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：重塑制药行业的未来

在数字化转型的浪潮中，制药行业正面临前所未有的挑战与机遇。以阿尔法狗的弟弟“AlphaFold”为例，这一人工智能技术的飞速发展，正在深刻改变制药领域的游戏规则。《nature》对AlphaFold的评价是“It will change everything”，这不仅仅是对其技术的认可，更是对未来制药生态的预示。本文将详细探讨数字化转型框架，结合AlphaFold的原理与应用，分析传统制药企业如何在这一框架下找到未来的出路。

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

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一、智能化的底层原理

在探讨数字化转型之前，理解人工智能的底层原理至关重要。人工智能技术的核心可以归纳为两大底层原理：逻辑固化与知识抽取。前者通过系统化的知识传递，帮助“徒弟”掌握复杂的任务；后者则通过实际案例的指导，促进经验的积累与应用。

• 逻辑固化：通过结构化的逻辑链条，使得机器能够在特定情况下做出预测。
• 知识抽取：通过分析具体案例，提炼出可利用的知识，进而应用于实际操作中。

例如，在预测男生是否会受女生欢迎的案例中，AI通过历史数据分析，提取出影响因素，并进行预测。这种方法同样可以应用于制药领域，帮助研发团队在药物开发初期就能锁定潜在成功的目标。

二、AI制药的变革与发展

AlphaFold的出现，标志着AI在制药行业的变革。它利用X-Ypairs套路，通过分析蛋白质的序列与结构之间的关系，有效地预测蛋白质的折叠方式。这一过程的核心在于将“试错”转变为“试对”，大大提高了研发效率和成功率。

在AI制药的发展阶段中，经历了多个重要阶段：

• 起源阶段：AI技术的萌芽，主要集中在数据分析与模型构建。
• 资本狂欢阶段：大量资金涌入AI制药领域，推动技术快速发展。
• 挤泡沫的冷静期：随着技术的逐步成熟，市场开始理性分析，淘汰不具备实际应用价值的项目。

这一系列的发展使得AI制药逐渐走向成熟，而不同国家在AI制药领域的布局也呈现出明显的差异化。国际上，如美国和英国等国，依托先进的技术基础和丰富的人才储备，形成了较为完整的AI制药生态。而我国则在政策支持和市场需求的推动下，逐步崭露头角。

三、数字化的顶层思维

数字化转型的核心在于如何将业务与IT深度融合。在这一过程中，数字化顶层思维框架的构建显得尤为重要。精益思维、编程思维与数据思维是构建这一框架的三大支柱。

• 精益思维：通过梳理业务流程，识别数字化的切入点，提升效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，提升数字化项目的成功率。
• 数据思维：将数据转化为价值，挖掘潜在的商业机会。

这些思维方式结合实际案例，如谷歌云计算与华为5G的应用，展现了数字化转型在传统行业中的巨大潜力。

四、数字化转型的阶段与核心

数字化转型的过程可以分为三个必经阶段：

• Digitization：实现无纸化办公，基础设施的数字化。
• Digitalization：提升工作效率，通过信息化手段优化流程。
• Digital Transformation：实现无人化管理，依靠AI实现智能决策。

在每个阶段中，关键技术的应用和有效的管理模式是成功的关键。比如，人员绩效智能评估系统的实施，不仅提高了效率，还为企业带来了可观的经济效益。

五、传统药企的未来出路

随着AI技术的迅速发展，传统药企必须重塑自身竞争优势，以适应新的市场环境。在短期内，AI制药将重新定义制药行业的竞争格局，企业需要在政策、渠道、数据和业务理解等方面，寻求新的突破。

• 政策优势：利用国家政策的扶持，积极参与相关项目。
• 渠道优势：整合现有资源，构建高效的销售网络。
• 数据优势：通过数据分析，把握市场动态，预测未来趋势。
• 业务理解优势：培养既懂业务又懂AI的人才，推动企业的数字化转型。

在此背景下，数智化转型势在必行，企业需重视核心流程与机构的重塑，以适应新的技术环境。关键在于培养交叉人才，实现技术与业务的深度融合，推动企业的持续创新与发展。

六、结语

数字化转型不仅仅是技术的更新换代，更是企业思维方式的全面升级。在制药行业，随着AI技术的不断深化应用，传统药企必须抓住这一机遇，重新审视自身的业务模式，推动组织的变革与发展。未来的制药行业，将在数字化转型的浪潮中，迎来崭新的机遇与挑战。

通过有效的数字化转型框架，传统药企能够在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续发展。只有不断创新，才能在变化莫测的市场环境中，找到属于自己的发展路径。