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）

28 案例二：电子信息行业（精密制造代表）...................................................................29 案例三：化工/医药行业（流程制造代表）..................................................................30 第五章：未来展望与实施路径....... 和迭代高精度质检模型。其工业物联平台具备海量设备连接和高频数据采集能力，为预测 性分析提供数据燃料。平台提供的端云协同架构，可将轻量模型部署在产线边缘侧，实现 毫秒级实时推理，满足高速生产线的节拍要求。 案例三：化工/医药行业（流程制造代表） 行业痛点：生产过程高度依赖于管道、反应釜等装置，涉及复杂的物理化学反应。对工艺 稳定性、能耗控制、生产安全与合规性有极高要求。微小的参数波动可能影响整批产品的 质量，甚至引发安全事故。

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

北址 总分 9 论“质论“量 方 证 29 基磁化工行业 2020 年四季度报资策蹭：紧国优 国 29 年 医药行业 2020 年四季虞投资篮略：业绩验证化 9* 交逼行业 10 月投资策略建三季报薪嘲：布局快 . 调 证 # 规模为本效率为共 现 代 招 商 归 资 操 作 实 务

）和专业内容 提供商等。 内容是各个环节都不可或缺的要素。无论哪一个服务环节，专业的用药内容及相关的医 学内容都是医药数字化营销的核心要素之一。 面向医生的内容性质明确，体量和形式待丰富。医药行业拥有扎实的医生服务基因，因 此对于面向医生输出的专业医学知识，行业有深刻的了解。例如医生关注的具体是哪类 消息、消息应该抓取哪些重要维度、呈现的语言风格如何等。因此，数字营销中，面向 医生的内容质量上能满足符合“医生视角”。

000 933,400 1,133,400 1,333,400 1,333,400 1,650,000 2,750,000 4,812,500 智能网联 1.7 医疗器械/医疗服务/医药行业 创新药研发、医学影像AI专家成热点，经理层级年薪超50万元，高端医疗器械销售总监年薪破百万，人才竞争聚焦 于头部企业与跨国药企。 行业

率，在效率层面推动事务执行速率提升，降低生产成本，缩短研发转化周期，着力打造生物医药领域“智能制 造+自主可控”双标杆体系，推动企业高质量发展。 一、背景情况 （一）生物分子级AI技术突破 聚焦生物医药行业特性，针对重组蛋白生产中分子结构复杂性、无菌合规性及产业链协同三大核心挑 战，构建具有行业特色的解决方案。 二、主要做法 平台架构图 76 2025年度制造业数字化转型典型案例集 围绕植 反馈机制，构建多模态AI训练框架，彻底颠覆传统“试错式”研发范式。同步建成全球首个胶原蛋白数据库， 为精准设计、功能优化与临床转化提供底层数据支撑与智能引擎。 77 ③企业篇 四、经验启示 聚焦生物医药行业特有的分子结构复杂性、无菌合规性、产业链断点等痛点，以重组蛋白产业化为突破 口，通过AI胶原智脑系统、GMP智能生产体系、全链条追溯等定制化方案实现精准破题。 （一）技术攻坚与行业痛点深度绑定