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雷达卡
虚拟筛查服务（Virtual Screening Service）是一类由专业服务提供商依托计算化学、分子建模、化学信息学、人工智能/机器学习及高性能计算技术，面向药物研发客户指定或服务商自有的化合物、肽类及各类候选分子库开展计算机模拟筛选的专业研发外包服务，核心目标是精准识别、排序并筛选出具备潜在生物活性、靶点结合能力或目标理化性质的优质候选分子，最终以项目制、按需云计算服务、FTE人力外包或集成药物发现服务等多元方式向外部客户收取服务费用。本报告核心统计范围全面覆盖结构基础虚拟筛查（SBVS）、配体基础虚拟筛查（LBVS）以及融合结构、配体、AI/ML模型的混合虚拟筛查服务，具体落地工作可包含靶蛋白结构精细化准备、化合物库构建与标准化清洗、高精度分子对接、药效团智能筛选、分子形状及指纹相似性筛选、QSAR定量构效关系建模、AI/ML活性预测、大规模甚至超大规模虚拟筛查、多模型结果重打分、ADME/Tox及理化性质定向过滤、分子结合模式深度分析、候选化合物智能排序以及最终高价值Hit分子清单交付。本次统计范围仅包含独立CRO、计算药物发现公司、药物研发技术平台公司及以项目形式提供虚拟筛查的商业软件企业所取得的相关服务收入；不包含普通软件许可证和非项目型软件订阅收入、企业内部自用虚拟筛查成本、单纯化合物数据库或化合物销售收入、实验高通量筛选（HTS）、DNA编码化合物库（DEL）实验筛选、单独的生物活性测试、分子合成，以及未实际执行虚拟筛查计算的普通药物研发咨询服务。根据QYResearch（北京恒州博智国际信息咨询有限公司）的统计及预测，2025年全球虚拟筛查服务市场销售额达到了9.30亿美元，预计2032年将达到18.49亿美元，年复合增长率（CAGR）为 10.3%（2026-2032），当前行业核心发展特征十分明确：客户需求正由单纯计算筛查向筛查结合实验Hit确认及集成药物发现方向延伸，融合结构、配体、活性数据与AI信息的混合工作流重要性持续提升，整体市场处于全球AI药物研发产业爆发驱动下的稳健高景气增长阶段。
- 产业核心发展背景：全球创新药研发投入持续提升，早期药物发现降本增效需求爆发，AI大模型与高性能算力快速普及，多重核心驱动因素共同拉动虚拟筛查服务市场长期保持稳健高速增长态势。
- 产业当前商业化阶段核心特征：当前全球虚拟筛查服务产业正处于从早期单一分子对接辅助工具，向计算与实验深度融合的集成化早期药物发现核心基础设施方向升级的关键成熟拐点，传统实体高通量筛选成本高、周期长、覆盖化学空间有限的痛点极其突出，全行业产品正在快速向高附加值下一代AI驱动创新药早期研发核心服务品类方向迭代升级。
二、全球虚拟筛查服务市场分析
全球创新药研发投入持续提升，早期药物发现降本增效需求爆发，AI大模型与高性能算力快速普及，多重核心驱动因素共同拉动虚拟筛查服务市场进入稳健高速增长周期，成为未来7年AI药物早期发现领域增长确定性极强的优质黄金细分赛道。
- 核心市场规模数据：根据QYResearch（北京恒州博智国际信息咨询有限公司）的统计及预测，2025年全球虚拟筛查服务市场销售额达到了9.30亿美元，预计2032年将达到18.49亿美元，年复合增长率（CAGR）为 10.3%，7年时间实现市场规模近2倍的稳健增长，是当前整个创新药CRO服务赛道中增长韧性极强、技术壁垒极高的高附加值核心细分品类之一。
- 核心需求驱动逻辑：虚拟筛查服务需求增长的核心底层动力，是全球各类药物研发机构持续寻求大幅提升早期药物发现效率，同时需要探索远超实体高通量筛选经济承受范围的海量虚拟化学空间。对于已经拥有靶点三维结构、已知活性配体或丰富历史实验数据的研发项目，计算筛查能够将有限的后续合成、采购及生物实验资源高度集中于更小、优先级更高的候选化合物集合，因此越来越多的头部制药和生物技术企业将其正式纳入Hit发现和先导发现的标准研发流程。同时近年来蛋白结构解析与AI预测技术持续进步、云计算及GPU算力成本大幅下降、超大规模虚拟化合物库持续扩容以及AI/ML智能评分方法不断成熟，也持续扩大虚拟筛查可覆盖的靶点范围和项目落地场景。此外虚拟筛查天然高度适配药物研发外包模式，客户可以按照项目或FTE方式直接获取经验丰富的专业计算科学家和规模化算力资源，完全无需在企业内部完整复制相关专业团队和昂贵的计算基础设施，大幅降低早期药物发现的投入门槛。
