深度报告-20250820-国金证券-农用化工行业研究_AI助力农药创新药研发_18页_2mb

农药创新研发与AI技术应用分析

1. 农药行业概况与创新药研发

农药行业按照防治对象分为除草剂、杀虫剂、杀菌剂和植物生长调节剂等。农药产业链分为五大环节：原材料-中间体-原药生产-制剂和包装-销售。原药分为创制药（自主知识产权，开发成本高）和仿制药（研发周期短，利润空间受限）两类。创新药研发具有高投入、长周期、高壁垒的特点，全球市场份额约7%，新兴市场企业正通过“联合创制”逐步切入高端领域。2024年主要创制药企业研发费用同比增长3.13%，需求下滑、价格下跌及转基因推广不及预期是主要风险。

2. 农药与医药研发逻辑的相似性

医药与农药在研发流程和技术框架具有高度相似性，均包括靶点识别、分子设计、结构优化与安全性评价等环节。中国医药研发投入已超1300亿元，领先经验可借鉴至农药行业，特别是在AI辅助分子设计与高通量筛选方面，加速农药创制效率。

3. AI技术与农药创新药研发

AI技术已在农药创制中广泛应用，主要路径包括：

• 靶点发现：通过机器学习模型筛选化合物活性靶点，日本企业采用合作研发模式，将研发成本降至十分之一。
• 分子设计：生成式AI可辅助新分子生成，如Chemistry42平台30天内设计出靶向CDK20的苗头化合物。
• 全流程优化：DGI模型融合多模态数据实现94.1%的识别准确率，PDAI平台覆盖靶标识别、分子筛选到候选物优化全流程，提升研发效率。

4. 行业前景与企业关注对象

• 市场前景：2026年全球农药市场规模预计达734亿美元，中国628亿元，增长主要来自可持续技术应用。
• 推荐标的：利民股份、扬农化工、江山股份等企业积极布局AI研发平台，与跨国公司合作加速创新产品落地。例如，江山股份JS-T205项目进入试生产阶段。

5. 风险提示

需求下滑、价格下降、转基因推广缓慢及安全环保政策是行业主要风险，需关注数据隐私、模型准确性及合规性等挑战。