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‘生产技术’新闻 4个
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全球学者看生物技术的未来:需要国家层面的医疗数据收集与利用体系基于人工智能(AI)的新药开发竞争已从分子设计转向患者和临床等人类医疗数据的获取。然而,国内缺乏支持这一过程的医疗数据和利用体系,因此必须建立国家层面的数据收集与联动基础,以便AI新药能够真正转化为治疗效果。◇ "分子设计是创意与GPU的竞争,下一步是医疗数据"石教授将AI新药开发分为分子设计和治疗效果预测及验证两个阶段。他指出,在分子层面,数据不再是决定性变量。他表示:“在分子层面的建模中,数据的种类和规模在模型之间并没有显著差异。”他提到,AlphaFold也使用了与之前竞争组相似的公开数据,而现在AI生成的蒸馏数据也扮演着重要角色。他进一步指出:“当前阶段的分子设计更接近于创意和计算资源(如GPU)的竞争,而非数据竞争。”问题在于下一步。要预测设计的物质是否对实际患者有效,需要细胞、组织和人体层面的数据。石教授强调:“这一领域尚未达到AI模型能够主导整个行业的阶段,要进一步发展,必须有国家级的数据体系作为支撑。”他认为,要挑战现有方法无法治疗的疾病,数据融合是必不可少的。石教授表示:“Galax目前正在将分子设计技术应用于生物学上已验证的疾病和靶点,要创造出以往方法无法实现的新疗法,仅凭分子层面的数据是不够的,还需要生物数据与医疗数据的AI融合。”石教授认为,AI新药的潜力已经开始实现。他预测:“采用从零开始(de novo)设计的抗体已经进入新药开发阶段,未来几年内将有相当数量的候选物质能够转化为新药。”AI带来的变化不仅发生在新药开发领域,还在几乎所有科学技术领域中出现。因此,石教授认为,与其集中支持特定领域,不如支持AI在科学技术的广泛传播。在人才培养方面,他指出:“必须筛选出各学科中必需教授的核心知识,重新设计融合课程,以培养既懂AI又精通专业领域的‘双手人才’。”◇ 斯特法诺普洛斯:"AI与自动化结合将推动代谢工程的飞跃,解决方案在现场"开创代谢工程领域的美国麻省理工学院(MIT)教授斯特法诺普洛斯在此次学术大会上进行了关于未来生物技术发展方向的演讲。在随后的记者会上,他展望了AI与自动化结合将推动生物制造的飞跃。当被问及“像AlphaFold一样,代谢工程是否也能实现AI驱动的飞跃”时,他表示:“这还需要观察,但AI与自动化结合可能会带来重大进展。”他进一步解释:“通过机器人测试各种候选物,并利用这些数据不断重新训练机器学习模型,设计、构建和测试的循环将大部分实现自动化。”他补充道:“可以从已知领域出发,逐步扩展到数据不足的领域。”这种变化可能会出现在菌株性能改进、代谢工程以及药物候选物设计等方面。然而,他对AI将如何改变整个行业持谨慎态度。他表示:“AI带来重大变化的可能性很高,但在哪个领域首先发生仍然难以预测。”他认为,新药开发是一个潜力巨大的领域,因为这里存在许多未满足的医疗需求。斯特法诺普洛斯教授还强调了现场专家的作用。他指出:“在生物精炼工艺的氢化阶段或高分子的解聚阶段,AI的应用没有通用解决方案,各领域的专家必须根据自己的工艺进行探索。”他补充道:“计算机科学家与生物专家之间存在明显的差距,需要努力理解彼此的基本原理。”此次以“AI STAR(AI集成可持续转型以促进先进稳健生物技术)”为主题的学术大会邀请了国内外顶尖专家,广泛讨论生物技术(BT)领域的主要议题。