Holi DrugFM
统一理解论文、专利、组学、序列、结构、实验、临床与中药知识，完成跨模态科学推理和证据链组织。
CONFIDENTIAL · DISCUSSION DRAFT2026.08
SCROLL01
PART ONE
公司、团队、趋势与技术底座
先回答 Holi 是谁、为什么能做，再回答 AI 制药为什么是现在，以及我们的技术如何把机会变成药物资产。
01 / COMPANY
Holi AI · AI 驱动的创新药研发公司
总部位于新加坡，北京设有研发中心。公司与核心团队拥有十余年 AI 创新药研发经验，成员来自 MIT、斯坦福大学、瑞典皇家理工学院，以及辉瑞、罗氏等全球领先院校和药物研发企业。
HOLI AI · SINGAPORE / BEIJING用 AI 重构从疾病机制
用 AI 重构从疾病机制
到临床资产的完整链路
Holi 不是单一预测软件，也不是通用聊天机器人。我们以 DrugFM 药物世界模型为认知底座，以多智能体科学家为执行层，以自动实验为现实反馈，建设一套贯穿靶点、分子、核酸、蛋白、中药、临床与监管的药物研发操作系统。
10+年 AI 创新药研发积累
2新加坡总部 · 北京研发中心
7×24多智能体虚拟科学家协作
FULL CHAIN发现 · 实验 · 临床 · 监管
CORE PRODUCTS
主要产品：AI 驱动的药物研发全产业链
从理解生物学，到生成候选、执行实验、推动临床，再到形成可交易的药物资产。
Holi Discovery Engine
覆盖靶点发现、3D 小分子生成、蛋白/抗体设计、ADMET、多目标优化、PROTAC、ADC、双抗与分子胶。
Holi Nucleic Engine
覆盖个体化新抗原、mRNA、siRNA、ASO、Aptamer、CRISPR、circRNA，以及序列—递送—工艺共设计。
Holi TCM Intelligence
把古籍、复方、药材、成分、靶点、通路、证候、质量和临床证据转化为可计算、可验证的知识体系。
Holi LabOS
科研 Agent 编排自动化实验，形成 Design–Make–Test–Analyze–Learn 闭环，让每轮实验成为下一轮模型学习的数据。
Holi Translational AI
患者分层、PBPK、试验设计、RWE、药物警戒、IND/IB/CSR/eCTD 协作，把发现端能力延伸到临床开发。
Drug
FMKNOWLEDGEMOLECULEEXPERIMENTCLINIC
FMKNOWLEDGEMOLECULEEXPERIMENTCLINIC
DRUG WORLD MODEL COMPANY一个持续进化的
一个持续进化的
药物研发操作系统
- 指令驱动的多模态科学推理
- 科研 Agent 规划任务、调用工具并组织证据
- 从靶点、分子到临床证据的端到端协同
- 实验数据回流驱动模型持续学习
商业路径：自研管线 + 资产共创与许可 + 平台合作与精选技术服务。
02 / TEAM
一支同时懂 AI、药物、实验与产业化的团队
管理团队负责科学判断、临床转化和组织交付；技术团队把基础模型、深度学习、机器人和工程系统变成可运行的研发基础设施。以下履历摘自公司 BP，正式对外前应完成文件核验。
CEO
Eission Zhang
东京大学物理学学士/硕士、MIT 物理学博士；连续创业者，十余年 AI 与 AI 制药经验。CTO
Owill
浙江大学、MIT、KTH 背景；长期从事 Bio-AI、自动实验与科研智能体研究。COO
杨光华
清华背景、科技公司联合创始人经历；负责组织运营、生态资源与跨团队交付。CSO
卜海之
南京大学化学、滑铁卢大学博士/博后；原辉瑞首席科学家，深耕药物研发与转化。联合创始人 · 药物研发
余成志
中科院上海有机所博士、Scripps 博后；曾任康龙化成研发总监及生物科技公司 CTO。FengYan机器学习 · 数据自动化Stanford / MIT；IBM、Google 经历
Yu Cheng Wang深度学习 · NLPCMU / Berkeley；Apple、Amazon 经历
HaoRan Zhang机器人 · 工业 AIMIT / Georgia Tech；IBM、Tesla 经历
Michael Brown自然语言 · 内容智能UW / NYU；Facebook、Microsoft 经历
