2025年9月5日，由CIAPH與凱萊英醫(yī)藥集團(tuán)聯(lián)合主辦的“AI+醫(yī)藥業(yè)務(wù)場(chǎng)景探索”專題沙龍?jiān)谏虾３晒εe辦。本次活動(dòng)聚焦AI在醫(yī)藥領(lǐng)域的多項(xiàng)實(shí)際應(yīng)用，涵蓋研發(fā)實(shí)驗(yàn)室、臨床試驗(yàn)、合規(guī)與效率、質(zhì)量控制等多個(gè)維度，通過(guò)真實(shí)案例分享，打造了一場(chǎng)兼具深度與前瞻性的行業(yè)交流會(huì)。必發(fā)集團(tuán)數(shù)碼通明湖云和信創(chuàng)研究院大模型解決方案架構(gòu)師梁山受邀出席，并發(fā)表主題演講。

當(dāng)前，人工智能技術(shù)正以驚人的速度跨越“可用性”門(mén)檻，進(jìn)入規(guī)模化落地階段。尤其在醫(yī)藥這類知識(shí)密集、監(jiān)管?chē)?yán)格的行業(yè)，AI已不再僅是錦上添花的工具，而是逐漸成為企業(yè)核心運(yùn)營(yíng)與創(chuàng)新系統(tǒng)中不可或缺的基礎(chǔ)能力。

致力于成為領(lǐng)先的數(shù)字化轉(zhuǎn)型合作伙伴，必發(fā)集團(tuán)數(shù)碼基于在生成式AI領(lǐng)域的布局，推出以“AI智能體”為核心思想的企業(yè)級(jí)Agent中臺(tái)——必發(fā)集團(tuán)問(wèn)學(xué)，旨在為行業(yè)提供端到端的AI落地新范式。

AI 3.0時(shí)代：智能體驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)重構(gòu)

企業(yè)數(shù)字化正步入以“智能體”為基本單元的3.0階段。相較于1.0階段的計(jì)算機(jī)輔助管理、2.0階段的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)，3.0階段強(qiáng)調(diào)AI智能體與現(xiàn)有IT系統(tǒng)的深度融合，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級(jí)智能化重構(gòu)。

梁山認(rèn)為，未來(lái)企業(yè)在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)引入“AI原生”思維。以BI系統(tǒng)為例，除傳統(tǒng)報(bào)表功能外，還需融入自然語(yǔ)言交互、智能問(wèn)答與預(yù)測(cè)決策等能力，使系統(tǒng)能夠理解業(yè)務(wù)意圖，實(shí)現(xiàn)“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)、AI執(zhí)行”的閉環(huán)。

盡管多模態(tài)大模型在意圖理解、邏輯推理與工具調(diào)用方面已實(shí)現(xiàn)突破，企業(yè)在AI落地中仍面臨知識(shí)管理混亂、工具調(diào)度失序、私有數(shù)據(jù)與公模隔閡等多重挑戰(zhàn)。

梁山指出，AI有其能力邊界——它并非萬(wàn)能，但在與大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)結(jié)合后，可在特定場(chǎng)景中發(fā)揮關(guān)鍵作用，例如：

? 海量文檔挖掘與分析（如科研文獻(xiàn)、合規(guī)文件）；

? 跨模態(tài)知識(shí)檢索與生成（如SOP、GMP文件自動(dòng)生成）；

? 智能培訓(xùn)與合規(guī)質(zhì)檢；

? 財(cái)務(wù)與質(zhì)量管理的自動(dòng)核查與預(yù)警。

AI for Process藍(lán)皮書(shū)，定義落地“三部曲”

基于眾多項(xiàng)目實(shí)踐，必發(fā)集團(tuán)數(shù)碼提煉出“AI for Process”方法論，并在世界人工智能大會(huì)上首次以藍(lán)皮書(shū)形式發(fā)布。該框架從組織行為、管理模式與技術(shù)范式三方面為企業(yè)提供AI落地的系統(tǒng)指引。