国际会议的主要议题包括融合生物工程、生物工厂基础的可持续航空燃料(SAF)生产技术、细胞微环境控制的技术与应用等。国内会议则包括各分委员会主办的会议,以及基于数字转型的细胞培养工程、温室气体减排生物技术、针对下一代癌症治疗的细胞与基因工程及精准传递技术、蛋白质纳米笼工程、可持续生物资源全生命周期评估(LCA)、基于AI的生物制造研讨会等。※ 本报道经人工智能(AI)系统翻译与编辑。
2026-10-03 02:08:00 -
人工智能改变生物产业……全球生物学专家齐聚济州全球四位顶尖学者与2000多名国内外生物工程专家齐聚济州,讨论人工智能(AI)与生物技术的融合及可持续生物产业的未来。 韩国生物工程学会将在济州国际会议中心举办为期三天的‘2026年韩国生物工程学会秋季学术发表大会及国际研讨会’,会议将于10月2日结束。此次以‘AI STAR(AI集成可持续转型以促进先进稳健生物技术)’为主题的研讨会,预计将有2000多名来自国内外的生物工程领域专家参加。33个专业分会将发布900多篇最新研究成果,同时还将举行生物企业和研究机构参与的展览。 开幕式上,美国伊利诺伊大学(UIUC)的赵辉敏教授、日本东京大学的竹内昌司教授、美国麻省理工学院(MIT)的格雷戈里·斯特法诺普洛斯教授以及首尔大学的石差玉教授将发表主旨演讲。 赵教授将介绍合成生物学、酶工程和生物工厂领域的研究成果,主要讲述从诱导进化到基于AI的自主实验的合成生物学变革,以及人工酶设计、基于AI的酶与代谢工程、自主型生物工厂的构建等主题。 竹内教授将探讨将活细胞和组织与工程系统结合的生物混合技术,介绍3D组织制作、生物混合机器人、基于细胞的生物传感器等组织工程和生物混合系统的最新研究。 在代谢工程领域的专家斯特法诺普洛斯教授将提出以可持续性为中心的未来生物技术发展方向,并讨论AI、下一代传感器及在非常规条件下的生物过程对工业和医疗生物技术的影响。 石差玉教授将以AI为基础的蛋白质和分子设计及新药开发为主题进行演讲,介绍蛋白质结构预测和蛋白质-抗体设计技术的发展,并提出AI在理解生命现象和设计实验方面作为科学发现的伴侣的潜力。 学术项目将广泛涵盖AI、合成生物学、生物制造、精准医疗等前沿生物领域。 参与的韩国和台湾研究团队将在联合国际研讨会上讨论通过AI与生物技术的融合实现可持续创新的方案。同时,还将设置关于酶工程、合成生物学、无细胞合成生物学、微生物与酶工程、C1气体利用、下一代微生物工程等主题的国际分会。 基于生物工厂的可持续航空燃料(SAF)生产技术、基于智能材料的纳米生物技术和纳米医学、细胞微环境控制技术等也将成为主要议题。 在国内分会中,将讨论基于数字转型的细胞培养工程、温室气体减排生物技术、细胞与基因治疗及精准传递技术、蛋白质纳米笼工程、可持续生物资源全流程评估(LCA)等内容。在基于AI的生物制造分会中,将探讨从酶设计到生物过程数字双胞胎等应用于工业现场的技术。 由韩国科学记者协会与韩国生物工程学会共同举办的特别媒体分会将围绕科学报道的伦理、生物钟与健康衰老、科学技术的公众沟通与科学传播等主题进行讨论。 韩国生物工程学会会长韩成玉表示:“此次学术大会是通过AI与生物技术的融合,探索可持续先进生物技术创新方向的知识共享平台。”并表示:“通过世界顶尖学者的演讲和产学研交流,将为韩国生物产业的飞跃做出贡献。”※ 本报道经人工智能(AI)系统翻译与编辑。
2026-10-01 17:04:00 -
