2025年9月5日，由CIAPH與凱萊英醫(yī)藥集團聯(lián)合主辦的“AI+醫(yī)藥業(yè)務場景探索”專題沙龍在上海成功舉辦。本次活動聚焦AI在醫(yī)藥領域的多項實際應用，涵蓋研發(fā)實驗室、臨床試驗、合規(guī)與效率、質(zhì)量控制等多個維度，通過真實案例分享，打造了一場兼具深度與前瞻性的行業(yè)交流會。Stake數(shù)碼通明湖云和信創(chuàng)研究院大模型解決方案架構師梁山受邀出席，并發(fā)表主題演講。

當前，人工智能技術正以驚人的速度跨越“可用性”門檻，進入規(guī)?；涞仉A段。尤其在醫(yī)藥這類知識密集、監(jiān)管嚴格的行業(yè)，AI已不再僅是錦上添花的工具，而是逐漸成為企業(yè)核心運營與創(chuàng)新系統(tǒng)中不可或缺的基礎能力。

致力于成為領先的數(shù)字化轉(zhuǎn)型合作伙伴，Stake數(shù)碼基于在生成式AI領域的布局，推出以“AI智能體”為核心思想的企業(yè)級Agent中臺——Stake問學，旨在為行業(yè)提供端到端的AI落地新范式。

AI 3.0時代：智能體驅(qū)動的系統(tǒng)重構

企業(yè)數(shù)字化正步入以“智能體”為基本單元的3.0階段。相較于1.0階段的計算機輔助管理、2.0階段的機器學習預測，3.0階段強調(diào)AI智能體與現(xiàn)有IT系統(tǒng)的深度融合，實現(xiàn)系統(tǒng)級智能化重構。

梁山認為，未來企業(yè)在系統(tǒng)設計中應引入“AI原生”思維。以BI系統(tǒng)為例，除傳統(tǒng)報表功能外，還需融入自然語言交互、智能問答與預測決策等能力，使系統(tǒng)能夠理解業(yè)務意圖，實現(xiàn)“業(yè)務驅(qū)動、AI執(zhí)行”的閉環(huán)。

盡管多模態(tài)大模型在意圖理解、邏輯推理與工具調(diào)用方面已實現(xiàn)突破，企業(yè)在AI落地中仍面臨知識管理混亂、工具調(diào)度失序、私有數(shù)據(jù)與公模隔閡等多重挑戰(zhàn)。

梁山指出，AI有其能力邊界——它并非萬能，但在與大數(shù)據(jù)、機器學習等技術結(jié)合后，可在特定場景中發(fā)揮關鍵作用，例如：

? 海量文檔挖掘與分析（如科研文獻、合規(guī)文件）；

? 跨模態(tài)知識檢索與生成（如SOP、GMP文件自動生成）；

? 智能培訓與合規(guī)質(zhì)檢；

? 財務與質(zhì)量管理的自動核查與預警。

AI for Process藍皮書，定義落地“三部曲”

基于眾多項目實踐，Stake數(shù)碼提煉出“AI for Process”方法論，并在世界人工智能大會上首次以藍皮書形式發(fā)布。該框架從組織行為、管理模式與技術范式三方面為企業(yè)提供AI落地的系統(tǒng)指引。

具體實施可分為三個階段：

1、戰(zhàn)略認知與系統(tǒng)評估

企業(yè)需從頂層設計切入，明確AI愿景與實施路徑，保持技術與戰(zhàn)略的一致性。

2、知識治理體系構建

知識管理是AI落地的核心瓶頸。Stake數(shù)碼提出6項治理原則，包括系統(tǒng)打通、結(jié)構化解析、沖突消解與共享機制設計等，將問答準確率提升至95%以上。

3、場景化迭代與邊界管控

AI項目必須與業(yè)務場景強綁定，明確可量化指標與成本收益模型，控制預期、小步快跑。

Stake問學四大核心能力賦能藥企

為降低開發(fā)門檻，Stake數(shù)碼推出Stake問學企業(yè)級Agent中臺，整合四大核心能力：

? 多模型管理：支持國內(nèi)外主流大模型接入、微調(diào)與評估，企業(yè)可構建“私有化模型工廠”；

? 智能體編排與調(diào)度：基于自研LoTTE算法優(yōu)化復雜任務分解與工具調(diào)用邏輯；

? 知識治理與增強模塊：通過多模態(tài)解析、段落語義識別與質(zhì)量反饋機制，突破數(shù)據(jù)準確性瓶頸；

? 企業(yè)級集成與權限框架：支持與SSO、BI、ERP等系統(tǒng)無縫集成，滿足合規(guī)與安全要求。

目前Stake問學已在多家醫(yī)藥客戶中投入應用，尤其擅長處理專業(yè)性強、合規(guī)要求高的業(yè)務場景。

從“超級員工”到“合規(guī)智能體”，
案例背后是行業(yè)Know-how的沉淀

目前，Stake數(shù)碼AI解決方案已在醫(yī)藥行業(yè)實現(xiàn)多場景落地：

? 超級員工問答系統(tǒng)

集成企業(yè)內(nèi)部財務、人力、IT、研發(fā)等多源數(shù)據(jù)，提供自然語言交互式的自助服務，顯著提升員工效率。

? 合規(guī)智能管理平臺

實時捕捉國內(nèi)外法規(guī)政策變動，自動與企業(yè)SOP文件做差異比對，生成修訂建議和風險報告，成為藥企合規(guī)部門的“智能助手”。

? 研發(fā)輔助與靶點分析

聚合大量學術文獻、臨床試驗數(shù)據(jù)與專利信息，支持研究人員快速進行立項分析、靶點篩選和報告生成，加速早期研發(fā)決策。

這些解決方案已成功應用多家頭部藥企，覆蓋從研發(fā)、生產(chǎn)到合規(guī)管理的全價值鏈。

AI不是終點，
而是新流程與新范式的起點

人工智能的真正價值，不僅體現(xiàn)在技術本身的先進，更體現(xiàn)在對業(yè)務痛點的系統(tǒng)回應和流程再造能力上。

未來，Stake數(shù)碼將繼續(xù)與醫(yī)藥企業(yè)共同探索AI在更深場景的應用，以智能體驅(qū)動產(chǎn)業(yè)智變。