制药工程未来发展趋势？

一、制药工程未来发展趋势？

目前最热点的话题也许就是人工智能了，前几年最火也最流行的是“互联网+”模式，我在想，未来我们的制药工程，能不能也用“人工智能+”模式。仔细分析，一颗药从设计研发到进入病患体内，都有人工智能介入的可能。

目前最火的药物分子设计恐怕非计算机辅助设计莫属了，有的大学以及研究院所还将这个作为一个研究领域，我在想，一粒新药的问世意味着无数次的的实验，无数次的相近药物的淘汰，为了这一种新药，有多少合成思路半路夭折，多少分子设计徒劳无获，多少次临床试验最终无果。

目前，一种新药的研发成功，必将耗费大量的人力物力财力，而人工智能的介入，必将提高药物研发的效率，我们人类只需要将大体设计方向和设计思路引入智能系统，其他的过程都交给人工智能去解决，人工智能机器可以制造自然的无菌无毒环境，并且智能机器人不会受到药物的侵蚀和影响，而且智能化参数更加精确。

那时，制药工业的人力可以大大解放，我们只需要付出一部分脑力活动，给出方向和思路，就能通过智能最快地得到我们设想的药物，那时候的制药工厂，我相信一定是高度智能化的。由此来看，未来的制药工程的研发生产，完全可以有“人工智能+”的模式。

二、越南工业未来发展趋势？

现在好多内地工厂都往东南亚搬迁了，未来发展应该挺好的，内地的大厂像比亚迪富士康都在那边有工厂了，越南未来发展前景偏好。

三、未来生物制药发展趋势？

1 生物药分析比以往任何时候都多

传统工程蛋白和单克隆抗体药物在新生物制剂开发中占仍占很大比例，但下一代治疗方法包括细胞和基因疗法、多特异性药物以及基因疫苗和疗法，正在经历爆炸性增长。

因此，对于高度灵敏的分析系统的需求也日益增长，分析系统可用于以灵敏度、精度和高分辨率快速表征多种类型的分析物。这些系统必须能够在复杂基质、以及广泛浓度范围内同时分离、检测和鉴定多种分析物。

通常，分析物具有高度相似的结构，例如，仅通过一两个脱酰胺作用就可以区分的纳米抗体；来自宿主细胞和培养基的蛋白质污染物可能对安全性和功效产生负面影响，这也带来了分析的挑战；使用常规的配体结合测定法不可能开发出能够分析不同宿主细胞蛋白质（HCP）谱（每个宿主细胞中多达1000个或更多数量）的有效单一测定法。

具有卓越的分离能力和高精确度的一种简单、快速、有效的技术，例如，毛细管电泳（CE）越来越多地用于检查和确认所有类型生物药物的纯度、异质性和聚糖缔合。也产生了为特定CE方法优化的专业和标准化试剂和试剂盒，例如毛细管等电聚焦（CIEF），毛细管区带电泳（CZE），CE十二烷基硫酸钠（CE-SDS）和CE –激光诱导荧光（CE-LIF）提供了完整的工作流程和解决方案，这些解决方案既精确又足够灵活，适合质量控制应用程序。

CE还与质谱方法相结合，用于下一代模式开发和商业化期间所需的一系列分析。同时，事实证明，利用数据独立采集技术的液相色谱串联质谱（LC-MS/MS）可以提供更全面的覆盖范围，分析方法也更快，更简单的开发，被用于更好的生物转化和分析物表征指示。其分析结果则更少出现假阴性，以及多种试剂联合使用是的价格更加便宜。例如，CE方法可以同时检测来自不同生物的HCP，并在一次注射进样中鉴定和定量所有HCP，而无需考虑其浓度。此外，它可以应用于任何生物制剂，包括细胞和基因疗法，而无需进行耗时更长的开发工作。

2 对新疫苗的需求达到历史最高水平

COVID-19大流行刺激了新疫苗开发领域的空前热潮。人们正在寻求一系列传统和前沿的疫苗开发方法。基于裸露的DNA质粒、病毒载体和mRNA基因疫苗利用了强大、可扩展的平台制造概念和集成工艺过程，大大缩短了疫苗开发的时间。随着这些新疫苗的快速开发和商业化，先进的分析技术在确保这些新疫苗的安全性和有效性方面起着至关重要的作用。

