人工智能在游戏(人工智能在游戏领域的创新应用)

 

前沿科技与生命科学相映交汇，产业政策与资本市场同频共振，催生以创新为核心驱动力的本土医疗科技企业，蓬勃生长。

当人工智能、智能制造等技术应用在医疗领域，成为创新源泉，也带来临床验证、跨学科团队管理等新课题；医药已成为资本市场重要板块，但市场也经历波动，二八分化显著；面向全球化竞合，想要弯道超车，也比以往任何一个时代更加考验创始人的全球化视野、差异化战略，以及行动是否果决。

医疗科技创业是一场真正的勇敢者游戏，必须有足够创新力、产品力和组织力的玩家，才能真正将技术从实验室带入临床，为人们带来更多的健康福祉。

近期，高榕资本榕汇联合兴业证券、华为云，举办医疗企业CEO闭门会，邀请兴业证券董事总经理/研究院副院长/医药行业首席研究员徐佳熹博士、华为公司特聘管理顾问/教授/原变革项目管理部部长张真平等专家，与高榕被投医疗企业创始人，共话医疗科技创新趋势，升级研发团队组织管理。

以下为闭门会精彩观点：

AI、制造、生命科学突破，构成医疗创新源泉

高榕坚定地看好医疗赛道，并于过去几年，在新药研发、医疗器械与诊断、数字健康与医疗服务等领域持续布局。

为何长期坚定看好？需求端，我们看到全社会对医疗的强劲需求。一方面，中国正步入老龄化社会；此外，随着居民收入的增长、寿命预期的增加，带动对创新医疗手段、高品质药品和器械以及优质医疗服务的需求增长。

从供给的角度来看，未来十年，仍是医疗创新层出不穷乃至持续加速的十年。人工智能、智能制造、生命科学领域的突破，共同构成了医疗创新的源泉。在这些技术的汇集点，我们将看到一批创新驱动的医疗科技企业涌现。今天，也有越来越多从事计算机、材料、器械的专家进入医疗领域，我个人特别喜欢这种代差的结合。前沿技术在一个新领域应用的时候，往往能产生巨大的能量。

AI+医疗的应用，已从局部走向全面。其中，AI医疗影像已经走到临床阶段，目前正向商业化阶段迈进；未来，AI制药领域的早期发现、蛋白质结构预测、手术机器人、AI与智能医疗设备的结合等方面，我们相信仍会有诸多单点突破。

对于今天备受关注的AI制药赛道，我们认为需要从产业闭环角度来看。上百年的制药产业发展逻辑显示，药企从Biotech开始，慢慢成长为Biopharma，最后成长为Big Pharma，期间往往有多次整合并购。Biotech层出不穷，但老牌药企也继续存在。以此反观今天的AI制药，我们需要思考诸多更深层的问题：一旦进入临床阶段，分子效果几何？AI筛选出来的分子，与化学家验证的分子相比，系统性优势在什么地方？在组织设置上，是把钱砸在临床上还是AI算力上？且新药研发本身就会有一定的失败率，我们建议AI制药公司在早期成长阶段，尽可能多融资、多管线布局、多开展合作。

制造+医疗方面，在内外要素变化影响下，需要创新和进口替代并举。新冠疫情触发了全球医疗供应链的重塑，中国需要升级医疗产业链/供应链体系，核心要素包括关键材料、加工工艺、核心试剂与耗材等。

我们也期待看到中国本土有更多新材料、新技术、新工艺与医疗的结合。

在器械和IVD方面，本身与制造就是天然的结合，其中材料、精密制造、工艺是创新的核心门槛。很多时候，医疗器械创新来自于工程师而非科学家，是手很巧的工程师和富有经验的临床医生合作打造出来面向市场需求的产品。

在新药研发方面，智能制造技术的应用，将带领新药的生产制造过程走向智能化、无人化；新材料也将对药品递送、制剂起到推动作用。

机器人应用于医疗，除了手术机器人等临床方向，也会在上游生产、下游医疗服务等方面有广泛空间。而且未来的机器人不单单只是机械臂，一定会带有传感器，并拥有数据收集与反馈的能力。

创新门槛越来越高，差异化、国际化、产业化是出路

长期来看医药的逻辑没有发生变化，包括两大战略性赛道——创新、消费升级。核心在于定价权，创新是用产品力去做定价权；消费升级是用品牌去做定价权。

今天创新的门槛越来越高。2016年，中国第一次出现研发费用年投入超过10亿元的医药企业（中国生物制药）；2020年，中国头部药企研发费用年投入已经达到或接近10亿美金级别（百济神州、恒瑞医药）。

从资本市场角度看，目前A股、港股医药都已是大板块；比体量变化更值得关注的是结构的变化。机构投资者在过去5年中事实上放弃了仿制药、辅助用药的投资，创新药、CXO、创新医疗器械、互联网医疗、医药消费品等成为新的风口。

在创新药领域，近年来，中国企业申报数量和创新药品种获批的数量较此前有了显著提升，借助国内近年来药政审评审批的政策红利和资本市场的助力，国内企业的研发类型正从单纯的Me-too/Me-better到Fast-follow甚至逐步追求First-in-class。

