行业新闻

今天，我想花一点时间和大家分享一下云南白药在 AI 领域的关注点以及相关趋势，也希望有机会能向大家学习和交流。

一、AI 技术趋势与变革

大的背景我就不赘述了。其实我之前一直在从事 AI 相关工作，当大模型出现的时候，我真切地感受到，这是一个具有重大意义的时刻，真正迎来了技术的突破点和颠覆点。

我引用 Gartner 的一个概念，过去我们构建各类系统，强调线上化 ，现在大家已不满足于仅仅拥有 OA 和 ORP 系统，我们需要定义一个新的概念 —— 智能。未来，智能很可能成为应用的标配，而且智能将与人类工作实现更多协同，甚至会取代许多传统的、重复性的自动化工作。我认为，大模型就是智能背后的核心技术。

无论是 GPT 的出现，还是谷歌 Gemini 的诞生，亦或是国内行业领导者对 AI 进展的关注，去年，AI 入选 Nature 杂志的十大年度人物，而且是其中唯一的非人物种。大家可以看到，入选的十大人物都是各个行业细分领域的头部佼佼者。如今，AI 的关注点已引起了所有人的重视，如果一个 AI 产品没有融入大模型，似乎就已经过时了。当然，后面我也会和大家讲讲其中的陷阱以及我们关注的重点。

以前，我们所说的 AI 1.0，是用一个模型和一组数据解决一类问题；而现在的 AI 2.0，也就是大模型所做的，它压缩了整个世界的认知，并在此基础上进行微调，以适配不同的行业和场景。大家都知道，一个行业或产业的发展依赖于精细化和细分。比如汽车行业的增长得益于 OEM 的产生与构建，PC 行业的增长则是因为 IBM 公开了整个 PC 架构，从而推动了产业链的迅猛发展。我认为大模型就是这样一个基础点，底层的技术研发由大厂负责，数据处理工作交给数据公司，应用场景的开发则由相关行业的企业来完成。所以，行业细分越精细，就越能推动行业的大规模发展。

以前，企业应用 AI 时，需要聘请北大、清华等顶尖高校的顶级科学家，不管是涉及 CV（计算机视觉）、LP（自然语言处理）等领域，就像我们在 IBM Research 的时候一样。但现在不同了，企业只需招聘几个刚毕业的大学生，基于算法就能构建企业模型，这极大地促进了行业的进步。未来，交互设计师需要学会如何向 AI 提问。如今，企业中的设计师如果不会使用 stable diffusion、midjouney 等工具，我认为是不符合岗位要求的。实际上，我们都参加过相关培训。未来，医患交流也涉及到如何与机器人交互，人们要学会通过与机器人交互来获取所需信息。现在大家在美团买药时，背后 80% 的自动化工作都是由机器完成的，最后才由医生开具处方。可见，行业正在发生这样的变革。

刚才提到，AI 技术发展非常迅速。过去，技术迭代可能以年为单位，比如汽车上市、手机更新，即使像 iPhone 这样先进的产品，也是每年才推出一款新机型。而 GPT 的更新周期，从最初的 6 个月缩短到 3 个月，最近其 CEO 还表示即将推出新功能。技术的颠覆和发展速度超出了我们所有人的想象。

二、云南白药的数字化转型之路

云南白药是一家百年企业，作为中国医药品牌的代言人和头部企业，我们在转型过程中也在思考如何更好地拥抱新技术，如何在传承中医药技术的基础上利用 AI 进行创新。

在进行数字化转型时，我们始终认为一定要紧密贴合业务。下面我简单和大家分享一下我们的业务能力。线下应该有不少人去过云南白药美丽的园区。1902 年，徐焕章先生创立了云南白药，从无到有，逐步发展壮大。我们构建了药品事业群的各类能力，在伤科用药领域，以及白药粉剂、胶囊、创可贴等细分领域都做到了行业第一。同时，在跨界大健康领域，我们成功使云南白药牙膏连续四年在中国牙膏市场占据榜首。在座的各位，如果线下每四个人购买一支牙膏，其中就有一支可能是云南白药牙膏。在产业链上游，我们聚焦云南道地药材的种植，在三七种植领域也占据领先地位。所以，在工业品类方面，无论是药品、健康品还是中药资源领域，都有我们的业务布局。

