数字化转型框架助力企业提升竞争力与创新能力

数字化转型框架：人工智能与制药行业的未来

在当前的商业环境中，数字化转型已经成为各行各业发展的必然趋势，尤其是在制药行业。随着技术的不断进步，特别是人工智能的迅猛发展，传统制药企业面临着前所未有的机遇与挑战。本文将探讨数字化转型框架以及如何在人工智能的推动下，重塑制药行业的未来。

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

王明哲 培训咨询

一、数字化转型的必要性与背景

数字化转型不仅仅是技术的升级，它更是企业战略和业务模式的全面变革。传统制药行业在技术、效率和市场需求等方面面临巨大的压力。此时，数字化转型成为其提升竞争力和创新能力的重要途径。

以“AlphaFold”为例，它作为当前人工智能的尖端应用，已经在制药行业引发了革命性变化。《nature》对其的评价是“It will change everything”，这充分说明了AI技术在药物研发中的重要性。通过对蛋白质结构的精准预测，AlphaFold使得药物研发的过程从传统的“试错”变为“试对”，显著提高了研发效率。

二、人工智能的底层原理

在探讨数字化转型框架之前，有必要深入了解人工智能的底层原理。人工智能的两个基本原理是逻辑固化与知识抽取。逻辑固化指的是通过数据和案例的积累，使机器能够“学习”并“教”其他机器或人类。例如，通过分析历史数据，预测男生是否会受到女生的欢迎。知识抽取则是从大量信息中提取有价值的知识，这在药物研发中尤为重要。

在实际应用中，人工智能有六大底层套路，包括X-Y pairs、Y→X、X1-X2 pairs、X only、Y only和Dot & Line。这些套路帮助AI系统从数据中学习并进行预测和决策，广泛应用于智能客服、药物预测、推荐系统等领域。

三、AI制药的演变与发展阶段

AI在制药领域的应用经历了多个发展阶段。从最初的资本狂欢阶段，到后来的冷静期，市场逐渐成熟，企业对AI技术的理解和应用也愈加深入。

• 起源阶段：AI制药的起源可以追溯到基础的机器学习模型，主要用于数据分析和药物筛选。
• 资本狂欢阶段：随着AI技术的快速发展，越来越多的投资涌入制药行业，推动了技术的应用。
• 冷静期：市场过热后，许多企业开始反思AI技术的真正价值，逐步进入理性发展阶段。

当前，AI制药公司如雨后春笋般涌现，未来的发展方向将是注重技术落地与实际应用，推动制药行业的数字化转型。

四、数字化转型的顶层思维

数字化转型的成功实施需要从顶层进行全方位的思考与设计。首先，数字化不仅是技术的升级，也是业务的重新梳理与优化。通过精益思维，企业可以发现数字化转型的切入点，从而提高运营效率。

其次，编程思维的引入可以帮助企业更好地理解数字化项目所需的技术语言。这不仅有助于提升项目的成功率，还能在跨部门合作中增强沟通效率。

最后，数据思维则是数字化转型的核心所在。通过对数据的充分挖掘与应用，可以让数据真正为企业创造价值，从而推动数字化转型的深入发展。

五、数字化转型的三个必经阶段

在数字化转型的过程中，企业通常会经历三个重要阶段：

• Digitization（无纸化）：这一阶段重点在于实现信息的数字化，减少纸质文件的使用，提高信息流转效率。
• Digitalization（高效化）：在此阶段，企业通过数字技术提升业务流程的效率，优化资源配置。
• Digital transformation（无人化）：最终目标是实现业务的智能化和自动化，减少人工干预，提高决策的科学性和准确性。

每个阶段都有其关键技术和必要条件，企业需逐步推进，以确保数字化转型的成功。

六、传统药企的数字化转型路径

面对数字化转型的浪潮，传统药企需要明确自身的竞争优势，并制定相应的转型策略。

• 政策优势：传统药企通常拥有丰富的行业经验和政策资源，可以在数字化转型中获得先机。
• 渠道优势：强大的销售网络和分销渠道，能够为数字化转型提供基础支持。
• 数据优势：积累了大量的行业数据，可以为AI技术的应用提供丰富的素材。
• 业务理解优势：传统药企对市场的深刻理解，有助于其在数字化转型中制定合理的策略。

在转型过程中，企业需要培养既懂业务又懂AI的交叉人才，以适应数字化转型带来的新挑战。同时，关注数智化转型的关键资源和成功模板，有助于企业在激烈的市场竞争中占据优势。

七、展望未来

在未来的制药行业中，AI与数字化转型将成为推动企业发展的核心动力。传统药企必须顺应这一趋势，积极探索新的业务模式与技术应用，以实现可持续发展。

短期来看，制药领域的竞争格局将更加激烈，企业需要通过技术创新和数字化转型提升自身的竞争力。中期来看，随着AI技术的不断发展，制药行业将逐步实现智能化和自动化，未来的制药过程将更加高效和精准。

总之，数字化转型不仅是技术的升级，更是企业战略的重塑。传统药企只有在数字化转型中不断探索与创新，才能在未来的竞争中立于不败之地。