PHARMA AI SOLUTION

医药研发 AI 解决方案

为创新药企提供合规、安全、高效的国际大模型接入——整合 Claude、GPT、Gemini 等前沿模型,数据分级保护,合规链路,助力中国药企对标全球研发效率。

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Industry Landscape
全球药企 AI 应用格局

2026年,21家全球大型药企签署27项AI战略合作,研发效率实现数量级提升。以下为行业对标数据。

AI 厂商药企合作代表客户核心场景
Anthropic (Claude)14家 · 52%BMS 3万员工部署 · Novo Nordisk临床文档10周→10分钟 · 礼来文献分析、申报文档、临床方案
OpenAI (GPT)11家 · 41%Moderna 3000人750个GPT · 赛诺菲 · Ginkgo蛋白降本40%科学推理、蛋白质设计、数据分析
Google (Gemini)2家 · 7%默克 $10亿合同多模态识别、云计算基础设施
药企场景AI 效果
强生 (J&J)临床研究报告撰写700-900小时 → 15分钟
Novo Nordisk临床文档生成10周 → 10分钟
罗氏/基因泰克小分子药物开发周期2+年 → 7个月(90%项目使用AI)
赛诺菲mRNA 设计设计时间 减半
默克企业级 AI 渗透率80%+ 员工使用内部AI平台
行业共识:AI在药物研发中最确定、最可量化的回报是知识工作压缩——文档撰写、文献分析、数据处理。当前阶段,药企AI投入的核心ROI来自研发效率的数量级提升,而非直接改善临床成功率。
Model Matrix
医药 AI 模型矩阵

基于全球药企实际选型,构建三级模型体系——从文献分析到大分子计算,精准匹配每个研发场景。

🥇 第一梯队 · 核心科研

模型上下文药研核心场景选型理由
Claude Opus 5 旗舰1M深度文献综述 · IND/NDA申报文档 · 靶点机制分析最强科学推理+超长文档理解,全球52%药企首选
Claude Sonnet 5 主力1M日常文献分析 · 专利解读 · 实验方案 · 竞品情报推理接近Opus,速度快,日常科研主力
GPT-5.4 科学计算1.1M生信代码 · 统计建模 · 实验数据分析 · 高通量筛选科学计算+代码生成最强,处理实验数据首选

🥈 第二梯队 · 专项能力

模型场景何时调用
GPT-5.5 深度推理多靶点交叉分析 · 复杂分子对接 · 前沿文献解读旗舰模型搞不定的高难度推理
Gemini 3 Pro 多模态病理切片图 · 分子结构式识别 · Western blot判读需要"看懂图像"的场景
Grok 4.5 创新发散新靶点假设 · 跨学科灵感 · 非传统药物设计头脑风暴阶段,扩大可能性空间

🥉 第三梯队 · 国内模型(数据不出境)

模型场景优势
DeepSeek V4 Pro生物信息学批量计算 · 虚拟筛选脚本 · 化学信息学代码强、成本低,适合大规模计算
Qwen3.7 Max中英文献互译 · 中文申报材料 · 内部SOP中英双语最强国内模型
GLM-5.2中文文献综述 · 内部知识库 · 培训材料中文科研写作,高性价比
Kimi K3超长论文全文分析 · 多文档交叉对比1M上下文,中文长文处理

📋 场景速查

🧪
分子生成与虚拟筛选GPT-5.4 + DeepSeek V4 Pro · 初筛国内批量跑,精筛GPT
📚
深度文献综述Claude Opus 5 + Sonnet 5 · Sonnet快读,Opus深度分析
📝
IND / NDA 申报文档Claude Opus 5 · 1M上下文处理长文档
📊
实验数据分析GPT-5.4 + DeepSeek V4 Pro · GPT写框架,DS跑代码
🔬
病理 / 分子图像识别Gemini 3 Pro · 多模态专用
💡
新靶点头脑风暴Grok 4.5 + Claude Opus 5 · 发散→收敛验证
🌐
中英文献互译Qwen3.7 Max · 数据不出境,中英最强
💻
生信 / 化学信息学脚本DeepSeek V4 Pro + GPT-5.4 · DS写代码,GPT审逻辑
Security Architecture
安全与知识产权保护

