2026全国医药大健康CIO大会(第七届) 圆满落幕

2026年03月17日 15:21:15

3月14日，由国内知名IT门户企业网D1net、中国企业数字化联盟，和信众智(CIO智力输出及社交平台)联合举办的2026全国医药大健康CIO大会(第七届)于扬州圆满落幕。

大会汇集了扬子江药业、晶泰科技、欧易生物、天士力医药、辰欣药业、东阳光集团、人福医药集团、威尔药业、同济堂药业、都正生物、腾讯会议、卓豪科技、普元信息、埃林哲等医药大健康行业的大中型企业CIO、信息主管、数字化一线厂商高管，以“AI 落地场景&ROI”为主题，共同讨论了医药数智化转型的前沿实践与现阶段的困惑，探讨了医药大健康行业的新技术应用与未来发展趋势。

企业网D1Net CEO、中国企业数字化联盟秘书长 范脡

会议伊始，企业网D1net CEO、中国企业数字化联盟秘书长范脡在致辞中表示，如果说去年DeepSeek为AI行业点燃了一把火，那么今年“龙虾”的出现，无疑让这股热潮烧得更旺，也让AI真正走进了更多企业的视野，但同时也给IT从业者们带来了超前的压力：管理层虽然愿意在AI上增加投入，但他们的期望往往与实际能落地的节奏、能达成的效果存在差距。范脡指出，当前很多企业都没有做好数据准备，流程的先进性也远远不足，技术层面的挑战更是不容忽视。在这种情况下，作为CIO，如何跟上外界的节奏，满足管理层的合理期待，在企业应用中安全落地AI，正是大会要重点讨论的话题。 

某医疗器械公司张总围绕 AI 落地场景与 ROI，从理性认知、落地探索、安全防护、ROI 实测四大维度展开分享。

他指出，传统 AI 技术投入产出比低、不确定性高，需理性看待。应用大模型的核心是熟悉业务 + 认知技术，发挥其文本理解、内容创作等优势，对数学计算、图像识别等短板，通过工程手段或传统 AI 技术规避。场景落地则需要秉持两大核心观点，一是无需过度依赖企业内部数据，多数场景可借助大模型自身能力实现，仅知识库、专业论述类场景需依托企业数据准确性。二是坚持低成本快速验证，前期轻量规划、快速验证场景效果，验证通过后再通过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，张总接下来详细介绍了公司在安全防护方面的实践：模型选择上采用本地 + 公有云合理搭配的方式；本地部署实施全维度安全管控，覆盖数据、身份、权限、价值观、算力五大维度，既做细颗粒度数据权限管控、内网用户身份认证、基于人事架构的千人千面权限等工作，还针对模型投毒 / 数据污染建立模型巡检机制，通过每日自动跑验证集检测数据是否被篡改、模型是否被恶意微调；针对提示词注入攻击，因主流大模型的社会主义价值观安全评分仅 60 分左右、易被提示词绕过防护，需通过增强防护机制拦截各类绕过式攻击，确保输出合规。

最后，张总分享了具体的ROI：前 6 年人工与 AI 成本比为47:1，6 年硬件分摊完成后达177:1，且未考虑人工因能力、情绪、责任心导致的质量损失与隐形风险，随场景推广，投入产出比将进一步放大。

腾讯会议高级架构师 江杨波

腾讯会议 2021 年正式上线，目前拥有超 4 亿用户，在医药行业，腾讯会议企业版的覆盖率已超一半，在外资药企和国内药企均有广泛应用。

企业选择腾讯会议，核心有三大原因：第一，能提供高清流畅的会议体验，依托腾讯云的网络优势，即便在高铁等弱网环境下开会也不会中断，还免费支持 17 国语言的实时翻译和字幕功能；第二，可实现企业内外部高效连接，依托庞大的用户基础，能无缝对接企业内部、上下游合作伙伴及终端客户，满足企业 1/3~1/5 的跨企业会议需求；第三，打破硬件品牌垄断，腾讯会议不做硬件，仅输出 AI 算法、降噪技术等核心能力，还制定了线下会议室准入标准，目前已认证 30 多个厂家、超 180 款型号，企业可自主选择多个品牌。

进入 AI 时代，腾讯会议 2.0 阶段的核心，就是用 AI 洞察会议中沉淀的、与企业经营策略相关的海量数据。

接下来腾讯会议高级架构师江杨波连线了腾讯会议深圳演示中心，现场展示了腾讯会议的核心 AI 能力，主要包括：多语言字幕与自定义热词、会中实时 AI 纪要、会后智能纪要、天籁音频解决方案、多人分镜与发言人追踪等。

