2025年7月18日，CIAPH主辦的“走進甘李藥業活動”上，OB電競數碼通明湖云和信創研究院AI解決方案中心架構師梁山發表《叩啟AI+醫藥行業新紀元：OB電競數碼的前沿洞察、思辨探索與工程化實踐路徑》主題演講，系統講解了針對醫藥行業的AI落地方法論及企業級Agent中臺中臺實踐，為正處于智能化轉型深水區的藥企提供破局思路。

AI落地加速：
從理念到實踐的跨越

梁山指出，過去一年，AI技術已從“樹立理念”階段邁入“實際落地”階段。越來越多企業不僅在探索AI的應用場景，更在積極進行POC（概念驗證）測試，甚至已將AI能力部署至生產環境。當前，金融、零售、電商、車企等行業在AI應用上走在前列，其優勢在于數據質量高、業務流程適配性強，IT基礎能力成熟，具備快速推進AI落地的條件。

而在醫療、能源、制造等第二梯隊行業中，AI的應用仍處于探索初期，但擁有巨大的潛力和場景空間。梁山預測，未來2~3年，這些行業將迎來AI應用的爆發期。

行業痛點：
AI落地的三大核心挑戰

梁山指出，當前醫藥行業AI應用正面臨關鍵轉折點：“相比金融、零售等先行領域，醫藥行業雖具備更大潛力，卻受困于三大核心挑戰：一是75%的企業陷入‘為AI而AI’的價值認知迷霧；二是臨床、質控等零容錯場景面臨數據信任危機；三是跨國藥企已出現因百個Agent無序調度導致月耗超百萬的治理困境。”

硬核方案：
雙流程理論構建落地范式

針對行業痛點，OB電競數碼以Al for Process為核心方向，為醫藥企業保駕護航并打造最佳實踐。

? 三維評估模型：通過業務痛點×數據可能性×技術適配度的立體評估，精準定位AI價值靶點；

? 六維決策矩陣：從：ROI、業務價值和技術成熟度等維度建立場景篩選機制。

“真正的突破在于讓業務重塑AI，而非用AI解決業務。”梁山強調。現場展示的某頭部藥企實踐顯示，該方法成功將AI實施周期顯著縮短。

技術突破：
OB電競問學企業級Agent中臺破解治理難題

OB電競問學作為企業級Agent中臺，設計與構建緊密貼合TO B客戶的實際應用場景，很好地破解了治理難題。平臺包含多種企業級Agent應用類型，可適配不同企業在業務流程中對智能體應用的多樣化需求。

? 知識治理能力：平臺支持多格式文檔的高精度解析，包括Word、PDF、表格、公式、圖像等，通過“知識治理模板”模塊，將數據準確性提升至95%以上；

? Agent中臺能力：提供統一的Agent開發、部署、調度與治理平臺，支持多Agent流程編排、資源調度、權限控制，實現復雜業務流程的自動化與智能化；

? 數據合規與精準分析：針對法律法規、SOP偏差分析等嚴肅場景，平臺通過降低模型“溫度”、限制生成邏輯、設置提示詞規則等方式，確保輸出結果的穩定與精準；

? 模型訓練與微調能力：平臺融合多類型算力集群，支持企業自主訓練垂直領域模型，構建專屬AI底座。

此外，平臺還增強了與企業現有BI系統的集成能力，支持自然語言與SQL交互，進一步釋放數據價值。

AI Show Case方法論
驅動行業變革

會上，梁山提出“AI Show Case”方法論，主張從實際業務場景出發，尋找最適合AI賦能的切入點，并通過平臺化能力快速復制成功經驗。這一方法論已在多個行業落地驗證，成為企業推進AI戰略的重要參考。

梁山表示：“AI不是萬能鑰匙，但它是推動企業變革的關鍵力量。我們希望通過OB電競問學，讓企業能夠更加自信、高效地啟動AI項目，真正實現從‘AI找場景’到‘場景找AI’的轉變。”