3 具有新模式的未知领域和治疗方法

除了新的基因疫苗之外，许多基于RNA和DNA的新疗法，例如寡核苷酸抗病毒药，病毒和其他基因疗法，各种类型的细胞和基因修饰的细胞疗法，双特异性和三特异性抗体药物。如今，结合物的双特异性T细胞衔接子，肽体和纳米抗体正在开发中。

这些新型药物的治疗方法克服了单克隆抗体（mAb）的某些局限性，例如能够同时结合多个位点，更高的稳定性以及进入实体组织和穿越血脑屏障的能力。但是，这些新模式和工艺过程的复杂性可能会产生许多变体。这些治疗性药物的滴度通常也比mAb低（10-50％）。

从克隆选择阶段到生产工艺开发和商业化生产，多样性和更高的复杂性给分析带来了更大的负担。在低浓度下，有必要区分结构差异较小的分子。因此，在为这些新方法开发分析方法时，更高的灵敏度和分离度至关重要。

为了克服这些挑战，正在对现有的可靠mAb方法进行分析开发过程中的变异进行优化和调整。例如，可以通过增加样品中试剂的百分比、使用不同的试剂、降低pH值以及更改分析的温度和时间来优化CE-SDS、cIEF、CZE和用于肽和纳米抗体分析的快速聚糖分析。

业界一直在努力寻找能够解决mAb变体特定复杂性的替代正交技术（而不是仅采用改良的mAb方法）。诸如毛细管电泳与质谱（CE-MS）的联用技术可以支持完整纳米抗体的电荷变异体分析，即使质量差异仅为1-2道尔顿。

高分辨率质谱（HRMS）可确保寡核苷酸抗病毒药物的母体寡核苷酸以及主要和次要代谢物具有足够的分辨率。

为了在亚基水平上表征多特异性，使用具有差分迁移率分离（DMS）技术的LC-MS/MS系统可以实现更高的通量。这项技术可通过一次进样而分离蛋白质亚基，并明确鉴定每条链，而无需进行色谱分离，从而减少了完成研究所需的总时间。

4 患者需要更快实现的治疗方法

对于传统疗法和下一代疗法的开发人员来说，上市时间至关重要。对于靶向特定基因的新疗法，其紧迫性甚至更大。首先赢得市场的企业才能够在竞争激烈的市场获得胜利。

因此，改善基因和其他新疗法的工艺制备关键是开发一致、可扩展、高产的平台方法和快速分析方法。如果没有快速的分析方法，就无法完全了解所有相关的过程参数以及它们如何影响产品质量属性，这将阻止开发良好的市场工艺过程。

自动化和数据分析的进步有可能减少分析时间并简化分析，同时提高一致性和准确性。鉴于下一代疗法的生产量通常很低，这些测定法还必须具有更高的灵敏度和精度。

事实证明，CE解决方案可为各种应用提供GMP发布所需的高灵敏度和高分辨率。例如，可以使用CE-LIF测定AAV衣壳蛋白的纯度，其灵敏度比传统的SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳（PAGE）方法高四个数量级，而使用较少的样品量则可以提高通量检测。

5 分析方法成熟可信赖

制药企业需求开发成熟、合格的过程和分析的需求，为单克隆抗体药物提供了新的模式，单克隆抗体药物具有明确定义的工艺过程和分析要求。基因、细胞和其他下一代疗法的开发者们缺乏平台解决方案，监管指南以及熟练且经验丰富的人员，因此必须创造自己的商业化途径。

但是，美国食品药品监督管理局（FDA）仍在继续开发指导文件，以支持这些改变生命的新颖药物的开发和商业化。FDA通过创造机会来讨论确保最佳产品安全的最佳方法来鼓励进步。技术提供者、药物开发人员和监管机构的各种联盟正在共同努力，以修改现有方法并开发新技术，以简化和减少分析新研究所需的时间。将最好的分析技术与最聪明的治疗思想相结合，将尽快为患者带来最新最有效的疗法。

四、鲁南制药未来前景？

前景挺好的。在医药类专业中有一个专业叫做制药，它是跟化工专业重相关的一个专业方向，或者再说它就是化工类专业。很多学校的制药工程专业都会开设在化工与制药工程学院。

而这个就业方向也十分被看好。简单举个例子：青霉素的生产，对这方面有了解的同学或者家长会知道，青霉素的发现是相对较早的，在一九三几年就被发现了，但是直到1945年，才正式作为安全可用药品投放到市场上…