Sam WilsonGPU · 实时推理UChicago / UT Austin；NVIDIA、Oracle 经历
03 / THE DEFINING CASE
一人一药，第一次拿到 III 期金标准信号
团队介绍之后，我们从 2026 年最重要的行业事件切入：intismeran autogene（原 mRNA-4157 / V940）让‘为每位患者生成一款专属药物’从工程设想走向临床可验证的产品范式。
2026.08.19PHASE III · TOPLINEINTerpath-001
MODERNA × MERCK · INDIVIDUALIZED NEOANTIGEN THERAPY
intismeran autogene
+ Keytruda
在完全切除的高风险 II–IV 期黑色素瘤患者中，预设中期分析显示联合方案相较 Keytruda 单药，同时达到无复发生存（RFS）与无远处转移生存（DMFS）两项疗效终点。独立数据监查委员会认定结果具有统计学显著性和临床意义，并建议判定研究成功。
1,137例患者 · 公告口径
≤34个患者专属新抗原
RFS延缓术后复发
DMFS阻止远处转移
01取样
肿瘤 + 正常血液
02测序
突变 + HLA + 表达
03AI 排序
递呈 + TCR 识别 + 克隆性
04个体配方
选择最多 34 个新抗原
05mRNA 制造
编码 + LNP 封装
06联合治疗
Keytruda + 个体化疫苗
为什么它是分水岭
这不是单点“筛出一个分子”，而是测序、算法决策、序列设计、递送、个体化制造和临床反馈组成的全链系统。产业媒体将其视为癌症疫苗数十年来罕见的随机 III 期阳性里程碑；当前为公司公告的顶线结果，详细数据仍待学术会议或正式发表，疗法仍属在研产品。
04 / CAPITAL & INDUSTRY SIGNALS
资本已经投票：AI 制药正在从模型竞赛进入资产竞赛
一边是大型融资持续集中到基础模型、虚拟细胞与自动实验室；另一边是礼来、辉瑞、诺华、拜耳等药企把 AI 直接接入真实管线。资金追逐的已不是‘一个算法’，而是能连续产生候选、数据和临床资产的平台。
2026.07$400M
Chai Discovery · Series C
Index Ventures 领投，Kleiner Perkins、Sequoia、Dimension 等参与；估值 38 亿美元。
OPEN SOURCE ↗2026.01≤$1BNVIDIA × Eli Lilly
未来五年共同投入人才、算力和基础设施，在旧金山湾区建设 AI 联合创新实验室。
OPEN SOURCE ↗2025.03$600MIsomorphic Labs
首轮外部融资，由 Thrive Capital 领投，并继续推进与礼来、诺华等合作项目及自研管线。
OPEN SOURCE ↗2025.03$200MLila Sciences · Seed
Flagship Pioneering、General Catalyst 等押注‘科学超级智能 + 全自动实验室’。
OPEN SOURCE ↗2024–26≈$1BXaira Therapeutics
以近十亿美元启动资金建设虚拟细胞、生成式蛋白设计和从发现到临床的 AI 原生药企。
OPEN SOURCE ↗2025.10>$100MIambic Therapeutics
Sequoia、Regeneron Ventures、Illumina Ventures、QIA 等支持 AI 药物平台和临床管线。
OPEN SOURCE ↗WHAT SILICON VALLEY IS BUILDING
头部机构的共同判断：
下一座超级工厂，是“AI + 数据 + 自动实验”的药物工厂。
基础模型
OpenAI 推出面向生命科学的 GPT‑Rosalind；Alphabet 旗下 Isomorphic Labs 把 AlphaFold 能力向药物设计和临床管线延伸。
MODEL OF BIOLOGY分子设计平台
Chai 获得 Index、Kleiner Perkins、Sequoia 等支持，并与礼来、辉瑞、诺华、argenx 把模型接入真实发现项目。
DESIGN SOFTWARE虚拟细胞