目前腾讯会议的 AI 能力已在多个行业场景实现落地应用：招聘场景中，AI 可实时分析面试官与候选人的对话，为面试官**追问问题，会后自动生成面试评价报告；销售场景中，会议录制后，AI 会复盘销售话术，筛选优秀话术并沉淀，优化待改进话术，同时评估客户采购意向，筛选高价值商机；金融行业中，AI 会对基金、证券的投顾、理财顾问与客户的会议进行合规检查，识别内幕交易、夸大承诺等违规关键词，还能检测涉军、涉恐、涉暴等敏感内容，及时规避合规风险。

卓豪科技解决方案专家 陆文杰

卓豪科技解决方案专家陆文杰从企业信息化运维本质、药企运维实践案例、AI 驱动的 IT 运维管理体系三个方面展开分享。他认为，企业信息化运维的核心，是让 IT 部门从单纯的技术部门转变为服务部门，搭建标准化、统一的 IT 服务级别流程。

接下来陆文杰结合药企实际案例，分享了卓豪科技的运维解决方案。首先是桌面运维，通过批量执行替代人工处理，为某药企落地远程装机、标准化格式化方案，搭建专属格式化实验室，员工仅需将电脑接上网线，即可自动完成重装与配置，彻底解决了人工逐台操作、百台设备重装耗时费力的问题；第二是数据中心运维，打造全栈可观测性监测平台。为多厂区、分布式数据中心的大型药企，通过 OpManager 监控系统实现所有网络设备、服务器的统一监控、配置与批量告警，确保故障及时通知；第三是标准化运维服务体系搭建，为江苏某药企替换了原有自研的简易提单系统，依托卓豪成熟的 ITSM 产品，结合海量客户的落地经验，为其梳理服务目录与流程，并对接企业微信实现便捷提单，完善了企业的 IT 服务体系。

针对药企上市、出海的安全合规需求，卓豪通过堡垒机、权限审计、AD 管理、文件服务器防护等多产品，从精细化权限管理、审计日志溯源、多因素身份验证、漏洞管理、字段级数据加密等方面，全方位保障企业核心资产安全与合规。

最后陆文杰表示，运维七分靠管理、三分靠技术，体系的核心是 “适配” 而非 “先进”；运维的核心不是修复问题，而是通过体系让问题不再发生；行业发展需要既懂传统 IT、又懂生产流程的复合型运维人才；好的工具不仅能定位问题，更能倒逼流程优化，而流程的核心是协同高效，而非环节繁琐。

普元信息 CTO 焦烈焱

普元信息 CTO 焦烈焱分享了AI 时代下，数字员工赋能药企构建高质量数据集的核心实践与思考。与传统数据治理相比，企业级 AI 可用的高质量数据集构建面临更大挑战：以往治理多聚焦结构化数据，而如今半结构化、非结构化数据激增，数据“熵增”(混乱无序)趋势明显，且传统数据治理存在投入大、见效慢的痛点。因此，普元信息的核心破局思路是：将数字员工与数据治理深度结合，通过 “成建制” 的 AI 数据治理数字员工团队，填补岗位缺口、降低治理成本。

普元将数字员工视为企业组织中的 “正式成员”，按岗位角色进行管理，其权限、管控逻辑与真实员工岗位一一对应，可直接复用企业既有的流程与制度。在高质量数据集构建的全流程中，数字员工可覆盖多个关键环节，如数据标准生成机器人，半结构化 / 非结构化数据标注机器人，数据合成机器人，质量评估机器人等。

值得注意的是，数字员工并非单纯依赖大模型，而是采用 “混合处理模式”：大模型主要发挥通用能力，核心业务逻辑则通过传统算法、规则引擎实现，同时通过 “解耦设计” 搭建中间层，将业务逻辑映射为数据指标，再对接具体数据与模型，确保换模型、换场景时应用仍可复用。

在医药行业，普元已积累多个成功案例：为东阿阿胶搭建全要素治理体系，通过数字员工明确数据权责、统一标准，解决品种编码合规难、渠道流向不可控等问题；助力健民集团打通 ERP 与多套 WMS 系统，通过主数据标准化与数字员工自动化检查，解决供应链数据孤岛问题，提升库存准确率与协同效率；为迪哲医药构建统一主数据底座，整合 SAP、CRM 等多系统数据，形成客商 360 度全景视图，强化研发生产协同与市场决策洞察。

