从2025年4月15日至16日，第11届CDIE Digital Innovation Expo（因此称为：CDIE2025）在上海的Zhangjiang Science Hall中完全举行。 The conference has the theme "Innovation Engine: AI promotes new corporate growth trends", briefing corporate leaders in the world's leading, academic experts and technical pioneers from labor, finance, data change, information security, AI+ robot, travel abroad, and other leading corporation leaders, corporate leaders, exertion of corporate corporations, Exerts in Academics in Academics in Academics in Academics in Academics in Academical Academs在学术界学术界学术界学术界学术界学术界和技术开拓者学术界。它吸引了150多位国际演讲者，100多名参展商和5,000多位客人参加该地区，创造了全球思想碰撞，展示技术和商业合作的盛宴。中国生物制药| Zhengda Tianqing Cio Cao Fenze，特殊这次会议主要论坛的人宣传，发表了一场主要的演讲，“智能飞跃的未来图片促使制药行业”，并大力审查了探索中国生物制药AI的情况。以下是Cao Fenze先生的演讲的伴侣，该讲话充满了实际信息，并且在研究和参考制药公司方面非常重要。欢迎阅读和分享！中国生物制药|中国生物制药公司有限公司及其子公司是中国和R＆D-Driendion Pharmaceutical Groups的领先创新研究，业务涵盖了R＆D平台的整个工业连锁店药剂师，智能生产和强大的销售系统。产品包括各种生物学和化学药物，并且在肿瘤，肝病，呼吸系统，手术/镇痛的四个主要领域处于非常抵抗的位置。该公司于2000年在香港证券交易所上市，2013年被选为MSCI全球标准指数的中国指数；被选为2018年的吊式索引组件；被选为上海 - 香兴 - 香港股票连接生物技术50索引组件和悬挂式中国（在香港上市）25索引。 年。数字整合推动了制药行业的战略转型。中国的基本生物制药方法涵盖了组织的融合，全面的爆炸性，国际化和数字化，其中数字化已成为支持企业可持续发展的主要力量。在生物制药领域，数字结构主要在许多链接中运行，例如DRUG研究，开发，制造和制造，销售管理以及企业内部运营。通过每个业务细分市场的深度和使用数字系统对数据的全面耗竭，企业可以改变有关业务测量系统指标的原始分散信息。对不同指标之间关系的分析进一步为企业提供了帮助制定决策的最佳途径，并有助于提高整体运营效率。获得药物研发和开发的一个例子，为早期研发，临床前研究和临床测试阶段实施了所有数字管理圈子，可以有效地加速测试过程并提高研发效率。在制造过程中，数字建设是围绕生产计划，实施管理和质量保证进行的，这将有助于事先确定潜在的风险并优化劳动力过程。在销售领域，可以通过设定客户目标和运营销售人员的数字管理流程来帮助销售，这将迅速处理基本信息并提高其准确的营销能力。同时，还根据人力资源，金融，运营和风险控制等企业的内部管理来促进数字变化，从而形成了涵盖整个业务链的数字系统。可以看出，数字化已深入整合到各个业务部门中，并继续积累高质量的数据资产。通过改进数据和质量规模，企业面临的关键问题也会改变 - 仅仅是为了实现记录和存储数据，还可以探索如何发布更多数据。仅通过依靠传统的数字方式来满足这一要求，因此应引入技术人工智能（AI）以进行深入应用。仅当数据累积到质量和Quanti的一定水平时TY水平可以有效地推动业务变化和提高效率。探索该小组中中国生物制药的AI实施方案，对AI实施的探索主要集中在两个主要线上：一个是业务流，另一个是资源的来源。在整个生物制药生命周期中，所有主要链接的业务流动点，而资源流则集中在企业内的人力资源，财务，供应链和运营管理等支持系统上全面优化支持系统。这两条线的推广方式相同，这相互适合，帮助企业巧合地提高了业务效率和资源提供。具体而言，在研究和药物开发的方向上，AI技术加速了扭曲和发现化合物，提高了研发效率并降低了早期发育失败的速度。在临床试验阶段，AI广泛用于智能电影阅读，患者入学筛查，临床测试协议设计和优化，大大缩短测试并改善了注册表质量和临床数据证书。在生产该药物的过程中，AI通过智能生产计划，生产质量流程的保证，研讨会资源调度的优化以及对实时过程参数的监视来提高生产和稳定性的灵活性。