“游戏规则改变”制药领域数智化实战

一、智能化的底层原理

1、机器智能的2大底层原理

• 推演固化：师傅“教”徒弟

• 学识抽取：师傅“带”徒弟

实例：预测男生是否会受女生欢迎

2、机器智能的6大底层套路

• X-Ypairs：学识抽取

• 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：学识图谱

• 机器智能演进的终点

实例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，往细里说，清华数字虚拟人，谷歌核聚变将控系统，美军自动驾驶战机

3、机器智能的6步落地法

• 价值驱动 or 资料驱动

• 机器研习 ≠ 江湖算命

• 资料模型 VS 机理模型

• 海量资料   ∪ 深度研习

• 业界专家 ||  客观事实

• 行政可行 ≈  最大门槛

实例：产线良品率拉升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，实操中，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%

二，AI制药大揭秘

1，

AlphaFold揭秘

• X-Ypairs套路在AlphaFold中的运用

• 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的限制条件为何？

2、AI制药演进阶段回顾

• 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

• 深扒明星公司的底细--谁在裸泳

• AI制药公司未来走向展望

三、数智化的顶层思路

1、数智化概念导入

• 从十四五规划看数字经济

• 数字经济的核心：数智化转型和资料要素

• 数智化转型：数智化是业务和IT的纵深融合

概念导入小交流：倘若你在跟心仪的女神约会…

2、数智化顶层思路轮廓

• 精益思路：梳理业务，发现数智化入手点

• 编程思路：掌握计算机的语言，拉升数智化项目成功率

• 资料思路：让资料产生价值，展望数智化转型的终局

实例：精益趣解-“一个强迫症和将控狂的发病史”，从“月晕”中掌握资料思路。

小交流：在指路问路中掌握编程思路

3、我们应该关注哪些数智化技艺

• 基础设施：解除计算机的本领封印

• 资料运用：搬金砖VS挖金矿

实例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测

4、数智化转型有哪三个必经阶段

• Digitization：无纸化

• Digitalization：高效化

• Digital transformation：无人化

• 每个阶段的要害技艺以及数智化的决胜技艺

实例：人员绩效智能评核系统

5、数智化转型的两大核心半场

• 资讯化：固化流程/资讯流转/资料积累

• 机器智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技艺

实例：从顶 尖运动员看公司数智化转型之路

四、传统药企路在何方

1、AI制药会怎样重塑未来格局

• 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

• 制药领域演进终局展望

2，传统药企的竞争优势

• 政策优势

• 渠道优势

• 资料优势

• 业务领会优势

3，给传统药企的忠告和建议

• 数智化转型为何势在必行

• 转型成败不在技艺而在核心流程/机构重塑

• 转型要害在于练就既懂业务又懂AI的交叉英才

• 数智化转型的要害资源为何

• 数智化转型的成功模板为何

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