SAF价格是传统航空燃料的三倍,航空公司面临巨大压力随着明年可持续航空燃料(SAF)的强制实施,航空业在应对碳排放法规与成本压力之间苦苦挣扎。SAF被视为航空公司实现碳中和的现实替代方案,但供应量有限和价格昂贵成为主要负担。因此,有专家指出,需要通过政策支持等措施进一步扩大SAF市场。 在30日于首尔钟路区四季酒店举行的‘2026年首尔生物燃料与SAF媒体会议’上,专家们提出了这一观点。 SAF是一种低碳航空燃料,通常与传统航空燃料混合使用。它由废弃食用油、动物脂肪和生物质等可持续原料生产,能够在大多数现有飞机引擎和加油基础设施中使用,因此被认为是航空公司主要的碳减排手段。 从明年开始,韩国将实施SAF混合义务制度。政府计划从1%的混合比例开始,到2030年将其扩大到3%至5%。虽然义务对象是航空燃料供应商,但燃料价格的上涨很可能会反映在航空公司的运营成本和机票价格上。航空公司需要增加SAF的使用以应对碳排放法规,但同时也要承担成本压力。 实际上,价格和供应量是最大的障碍。SAF不仅比传统航空燃料贵,而且全球的生产量仍远远不足以满足航空燃料的需求。根据国际航空运输协会(IATA)的数据,SAF的供应量不到全球航空燃料生产量的1%。由于燃油成本在航空公司成本结构中占比很大,混合比例越高,盈利压力就越大。此外,作为低成本航空公司(LCC),在运费竞争力至关重要的情况下,难以将成本增加直接反映在机票价格上,负担更重。 在当天的发布会上,国际航空运输协会(IATA)燃料供应链经理金周浩表示:“目前SAF市场处于非常初期的阶段,需要发展。”他提到去年在欧洲实施SAF强制化的案例,并指出:“目前SAF的价格是欧洲航空燃料价格的三倍,形成了非常高的价格。”他还强调:“航空公司几乎支付了接近4倍的成本,考虑到航空公司通常利润率较低,可能会面临巨大的财务困难。” 最终,专家们强调,需要多种SAF生产技术的保障以及政府政策的支持。目前,‘废弃食用油基础(HEFA)’的SAF占据了大部分市场,但从长远来看,商业化多种技术如酒精基础(ATJ)、费舍尔-托普希合成(FT)和电力基础(PtL)是扩大供应的关键。此外,还需要可预测的政策,如生产税收抵免、投资支持和长期混合义务制度等。※ 本报道经人工智能(AI)系统翻译与编辑。
2026-07-01 03:04:00 -
从实验室到全球新药舞台:钟根堂的成长与挑战在韩国制药行业的发展历程中,钟根堂是一个不可忽视的名字。从战后供应必需药品的企业,到如今以研发为导向的制药公司,钟根堂的成长与韩国制药业的发展息息相关。创始人李钟根在医疗条件恶劣的时代,认为必须建立稳定的药品生产基础。钟根堂的名字寓意着守护人类健康。钟根堂在资源匮乏的时期建立了生产基础,逐步提高质量标准,为韩国制药业奠定了基础。随着国民收入增加和医疗服务扩展,制药业从简单制造业转变为技术产业,钟根堂也顺应这一变化。研究开发投资的扩大成为转折点。钟根堂认识到仅依靠仿制药市场难以持续增长,因此加强了研发功能和专业人才的引进。尽管短期内负担较大,但长期竞争力来自于技术。钟根堂以改良新药和首仿药为基础,扩大了市场份额。钟根堂在国内市场的优势在于其广泛的产品线,包括心血管、糖尿病、高脂血症等慢性病治疗药物,以及抗生素、消化系统和免疫领域的产品。多样化的治疗领域使其能够应对政策变化和市场波动。钟根堂的企业形象也深入人心。长期的广告和品牌营销使得制药公司不仅仅存在于医院内,而是成为生活中亲近的产业。然而,制药业的道路并不平坦。