工業怎麼從實驗室走向市場

Ⅰ 化學葯物從實驗室開發到工業生產一般要經過哪些主要過程和階段

1、 新葯研發的探索階段：實驗室研究

該階段會採用反復分餾、多次重結晶、各種層析技術等一切分離純化手段，來制備少量的樣品供葯理篩選，很明顯這樣的合成方法與工業生產的差距很大。實驗室研究階段在化學葯研發流程中比較重要，這階段的主要任務有：

（1）了解合成路線是否存在知識產權問題、生產成本能否接受；

（2）合理設計化合物盡快完成該化合物的合成；

（3）採取各種手段，確證化合物的化學結構；

（4）測定化合物的主要物理參數；

（5）對化合物的合成方法不作過多的研究，只需要了解化合物的一般性質。

2、小量試制階段

新葯苗頭確定後，要進行小試研究，小試階段的主要任務是對實驗室原有的合成路線和方法進行全面、系統的改革，在改革的基礎上通過實驗室批量合成、積累數據，提出一條基本適合中試生產的合成工藝路線。

為了研究確定一條最佳的合成工藝路線需要做到：

（1）通過小試研究改掉實驗室的那些不符合工業生產的合成步驟和方法；

（2）在小試階段需要探明用工業級原料和溶劑對反應有無干擾，對產品的鄭手產率和質量有無影響；通過小試研究找出適合於用工業級原料生產的最佳反應條件和處理方法，達到價廉、優質和高產；

（3）通過小試找出原料和溶劑的回收套用方法，降低生產成本；

（4）通過小試研究盡量去掉有毒物質和有害氣體參與的合成反應，選擇工藝路線時要考慮三廢問題。

3、 中試銷陸生產階段

根據小試實驗研究工業化可行的方案，進一步研究在一定規模的裝置中各步化學反應條件的變化規律，並解決實驗室所不能解決或發現的問題，為工業化生產提供設計依據。

原料葯中試生產也是原料葯小試生產的擴大，中試生產的主要任務有以下幾點：

（1）驗證小試工藝路線是否符合工業化生產條件

考核小試提供的合成工藝路線，在工藝條件、設備、原材料等方面是否有特殊要求，是否適合於工業生產。一個合格的工藝應當能夠穩定、連續地生產出符合質量要求的產品。

（2）驗證小試工藝路線的經濟性

驗證小試提供的合成工藝路線，是否成熟、合理，主要經濟技術指標是否接近生產要求；

在放大中試研究過程中，進一步考核和完善工藝路線，對每一反應步驟和單元操作，均應取得基本穩定的數據。

（3）原料葯、中間體和產品的質量控制

根據中試研究的結果制訂中間體和成品的質量標准，以及分析鑒定方法。

（4）確定中試工藝參數

制備中間體及成品的批次一般不少於3-5批，以便積累數據，完善中試生產資料，為正式生產提供數據。工藝數據的積累至少具有兩方面的意義：一方面有助於判斷工藝的可行性、穩定性與產品質量的重現性之間的聯系，另一方面有助於過程式控制制方法和終點檢驗標準的建立。

（5）進行生產成本的核算

根據原材料、動力消耗和工時等，初步進行經濟技術指標的核算，提出生產成本，為正式生產提供最佳物料量和物料消耗。

（6）回收和套用試劑，並處理三廢

對各步物料進行步規劃，提出回收套用和三廢處理的措施。

（7）建立中試工藝規程

提出整個合成路線的工藝流程，各個單元操作的工藝規程，安全操作要求及制度。

中試平台是葯品產業化的孵化器，在科研和生產之間起著紐帶的作用，與葯品生產企業有著密不可分的關聯。中試平台實施GMP管理，為產業化提供了完善的產品標准和工藝規程，解決了規模生產的關鍵技術，對於中試平台規劃化管理、促進產品的可生產性、提高產品轉化率、保證產品質量等方面都有著非常重要的意義。

4、工業化生產階段

原料葯的工業化生產，其重要的目的主要有兩個，一是用於相應的制劑生產，二是以原料葯及化工原料的形式進行國內外銷售。在將工藝由實驗室轉向工廠、將樣品轉化成產品的過程中，最關鍵的階段無外乎路線優化階段，這是成功轉虧叢頃向生產的基石。

