生命科学正站在一个新旧交替的关口。一边是数十年积累的实验方法与数据资产，一边是推理能力跃迁的大模型与智能体。关于研发范式、数据治理与产业协同的讨论，正在成为行业新课题。带着对这一命题的深度思考，神州问学以“AI for Process”为理念，通过AI原生的流程操作系统驱动企业实现智能化跃迁，迈向行业提效新阶段。

9月13日下午，由神州问学主办，DTinsight中国数智发展研究中心联合主办，神州数码通明湖研究院提供智库支持，以“AI原生的流程操作系统”为主题，“问学极客行”·走进中关村生命科学园活动圆满落幕！

本次活动吸引了来自生物制药、金融、科技等行业的60余位企业管理者、CIO、AI专家及生态伙伴齐聚中关村壹号，围绕“AI原生的流程操作系统”这一主题，通过实践分享、技术演示、产品能力进化与闭门研讨等形式，展开了一场关于企业智能化跃迁路径与效率提升的深度碰撞。

01、多院区之上，AI织就一张管理之网

药物临床试验，是新药走向患者之前的最后一道关口，也是医院科研与合规管理交汇最密集的场景。当集团化医院把多院区、多科室的临床试验资源纳入一体化管理，AI不再是远景，而是被推到眼前的现实命题。

活动伊始，华润健康集团智能与数字化部总监孙剑发表了《AI赋能集团化医院药物临床试验管理》的主题演讲，他指出，华润健康集团正依托政策赋能，从传统诊疗模式走向研究性集团化医院，以“临床研究”为立足点，构建疑症诊治、科研创新、产业共生三位一体的闭环发展模式。为适应集团化管理，构建了基于AI的数字化系统架构，在此基础上推出国内首个基于集团化医院的临床试验一体化平台，以集团全域医疗资源与数字基建为底座，搭建SaaS化统一管理体系，覆盖合规、资料、过程、质量四大核心板块，实现临床试验全流程质控闭环与同质化管理。通过AI大模型与专属智能体，完成智能受试者招募、临床数据自动采集、文本提取与数据质控，可智能生成流程、合同与研究文书。其中，神州问学可支撑多项智能文本与流程自动化能力，助力集团临床试验高效化、标准化、智能化升级。

02、点线成面，行业智能化的规模化时刻

单点场景的验证，只是智能化的起点。当一个科室的尝试变成一条流程的能力、一条流程的能力又延展为多院区、多业务共用的底座，行业才真正迎来结构性的改变。

在《神州问学驱动行业由点-线-面的智能跃迁》的主题演讲中，神州数码AIBG医药BU大模型解决方案架构师梁山指出，尽管当下大模型与算力趋于普惠，但不少药企在盲目采购AI工具后，仅实现了员工个人效率的提升，未能形成组织级能力增长，且面临AI幻觉、数据不可控等痛点，导致“AI落地焦虑”蔓延。

基于此，神州问学定位AI原生的流程操作系统，依托“AI for Process”理念，从点线面拆解企业主权AI 能力建设路径，助力企业构建建立自主可控、可信和可验证的AI能力体系。该方案分为两大板块：AI Factory2.0轻咨询服务，通过工作坊识别高价值业务场景，完成企业数据治理；底层平台工具层，提供算力、模型接入等支撑。

针对大模型幻觉及业务人员难以辨别信息真伪的难题，梁山提出，构建企业级可信AI 需双管齐下：既需建立内容溯源与审核机制，也需引入本体论，借助知识图谱梳理业务节点关联，提升输出可信度，从而真正达成组织级降本增效。

03、不止于问答：企业AI的下一个入口

当AI原生的流程操作系统把智能沉淀进每一条业务流程，“在哪用它”就成了下一个问题——员工与企业AI的第一触点，正在从对话框转向工作入口，员工开始一项工作的第一站，交互的形态也随之改变。