Xaira 训练基于大规模扰动数据的细胞模型，希望在计算机里预测疾病机制、靶点干预与细胞响应。
VIRTUAL CELL自驱动实验室
NVIDIA×礼来与 Lila Sciences 都在把智能体、机器人、实验仪器和数据回流连接成持续学习的科研系统。
LAB IN THE LOOP05 / WHY NOW
intismeran 之后，AI 制药的价值链被重新定义
AI 的价值不只在把某一步做快，而在于把原本割裂的科学决策、实验反馈、个体化制造和临床证据连接成可学习的系统。
从预测到创造
模型从 QSAR 和虚拟筛选，升级为可生成抗体、蛋白、小分子与核酸序列的设计引擎。
PREDICT → CREATE从标准药到一人一药
患者的突变、HLA、表达和免疫背景进入设计循环，药物可以按个体实时生成和制造。
ONE DRUG → ONE PATIENT从软件到科研智能体
Agent 不只回答问题，而是规划研究、调用模型、设计实验、分析结果并维护完整证据链。
TOOL → SCIENTIST从离线模型到闭环工厂
AI—机器人实验—真实数据—再训练形成 DMTAL 闭环，持续提升命中率并压缩迭代周期。
MODEL → FACTORY临床个体化 mRNA 疗法进入 III 期成功信号资本单轮数亿美元与十亿美元级长期投入产业大药企将模型、算力、机器人接入真实管线
06 / HOLI NUCLEIC ENGINE
这正是 Holi 构建核酸药物全链 AI 的原因
借鉴 intismeran 的工程范式，Holi 把生命语言模型、DrugFM、递送预测、自动实验与临床智能连接成同一条可学习管线；既支持 mRNA，也覆盖小核酸与基因编辑。
PERSONALIZED VACCINEmRNAsiRNAASOAPTAMERCRISPRcircRNALNP / GalNAc
患者与靶标
肿瘤/正常样本 WES、RNA-seq、HLA 分型与单细胞数据联合分析；完成驱动突变、患者分层和可成药靶标优先级。
抗原与序列
对抗原加工、递呈、MHC 结合、TCR 识别和克隆性进行联合排序；为个体化疫苗选择最值得编码的新抗原组合。
mRNA 架构
协同优化 Cap、5′UTR、CDS、3′UTR、Poly(A)、密码子、GC/CAI、二级结构与修饰核苷，兼顾表达、稳定性和先天免疫。
小核酸设计
覆盖 siRNA、ASO、Aptamer、sgRNA/pegRNA 与 circRNA；优化 seed/off-target、RISC 装载、Tm、剪接调控和编辑器兼容性。
递送共设计
将序列与 LNP、离子化脂质、磷脂、胆固醇、PEG-lipid、GalNAc 等载体联合优化，预测器官/细胞靶向、包封和毒性。
实验与放大
用主动学习设计体外、类器官与动物实验；预测降解物、杂质、粒径/PDI、包封率、工艺窗口、放大和批间可比性。
临床转化
完成剂量与暴露模拟、免疫原性/细胞因子风险、伴随标志物、疗效监测、患者入组及 RCT+RWE 分析。
闭环学习
将测序、表达、递送、药效、安全和临床结果回流 DrugFM，以贝叶斯优化/主动学习驱动下一轮设计。
mRNA DESIGN SPACE
Cap · UTR · CDS · Poly(A)
密码子 / GC / CAI / 二级结构 ΔG / m1Ψ、m5C / 先天免疫 / 降解路径SMALL RNA DESIGN SPACE
Guide · Chemistry · Off-target
seed effect / RISC 装载 / RNase H / splice switching / Tm / 编辑器兼容性DELIVERY DESIGN SPACE
Payload × Carrier
序列与 LNP 共设计 / 粒径 / PDI / 包封率 / 器官与细胞靶向 / PK 与毒性能力边界：BP 已明确核酸序列设计、Evo2 类生命语言模型、mRNA 全架构优化与 LNP 共设计能力；个体化新抗原排序、CMC 排产和临床闭环为本合作方案建议重点产品化的延伸层，需以项目数据验证。
07 / HOLI THESIS
下一代药企的核心资产，
不是某个模型，
而是可学习的药物世界。
01知识层
论文、专利、古籍、SOP、监管与企业私域知识
02数据层
组学、结构、实验、临床、工艺、质量与商业数据
03模型层