- 供给端升级逻辑：全球头部虚拟筛查服务提供商持续推动产品从相对独立的分子对接或相似性检索单一任务，转向更大规模、多模态并与后续药物发现环节深度紧密连接的综合研发工作流。当前可采购及可合成虚拟化学空间已经扩展至十亿级甚至更大规模，彻底改变了Hit发现的传统经济模式：计算筛查的核心价值越来越体现在从近乎无限的巨大化学空间中提前精准压缩候选范围，将有限的合成、采购及生物实验资源集中于最高优先级的化合物。同时结构基础和配体基础方法之间的技术边界正在持续弱化，越来越多的项目将分子对接、药效团或形状筛查、历史活性数据、AI/ML智能评分、物理模型重打分以及资深药物化学专家的专业判断深度组合使用。主要服务商的业务模式也清晰反映出云计算和高性能计算应用持续扩大的明确趋势，使客户无需自行建设同等规模的计算基础设施即可轻松实施超大规模虚拟筛查。长期来看，行业发展方向并非简单由“AI完全替代传统虚拟筛查”，而是AI/ML负责大幅提升搜索与排序效率，结构物理信息、化学合成可实现性及后续实验反馈共同决定最终候选分子的综合质量。整体来看，虚拟筛查服务市场正向更高预测精度、更深实验环节打通、更大化学空间覆盖的方向持续发展，随着全球创新药早期研发降本增效需求持续释放，市场长期仍具备极其广阔的高速增长空间。
- 产业链整体特征：虚拟筛查服务价值链上游核心环节主要由蛋白及化学结构权威数据库、全品类虚拟化合物库、历史实验活性数据集、成熟分子建模和化学信息学专业软件、AI/ML智能算法、云计算或高性能计算资源，以及计算化学、结构生物学和药物化学领域资深专业人才构成。中间服务环节围绕靶点精细化准备、化合物库清洗与标准化、专属预测模型构建、结构基础或配体基础筛查、AI辅助智能排序、多维度结果重打分、化合物结构聚类、候选分子优选及专业科学解释完成全链条价值转化。随着服务深度持续增加，虚拟筛选得到的Hit分子还可以进一步进入化合物采购或定向合成、生化及细胞活性实验验证、Hit确认、结构生物学研究、Hit扩展和药物化学优化环节。下游核心客户主要是全球头部制药企业、创新生物技术公司、高校科研及转化医学机构，以及其他需要补充外部计算能力或集成早期药物发现能力的研发组织。行业整体价值创造能力随服务商从“提供一份虚拟候选排序清单”向“提供经实验确认且具备药物化学高度可操作性的起始化合物”升级而明显增强。计算筛查服务主要依赖模型质量、算力资源和专业分析能力；筛查及Hit确认服务进一步承接实体化合物合成及实验验证环节；集成Hit Discovery服务则延伸至Hit扩展、药物化学及早期Lead Generation，由此大幅增加客户合作周期和切换成本。行业主要成本包括计算化学家人力投入、专业软件和数据库授权、云计算或HPC资源消耗、专有流程研发及项目管理投入；集成服务模式还需要承担实验室运营、化合物采购、活性检测及药物化学资源投入。随着基础算力的可获得性持续提高，资深科学验证能力以及计算结果与实验体系的高效连接效率正在成为更重要的核心价值差异来源。
- 全球竞争格局特征：全球范围内虚拟筛查服务核心代表性头部厂商包括Schrödinger、Charles River Laboratories、药明康德、Evotec、Pharmaron康龙化成、Sygnature Discovery、Jubilant Biosys、HitGen成都先导、Domainex、Enamine、BioDuro保诺科技、Axcelead Drug Discovery Partners、Cresset、MedChemExpress (MCE)、TargetMol Chemicals、MolSoft、Southwest Research Institute (SwRI)、PharmCADD。虚拟筛查服务市场整体呈现分散化竞争格局，不同企业更多按照服务模式和能力组合形成差异化优势，而非围绕完全标准化的单一产品展开同质化竞争。