科銳國際段立新：大健康行業AI轉型分化明顯

記者 田進

過去一年，AI（人工智能）成為醫藥健康行業最熱門的話題之一。在藥物研發、臨床試驗、患者管理等環節，大模型、生成式AI、Agent等新技術不斷涌現。只是，在長期觀察中，科銳國際高級副總裁段立新發現，雖然AI已經成為大健康行業共識，但不同企業在AI應用上的差距正在迅速擴大。

6月底，科銳國際（300662.SZ）通過調研345家醫藥相關企業（涵蓋藥企、醫療器械企業、AI醫療企業等）發布了《中國大健康行業AI轉型成熟度調研》（下稱《報告》）。調研按照AI成熟度水平，將企業劃分為起步企業、成長企業和領先企業三類。數據顯示，領先企業在戰略準備度、技術儲備、數據治理、人才建設、業務應用深度以及AI管理機制等維度上的綜合表現，平均達到起步企業的近10倍。

作為一家人力資源公司，科銳國際長期服務醫藥行業的人才招聘。在7月20日的專訪中，段立新表示，對于整個大健康行業而言，AI應用分化或許是當前最值得關注的信號，因為未來企業之間的差距，可能不再只是產品管線、研發能力或者市場規模的差距，而是企業能否真正將AI融入業務體系，并形成持續價值創造能力的差距。

大健康行業AI熱度持續升溫

過去兩年，在與大量醫藥企業溝通中，段立新明顯感知企業管理層對于AI的討論空前熱烈，并且隨著大模型技術快速突破，AI在大健康行業的應用被寄予厚望。

從具體的應用來看，在藥物研發領域，AI被視為提升研發效率、縮短研發周期的重要工具；在臨床領域，患者招募、遠程臨床試驗和醫學寫作等場景被認為具有較高應用潛力；在商業化環節，企業則希望通過AI實現精準營銷、銷售賦能和市場洞察升級。

段立新表示，從認知層面看，AI的重要性幾乎已經成為行業共識。但從實際落地情況來看，行業整體仍處于早期階段。許多項目仍停留在工具使用層面，尚未形成業務閉環和持續價值創造機制。

例如，《報告》中一家受訪企業提及，企業目前對于AI的應用主要集中在資料檢索、文檔撰寫、PPT制作等基礎辦公場景，距離研發、臨床、商業化等核心業務環節的深度融合仍有較大空間。

《報告》也顯示，真正建立明確AI戰略目標和專項路線圖的企業僅占9%；能夠利用AI重構核心業務流程甚至商業模式的企業僅占3%。與此同時，36%的企業仍處于探索階段，56%的企業雖然已經開展應用，但主要集中在局部場景和部門級試點，距離規模化運營仍有明顯距離。

AI應用分化明顯

盡管大健康行業整體仍處于探索階段，但部分領先企業已經開始完成從“嘗試使用AI工具”到“系統性推進AI轉型”的轉變，并開始形成先發優勢。

在段立新的觀察中，這些企業的共同特點，并不是簡單采購更多AI工具，而是從組織戰略、數據基礎、 人才儲備與核心業務場景等多個層面同步推進。

例如，據段立新介紹，一家國內制藥企業正在推進全鏈路智能化轉型。該企業從頂層設計入手 圍繞統一技術底座和數據中臺支撐，將AI應用逐步延伸到研發、生產、供應鏈以及運營管理等核心環節 。在這一過程中，企業并非單點引入AI工具，而是通過數據貫通和流程優化，將AI能力嵌入業務決策和運營體系，實現研發效率提升、生產流程優化以及管理決策智能化。

“真正領先的企業，并不是擁有更多AI項目，而是能夠讓AI成為組織運行方式的一部分。”段立新表示。

值得關注的是，《報告》顯示，在AI應用上處于領先的企業并非集中在某一種類型企業之中。既有跨國藥企，也有創新藥企業和AI原生醫療企業；既包括規模較大的成熟企業，也包括成長速度較快的新興企業。這表明，AI轉型的領先與否，并不完全取決于企業規模和歷史積累，而更多取決于組織對AI的戰略投入和持續推進能力。

從AI在大健康行業的實際落地情況來看，段立新表示，大量企業在技術自研與平臺化的投入上相對較低，且醫療數據多源異構、標準不一，欠缺系統化、結構化的數據治理與資產管理能力，這導致AI的落地面臨多重阻礙。

其次，段立新觀察到，人才短缺也是企業面臨的重要挑戰。企業內部缺乏既懂醫療業務邏輯，又掌握AI技術能力的復合型人才，因此難以真正推動AI從實驗階段走向業務價值創造階段。

在AI應用分化明顯的背景下，段立新表示，回顧過去十余年，中國醫藥行業經歷了創新藥浪潮、集采改革、數字化轉型以及全球化布局等多個重要階段。每一次產業變革，都會重新定義企業競爭力的來源。而AI帶來的變化，或許比以往任何一次技術升級都更加深遠。未來大健康行業企業之間的差距，未必取決于誰最早接觸AI，也未必取決于誰采購了更多工具，而在于誰能夠率先打通數據、重構流程、建立組織機制并培養適配未來的人才體系。