五、工业机器人未来发展趋势是什么？

　工业机器人正向着智能化方向发展，而智能工业机器人将成为未来的技术制高点和经济增长点。

　　要想跟上未来工业发展，工业机器人技术是先进制造技术的代表。首要任务是提高工业机器人的智能化技术。智能化技术可以提高机器人的工作能力和使用性能。智能化技术的发展将推动着机器人技术的进步，未来智能化水平将标志着机器人的水平，虽然目前还有很多问题需要解决，但随着科学技术的进步，会逐渐改进发展。未来的智能化方向不会改变，并且会将机器人产品拓展到更多行业，形成完备的系统。现今我国人工利息不时上升的大环境下，工业机器人必将迅速发展，逐渐成为工厂自动化生产线的主要发展形式。

六、制药工艺的发展趋势？

随着现代制造技术和高科技的不断发展，制药工艺的发展趋势一定是精细化、人工智能化。

七、工业发展趋势？

1. 通过标准化协议实现联网机器无缝互操作确保互联性至关重要，即在工厂中实现机器和模块的动态重组。为保证不同供应商的设备实现无缝互操作，标准化协议（如 OPC UA TSN ）将发挥关键作用。繁琐的布线及电缆线路将消失无踪，取而代之的是无线协议，如 5G 及其衍生技术。然而，机器不仅相互连接，还会连接到云系统。在云系统中，运用弹性计算能力运行强大的算法，处理业务数据和工程数据。

2. 强化学习再度升级经过强化学习 (RL) 训练后，AI（人工智能）程序在围棋和国际象棋等棋盘游戏中屡屡击败人类选手，但在工业 4.0 时代将发挥更大的作用。强化学习帮助工程师在机器人和自主系统、自动驾驶、控制设计和机器人技术等复杂系统中实现控制器和决策算法。我们将见证巨大成功，RL势必成为改进大型系统的重要一环。关键促成因素是为工程师提供易用的工具，以构建和训练RL 策略、生成大量仿真数据用于训练、轻松将强化学习智能体（agent）集成至系统仿真工具并为嵌入式硬件生成代码。强化学习有助于在工业领域实现重大突破，提高移动工厂设备的自动化水平，甚至实现无人操作。

3. 协作机器人与人类密切合作自动化行业一度讨论着“单一样本量”的美好愿景 — 如何通过多条生产线生成定制样本，无需投入漫长的转换时间，也不必容忍其他低效现象。在工业 4.0 时代，这一愿景终将实现，从而满足实现全方位个性化生产的需求。为此，不能在车间采用固定不灵活的方式设置机器，设定并调整参数后，用于生成某款特定产品长达数月乃至数年。。未来的生产线必须灵活多样— 采用多个可重组的机电模块构建而成，配备越来越多的机器人或“协作机器人”（协作机器人与人类密切合作），同时运用 AI 技术根据生产线制造的下一款个性化产品进行参数设置并调整机器。

4. 仿真使虚拟调试成为现实随着软件复杂度的攀升及模块化软件组件组合数量的增长，在物理机上开展综合测试的难度越来越大，耗时也越来越长，终将演变成为一项无法完成的任务。鉴于此，在部署物理生产线之前，根据仿真模型对软件进行虚拟调试，验证是否存在错误并证实是否满足需求变得至关重要。目前，一批创新领军企业（如全球领先的瓶装生产线制造商 Krones）已经开始采用多域仿真模型进行虚拟调试。

5. 随着边缘计算的进步，预测性维护和 AI 不断发展鉴于边缘计算设备和工业控制器持续发展，计算能力随之快速提升。在云系统的大力配合下，为开创生产系统软件功能新局面铺平了道路。AI算法将动态优化整条生产线的产量，同时尽量减少能源及其他资源消耗，节省大量资金。预测性维护将不断进步，不再局限于考察一台机器或一个场地的数据，而是综合考量多家工厂乃至多个不同供应商的设备数据。根据要求，这些算法可部署到非实时平台及实时系统（如 PLC）。

6. 利用优质数据消除部分 AI 部署障碍我们深知，训练准确的 AI 模型需要大量的数据，分析师调查将数据质量视为成功采用AI 技术面临的首要障碍。2020年，仿真将帮助降低这项壁垒。您通常拥有大量的系统正常运行数据，但真正需要的却是来自异常或严重故障情况的数据。这对于预测性维护应用情形更是如此，例如准确预测工业场地中泵的剩余使用寿命。由于从物理设备创建故障数据不仅存在破坏性而且代价高昂，最佳做法是通过仿真呈现故障行为来生成数据，进而运用合成数据训练准确的AI 模型。仿真很快会成为 AI 驱动系统的关键促成因素。