Ⅱ 研究的新葯是如何從實驗室走向市場的

研究的新葯是如何從實驗室走向市場的？這需要經過一個相對漫長的過程，我們以這次疫情的針對葯為例。

當上述一切都准備就緒後，就可以提交葯物申請了，也就從實驗室邁出了走向市場的關鍵性一步。實際上，就算已經提交申請到最終走向市場，臨床試驗也時刻不能停止，要做好充分准備，確保萬無一失。葯物和其他產品不同，牽扯巨大，人命關天，不是單純的利益就可以概括的。而且葯物研究中時間金錢都投入巨大，不可估量。

Ⅲ 一種新產品從實驗室到正式走向市場需要經歷什麼樣的步驟

按照產品的不同可能步驟也有些不同，不過大體的步驟是：
前提，不要涉及專利問題，一定要確定自己產品沒有侵犯他人專利。
1，市場評估調研，就是調查你的新產品對消費者還有什麼不足。
2，試用階段，就是尋找試用人群來進一步確定你的產品。
3，銷售商，合作夥伴。需要速度找到銷售點，分散你的銷售網。
4，宣傳廣告，按照你的投資而定，宣傳力度越大，後期收益越大。
5，售後服務，售後歸納等等。
一個成功的產品，基本就是在用實用價值的情況下，靠宣傳大力銷售。

Ⅳ 決策智能：從數字化實驗室走向現實商業價值

當AlphaGo在與人類的對弈中布下第一手棋，決策智能的時代便按下了不可逆轉的啟動鍵。

近年來，決策科學從一個新興學科一躍成為業內發展最快、應用最廣泛的領域。隨著雲計算和人工智慧快速發展，運用數據科學的力量由機器幫助人們做決策成為了可能。

在薩摩耶雲首席科學家王明明看來，雲計算和人工智慧的關系更像是血液與神經系統。他形象地把雲計算比喻為動力單元，把人工智慧比喻為頭腦單元，清或只有當「動力」與「頭腦」充分融合與協調，才會讓決策智能的出現成為可能。而決策智能最大的價值，是可以充分調用數據，並利用機器學習的能力，尋找出潛在的模式、隱匿的風險，幫助各個行業快速而精準地解決商業問題。

六年前，當王明明作為創始團隊成員加入薩摩耶雲時，市場上還尚無決策智能的概念。本著「只用最適合的技術，而不盲目追求新技術」的理念，薩摩耶雲的技術團隊從數據研究起步，圍繞業務的發展不斷推動技術進化，在成為國內領先的智能決策解決方案供應商的道路上馬不停蹄。

從Ascore到K3 決策智能的技術進化路線

作為在商業領域率先運用決策智能為客戶提供解決方案的公司，經過數年的 探索 ，薩摩耶雲所獨創的K3智能策略體系不僅幫助客戶重構了業務流程從而實現了業務增長，同時，也驗證了這一業務體系的可復制性及成長空間。

完成技術進化所堅持的「信仰」是薩摩耶雲技術團隊對「解決問題的信心和執念」。

「AlphaGo如果只能戰勝剛學棋的小朋友，是無法被稱之為革命性的決策智能產品的。」在王明明心中，只有將問題解決得「至少跟人一樣好」才能被稱之為智能。而「跟人一樣好」並不是人類的平均水平而是「頂尖水平」。

因此，行業用戶所感受到的智能決策解決方案帶來的效率與業績提升的背後，是6年五次的技術迭代。

從最早的源自於銀行業的邏輯回歸演算法Ascore來幫助計算信用風險，到純粹用數據來擬合訓練的DNA，再到使用人工介入輔助對各類業務模型進行仿生訓練的Alpha S，彼時，薩摩耶雲的決策智能技術已經達到了業內較為領先的水平。

隨後，K2智能策略體系推出，其在Alpha S的基礎上，可對各個業務模型快速迭代，可以根據客戶需求快速實現對各類模塊的調整。而去年，薩摩耶雲將K2升級為K3，K3擁有強大的「模型池」，可以容納不限數量的模塊以供用橘正升戶隨時調用，充分滿足各行業用戶的智能化決策需求。

