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　　中国制药行业正处在从传统制造向智能制造转型的变革期ღ★★，本文在对行业发展背景进行深入分析的基础上ღ★★，分别阐述化学药ღ★★、生物药ღ★★、中药的智能化升级关注点和差异化转型路径ღ★★，并全面介绍了所涉及的关键技术体系ღ★★，针对推进进程中的障碍与挑战提出破局思路ღ★★，对未来发展趋势进行展望不朽情缘官方网站ღ★★。

　　在医药工业加速推进数智化转型的战略背景下ღ★★，制药行业正在经历从传统制造模式向智能制造模式的深度转型ღ★★，这既是医药产业高质量发展的内在要求ღ★★，也是制药企业构筑未来核心竞争优势的战略支点ღ★★。

　　中国制药行业智能化发展的背景ღ★★，可以从全球发展趋势ღ★★、国家政策推动ღ★★、市场需求ღ★★、行业痛点ღ★★、技术迭代五个维度综合分析ღ★★：

　　（1）国家级顶层设计同步聚焦医药ღ★★。如在美国“先进制造业国家战略计划”ღ★★、德国“工业4.0”ღ★★、日本“科技工业联盟”ღ★★、英国“工业2050战略”及中国提出的“中国制造2025”中ღ★★，均将医药制造列为优先突破领域ღ★★。

　　（2）监管法规率先给出量化路线图ღ★★。美国食品药品监督管理局（FDA）的“数字健康技术行动计划”明确要求2030年前70%制药企业完成数字化改造ღ★★；欧盟的《医药战略》则提出端到端智能供应链与AI药物审评框架ღ★★，法规牵引效应显著ღ★★。

　　（3）技术融合进入指数加速区间ღ★★。CRISPR＋AI正把个性化药物开发周期压缩到“30天级”ღ★★；Moderna mRNA疫苗智能产线已将传统生产周期缩短至30天以内ღ★★。西门子工业大数据显示ღ★★，全球制药设备智能化率已从2020年28%跃升至2025年61%ღ★★。

　　普惠式创新补贴面向全行业提供三类奖励ღ★★：创新平台与资质资格补贴ღ★★，工厂ღ★★、车间ღ★★、产线改造补贴ღ★★，一类新药ღ★★、临床试验及中成药大品种二次开发补贴ღ★★，奖励金额或等级不定ღ★★。

　　从实际补贴情况来看ღ★★，专项补贴大致可覆盖智能化改造成本的30%ღ★★。初步估计ღ★★，2024年整个制药行业合计获得财税支持已超过200亿元ღ★★。

　　自2024年起ღ★★，政府针对政策补贴推出低利率贷款补贴政策ღ★★，涉及超长期国债ღ★★、项目间贷款等ღ★★。例如ღ★★，力诺集团的14个智能工厂建设项目中ღ★★，多个项目成功申请到国家超长期国债及项目专项补贴政策ღ★★。

　　一是生产端合规门槛持续提升ღ★★。国家药监局持续推进仿制药一致性评价ღ★★，并同步提高《药品生产质量管理规范》（GMP）技术要求ღ★★。2020版《中国药典》首次将连续制造（CM）纳入指导原则ღ★★，明确鼓励企业采用连续工艺及在线监测手段ღ★★，以保证质量均一性和可追溯性ღ★★，实质上为智能化改造提供了法规依据ღ★★。

　　二是流通与储运环节监管同步收紧ღ★★。新版《药品经营质量管理规范》（GSP）对冷链ღ★★、温控ღ★★、追溯体系提出更高要求ღ★★，国家药监局在2023年《药品现代物流规范化建设的指导意见（征求意见稿）》中进一步提出“全过程数据可追溯ღ★★、关键操作实时监控”的硬性指标ღ★★，推动企业部署WMSღ★★、TMS及IoT传感系统网络红人扒皮ღ★★，实现流通环节的数字化ღ★★、智能化升级ღ★★。

　　人口结构的深度老龄化正把医药市场推向“精准化与效率”拐点ღ★★。2025年中国65岁以上人群已达16.3%ღ★★，伴随高血压ღ★★、糖尿病等慢病长期用药需求激增ღ★★，柔性化ღ★★、小批量的智能化产线（例如降压药的个性化剂量分装系统）已从可选项变为刚需ღ★★。