药价下调政策、回扣监管加强、专利纠纷和全球竞争加剧都给行业带来了压力。钟根堂面临着管理盈利性和研发投资的挑战。近期,钟根堂的步伐更加积极。公司正在加速转型为以研发为中心的制药公司,集中资源于合成新药、生物制药、抗体技术和罕见病治疗等高增长领域。通过将现有专业药品业务的收益再投资于未来的管线,形成良性循环。新药开发是关键。在全球制药市场中,企业价值的衡量标准是独特技术和管线,而非生产规模。钟根堂在抗癌、免疫和代谢疾病等高附加值领域中,努力扩大技术出口和共同开发机会。生物领域也是重要的一环。随着生物制药在市场中的比重增加,生产技术、临床能力和全球合作伙伴关系的价值也在提升。钟根堂通过生物仿制药和生物新药等中长期项目,尝试扩大业务范围。海外市场的扩展同样不可或缺。韩国制药市场受人口结构和医保财政控制的影响较大,而全球市场规模庞大,增长机会广泛。钟根堂通过成品药出口、技术转让和扩大当地合作伙伴关系,努力提高海外销售比例。钟根堂的优势在于长期积累的信任度、稳定的专业药品销售基础、丰富的研发经验和全国性的销售网络。持续的现金流创造能力是制药行业中最重要的资产之一。长期建立的质量管理体系和品牌知名度也是其竞争力所在。挑战也不少。与全球大型制药公司竞争的新药市场进入壁垒高,研发成本不断增加。国内药价监管、市场饱和和研发人才竞争也带来压力。随着技术变化速度加快,过去的成功公式难以保障未来。钟根堂的方向是基于现有业务的稳定性,增加创新成果,迈向全球研发企业。公司正从简单制造转向技术企业,从国内业务中心转向全球市场型企业。如果说李钟根创始人的时代开启了药品国产化的大门,那么现在钟根堂的任务就是在全球市场上证明韩国制药技术的水平。实验室的小小挑战能否在全球新药舞台上取得成果,备受业界关注。※ 本报道经人工智能(AI)系统翻译与编辑。
2026-04-21 19:00:38
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全球学者看生物技术的未来:需要国家层面的医疗数据收集与利用体系基于人工智能(AI)的新药开发竞争已从分子设计转向患者和临床等人类医疗数据的获取。然而,国内缺乏支持这一过程的医疗数据和利用体系,因此必须建立国家层面的数据收集与联动基础,以便AI新药能够真正转化为治疗效果。◇ "分子设计是创意与GPU的竞争,下一步是医疗数据"石教授将AI新药开发分为分子设计和治疗效果预测及验证两个阶段。他指出,在分子层面,数据不再是决定性变量。他表示:“在分子层面的建模中,数据的种类和规模在模型之间并没有显著差异。”他提到,AlphaFold也使用了与之前竞争组相似的公开数据,而现在AI生成的蒸馏数据也扮演着重要角色。他进一步指出:“当前阶段的分子设计更接近于创意和计算资源(如GPU)的竞争,而非数据竞争。”问题在于下一步。要预测设计的物质是否对实际患者有效,需要细胞、组织和人体层面的数据。石教授强调:“这一领域尚未达到AI模型能够主导整个行业的阶段,要进一步发展,必须有国家级的数据体系作为支撑。”他认为,要挑战现有方法无法治疗的疾病,数据融合是必不可少的。石教授表示:“Galax目前正在将分子设计技术应用于生物学上已验证的疾病和靶点,要创造出以往方法无法实现的新疗法,仅凭分子层面的数据是不够的,还需要生物数据与医疗数据的AI融合。”石教授认为,AI新药的潜力已经开始实现。他预测:“采用从零开始(de novo)设计的抗体已经进入新药开发阶段,未来几年内将有相当数量的候选物质能够转化为新药。”