药物发现中的实验室自动化市场规模和份额

药物发现市场分析中的实验室自动化

药物发现领域的实验室自动化市场在 2025 年达到 56.6 亿美元，预计到 2030 年将达到 69.9 亿美元，在此期间复合年增长率为 4.31%。这一增长路径反映了人工智能与实验室工作流程的稳步融合、声学液体处理的主流采用，以及缓解制药研究中心人才短缺问题的不断增加的投资。到 2024 年，自动化液体处理机已成为现代筛选线的关键组成部分。这一发展是由化合物库开发人员越来越依赖高通量筛选来实现更快的循环时间推动的。制药公司仍然是最大的细分市场，需求最高，而合同研究组织变得越来越重要，反映出不断增长的趋势转向以自动化为重点的外包和服务。 

北美在其既定监管框架和大量研究经费的支持下，在 2024 年保持了领先地位。与此同时，在中国 21 亿美元的自动化刺激措施和印度合同研发制造服务快速增长的推动下，亚太地区正在获得动力。各设备类别的增长趋势正变得更加多样化。自动化存储和检索系统正在得到广泛采用，突显实验室越来越关注安全且合规的样品管理。在应用领域，ADME-Tox 研究正在成为关键的增长驱动力，这得益于从动物测试到器官芯片分析的转变，这种分析正在获得监管机构的认可。

全球实验室自动化药物发现市场趋势和见解

快速小型化和 HTS 平台

借助小型化 1,536 孔板和 3,456 孔板，高通量筛选现在每天可处理超过 100,000 种化合物，在不影响数据质量的情况下减少了 95% 的试剂使用量。^{[1]来源：“实验室自动化加快了药物研究时间表”，Nature Reviews Drug Discovery，nature.com} 声学分配器可提供亚微升精度，配备环境传感器的板处理机可在严格的条件下保持测定完整性监管控制。该技术降低了每次检测的成本，扩大了小分子的库覆盖范围，并扩大了曾经缺乏大面积机器人资金的生物技术初创企业的采用。集成系统减少了样品制备和分析之间的切换，延长了正常运行时间并最大限度地减少了操作员手动检查的需要。美国和欧洲的监管机构现在接受提交档案的小型化检测结果，消除了最后的机构审查dle。

集成人工智能分析

人工智能将传统机器人转变为实时优化协议的自适应研究伙伴。 NVIDIA BioNeMo 等平台使液体处理机能够根据历史性能进行自我调整，将方差减少高达 40%，同时在数据审查之前标记异常。预测性维护算法同样可以缩短计划外停机时间，延长年度生产时间。与此同时，深度学习引擎会筛选筛选输出，对命中进行自动排名，将命中到领先的时间线缩短约 30%。 

慢性病研究和开发支出升级周期

行业研究和开发预算正在增加，重点关注慢性病，包括肿瘤学、神经科学和代谢紊乱。复杂的基于细胞的测定和大型化合物库已成为标准，促使实验室更早、更彻底地实现工作流程自动化。在生态学团队依靠高内涵成像系统全天候处理数千个肿瘤细胞板，而神经生物学团队则投资于用于脆弱类器官的温和液体处理程序。自动化供应商不仅受益于设备订单，还受益于与多年转型计划相关的软件订阅和验证服务。 

对更快投入临床的需求

将平均开发时间从 12 年缩短至 8 年以下的行业压力推动实验室走向 24/7、无人值守的运行。连续流自动化使每周的样品吞吐量增加了三倍，而无需按比例增加人员数量。耦合调度软件协调板运动、仪器队列和数据捕获，允许在主屏幕关闭几分钟后启动后续分析。合同研究组织利用这些能力作为关键卖点，进一步加速了外包的势头。自动化存储单元贡献通过在几秒钟内检索样本，同时维护研究性新药备案所需的审计跟踪。 

中小企业资本支出高

综合自动化生产线成本超过 200 万美元，尽管投资回报率已得到证实，但仍超出了许多生物技术初创企业的承受范围。租赁和机器人即服务计划已经出现，但严格的信用审查和多年承诺仍然让早期公司望而却步。地区银行提供定向贷款，但有限的配额导致需求得不到满足。 

传统软件互操作性差距

制药巨头所使用的机器人已经安装了数十年，每个机器人都由很少与下一代人工智能层通信的专有代码控制。升级需要中间件、定制驱动程序以及良好实验室规范 (GLP) 规则下的严格重新验证，这使得集成成本增加到新设备预算的近一半。这些摩擦点推迟了更新周期，减缓了短期采用。

细分分析

按设备：存储系统推动基础设施发展

自动化液体处理机占 2024 年支出的 31.2%，突显了它们在几乎所有屏幕和分析中的中心地位。声学分配的不断改进现在可以实现亚微升转移，从而保护昂贵的试剂，同时保持分析精度。供应商嵌入人工智能仪表板，允许操作员根据历史错误趋势微调协议。随着实验室延长工作时间，正常运行时间和喷嘴经济性成为决定性的购买因素。非接触式清洁的并行创新降低了交叉污染风险并减少了耗材预算。