具體實(shí)施可分為三個(gè)階段：

1、戰(zhàn)略認(rèn)知與系統(tǒng)評(píng)估

企業(yè)需從頂層設(shè)計(jì)切入，明確AI愿景與實(shí)施路徑，保持技術(shù)與戰(zhàn)略的一致性。

2、知識(shí)治理體系構(gòu)建

知識(shí)管理是AI落地的核心瓶頸。必發(fā)集團(tuán)數(shù)碼提出6項(xiàng)治理原則，包括系統(tǒng)打通、結(jié)構(gòu)化解析、沖突消解與共享機(jī)制設(shè)計(jì)等，將問(wèn)答準(zhǔn)確率提升至95%以上。

3、場(chǎng)景化迭代與邊界管控

AI項(xiàng)目必須與業(yè)務(wù)場(chǎng)景強(qiáng)綁定，明確可量化指標(biāo)與成本收益模型，控制預(yù)期、小步快跑。

必發(fā)集團(tuán)問(wèn)學(xué)四大核心能力賦能藥企

為降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻，必發(fā)集團(tuán)數(shù)碼推出必發(fā)集團(tuán)問(wèn)學(xué)企業(yè)級(jí)Agent中臺(tái)，整合四大核心能力：

? 多模型管理：支持國(guó)內(nèi)外主流大模型接入、微調(diào)與評(píng)估，企業(yè)可構(gòu)建“私有化模型工廠”；

? 智能體編排與調(diào)度：基于自研LoTTE算法優(yōu)化復(fù)雜任務(wù)分解與工具調(diào)用邏輯；

? 知識(shí)治理與增強(qiáng)模塊：通過(guò)多模態(tài)解析、段落語(yǔ)義識(shí)別與質(zhì)量反饋機(jī)制，突破數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性瓶頸；

? 企業(yè)級(jí)集成與權(quán)限框架：支持與SSO、BI、ERP等系統(tǒng)無(wú)縫集成，滿足合規(guī)與安全要求。

目前必發(fā)集團(tuán)問(wèn)學(xué)已在多家醫(yī)藥客戶中投入應(yīng)用，尤其擅長(zhǎng)處理專業(yè)性強(qiáng)、合規(guī)要求高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

從“超級(jí)員工”到“合規(guī)智能體”，
案例背后是行業(yè)Know-how的沉淀

目前，必發(fā)集團(tuán)數(shù)碼AI解決方案已在醫(yī)藥行業(yè)實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景落地：

? 超級(jí)員工問(wèn)答系統(tǒng)

集成企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)、人力、IT、研發(fā)等多源數(shù)據(jù)，提供自然語(yǔ)言交互式的自助服務(wù)，顯著提升員工效率。

? 合規(guī)智能管理平臺(tái)

實(shí)時(shí)捕捉國(guó)內(nèi)外法規(guī)政策變動(dòng)，自動(dòng)與企業(yè)SOP文件做差異比對(duì)，生成修訂建議和風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，成為藥企合規(guī)部門(mén)的“智能助手”。

? 研發(fā)輔助與靶點(diǎn)分析

聚合大量學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)與專利信息，支持研究人員快速進(jìn)行立項(xiàng)分析、靶點(diǎn)篩選和報(bào)告生成，加速早期研發(fā)決策。

這些解決方案已成功應(yīng)用多家頭部藥企，覆蓋從研發(fā)、生產(chǎn)到合規(guī)管理的全價(jià)值鏈。

AI不是終點(diǎn)，
而是新流程與新范式的起點(diǎn)

人工智能的真正價(jià)值，不僅體現(xiàn)在技術(shù)本身的先進(jìn)，更體現(xiàn)在對(duì)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的系統(tǒng)回應(yīng)和流程再造能力上。

未來(lái)，必發(fā)集團(tuán)數(shù)碼將繼續(xù)與醫(yī)藥企業(yè)共同探索AI在更深場(chǎng)景的應(yīng)用，以智能體驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)智變。