人工智能賦能行業(yè)發(fā)展高質(zhì)量建設(shè)指南（2024年）

CAICT中國信通院人工智能賦能行業(yè)發(fā)展高質(zhì)量建設(shè)指南(2024年)中國信息通信研究院人工智能研究所2024年12月版權(quán)聲明本報告版權(quán)屬于中國信息通信研究院，并受法律保護。轉(zhuǎn)載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應(yīng)注明“來源：中國信息通信研究院”。違反上述聲明者，本院將追究其相關(guān)法律責(zé)任。+”行動的深入實施，人工智能技術(shù)開始廣泛滲透到經(jīng)濟社會的各個人工智能行業(yè)應(yīng)用普遍存在算力不足、系統(tǒng)不兼容、數(shù)據(jù)質(zhì)量 1 1（二）與實體經(jīng)濟的融合，帶來新應(yīng)用技術(shù)和商業(yè)機遇 2（三）人工智能步入實踐，企業(yè)面臨諸多問題與挑戰(zhàn) 4 4（一）階段一：價值場景識別，構(gòu)建高價值場景圖譜 5（二）階段二：業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計，支撐場景高質(zhì)量落地 11（三）階段三：技術(shù)方案設(shè)計，建設(shè)開放的技術(shù)體系 13（四）階段四：持續(xù)運營迭代，實現(xiàn)自循環(huán)業(yè)務(wù)飛輪 23（五）支撐一：多措并舉培養(yǎng)人才，形成科學(xué)高效的管理體系 25（六）支撐二：保持優(yōu)勢持續(xù)發(fā)展，促合作共贏生態(tài)體系建設(shè) 26 27（一）如何有效應(yīng)對場景和模型的多樣性及不斷演進 27（二）如何把握數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)使用之間的平衡問題 28（三）如何保障應(yīng)用中人工智能技術(shù)的長期供給和演進 29 31（一）金融+人工智能：千億級大模型打造金融新范式 31（二）鋼鐵+人工智能：引領(lǐng)冶煉行業(yè)AI開發(fā)模式創(chuàng)新 33 34（四）化工+人工智能：聯(lián)合創(chuàng)新助力生產(chǎn)工藝優(yōu)化 36（五）新藥研發(fā)+人工智能：藥物分子大模型助力新藥研發(fā) 38 39（一）發(fā)展：技術(shù)行業(yè)融合加速，推動企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級 39（二）建議：積極推動產(chǎn)業(yè)落地，強化應(yīng)用與創(chuàng)新生態(tài)構(gòu)建 42 5 6 7 9 91一、人工智能行業(yè)應(yīng)用的發(fā)展情況概述（一）國家戰(zhàn)略持續(xù)加持，引導(dǎo)"人工智能+"落地實踐人工智能行業(yè)應(yīng)用作為“人工智能+”戰(zhàn)略的核心組成會上，“人工智能+”首次被寫入政府工作報告中，更加強調(diào)人工智量發(fā)展和“人工智能+”高水平賦能需求的標(biāo)準(zhǔn)體系。各地政府也紛2研發(fā)補貼等方式，提供資金支持，降低企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的門檻和風(fēng)險。公開發(fā)布了多批《“城市+人工智能”應(yīng)用場景清單》，涵蓋了數(shù)字34（三）人工智能步入實踐，企業(yè)面臨諸多問題與挑戰(zhàn)二、企業(yè)級人工智能行業(yè)應(yīng)用體系建設(shè)方法5的視角和創(chuàng)新的思維，還需要跨學(xué)科的團隊合作和持續(xù)的優(yōu)化迭代。人工智能行業(yè)應(yīng)用體系建設(shè)分為“四個階段”和“兩大支撐”?！八膫€階段”為價值場景識別、業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計、技術(shù)方案建設(shè)以及持續(xù)運營迭代。運營階段通過不斷地總結(jié)改進，反過來促進人工智能場景和業(yè)務(wù)設(shè)計的迭代優(yōu)化，形成業(yè)務(wù)飛輪?！