DrugFM 多模态基础模型与专用预测/生成模型
04行动层
科研 Agent、自动实验、质量/运营智能体
05治理层
证据链、权限、审计、监控与人类决策
08 / HOLI TECHNOLOGY
我们的技术不是一个模型，而是一套完整研发系统
自然语言研发助手与项目决策面板位于应用层；专业科研 Agent 负责规划、调用工具和串联证据；DrugFM 与专用模型完成科学推理；真实实验把判断送回模型。
INSTRUCTIONDrugFM · 多模态药物世界模型EVIDENCE
靶点科学家分子科学家蛋白科学家ADMET 科学家临床科学家中药科学家
靶点假设与证据链口袋条件 3D 生成蛋白/抗体工程ADMET + UQ核酸药物设计复杂模态设计中药 AI临床转化
DESIGN→MAKE→TEST→ANALYZE↻AUTONOMOUS LAB
靶点发现与因果证据
文献、专利、TCGA/METABRIC、中国队列、单细胞/空间组学与蛋白组联合推理；因果推断、可成药性、模态匹配和证据链审计。
MULTI-OMICSCAUSALTRIAGE
小分子生成与优化
面向口袋的 3D 生成，同时优化活性、选择性、ADMET、可合成性和新颖性；支持 scaffold/FTO 规避、逆合成、自由能与晶型分析。
3D GENFTOSYNTHESIS
蛋白与抗体工程
复合物结构、构象集合与隐蔽口袋建模；抗体 CDR、mini-protein、酶和结合蛋白 de novo 设计，并衔接分子动力学验证。
STRUCTURECDRDE NOVO
ADMET 与早期安全
50+ 吸收、分布、代谢、排泄与毒性终点，覆盖 hERG、AMES、DILI、CYP、Caco-2、PPB、清除率；以 UQ 标出域外低置信预测。
50+ ENDPOINTSPBPKUQ
核酸与基因药物
mRNA、siRNA、ASO、Aptamer、CRISPR 与 circRNA 的序列—递送—工艺—临床全链协同，支持个体化肿瘤疫苗和器官靶向。
mRNAsiRNA / ASOCRISPR
复杂与新型模态
PROTAC 的 E3/Linker/三元复合物，分子胶，ADC 的抗体/连接子/载荷/DAR，以及 BiTE、DART、KiH、CrossMAb 等双抗格式。
PROTACADCBISPECIFIC
中药科学智能
古籍与现代证据 RAG，方—药—成分—靶点—通路—证候知识图谱，多模态鉴真、复方机制、Q-marker、新适应症和方剂生成。
TCM RAGKNOWLEDGE GRAPHQ-MARKER
临床与监管转化
跨物种 PBPK、患者分层、数字孪生/外部对照、自适应试验、药物警戒、RWE，以及 IND、IB、CSR、eCTD 和 CDISC 资料协作。
TRIALRWEREGULATORY
自驱动实验室
Design–Make–Test–Analyze–Learn 闭环；科研 Agent 编排机器人和分析设备，实验结果实时回流，以主动学习持续压缩候选迭代。
DMTALROBOTICSACTIVE LEARNING
09 / TCM INTELLIGENCE
把中医药经验，转化为可计算、可验证的科学体系
Holi 的中药 AI 不是聊天机器人，而是面向方药机制、药材质量、产品研发和临床证据的专用能力栈。
1方剂
2药材 / 成分
3靶点
4通路
5证候
古籍 + 现代证据 RAG
把出处、版本、证据等级与结论绑定，回答可追溯。
多模态药材鉴真
融合图像、光谱、色谱、质谱与 DNA 信息。
复方机制与新适应症
从成分协同到靶点通路，再到人群与终点。
方剂与产品生成
在安全、功效、工艺与成本约束下提出候选。
10 / PROOF & TRACK RECORD
技术最终要落到资产、临床与交易
核心交易信息来自公司管理层与 BP；以下以‘公司自述、待文件尽调’展示，不与公开临床事实混用。
COMPANY-REPORTED · DILIGENCE REQUIRED
激酶抑制剂化合物 IP / 专利
向辉瑞许可 / 转让
$20M已实现里程碑付款
PHASE II公司自述当前临床阶段
5%上市后销售收入提成
建议正式对外前核验：交易法律结构、付款触发条件、资产名称/适应症、临床试验登记、权益地域、销售提成基数与期限。BP 现有文本可支持“推动项目实现 2,000 万美元 milestone”；辉瑞、II 期与 5% 为本次由公司补充提供的口径。
