2026全國醫(yī)藥大健康CIO大會(第七屆) 圓滿落幕

3月14日，由國內知名IT門戶企業(yè)網(wǎng)D1net、中國企業(yè)數(shù)字化聯(lián)盟，和信眾智(CIO智力輸出及社交平臺)聯(lián)合舉辦的2026全國醫(yī)藥大健康CIO大會(第七屆)于揚州圓滿落幕。

大會匯集了揚子江藥業(yè)、晶泰科技、歐易生物、天士力醫(yī)藥、辰欣藥業(yè)、東陽光集團、人福醫(yī)藥集團、威爾藥業(yè)、同濟堂藥業(yè)、都正生物、騰訊會議、卓豪科技、普元信息、埃林哲等醫(yī)藥大健康行業(yè)的大中型企業(yè)CIO、信息主管、數(shù)字化一線廠商高管，以“AI 落地場景&ROI”為主題，共同討論了醫(yī)藥數(shù)智化轉型的前沿實踐與現(xiàn)階段的困惑，探討了醫(yī)藥大健康行業(yè)的新技術應用與未來發(fā)展趨勢。

企業(yè)網(wǎng)D1Net CEO、中國企業(yè)數(shù)字化聯(lián)盟秘書長 范脡

會議伊始，企業(yè)網(wǎng)D1net CEO、中國企業(yè)數(shù)字化聯(lián)盟秘書長范脡在致辭中表示，如果說去年DeepSeek為AI行業(yè)點燃了一把火，那么今年“龍蝦”的出現(xiàn)，無疑讓這股熱潮燒得更旺，也讓AI真正走進了更多企業(yè)的視野，但同時也給IT從業(yè)者們帶來了超前的壓力：管理層雖然愿意在AI上增加投入，但他們的期望往往與實際能落地的節(jié)奏、能達成的效果存在差距。范脡指出，當前很多企業(yè)都沒有做好數(shù)據(jù)準備，流程的先進性也遠遠不足，技術層面的挑戰(zhàn)更是不容忽視。在這種情況下，作為CIO，如何跟上外界的節(jié)奏，滿足管理層的合理期待，在企業(yè)應用中安全落地AI，正是大會要重點討論的話題。 

某醫(yī)療器械公司張總圍繞 AI 落地場景與 ROI，從理性認知、落地探索、安全防護、ROI 實測四大維度展開分享。

他指出，傳統(tǒng) AI 技術投入產(chǎn)出比低、不確定性高，需理性看待。應用大模型的核心是熟悉業(yè)務 + 認知技術，發(fā)揮其文本理解、內容創(chuàng)作等優(yōu)勢，對數(shù)學計算、圖像識別等短板，通過工程手段或傳統(tǒng) AI 技術規(guī)避。場景落地則需要秉持兩大核心觀點，一是無需過度依賴企業(yè)內部數(shù)據(jù)，多數(shù)場景可借助大模型自身能力實現(xiàn)，僅知識庫、專業(yè)論述類場景需依托企業(yè)數(shù)據(jù)準確性。二是堅持低成本快速驗證，前期輕量規(guī)劃、快速驗證場景效果，驗證通過后再通過本地化部署等方式降低成本、提升安全性。

安全是 AI 落地的前提，張總接下來詳細介紹了公司在安全防護方面的實踐：模型選擇上采用本地 + 公有云合理搭配的方式;本地部署實施全維度安全管控，覆蓋數(shù)據(jù)、身份、權限、價值觀、算力五大維度，既做細顆粒度數(shù)據(jù)權限管控、內網(wǎng)用戶身份認證、基于人事架構的千人千面權限等工作，還針對模型投毒 / 數(shù)據(jù)污染建立模型巡檢機制，通過每日自動跑驗證集檢測數(shù)據(jù)是否被篡改、模型是否被惡意微調;針對提示詞注入攻擊，因主流大模型的社會主義價值觀安全評分僅 60 分左右、易被提示詞繞過防護，需通過增強防護機制攔截各類繞過式攻擊，確保輸出合規(guī)。