在药物循环领域，AI赋予电力管理，仓储管理，供应链规划和管理管理，实现了AOF动态纪念和供应链的预言。在销售过程中，AI主要用于客户关系管理，销售质量控制，管理活动和运营过程管理，这有助于销售团队实现更准确，更有效的市场扩展。 AI逐渐渗透到小组中的每个业务节点，不仅提高了每个链接的运行效率和科学决策，而且还继续促进企业，以生产聪明，动态的形容词和不断优化的生态系统。随着数据继续加深并继续重复AI技术，该智能生态系统将是业务主要竞争不可或缺的一部分。定向值位于AI方案的最前沿。在AI的实际实施中，技术本身通常不是限制的主要因素。真正的挑战在于如何准确筛选可以实现的应用程序方案，并可以实际创建业务价值。根据与业务团队进行深入共同创造的多年实践经验，我们录制了一个系统的逻辑框架，用于筛选该方案，其中主要包括四种尺寸：业务意识，数据完成，过程复杂性和输入输出比率。首先，商业意识是必需的NT用于实施该方案。如果业务团队对AI的理解和理解较弱，即使技术团队投入了大量精力，该应用程序的最终影响通常很难实现期望。因此，我们将优先考虑以AI为基础的业务团队，并开放明智的变化作为入境点。其次，数据完成直接决定了AI项目的建模和有效性的质量。 AI本质上是输入和输出系统。数据质量越高，训练对算法的影响越好；另一方面，低质量数据可能会对整个模型产生破坏性影响。此外，该过程的复杂性是衡量场景成本的重要因素。我们倾向于优先考虑业务流程相对复杂，依靠大量人力资源的“高能消耗”情况，并且有一个明确的改进空间Oving效率以确保智能可以带来重大改进的结果。最后，比率提出输出是全面评估的重要基础。我们系统地评估各种投入（例如力量，资源，计算能力和预期产出）之间的关系，以确保AI项目在实施过程中是经济且可持续的时期。基于上述逻辑框架，我们系统地遵守业务内的不同业务领域。其中，财务管理，研发管理和管理管理是企业实现信息和数字化的最早领域。这些部门不仅具有相对完整的数据积累，而且业务人员还具有AI的特定认知基础，同时也具有明确且可测量的输入输出比，并且具有自然优势，可以优先考虑AI的应用。例如，财务英特尔长长的受众，临床测试数据分析，合规性警告，患者和其他场景筛查都是AI应用程序的理想切入点。这些情况的成功实施不仅积累了针对AI应用程序的可复制程序，而且为企业继续开发基本的智能功能奠定了稳定的基础。探索方案1：具有大量业务，大量合同，发票，协议和其他材料的生物制药公司的自动化流程。这些账单来自各种资源和格式，包括结构化系统的文档，以及这些 - 扫描副本，照片甚至书面内容的alarge数字。这种情况导致了传统的审核过程，该过程高度依赖于制造制造，审计师需要重复查看账单的内容，适当的政策和流程节点。这不仅是一辆重负荷货物，而且容易出现合规风险，例如错过的评估和未诊断。为了应对这一疾病，我们与业务团队紧密合作，以系统地对评估政策，计费模板和合规性逻辑进行分类，并建立一个AI的审核系统，涵盖OCR身份，信息获取，规则匹配和异常发现。在技​​术实施方面，我们采用了DeepSeek Big Modelo部署了私有化，并伴随着RAG（检索增强生成）技术，基于微调机制的迅速迅速的单词工程和机制，以继续改善模型对实际业务环境的理解。同时，我们建立了一种用于人机合作的闭环机制，并通过继续收集具有手动反馈的高质量审计样本并将其馈回模型培训，从而实现了对审计能力的持续优化。蒂S系统不仅可以显着释放人力资源，提高了审计的准确性，而且还促进了业务流程的标准化。，标准化和智能为在更多基于过程的情况下奠定了AI替代与合作的程序基础。 Katulad应用程序场景包括智能企业合同审查，临床试验患者入学筛查，生产评估标记的审查等，称为“自动化过程”，这将极大地释放强度并提高业务效率。方案探索案例2：风险控制保证保证生物药物制作过程为例。从种子库的管理，细胞培养，发酵反应，生物学分离，色谱清洁到纳米过滤，每个链接都是高度复杂的，严格控制，严格受到国际法规（例如GMP）的限制。任何轻微的偏差都会对质量产生重大影响，AFETY甚至批准了该药物的营销。但是，实际上，药物处理过程是，该过程仍然是一个很好的操作和纸质笔记，可以轻松地引起过程偏差，缺失的笔记或不平等标准，并为合规带来隐藏的风险。尤其是在传统模型下的主要节点，例如管理生产变化，偏差事件处理，批次记录评估等，不仅具有大量的人类投资，而且很难实现全面处理和全周期闭环风险管理。为了应对这些挑战，我们正在建立智能遵守AI的保证。一方面，基于数据和设备操作，AI可以实时监视关键过程参数，确定偏差趋势，并警告潜在的质量变化，以帮助企业实现Activitiong干预。另一方面，在操作结束时，我们介绍了图像识别技术和Revi视频的EW监视实时操作，获取不适合SOP的海关，并确保已实现即时提醒和监视过程。