KRAS G12C 小分子
BP 口径：45 天由靶点至先导；规避 10 项专利，IC₅₀ 3.2 nM，选择性指数 >250。
BP CASE · 待原始实验/项目资料尽调PD-L1 mini-protein
BP 口径：从 250 个候选中获得 60 aa 分子，Kd 3.8 nM，Tm 82°C。
BP CASE · 待原始实验/项目资料尽调肝靶向 mRNA
BP 口径：翻译效率 +47%、免疫原性 −87%，LNP 肝细胞靶向 87%，已进入非人灵长类验证。
BP CASE · 待原始实验/项目资料尽调当归四逆汤机制研究
BP 口径：映射 487 个成分、218 个靶点、42 条通路，并形成 3 份临床研究报告。
BP CASE · 待原始实验/项目资料尽调02
PART TWO
云南白药 AI 全链合作方案
以“AI 原生个体化 mRNA 肿瘤疗法平台”为一号联合工程，再向中药研发、制造质量、供应链与健康服务复制。
11 / FLAGSHIP PARTNERSHIP
一号工程：共建 AI 原生个体化 mRNA 肿瘤疗法平台
不是再做一个癌症疫苗项目，而是共同建设中国境内的‘一人一药’设计、制造、放行和临床基础设施。真正的胜负手，是把每位患者的闭环从约 6 周压缩到 7 天，并最终迈向 72 小时。
HOLI × YUNNAN BAIYAO · JOINT FLAGSHIP批量 = 1
批量 = 1
流程必须重新定义
传统生物制药为“一批百万剂”设计；个体化疗法要求每位患者一个设计包、一个制造批次、一份放行记录。正确方向不是把大工厂缩小，而是封闭、一次性、阵列化、在线检测和软件编排。
行业参考≈6 周
活检 → 给药
Phase 2≤7 天
单患者闭环目标
终局72 h
分布式 pod 愿景
成本目标<¥50k
Phase 2 / 患者
FIVE LAYERS + THREE CROSS-CUTTING SYSTEMS
患者—设计—实验—制造—临床，一条不可断裂的数字线程
本体与数字线程
患者、样本、变异、抗原、序列、批次、放行与疗效对象化；事件溯源和不可变审计。
AI 设计引擎
WES/RNA-seq → HLA → 新抗原组合 → mRNA 序列 → 可制造性 → 工艺参数设计包。
无人实验室 SDL
样本前处理、测序、免疫原性验证和高通量工艺开发，持续生产训练标签。
个体化生产单元 PMU
无质粒模板、IVT、纯化、LNP、灌装、在线 QC；一患者一封闭流道。
临床与监管闭环
中心运营、给药、免疫监测、RWE、人遗合规、GMP 与注册资料持续回流。
数字线程
模型版本、训练快照、患者设计与电子批记录可在分钟级完整重放。
质量与 RTRT
从“检验产品”转向“验证过程”，快速微生物、PAT、在线 CQA 和参数放行并行设计。
AI 治理
放行关键模型锁定、版本化和完整验证；探索模型按变更控制周期升级。
12 / DIVISION OF RESPONSIBILITIES
Holi 提供大脑与操作系统，白药提供产业化与中国场景
AI 与数字平台
- L0 本体、事件流与单患者数字线程
- L1 新抗原、mRNA 序列与可制造性模型
- 实验编排、PMU 排程、数字孪生与异常智能
- 模型治理、科研 Agent 与数据飞轮
工艺、质量与产业承载
- 药品研发、GMP、质量体系与供应链资源
- mRNA/LNP 工艺、分析方法、放行与厂房能力
- 临床与医院协同、医学事务和注册推进
- 国产耗材、区域生产与商业化网络
联合资产
- 中国高频 HLA 与免疫肽组训练数据
- 免疫原性—制造—临床结局配对数据库
- PMU 平台、RTRT 论证包与首个适应症
- 联合专利、平台许可和资产收益机制
PHASED ROADMAP
先建大脑，再建闭环；先拿客户和临床场景，再买设备。
干实验先行
完成 L0+L1、公开队列回顾性验证、中国高频 HLA 数据计划，并锁定 1 家肿瘤中心与 1 家药企客户。
半自动闭环
L2 无人实验岛、非 GMP PMU 原型、免疫原性回读与数百次 DoE；端到端目标 ≤21 天。
GMP 与 IND
PMU 工艺确认、RTRT 原则性认可、首个适应症 IND；目标 ≤7 天、失败率 ≤3%。
