生物与环境相互作用等方面取得了一系列重要成果，如利用微生物发酵技术生产生物燃料、开发新型生物农药等，为解决能源和环境问题提供了生物技术手段。 　　在高校方面，美国的哈佛大学、斯坦福大学等在生物技术领域处于世界领先地位。哈佛大学的医学院和生命科学学院拥有众多顶尖的生物技术研究团队，在基因编辑、干细胞研究、生物制药等领域开展了大量创新性研究。例如，哈佛大学的研究人员在CRISPR-Cas9基因编辑技术的开发和应用方面做出了重要贡献，该技术的出现为基因治疗和遗传病研究带来了革命性的变化。斯坦福大学在生物医学工程、合成生物学等领域表现突出，其研究团队致力于开发新型的生物材料和生物传感器，用于疾病的诊断和治疗；在合成生物学方面，通过设计和构建人工生物系统，实现了对生物功能的精确调控和定制，为生物技术的发展开辟了新的方向。 　　国内的清华大学、北京大学等高校也在生物技术领域积极布局。清华大学的生命科学学院在结构生物学、发育生物学、免疫学等领域取得了一系列重要成果。在结构生物学方面，研究团队解析了多个重要蛋白质的三维结构，为理解蛋白质的功能和作用机制提供了关键信息，也为药物研发提供了重要的靶点；在免疫学领域，对免疫系统的调节机制和免疫相关疾病的发病机制进行了深入研究，为免疫治疗提供了理论支持。北京大学的前沿交叉学科研究院在生物信息学、纳米生物技术等新兴交叉领域开展了创新性研究，利用生物信息学方法分析海量的生物数据，挖掘基因与疾病之间的关联；在纳米生物技术方面，开发了纳米材料用于药物递送和生物成像，提高了疾病治疗的效果和诊断的准确性。 　　3、LIMS系统应用 　　在生物技术研究中，实验室信息管理系统（Laboratory Information ManagementSystem，LIMS）发挥着不可或缺的作用，为生物技术研究的高效开展提供了有力支持。 　　样本管理是生物技术研究的重要环节，LIMS系统能够对样本进行全周期的精细化管理。从样本的接收、存储、处理到分析和结果报告，系统都能进行实时追踪和记录，确保样本的流向和状态清晰可查，极大地提高了样本的安全性和可追溯性。在基因测序研究中，LIMS系统可以对采集的生物样本进行唯一标识，记录样本的来源、采集时间、保存条件等详细信息，并跟踪样本在各个实验环节的处理情况。当实验结果出现异常时，能够通过LIMS系统快速追溯到样本的相关信息，排查可能影响实验结果的因素，从而为实验的优化和改进提供依据。这种高效的样本管理方式不仅提高了实验效率，还降低了样本丢失或损坏的风险，为生物技术的研发提供了更加可靠的数据支持。 　　生物技术研究过程中会产生海量的实验数据，包括基因序列、蛋白质结构、酶活性等关键信息。LIMS系统具备强大的数据记录和分析功能，能够全面记录实验室的各种数据，包括实验参数、仪器使用记录、分析结果等。通过先进的数据分析算法和工具，LIMS系统可以帮助研究人员发现数据之间的潜在关联和规律，为科学研究提供有力支持。在基因编辑技术的研究中，LIMS系统可以实时监测和分析基因编辑的效率、特异性等关键参数。通过对大量实验数据的分析，研究人员能够快速识别出影响基因编辑效果的因素，进而优化基因编辑策略，提高基因编辑的成功率和准确性。 　　生物技术研究涉及的工作流程往往复杂繁琐，LIMS系统可以定义和优化实验室的工作流程，实现实验室任务的自动化分配和跟踪。在蛋白质纯化过程中，LIMS系统可以根据实验要求和样本特点，自动分配与样本相关的任务，如样本的预处理、色谱分离、纯度检测等，并指导研究人员进行样本处理。系统还能根据实验数据和预设的规则，建议适合特定实验的仪器和条件，如选择合适的色谱柱、洗脱液等。这种标准化和自动化的工作流程不仅提高了实验效率，还减少了人为错误，降低了人为干预的风险，确保实验结果的准确性和可靠性。 　　