皟纱笾巍睘槿瞬排c生態(tài)兩個底座，支撐上述體系建設(shè)的全流程。人工智能賦能行業(yè)發(fā)展高質(zhì)量建設(shè)體系的“四個階段”和"兩大支撐"人工智能賦能行業(yè)發(fā)展高質(zhì)量建設(shè)體系的“四個階段”和"兩大支撐"(一)階段一：價值場景識別，構(gòu)建高價值場景圖譜高價值場景的梳理是進行業(yè)務(wù)設(shè)計的前提，是實現(xiàn)企業(yè)主價值流目標(biāo)，快速提升企業(yè)核心業(yè)務(wù)能力的基礎(chǔ)。如何進行價值場景的識別，可從場景的價值度和落地可行性兩個維度來梳理企業(yè)的價值場景圖譜，并生成對應(yīng)的部署策略，形成包含部署策略四象限的“場景圖譜”。象限1具備核心價值且可行性高的場景，可優(yōu)先部署，盡早獲益；象限2具備普通價值且可行性高的場景，可考慮次優(yōu)部署，通過長尾效應(yīng)獲益；象限3具備核心價值但目前可行性低的場景，企業(yè)可加大內(nèi)部投入促進支撐要素成熟，或者和外部生態(tài)伙伴聯(lián)創(chuàng)進行技術(shù)創(chuàng)新，6盡快落地獲益；象限4具備普通價值且可行性低的場景，可作為長期儲備，待后續(xù)落地條件成熟納入部署計劃。22次優(yōu)部署4長期儲備優(yōu)先部署3核心價值、可行性低聯(lián)創(chuàng)催熟低核心落地可行性普通高1.人工智能行業(yè)應(yīng)用場景價值度評估體系場景價值度是場景圖譜的橫軸。衡量人工智能在行業(yè)場景中的價值度，需構(gòu)建一套完整的場景價值評估體系來識別高價值場景，輔助企業(yè)更好的制定智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略和部署策略，以價值目標(biāo)驅(qū)動人工智能場景的落地，使得人工智能可以在企業(yè)的經(jīng)營管理和長期的高質(zhì)量發(fā)展中充分發(fā)揮價值。人工智能行業(yè)應(yīng)用場景的價值評估比較復(fù)雜，涉及到長期收益與短期收益的平衡，及難以量化的隱性價值。本報告嘗試建立一套價值評估體系——BEST“BrandValue-EconomicValue-SocialValue-TransformationValue”價值評估模型，從“品牌價值、經(jīng)濟價值、社會價值、戰(zhàn)略價值”四個維度進行綜合價值評估。其中，品牌價值和7社會價值雖然不直接產(chǎn)生經(jīng)濟效益，但從長遠角度會間接產(chǎn)生經(jīng)濟效益，并對企業(yè)長期健康發(fā)展有著至關(guān)重要的作用。品牌價值品牌價值·提升產(chǎn)品/服務(wù)質(zhì)量·提升客戶滿意度·提升品牌美譽度TransformationValue戰(zhàn)略價值戰(zhàn)略價值·創(chuàng)新成果對外推廣·業(yè)務(wù)運營模式創(chuàng)新·組織人才機制變革經(jīng)濟價值·擴大業(yè)務(wù)規(guī)?！ぬ嵘a(chǎn)效率·降低生產(chǎn)成本社會價值·提升作業(yè)安全·節(jié)省能源消耗·普惠大眾服務(wù)品牌價值：人工智能技術(shù)的引入可以幫助企業(yè)提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù)，增強用戶體驗和滿意度，最終實現(xiàn)品牌形象優(yōu)化，助力企業(yè)實現(xiàn)長期發(fā)展。品牌價值在消費品行業(yè)和服務(wù)業(yè)中體現(xiàn)明顯，如在電子制造業(yè)中，企業(yè)利用人工智能算法和圖像識別技術(shù)實時監(jiān)測產(chǎn)品質(zhì)量，快速發(fā)現(xiàn)并修復(fù)潛在問題，顯著提升產(chǎn)品的質(zhì)量。在零售行業(yè)，通過人工智能算法提供個性化的產(chǎn)品推薦，增強用戶體驗，提高了購8限制，讓更多人享受到優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源和服9各價值維度的分值比例企業(yè)可根據(jù)自身業(yè)務(wù)發(fā)展階段和戰(zhàn)略訴求進8980…5541…4541…500………7700…0035…2110…4322…5400…3220………2.