最后，張總分享了具體的ROI：前 6 年人工與 AI 成本比為47:1，6 年硬件分攤完成后達177:1，且未考慮人工因能力、情緒、責任心導致的質量損失與隱形風險，隨場景推廣，投入產(chǎn)出比將進一步放大。

騰訊會議高級架構師 江楊波

騰訊會議 2021 年正式上線，目前擁有超 4 億用戶，在醫(yī)藥行業(yè)，騰訊會議企業(yè)版的覆蓋率已超一半，在外資藥企和國內藥企均有廣泛應用。

企業(yè)選擇騰訊會議，核心有三大原因：第一，能提供高清流暢的會議體驗，依托騰訊云的網(wǎng)絡優(yōu)勢，即便在高鐵等弱網(wǎng)環(huán)境下開會也不會中斷，還免費支持 17 國語言的實時翻譯和字幕功能;第二，可實現(xiàn)企業(yè)內外部高效連接，依托龐大的用戶基礎，能無縫對接企業(yè)內部、上下游合作伙伴及終端客戶，滿足企業(yè) 1/3~1/5 的跨企業(yè)會議需求;第三，打破硬件品牌壟斷，騰訊會議不做硬件，僅輸出 AI 算法、降噪技術等核心能力，還制定了線下會議室準入標準，目前已認證 30 多個廠家、超 180 款型號，企業(yè)可自主選擇多個品牌。

進入 AI 時代，騰訊會議 2.0 階段的核心，就是用 AI 洞察會議中沉淀的、與企業(yè)經(jīng)營策略相關的海量數(shù)據(jù)。

接下來騰訊會議高級架構師江楊波連線了騰訊會議深圳演示中心，現(xiàn)場展示了騰訊會議的核心 AI 能力，主要包括：多語言字幕與自定義熱詞、會中實時 AI 紀要、會后智能紀要、天籟音頻解決方案、多人分鏡與發(fā)言人追蹤等。

目前騰訊會議的 AI 能力已在多個行業(yè)場景實現(xiàn)落地應用：招聘場景中，AI 可實時分析面試官與候選人的對話，為面試官推薦追問問題，會后自動生成面試評價報告;銷售場景中，會議錄制后，AI 會復盤銷售話術，篩選優(yōu)秀話術并沉淀，優(yōu)化待改進話術，同時評估客戶采購意向，篩選高價值商機;金融行業(yè)中，AI 會對基金、證券的投顧、理財顧問與客戶的會議進行合規(guī)檢查，識別內幕交易、夸大承諾等違規(guī)關鍵詞，還能檢測涉軍、涉恐、涉暴等敏感內容，及時規(guī)避合規(guī)風險。

卓豪科技解決方案專家 陸文杰

卓豪科技解決方案專家陸文杰從企業(yè)信息化運維本質、藥企運維實踐案例、AI 驅動的 IT 運維管理體系三個方面展開分享。他認為，企業(yè)信息化運維的核心，是讓 IT 部門從單純的技術部門轉變?yōu)榉�務部門，搭建標準化、統(tǒng)一的 IT 服務級別流程。

接下來陸文杰結合藥企實際案例，分享了卓豪科技的運維解決方案。首先是桌面運維，通過批量執(zhí)行替代人工處理，為某藥企落地遠程裝機、標準化格式化方案，搭建專屬格式化實驗室，員工僅需將電腦接上網(wǎng)線，即可自動完成重裝與配置，徹底解決了人工逐臺操作、百臺設備重裝耗時費力的問題;第二是數(shù)據(jù)中心運維，打造全�？捎^測性監(jiān)測平臺。為多廠區(qū)、分布式數(shù)據(jù)中心的大型藥企，通過 OpManager 監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)所有網(wǎng)絡設備、服務器的統(tǒng)一監(jiān)控、配置與批量告警，確保故障及時通知;第三是標準化運維服務體系搭建，為江蘇某藥企替換了原有自研的簡易提單系統(tǒng)，依托卓豪成熟的 ITSM 產(chǎn)品，結合海量客戶的落地經(jīng)驗，為其梳理服務目錄與流程，并對接企業(yè)微信實現(xiàn)便捷提單，完善了企業(yè)的 IT 服務體系。