在生物技术研究中，实验结果的准确性和可靠性至关重要，LIMS系统能够严格监控实验室的质量管理体系，确保实验室操作符合相关标准和规范。系统可以对实验数据进行质量控制和审核，设置数据的合理范围和阈值，当数据超出正常范围时，自动发出预警提示。在基因测序过程中，LIMS系统可以自动进行异常值检测和数据审核，对测序数据的质量进行评估，如检测测序的深度、覆盖度、错误率等指标。只有当数据质量符合要求时，才会允许进入下一步的分析流程，从而确保测序结果的准确性和可靠性，为后续的研究提供可靠的数据基础。 　　LIMS系统不仅是一个数据管理工具，还是一个知识共享和协同创新的平台。通过LIMS系统，科研人员可以轻松获取项目相关的背景资料、研究成果和实验方法，促进团队内部的知识交流和资源共享。在跨国生物技术合作项目中，LIMS系统可以连接不同地区的研发团队，实现数据的实时共享和协同工作。不同地区的研究人员可以在同一平台上查看和更新实验数据，讨论实验方案和结果，大大提高了研发效率和质量。例如，在全球合作的新冠疫苗研发项目中，各国的研究团队通过LIMS系统共享实验数据和研究成果，加速了疫苗的研发进程。 　　二、生物技术市场最新研究成果 　　1、DNA数据存储技术 　　随着全球数据量的爆发式增长，传统的存储技术面临着巨大的挑战，DNA数据存储技术因其超高的存储密度、超长的保存时间和极低的能耗而备受关注。天津中合基因科技有限公司与厦门大学、嘉庚创新实验室及中国科学院天津工业生物技术研究所团队成功开发的桌面式自动化DNA数据存储平台DNA-DISK，在该领域取得了重要突破。相关研究成果已发表于美国科学院院报《PNAS》。 　　DNA-DISK平台的核心在于中合基因自主开发的酶促DNA生物合成技术，这一技术具有安全环保、易于小型化的显著特性。在实际操作中，该技术极大地减少了所需的试剂种类和步骤数量，使得合成时间大幅缩短。传统的DNA合成技术往往需要多种复杂的试剂和繁琐的操作步骤，而酶促DNA生物合成技术简化了这一过程，提高了合成效率。同时，该平台整合了热响应琼脂糖封装、焦磷酸测序、数字液滴微流控等多种先进技术，实现了磁性珠液滴的精确控制以及8通道多路复用，包括对液滴的分离、混合等一系列精细操作，从而完成了DNA从数据编写到读取的一体化功能。 　　在实验验证中，研究团队将两个文本文件及一段《茉莉花》乐谱成功存储入DNA，并顺利读取。其中，乐谱文件被转化为8个不同的DNA寡核苷酸序列，其平均分步产量保持在较高水平，观察到的结果与合成序列完全吻合，这充分验证了该平台的高保真和高准确性。这一成果不仅在技术层面上证明了DNA-DISK平台的可行性，更在实际应用层面展示了其巨大的潜力。 　　据市场调研报告进行披露，从应用前景来看，DNA-DISK平台在自动化、小型化DNA数据存储领域展现出显著的优势。当前，主流存储技术在面对海量数据时逐渐显露出局限性，而DNA存储技术有望成为解决数据存储难题的关键方案。DNA-DISK平台的出现，为DNA数据存储技术的发展提供了新的方向。随着酶促DNA生物合成技术的不断进步和优化，预计DNA-DISK平台将实现更高的存储容量和密度，有望超越现有的存储介质，引领数据存储技术的未来。在未来的大数据时代，DNA-DISK平台可能会在数据中心、档案存储等领域得到广泛应用，为解决数据存储的困境提供有效的解决方案。同时，其在医疗数据存储、生物信息学研究等领域也具有广阔的应用前景，能够为相关领域的发展提供强大的数据存储支持。 　　2、真菌抗菌肽研究 　　西南大学的生物技术中心范艳华、裴炎研究团队在真菌抗菌肽研究领域取得了重要成果，相关研究成果发表于期刊PLOS Pathogens。该研究聚焦于昆虫病原真菌球孢白僵菌，深入解析了其抗菌肽BbAFP1的抑菌机理及生物学功能，并成功将其应用于植物抗病基因工程。 　　球孢白僵菌是一种广泛存在于土壤以及植物根际和叶际环境的昆虫病原真菌，在全球范围被用于害虫防治