人工智能行業(yè)應(yīng)用場景落地可行性判斷人工智能擅長處理涉制造業(yè)中的質(zhì)量檢測涉及對微小瑕當(dāng)數(shù)據(jù)量龐大到傳統(tǒng)大型制造企業(yè)每天生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)量化檢測可以顯著提高檢測速度和準(zhǔn)人工智能模型的訓(xùn)練和優(yōu)化依賴于大量高場景中有足夠的數(shù)據(jù)疵特征，并配有準(zhǔn)確的瑕疵標(biāo)注信量某些應(yīng)用場景可能涉及隱私保護、數(shù)據(jù)安相關(guān)法律法規(guī)和倫理較考慮是否有其他非人工智能的解決方案可些方案與人工智能方考慮是否有其他非人工智能的解決工巡檢等）可以滿足質(zhì)量檢測的需評估業(yè)界當(dāng)前技術(shù)水平是否可以滿足人工評估業(yè)界或企業(yè)是否具備實施人工智能解決方案所需的技術(shù)能力和資否有能力和資源來開發(fā)和落地人工3.人工智能行業(yè)應(yīng)用高價值場景圖譜識別通過業(yè)務(wù)場景價值度以及落地可行性兩個維度的分析，企業(yè)能夠充分識別真正的高價值場景，形成價值場景圖譜，并根據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，制定人工智能場景的部署策略。下面以某金融機構(gòu)為例，結(jié)合企業(yè)自身的業(yè)務(wù)訴求、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備度、技術(shù)成熟度等因素梳理出來的人工智能應(yīng)用場景圖譜以及對應(yīng)的部署策略，行業(yè)企業(yè)可以參考類似的方式，形成自身的“場景圖譜”:智能客服智慧辦公智慧銷售資產(chǎn)管理智能風(fēng)控輿情監(jiān)控合同生成產(chǎn)品研發(fā)低高代碼助手信用評估落地可行性數(shù)字員工低高(二)階段二：業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計，支撐場景高質(zhì)量落地通過人工智能場景圖譜的梳理，基于業(yè)務(wù)范式的改變和場景價值的預(yù)期，企業(yè)可以調(diào)整相應(yīng)的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，進行新的業(yè)務(wù)設(shè)計，包括新的商業(yè)模式、業(yè)務(wù)流程的設(shè)計，最終通過業(yè)務(wù)架構(gòu)的設(shè)計、優(yōu)化支撐高價值場景的落地。業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計的內(nèi)容框架如圖5所示：業(yè)務(wù)架構(gòu)內(nèi)容框架業(yè)務(wù)架構(gòu)內(nèi)容框架價值鏈商業(yè)模式戰(zhàn)略計劃業(yè)務(wù)流程業(yè)務(wù)平臺組織架構(gòu)業(yè)務(wù)架構(gòu)以業(yè)務(wù)戰(zhàn)略為導(dǎo)向，對企業(yè)的商業(yè)模式進行創(chuàng)新設(shè)計、促進關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程優(yōu)化，促進新業(yè)務(wù)、新產(chǎn)品和解決方案的迭代，并從組織架構(gòu)層面對新的業(yè)務(wù)范式進行組織匹配，加強人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的人才隊伍建設(shè)，支撐跨業(yè)務(wù)部門的對齊和溝通，為后續(xù)人工智能價值場景的落地實施、IT投入提供指引。