同时，正如国药控股的王总刚才所说，我们还有医药商业板块，在云南省占据了 80% 的市场份额。在座各位药企，如果药品在云南流通，大部分可能是由云南白药配送到医院和基层。可以看出，我们的业态非常复杂，涵盖医药工业和医药商业，而医药工业又细分为快消、药品和中药资源等领域，每个领域都对数字化转型提出了不同的要求。刚才王总提到的数据问题，我们也同样面临，正在经历数据治理等过程。

不过，在这个过程中，我们也在不断提升数字化能力。例如，我们的医药商业板块基础很好，本身就具备一体化的物流能力，所以信息化程度非常高。

在医药大健康领域，我们的牙膏工厂最早是按照工业 4.0 标准建设的，这也是吴小波先生带队参观云南白药工厂时的亮点，应该是中国最先进的牙膏制造工厂之一。现在，我们也在思考如何打造世界级工厂。今年，我们启动了一个项目，全集团推动灯塔工厂的建设和升级。大家都知道，传统工厂能看到很多自动化设备，而灯塔工厂对标更多的是那些看不见的自动化，强调数据、供应链、AI 以及新技术的应用。

三、数字化转型的目标与挑战

数字化转型一定是有目标的。大家都说现在是极具挑战的时期，但我认为，对于数字化和技术领域的从业者来说，这是最好的时代。因为任何企业都离不开数字化，而且需要大力推动新质生产力，就像习总书记去年提到的新质生产力概念。我个人认为，其背后的逻辑就是数字生产力，关键在于如何用好数据，发挥 AI 的价值。整个快消和健康行业都围绕着数字化、高端化以及端到端的思路发展。每个企业都面临着外部挑战，对于 2C 行业来说，人货场是我们最关注的话题。然而现在，人变了，年轻人越来越多；货也变了，大家对产品的要求更高；场也变了，以前主要是线下市场，现在如果忽略线上市场，基本上就会错失很大的发展空间。

我曾经通过数据分析，研究我们的牙膏在小红书和抖音上是否是第一品牌。我们从很多新生代品牌那里得到了很多启示，这也促使我们改变企业的经营管理模式。以前，使用 OA 和邮件办公就足够了，但现在 OA 难以查看数据，邮件也很难展示报表，所以需要有新型智能化协同方式来推动企业管理模式的变革。这就是为什么会出现企微、钉钉、飞书等新型协同办公软件，它们实现了从人找数到数找人、任务找人的转变，驱动着协同工作的持续推进，实现了千人千面的流程和千人千面的数据。

产品方面更是如此。对于医药行业来说，像卫列总以前在恒瑞时，大家都知道，如果还在做 me - too 药物（模仿创新药）就已经过时了；在快消行业也是如此，做 me - too 产品基本没有机会。所以，每个产品都应该重构产品思维，不仅要以品牌和产品为中心，更要构建能够满足用户未被满足需求的产品。

最后一点，与数字化最相关的就是医药工业和线下医药商业，它们之间实际上是一个生态链。工业离不开商业，商业也离不开工业，包括线下连锁。现在我们思考一下，有多少医药工业和医药商业之间的信息是完全自动化的呢？我不知道王总是否有兴趣，我们可以线下交流一下。今年，我们做了一项很有意义的工作，企业内部的医药工业和医药商业终于实现了直联，大大提高了效率。我在想，整个产业里众多的医药工业和医药商业，什么时候能够实现安全直联，真正做到 B2B 的数字化呢？当所有行业生态链上的企业都开始进行数字化颠覆时，如果你的企业不具备数字化能力，就会成为被淘汰者。所以，各种需求倒逼企业进行数字化转型。每个企业的数字化转型进程都不同，有 1.0、2.0、3.0、4.0 等阶段，从业务上线、流程治理、数据治理、信息化、智能化引入 AI，最后发展成为超级数字化企业。去年和今年，我们进行了复盘和盘点，总结了以前所做的工作，企业数字化转型无非就是做好这些事情：第一，帮助主业成功。我们定义了战略工程，目的是帮助主营业务更好地拓展销售、降低供应链成本、提升研发质量。