埃林哲高级副总裁、 大消费/大健康行业部总经理 肖屹松

在 AI 深度融入产业的浪潮中，大健康企业的智能化转型早已从 “选赛道” 进入 “练内功” 的关键阶段。埃林哲为大健康企业打造了分层递进的 AI 落地路径：以 “+AI” 为起点，用低投入、短周期、高回报的轻量模式，在财务审计、证照管理、智能排产等成熟场景快速验证价值，让企业在实践中积累 AI 能力；再以 “AI+” 为终极目标，以 AI 重构业务模式、打造全新增长曲线，而这一跃迁，必须遵循 “一把手工程、业务 + 技术双引擎、小步快跑、组织变革配套、生态合作” 的五大方法论，从速赢场景出发，3 个月复盘调整，逐步实现全链路智能化。

大健康行业的 AI 落地，从来不是单一技术的叠加，而是全价值链的赋能。因此，埃林哲深耕研发、生产、供应链、销售、服务、管理等大健康核心价值链节点，打造了覆盖全场景的 AI 解决方案。同时，埃林哲紧跟产业趋势，率先实现国产替代与 AI 智能化的深度融合，在华润、豫园等标杆企业的项目中，将国外系统替换为国产系统的同时，融入 AI 优化技术，一步到位完成企业数智化升级，既满足自主可控要求，又让国产系统发挥更大价值。在技术架构上，以飞书为企业协同底座，融合火山引擎大模型与自研中台，打造 “企业大 AI 大脑”，统筹各业务线小 AI 大脑与 AI 机器人，让智能体嵌入制造、销售、管理等各类系统，实现自主学习、迭代、执行，为企业提供从决策到操作的全流程智能支持。

如今，AI 技术的落地成本持续降低、落地速度大幅提升，大健康企业的智能化转型已无 “观望” 空间。埃林哲在大健康各价值链节点均布局了优质供应商与配套产品，可实现从单点突破到全链路赋能的连点成线，让企业少走弯路。

晶泰科技数智化产品总监 吴宇亮

晶泰科技数智化产品总监吴宇亮表示，在药物早期研发领域，数据是决定 AI 落地成败的核心，但行业内可用数据存在显著短板，主要体现在数据多样性不足、数据收集难度大、数据总量匮乏。针对行业数据痛点，晶泰科技打造了一整套数据驱动的 AI 智能体平台，通过底层算法研发、多渠道数据采集、标准化数据挖掘，构建了支撑 AI 模型训练的核心数据体系，同时自研 OCSR 结构识别、多模态文档解析、表格解析等算法，且相关模型均达到业内领先水平。

据介绍，平台的核心数据来源为三层，即公开合规数据、机器人实验数据、仿真计算数据，形成互补与补充。基于这些数据，公司还训练了本地化 LLM 模型等小模型，在化学结构解析、实验数据识别等场景的效果已超越部分商用大模型，且实现了专利、实验数据的高效挖掘与利用。

围绕数据采集与药物研发全流程，晶泰打造了多款核心产品 / 平台，部分已对外开放，包括X-Buddy(靶点调研 Agent)、PatSight(数据挖掘 Agent)、智能机器人实验平台、XFEP 仿真计算平台、AI 预测平台 Renova。

通过多渠道数据采集与挖掘，晶泰科技积累了海量的生物医药研发专有数据资产，成为模型训练的核心基础。基于海量高质量数据训练的 AI 模型，在多个场景下验证了优异性能，晶泰科技的 AI 药物研发平台与产品，不仅支撑公司内部的研发范式变革，还实现了商业化对外赋能，获得国内外众多药企的认可与合作，合作客户覆盖国内外知名生物医药企业，为其提供虚拟筛选、靶点调研、实验自动化、成药性优化等全流程智能化服务。

医疗健康行业资深信息安全与隐私保护专家 顾博士

以 GPT 系列为代表的大模型从文本交互到音视频实时推理，推动了 AI 在医药大健康行业的落地。在这背后也潜藏着多重危机：AI 幻觉导致的错误信息输出、商业数据导入大模型引发的隐私泄露、训练数据不当带来的算法偏见，以及知识产权侵权、技术壁垒等问题，都在考验着企业的 AI 管控能力。

负责任的人工智能核心是基于对 AI 应用风险的深刻认知，结合企业的责任与义务，倡导对 AI 全生命周期应用负责，将人工干预环节贯穿 AI 应用的每一个流程，通过人为监控与安全控制，防止 AI 越权操作、滥用个人信息、泄露商业隐私，让 AI 始终在可控范围内发挥价值。在此基础上，构建端到端的 RAI 企业治理框架尤为重要，从战略层面明确公司 AI 发展方向与合规标准，到生态系统层面做好技术规划与供应商评估，再到开发、部署环节的模型搭建与落地执行，最后通过应用层的项目监督与全生命周期的监控变更管理，实现 AI 从战略到落地的全流程管控。