業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計包括價值鏈建立在商業(yè)模式的基礎(chǔ)之上，是企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)運作、商業(yè)運作、為企業(yè)創(chuàng)造商業(yè)價值的業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過在關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)引入人工智能為企業(yè)帶來新的價值，從而為企業(yè)創(chuàng)造新的核心競爭優(yōu)勢、提高效率和增加利潤率。商業(yè)模式是指企業(yè)在價值場景引入人工智能技術(shù)后可以創(chuàng)造和提供哪些新的產(chǎn)品或服務(wù)，形成哪些新的盈利模式，它描述了企業(yè)如何通過創(chuàng)造和交付價值來獲取新的利潤。如廣告公司可以通過生成式AI創(chuàng)造來提升營銷轉(zhuǎn)化率和營銷效率，降低人力成本。業(yè)務(wù)流程與商業(yè)模式、價值鏈密切相關(guān)，業(yè)務(wù)流程可以初步理解（三）階段三：技術(shù)方案設(shè)計，建設(shè)開放的技術(shù)體系要包含統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理和統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)體系。1.技術(shù)體系設(shè)計和建設(shè)原則(1)統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)基于架構(gòu)先行的原則，通過先進智算架構(gòu)的設(shè)計來支撐業(yè)務(wù)的長期發(fā)展和平滑演進，以及邊際成本的降低。人工智能行業(yè)應(yīng)用算力平臺建設(shè)應(yīng)遵循以場景應(yīng)用為牽引，分層設(shè)計，以高性能計算、高資源利用率、簡單運維、云邊端高效協(xié)同為目標(biāo)，整體架構(gòu)力求統(tǒng)一、標(biāo)金融金融制造教育④行業(yè)應(yīng)用引擎Agent與編排調(diào)度基礎(chǔ)大模型行業(yè)大模型專業(yè)小模型RAG模型管理數(shù)據(jù)工程訓(xùn)練推理服務(wù)獲取標(biāo)注加工云化服務(wù)管理平臺集群統(tǒng)一管理及運維平臺服務(wù)層算力底座層模型使能層應(yīng)用層③醫(yī)療②①算力平臺架構(gòu)分為四層，包括算力底座層、平臺服務(wù)層、模型使能層及應(yīng)用層。分層的目的是為了增強架構(gòu)的穩(wěn)定性和可擴展性，同時也是匹配企業(yè)組織責(zé)任邊界的劃分，促進組織內(nèi)部協(xié)同建設(shè)，最大（2）統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理為后續(xù)的處理打下堅實基礎(chǔ)。企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身使用場景和使用目的，制形成標(biāo)注-訓(xùn)練-反饋的閉環(huán)，促進標(biāo)注質(zhì)量和效率的雙重提升。在適應(yīng)性。統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范確保了數(shù)據(jù)增強過程的可控性和可重復(fù)性。（3）統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)體系術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)、安全等方面，確保標(biāo)準(zhǔn)體系和使用。安全/治理標(biāo)準(zhǔn)重點規(guī)范人工智能產(chǎn)品、應(yīng)用、服務(wù)等全生范人工智能的技術(shù)研發(fā)和運營服務(wù)等要求1。為保障標(biāo)準(zhǔn)化工作2.技術(shù)體系設(shè)計和建設(shè)方法1《國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南（2其設(shè)計需與架構(gòu)和技術(shù)路線相契合，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴展性。