　　据美国福克斯商业新闻2月14日报道，随着美国总统特朗普重启对伊朗核计划的“极限施压”运动，财长贝森特表示，美国的目标是让伊朗的石油出口降至目前水平的10%以下。贝森特还表示，如果特朗普要求，他将升级对俄罗斯能源的制裁。据彭博社16日援引消息人士称，特朗普政府已告诉欧洲官员，希望推动俄乌在2025年复活节前实现停火。 　　行业分析 　　美国大力限制伊朗原油出口，全球原油需求增量或将反超供给增量。根据数据，当前伊朗原油产量大约在330万桶/日，其中出口量约为150-160万桶/日，占比接近50%，而贝森特表示美国致力于让伊朗回到每天出口10万桶的水平，以此来削减伊朗从原油获得的收入并阻止伊朗获得核武器，这使得布伦特原油价格一度上涨1.1%达到75.85美元。根据国际能源署IEA公布的数据，预计2025年全球将会新增210万桶/日的原油供给增量，而2025年全球预计新增的需求增量约为99万桶/日。假设美国对伊朗的制裁法案能够积极落实，从供需端的数据来看，150万桶/日的出口削减将会导致全球2025年的需求增量反超供给增量，由此可能会带来25年全年的油价上行。但是实际供需格局的变化还与特朗普政府推动石油出口、加大石油产量的政策方针有关，油价的具体表现还要结合相关政策法案的落实情况和后续的持续跟踪。 　　俄乌停火预期升温，停火带来的供给增量有限。2月12日特朗普先后与俄罗斯总统普京、乌克兰总统泽连斯基通电话，此后俄乌冲突的走向引发广泛关注，国际社会对于停火的预期逐步升温。在假设俄乌之间停火协议顺利达成，俄罗斯或将恢复对西欧的天然气及原油的管道输送供应，但在我们之前的研究提到，美国在2022年对俄罗斯原油的第一轮制裁效果并不明显，2021年俄罗斯原油出口量为244.14百万吨，2023年俄罗斯原油出口量为240.76百万吨并没有明显的减少，俄罗斯的原油供给始终处于较为稳定的状态。从出口结构来看，变化最大的出口国分别为中国、印度和欧洲：2021年欧洲出口量138.65万吨，受制裁后2023年出口量为32.40百万吨，减少了106.25百万吨；2021年中国和印度的出口量分别为79.64和4.54百万吨，2023年出口量分别为107.02和81.81百万吨，增加了27.38和77.27百万吨，共计104.65百万吨，由此可见受制裁的原油供给基本转移出口到了中国和印度。那么因此在俄乌停火，恢复对西欧的原油供给后，其实并不会带来十分明显的供给增量，而仅带来俄罗斯原油出口结构的逐步转变。原油价格短期会受到停火等地缘政治的扰动，但是长期来看还是会受到供需基本面的影响。 　　投资建议 　　地缘政治事件对国际原油的供给以及价格影响较大，且存在较多不可预测性，由此带来原油价格较多波动。建议持续关注石油生产成本较低、基本面向好以及国际竞争力较强的石油投资标的。 　　风险提示 　　国际政治的快速变化、地缘政治冲突加剧、原油供需格局的变动

　　随着全球人口老龄化的加剧、慢性疾病的增多，以及人们对健康、食品和能源需求的不断提高，生物技术行业市场需求持续增长，特别是在医药、农业、环保和能源等领域，生物技术将发挥更加重要的作用。 　　1、定义与分类 　　生物技术是以现代生命科学理论为基础，应用生命科学研究成果，结合化学、物理学、数学和信息学等学科的科学原理，采用先进的科学技术手段，按照预先设计，在不同水平上定向地改造生物遗传性状或加工生物原料，为人类提供有用的新产品（或达到某种目的）的综合性的科学技术体系。 　　根据市场调研报告指出，生物技术主要包括五大工程，即基因工程、细胞工程、发酵工程、酶工程和蛋白质工程。