药企安全的核心矛盾:研发工作本身就是敏感数据——讨论化合物、靶点、临床结果即涉密。传统"关键词阻断"方案会造成大量误杀,反而迫使研究人员使用不受控渠道。

四层数据分级路由

L1 公开级
任意模型
文献检索 · 通用问答 · 专利查询
L2 内部级
国外模型 + 匿名化
实验方案 · 靶点讨论 · 申报草稿
L3 机密级
仅国内模型
先导化合物 · 临床数据 · 合成路线
L4 绝密级
专属隔离实例 + 客户持密钥
NDA核心 · 首创靶点 · 独立基础设施 · 物理隔离

三层技术保障

🔐

请求匿名化

API请求出境前自动剥离用户标识与设备指纹。模型厂商只看到裸科研文本,不知道来自哪家公司、哪个项目。配合数据处理协议(DPA),承诺模型不用于训练。

📋

全链路审计

每次API调用全量记录:操作人、时间、数据等级、目标模型、请求摘要。安全来自可追溯的威慑,而非事前阻断。审计日志满足6个月+合规留存。

🚨

异常行为检测

非实时拦截,而是模式识别:深夜大量下载、短时间高频请求、异常数据等级选择——触发告警通知客户管理员。正常工作中无感知。

设计原则:数据分级由研究员提交时一键选择,操作成本极低。L2级数据经匿名化后可使用国外模型,L3级数据自动路由至国内模型,数据不出境。整个过程不阻断任何工作流,安全保护在底层自动运行。客户可按需配置自定义检测规则(如特定化合物代号),以"告警"而非"拦截"模式运行。
Pricing
定价方案

基于药企实际用量模型,区分文档型与计算型场景。国际模型按成本透明加价,国内模型高性价比。

¥2-6万
Biotech (10-30人)
¥6-25万
中型药企 (30-100人)
¥25-80万
大型药企 (100-500人)
¥15-50万
MNC中国研发中心
标准企业档
¥5-15万/月
以文档分析、文献综述、方案撰写为主
月Token ≤ 2B
  • 国际模型:成本 + 10-13%
  • 国内模型:成本 + 5%
  • 按月结算,灵活调整
  • SLA 99.5%
  • 标准技术支持
计算型企业档
¥20-80万/月
含大规模分子筛选、虚拟筛选等批量计算
月Token 2B-20B
  • 国际模型:成本 + 5-8%
  • 国内模型:成本 + 3%
  • 年框+月结,承诺保底量
  • SLA 99.9%
  • 专属技术对接 + 季度复盘

💡 语义缓存 —— 重复计算不再花钱

药企研发中的大量计算存在重复:不同团队可能对同一化合物库做相同分析,不同研究员可能问相同的文献问题。AICraft 语义缓存层自动识别重复请求并返回缓存结果,缓存命中不计费,典型场景下为企业节省 15-30% Token 消耗。同时,客户积累的缓存资产本身就是研发知识沉淀,形成平台粘性。

Onboarding
POC 测试与上线路径

付费测试筛诚意,数据驱动定方案。两周POC的实际用量比口头描述准确十倍。

1

POC 测试

2周 · ¥5,000(签约全额抵扣)
全量模型开放 · 预置药研Benchmark
模型盲测对比 · 第2周末联合复盘选型

2

正式接入

1周 · 开通费 ¥30,000
专属实例部署 · 数据分级配置
团队子账号 · DPA签署 · 培训

3

持续运营

按量月结 / 年框预付
月度量报表 · 新模型试用
用量优化建议 · 季度业务复盘

📦

¥8,000 测试额度

覆盖2周·15人评测,全模型开放

🧪

预置 Benchmark

文献理解·分子评估·方案撰写三组测试

📊

数据洞察报告

场景/模型用量分析+正式选型建议

🔒

测试期安全

数据隔离·完整审计·可选清除

Commitment
服务与承诺

🛡️

数据安全

  • 签署数据处理协议(DPA)
  • 模型厂商不获取客户身份
  • API请求不用于模型训练
  • 数据可随时导出或清除

服务等级

  • API 可用性 99.5%-99.9%
  • 专属技术对接人
  • 紧急故障 2h 响应
  • 模型版本更新提前通知
📋

合规支持

  • 合规架构白皮书
  • 配合法务/合规团队审查
  • 数据跨境合规链路说明
  • 审计日志6个月+留存
🔧

技术能力

  • OpenAI兼容API,零改动接入
  • REST / gRPC / WebSocket
  • 企业子账号与额度管理
  • 用量Dashboard+自动告警
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