同時，基礎(chǔ)模型的可復(fù)用性至關(guān)重要，以適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的快速迭代。合作伙伴的選擇與合作模式需基于現(xiàn)有架構(gòu)、技術(shù)路線和基礎(chǔ)模型，AI開發(fā)和使用。企業(yè)可基于該云化服務(wù)平臺獲得數(shù)據(jù)處理、算法開AI應(yīng)用開發(fā)更快捷、落地更簡單。云原生系統(tǒng)可通過故障自動恢復(fù)），務(wù)?；谠苹軜?gòu)，通過分布式部署、資源池化和多租戶隔離管理，滿足自身應(yīng)用需求的原生應(yīng)用，提升企業(yè)生產(chǎn)和管理的智能化水平。要點五，統(tǒng)一性與易用性：統(tǒng)一資源納管調(diào)度和運營運維管理。算力資源管理平臺統(tǒng)一向上層應(yīng)用系統(tǒng)提供資源、數(shù)擴容、調(diào)測、驗收、軟件升級、打補丁，用戶只專注要點六,安全性與可控性：構(gòu)建數(shù)據(jù)安全、應(yīng)用安全和產(chǎn)業(yè)鏈安（四）階段四：持續(xù)運營迭代，實現(xiàn)自循環(huán)業(yè)務(wù)飛輪構(gòu)建“構(gòu)成-生成”結(jié)合的自適應(yīng)可持續(xù)運營體系。結(jié)合企業(yè)的業(yè)務(wù)（五）支撐一：多措并舉培養(yǎng)人才，形成科學(xué)高效的管理體系升。在積極開展人才引進的同時，從內(nèi)部培養(yǎng)由度，快速迭代產(chǎn)品，搶占人工智能研發(fā)制高點。在外部合作方面，建立科學(xué)合理的激勵機制，實施公平、公正、公開的績效考核制度，（六）支撐二：保持優(yōu)勢持續(xù)發(fā)展，促合作共贏生態(tài)體時調(diào)整企業(yè)戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)布局。積極響應(yīng)國家關(guān)于人工智能+行業(yè)應(yīng)用三、企業(yè)級人工智能行業(yè)應(yīng)用體系建設(shè)中的常見問題與應(yīng)對策略（一）如何有效應(yīng)對場景和模型的多樣性及不斷演進（二）如何把握數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)使用之間的平衡問題據(jù)備份和災(zāi)難恢復(fù)能力的建設(shè)，以應(yīng)對可能的數(shù)據(jù)丟失或系統(tǒng)故障。（三）如何保障應(yīng)用中人工智能技術(shù)的長期供給和演進選擇長期可獲取的先進技術(shù)方案，保障業(yè)務(wù)長期穩(wěn)定發(fā)展。（2）優(yōu)四、行業(yè)企業(yè)人工智能應(yīng)用建設(shè)案例（一）金融+人工智能：千億級大模型打造金融新范式工商銀行打造了“金融+人工智能”的新范式，在支持長期演進生態(tài)云生態(tài)云云X86服務(wù)器ARM服務(wù)器GPU服務(wù)器/昇騰產(chǎn)品政務(wù)云風(fēng)控(二)鋼鐵+人工智能：引領(lǐng)冶煉行業(yè)AI開發(fā)模式創(chuàng)新行業(yè)問題：鋼鐵行業(yè)作為基礎(chǔ)原材料行業(yè)，存在著需要大量人工經(jīng)驗才能完成的工藝環(huán)節(jié)；生產(chǎn)流程復(fù)雜，需求碎片化、多樣化，海量的人工智能場景需求落地難、門檻高。解決方案：湘潭鋼鐵集團于2023年12月完成鋼鐵大模型部署，提供大模型算力底座，研發(fā)一站式、低門檻的人工智能運營管理工具鏈+零代碼/低代碼的工作流開發(fā)套件，到2024年4月底已基于視覺、預(yù)測兩大類模型，實現(xiàn)涵蓋鋼鐵制造流程中的焦化、燒結(jié)、煉鐵、煉鋼、軋鋼、質(zhì)檢等9個專業(yè)23個場景的智能化落地。