工业怎么从实验室走向市场

Ⅰ 化学药物从实验室开发到工业生产一般要经过哪些主要过程和阶段

1、 新药研发的探索阶段：实验室研究

该阶段会采用反复分馏、多次重结晶、各种层析技术等一切分离纯化手段，来制备少量的样品供药理筛选，很明显这样的合成方法与工业生产的差距很大。实验室研究阶段在化学药研发流程中比较重要，这阶段的主要任务有：

（1）了解合成路线是否存在知识产权问题、生产成本能否接受；

（2）合理设计化合物尽快完成该化合物的合成；

（3）采取各种手段，确证化合物的化学结构；

（4）测定化合物的主要物理参数；

（5）对化合物的合成方法不作过多的研究，只需要了解化合物的一般性质。

2、小量试制阶段

新药苗头确定后，要进行小试研究，小试阶段的主要任务是对实验室原有的合成路线和方法进行全面、系统的改革，在改革的基础上通过实验室批量合成、积累数据，提出一条基本适合中试生产的合成工艺路线。

为了研究确定一条最佳的合成工艺路线需要做到：

（1）通过小试研究改掉实验室的那些不符合工业生产的合成步骤和方法；

（2）在小试阶段需要探明用工业级原料和溶剂对反应有无干扰，对产品的郑手产率和质量有无影响；通过小试研究找出适合于用工业级原料生产的最佳反应条件和处理方法，达到价廉、优质和高产；

（3）通过小试找出原料和溶剂的回收套用方法，降低生产成本；

（4）通过小试研究尽量去掉有毒物质和有害气体参与的合成反应，选择工艺路线时要考虑三废问题。

3、 中试销陆生产阶段

根据小试实验研究工业化可行的方案，进一步研究在一定规模的装置中各步化学反应条件的变化规律，并解决实验室所不能解决或发现的问题，为工业化生产提供设计依据。

原料药中试生产也是原料药小试生产的扩大，中试生产的主要任务有以下几点：

（1）验证小试工艺路线是否符合工业化生产条件

考核小试提供的合成工艺路线，在工艺条件、设备、原材料等方面是否有特殊要求，是否适合于工业生产。一个合格的工艺应当能够稳定、连续地生产出符合质量要求的产品。

（2）验证小试工艺路线的经济性

验证小试提供的合成工艺路线，是否成熟、合理，主要经济技术指标是否接近生产要求；

在放大中试研究过程中，进一步考核和完善工艺路线，对每一反应步骤和单元操作，均应取得基本稳定的数据。

（3）原料药、中间体和产品的质量控制

根据中试研究的结果制订中间体和成品的质量标准，以及分析鉴定方法。

（4）确定中试工艺参数

制备中间体及成品的批次一般不少于3-5批，以便积累数据，完善中试生产资料，为正式生产提供数据。工艺数据的积累至少具有两方面的意义：一方面有助于判断工艺的可行性、稳定性与产品质量的重现性之间的联系，另一方面有助于过程控制方法和终点检验标准的建立。

（5）进行生产成本的核算

根据原材料、动力消耗和工时等，初步进行经济技术指标的核算，提出生产成本，为正式生产提供最佳物料量和物料消耗。

（6）回收和套用试剂，并处理三废

对各步物料进行步规划，提出回收套用和三废处理的措施。

（7）建立中试工艺规程

提出整个合成路线的工艺流程，各个单元操作的工艺规程，安全操作要求及制度。

中试平台是药品产业化的孵化器，在科研和生产之间起着纽带的作用，与药品生产企业有着密不可分的关联。中试平台实施GMP管理，为产业化提供了完善的产品标准和工艺规程，解决了规模生产的关键技术，对于中试平台规划化管理、促进产品的可生产性、提高产品转化率、保证产品质量等方面都有着非常重要的意义。

4、工业化生产阶段

原料药的工业化生产，其重要的目的主要有两个，一是用于相应的制剂生产，二是以原料药及化工原料的形式进行国内外销售。在将工艺由实验室转向工厂、将样品转化成产品的过程中，最关键的阶段无外乎路线优化阶段，这是成功转亏丛顷向生产的基石。