随着信息技术、纳米技术和生物技术的融合发展，生物交叉技术也成为生物技术的一个重要分支。 　　基因工程又称基因拼接技术和DNA重组技术，是以分子遗传学为理论基础，以分子生物学和微生物学的现代方法为手段，将不同来源的基因按预先设计的蓝图，在体外构建杂种DNA分子，然后导入活细胞，以改变生物原有的遗传特性、获得新品种、生产新产品。例如，转基因作物就是将外源基因导入农作物，使其获得抗虫、抗病、耐除草剂等优良性状，像抗虫棉的培育，将苏云金芽孢杆菌的抗虫基因导入棉花植株，有效抵御害虫侵害，减少农药使用。 　　细胞工程是指应用细胞生物学和分子生物学的原理和方法，通过某种工程学手段，在细胞整体水平或细胞器水平上，按照人们的意愿来改变细胞内的遗传物质或获得细胞产品的一门综合科学技术。比如干细胞技术，利用干细胞的多向分化潜能，在医学领域用于治疗多种疾病，如脊髓损伤、糖尿病等；还有克隆技术，通过核移植等方法，成功克隆出多利羊，这是细胞工程的重大成果。 　　发酵工程是指采用现代工程技术手段，利用微生物的某些特定功能，为人类生产有用的产品，或直接把微生物应用于工业生产过程的一种新技术。在食品领域，酸奶、啤酒、面包等的制作都依赖发酵工程；在医药领域，抗生素的生产也离不开发酵技术，如青霉素的大规模发酵生产。 　　酶工程就是将酶或者微生物细胞，动植物细胞，细胞器等在一定的生物反应装置中，利用酶所具有的生物催化功能，借助工程手段将相应的原料转化成有用物质并应用于社会生活的一门科学技术。例如，在洗涤剂中添加酶制剂，可以提高去污效果；在纺织工业中，利用酶进行织物的退浆、精练等处理，可提高产品质量。 　　蛋白质工程是指以蛋白质分子的结构规律及其与生物功能的关系作为基础，通过基因修饰或基因合成，对现有蛋白质进行改造，或制造一种新的蛋白质，以满足人类的生产和生活的需求。比如科学家通过蛋白质工程改造某些酶，使其催化活性更高、稳定性更强，应用于工业生产中可提高生产效率。

　　行业观点 　　事件：1月22日，强生公布2024业绩，2024年实现营收888亿美元（+4.3%），主要来自两大核心业务板块贡献——创新制药和医疗科技，分别实现了569.64亿美元（+4.0%）以及318.57亿美元（+4.8%）的收入。展望2025年，强生预计2025年的运营销售增长率在2.5%到3.5%之间，总收入有望达到910亿-919亿美元。 　　核心产品销售分析：从治疗领域来看，强生主要专注于肿瘤、自身免疫、神经科学、感染、肺动脉高压、心血管及代谢这几大关键领域。其中，肿瘤和自免对业绩的贡献最为突出，肿瘤板块在2024全年取得了207.81亿美元的收入（+17.7%）。靶向CD38的多发性骨髓瘤治疗药物Darzalex在全球所有地区的市场份额持续增长，这是该药自2015年上市以来，销售额首次突破100亿美元大关。多发性骨髓瘤是强生重点布局的疾病领域，Carvykti是强生2024年创新制药业务中增长最为迅猛的产品，2024年实现收入9.63亿美元（+92.7%），主要得益于市场份额持续增长，产能持续扩张以及二线适应症获批。 　　2025年，强生将迎来以下里程碑事件，预计完成监管决策14项、监管提交9项、完成临床III期9项、完成临床I/III期7项。重要里程碑事件有：1）TREMFYA（古塞库单抗，IL-23单抗）治疗克罗恩病；2）Nipocalimab治疗重症肌无力；3）RYBREVANT（埃万妥单抗）皮下注射型；4）TAR-200治疗卡介苗无反应的HR-NMIBC原位癌；5）Icotrokinra（IL-23受体的靶向口服肽）12岁及以上患有中度至重度斑块状银屑病（PsO）的成人和青少年；6）RYBREVAN与LAZCLUZE联合治疗。 　　投资建议：强生达雷妥尤单抗作为全球首款上市的CD38单抗，2024年销售额正式突破百亿美元，且适应症从血液瘤逐步向自免领域扩展，建议关注国内CD38单抗药物研发及相关企业，如天境生物、康诺亚-B、神州细胞-U等。 　　风险提示：1）政策风险：药品降价等政策对行业负面影响较大；2）研发风险：医药研发投入大、难度高，存在研发失败或进度慢的可能；3）市场风险：市场周期性波动可能会对医药行业产生负面影响。