亚马逊云科技资深技术架构师刘冀发表了《超越对话交互：Amazon Quick驱动下一代企业AI工作入口》的演讲，他指出，Amazon Quick现已上线，该产品定位智能体搭档，区别于传统聊天工具，关键在于其可将AI答案转化为落地行动，内置40余个数据连接器，可对接多类业务系统；内置知识库Spaces，直接上传文档即可完成知识库搭建，依托Research能力可调取海外权威资料生成带溯源索引的专业调研报告，适配医药等行业文献检索场景。平台具备精细化权限管控、敏感词监控、SSO单点登录等安全能力，满足全球合规要求，区分个人与企业使用场景。支持自然语言创建部门智能体，可嵌入Office套件，实现自然语言BI数据分析、自动生成可视化报表与文档摘要，借助MCP能力可打通飞书、钉钉等国内办公系统，助力企业落地智能体应用。

04、医药提效下半场：AI 原生流程的能与不能

AI原生的流程操作系统，能接管流程里的“动作”，却接管不了动作背后的判断、责任与共识——这些“不能”，恰恰需要坐在同一张桌子前的人来回答。哪些环节可以交给AI自主决策，哪些环节必须留给人，边界在哪里，责任由谁承担，都需要回答。

基于此，华润健康集团智能与数字化部总监孙剑、Mayoly迈优力（天津）制药IT负责人左宝杰、神州数码AIBG医药BU大模型解决方案架构师梁山和话题引领人DTinsight中国数智发展研究中心执行院长王雪娜，共同围绕着“医药提效下半场：AI 原生流程的能与不能”展开了高峰对话，引发了强烈思考。

目前，AI落地到端到端的业务流程，实现跨角色、跨机构协同遇到很多卡点。孙剑认为，当前AI应用大多停留在单点场景，难以实现端到端全流程落地，核心存在三大卡点：一是现有业务系统是围绕人的岗位角色设计，流程按人锁定，AI跨角色自动执行容易产生越权风险；二是责任界定难题，人工操作可明确责任人，但AI产生错误时，责任归属难以划分；三是组织重构挑战，引入AI数字员工会冲击原有层级架构，企业尚未做好组织转型准备，需要解决岗位调整、人机协同等一系列组织变革问题。

随着AI Agent的发展，AI原生流程系统成为新课题，对此，左宝杰认为，从流程管理的演进路径看，RPA解决重复人工操作，BPM打通多系统，而AI原生聚焦人机协同。AI原生可处理固化流程，产出结果后交由人工复核。在合规、安全与法规约束下，AI作为能力底座提供信息与辅助，最终决策权保留于人。无论AI原生能力如何发展，都必须置于人的管控之下，以此保障企业合规，保护企业与个人。

梁山则从更深入视角解读了AI原生流程系统落地路径，他认为，对比问答、RPA等能力，提出AI流程操作系统的核心目标是将AI嵌入核心业务流程，释放人力去创造更高价值。落地分为三层：第一层搭建可信数据空间，满足CSV验证、审计、合规要求；第二层开展企业数据主权治理，沉淀业务流程、SOP等核心知识供AI识别；第三层面向高价值场景构建智能体，由单体智能体逐步形成智能网络，赋能全核心业务流程，实现组织级能力提升，而非仅服务员工个人问答提效。

最后，王雪娜表示，对于驱动行业智能化跃升，AI原生流程操作系统成为行业新思路，它区别于问答式大模型、传统RPA等工具，其强调以流程为核心，实现感知、规划、执行、反馈的闭环。但落到医药强监管环境，每个企业、每个人都对这个新概念有不同理解。

本场活动同步在线上进行了直播，现场设置了产品体验、技术交流、AI Factory2.0和生态展区，神州问学通过展区技术交流和沉浸式体验，向业界完整呈现了AI for Process理念驱动下的企业级AI落地实践。嘉宾们不仅近距离感受产品的各项能力，也在Demo区与技术老师进行交流，还亲自动手感受AI技术带来的改变。

“问学极客行”·走进中关村生命科学园，是由神州问学主办，DTinsight中国数智发展研究中心联合主办，神州数码通明湖研究院提供智库支持，“问学极客行”城市巡回技术沙龙系列活动的第二站。9月18日，“问学极客行”将走进中关村东升国际科学园，继续探寻AI落地行业实践路径和卡点，与行业同仁共探智能各行业智能化深水区破局之道。