分布式商业化
中心工厂 → 区域中心 → 院内 pod；对药企和医院开放设计+制造服务。
RECOMMENDED BUSINESS PATH
以设计+制造服务起步，
向平台与装置公司收敛，
把全栈 Biotech 留作期权。
C · NOWCDMO+
境内合规的个体化 mRNA 设计与制造服务；最快形成客户、现金流和真实数据。
B · SCALE平台 + PMU
把设计引擎、制造编排和个体化生产装置产品化，面向药企与医院部署。
A · OPTION自有管线
当平台数据、工艺与现金流成熟后，再选择一到两个适应症形成自有资产。
最先解决的三件事
① 完成 L0 本体与 L1 设计引擎；② Phase 0 即引入具有 GMP 生物制品放行经验的 QA/RA 负责人；③ 锁定一家肿瘤中心和一家药企客户。最大 Gate 是 RTRT 监管路径，不应在没有客户、算法验证与监管框架前先重资产购置设备。
13 / BAIYAO LANDSCAPE
云南白药为什么适合承接这项一号工程
公开资料显示，公司业务横跨天然药物、中药材与饮片、化药/核药、器械、健康日化、健康食品、医药流通与医疗服务；它拥有从研发、质量到商业网络的产业级承载能力。
411.87亿元
2025 年营业收入
4大核心业务群
药品 · 健康品 · 中药资源 · 省医药
316药品品种
含 222 个中成药、43 个独家品种
550,000+种植农户
近 2.5 万户在线注册
1,600+中药饮片品种
4,000+ 规格，260+ 国标配方颗粒
4.23亿元研发投入
2025 年同比增长 21.51%
数据口径：云南白药 2025 年年度报告及 2026 年官方全产业链公开资料。
14 / VALUE CHAIN
一号工程打穿研发闭环，再把能力复用到整条业务链
云南白药的优势是全链真实场景与数据闭环；Holi 的优势是把科研认知、模型推理和实验行动连接起来。
01种源
02种植
03采收加工
04研发
05临床
06制造质控
07供应链
08医药流通
09消费健康
10医疗服务
11国际化
SCIENTIFIC AI
科学智能
机制、靶点、分子、方剂、实验与临床证据。
HOLI 主导INDUSTRIAL AI
产业智能
种植、质量、制造、供应链、营销与服务。
与白药数字科技共建TRUSTED AI
可信智能
权限、审计、验证、监控、合规与人在环。
双方联合治理15 / COOPERATION ARENAS
七大合作战区：从旗舰平台向全集团复制
中药资源与数智农业
种源选择 · 活性成分预测 · 病虫害 · 采收窗口 · AI 色选 · 产地加工
把‘数智云药’升级为质量与功效可预测的资源操作系统中药与创新药研发
三七机制 · 新适应症 · 二次开发 · 新药生成 · ADMET · 自动实验
与云白智药-X 协同，形成从证据到实验验证的闭环临床与真实世界证据
方案 · 分层 · 招募 · RCT/RWE · 药物警戒 · 医学写作
让在研项目更快获得高质量、可审查的临床证据健康品功效科学
口腔 · 头皮 · 皮肤 · 抗衰 · 配方 · 感官 · 消费者共创
把品牌与渠道数据反哺成分、配方和个性化服务智能制造与质量
数字孪生 · 光谱质控 · OOS · 视觉检测 · 排产 · 能耗
在现有智能工厂上叠加预测、优化和根因推理医药商业与供应链
需求 · 库存 · 效期 · 缺药 · 冷链 · UDI · SPD · 云找药
把省医药的规模网络变成自学习的供应与履约网络渠道、服务与国际化
全渠道 · 医患助手 · 智慧药房 · 海外注册 · 企业 Copilot
连接消费者、医生、药师、经销商与海外市场16 / FULL OPPORTUNITY LIBRARY
84 项 AI 赋能机会清单
面向云南白药公开业务全链的系统性机会池。默认均需经过数据可得性、合规风险、业务价值和组织准备度四维筛选。
01种源 · 种植 · 产地
8 项+
- 01种质资源基因组—成分—药效关联建模
- 02优良品种与关键性状预测
- 03卫星/气象/土壤/IoT 多模态长势监测
- 04病虫害识别与干预建议
- 05产量、有效成分与采收窗口预测
- 06GAP 农事智能助手与农户培训
- 07产地加工参数优化
- 08产区扩张与气候风险模拟
02采购 · 鉴真 · 资源交易