AI带来的变化不仅发生在新药开发领域,还在几乎所有科学技术领域中出现。因此,石教授认为,与其集中支持特定领域,不如支持AI在科学技术的广泛传播。在人才培养方面,他指出:“必须筛选出各学科中必需教授的核心知识,重新设计融合课程,以培养既懂AI又精通专业领域的‘双手人才’。”◇ 斯特法诺普洛斯:"AI与自动化结合将推动代谢工程的飞跃,解决方案在现场"开创代谢工程领域的美国麻省理工学院(MIT)教授斯特法诺普洛斯在此次学术大会上进行了关于未来生物技术发展方向的演讲。在随后的记者会上,他展望了AI与自动化结合将推动生物制造的飞跃。当被问及“像AlphaFold一样,代谢工程是否也能实现AI驱动的飞跃”时,他表示:“这还需要观察,但AI与自动化结合可能会带来重大进展。”他进一步解释:“通过机器人测试各种候选物,并利用这些数据不断重新训练机器学习模型,设计、构建和测试的循环将大部分实现自动化。”他补充道:“可以从已知领域出发,逐步扩展到数据不足的领域。”这种变化可能会出现在菌株性能改进、代谢工程以及药物候选物设计等方面。然而,他对AI将如何改变整个行业持谨慎态度。他表示:“AI带来重大变化的可能性很高,但在哪个领域首先发生仍然难以预测。”他认为,新药开发是一个潜力巨大的领域,因为这里存在许多未满足的医疗需求。斯特法诺普洛斯教授还强调了现场专家的作用。他指出:“在生物精炼工艺的氢化阶段或高分子的解聚阶段,AI的应用没有通用解决方案,各领域的专家必须根据自己的工艺进行探索。”他补充道:“计算机科学家与生物专家之间存在明显的差距,需要努力理解彼此的基本原理。”此次以“AI STAR(AI集成可持续转型以促进先进稳健生物技术)”为主题的学术大会邀请了国内外顶尖专家,广泛讨论生物技术(BT)领域的主要议题。国际会议的主要议题包括融合生物工程、生物工厂基础的可持续航空燃料(SAF)生产技术、细胞微环境控制的技术与应用等。国内会议则包括各分委员会主办的会议,以及基于数字转型的细胞培养工程、温室气体减排生物技术、针对下一代癌症治疗的细胞与基因工程及精准传递技术、蛋白质纳米笼工程、可持续生物资源全生命周期评估(LCA)、基于AI的生物制造研讨会等。※ 本报道经人工智能(AI)系统翻译与编辑。
2026-10-03 02:08:00 -
人工智能改变生物产业……全球生物学专家齐聚济州全球四位顶尖学者与2000多名国内外生物工程专家齐聚济州,讨论人工智能(AI)与生物技术的融合及可持续生物产业的未来。 韩国生物工程学会将在济州国际会议中心举办为期三天的‘2026年韩国生物工程学会秋季学术发表大会及国际研讨会’,会议将于10月2日结束。此次以‘AI STAR(AI集成可持续转型以促进先进稳健生物技术)’为主题的研讨会,预计将有2000多名来自国内外的生物工程领域专家参加。33个专业分会将发布900多篇最新研究成果,同时还将举行生物企业和研究机构参与的展览。 开幕式上,美国伊利诺伊大学(UIUC)的赵辉敏教授、日本东京大学的竹内昌司教授、美国麻省理工学院(MIT)的格雷戈里·斯特法诺普洛斯教授以及首尔大学的石差玉教授将发表主旨演讲。 赵教授将介绍合成生物学、酶工程和生物工厂领域的研究成果,主要讲述从诱导进化到基于AI的自主实验的合成生物学变革,以及人工酶设计、基于AI的酶与代谢工程、自主型生物工厂的构建等主题。 竹内教授将探讨将活细胞和组织与工程系统结合的生物混合技术,介绍3D组织制作、生物混合机器人、基于细胞的生物传感器等组织工程和生物混合系统的最新研究。 