　　与此同时ღ★★，患者对药品“可追溯ღ★★、可负担”的双重诉求同步抬升ღ★★。一方面ღ★★，用药安全意识增强ღ★★，使区块链在流通环节的渗透率预计2025年升至45%ღ★★；另一方面ღ★★，价格敏感度提高ღ★★，迫使企业在保证疗效与安全的前提下ღ★★，系统性压缩成本ღ★★。

　　需求侧的升级与供给侧的全球化竞争形成闭环ღ★★。麦肯锡最新测算显示ღ★★，创新药研发回报率已跌至1.5%ღ★★，传统“十年十亿美金”模式难以为继ღ★★。以 AlphaFold2为代表的AI辅助设计平台ღ★★，可将靶点筛选时间缩短约七成ღ★★，国内头部CRO（合同研究组织）已大规模部署AI研发管线ღ★★，以应对全球竞赛下的成本与速度压力ღ★★。

　　（1）传统模式瓶颈凸显ღ★★。一方面ღ★★，原料药生产环节能耗高企ღ★★，占据着生产成本的相当比例ღ★★，这不仅增加了企业的运营成本ღ★★，也与当下绿色环保ღ★★、可持续发展的理念相悖ღ★★；另一方面ღ★★，随着环保标准提高和人才市场变化ღ★★，企业在环保治理和人才引进方面的成本也呈现出不可逆的上升趋势ღ★★，进一步压缩了利润空间ღ★★。

　　（2）医改政策带来集采压价ღ★★。医改政策的推进ღ★★，尤其是药品集中采购政策的实施ღ★★，给制药企业带来了ღ★★、前所未有的价格压力ღ★★。集采的“价格绞杀”效应显著ღ★★，药品价格大幅下降ღ★★，企业的利润空间被严重压缩ღ★★。即便中标企业能够获得一定市场份额ღ★★，但实际销量的增长往往难以弥补因价格下降带来的利润损失ღ★★，“以销量换价格”的策略在现实中逐渐失效ღ★★，企业面临着生存与发展的严峻挑战ღ★★。

　　（3）仿制药一致性评价的成本沉没ღ★★。从研发投入来看不朽情缘官网ღ★★，企业需要投入大量的人力ღ★★、物力和财力进行研究和试验网络红人扒皮不朽情缘官网ღ★★，以确保产品能够通过评价ღ★★。而且ღ★★，通过评价的品种仍需参与集采竞价ღ★★，市场回报却不断递减ღ★★，这使得企业前期投入的成本难以得到有效回收ღ★★，形成了成本沉没的困境ღ★★。此外ღ★★，创新药的研发回报周期也在不断延长ღ★★，与欧美地区相比ღ★★，我国创新药从临床到商业化平均需要更长时间ღ★★，这无疑增加了企业的资金压力和风险ღ★★。

　　（4）国际化竞争压力ღ★★。欧美市场对药品质量和生产规范有着严格的要求ღ★★，中国药企在该市场面临着较高比例的GMP警告信ღ★★，这严重影响了企业的国际形象和市场竞争力ღ★★。数字化质量管理系统（QMS）等先进技术成为企业出口的刚需网络红人扒皮ღ★★，但企业在这方面的投入和转型也面临着诸多困难和挑战ღ★★。

　　以上因素均造成药企利润空间的压缩ღ★★，为应对挑战ღ★★，企业需依靠精益化ღ★★、自动化ღ★★、数字化与智能化手段提升运营效率ღ★★、降低制造成本ღ★★；同时ღ★★，通过捕捉政策红利ღ★★、利用AI辅助研发等方式降低产品研发成本ღ★★，并通过供应链垂直整合优化生产制造与物流成本ღ★★，借力全球化布局ღ★★，多措并举提高企业经营效益ღ★★。

　　麦肯锡公司最新发布的《融合生态 拥抱智能ღ★★：2030中国智能制造及自动化行业展望》报告中指出ღ★★，伴随工业4.0的蓬勃发展和生成式AI领域的技术颠覆ღ★★，全球智能制造和工业自动化行业变革提速ღ★★。