在新时代下，Biotech想要突出重围，有以下几种策略：

随着创新药进入国际化新时代，且靶点竞争极其激烈竞争，愈发考验创新药企业能否具备以下几点能力：

创新器械方面，游戏仍在上半场。行业集中度还不够高，集采难度大于药品，Fast-follow还有不少可以做的事，龙头企业逐步显现但还没有统治力。

怎样的产品最容易集采？量大、标准化、竞争激烈、风险低；与之相对，不容易集采的产品包括成长期、非标、生产家数少/进口替代有难度、高风险手术。

从药品的历史来看待器械的未来，关键还是在于创新、差异化、产业化、国际化。进口替代在未来十年仍然是中国医疗器械发展的主旋律，这个过程需要伴随着国产自有技术的创新与升级。那么，下一批的进口替代是什么？

在器械创新之路上，我们也有5个坎要过。

华为如何点燃理工男？研发团队的组织管理与激励

华为组织是流程化组织，组织的特点是用流程制度去解决效率和权力问题。华为引入西方管理学的本质就是为了用法治替代人治，本质上是把个人权力扔一边，用流程规则解决问题。从组织上，一是任命去等级化，职位任命为部长、主任、代表，这些职位任命看不出等级的高低；其次，将管理视为一个（管理）专业，与技术类专业平行，意味着在华为当官不是唯一的出路。

对于组织架构，华为将研发和市场一线的业务成立一个个项目组来经营管理，组织因此扁平化。一线的业务中心负责打仗，以项目组作为经营单元进行资源买卖；原来的职能部门变为能力中心，共享服务中心负责公共服务。华为的组织因此发生质变，原本的机关从管控型变为服务型，一切围绕一线项目转。

一线的每个项目组，都是一个独立的经营单元，包含立项、研发、生产、制造、销售、交付、财务等。华为研发组织结构，也因此从以技术为中心，转向以产品经营为中心，实现了完全市场化。

做研发，需要跳出研发的思维，把研发视作一项产品来投资。华为的集成产品研发（IPD）流程，核心就是基于市场需求的产品投资。华为产品开发团队（PDT），是负责产品开发的基本单位，由华为投资评审委员会投资。

通俗地说，华为PDT经理是包工头，PDT经理可以是研发出身，也可以是市场或其他业务出身，他不仅仅是对此产品开发负责，同时也负责此产品供应链、采购、制造、生产、销售、交付，考核的是产品成功率。这样一来，产品的成功不只是技术上实现，而是可销售性、可服务性、可制造性的同步提升。这也颠覆了我们对于产品的定义，除了技术突破可以带来新产品，采购、服务、制造都可以产品化，共同创造产品的收益。

对话：BT+IT加速融合，将带来哪些新可能？

西湖欧米致力于通过AI赋能的蛋白质组大数据，来解决生命健康的各种问题，包括疾病的诊断、AI制药等。

蛋白质是生命科学最核心的分子之一，目前检测高效测量蛋白质最好的方法是质谱。西湖欧米拥有的独特技术，可以分析极其微量组织的蛋白质组，且成本更低。随着蛋白质组数据越积越多，我们需要新的算法去解读，BT与IT的联合是必然。

未来，我们将不断积累微观世界的蛋白质组动态数据，为生命健康的各种需求提供新维度的方案。我们的愿景和定位是微观世界的大数据公司。

我最早在清华姚班，后来到MIT读博士，一直都是IT背景。从产业需求角度来看，今天药物研发领域亟需新的技术突破，来解决研发成功率低、研发贵、投资回报率低的问题；从技术端，近年来AI技术蓬勃发展，并逐步应用在化学、化工、生物等领域。

星药科技致力于用AI技术赋能小分子药物研发。在前期靶点确认之后，从药物设计、筛选、优化、合成、检测整个流程，都可以用人工智能去加速，辅助科学家让原有工作更准、更快、成本更低。

西湖云谷智药希望将AI与BT结合，应用到基因编辑治疗领域。尽管基因编辑疗法大家已经听了很长时间，实际上目前世界上没有任何一个基因编辑疗法真正上市了。也还有很多基础的技术积累需要去完成，有一些挑战要攻克。

对于基因编辑疗法成药过程中的诸多环节，AI在其中可以帮助实现加速，这是我们非常笃定的信念。与此同时，我们已经积累了一些高质量的数据，并基于数据建立模型。希望我们可以成为基因编辑治疗领域跑得最快、最好的团队之一。

我们希望基于华为云积累的大数据和人工智能技术，为医疗健康领域的细分环节，提供更基础的能力，目前已经在组学、药物研发、临床等方面，进行一些探索性的工作。

目前就AI制药领域，行业里开始关注几点共性问题：即分子能否可验证；是否能够真正解决实际问题、让分子结果真正可靠有效；对于安全合规和隐私性的诉求。

互联网小常识：SNMP优点：简单，易于实现、支持广泛、操作原于简捷、性能高。缺点：SNMP建立在无连接的传输协议之上，另外它是非面向对象的，不支持分布式管理。

BT+IT融合，数据是非常关键的要素，我们认为，数据需要建立标准、有足够的数据量、有时序性、能够交易，才是更有价值的数据。

互联网小常识：交换机的交换结构分为软件执行交换结构(早期)、矩阵交换结构（较少）、总线交换结构（应用比较广泛）和共享存储器交换结构（小型交换机）。

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