針對藥企上市、出海的安全合規(guī)需求，卓豪通過堡壘機、權限審計、AD 管理、文件服務器防護等多產(chǎn)品，從精細化權限管理、審計日志溯源、多因素身份驗證、漏洞管理、字段級數(shù)據(jù)加密等方面，全方位保障企業(yè)核心資產(chǎn)安全與合規(guī)。

最后陸文杰表示，運維七分靠管理、三分靠技術，體系的核心是 “適配” 而非 “先進”;運維的核心不是修復問題，而是通過體系讓問題不再發(fā)生;行業(yè)發(fā)展需要既懂傳統(tǒng) IT、又懂生產(chǎn)流程的復合型運維人才;好的工具不僅能定位問題，更能倒逼流程優(yōu)化，而流程的核心是協(xié)同高效，而非環(huán)節(jié)繁瑣。

普元信息 CTO 焦烈焱

普元信息 CTO 焦烈焱分享了AI 時代下，數(shù)字員工賦能藥企構建高質量數(shù)據(jù)集的核心實踐與思考。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理相比，企業(yè)級 AI 可用的高質量數(shù)據(jù)集構建面臨更大挑戰(zhàn)：以往治理多聚焦結構化數(shù)據(jù)，而如今半結構化、非結構化數(shù)據(jù)激增，數(shù)據(jù)“熵增”(混亂無序)趨勢明顯，且傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理存在投入大、見效慢的痛點。因此，普元信息的核心破局思路是：將數(shù)字員工與數(shù)據(jù)治理深度結合，通過 “成建制” 的 AI 數(shù)據(jù)治理數(shù)字員工團隊，填補崗位缺口、降低治理成本。

普元將數(shù)字員工視為企業(yè)組織中的 “正式成員”，按崗位角色進行管理，其權限、管控邏輯與真實員工崗位一一對應，可直接復用企業(yè)既有的流程與制度。在高質量數(shù)據(jù)集構建的全流程中，數(shù)字員工可覆蓋多個關鍵環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)標準生成機器人，半結構化 / 非結構化數(shù)據(jù)標注機器人，數(shù)據(jù)合成機器人，質量評估機器人等。

值得注意的是，數(shù)字員工并非單純依賴大模型，而是采用 “混合處理模式”：大模型主要發(fā)揮通用能力，核心業(yè)務邏輯則通過傳統(tǒng)算法、規(guī)則引擎實現(xiàn)，同時通過 “解耦設計” 搭建中間層，將業(yè)務邏輯映射為數(shù)據(jù)指標，再對接具體數(shù)據(jù)與模型，確保換模型、換場景時應用仍可復用。

在醫(yī)藥行業(yè)，普元已積累多個成功案例：為東阿阿膠搭建全要素治理體系，通過數(shù)字員工明確數(shù)據(jù)權責、統(tǒng)一標準，解決品種編碼合規(guī)難、渠道流向不可控等問題;助力健民集團打通 ERP 與多套 WMS 系統(tǒng)，通過主數(shù)據(jù)標準化與數(shù)字員工自動化檢查，解決供應鏈數(shù)據(jù)孤島問題，提升庫存準確率與協(xié)同效率;為迪哲醫(yī)藥構建統(tǒng)一主數(shù)據(jù)底座，整合 SAP、CRM 等多系統(tǒng)數(shù)據(jù)，形成客商 360 度全景視圖，強化研發(fā)生產(chǎn)協(xié)同與市場決策洞察。

埃林哲高級副總裁、 大消費/大健康行業(yè)部總經(jīng)理 肖屹松

在 AI 深度融入產(chǎn)業(yè)的浪潮中，大健康企業(yè)的智能化轉型早已從 “選賽道” 進入 “練內功” 的關鍵階段。埃林哲為大健康企業(yè)打造了分層遞進的 AI 落地路徑：以 “+AI” 為起點，用低投入、短周期、高回報的輕量模式，在財務審計、證照管理、智能排產(chǎn)等成熟場景快速驗證價值，讓企業(yè)在實踐中積累 AI 能力;再以 “AI+” 為終極目標，以 AI 重構業(yè)務模式、打造全新增長曲線，而這一躍遷，必須遵循 “一把手工程、業(yè)務 + 技術雙引擎、小步快跑、組織變革配套、生態(tài)合作” 的五大方法論，從速贏場景出發(fā)，3 個月復盤調整，逐步實現(xiàn)全鏈路智能化。

