农药行业概况
农药产业链分为原材料、中间体、原药生产、制剂和包装、销售五个环节。农药原药分为创制药和仿制药，前者拥有自主知识产权，研发成本高昂，技术壁垒显著，市场由少数跨国巨头主导；后者在专利到期后仿制生产，研发成本低，市场竞争激烈，由中低端市场企业主导。全球农药市场规模预计2026年达到734亿美元，中国市场规模预计2026年达到628亿元。目前全球农药市场以仿制药为主，占比约93%，创制药占比约7%，但创制药市场增长迅速。
创制药研发进展
国外创制药研发领先，近年来上市的新有效成分包括环溴虫酰胺、双丙环虫酯、核酸农药Calantha、Booster抗性治理增效剂等。国内创制药研发取得显著进展，清原作物科学和先达股份分别研发了氟溴草醚、氟砜草胺、溴噁草松等十余种除草剂，以及吡唑喹草酯、喹草酮、苯丙草酮等除草剂。原创性靶标的发现推动了创制药研发，国外发现的靶标包括鱼尼丁受体变构体、香草酸瞬时受体通道复合物等，国内发现的靶标包括UspA、Myosin-5、ApOR5-Orco等。
创制药研发成本与周期
原药创制药研发成本巨大、周期较长。2014-2019年间新农药研发平均需要近12.3年时间，成本超过3亿美元。近年来研发成本和周期不断攀升，1995年、2000年、2005—2008年、2010—2014年等4个时间段的农药研发成本分别约为1.52亿美元、1.84亿美元、2.56亿美元、2.86亿美元，研发周期也依次为8.3年、9.1年、9.8年、11.3年。全球主要创制药企业研发成本自2016年平均增速为3.13%，2024年富美实、CORTEVA、拜尔、巴斯夫研发费用合计99.5亿元，较2016年上涨21.67%。
AI助力创新药研发
医药与农药研发逻辑相似，均包括仿制药与创制药开发路径，核心流程涉及活性分子筛选、靶点识别、结构优化与安全性评价等。医药行业在AI辅助研发方面经验丰富，AI可以提升创制药研发效率，降低研发成本。例如，AI模型可辅助筛选潜力农药分子，预测其生物活性、环境安全性及对目标作物的适用性，从而减少冗余试验、提高研发成功率。
医药行业借鉴经验
医药行业研发费用高昂且持续上升，近十年来以平均每年30%的增速攀升。AI可以提升创制药研发效率，降低研发成本。例如，AI模型可辅助筛选潜力药物靶点，缩短新药研发周期；生成式AI在生成新分子结构与提升命中率方面展现出更强突破性。
搭建农药创新药研发平台
搭建农药创新药研发平台的底层逻辑在于构建一个以数据为驱动、模型为支撑、算法为引擎的系统，实现从靶标发现到候选分子筛选、优化与评估的全流程智能化。基于机器学习进行创新药研发，但当前面临模型优化困难、输出结果准确性较差等问题。基于现有技术搭建综合平台，例如PDAI平台，通过整合多种技术模块，覆盖从靶点识别到候选物筛选等多个关键研发阶段，为农药研发提供一站式服务。
建议关注
建议关注利民股份、扬农化工、江山股份。利民股份通过并购构建起覆盖农药原药、制剂及兽药的全产业链体系，子公司德彦智创借助AI工具布局算力平台、数据平台、靶标数据库及靶标资源平台；扬农化工拥有南北两个研发中心，在新农药产品创制及次新药产品创新上具有显著优势；江山股份2024年研发投入20705.77万元，新增项目11个，开发农药高端制剂产品17个。
风险提示
风险提示包括全球农化需求下滑、农药价格下跌、转基因作物推广进度不及预期、安全环保政策风险。