一個真正的智能決策解決方案是能夠吃透要解決的業務問題，同時具有產品化能力。其中的任何一點沒有滿足，在薩摩耶雲都不能稱之為真正的決策智能解決方案。

「有些AI公司會去做一些咨詢項目，原因可能就是產品化能力不足，只能通過咨詢的方式『將智能植入到客戶的系統中』；或者是沒有吃透業務，只能通過咨詢的方式，進一步調研和了解業務問題的實質，為產品化做准備。」

擁有真正的智能決策解決方案正是薩摩耶雲核心能力和核心優勢。從最為復雜的金融行業風控研究起步，使得薩摩耶雲的雲計算和人工智慧技術在機器學習訓練、演算法優化等方面具有應對復雜環境的能力以及更加豐富的經驗。

在這一過程中，也涌現出「歐拉」、「獵戶座」、「AMSM」（auto-multiole-samples-mixer）、「3M」（multi-task、multi-modal、multi-evaluation）等多個讓王明明及他的團隊感到自豪的產品和技術。

更高級的、直接產生價值的智能

通常，人們常把人工智慧分為感知智能、分析智能和決策智能。用王明明的話說，從人類發展來看，機器是肢體的延伸，決策智能是大腦的延伸。

新商業學院主編的《數智驅動新增長》一書中這樣描述決策智能：基於自動化和設備的智能化構建大數據分析的能力，使「數據」轉化為「洞察」，進而由洞察產生行動，不僅在技術上提升洞察分析能力，也能夠從組織、管控、能力的角度同步得到提升，真正實現順利運作「感圓老知-洞察-評估-響應」閉環並且能夠循環提升。

相對於其他智能，決策智能是能夠直接產生價值的智能。通過構建一套全新的決策機制，能夠替代傳統的經驗決策，提升效率的同時還能夠「少走彎路」。據Gartner公司測算，到2030年，決策智能將超過所有其他類型的人工智慧活動，佔全球人工智慧衍生商業價值的44%。

但根據技術運用程度的高低，決策智能又被分為四個階段：前決策智能、有限決策智能、完全決策智能、超級決策智能。所處的階段不同，其所構建的商業模式、商業價值也有所差異。

薩摩耶雲與目前市場上的一些數據風控公司不同，它並未經歷過前決策智能階段，公司成立伊始，即處於有限決策智能的階段。公司早期就已然躍過了近似於「計算智能」的階段，而是將人的經驗結合數學模型，將邏輯導入系統，由系統自動化進行分析和判斷，給出決策性建議，並自動予以執行，基本實現智能化判斷與決策。

隨著技術能力的不斷提升，2020年開始，薩摩耶雲已經進入了完全決策智能階段。通過任務式學習、機器學習，達到了「由人直接向機器下達目標指令，機器自動給出答案」的效果，並支持機器自我更新迭代，基本擺脫人的經驗和邏輯，人只需要賦予機器新的樣本、新的學習運算元，由機器自我驅動和學習，並直接做出決策和行動，以K3智能策略體系為代表的部分產品已達到「半人格化」屬性，在客戶中也取得了良好的使用效果與口碑。目前市場上鮮有能與薩摩耶雲一較高下的競爭對手。

獲得驗證的商業模式

一個技術負責人的最大欣慰是看到自己所堅信的技術能夠創造出商業價值。王明明是其中的幸運兒。「我們的產品模式選擇SaaS、aPaaS模式，從商業上、財務上都證明了我們是正確的。」

薩摩耶雲對智能決策科學的 探索 和運用，並非停留在實驗室階段。其智能決策兼顧科研創新與應用創新，在理論研究的基礎上，將決策智能 科技 在業務實踐中廣泛使用，並給公司帶來了規模化的客戶、收入和盈利。

據介紹，薩摩耶雲以雲原生數字 科技 為依託，融合機器學習及深度學習等前沿AI技術，從雲端提供決策智能服務，讓人工智慧與SaaS服務實現高度的融合，從而實現通過機器來替代大腦的判斷和決策過程，為企業帶來數字化、智能化、生態化等多個創新優勢。

通過決策智能科學體系以及圍繞該體系的一系列具體技術和產品，幫助企業改變過去依靠「經驗驅動」的習慣，轉而以「智能驅動」來實現快速的、低成本的規模化擴張，進而獲得高效創新的商業增長機會。