大健康行業(yè)的 AI 落地，從來不是單一技術的疊加，而是全價值鏈的賦能。因此，埃林哲深耕研發(fā)、生產(chǎn)、供應鏈、銷售、服務、管理等大健康核心價值鏈節(jié)點，打造了覆蓋全場景的 AI 解決方案。同時，埃林哲緊跟產(chǎn)業(yè)趨勢，率先實現(xiàn)國產(chǎn)替代與 AI 智能化的深度融合，在華潤、豫園等標桿企業(yè)的項目中，將國外系統(tǒng)替換為國產(chǎn)系統(tǒng)的同時，融入 AI 優(yōu)化技術，一步到位完成企業(yè)數(shù)智化升級，既滿足自主可控要求，又讓國產(chǎn)系統(tǒng)發(fā)揮更大價值。在技術架構上，以飛書為企業(yè)協(xié)同底座，融合火山引擎大模型與自研中臺，打造 “企業(yè)大 AI 大腦”，統(tǒng)籌各業(yè)務線小 AI 大腦與 AI 機器人，讓智能體嵌入制造、銷售、管理等各類系統(tǒng)，實現(xiàn)自主學習、迭代、執(zhí)行，為企業(yè)提供從決策到操作的全流程智能支持。

如今，AI 技術的落地成本持續(xù)降低、落地速度大幅提升，大健康企業(yè)的智能化轉型已無 “觀望” 空間。埃林哲在大健康各價值鏈節(jié)點均布局了優(yōu)質供應商與配套產(chǎn)品，可實現(xiàn)從單點突破到全鏈路賦能的連點成線，讓企業(yè)少走彎路。

晶泰科技數(shù)智化產(chǎn)品總監(jiān) 吳宇亮

晶泰科技數(shù)智化產(chǎn)品總監(jiān)吳宇亮表示，在藥物早期研發(fā)領域，數(shù)據(jù)是決定 AI 落地成敗的核心，但行業(yè)內可用數(shù)據(jù)存在顯著短板，主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)多樣性不足、數(shù)據(jù)收集難度大、數(shù)據(jù)總量匱乏。針對行業(yè)數(shù)據(jù)痛點，晶泰科技打造了一整套數(shù)據(jù)驅動的 AI 智能體平臺，通過底層算法研發(fā)、多渠道數(shù)據(jù)采集、標準化數(shù)據(jù)挖掘，構建了支撐 AI 模型訓練的核心數(shù)據(jù)體系，同時自研 OCSR 結構識別、多模態(tài)文檔解析、表格解析等算法，且相關模型均達到業(yè)內領先水平。

據(jù)介紹，平臺的核心數(shù)據(jù)來源為三層，即公開合規(guī)數(shù)據(jù)、機器人實驗數(shù)據(jù)、仿真計算數(shù)據(jù)，形成互補與補充�；�于這些數(shù)據(jù)，公司還訓練了本地化 LLM 模型等小模型，在化學結構解析、實驗數(shù)據(jù)識別等場景的效果已超越部分商用大模型，且實現(xiàn)了專利、實驗數(shù)據(jù)的高效挖掘與利用。

圍繞數(shù)據(jù)采集與藥物研發(fā)全流程，晶泰打造了多款核心產(chǎn)品 / 平臺，部分已對外開放，包括X-Buddy(靶點調研 Agent)、PatSight(數(shù)據(jù)挖掘 Agent)、智能機器人實驗平臺、XFEP 仿真計算平臺、AI 預測平臺 Renova。

