数据驱动决策：提升企业竞争力的关键策略

数据驱动决策：重塑制药行业的未来

随着科技的不断进步，尤其是人工智能（AI）的迅速发展，制药行业正经历一场前所未有的变革。阿尔法狗的亲弟弟“AlphaFold”的出现，更是引发了千亿级别的经济交割，成为了制药领域的一次重要里程碑。《nature》曾评价其为“It will change everything”，这句话不仅反映了AlphaFold在科技界的地位，也揭示了数据驱动决策在当今制药行业中的重要性。

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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理解人工智能的底层原理

在深入探讨数据驱动决策之前，首先需要理解人工智能的两个底层原理。第一个是逻辑固化，这一原理强调师傅“教”徒弟的过程，通过知识的传递，使得机器能够进行学习与推理。第二个原理是知识抽取，即通过实例的分析，机器能够从中总结出规律，从而进行更为精准的判断。

通过这两个原理，人工智能在制药领域的应用变得更加有效。例如，通过对大量历史数据的分析，AlphaFold能够预测蛋白质的结构，从而为药物的研发提供更为精准的方向。这种数据驱动的方式，不仅提升了研发效率，还降低了研发成本。

AlphaFold的革命性影响

AlphaFold的出现标志着AI在制药行业的应用进入了一个新的阶段。它的核心在于利用X-Y pairs的套路，通过对蛋白质数据的学习，AlphaFold能生成与之相关的结构模型。这一过程不仅仅是试错，而是通过强大的计算能力，进行“试对”的精准预测。

• AlphaFold能做什么：它可以快速准确地预测蛋白质的三维结构，对于新药研发极为重要。
• AlphaFold的限制条件：虽然AlphaFold具有强大的预测能力，但在某些复杂的生物环境中，其预测的准确性仍需验证。

AI制药的发展阶段

AI制药行业经历了多个发展阶段。从最初的资本狂欢到如今的冷静期，行业的洗牌正在进行中。许多曾被热捧的初创企业面临挑战，而一些具有实际应用价值的企业则在稳步前行。

未来，AI制药的版图将更加清晰，国外一些明星企业如DeepMind、Insilico Medicine等正在引领潮流。它们不仅在技术上具有优势，同时在市场需求上也找到了契合点，展现出强大的竞争力。

数字化转型的顶层思维

在数字化转型的背景下，传统制药企业必须重新审视自身的战略规划。数字经济的核心在于数字化转型和数据要素，而数字化转型的实质是业务与IT的深入融合。这一转型不仅仅是技术的变革，更是思维模式的转变。

• 精益思维：通过梳理业务流程，找到数字化的切入点。
• 编程思维：掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据产生实际价值，推动数字化转型的深入发展。

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必经阶段：

• Digitization：这是无纸化阶段，强调信息的电子化处理。
• Digitalization：这一阶段侧重于流程的高效化，借助数字技术提升工作的效率。
• Digital transformation：最终阶段是无人化，强调智能化系统的全面应用。

每个阶段都有其关键技术的支持，企业需要根据自身的特点进行选择和实施。

传统药企的未来出路

在AI技术不断发展的背景下，传统药企的出路在于如何有效地利用数据驱动决策，重塑行业格局。首先，传统药企应当认识到AI制药将重塑未来竞争格局，短期内可能面临激烈的市场竞争，但中长期来看，依靠数据与技术的结合，企业将有机会获得新的增长点。

保留竞争优势的关键在于政策、渠道、数据和业务理解等多个方面。企业需要不断提升自身的数字化能力，尤其是在数据的整合与应用上，增强对市场变化的敏锐度。

给传统药企的建议

在转型的过程中，企业需要注意以下几点：

• 重视数智化转型：传统企业必须意识到数智化转型的迫切性，唯有如此，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
• 核心流程的重塑：转型的成败不仅在于技术，更在于核心流程的优化与重塑。
• 培养交叉人才：企业需要培养既懂业务又懂AI的复合型人才，以适应数字化转型的需求。
• 借鉴成功模板：学习行业内外的成功案例，摸索出适合自身发展的转型路径。

结论

在数字化转型的浪潮中，数据驱动决策正成为制药行业的核心竞争力。传统药企必须紧跟时代步伐，主动适应变化，通过智能化的应用与数据的有效利用，来获取新的发展机遇。AlphaFold等先进技术的引入，不仅提高了药物研发的效率，也为制药行业的未来开辟了新的可能性。唯有通过持续的创新与变革，才能在这个瞬息万变的市场中立于不败之地。