王明哲：《游戏规则改变--当制药业迈入AI时代后》

【课程背景】

阿尔法狗有个亲弟弟“AlphaFlod”自其出现至今已经引发了超千亿级别的经济交割，《nature》对其的评价是“It will change everything”，即作为人工智能目前最尖端的应用的AlphaFold，将会彻底改变制药行业的游戏规则。

如何具象且清晰的理解人工智能这一概念？

AlphaFold背后的AI底层原理是什么？

AlphaFold为何能够彻底改变制药领域的游戏规则？

从AlphaFold诞生至今，AI制药领域经历过了哪些发展阶段？

国内外AI制药的版图如何？

结合数字化转型的大趋势来看，传统制药企业的出路在哪？

所有问题的答案将在课上揭晓！

【课程收益】

• 理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路
• 理解AlphaFold为何能够改变制药领域游戏规则
• 了解国内外AI制药版图
• 掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来
• 展望数字化转型趋势下，传统药企的未来出路

【课程特色】

够专业，内容前沿且正确；

讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；

重互动，巧妙设计提升参与感；

能落地，反复验证的方法及真实案例。

【课程对象】制药领域中高层管理者。

【课程时间】0.5天（6小时/天）

【课程大纲】

一、智能化的底层原理

1、人工智能的2大底层原理

• 逻辑固化：师傅“教”徒弟
• 知识抽取：师傅“带”徒弟

案例：预测男生是否会受女生欢迎

2、人工智能的6大底层套路

• X-Ypairs：知识抽取
• Y→X：生成万物
• X1-X2 pairs：推荐匹配
• X only：聚类算法
• Y only：超越人类
• Dot & Line：知识图谱
• 人工智能发展的终点

案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机

3、人工智能的6步落地法

• 价值驱动 or 数据驱动
• 机器学习 ≠ 江湖算命
• 数据模型 VS 机理模型
• 大数据  ∪ 深度学习
• 行业专家 || 客观事实
• 行政可行 ≈  最大门槛

案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%

二、AI制药大揭秘

1. AlphaFold揭秘

• X-Ypairs套路在AlphaFold中的应用
• AlphaFold具体能做什么
• AlphaFold证明了什么可能性
• 核心规则改变：从“试错”到“试对”
• AlphaFold的限制条件是什么？

2、AI制药发展阶段回顾

• AI制药的起源
• 资本狂欢阶段
• 挤泡沫的冷静期
• 后续是否还会再次循环？

3、AI制药版图揭秘

• 国外AI制药版图揭秘
• 国外AI制药版图揭秘
• 深扒明星企业的底细--谁在裸泳
• AI制药公司未来走向展望

三、数字化的顶层思维

1、数字化概念导入

• 从十四五规划看数字经济
• 数字经济的核心：数字化转型和数据要素
• 数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合

概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…

2、数字化顶层思维框架

• 精益思维：梳理业务，发现数字化入手点
• 编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率
• 数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局

案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。

小互动：在指路问路中掌握编程思维

3、我们应该关注哪些数字化技术

• 基础设施：解除计算机的能力封印
• 数据应用：搬金砖VS挖金矿

案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测

4、数字化转型有哪三个必经阶段

• Digitization：无纸化
• Digitalization：高效化
• Digital transformation：无人化
• 每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术

案例：人员绩效智能评估系统

5、数字化转型的两大核心半场

• 信息化：固化流程/信息流转/数据积累
• 人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术

案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路

四、传统药企路在何方

1、AI制药会如何重塑未来格局

• 制药领域竞争格局短期（五年内）展望
• 制药领域竞争格局中期（十年后）展望
• 制药领域发展终局展望

2、传统药企的竞争优势

• 政策优势
• 渠道优势
• 数据优势
• 业务理解优势

3、给传统药企的忠告和建议

• 数智化转型为何势在必行
• 转型成败不在技术而在核心流程/机构重塑
• 转型关键在于培养既懂业务又懂AI的交叉人才
• 数智化转型的关键资源是什么
• 数智化转型的成功模板是什么