通過多渠道數(shù)據(jù)采集與挖掘，晶泰科技積累了海量的生物醫(yī)藥研發(fā)專有數(shù)據(jù)資產(chǎn)，成為模型訓練的核心基礎�；�于海量高質量數(shù)據(jù)訓練的 AI 模型，在多個場景下驗證了優(yōu)異性能，晶泰科技的 AI 藥物研發(fā)平臺與產(chǎn)品，不僅支撐公司內部的研發(fā)范式變革，還實現(xiàn)了商業(yè)化對外賦能，獲得國內外眾多藥企的認可與合作，合作客戶覆蓋國內外知名生物醫(yī)藥企業(yè)，為其提供虛擬篩選、靶點調研、實驗自動化、成藥性優(yōu)化等全流程智能化服務。

醫(yī)療健康行業(yè)資深信息安全與隱私保護專家 顧博士

以 GPT 系列為代表的大模型從文本交互到音視頻實時推理，推動了 AI 在醫(yī)藥大健康行業(yè)的落地。在這背后也潛藏著多重危機：AI 幻覺導致的錯誤信息輸出、商業(yè)數(shù)據(jù)導入大模型引發(fā)的隱私泄露、訓練數(shù)據(jù)不當帶來的算法偏見，以及知識產(chǎn)權侵權、技術壁壘等問題，都在考驗著企業(yè)的 AI 管控能力。

負責任的人工智能核心是基于對 AI 應用風險的深刻認知，結合企業(yè)的責任與義務，倡導對 AI 全生命周期應用負責，將人工干預環(huán)節(jié)貫穿 AI 應用的每一個流程，通過人為監(jiān)控與安全控制，防止 AI 越權操作、濫用個人信息、泄露商業(yè)隱私，讓 AI 始終在可控范圍內發(fā)揮價值。在此基礎上，構建端到端的 RAI 企業(yè)治理框架尤為重要，從戰(zhàn)略層面明確公司 AI 發(fā)展方向與合規(guī)標準，到生態(tài)系統(tǒng)層面做好技術規(guī)劃與供應商評估，再到開發(fā)、部署環(huán)節(jié)的模型搭建與落地執(zhí)行，最后通過應用層的項目監(jiān)督與全生命周期的監(jiān)控變更管理，實現(xiàn) AI 從戰(zhàn)略到落地的全流程管控。

顧博士表示， 負責任的人工智能建設，需圍繞戰(zhàn)略、控制、負責任的實踐、核心實踐四大維度展開，將數(shù)據(jù)與 AI 的道德倫理融入企業(yè)價值觀，緊跟政策監(jiān)管趨勢調整合規(guī)流程;通過三道防線系統(tǒng)監(jiān)督，嚴守法規(guī)與行業(yè)標準，針對性化解 AI 特有風險;保障模型的可解釋性、系統(tǒng)的魯棒性，減少算法偏見，筑牢網(wǎng)絡安全、隱私保護、物理安全的防線;同時堅持問題導向，做好模型驗證、標準遵循與持續(xù)監(jiān)控。而這一切的落地，離不開組織內外部的協(xié)同發(fā)力，監(jiān)管機構、審計師、倫理學家構成的第三道防線，領導層、合規(guī)安全團隊構成的第二道防線，與模型開發(fā)、運營支持人員構成的第一道防線，形成跨部門、跨主體的協(xié)作體系，共同推動 RAI 實踐落地。

歐易生物 CIO 劉宜東

為了解決知識孤島問題突出、重復勞動耗時嚴重、人力缺口與業(yè)務增長矛盾、決策效率滯后等問題，歐易生物制定了明確的AI 戰(zhàn)略：將 AI 打造為每一位員工的 “超級助理”，提升效率、加速創(chuàng)新。模式上采用 “私有化部署運維平臺 + 公共大模型 API 調用” 的混合模式，不單獨部署模型、不采購大量服務器和算力卡，既兼顧數(shù)據(jù)安全，又能借助公共大模型的技術前沿性;落地基座上，將所有 AI 應用無縫集成到企業(yè)微信的數(shù)字化辦公平臺，讓員工能在日常工作中便捷使用，降低操作門檻。