　　原油市场：多因素扰动供给预期，油价中高位运行。截至2月14日，Brent和WTI油价分别达到74.74美元/桶和70.74美元/桶，较上周分别变动0.11%和-0.37%；就周均价而言，本周均价环比分别上涨0.56%和0.15%。年初以来，Brent和WTI油价分别变动0.13%和-1.37%。供给端，多因素扰动原油供给预期，关注产量实质变动。一方面，2月12日，美国总统特朗普与俄罗斯总统普京通电话，双方同意“紧密合作”以结束俄乌冲突。另一方面，随着美国总统特朗普重启对伊朗核计划的“极限施压”运动，美国财政部长称美国的目标是让伊朗的石油出口降至目前水平的10%以下。需求端，2月13日美国总统签署备忘录，对美国产品征税的国家将被征收“对等关税”，市场担忧贸易争端将抑制全球经济增长，进而减少石油需求。需求端，截至2月7日当周，美国商业原油库存量42786万桶，环比增加407万桶。春季检修期间，美国炼厂开工率仍偏低，但原油产量居于高位，预计短期仍将延续累库。我们认为，供给端不确定性仍将给予油价支撑，但需求预期偏弱将限制油价上行高度，短期Brent原油价格运行区间参考70-80美元/桶。建议后续密切关注OPEC+产量政策、伊朗原油供应情况、全球贸易争端等指引。 　　库存转化：本周原油负收益、丙烷正收益。依据我们搭建的模型测算，本周原油库存转化损益均值在-25元/吨，年初至今为199元/吨；本周丙烷库存转化损益均值在64元/吨，年初至今为61元/吨。 　　价格涨跌幅：本周化工品价格表现偏强，石油焦、有机硅DMC等价格涨幅靠前。在我们重点跟踪的170个产品中，与上周相比，共有62个产品实现上涨、占比36.5%，46个产品下跌、占比27.1%，62个产品持平、占比36.5%。本周价格涨幅居前的产品有石油焦（4#，洛阳石化）、三氯乙烯（山东）、丙酮（华东）、炭黑（N220，山东）、R32（淄博飞源）、固体蛋氨酸（进口）、维生素A（国产）、正丁醇（华东）、硫酸铵、四氯乙烯（山东）等。 　　价差涨跌幅：本周化工品价差表现偏强，醋酸乙烯、正丁醇等价差涨幅靠前。在我们重点跟踪的130个产品价差中，与上周相比，共有71个价差实现上涨、占比54.6%，56个价差下跌、占比43.1%，3个价差持平、占比2.3%。本周价差涨幅居前的有LLDPE价差（甲醇）、聚丙烯价差（甲醇）、PTA价差（对二甲苯）、炭黑价差（煤焦油）、三氯乙烯价差（电石）、尿素价差（动力煤）、醋酸乙烯价差（电石）、环氧乙烷价差（甲醇）、环氧丙烷价差（丙烯）、PMMA价差（MMA）等。 　　投资建议：本周化工品价格、价差表现均偏强。1）估值方面，截至2月14日，石油化工和基础化工PE（TTM）分别为16.9x、22.7x，较2014年以来的历史均值15.7x、28.4x溢价水平分别为7.6%、-20.0%。当前时点基础化工行业估值处在2014年以来偏低水平，具有中长期配置价值。2）供给端，近几年化工行业资本开支及在建产能增速趋于放缓，但预计存量产能及在建产能仍需时间消化。需求端，2025年随政策刺激效果逐渐显现、终端产业回暖动能逐步转强，内需潜力有望充分释放。看好2025年化工品的结构性机会及行业估值修复空间，建议关注以下三条投资主线：一是，全方位扩大内需，把握成长确定性机会；二是，培育新质生产力，新材料国产替代正当时；三是，部分资源品景气有望维持高位，关注规模扩张带来的成长性。