　　目前物联网ღ★★、AIღ★★、大数据ღ★★、区块链ღ★★、5Gღ★★、边缘计算等技术在药品流通环节加速应用ღ★★，提升实时监控ღ★★、预测与决策能力ღ★★；智能仓储ღ★★、自动分拣ღ★★、冷链监控ღ★★、智能调度系统不断成熟ღ★★，推动制药物流自动化与智能化ღ★★；医药电商ღ★★、智慧药房ღ★★、互联网医院等新业态兴起ღ★★，倒逼传统制药企业向数智化ღ★★、平台化转型ღ★★；智能化手段有助于实现从生产源头到患者终端的全过程管控ღ★★，确保药品安全可控ღ★★。此外网络红人扒皮ღ★★，医疗大数据与生成式AI将加速靶点发现ღ★★、分子设计及临床试验优化ღ★★。

　　药品生产主要分为三大类ღ★★：一是化学药ღ★★，包括化学原料药ღ★★、化学制剂ღ★★；二是生物药ღ★★，包括疫苗ღ★★、血液制品ღ★★、单克隆抗体ღ★★、重组蛋白ღ★★、诊断试剂等ღ★★；三是中药ღ★★，包括中药材ღ★★、中药饮片ღ★★、中成药ღ★★，以及按注册要求细分出的中药创新药ღ★★、改良型新药等现代类别ღ★★。

　　化学制药企业受制于高能耗（原料药成本占比达40%）与环保压力ღ★★，其智能化升级的核心痛点在于连续制造转型与绿色生产ღ★★，具体实现路径包括ღ★★：

　　工艺革新——批生产向连续制造转型ღ★★：通过推动连续流反应技术取代批生产模式ღ★★，构建关键质量属性（CQA）与工艺参数（CPP）的智能模型ღ★★，实现闭环实时监控ღ★★。

　　设备升级——建设智能化生产线ღ★★：应用DCS（分布式控制系统）与SCADA实现全流程自动控制ღ★★；推行智能包装线ღ★★、自动化无人仓储物流系统ღ★★。

　　数据驱动——质量与合规管理ღ★★：建立全过程数据采集与分析平台网络红人扒皮ღ★★，实现从研发到制剂的全生命周期管理ღ★★；引入AI质量预测模型ღ★★，提高放行效率ღ★★。

　　生物药领域的生产工艺复杂ღ★★、质量控制节点密集ღ★★，且国际竞争激烈ღ★★，智能化聚焦于全链条数字化与柔性生产协同ღ★★。具体实现路径包括ღ★★：

　　生产端ღ★★：以连续生物工艺（CBPT）替代传统批次生产ღ★★，依托国产化设备降低投资成本30%ღ★★，并通过数字孪生实时监控细胞培养状态ღ★★，实现自动采样与反馈控制ღ★★。

　　质控端ღ★★：建立符合GxP规范的数字化质量管理系统ღ★★，集成过程分析技术（PAT）和数字孪生优化工艺ღ★★，强化电子记录系统以满足FDA/EMA的审计追溯要求ღ★★。

　　中成药企业因原料成分复杂ღ★★、炮制经验依赖性强及标准化程度低ღ★★，智能化重在传统工艺的数字化赋能ღ★★。具体实现路径包括ღ★★：

　　生产端ღ★★：生产工艺标准化与智能提取ღ★★，推动中药智能提取浓缩系统建设ღ★★，利用传感器和AI实现过程控制ღ★★；建设符合中药特色的工艺数据库和工艺优化平台ღ★★。

　　智能检测与质量控制ღ★★：引入近红外（NIR）快速检测技术ღ★★，建立多成分质量评价体系ღ★★；依托真实世界研究（RWS）强化循证医学验证ღ★★，突破国际化瓶颈ღ★★。