第二，对于上市公司或管控型企业来说，业财一体至关重要。各个企业都上了 ERP 系统，但大家都清楚，每个企业的 ERP 系统使用效果参差不齐，传统 ERP 能否满足新型管控和供应链等方面的要求呢？所以，业财一体需要升级和深化。此外，还要做好数据治理工作，这是一项艰巨的工程，包括如何管理好主数据、建立数据规章制度、搭建数据平台，是单纯建湖就可以，还是要实现湖仓一体，以及如何以用促智等，这些都需要系统地落实。之后，还需要围绕安全展开工作，无论是信息安全、网络安全还是数据安全，都要全面保障。

最后是创新，以 AI 为例。我认为这些理念不仅适用于我们企业，也适用于很多其他企业。下面和大家分享一下我们的思路。

四、云南白药的 AI 实践与成果

围绕我们的主业，比如作为中药材生产加工的头部企业，我们首先要解决的是中药材生产不标准的问题。作为链主企业，我们从产业链、供应链标准等角度入手，打通产业链，运用工业化思维重塑传统的中药材供应链产业，构建了中药材数字云药产业平台，这是我们今年完成的工作。目前，据最新消息，我们的平台已经上线了一定规模的业务，交易额有望突破亿元。

由此可见，技术带来了产业链的颠覆，但其背后围绕的核心是质量和全链路管控。我们在种植基地安装了优质的传感器，实现实时数据监控，包括温湿度、农事作业等，并通过 GVP 标准落实标准动作，切实提高种植质量，真正做到用云南好药材赋能中国好中药。

营销方面也是如此，营销的方法和手段多种多样，但营销的本质始终是如何更好地贴近用户、理解用户，实现线上用户洞察和线下渠道覆盖。今年，我们做了一个很有意义的项目，在每支牙膏上贴上二维码，实现了一物一码链接。

一物一码不仅可以有效防止串货和假货，更重要的是能够赋能我们的渠道商和经销商，同时也能更好地了解用户，比如用户何时关注我们的产品、有什么新需求等。我们还在背后引入了 AI 大模型，实现与用户的实时交互。

在数据治理方面，大家都知道数据治理需要搭建底座，但我认为现在更重要的是建立组织。刚才听了王总的分享，我深受启发。国药控股的数据治理底座团队有几十人，而我们可能只有 10 人，我们需要扩充人员，甚至可以引入机器人，让数据治理工作更加自动化。同时，要让业务人员参与到数据治理中来，因为数据治理的源头在于业务，我们需要落实源头治理的理念。

完成数据治理后，我们不仅要关注企业内部数据，还要关注企业外部数据，特别是对于工业品企业来说，外部库存动销数据对企业经营和管理至关重要。如果没有外部数据，企业经营和管理将很难推进。所以，今年我们启动了全域流向管控和渠道数据治理项目。需要注意的是，不要以为外部数据就一定准确，实际上外部数据也很杂乱，各类品规的定义可能与我们不同。如果没有清晰的定义和数据清洗，最终的决策也会面临挑战。关于内部仓库物流，这里就不详细展开了。

