4月22日-23日，首届（张江）国际生物工艺与工程大会在上海召开，同期举办中国生物医药新基建联盟成立仪式。大会聚焦生物药工艺与工程，深度研讨新型生物药工艺开发与制药工程领域的前沿、痛点和心得，展现本土创新生态。明度Zeeta创新中心主任、英国UCL Gatsby实验室研究员李柱受邀参会，并为到场嘉宾就行业数智化趋势带来演讲。
随着ChatGPT火爆出圈，如何将人工智能，尤其是近一两年受到广泛关注的AI大模型应用于生物制药场景，是亟待讨论的话题。
大会上，李柱博士发表了有关AI与生物制药大模型背景下的行业数智化趋势主题的分享，从医药生产的痛点出发，结合人工智能近年来的发展和明度已有的实际案例，阐明数字化与智能化是药企克服生产端瓶颈的必由之路。
什么是大模型？
大模型包含四个特征。第一，具备100亿-1000亿以上的参数规模；第二，通过海量任务预训练再在特定领域进行精细调参；第三，以Transformer结构为基底，辅助以人类反馈机制；第四，具备涌现能力。
如何通过人工智能解决药企生产端的痛点？
可以从三个维度回答这个问题。首先，传统分析方法将每个生产单元孤立分析，而人工智能算法将整条生产线看作一个整体，考虑了单元操作之间的关联。
其次，过去以人为筛选CMA、CPP和CQA等参数为主，而产品质量的影响因素还包括环境、设备、人员等多个方面，人工智能算法将在传统分析方法的基础上利用更多维度的生产数据，实现对生产过程更加全面的掌控。
最后，传统的生产过程建模只考虑简单的线性算法，随着人工智能技术的发展，能够模拟更加复杂的生产场景的非线性算法将被应用于生产建模，实现对生产结果更准确的预测。
如何实现药企生产数智化？
李柱博士提出了AI工厂成熟度模型，共分为四个阶段。
药企需要通过MES、SCADA、WMS等数字化软件完成生产端的信息化建设，为后续人工智能相关的应用打好基础。
药企开始利用AI分析生产数据，实现生产可视化、工艺优化和异常预警等AI应用，实现生产端的降本增效。
利用AI大模型实现生产闭环控制，在生产过程中动态调整关键参数。
通过人与AI大模型的自然语言交互打造无人化、智能化的生产车间。
目前国内AI工厂的实践情况？
对于第一阶段，国内少数头部药企已有较为完备的数字化部署，中部尾部在跟随。第二阶段有极少数头部药企在尝试。国外在AI工厂的成熟度层面至少领先国内一个身位。未来，明度希望通过自身产品协助药企往更成熟的AI工厂迈进。
*部分图片来源同写意
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