华润三九属于医药行业制造业。近两年，国际和国内都比较关注的就是 “智能制造”，并且提出了工业 4.0 的概念，同时国家也提出了中国制造 2025 的战略方向，这一战略的意义在于让国家“迈入制造强国行列”，针 对于医药行业也有了相关政策出台，所以，“中药制造业”需要按照国家和 国际的相关发展趋势，思考应该做哪些事情。 1、中药制造现状与痛点分析 （1）现状与痛点分析 从医药行业整体来看

化、数据化水 平，推动产业的可持续发展。 1.3 引入 DeepSeek 的必要性 在当前中医药健康产业快速发展的背景下，传统的信息处理和 分析方法已难以应对日益复杂的市场需求和数据量。中医药行业涉 及大量的历史文献、临床数据、药材信息及患者反馈，这些数据的 挖掘和应用对提升产业效率和创新能力至关重要。然而，现有的技 术手段在数据整合、知识图谱构建和智能分析方面存在明显不足， 导致信息孤岛现象严重，资源利用率低下。 业数据的质量，为后续的深度学习建模奠定坚实的基础。 4.2 数据分析与挖掘 在中医药健康产业中，数据分析与挖掘是 DeepSeek 应用方案 的核心环节之一。通过对海量中医药数据的深度挖掘与分析，可以 从多个维度提升中医药行业的效率与精准度。首先，利用 DeepSeek 的强大计算能力，可以对中医药历史文献、临床数据、 药材信息等进行结构化处理，构建知识图谱。这一过程不仅能够整 合分散的数据资源，还能通过关联分析发现潜在的药物配伍规律、 帮 助中医师跟踪治疗效果。 总的来说，DeepSeek 在中医药健康产业中的应用，不仅能够 提升数据处理的效率与精度，还能通过深度挖掘数据中的潜在价 值，推动中医药行业的现代化与智能化发展。通过数据分析与挖 掘，中医药行业将能够更好地应对复杂多样的健康需求，为患者提 供更加精准、个性化的服务。 4.2.1 疾病预测与诊断 在中医药健康产业中，DeepSeek 的应用方案在疾病预测与诊

求 量大，AGV、智能分拣系统等应用广泛。【2】新能源行业：零部件体积大、重量大、价值高，人工搬运困难，掉料损失大，自动化立体 库、自动导引车（AGV）、穿梭车、分拣输送系统等应用较多。【3】医药行业：原材料和产品种类众多，批号、有效期管理要求严格，存 货管理复杂，需要采用自动化作业方式，如自动化立体库、智能分拣系统、温湿度监控系统等。 中国物流仓储共经历以下三个阶段：【1】1950-20 管理及空间利用，使电商物流费用明显降低。【2】汽车领域：汽车制造行业存在零部件种类繁杂，体积较大等痛点，对仓储环节及时 性、准确性要求高。2024年，仓储机器人在汽车行业的应用占比达20%，位居各行业榜首。【3】医药领域：医药行业自动化水平较 高，原材料和产品种类众多，批号、有效期管理要求严格，存货管理复杂，难度大，立体库、WMS等智能仓储设备在行业内应用广 泛，2024年占比分别为12%和10%。【4】烟草领域：烟草

要组成部分，为人民群众 健康与生命安全提供了有效保障，传承创新发展中医药是新时代中国特色社会主 义事业的重要内容。 随着互联网、人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展，对 中医药行业带来了深刻的影响，在医疗服务模式、健康管理形态、行业监管要素 及手段方面都将带来快速的迭代更新。 2022 年 3 月，国务院办公厅印发《“十四五”中医药发展规划》（简称 《规划》），明确 年）》中特别提到 “运用云计算、移动互联网、物联网等信息技术开发智能化中医健康服务产品” 和推动‘互联网+’中医医疗，大力发展中医远程医疗、智慧医疗和移动医疗等 新型医疗服务模式”，为我国中医药行业未来十年的数字化的发展指明了方向。 在 2018 年颁布的《关于加强中医药健康服务科技创新的指导意见》中要求 “遵循中医药自身发展规律，加强中医药健康服务与现代科技相融合。以中医理 论为指 2024 年即将获得厦门建发集团独家 战略融资。 10 在曾经不受资本青睐的中医药领域，以现代数字技术及分子生物学技术研究 中药机理的博奥晶方、中药 CRO 企业易能医药获得投资，成为中医药行业发展 的新方向。 图 3. 2016 - 2024 年 4 月中国中医药领域投融资情况 （数据来源：动脉橙数据库、公开资料整理）

行业研究·医药与健康护理行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 6 AI 技术底层突破显著，赋能医药行业发展。近年来，药物开发领域在计算机技术方 面取得了重大进展，特别是在人工智能领域，利用人工智能系统和软件使用机器学习算 法处理、解释和学习输入数据的人工智能药物设计得到了广泛采用。数据、算法和算力 等信息化制药装备。 资料来源：前瞻产业研究院微信公众号，HTI 地方政策发展目标明确，大力扶持 AI 制药技术发展。地方政策的明确发展目标和对 AI 制药技术的大力扶持，已经成为推动中国医药行业创新和转型的重要力量，激发了企 业的创新活力，缩短新药上市周期，提高研发成功率，从而在全球医药市场中增强竞争 力。 表 3 “十四五”期间中国部分省份 AI 新药研发发展目标 有序推进，知识问答、药物分子生成、药代动力学及毒理性质预测等功能已上线测试并 具备了初步功能，计划于今年四季度投入商业运营。该模型将为药物研发提供智能化支 持，缩短研发周期，降低研发成本，提高研发成功率，从而推动生物医药行业的创新与 发展，进而打造专注于科学尤其是生物医药语言的处理工具，跟现有的药物设计 AI 模型 产生良好的协同性，进一步提高新药研发效率。随着人工智能不断更新迭代和机器学习 的持续深入，CADD/AIDD

术 等医疗相关的各个领域；  “ 新医改”开始尝试用取消药品加成等政策手段逐步“医药分家”，但真正实现“医药分家”还有很长的路要走。本报告的研究 对象则包含了医药行业下的各参与者；  从产业角度看，医疗产业不仅包含医药行业中的医院、体检中心、制药企业等参与者，还包括了健康管理、生物技术等 医疗相关领 域的参与者；此外，医疗产业还涉及其他服务机构，例如保险公司、机器学习服务提供商、硬件生成商等等。

（ ESB 接口） 财务 远程交付团队 45 项目（核心）资源投入预估 角色 建议人员 职责 人员配置 人员要求 项目总监 XX 资源保证、质量保证、紧急问题和 风险管控 公司中高层，医药行业事业部总经 理， 14 年及以上工作经验 具备充分资源协调和保障能力，保证项目资源按照承诺要求和时间进 场。并从公司层保证项目的交付质量 技术总监 XX 技术资源保证、质量保证、紧急问 题和风险管控