　　人工智能技术通过模拟人类认知能力ღ★★，在药物研发ღ★★、生产优化ღ★★、质量管控等核心环节实现突破ღ★★。机器学习特别是深度学习算法ღ★★，能够从海量生物医药数据中挖掘规律ღ★★：在药物发现阶段实现分子活性预测与虚拟筛选ღ★★；在生产环节通过实时数据分析构建工艺参数优化模型ღ★★；在质量管控中建立智能预警系统ღ★★，实现质量偏差的自动溯源ღ★★。AI驱动的预测模型正深度嵌入供应链管理ღ★★，显著提升库存周转与需求响应的精准性ღ★★。

　　工业物联网（IIoT）构建了全域感知网络ღ★★，实现设备状态ღ★★、环境参数ღ★★、物料流转的实时监控ღ★★。5G技术支撑下的毫秒级响应为设备预测性维护提供技术基础ღ★★，典型应用包括冻干机故障预警系统等ღ★★。数字孪生技术则通过构建虚拟映射模型ღ★★，实现从工厂设计仿真到生产工艺优化的全生命周期管理ღ★★。其演进路径涵盖从静态模拟（L0）到虚实交互决策（L5）ღ★★，在厂房布局优化ღ★★、风险预判等领域发挥关键作用ღ★★。

　　制造执行系统（MES）作为核心中枢ღ★★，实现生产任务调度ღ★★、电子批记录管理及全流程追溯ღ★★，确保GMP合规性ღ★★。智能物流系统（WMS/TMS）通过自动化立体库ღ★★、AGV智能搬运ღ★★、多温区精准控温等技术ღ★★，构建高效合规的药品流通体系ღ★★。其核心价值在于实现仓储作业自动化ღ★★、运输路径优化及终端智能补货的闭环管理ღ★★，尤其保障冷链药品的全程可追溯ღ★★。

　　智能物流——多态协同的物流体系（综合应用多种自动化转运方案ღ★★，实现各生产流程无缝衔接ღ★★，提效降本）

　　云计算平台为制药企业提供弹性算力支撑ღ★★，显著降低中小型企业数字化门槛ღ★★，实现跨区域业务协同ღ★★。数据中台则构建统一的数据治理体系ღ★★，通过全生命周期数据整合与实时分析ღ★★，驱动管理决策智能化ღ★★。二者共同构成企业级数据资产化的技术基座ღ★★。

　　边缘计算在设备侧实现数据即时处理ღ★★，保障冷链运输监控ღ★★、产线控制等场景的实时性与可靠性ღ★★，有效应对网络中断风险ღ★★。区块链技术建立不可篡改的追溯链条ღ★★，在疫苗等特殊药品流通中构建多方信任机制ღ★★，为防伪防窜货提供技术保障ღ★★。

　　连续制造（CM）技术颠覆传统批次生产模式ღ★★，生物药连续灌流系统可提升产能3～5倍ღ★★，化药微通道反应器实现传质效率百倍提升ღ★★。过程分析技术（PAT）通过拉曼光谱在线监测ღ★★、机器视觉质检等手段ღ★★，实现生产过程的实时质量管控ღ★★，误差率可控制在0.5%以内ღ★★。

　　工业机器人实现分拣ღ★★、搬运ღ★★、灌装等工序的无人化操作ღ★★，AGV系统优化厂内物流效率ღ★★。实验室自动化机器人则大幅提升检测通量与精度ღ★★，液体工作站使检测效率提升20倍ღ★★。机器人流程自动化（RPA）在文档管理领域实现突破ღ★★，GMP记录生成效率提升80%ღ★★，显著降低合规成本ღ★★。

　　65%的中小企业决策层对数智化转型战略认知有限ღ★★，将其视为IT部门职责ღ★★，对技术深层价值理解有偏差ღ★★，且因长期依赖传统路径ღ★★、缺乏标杆借鉴ღ★★，转型方向不明ღ★★、规划缺失mg不朽情缘游戏试玩ღ★★。

　　智能产线年ღ★★，短期难见经济效益ღ★★；企业资金有限ღ★★，更倾向投入能快速获利项目ღ★★，忽视数智化对长期竞争力的提升ღ★★，转型动力不足不朽情缘官网ღ★★。

　　企业缺乏整体战略规划ღ★★，项目实施零散ღ★★，重技术部署轻流程再造与组织协同ღ★★；技术选型问题多ღ★★，73%企业存在“系统孤岛”ღ★★，82%的工业软件依赖进口ღ★★，且缺乏转型实施方法论ღ★★，转型效果不佳ღ★★。