Ⅱ 研究的新药是如何从实验室走向市场的

研究的新药是如何从实验室走向市场的？这需要经过一个相对漫长的过程，我们以这次疫情的针对药为例。

当上述一切都准备就绪后，就可以提交药物申请了，也就从实验室迈出了走向市场的关键性一步。实际上，就算已经提交申请到最终走向市场，临床试验也时刻不能停止，要做好充分准备，确保万无一失。药物和其他产品不同，牵扯巨大，人命关天，不是单纯的利益就可以概括的。而且药物研究中时间金钱都投入巨大，不可估量。

Ⅲ 一种新产品从实验室到正式走向市场需要经历什么样的步骤

按照产品的不同可能步骤也有些不同，不过大体的步骤是：
前提，不要涉及专利问题，一定要确定自己产品没有侵犯他人专利。
1，市场评估调研，就是调查你的新产品对消费者还有什么不足。
2，试用阶段，就是寻找试用人群来进一步确定你的产品。
3，销售商，合作伙伴。需要速度找到销售点，分散你的销售网。
4，宣传广告，按照你的投资而定，宣传力度越大，后期收益越大。
5，售后服务，售后归纳等等。
一个成功的产品，基本就是在用实用价值的情况下，靠宣传大力销售。

Ⅳ 决策智能：从数字化实验室走向现实商业价值

当AlphaGo在与人类的对弈中布下第一手棋，决策智能的时代便按下了不可逆转的启动键。

近年来，决策科学从一个新兴学科一跃成为业内发展最快、应用最广泛的领域。随着云计算和人工智能快速发展，运用数据科学的力量由机器帮助人们做决策成为了可能。

在萨摩耶云首席科学家王明明看来，云计算和人工智能的关系更像是血液与神经系统。他形象地把云计算比喻为动力单元，把人工智能比喻为头脑单元，清或只有当“动力”与“头脑”充分融合与协调，才会让决策智能的出现成为可能。而决策智能最大的价值，是可以充分调用数据，并利用机器学习的能力，寻找出潜在的模式、隐匿的风险，帮助各个行业快速而精准地解决商业问题。

六年前，当王明明作为创始团队成员加入萨摩耶云时，市场上还尚无决策智能的概念。本着“只用最适合的技术，而不盲目追求新技术”的理念，萨摩耶云的技术团队从数据研究起步，围绕业务的发展不断推动技术进化，在成为国内领先的智能决策解决方案供应商的道路上马不停蹄。

从Ascore到K3 决策智能的技术进化路线

作为在商业领域率先运用决策智能为客户提供解决方案的公司，经过数年的 探索 ，萨摩耶云所独创的K3智能策略体系不仅帮助客户重构了业务流程从而实现了业务增长，同时，也验证了这一业务体系的可复制性及成长空间。

完成技术进化所坚持的“信仰”是萨摩耶云技术团队对“解决问题的信心和执念”。

“AlphaGo如果只能战胜刚学棋的小朋友，是无法被称之为革命性的决策智能产品的。”在王明明心中，只有将问题解决得“至少跟人一样好”才能被称之为智能。而“跟人一样好”并不是人类的平均水平而是“顶尖水平”。

因此，行业用户所感受到的智能决策解决方案带来的效率与业绩提升的背后，是6年五次的技术迭代。

从最早的源自于银行业的逻辑回归算法Ascore来帮助计算信用风险，到纯粹用数据来拟合训练的DNA，再到使用人工介入辅助对各类业务模型进行仿生训练的Alpha S，彼时，萨摩耶云的决策智能技术已经达到了业内较为领先的水平。

随后，K2智能策略体系推出，其在Alpha S的基础上，可对各个业务模型快速迭代，可以根据客户需求快速实现对各类模块的调整。而去年，萨摩耶云将K2升级为K3，K3拥有强大的“模型池”，可以容纳不限数量的模块以供用橘正升户随时调用，充分满足各行业用户的智能化决策需求。