其中Schrödinger体现了以先进计算技术平台、大规模虚拟筛查、云端交付及专业分子建模服务相结合的成熟模式；Charles River Laboratories、药明康德、Evotec、Pharmaron康龙化成、Sygnature Discovery及BioDuro保诺科技等则通过综合药物发现全链条平台，将计算筛查进一步无缝连接实验Hit发现、药物化学或后续优化环节；Domainex、HitGen成都先导及MolSoft等企业更突出自有专有筛查流程、差异化可合成化学空间储备或顶尖专业计算能力；Cresset、PharmCADD等计算药物发现服务商进一步强化高专业度定制建模项目的核心竞争力，而Enamine、MedChemExpress及TargetMol等企业则受益于自有海量化合物资源及相关发现工作流的高效协同。行业竞争优势正越来越取决于虚拟筛查准确性、可获得且具备高度合成可行性的独特化学空间储备、专有算法与AI/ML深度结合能力、超大规模并行计算能力、资深药物化学专业判断能力、实验确认落地能力、项目交付速度、全链路数据安全保障以及从初始Hit发现延伸至Lead Generation的综合执行能力。因此未来行业竞争并非单纯由软件规模或实验室规模决定，而是能够把经过长期验证的计算方法与可高效执行的实验后续环节有效衔接的服务商更具长期战略优势。整体竞争格局呈现“海外头部计算药物发现企业依托数十年技术积累和全球顶级制药客户基础，在高端复杂靶点虚拟筛查市场占据先发优势，中国本土头部CRO和AI药物研发企业依托国内全球最完善的创新药研发外包产业链优势、极致工程化落地能力和快速项目响应能力，持续快速提升在全球虚拟筛查服务市场中的核心市场份额”的鲜明特点。未来市场竞争将进一步围绕多模态混合筛查技术能力、计算实验闭环打通能力、全链条知识产权保护能力、全球化项目交付能力全面展开，市场竞争重点也将由单一虚拟筛查项目交付逐步转向“计算筛选-实验验证-先导化合物优化”的全链路早期药物发现综合解决方案。
- 细分市场结构特征：虚拟筛查服务最稳定的划分维度主要包括核心筛查技术路线类型、服务深度等级、商业交付模式和下游核心应用场景。按核心筛查技术路线类型拆分，可分为结构基础虚拟筛查、配体基础虚拟筛查、混合及多模态虚拟筛查，结构基础虚拟筛查在具备可靠靶点三维结构和结合位点信息时拥有不可替代的重要地位，可以直接从蛋白结构环境出发精准评价候选化合物与靶点的相互作用；配体基础虚拟筛查则更适用于已经积累一定已知活性化合物、但靶点三维结构信息不足的研发项目，通过相似性搜索、分子指纹、分子形状、药效团及QSAR等方法对候选分子进行高效优选。混合及多模态虚拟筛查的战略重要性正在快速上升，因为越来越多项目同时拥有结构、配体和生物活性等多源信息，将不同方法提供的互补信号深度结合，可以大幅降低项目对单一评分体系的依赖。因此市场演化更适合理解为项目特定计算策略不断深度融合，而不是AI独立成为一个与SBVS或LBVS并列并取代二者的全新分类。按服务深度等级拆分，可分为计算筛查服务、筛查及Hit确认服务、集成Hit Discovery服务，计算筛查服务更适合自身已经具备完善实验生物学和药物化学能力的成熟客户；筛查及Hit确认服务进一步解决计算预测能否高效转化为真实实验活性的核心问题；集成Hit Discovery服务则深入到Hit验证、Hit Expansion和早期Lead Generation环节，成为当前合作深度最高的服务模式。按商业交付模式拆分，可分为定制项目制、云端按需筛查、FTE/嵌入式计算研发，定制项目制仍适用于目标和交付范围明确的标准化筛查任务；云端按需筛查更适用于计算需求规模大但使用频率不稳定的客户；FTE及嵌入式计算研发则服务于需要计算科学家持续深度参与项目决策和药物设计迭代的研发组织。从下游应用维度拆分，虚拟筛查服务核心应用全面覆盖Hit发现与先导发现、Lead优化与骨架扩展、药物重定位、靶点鉴定与作用机制研究、安全性及其他研发场景，其中Hit发现与先导发现是当前市场需求规模最大、付费意愿最稳定的核心下游赛道。
