中国医药行业借助 AI 赋能，正在从“模仿”全面转向“高质量自主创新”。AI 越来越深度地参与新药从研发、上市、再到真实世界研究的全流程，为国内药企提供了弯道超车，追赶世界领先药企的最佳助推器。
现场直击：定义 AI 时代药企数据新基座
丹诺德华东区总经理兼中国区副总裁丁晓中先生发表了题为《 AI 时代：医药行业的数据变革与挑战》的主题演讲。他结合深耕生物医药 IT 领域的深厚背景，分享了关于如何构建面向未来的 AI 数据基座的独到见解，为加速 AI 在药企的落地应用提供了全新思路。
行业深思：AI 大趋势下的“数据孤岛”困局
丁晓中在演讲中指出，国内医药行业最大的问题是实现 AI 应用真正落地。而 AI 部署和应用的核心难点，并不是大模型和算力，而是在于药企数据孤岛林立，导致无法让 AI Agent 真正地跑起来。目前药企的现状是：
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价值链条碎片化：研发、代工及临床研究数据分散在多方机构，物理归集成本极高且存在合规壁垒。 -
语义与治理孤岛：各业务系统不仅是物理孤岛，更缺乏统一的逻辑抽象层，导致数据治理碎片化，难以支撑跨系统的实时语义调用。 -
架构范式落后：传统以BI为核心的“先搬运、后处理”湖仓架构，由于缺乏实时语义建模与动态适配能力，已无法满足 AI 时代对数据语义的深度理解、对广泛分布资产的逻辑掌控、以及对即时供给能力的需求。
破局之道：逻辑数据平台为 AI 注入“数据确定性”
1. 实时连接多数据源，零时差问数，消除延迟
通过虚拟化技术，确保 AI 决策始终基于记录系统的最新状态，让决策更精准。
2. 统一数据语义层，让 AI Agent 真正理解数据
构建统一的数据语义层，将碎片化数据转化为 AI 转化为 AI 能理解会使用的数据资产，确保结果可解释、可回溯。
3. 安全护栏，守护合规
信任，是 AI 规模化的前提
作为全球最大的数据虚拟化独角兽，丹诺德拥有近27年的数据虚拟化和数据编织技术积淀。目前，丹诺德已服务于全球大多数500强企业，包括全球医药企业前20强里的18家。
未来，丹诺德将加大在华研发投入，为中国医药健康行业的 AI 转型打造最稳固的逻辑基座。
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