同时，通过有关CAPA历史和数据（校正和预防）的采矿数据，AI有助于发现系统的风险，并继续优化质量管理系统。最终的目标是将以下生产从“审查后”更改为“感知过程”和“智能保护”，以实现生产认证，运营证据和控制能力。这种明智的合规性制度不仅是制药公司在共同调节环境中的“安全阀”，而且是未来建设“智能工厂”和“数字质量管理系统”的主要基础。类似的申请情况包括会议控制保证，收购风险，财务合规风险的警告等。通过智能监控和评估在主要节点和异常行为中，AI可以帮助企业发展系统和远期系统遵守符合合规性系统的符合，从而有效地降低了操作风险并提高了内部控制水平。方案3探索案例：智能决策支持申请的第三个重要方案是对决定的明智支持，尤其是在Bio Industrypharmaceutical中该药物的研究和开发的早期阶段。研究和药物开发，高投资，高失败率和决策节点的长期循环很多，例如项目决策，目标筛选，分子设计，临床路径计划等，这些知识分子主要依赖手动收集和评估，并且可以轻松地基于“不良数据，偏见，偏见，偏见的视图和残留的响应”，这可以轻松地导致决策。如今，具有大型模型和知识图，例如SPE等AI年龄技术CTRUM和自然语言处理，我们由情报支持系统组成。通过统一内部数据和外部情报基础，AI可以很好地包括结构化和无人居住的信息，实时监控全球科学研究和市场动态，并通过语义理解，内容获取和多维关系建模来开发系统的决策知识网络。例如，在目标评估阶段，AI可以根据文献，专利和临床数据库自动生产费用审查报告；在分子设计阶段，AI有助于对高电势化合物的结构识别，以加速候选物的筛查。在临床路径计划中，整合包括成功的历史经验和行业趋势，最好的解决方案是明智的推荐。更重要的是，此数据驱动的这种支持使企业能够在全球竞争中实现更快，更准确和更远的判断tion。我们认为AI是Noti只有一个工具，但它也将是业务决策系统中的“第二大脑”，从数据驱动的经验中促进了决策模型的转变，并衡量了不确定性的R＆D路径，这种不确定性更具控制性，无法预测，无法预测和可衡量。类似的应用方案还包括销售预测分析，药物流量监测和准确的供应链。 AI可以根据大量数据进行动态建模和趋势评估，从而为企业提供更多外观和精致的明智决定 - 制定援助，进一步提高运营效率和市场响应能力。方案探索的案例4：在整个业务知识管理的整个生命周期中，从研发，销售和行政管理劳动，销售和管理的劳动，将在每个链接上存入具有混乱价值的大量知识资产，包括科学研究报告，实验记录，专利信息，学术文献，GMP规格，GMP规格ifications，手动手册，医疗材料，产品信息和客户反馈。这些知识是一个重要的商业财产，但是由于各种系统和部门的长期分散以及缺乏系统的管理，因此很难实现其价值。在AI技术的帮助下，我们包括业务管理模型。 By developing a unified label system, the linking of the graph of knowledge, which characterizes semantic understanding mechanisms and intentions, the integration of intelligent pushing and personalized recommendations, not only organized knowledge management can be realized and integrated with cross-domain, but can also tap n tap n tap n tap n tap n tap n tap n tap n tap n tap n tap nActivity associations and activate the potential value of conservation knowledge.智能知识管理使企业能够从“静态存储，被动检索”转变为“智能理解，主动推动”，实时f知识的低和广泛应用，这不仅提高了获得员工信息，减少部门和专业障碍的效率，而且还实现了从“资产“能力资产”中的资产”中的变化。最终，该系统将成为对企业继续变化和运作良好的企业的基本支持。数据管理：在传统的i is in Is in Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Is Ins Ins Ins Ins Ins Ins Ins Ins -Is Ins Ins Ins Ins Ins Ins Ins Ins Ins Ins In -Ins.个数据。凭证，图片，表格和声音彼此相距不足。壁架和规则层。主层的重点是收集数据，结构和质量控制，以确保数据在资源方面是真实和可靠的，这在结构方面是标准的，并且是完整且丰富的内容。