在場景落地的優(yōu)先級上，歐易生物把 AI 需求分為三類，重點聚焦能快速看到價值的場景：A 類是直接降本或產(chǎn)生價值的需求，針對固定、剛性的工作內容，AI 可直接替代人力、節(jié)省成本，甚至能通過外部服務產(chǎn)生收入;B 類是間接降本或提升效率的需求，針對原本因人力不足無法開展的工作，通過 AI 工具讓員工結合技術實現(xiàn)高效落地;C 類是創(chuàng)造新價值的需求，探索 AI 帶來的新業(yè)務模式、商業(yè)模式，這類場景可遇而不可求，作為長期探索方向，現(xiàn)階段重點落地 A、B 類場景。

接下來劉宜東分享了幾個AI落地效果最顯著的幾個場景，包括：企業(yè)知識大腦 “易問易答”，打破知識孤島;AI 客戶信息檢索，為銷售市場精準賦能;AI 賦能科研，加速從文獻到洞見的轉化;RPA+AI 協(xié)同，實現(xiàn)競爭情報與內容創(chuàng)作自動化;合同、標書智能審核，提升風控與投標效率;實驗培養(yǎng)圖片智能處理，解放實驗室人力。

天士力醫(yī)藥智信中心戰(zhàn)略創(chuàng)新負責人 楊雪

天士力核心業(yè)務涵蓋現(xiàn)代中藥、化學藥、生物藥等領域，智能化歷經(jīng)信息化起步期、數(shù)字化深化期、智能制造布局期、智數(shù)化躍升期，逐步夯實基礎，在研發(fā)、制造、營銷、管理服務等多個領域落地了一系列 AI 應用產(chǎn)品與場景，實現(xiàn)了提質增效與合規(guī)強化。

在研發(fā)領域，天士力圍繞新藥發(fā)現(xiàn)、臨床研究、審批上市全流程，打造了跨職能集成產(chǎn)品研發(fā)平臺，核心載體是 “AI+知識庫平臺”。該平臺整合了產(chǎn)品信息庫、投資信息庫、醫(yī)藥數(shù)據(jù)庫等核心數(shù)據(jù)庫，覆蓋疾病數(shù)據(jù)、專業(yè)知識圖譜、藥品數(shù)據(jù)、社交媒體信息等多維度內容。

在智造領域，天士力聚焦“需求驅動、供應鏈協(xié)同、生產(chǎn)控制、資源配置、安全服務” 五大智能化方向，識別了銷售預測、生產(chǎn)計劃排程、工藝優(yōu)化、設備預測性維護等多個 AI 核心賦能點，實現(xiàn)了多項技術創(chuàng)新與突破。同時公司落地了多個典型 AI 應用場景：現(xiàn)場智能管控、供應鏈優(yōu)化、實驗室與質量管理AI賦能。

面向未來，天士力制定了清晰的 AI 發(fā)展規(guī)劃，將以 “全員 AI 意識提升、聚焦核心場景、探索創(chuàng)新突破” 為核心，“十五五”按 “近期、中期、長期” 節(jié)奏推進全領域 AI 融合賦能：核心方向上，明確涵蓋研發(fā)、智造、營銷、管服四大領域的 近20個 AI 推進路徑，重點聚焦研發(fā)和智造兩大核心領域;管服領域推進協(xié)同辦公等場景 AI 化，全面提升辦公與管理效率;關鍵舉措上，將構建 “LLM + 企業(yè)知識庫” 一體化 AI 平臺，以業(yè)務為中心強化多源數(shù)據(jù)治理、打通數(shù)據(jù)閉環(huán)，對照國家智能工廠培育四級標準推進智能工廠建設，并聯(lián)合多個供應商圍繞中藥生產(chǎn)工藝探索智造垂域預測模型。

演講過后，大會迎來全國醫(yī)藥大健康數(shù)智化優(yōu)秀案例及優(yōu)秀數(shù)智化團隊頒獎儀式，部分獲獎案例、團隊進行了分享。

與此同時，騰訊會議、卓豪科技、普元信息、埃林哲、會暢科技、目睹、新智惠想、DaoCloud等IT廠商也在大會期間展出了各自優(yōu)秀的產(chǎn)品及解決方案。