7. 数据科学家将不再是唯一的主导群体在上述所有趋势中，在未来工厂工作的人类将成为变革中最重要的一环。随着技术和工具的推广应用，越来越多的工程师和科学家（不仅限于数据科学家）将参与到AI 项目中。在未来工厂中，工程师必需能够构建模型、处理大型数据集并操控相应的开发工具，以便迎合上述种种趋势。因此，建设及经营工业设备的企业需要调整招聘方向，聘请大批截然不同的资深工程师，为迎接未来发展做好充分准备，工业4.0 仅仅是个开始。

总结

从协作机器人与人类密切合作，到通过仿真使虚拟调试成为现实，2020 年将涌现出大量趋势，必然会对未来工厂产生颠覆性影响。适应这些变化绝非易事，但只要秉承团队合作意识，采用适当的工具，终将可以实现。

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八、家教未来发展趋势？

社会地位不断提高

　　传统的教育制度实际上是单一的学校教育制度，家庭教育处于自发状态。在未来社会，人们将充分认识家庭教育的作用，真正把它作为国民教育的一个重要组成部分，各国将通过立法确定家庭教育的地位和任务，建立权威性的家庭管理机构，提供一部分家庭教育事业经费，制定家庭教育活动纲要，促进家教事业的发展。国际有关组织将更加关注各国家庭教育事业的发展，开展全球性的家庭主题活动，并且建立世界性的家庭教育研究和协调组织。1995年联合国确定国际家庭年以及后来召开的许多世界性会议讨论家庭和家庭教育问题，可以说就是各国关注家庭教育问题的实际表现

九、cpa未来发展趋势？

1.鉴于我个人对于审计行业的判断，个人认为留在审计本身的业务范围内，深耕业务，尤其是在应对准则趋同国际准则这部分和对信息技术借鉴这部分，也是个不错的未来。

2.转向咨询业务。目前很多事务所本身也开始发展关联的咨询业务，法证会计业务。有不太喜欢审计业务本身的小伙伴们也可以去尝试这类业务，好处在于其实很多事务所内部就可以调派，不至于去适应完全不同的行业和业务逻辑。

3.其他金融机构的尽调业务。目前类似国内券商的承做业务，信托资管私募的尽调业务等，一般都是更倾向于有审计背景的人员。承做业务跟目前审计行业一样受经济大环境的影响较深，信托资管私募的尽调业务这两年虽然监管严格有些业务不得不放弃，但是整体来说还是受整体经济环境影响较小的。好处是这类业务属于机构内部的部门，不承担CPA签字的风险，职业风险相对较低。

4.非金融机构的尽调业务。如一些创投，VC，Pre-IPO等机构的尽调业务。这部分对CPA需求最契合的应该还是在Pre-IPO中，不过因为创投/VC等机构本身属于股权投资，风险较高，所以他们也愿意在前期去花钱找人实施尽调业务。

5.企业的财务部门。很多发展较快，有上市计划的企业，一般在股东有上市计划起就会配备相关的财务人员，这些财务管理人员往往是有cpa背景的，甚至很多要求是有上市项目经验的，一旦跟随企业发展到上市成功，有更大的几率实现财务自由。这种发展基本就脱离了审计业务本身，变化较大，而且企业风格多样，对融入环境来说也是一种挑战。这种业务对于cpa来说，需要慎重选择，因为往往这种企业还处在高速发展的市场上，上市失败的可能性也较高。

6.金融机构内部质控类，内核类职能的发展。这种多是金融机构根据监管要求做的类似“内审”的部门，这类工作本身相对其他业务比较清闲，收入水平也比金融机构里其他部门可能稍微低一些。不过胜在稳定且执业风险很小。

7.监管部门的机会。每年监管部门比如银保监，证监会的稽查部门都会招聘一批cpa来做相关稽查工作。虽然机会可能不多，但是也是一种发展方向。

8.新契机下的机会。例如今年新证券法的颁布实施，注册制等一系列新的政策红利，上交所和深交所在这种时候也往往会向社会公开招聘一些岗位。在之前的新三板，科创板筹备的时候上交所深交所都有过类似招聘

十、白糖未来发展趋势？

1-3月,我国糖浆三项进口量呈逐月下降趋势,对于白砂糖市场影响大幅减弱。 下游市场消费强劲 2020/2021榨季