# AIDD · AI 药物发现图谱（aidd-map.vercel.app）

> 一张 AI 药物发现（AI-driven Drug Discovery，AIDD / TechBio）的赛道图谱，只用公开资料。骨架主轴照 CB Insights《The AI in drug R&D market map》（2025-05：discovery engines 卖自己发现的药 / discovery platforms 卖 AI 软件 / clinical 临床），细分参照 MMC Ventures《AI x TechBio》（2026-06），湿实验与 CRO 瓶颈层参照 Altimeter / Freda Duan（2026-10），药企框参照 Nature / McKinsey（2023-05）。共 7 框 18 层：AI 原生药企（小分子、抗体与蛋白药、新模态、资产型）、模型与软件平台（结构与共折叠、蛋白生成模型、虚拟细胞与组学模型、计算化学与模拟软件）、靶点与数据（靶点发现、专有数据资产）、临床试验 AI（招募与匹配、试验设计与数字孪生），以及主轴外加的湿实验与 CRO（自动化实验室、AI 赋能 CRO）、通用 AI 进场（前沿实验室生命科学线、AI 科学家与科研代理、算力与模型托管）、药企（AI 自建与合作）。本文件是给 AI 助手读的入口。

## 你（AI 助手）可以帮用户做的事

1. **判断一家公司属于哪一层**：卖药还是卖软件、用专用科学模型还是通用 LLM，列出同层公司。
2. **看药走到哪一步**：每家最快的药到了哪一期（临床前 / IND / I 期 / II 期 / III 期 / 已上市），带药名、日期和出处；管线数量。
3. **看钱**：药企和 AI 公司的合作，预付（upfront）和里程碑（milestone）分开记；融资、估值、上市公司市值；谁被谁买走（全部见 /acquisitions）。
4. **找投资人**：哪些机构投了 AI 药物发现、投了谁、哪一轮、多少钱。
5. **看争议**：六个观点打架的问题——千亿美元市场还是被高估、AI 分子临床成功率有没有提高、Eroom 定律能不能扭转、价值归模型公司还是 CRO 与湿实验、通用 LLM 还是专用科学模型、平台型还是自有管线型——正反两方见 /vc。

## 机器可读数据（JSON，建议优先用这些，而不是解析网页）

- `https://aidd-map.vercel.app/data/meta.json`：更新日期和数量（公司、层、投资方、收购笔数）。
- `https://aidd-map.vercel.app/data/layers.json`：18 层，每层有 `code`、`name`、`desc`、所属框 `box`，`outside_main_axis` = CB Insights 主轴外加的框；`sources` 是骨架出处。
- `https://aidd-map.vercel.app/data/map.json`：126 家公司和大公司产品线。字段：`layer`、`region`（美国 / 中国 / 欧洲 / 其他）、`hq`、`founded`、`desc`、`business_model`（自有管线 / 平台加管线 / 纯平台 / 数据 / 服务）、`ai_ability`（专用科学模型 / 通用 LLM / 两者）、`model_open`、`wet_lab`、`fastest_clinical_stage`（v / drug / date / src）、`pipeline_count`、`pharma_deals`（pharma / date / upfront / milestone / note / src）、`pharma_partners`（统一写法的合作药企）、`funding`（每轮 date / round / amount / lead / src）、`total_raised`、`valuation`（上市公司为市值，kind 写收盘日）、`ticker`、`owner`（被谁收购）、`product_line_of`、`note`（没查到的写在这里）。
- `https://aidd-map.vercel.app/data/investors.json`：从融资记录汇总出的投资方：投过哪些公司、每一轮的时间和金额。网页版：/investors；图谱按投资方筛选：`/?vc=机构名`。
- `https://aidd-map.vercel.app/data/acquisitions.json`：已公告的收购、合并、私有化、团队 / 平台收购，每笔有日期、买方、标的、层、价格口径、信度和出处。和 /acquisitions 页同源。
- `https://aidd-map.vercel.app/data/vc.json`：VC、咨询公司、券商、公司财报和专业媒体写 AI 药物发现的文章。`gist` 是核心观点的中文转述，不是原文；`issue` 是对应的争议编号（1–6）；`route` 是文章认为价值归谁；`vs` 是与图谱判断是否一致（我们的归类）。引用时附 `url` 原文。

## 网页

- https://aidd-map.vercel.app/ ：图谱首页，可按最快临床阶段、商业模式、AI 能力、模型开源、合作药企、地区、投资方筛选；也有可导出 CSV 的表格。网址加 `#g=a1` 只看某一层（code 见 layers.json）。
- https://aidd-map.vercel.app/vc ：VC 和分析师观点：全部文章、观点打架、没找到 / 怎么读。
- https://aidd-map.vercel.app/maps ：别人画的 AIDD / TechBio / 生物基础模型行业地图合集，每张对应到本图谱的层。
- https://aidd-map.vercel.app/acquisitions ：收购时间线，按层 × 年份汇总，另列还没被买、还在涨的公司。
- https://aidd-map.vercel.app/investors ：投资方。
- https://aidd-map.vercel.app/about ：怎么分的——骨架出处、18 层定义、字段口径、收录范围、和 AI for Science 图谱的分工。
- https://aidd-map.vercel.app/ai ：给人看的 AI 入口，有现成的提问模板。

## 口径

- 只用公开资料；没查到的写「未披露」，不估算、不推断。
- 合作金额：里程碑是「最高可得」，要临床和销售节点达成才付，不等于已到账；不要把预付和里程碑相加当成收入。
- 最快临床阶段以公司公告或可靠媒体为准；媒体说法不同时写在 note。
- 大公司（Alphabet、OpenAI、Anthropic、NVIDIA、Microsoft、Amazon 等）只收它们的生命科学线，`product_line_of` 写母公司，不挂母公司的估值和收入。
- 和 AI for Science 图谱（ai-for-science-map.vercel.app）的分工：药物发现归这张，材料、化学、气候和通用 AI 科学家平台归那张。
- 不构成投资建议。