最后讲讲面向未来的 AI。云南白药很早就制定了 AI 战略，我认为这得益于 IBM 的建议，让我们认识到企业需要引入 AI 并落地应用。于是，白药建立了 AI 底座能力，这个底座不仅是自用的，还是开放的，各类外部 OC、外部 AI 模型都可以接入白药底座。我们将底座能力应用于科研和研发，辅助药物设计，赋能企业治理、运营和创新。从去年开始，我们推出了第一个数字员工 “白小七”，作为 AI Agent 投入使用。今年，我们上线了一系列 RPA（机器人流程自动化），在降本增效方面取得了显著成效。今年我们的目标是拥有 30 个数字员工，明年计划增加到 100 个。数字员工可以完成分拣、AI 中药材识别、货架识别等工作，帮助巡店员提高工作效率，还能进行数据流向的数据清洗，自动标准化和规范大量数据，发挥很多赋能作用。以财务领域的 RPA 应用为例，传统开票任务非常繁琐，一个机器人上线后，工作效率大幅提高，原本需要两天完成的工作，现在一个多小时就能完成，一个机器人一天能开上千张票。我们评估后发现，RPA 确实带来了很大的效益。

对于一个企业或组织来说，不能只关注财务领域，也不能只应用一个 RPA。我们要思考如何从 AI 的角度赋能全体员工，让大家更好地使用 AI、拥抱 AI 并实现 AI 落地。基于全集团的白药店协同办公底座，我们构建了超能知识助理底座，主要有两个目标：

赋能员工，提高员工工作效率。

赋能业务，让业务开展更加轻松，解决业务问题。

在技术应用方面，比如生产环节，结合大屏生产自动化，利用 AI Agent 解决问数问题；在产品营销自动化方面，借助 AI 实现；未来，在赋能销售、用户以及企业内部知识自动化等方面，也通过 AI agent 在同一个底座上落地实现。

过去，我们召开了无数场研讨会，让所有基层员工都了解 AI，参加 AI 认证和培训，从文化层面让大家认可 AI，消除对被 AI 取代的恐惧。因为 AI 取代的是那些重复性、低价值的工作，而不是聪明和知识性的工作。我们还要持续推动 AI 的落地和运营。

在此基础上，我们将这些能力整合到全集团都能看到的协同办公平台上。比如，药品部门引入了机器人，健康部门可能就会思考是否也要引入，从而产生链式效应，持续推动 AI 在企业内的落地。

五、产业 AI 与未来展望

刚才讲了 AI 对我们企业的赋能，我们也在思考产业 AI。作为链主企业，我们是否能够更好地赋能行业呢？为此，我们推动了大模型的构建，围绕中医药行业打造了 “雷公大模型”，赋能行业和产业链。这个大模型主要解决低数据问题，汇聚产业链中的知识数据，解决产业链中的各类场景问题。中医药产业链主要有四个核心场景：一是种好药，帮助农户提高药材种植质量；二是卖好药，做好药品销售工作；三是讲好药，让老百姓了解中药的优势；四是开好药，让大家放心使用优质药材。

我们认为大模型是最好的知识汇聚者，所以围绕种好药、讲好药、开好药、卖好药这几个场景，将雷公大模型应用于中医药产业链的落地，包括识别、产能预测、2C 端运用和赋能等方面。我们也在积极推动一些合作，过去取得了一些成绩。这些成绩不仅是对我们理念和实践的认可，我认为数字化是一场没有尽头的马拉松。今年，在数据要素大赛中，云南白药获得了全国二等奖，这是一项非常重磅的荣誉，充分证明了我们在中医药产业链上通过大模型赋能知识、强化体系和落地应用场景方面的努力得到了认可。

最后，我们认为数字化没有终点。上海张江的一家 AI 新药企业，在大厂里，从靶点发现、化合物合成到干湿试验，完全由自动化的 Lab 完成。所以，我们认为 Agent 可以是虚拟世界中的智能体，将 Agent 与自动化、智能设备、制造相结合，可能会带来未来的新生态。就像特斯拉，背后有一个超级大脑，通过自动化驱动自动驾驶和传感器设备。因此，我们要秉承初心，聚焦企业战略，更好地打造企业未来的能力，让每个企业都成为超级数字化企业。

最后，感谢大会给我这个机会，谢谢大家！