自动存储和检索系统虽然基数较小，但代表了增长最快的集群，复合年增长率为 5.7%。多温度塔集成了条形码验证和监管链记录，满足 FDA 审计追踪的要求。模块化的占地面积让成熟的设施可以在不中断工作流程的情况下增加容量，云仪表板会发出预测性维护警报，防止代价高昂的停机。展望未来，将低温和常温机架共置在一个通道中的混合系统预计将进一步提高利用率。

按应用：ADME-Tox 研究加速安全评估

高通量筛选占 2024 年应用的 27.6%随着制药公司和合同研究组织（CRO）为了筛选更大的图书馆而进行军备竞赛，从而增加了收入。需求取决于高效的命中识别：声学移液、自校准读板器和批量调度引擎汇聚在一起，以保持板在最小停顿的情况下移动。未来的扩展将取决于对化合物进行预先排序、在确认运行之前消除误报的人工智能算法。

ADME-Tox 平台增长最快，每年增长 5.9%。器官芯片设备能够并行评估微流体通道内的肝脏、肾脏和心脏反应，生成并发的多端点数据。监管机构现在引用自动 ADME-Tox 读数作为新药应用的有效支持，确保数据集得到广泛接受。将质谱分析仪直接集成到流体生产线中，减少了样品交接并清理了合规文档。

最终用户：CRO 成为自动化领导者

制药公司保留了 39.6%2024 年收入。内部计划强调跨全球站点的协调数据堆栈，迫使供应商提供企业范围的验证和远程监控作为不可协商的功能。

合同研究组织虽然规模较小，但复合年增长率最高，为 4.6%。 CRO 利用规模来运行全机器人设施，为中型生物技术客户提供 24/7 的访问。这些运营商通常有资格成为人工智能嵌入式版本的早期采用者，为供应商提供快速反馈循环，从而塑造产品路线图。学术和政府实验室通过赠款资金利用自动化，重点关注高内涵成像或自动化细胞培养等专业模块，这些模块在不过度扩展预算的情况下推进转化项目。

地理分析

北美在 2024 年占全球收入的 34.5%，仍然是先进平台的最大市场。美国领先美国国立卫生研究院持续拨款，对共享核心设施进行现代化改造，而加拿大安大略省和魁北克省的研究集群则青睐适合改造实验室的模块化机器人。墨西哥的制造走廊现在为美国和欧洲供应商生产组件，从而简化了跨境供应。

欧洲紧随其后，在德国、英国和瑞士也大力采用。可持续性规则推动了微流控卡盒的快速普及，与传统板相比，其溶剂使用量减少了 90%。 Horizo​​n Europe 拨款支持多机构自动化项目，欧洲药品管理局的数据完整性指南将自动化审计跟踪定位为标准做法，刺激了实验室信息管理升级的重复订单。

在大量公共投资的推动下，亚太地区以 5.9% 的复合年增长率增长最快。中国已拨出很大一部分资金用于符合其“制造”目标的自动化实验室。“中国 2025”战略，而随着西方赞助商将临床前简报东移，印度的 CRDMO 行业正在扩大至两位数。日本和韩国通过将人工智能层集成到现有的机器人生产线中来增加动力，确保全球质量一致。区域监管机构通过东盟协调简化标准，简化跨境部署并推动跨国推广计划。

竞争格局

赛默飞世尔科技 (Thermo Fisher Scientific) 将马萨诸塞州的产量扩大了 1.5 亿美元，以缩短其机器学习液体处理机的交货时间。贝克曼库尔特生命科学公司 (Beckman Coulter Life Sciences) 投资了 5000 万美元，将机械臂与血液学分析配对，专门针对药物发现实验室。^{[2]资料来源：新闻稿存档、Thermo Fisher Scientific、thermofisher.com} Hamilton Company 以 7500 万美元收购 Robotics Plus，增加了直接插入其 Microlab 生态系统的利基样品管理专业知识。^{[3]资料来源：自动化液体处理系统和机器人技术、 Hamilton Company，hamiltoncompany.com}

新兴厂商强调云编排和订阅模式，例如 Tecan-NVIDIA 联盟，将 GPU 驱动的 BioNeMo 分析集成到台式机器人中，从而形成可自动优化协议并将试剂成本降低 30% 的交钥匙系统，因为买家优先考虑闭环反馈而不是纯粹的运动速度，从而增强了监管信心。提供经过验证的 li 的现有企业用于 FDA 或 EMA 审核的合规性脚本库。总体而言，尽管收购管道表明逐渐转向平台整合，这将提高小型单一产品公司的壁垒，但适度的分散化仍然存在。