薩摩耶雲綜合運用前沿技術打造了「商家對商家對顧客」（B2B2C）模式，以幫助客戶建立一個完整的價值鏈閉環生態系統，該閉環系統包括客群生成、流量引導、重復購買、增值服務等全方位內容。針對不同的業務場景需求，薩摩耶雲為客戶提供了「決策智能+雲服務」的細分服務內容，目前已經形成了金融雲解決方案、產業雲解決方案、信用雲解決方案等三大具體解決方案。

「各類機構要面對的風險很多，薩摩耶雲提供的解決方案能夠在大數據基礎上通過決策智能更精準地判別風險，解決風險收益匹配的問題。」

據王明明介紹，薩摩耶雲主要是從對抗、社區、環境、穩定四大方向（即：ACES智能決策框架）進行 探索 ，打通智能獲客、智能風控等問題，幫助合作機構在承受最低風險情況下，獲取更高的收益。

數據最能說明問題。目前，薩摩耶雲的相關業務已涉及政府監管、手機製造、電信運營、線下商超等多個領域，「數智薩摩雲平台」已與7370萬家小微商戶及客戶、50家金融機構、530家不同行業的企業、1470家互聯網平台及70家數據供應商展開了深度合作。

決策智能的未來之路

未來的決策智能是什麼樣子的？會是超級決策智能所描繪的機器具有了「完全人格化屬性」嗎？那或許是一種現在聽上去比較科幻的場景：一個人走在路上，周圍的一切都在隨著他變動，隨時做好為他提供服務的准備，而這些服務全都由一個「大腦」所控制。

王明明認為，決策無處不在，因此決策智能的發展就如同機械化代替純手工、 汽車 代替馬車、手機代替電腦一樣，會因為效率的提升而不斷進步。「決策智能未來將會非常普遍、無處不在且無感的存在，就像現在各種互聯網應用，人們已經習慣於它的便捷。我們人工智慧團隊在做的，就是將決策智能應用在需要提效的地方」。

但他也表示不需要神化決策智能，因為它離「無所不能」還非常遠。一方面，決策智能是有局限的，需要大量的 歷史 數據樣本，只能處理可以被數字化的決策，而不能理解很多主觀的價值判斷。此外，決策智能只能在給定的題目中求解，它無法跳出題目，就像AlphaGo無法做飯、理發，甚至不能告訴你是否應該帶雨傘。

「圍棋AI也還在不斷迭代，每次圍棋機器人大賽，總會有新AI戰勝舊AI，這就證明即便是AI，離圍棋上帝也還很遠，他只是超越了人類，離圍棋上帝更近一些。」

作為主攻決策智能賽道的 科技 公司，事實上，薩摩耶雲對於技術的發展規劃有著非常明確的目標。王明明透露，未來3-5年，在技術上力爭更加精細，利用更多樣本，研究和提升演算法，將原有問題解決的更好；另外，提升技術應用的廣泛性，將已有的「智能」放進更多的問題中應用，加強智能泛化應用的能力。

他同時坦言非常喜歡AlphaGo，希望有朝一日可以做出屬於薩摩耶雲的「AlphaGo」，用來解決各個領域的商業問題。

Ⅳ 從實驗室走向生產線 3D列印的未來就是汽車輕量化的未來

盡管3D列印汽車已經有了顯著的發展，但要進入量產時代可能還需要一點時間。大多數3D列印汽車項目要麼是原型車，要麼是3D列印汽車零件。而且盡管在優化、設計和可持續發展方面取得了相當大的進展，但3D列印技術仍然無法列印出整輛汽車。

據悉，首批YOYO新能源汽車將於今年12月底交付，在歐洲的預訂已經超過34000台YOYO新能源汽車，XEV將是中國最大新能源汽車出口公司，未來幾年也將拓展國內市場。不知道重550公斤的3D列印汽車，大家會買嗎？

百姓評車

使用3D列印技術，可以更好地滿足車企的需求。在競爭激烈的汽車製造行業，已經有越來越多的製造商採用3D列印技術用於大批量生產前低成本的測試產品和製造定製化的配件。雖然現今階段主流的3D列印技術只停留在樣品生產階段，還不能進入大規模生產環節。但僅僅在樣品試制階段，就已經為企業節省了不少成本及時間。相信在未來，3D列印勢必會給造車行業帶來重大突破，類似YOYO這樣的量產型3D列印新能源車將越來越普遍的出現購車清單之中。

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