一个真正的智能决策解决方案是能够吃透要解决的业务问题，同时具有产品化能力。其中的任何一点没有满足，在萨摩耶云都不能称之为真正的决策智能解决方案。

“有些AI公司会去做一些咨询项目，原因可能就是产品化能力不足，只能通过咨询的方式‘将智能植入到客户的系统中’；或者是没有吃透业务，只能通过咨询的方式，进一步调研和了解业务问题的实质，为产品化做准备。”

拥有真正的智能决策解决方案正是萨摩耶云核心能力和核心优势。从最为复杂的金融行业风控研究起步，使得萨摩耶云的云计算和人工智能技术在机器学习训练、算法优化等方面具有应对复杂环境的能力以及更加丰富的经验。

在这一过程中，也涌现出“欧拉”、“猎户座”、“AMSM”（auto-multiole-samples-mixer）、“3M”（multi-task、multi-modal、multi-evaluation）等多个让王明明及他的团队感到自豪的产品和技术。

更高级的、直接产生价值的智能

通常，人们常把人工智能分为感知智能、分析智能和决策智能。用王明明的话说，从人类发展来看，机器是肢体的延伸，决策智能是大脑的延伸。

新商业学院主编的《数智驱动新增长》一书中这样描述决策智能：基于自动化和设备的智能化构建大数据分析的能力，使“数据”转化为“洞察”，进而由洞察产生行动，不仅在技术上提升洞察分析能力，也能够从组织、管控、能力的角度同步得到提升，真正实现顺利运作“感圆老知-洞察-评估-响应”闭环并且能够循环提升。

相对于其他智能，决策智能是能够直接产生价值的智能。通过构建一套全新的决策机制，能够替代传统的经验决策，提升效率的同时还能够“少走弯路”。据Gartner公司测算，到2030年，决策智能将超过所有其他类型的人工智能活动，占全球人工智能衍生商业价值的44%。

但根据技术运用程度的高低，决策智能又被分为四个阶段：前决策智能、有限决策智能、完全决策智能、超级决策智能。所处的阶段不同，其所构建的商业模式、商业价值也有所差异。

萨摩耶云与目前市场上的一些数据风控公司不同，它并未经历过前决策智能阶段，公司成立伊始，即处于有限决策智能的阶段。公司早期就已然跃过了近似于“计算智能”的阶段，而是将人的经验结合数学模型，将逻辑导入系统，由系统自动化进行分析和判断，给出决策性建议，并自动予以执行，基本实现智能化判断与决策。

随着技术能力的不断提升，2020年开始，萨摩耶云已经进入了完全决策智能阶段。通过任务式学习、机器学习，达到了“由人直接向机器下达目标指令，机器自动给出答案”的效果，并支持机器自我更新迭代，基本摆脱人的经验和逻辑，人只需要赋予机器新的样本、新的学习算子，由机器自我驱动和学习，并直接做出决策和行动，以K3智能策略体系为代表的部分产品已达到“半人格化”属性，在客户中也取得了良好的使用效果与口碑。目前市场上鲜有能与萨摩耶云一较高下的竞争对手。

获得验证的商业模式

一个技术负责人的最大欣慰是看到自己所坚信的技术能够创造出商业价值。王明明是其中的幸运儿。“我们的产品模式选择SaaS、aPaaS模式，从商业上、财务上都证明了我们是正确的。”

萨摩耶云对智能决策科学的 探索 和运用，并非停留在实验室阶段。其智能决策兼顾科研创新与应用创新，在理论研究的基础上，将决策智能 科技 在业务实践中广泛使用，并给公司带来了规模化的客户、收入和盈利。

据介绍，萨摩耶云以云原生数字 科技 为依托，融合机器学习及深度学习等前沿AI技术，从云端提供决策智能服务，让人工智能与SaaS服务实现高度的融合，从而实现通过机器来替代大脑的判断和决策过程，为企业带来数字化、智能化、生态化等多个创新优势。

通过决策智能科学体系以及围绕该体系的一系列具体技术和产品，帮助企业改变过去依靠“经验驱动”的习惯，转而以“智能驱动”来实现快速的、低成本的规模化扩张，进而获得高效创新的商业增长机会。