对于多模式数据，例如合同，发票，检查报告，实验记录等，有必要通过OCR识别，NLP审查和图像识别等技术手段将其转换为明亮的数字资产。知识层强调了数据关系的语义建模和分类，并围绕着关键要素（例如“人，事物，事物和决策”）建立清晰的知识背景。例如，在不良药物反应列表的背后，许多淋巴结（例如患者信息，药物成分，给药方法和疾病进化）都是相关的。通过开发知识和本体系统系统，AI可以理解业务环境并成就e更高的推理和理解水平。规则层的重点是管理数据应用程序逻辑，重点是建立统一的判断标准和DropsDecision制作，以确保AI的输出结果解释，合规并构成业务。无论是在临床试验上进行数据筛查还是按照财务审计的判断，它们都必须通过管理管理级别来管辖，以确保“判断是准确稳定的”。数据管理不仅是AI应用程序的必要保证，而且是数字业务能力的深水区域。仅通过建立高质量，连接和可理解的数据系统就可以真正集成到基本业务能力系统中，并从“实验室技术”变为推动业务发展的“生产力引擎”。模型适应：当管理数据和业务方案将逐渐增长时，AI的解决方案实施AI的旧决策重点是对基础模型的选择和适应。对于大多数传统公司而言，从一开始就生产大型模型是不现实的或没有必要的。一方面，自我开发的模型的成本非常高，并且对计算强度，数据，安全和技术团队的要求非常高；另一方面，现在有大量的开放资源和商业模型已经旧了，关键在于如何根据特定的业务情况进行适应和结合它们，以真正“为我使用它”。我们将模型适应策略分为三类：第一类：直接调用本机API并优化直接单词。在Thesscenario中，模型功能通常满足需求，主要是开发更好的输入方法来改善理解和质量响应。例如，在获取知识，报告摘要，问答过程等任务中。ND类别：引入抹布（检索增强生成）机制。对于需要依靠内部知识，文档系统，历史案例和其他业务数据的任务，例如审查临床研究信息，问答指令以及解释法规和政策，RAG技术可以创建“与工作相关的工作”模型，从而极大地改善专业精神和上下文关系，并提供更可靠的支持。类别3：基于特定任务的模型微调。它适合于具有高准确性，高风险和强大规则希望的复杂情况，例如财务审计，遵守遵守规定的判断，对法案的明智认可等。通过自己的数据和商业政策，对模型进行了良好的了解，可以深入了解该语言政策和语言过程。确实有“商业语言能力”。此外，该模型的选择将作为特定任务进行调整。在相关s中诸如推理和分析之类的迭代，Deptseek模型更好。在图像识别和内容获取的方向上，更好地执行了阿里巴巴Qianwen模型。在实际部署中，我们坚持采用多模型合作和按需呼叫技术来生产模块化和可插入的AI系统的能力，而不是“使用模型的努力工作”。选择基本模型不仅是技术决策，而且还与AI和业务兼容性，项目成本控制，响应速度和未来的演变空间相关联。我们始终遵循以业务需求为中心的适应性逻辑，并促进AI真正穿透业务血统。当AI基础架构的计算和构建功能的构建有助于企业的扩展，方案需求不断增长时，计算功率资源和系统支持能力通常会变成限制实施效率的瓶颈。作为回应在这一挑战中，从项目开始开始，我们以Architehybrid Cloud的英亩为主要的AI基础设施平台的开发，旨在解决资源适应，隐私适应和生态适应的三种基本要求。 Pag-Adapt ng mapagkukunan：Sa pamamagitan ng kakayahang umangkop na pakikipagtulungan sa pagitan ng lokal ng lokal na pribadong ulap在pampublikong ulap，isang naabanat na pool pool pool pool pool iTinayo pag-compute ng kapangyarihan sa mga pangunahing senaryo ng ngosyo，ngunit napagtanto din ang on din ang on demand na paglalaan ng mga mapagkukunan ng ma mapagkukunan ng计算Pag-iilaw，在Pagproseo ng数据中，最大化资源使用。建筑水平扩展功能使我们能够动态，以根据高峰期根据业务方案安排计算资源，并明智将上心列为优先级级别，以确保基本任务的稳定实现。隐私适应：考虑制药行业对患者的数据和隐私保护的严格要求，我们为混合云架构设计了一种多层安全安全机制，以确保敏感数据在本地环境中安全，并有效地避免了诸如过度风险之类的风险。同时，在培训和有趣的模型过程中，脱敏处理，访问数据并允许控制动态控制，以完全实现从“数据安全”到“安全安全性”的封闭环境保护。生态适应：通过智能AI服务网关，连接的内部模型和外部生态系统以及模型和应用程序方案的动态适应。