当前，国家“十五五”规划建议明确提出全面实施“人工智能+”行动，各行各业加速推进AI与产业场景深度融合，医药行业数智化落地路径备受关注。近日，中国信息通信研究院云计算与数字化研究所云计算部副主任李哲与国药数字科技（北京）有限公司技术总监罗皓、市场总监孔德乐座谈，围绕医药行业云+AI落地路径、智能审方助手创新项目实践与各行业AI落地方法论展开深度交流，为医药及其他行业深度融合AI技术提供参考样本。

伴随医药流通、零售、医疗机构处方量持续攀升，传统人工审方长期面临人力缺口大、手写处方识别难、各地医保标准规则有差异、用药风险难前置防控等多重痛点，行业数智化升级诉求迫切。作为国药集团数字化运营载体，国药数科锚定医药业务核心场景，以国药云为底座打造智能辅助审方助手，成为医药行业AI落地创新实践。

                   行业云与AI：互相结合、互相促进

在国药数科的实践中，国药云作为底座承担了至关重要的作用。

谈及云与AI的关系，嘉宾一致认为，行业云沉淀了大量可复用的场景与行业数据，业务方可以通过搭积木的方式快速孵化出场景化AI能力。行业云和AI是一个互相结合、互相促进的技术架构体系：云为AI提供数据与能力底座，AI让云的价值在业务侧加速释放。

                行业智能化最重要的问题：人和人工智能的关系

　　　访谈中，李哲抛出一个关键问题：行业要做好智能化，最需要解决的最重要问题是什么？孔德乐的回答是人和人工智能的关系。

　　　“人类文明最大的经验教训，是对人性的宽容和技术的警惕。”国药数科团队把辅助审方智能体定位为“助手”。而一个助手需要人持续校正，工作量很大的药师每天还要来教这个“看不见摸不着”的助手。这种关系并非一成不变，随着技术发展和药师与助手的不断磨合，人机之间最终会走向怎样的协作形态，值得我们期待。

                 模型选择：不选最强大的，只选最合适的

AI落地，模型选择是关键一环。谈及国药数科在场景落地中的模型策略，罗皓坦言，人工智能真正落地过程中有一个常见误区——“认为挑一个能力很强的大模型，就可以解决所有问题，而实践证明这一观点往往并不成立。”

因此，国药数科的做法是把复杂业务场景拆解为若干相对简单的子问题，再为每个子问题匹配最合适的模型。构建结构化/半结构化知识库选用推理能力强的模型；而在药店前端审核环节，必须快速应答，就要选择反应更快的模型。

                  未来五到十年：唯一确定的就是“变化”

面向未来五到十年AI对产业、医药行业乃至社会的影响，嘉宾一致判断：技术日新月异、日行千里，充满不确定性，包括当下所做的许多研究都可能被新技术取代，但唯一可以确定的，就是变化的态势本身。在医药研发、医疗诊断等相关领域，AI时代带来的改变一定是颠覆性的。

面对颠覆性变革，嘉宾们建议企业和从业者从两方面应对：一是对技术变化保持高度敏感，技术方案、模型迭代极快，唯有站在潮头，才能更快响应业务需要。二是紧跟业务变化与业务痛点，医药行业正经历深刻变化，“原来不是问题的问题变成了问题”，要敏锐把握，让以AI为代表的新技术真正解决一线痛点——让药师、物流人员、各类医药服务人员切身体会到技术革命对工作带来的正向影响。