實施效果：依托鋼鐵大模型，湘鋼實現(xiàn)對全流程生產(chǎn)的物質(zhì)流、能量流和信息流進行分析、預(yù)測和預(yù)警，為生產(chǎn)的組織和協(xié)同提供高效支撐；實現(xiàn)全廠關(guān)鍵設(shè)備在線監(jiān)測、提前預(yù)警、智能診斷，提高生產(chǎn)率20%;實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量在線判定、一鍵追溯和一鍵分析，分析效率提升60%;實現(xiàn)產(chǎn)、供、銷、研、財一體化管理和精益、精細、精準(zhǔn)成本管理，為湖南鋼鐵集團降本提質(zhì)增效提供有力支撐，打造面向未來鋼鐵的新質(zhì)生產(chǎn)力。一站式、低門檻的AI運營管理工具鏈+零代碼/低代碼的工作流開發(fā)，解決了數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范/工具缺失、準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)時間長、訓(xùn)練進展慢的問題，有效應(yīng)對碎片化和多樣化需求，并大幅縮減研發(fā)、定制、部署、調(diào)優(yōu)等工程化過程中的人力、時間、費用等成本投入。圖8湘潭鋼鐵集團鋼鐵大模型實景圖(三)醫(yī)療+人工智能：眼科大模型輔助眼疾智能診療行業(yè)問題：我國在眼科疾病的預(yù)防與治療領(lǐng)域正面臨著一系列復(fù)雜而緊迫的問題。老年性眼疾如白內(nèi)障、青光眼等的發(fā)病率正逐年攀升，青少年近視問題亦呈現(xiàn)出日益嚴峻的趨勢，更為嚴峻的是，我國眼科醫(yī)療資源的供需矛盾極為突出。據(jù)統(tǒng)計，全國有超過9億人口遭受眼病困擾，而眼科醫(yī)生的總數(shù)僅為5.4萬，這一數(shù)字背后隱藏著醫(yī)療資源極度匱乏且分布極不均衡的現(xiàn)狀。特別是在西部地區(qū)、廣大農(nóng)村及偏遠地帶，眼科診療服務(wù)的可及性更是微乎其微，中有效提升服務(wù)效率75%，在眼科教學(xué)中使醫(yī)學(xué)生的問診能力提升云原生應(yīng)用云原生應(yīng)用運維平臺業(yè)務(wù)中臺數(shù)據(jù)中臺技術(shù)中臺Al中臺云原生平臺統(tǒng)一云管理平臺彈性計算資源池彈性存儲資源池彈性網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)網(wǎng)+療平臺普平臺(四)化工+人工智能：聯(lián)合創(chuàng)新助力生產(chǎn)工藝優(yōu)化行業(yè)問題：化工生產(chǎn)涉及眾多的化學(xué)物質(zhì)和復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)，生產(chǎn)過程通常是連續(xù)進行的，每個產(chǎn)品的生產(chǎn)過程均包含多個裝置及復(fù)雜的工藝流程，雖然現(xiàn)在化工廠的各個單一裝置已構(gòu)建較為專業(yè)、成熟的控制系統(tǒng)，但大多都只局限于局部場景且以安全穩(wěn)定為主要目標(biāo)的自動化控制為主，缺少整體的環(huán)節(jié)優(yōu)化，依賴人工經(jīng)驗進行粗放式的控制，普遍存在生產(chǎn)物料成本高、產(chǎn)品收率低等問題。同時，化工生產(chǎn)過程中的節(jié)能減排也面臨嚴峻挑戰(zhàn)。解決方案：云鼎科技股份有限公司聯(lián)合華為技術(shù)有限公司，在前期礦山+人工智能成功實踐沉淀的云邊協(xié)同、邊用邊學(xué)的統(tǒng)一架構(gòu)及藝專家的聯(lián)合研討、工廠需求調(diào)研等方式梳理化工工藝優(yōu)化+AI應(yīng)用塔釜液位、質(zhì)檢化驗數(shù)據(jù)等60多個參數(shù)進圖10甲醇精餾裝置(五塔三效)工藝智能優(yōu)化(五)新藥研發(fā)+人工智能：藥物分子大模型助力新藥研發(fā)行業(yè)問題：全球每年有超過百萬人死于AMR(抗生素耐藥性)所加劇的細菌感染，西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院的劉冰教授致力于研發(fā)出能夠消滅耐藥菌的抗生素。在醫(yī)藥研發(fā)領(lǐng)域中，有一條公認的雙十定律：一款新藥的研發(fā)，費用投入超過10億美金，整個研發(fā)流程耗時超過10年。同時，藥物研發(fā)依賴學(xué)科經(jīng)驗，新藥篩選失敗率高。解決方案：