在代谢工程领域的专家斯特法诺普洛斯教授将提出以可持续性为中心的未来生物技术发展方向,并讨论AI、下一代传感器及在非常规条件下的生物过程对工业和医疗生物技术的影响。 石差玉教授将以AI为基础的蛋白质和分子设计及新药开发为主题进行演讲,介绍蛋白质结构预测和蛋白质-抗体设计技术的发展,并提出AI在理解生命现象和设计实验方面作为科学发现的伴侣的潜力。 学术项目将广泛涵盖AI、合成生物学、生物制造、精准医疗等前沿生物领域。 参与的韩国和台湾研究团队将在联合国际研讨会上讨论通过AI与生物技术的融合实现可持续创新的方案。同时,还将设置关于酶工程、合成生物学、无细胞合成生物学、微生物与酶工程、C1气体利用、下一代微生物工程等主题的国际分会。 基于生物工厂的可持续航空燃料(SAF)生产技术、基于智能材料的纳米生物技术和纳米医学、细胞微环境控制技术等也将成为主要议题。 在国内分会中,将讨论基于数字转型的细胞培养工程、温室气体减排生物技术、细胞与基因治疗及精准传递技术、蛋白质纳米笼工程、可持续生物资源全流程评估(LCA)等内容。在基于AI的生物制造分会中,将探讨从酶设计到生物过程数字双胞胎等应用于工业现场的技术。 由韩国科学记者协会与韩国生物工程学会共同举办的特别媒体分会将围绕科学报道的伦理、生物钟与健康衰老、科学技术的公众沟通与科学传播等主题进行讨论。 韩国生物工程学会会长韩成玉表示:“此次学术大会是通过AI与生物技术的融合,探索可持续先进生物技术创新方向的知识共享平台。”并表示:“通过世界顶尖学者的演讲和产学研交流,将为韩国生物产业的飞跃做出贡献。”※ 本报道经人工智能(AI)系统翻译与编辑。
2026-10-01 17:04:00 -
SAF价格是传统航空燃料的三倍,航空公司面临巨大压力随着明年可持续航空燃料(SAF)的强制实施,航空业在应对碳排放法规与成本压力之间苦苦挣扎。SAF被视为航空公司实现碳中和的现实替代方案,但供应量有限和价格昂贵成为主要负担。因此,有专家指出,需要通过政策支持等措施进一步扩大SAF市场。 在30日于首尔钟路区四季酒店举行的‘2026年首尔生物燃料与SAF媒体会议’上,专家们提出了这一观点。 SAF是一种低碳航空燃料,通常与传统航空燃料混合使用。它由废弃食用油、动物脂肪和生物质等可持续原料生产,能够在大多数现有飞机引擎和加油基础设施中使用,因此被认为是航空公司主要的碳减排手段。 从明年开始,韩国将实施SAF混合义务制度。政府计划从1%的混合比例开始,到2030年将其扩大到3%至5%。虽然义务对象是航空燃料供应商,但燃料价格的上涨很可能会反映在航空公司的运营成本和机票价格上。航空公司需要增加SAF的使用以应对碳排放法规,但同时也要承担成本压力。 实际上,价格和供应量是最大的障碍。SAF不仅比传统航空燃料贵,而且全球的生产量仍远远不足以满足航空燃料的需求。根据国际航空运输协会(IATA)的数据,SAF的供应量不到全球航空燃料生产量的1%。由于燃油成本在航空公司成本结构中占比很大,混合比例越高,盈利压力就越大。此外,作为低成本航空公司(LCC),在运费竞争力至关重要的情况下,难以将成本增加直接反映在机票价格上,负担更重。 在当天的发布会上,国际航空运输协会(IATA)燃料供应链经理金周浩表示:“目前SAF市场处于非常初期的阶段,需要发展。”他提到去年在欧洲实施SAF强制化的案例,并指出:“目前SAF的价格是欧洲航空燃料价格的三倍,形成了非常高的价格。”他还强调:“航空公司几乎支付了接近4倍的成本,考虑到航空公司通常利润率较低,可能会面临巨大的财务困难。” 最终,专家们强调,需要多种SAF生产技术的保障以及政府政策的支持。目前,‘废弃食用油基础(HEFA)’的SAF占据了大部分市场,但从长远来看,商业化多种技术如酒精基础(ATJ)、费舍尔-托普希合成(FT)和电力基础(PtL)是扩大供应的关键。此外,还需要可预测的政策,如生产税收抵免、投资支持和长期混合义务制度等。※ 本报道经人工智能(AI)系统翻译与编辑。
