数字化转型框架助力企业创新与升级

数字化转型框架：探索制药行业的未来

随着科技的不断发展，数字化转型已成为各行各业，尤其是制药行业，面临的重要挑战和机遇。阿尔法狗的“兄弟”——AlphaFold的出现，给制药行业带来了颠覆性的变化，推动了数字化转型的进程。在这篇文章中，我们将深入探讨数字化转型框架及其在制药行业中的应用，分析人工智能如何改变制药行业的游戏规则，以及传统制药企业在数字化转型浪潮下的未来出路。

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

王明哲 培训咨询

一、智能化的底层原理

数字化转型的核心在于对智能化的深入理解。人工智能的底层原理为我们提供了框架，帮助我们更好地把握数字化转型的方向。人工智能主要包括两个底层原理：

• 逻辑固化：通过知识抽取的方式，人工智能可以将经验和知识固化，从而提高决策的准确性。例如，通过分析历史数据，AI可以预测男生在某些社交场合中受欢迎的概率。
• 知识抽取：AI不仅能够学习已有的知识，还能够从新数据中提取出有价值的信息，为后续决策提供依据。

在此基础上，人工智能还运用了六大底层套路，进一步推动了各行业的发展。以下是这些底层套路的简要介绍：

• X-Y pairs：知识抽取技术，通过已知的输入（X）和输出（Y）进行学习。
• Y→X：生成模型，利用已知的输出预测输入。
• X1-X2 pairs：推荐匹配技术，通过比较两个输入进行推荐。
• X only：聚类算法，基于输入数据的特征进行分类。
• Y only：超越人类的能力，通过深度学习实现更高的预测精度。
• Dot & Line：知识图谱，通过节点和关系图谱化知识。

二、AI制药大揭秘

AlphaFold作为人工智能在制药领域的应用实例，展示了AI如何改变制药行业的游戏规则。它不仅能够加速药物的研发过程，还能提高研发的成功率。通过深度学习，AlphaFold能够预测蛋白质的结构，从而为药物设计提供了强有力的支持。

AlphaFold的成功应用展示了AI制药的巨大潜力，其核心在于从“试错”转向“试对”。传统药物研发通常需要大量的试验和错误，而AlphaFold的出现使得科学家可以在计算机上模拟和预测，从而节省了大量的时间和成本。

然而，AI制药的发展并非一帆风顺。在经历了资本狂欢阶段后，行业开始进入冷静期，市场对AI制药的期望值逐渐理性化。在这一过程中，如何找到真正有价值的应用场景，成为了制药行业的重要课题。

三、数字化的顶层思维

数字化转型并不仅仅是技术的升级，更是业务与IT的深度融合。这一过程需要企业在战略层面进行思考，构建数字化顶层思维框架。数字化转型的核心在于如何利用数据创造价值，提升企业的核心竞争力。

在数字化转型的过程中，企业应该关注以下几个方面：

• 精益思维：通过梳理业务，发现数字化入手点，提高运营效率。
• 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：通过数据分析，让数据产生实际价值。

在这一框架下，企业可以逐步实现数字化转型的目标，提升整体竞争力。此外，关注基础设施建设、数据应用和技术创新也是数字化转型的重要组成部分。

四、传统药企路在何方

在数字化转型的浪潮下，传统药企面临着前所未有的挑战与机遇。AI制药将重塑未来的竞争格局，制药行业的竞争将更加激烈。短期内，传统药企需要通过技术创新和业务转型，快速适应市场变化。

从长远来看，传统药企的竞争优势主要体现在以下几个方面：

• 政策优势：政府的支持政策为企业提供了良好的发展环境。
• 渠道优势：传统药企在市场渠道方面积累了丰富的经验。
• 数据优势：长期以来，企业积累了大量的市场数据，能够为决策提供支持。
• 业务理解优势：对行业的深刻理解使企业能够更好地把握市场动态。

然而，单靠这些优势并不足以确保企业在数字化转型中的成功。药企需要认真对待数智化转型，培养既懂业务又懂AI的交叉人才，以确保在创新与发展中不落后于行业趋势。

五、展望未来的数字化转型

数字化转型是一个持续的过程，企业需要在技术、业务和流程等多方面进行全面的变革。未来，随着人工智能、云计算和大数据等技术的不断发展，制药行业将会迎来更多的机遇和挑战。企业应积极探索数字化转型的路径，提升自身的竞争力。

在数字化转型的过程中，企业应关注以下几个关键技术的应用：

• 数字化基础设施的建设，以支持智能化应用的落地。
• 数据挖掘与分析技术的应用，提升数据的实际价值。
• 智能化系统的开发与应用，推动业务流程的自动化和智能化。

通过这些技术的有效应用，企业将能够在数字化转型中取得成功，开创制药行业的新局面。

总结

数字化转型是制药行业应对未来挑战的重要战略。通过深入理解人工智能的底层原理和应用，结合数字化顶层思维框架，传统药企可以在这场变革中寻找新的增长点。未来，制药行业将会在数字化转型的浪潮中实现更高效的管理和创新，推动整个行业的可持续发展。