7 项+
- 01图像+近红外+拉曼+质谱+ITS 多模态药材鉴真
- 02AI 色选、等级判定与掺伪识别
- 03HPLC 指纹自动比对与异常溯源
- 04价格、供需、产地与库存风险预测
- 05采购组合与订单农业优化
- 06供应商质量/交付/ESG 风险评分
- 07一物一码全链知识图谱
03中药研发 · 二次开发
9 项+
- 01古籍、方剂、现代论文与真实世界数据 RAG
- 02药材—成分—靶点—通路—证候知识图谱
- 03复方机制、协同/拮抗与 Q-marker 发现
- 04三七等优势品种活性成分挖掘
- 05老药新用与新适应症优先级排序
- 06经典名方与院内制剂产品化
- 07剂型、给药途径与工艺优化
- 08上市品种循证再评价
- 09专利布局与竞争情报智能体
04创新药 · 新模态
8 项+
- 01疾病机制与靶点假设生成/证据链
- 02口袋条件 3D 小分子生成
- 03活性、选择性、成药性多目标优化
- 04ADMET 50+ 终点与不确定性评估
- 05蛋白/抗体 de novo 设计
- 06mRNA、siRNA、ASO、适配体设计
- 07PROTAC、ADC、双抗、分子胶设计
- 08机器人实验 DMTAL 闭环
05临床 · 医学 · 安全
8 项+
- 01方案设计、终点选择与样本量辅助
- 02患者分层、疗效标志物与亚组发现
- 03中心筛选、入组预测与脱落预警
- 04QuanSanQi、FuQiGuBen 等项目循证加速
- 05RCT+RWE 融合与外部对照
- 06药物警戒信号检测与因果评估
- 07医学写作、CSR/CTD 初稿与一致性检查
- 08医生与患者洞察闭环
06健康品 · 功效科学
7 项+
- 01口腔微生态与牙龈健康模型
- 02头皮/毛囊、皮肤与抗衰多模态评估
- 03天然功效成分与配方组合设计
- 04感官、稳定性、相容性与包材预测
- 05功效宣称证据图谱与合规检查
- 06消费者共创与快速概念测试
- 07SKU 去留、组合与生命周期决策
07生产 · 质量 · 工程
9 项+
- 01工艺数字孪生与关键参数推荐
- 02软测量与实时放行辅助
- 03光谱/色谱智能质控与指纹分析
- 04视觉缺陷、包装与标签检测
- 05偏差/OOS 根因分析智能体
- 06设备预测性维护与备件计划
- 07柔性排产、换线与产能平衡
- 08能耗、碳排、水耗与成本优化
- 09实验室 LIMS 知识助手与技术转移
08供应链 · 医药流通
9 项+
- 01全渠道需求预测与 S&OP
- 02多级库存、补货与效期优化
- 03缺药、断供与异常放量预警
- 04冷链异常、路线与装载优化
- 05UDI/追溯码语义解析与召回定位
- 06医院 SPD 与耗材周转优化
- 07经销商库存健康与窜货识别
- 08应收账款、授信与回款风险
- 09‘云找药’搜索、替代药与履约推荐
09渠道 · 消费者 · 健康服务
10 项+
- 01全渠道人群分层与下一最佳行动
- 02电商内容、客服与合规审核
- 03价格、促销、媒介组合与归因优化
- 04代表/经销商/零售终端 Copilot
- 05KOL 图谱与医学教育内容
- 06口腔、头皮、皮肤 AI 检测与随访
- 07骨伤疼痛分诊、康复与患者管理
- 08中医辨证与处方辅助（医生在环）
- 09共享煎配中心排程、剂量与质量控制
- 10特药依从性、保险服务与到家配送
10国际化 · 企业智能
9 项+
- 01国家/品类进入优先级与监管差距分析
- 02海外注册证据、资料生成与翻译本地化
- 03跨境药材供应与地缘风险预警
- 04国际安全信号与舆情监测
- 05企业私域知识助手与权限检索
- 06GxP/SOP/审计与培训智能体
- 07法务合同、采购与财务分析
- 08人才技能图谱与组织排兵
- 09AI 治理、数据分级与网络安全
17 / PRIORITY PORTFOLIO
一个战略旗舰，六个快速样板
个体化 mRNA 平台作为长期一号工程；六个 90 天样板用于同步验证科学、产业与经营价值，并沉淀可复用的联合底座。
节奏样板项目首期产出价值
FLAGSHIP · 0–36 月
AI 原生个体化 mRNA 疗法平台
先完成 L0 数字线程与 L1 设计引擎，继而打通无人实验室、PMU、实时放行和临床监管闭环。