如果它称为本地私有化的大型模型或连接户外开源模型，平台可以自动根据任务的特定要求，泰西（Tyly）向最佳的模型路径推荐了最佳的模型路径，请实现AI功能和在线启动的灵活组合，并加速业务变化的智能过程。通过开发基于混合云的灵活，聪明和安全的AI基础架构，我们为大规模的AI实施业务提供了大力支持，以确保技术和业务的发展同时出现并互相促进。信息安全：在建立BusinessYO，数据安全性和合规性的完整AI实施过程中，在建立AI实施的基本保证始终是不兼容的底线。因此，在数据安全的方向上，我们遵守三个基本原则：非编程数据收集，而不是没有管理机制的情况，而不是没有保护措施的情况。双重的-轮毂技术和管理机制，确保在整个过程中，AI应用程序始终处于“可见，可衡量和控制的”安全状态。 In response to the new risks brought by centralized data in AI applications, extensive model calls and differences in personnel use, we have built three core security strategies to provide a stable and reliable protection system for AI Systems: Build an in-depth protection system: Through network domain isolation, permission hierarchical control and process Closure Mechanisms, A Multi-Layer Defense SysteM from network, data to model calls are built to comprehensively prevent overprivileged access, malicious attacks and数据污染，并确保系统安全边界清晰和控制。加强基础加密保护：实现全链接数据的加密，机密计算和签名验证功能，确保敏感数据并未传播到STO的所有链接戒指，交付和处理，并防止模型成为主食，以确保整个生命和模型的监视和证书。在合规性中建立连续的管理机制：通过引入合规性评估，安全性和人机审核的双向验证过程，我们确保AI应用程序符合内部和外部和外部需求感官，每个数据收集，每个模型调用以及每个输出结果，并实现全面链接验证和可靠的。数据安全和合规性不仅是AI应用程序的底线要求，而且是在明智变化过程中发展可持续竞争的企业的重要保证。只有在安全和控制的基础上，AI的能力才能真正成为企业可持续发展的主要驱动力。组织适应：准备AI改变AI的文化不仅是技术问题，而且是AL因此，组织变革的深入过程。为了真正释放AI值，有必要实现从战略层面到实施的无效晋升的全面联系。首先，在团队中，我们的主席会议制定了明确而明确的AI战略目标，并将其纳入主要执行团队的年度OKR系统中，以确保AI构建成为业务发展战略的一部分，并获得最高水平的资源分配和决策支持。其次，AI的战略目标需要分解功能部的每个步骤，阐明AI转换中每个部门的责任，并促进许多界限之间的深入合作，例如业务，数据和技术。同时，已经与主要部门建立了一个跨部门的AI项目合作团队，以打破部门的障碍并形成有效的障碍Ient和协调的促销机制。最后，我们应该从系统地加强一线认知员工的能力发展和改善。通过继续加强培训，研讨会和小规模项目飞行员的共同创建，员工可以理解AI，使用AI并逐渐对AI系统的实际工作中建立信心感，从而形成了“所有人都可以使用AI”的组织环境。仅通过组织所有员工的合作以及上层和下层的频率就可以真正将AI融入业务系统，并在促进企业的有效运营和创新发展方面发挥最大的价值。 AI对传统业务中的传统业务进行了思考，AI对传统业务的影响取决于四个主要内容的协同作用：方案值×数据质量×AI技术匹配×组织准备就绪。这是一个繁殖模型。任何零链接都会导致genERAL失败。为了实现从概念到有效性的AI转换，有必要准确选择具有业务价值的应用程序情况并结合高质量的基础知识，提供与要求深度符合要求的技术能力，并激活整个组织的认知共识和协同势头。从目前的情况下，中国生物制药领域对AI的探索继续加深，并逐渐成为商业组织过程的主要驱动力，重建组织和价值的跃升。 AI不仅是降低成本和提高Wellan的单一工具，而且还以新的数字生产力提高，使决策能力更聪明，实施更好，变革和更可持续性，为该行业打开了不间断的开发空间。看来，AI的实施将面临更高的挑战：不仅需要持续对具有实际业务价值的方案的探索，但也实现了技术能力和业务需求之间的深刻共鸣，并促进AI与每个商业细胞的每一个紧张和每个商业细胞真正结合在一起。 AI成功的应用不再是单个部门或技术组的成功，而是集体跳入整体认知系统，组织能力和业务管理机制。