顾博士表示， 负责任的人工智能建设，需围绕战略、控制、负责任的实践、核心实践四大维度展开，将数据与 AI 的道德伦理融入企业价值观，紧跟政策监管趋势调整合规流程；通过三道防线系统监督，严守法规与行业标准，针对性化解 AI 特有风险；保障模型的可解释性、系统的鲁棒性，减少算法偏见，筑牢网络安全、隐私保护、物理安全的防线；同时坚持问题导向，做好模型验证、标准遵循与持续监控。而这一切的落地，离不开组织内外部的协同发力，监管机构、审计师、伦理学家构成的第三道防线，领导层、合规安全团队构成的第二道防线，与模型开发、运营支持人员构成的第一道防线，形成跨部门、跨主体的协作体系，共同推动 RAI 实践落地。

欧易生物 CIO 刘宜东

为了解决知识孤岛问题突出、重复劳动耗时严重、人力缺口与业务增长矛盾、决策效率滞后等问题，欧易生物制定了明确的AI 战略：将 AI 打造为每一位员工的 “超级助理”，提升效率、加速创新。模式上采用 “私有化部署运维平台 + 公共大模型 API 调用” 的混合模式，不单独部署模型、不采购大量服务器和算力卡，既兼顾数据安全，又能借助公共大模型的技术前沿性；落地基座上，将所有 AI 应用无缝集成到企业微信的数字化办公平台，让员工能在日常工作中便捷使用，降低操作门槛。

在场景落地的优先级上，欧易生物把 AI 需求分为三类，重点聚焦能快速看到价值的场景：A 类是直接降本或产生价值的需求，针对固定、刚性的工作内容，AI 可直接替代人力、节省成本，甚至能通过外部服务产生收入；B 类是间接降本或提升效率的需求，针对原本因人力不足无法开展的工作，通过 AI 工具让员工结合技术实现高效落地；C 类是创造新价值的需求，探索 AI 带来的新业务模式、商业模式，这类场景可遇而不可求，作为长期探索方向，现阶段重点落地 A、B 类场景。

接下来刘宜东分享了几个AI落地效果最显著的几个场景，包括：企业知识大脑 “易问易答”，打破知识孤岛；AI 客户信息检索，为销售市场精准赋能；AI 赋能科研，加速从文献到洞见的转化；RPA+AI 协同，实现竞争情报与内容创作自动化；合同、标书智能审核，提升风控与投标效率；实验培养图片智能处理，解放实验室人力。

天士力医药智信中心战略创新负责人 杨雪

天士力核心业务涵盖现代中药、化学药、生物药等领域，智能化历经信息化起步期、数字化深化期、智能制造布局期、智数化跃升期，逐步夯实基础，在研发、制造、营销、管理服务等多个领域落地了一系列 AI 应用产品与场景，实现了提质增效与合规强化。

在研发领域，天士力围绕新药发现、临床研究、审批上市全流程，打造了跨职能集成产品研发平台，核心载体是 “AI+知识库平台”。该平台整合了产品信息库、投资信息库、医药数据库等核心数据库，覆盖疾病数据、专业知识图谱、药品数据、社交媒体信息等多维度内容。

在智造领域，天士力聚焦“需求驱动、供应链协同、生产控制、资源配置、安全服务” 五大智能化方向，识别了销售预测、生产计划排程、工艺优化、设备预测性维护等多个 AI 核心赋能点，实现了多项技术创新与突破。同时公司落地了多个典型 AI 应用场景：现场智能管控、供应链优化、实验室与质量管理AI赋能。

面向未来，天士力制定了清晰的 AI 发展规划，将以 “全员 AI 意识提升、聚焦核心场景、探索创新突破” 为核心，“十五五”按 “近期、中期、长期” 节奏推进全领域 AI 融合赋能：核心方向上，明确涵盖研发、智造、营销、管服四大领域的 近20个 AI 推进路径，重点聚焦研发和智造两大核心领域；管服领域推进协同办公等场景 AI 化，全面提升办公与管理效率；关键举措上，将构建 “LLM + 企业知识库” 一体化 AI 平台，以业务为中心强化多源数据治理、打通数据闭环，对照国家智能工厂培育四级标准推进智能工厂建设，并联合多个供应商围绕中药生产工艺探索智造垂域预测模型。

演讲过后，大会迎来全国医药大健康数智化优秀案例及优秀数智化团队颁奖仪式，部分获奖案例、团队进行了分享。

与此同时，腾讯会议、卓豪科技、普元信息、埃林哲、会畅科技、目睹、新智惠想、DaoCloud等IT厂商也在大会期间展出了各自优秀的产品及解决方案。

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