萨摩耶云综合运用前沿技术打造了“商家对商家对顾客”（B2B2C）模式，以帮助客户建立一个完整的价值链闭环生态系统，该闭环系统包括客群生成、流量引导、重复购买、增值服务等全方位内容。针对不同的业务场景需求，萨摩耶云为客户提供了“决策智能+云服务”的细分服务内容，目前已经形成了金融云解决方案、产业云解决方案、信用云解决方案等三大具体解决方案。

“各类机构要面对的风险很多，萨摩耶云提供的解决方案能够在大数据基础上通过决策智能更精准地判别风险，解决风险收益匹配的问题。”

据王明明介绍，萨摩耶云主要是从对抗、社区、环境、稳定四大方向（即：ACES智能决策框架）进行 探索 ，打通智能获客、智能风控等问题，帮助合作机构在承受最低风险情况下，获取更高的收益。

数据最能说明问题。目前，萨摩耶云的相关业务已涉及政府监管、手机制造、电信运营、线下商超等多个领域，“数智萨摩云平台”已与7370万家小微商户及客户、50家金融机构、530家不同行业的企业、1470家互联网平台及70家数据供应商展开了深度合作。

决策智能的未来之路

未来的决策智能是什么样子的？会是超级决策智能所描绘的机器具有了“完全人格化属性”吗？那或许是一种现在听上去比较科幻的场景：一个人走在路上，周围的一切都在随着他变动，随时做好为他提供服务的准备，而这些服务全都由一个“大脑”所控制。

王明明认为，决策无处不在，因此决策智能的发展就如同机械化代替纯手工、 汽车 代替马车、手机代替电脑一样，会因为效率的提升而不断进步。“决策智能未来将会非常普遍、无处不在且无感的存在，就像现在各种互联网应用，人们已经习惯于它的便捷。我们人工智能团队在做的，就是将决策智能应用在需要提效的地方”。

但他也表示不需要神化决策智能，因为它离“无所不能”还非常远。一方面，决策智能是有局限的，需要大量的 历史 数据样本，只能处理可以被数字化的决策，而不能理解很多主观的价值判断。此外，决策智能只能在给定的题目中求解，它无法跳出题目，就像AlphaGo无法做饭、理发，甚至不能告诉你是否应该带雨伞。

“围棋AI也还在不断迭代，每次围棋机器人大赛，总会有新AI战胜旧AI，这就证明即便是AI，离围棋上帝也还很远，他只是超越了人类，离围棋上帝更近一些。”

作为主攻决策智能赛道的 科技 公司，事实上，萨摩耶云对于技术的发展规划有着非常明确的目标。王明明透露，未来3-5年，在技术上力争更加精细，利用更多样本，研究和提升算法，将原有问题解决的更好；另外，提升技术应用的广泛性，将已有的“智能”放进更多的问题中应用，加强智能泛化应用的能力。

他同时坦言非常喜欢AlphaGo，希望有朝一日可以做出属于萨摩耶云的“AlphaGo”，用来解决各个领域的商业问题。

Ⅳ 从实验室走向生产线 3D打印的未来就是汽车轻量化的未来

尽管3D打印汽车已经有了显着的发展，但要进入量产时代可能还需要一点时间。大多数3D打印汽车项目要么是原型车，要么是3D打印汽车零件。而且尽管在优化、设计和可持续发展方面取得了相当大的进展，但3D打印技术仍然无法打印出整辆汽车。

据悉，首批YOYO新能源汽车将于今年12月底交付，在欧洲的预订已经超过34000台YOYO新能源汽车，XEV将是中国最大新能源汽车出口公司，未来几年也将拓展国内市场。不知道重550公斤的3D打印汽车，大家会买吗？

百姓评车

使用3D打印技术，可以更好地满足车企的需求。在竞争激烈的汽车制造行业，已经有越来越多的制造商采用3D打印技术用于大批量生产前低成本的测试产品和制造定制化的配件。虽然现今阶段主流的3D打印技术只停留在样品生产阶段，还不能进入大规模生产环节。但仅仅在样品试制阶段，就已经为企业节省了不少成本及时间。相信在未来，3D打印势必会给造车行业带来重大突破，类似YOYO这样的量产型3D打印新能源车将越来越普遍的出现购车清单之中。

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