战略旗舰P0 · 90 天
三七机制与新适应症引擎
衔接云白智药-X；形成可审计证据链与 3–5 个优先验证假设。
科学价值P0 · 90 天
中药材多模态鉴真与质量预测
选 1–2 个核心药材，打通图像/光谱/色谱/产地数据。
产业价值P0 · 90 天
医药商业需求与库存预测
选一个区域或品类，验证缺货率、周转与效期损耗改善。
经营价值P1 · 6 月
经典名方与二次开发工作台
面向 18 个重点产品/55 项二次开发建立统一智能研发桌面。
产品管线P1 · 6 月
工艺与质量智能体
在现有 MES/LIMS/DCS 上叠加工艺偏差、OOS 和放行辅助。
效率质量P1 · 6 月
口腔/头皮功效科学引擎
从消费者数据到成分配方、功效评价和个性化服务闭环。
增长创新18 / 90-DAY START
90 天启动：旗舰平台 Phase 0 与三个用例战队并行
对齐与盘点
业务目标、数据目录、合规边界、基线指标与验收口径。
原型与回测
安全沙箱内接入数据；离线回测、专家盲评与误差归因。
人在环试运行
进入真实流程但保留人类审批；记录采纳率、时效与风险。
验收与放大
形成业务案例、模型卡、治理文档与 12 个月复制路线。
19 / OPERATING MODEL
联合创新中心：一套底座、双速机制、三道闸门
数据
数据不出域；分级分类、最小权限与脱敏。
模型
模型卡、基准集、漂移监控、版本与回滚。
科学
证据链、适用域、不确定性与专家复核。
知识产权
背景 IP 归原方；项目 IP 按贡献与用途约定。
合规
GxP、隐私、网络安全、宣传与医疗边界。
组织
业务 Owner 负责结果；AI 团队不替代最终决策。
20 / COMMERCIAL FRAME
合作不是采购一个模型，而是共同积累可复用资产
01
联合验证
固定范围与阶段费用；以共同约定的离线/在线指标验收。
02
平台授权
DrugFM、Agent 与知识/实验工作台按场景、席位或调用规模授权。
03
资产共创
针对药物/产品管线，采用里程碑、许可或收益分成等方式。
合作主轴：以个体化 mRNA 平台形成战略高度，以 90 天样板形成近期成果，两条节奏共享数据、模型、治理与联合组织。
APPENDIX / SOURCES
资料来源与使用说明
云南白药业务事实优先采用公司官网与年度报告；个体化 mRNA 重点方案来自工作区《AI 原生个体化 mRNA 疗法平台总体设计方案 v1.0》；行业趋势采用公开临床、企业与监管资料。
01INTerpath-001 · ClinicalTrials.gov↗02Merck · intismeran autogene 5-year data↗03INTerpath-001 · 2026-08-19 Phase III topline↗04Chai Discovery · 2026 年 4 亿美元 Series C↗05NVIDIA × Lilly · 10 亿美元 AI 联合实验室↗06Isomorphic Labs · 6 亿美元外部融资↗07Lila Sciences · 2 亿美元种子资金↗08OpenAI · GPT-Rosalind for life sciences↗09云南白药 2025 年年度报告↗10云南白药 · 大研发体系↗11云南白药 · 中医药全产业链实践↗12云南白药 · 数字化转型核心能力↗13云南白药 · 数字化实践↗14云南白药 · 云平台与数据底座↗15云南白药 · 智能牙膏工厂↗16云南白药 · 生产智造实践↗17云南白药 · 新一代智慧工厂↗18云南白药 · 智慧药房与医药服务↗19FDA · Good AI Practice in Drug Development↗20EMA · FDA/EMA AI Principles↗21Nature Medicine · AI-discovered drugs in clinical trials↗
说明
本材料为合作讨论稿，不构成医疗、投资、临床、监管或经营承诺。个体化 mRNA 平台的周期、成本、产能与放行目标属于设计目标，需经工程验证、监管沟通和临床研究逐步确认。团队履历与 Holi 项目数据来自公司 BP；云南白药合作点为方案建议，并不代表云南白药已批准或正在实施。