2026-07-01 03:04:00 -
从实验室到全球新药舞台:钟根堂的成长与挑战在韩国制药行业的发展历程中,钟根堂是一个不可忽视的名字。从战后供应必需药品的企业,到如今以研发为导向的制药公司,钟根堂的成长与韩国制药业的发展息息相关。创始人李钟根在医疗条件恶劣的时代,认为必须建立稳定的药品生产基础。钟根堂的名字寓意着守护人类健康。钟根堂在资源匮乏的时期建立了生产基础,逐步提高质量标准,为韩国制药业奠定了基础。随着国民收入增加和医疗服务扩展,制药业从简单制造业转变为技术产业,钟根堂也顺应这一变化。研究开发投资的扩大成为转折点。钟根堂认识到仅依靠仿制药市场难以持续增长,因此加强了研发功能和专业人才的引进。尽管短期内负担较大,但长期竞争力来自于技术。钟根堂以改良新药和首仿药为基础,扩大了市场份额。钟根堂在国内市场的优势在于其广泛的产品线,包括心血管、糖尿病、高脂血症等慢性病治疗药物,以及抗生素、消化系统和免疫领域的产品。多样化的治疗领域使其能够应对政策变化和市场波动。钟根堂的企业形象也深入人心。长期的广告和品牌营销使得制药公司不仅仅存在于医院内,而是成为生活中亲近的产业。然而,制药业的道路并不平坦。药价下调政策、回扣监管加强、专利纠纷和全球竞争加剧都给行业带来了压力。钟根堂面临着管理盈利性和研发投资的挑战。近期,钟根堂的步伐更加积极。公司正在加速转型为以研发为中心的制药公司,集中资源于合成新药、生物制药、抗体技术和罕见病治疗等高增长领域。通过将现有专业药品业务的收益再投资于未来的管线,形成良性循环。新药开发是关键。在全球制药市场中,企业价值的衡量标准是独特技术和管线,而非生产规模。钟根堂在抗癌、免疫和代谢疾病等高附加值领域中,努力扩大技术出口和共同开发机会。生物领域也是重要的一环。随着生物制药在市场中的比重增加,生产技术、临床能力和全球合作伙伴关系的价值也在提升。钟根堂通过生物仿制药和生物新药等中长期项目,尝试扩大业务范围。海外市场的扩展同样不可或缺。韩国制药市场受人口结构和医保财政控制的影响较大,而全球市场规模庞大,增长机会广泛。钟根堂通过成品药出口、技术转让和扩大当地合作伙伴关系,努力提高海外销售比例。钟根堂的优势在于长期积累的信任度、稳定的专业药品销售基础、丰富的研发经验和全国性的销售网络。持续的现金流创造能力是制药行业中最重要的资产之一。长期建立的质量管理体系和品牌知名度也是其竞争力所在。挑战也不少。与全球大型制药公司竞争的新药市场进入壁垒高,研发成本不断增加。国内药价监管、市场饱和和研发人才竞争也带来压力。随着技术变化速度加快,过去的成功公式难以保障未来。钟根堂的方向是基于现有业务的稳定性,增加创新成果,迈向全球研发企业。公司正从简单制造转向技术企业,从国内业务中心转向全球市场型企业。如果说李钟根创始人的时代开启了药品国产化的大门,那么现在钟根堂的任务就是在全球市场上证明韩国制药技术的水平。实验室的小小挑战能否在全球新药舞台上取得成果,备受业界关注。※ 本报道经人工智能(AI)系统翻译与编辑。
2026-04-21 19:00:38