- 区域市场格局特征：全球虚拟筛查服务核心重点关注区域覆盖北美、欧洲、中国、日本、东南亚、印度等核心区域，不同地区的产业发展重点和市场特征存在极其明显的差异。虚拟筛查服务整体呈现多中心发展的区域格局，技术和服务能力并未集中于单一国家。北美拥有成熟的计算药物发现技术体系、顶尖生物技术客户基础和大量专业服务商，在高级结构基础筛查、配体基础筛查及云端计算服务方面保持极强的市场需求；欧洲拥有深厚的大型制药研发基础、大量顶尖生物技术企业、资深计算化学团队和完善的综合CRO体系，既存在专业虚拟筛查细分模式，也具备从Hit发现延伸至集成药物研发的全链条服务能力。亚太地区的虚拟筛查服务能力正在持续快速增强，尤其是中国和日本的综合药物发现机构及计算化学团队已经更深入参与全球研发外包项目。区域之间的竞争差异因此正在从“是否拥有基础商用软件”转向资深科学家经验、差异化化合物资源储备、实验整合能力、全链路数据安全体系以及跨区域复杂项目管理能力。不同区域的产业竞争核心主要体现在本地头部创新药企业项目资源获取能力、全链条早期药物发现资质储备、计算实验闭环落地能力以及当地创新药研发相关政策资质储备。
三、虚拟筛查服务行业发展趋势
随着AI分子模拟大模型技术持续迭代、超大规模GPU算力成本持续下探、计算与实验闭环体系不断完善，虚拟筛查服务的技术路线、服务边界与全链条药物发现适配能力正在迎来多重明确的演进方向。
- 十亿级超大化学空间普及：传统百万级化合物库筛选模式，全面向覆盖十亿级以上可合成虚拟化学空间的体系演进，大幅提升发现全新骨架活性分子的概率，彻底突破传统实体筛选的分子数量天花板。
- 多模态混合工作流成为主流：单一技术路线独立筛查模式，逐步向融合结构信息、配体活性数据、AI智能预测的多模态混合工作流体系演进，大幅降低单一方法的预测偏差，显著提升最终筛选结果的命中率。
- 计算实验闭环深度打通：计算结果与后续实验环节完全割裂的传统模式，全面向首轮实验结果自动反馈优化下一轮筛选模型的闭环体系演进，持续迭代优化预测精度，大幅缩短早期Hit发现的整体周期。
- 云端按需服务持续下沉：传统重资产项目制交付模式，逐步向轻量化云端按需自助筛查的服务体系演进，大幅降低中小创新药企业获取顶级虚拟筛查能力的门槛，进一步扩大整体市场的覆盖客户规模。
四、虚拟筛查服务行业前景
虚拟筛查服务是支撑下一代创新药早期研发实现降本增效、提速升级的关键核心AI药物发现工具，长期增长天花板极高，是下一代AI药物研发赛道中具备极高长期研发价值和客户粘性价值的黄金细分领域，未来将释放多重结构性发展机遇。
- 下游需求持续稳健释放：全球创新药研发投入持续提升，早期药物发现降本增效需求爆发，AI大模型与高性能算力快速普及，多重核心驱动支撑赛道长期维持10%以上的稳健复合增速，成长空间极其广阔。
- 本土虚拟筛查服务开发企业全链条配套优势凸显：国内CRO和AI药物研发服务商依托国内全球规模最大的创新药研发外包产业链、海量本土创新药企业深度服务经验与极致计算实验闭环落地能力，能够为全球不同区域客户提供高可靠性的高性价比虚拟筛查服务全链条早期药物发现综合解决方案，在全球市场的份额正在持续快速提升。
- 新兴场景打开增量空间：除传统创新药Hit发现主流场景外，大分子多肽药物专属定制化虚拟筛选服务、PROTAC分子海量化学空间虚拟筛查、中药活性成分靶点虚拟筛选等新兴细分场景的定制化虚拟筛查服务需求持续释放，这类场景对产品的专属场景适配、特殊分子类型筛选模型有极高要求，传统通用型虚拟筛查产品完全无法适配，进一步打开行业长期增长天花板。
- 传统实体高通量筛选存量替代市场空间广阔：当前全球海量中小创新药企业早期Hit发现仍在使用成本极高、周期漫长的实体高通量筛选方案，覆盖化学空间极其有限，完全无法适配当下快速迭代的创新药研发需求，随着虚拟筛查技术持续成熟，传统实体筛选模式正在逐步启动向高性价比、超大规模虚拟筛查模式的全面升级替换，未来十年将迎来一轮全球创新药早期研发数字化升级的集中服务采购高峰，为行业带来持续稳定的海量增量需求。
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