　　传统业务骨干（平均年龄46岁）新技术接受应用能力弱ღ★★，数字化团队（平均年龄31岁）对制药传统工艺理解不足ღ★★，复合型人才匮乏ღ★★，影响转型推进ღ★★。

　　（1）认知与组织协同破冰ღ★★。认知是数智化转型的先导ღ★★。制药企业需将其作为“一把手工程”ღ★★，高层率先垂范ღ★★，通过标杆学习拓宽视野ღ★★，将转型价值以直观数据和案例呈现ღ★★，强化全员“数字领导力”ღ★★。同时ღ★★，制定全面人才战略ღ★★，培养从领军到技能四个层级的专业人才ღ★★；实施人才重置计划ღ★★，与高校定向培养“业务+IT”复合人才ღ★★；设立专门机构或职位统筹转型工作ღ★★，推行“人机协作”培训ღ★★，提升一线员工对系统改造的认同与参与度ღ★★，打破传统思维惯性ღ★★，提升跨部门协作效率ღ★★。

　　（2）资源与技术融合创新ღ★★。在资源投入上ღ★★，采用轻资产启动模式ღ★★，借助云化服务降低初期成本ღ★★，积极申请专项政策资金减轻压力ღ★★，加强生态协同融入产业互联网平台ღ★★。依据企业实际ღ★★，分阶段从精益化ღ★★、自动化向智能化与绿色化有序推进ღ★★。在技术层面ღ★★，一方面ღ★★，针对工业软件“卡脖子”ღ★★、AI 模型可解释性差ღ★★、设备协议不统一等问题ღ★★，组建国产化替代联盟减少进口依赖ღ★★，建设5G全连接工厂解决设备互联难题ღ★★；另一方面ღ★★，借助外部专业力量引入先进理念与技术ღ★★，加快国产替代进程ღ★★，构建适配制药行业的数智化技术体系ღ★★。

　　（3）数据治理与成本平衡并重ღ★★。数据是数字化转型的核心资产ღ★★。要解决系统割裂ღ★★、数据冗余等问题ღ★★，建立企业级数据中台实现数据整合共享ღ★★，部署区块链存证系统保障数据真实ღ★★，参与行业数据联盟拓展数据来源ღ★★，提升数据质量与应用价值ღ★★。同时ღ★★，秉持“合规即系统”理念ღ★★，建设GMP电子系统和完备的电子记录系统ღ★★，确保数据采集与处理符合规范ღ★★，防范数据造假不朽情缘官网ღ★★。成本收益方面ღ★★，转型初期投入大ღ★★、旧产能淘汰有损失ღ★★、云服务费用持续ღ★★，导致成本收益失衡ღ★★。可通过申请专项补助降低成本ღ★★，采用“试点－复制”模式降低风险ღ★★，发展平台化服务实现成本与收益平衡ღ★★。

　　（4）合规保障护航转型ღ★★，降低潜在风险ღ★★。制药行业监管严格ღ★★，转型面临合规要求高ღ★★、数据完整性难保障ღ★★、新兴技术审评滞后等风险ღ★★。企业要建设GMP电子系统确保合规运营ღ★★，参与标准制定提升行业话语权ღ★★，部署数据主权方案保障数据安全ღ★★，以稳健的合规管理为数智化转型保驾护航ღ★★。

　　2025年4月ღ★★，工业和信息化部等七部门联合发布《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》ღ★★，明确提出“到2027年突破一批医药工业数智化关键技术ღ★★，建成100个以上数智药械工厂ღ★★；到2030年规上医药工业企业基本实现数智化转型全覆盖”的战略目标ღ★★。这一政策框架为中国制药行业提供了清晰的转型路线图ღ★★。

　　工业和信息化部等七部门联合发布《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》ღ★★。同时ღ★★，人工智能（AI）ღ★★、数字孪生ღ★★、物联网（IoT）等技术的快速发展ღ★★，也进一步推动了制药行业数智化转型的进程ღ★★。笔者预测ღ★★，未来五年ღ★★，制药企业的数字化重心将从“流程自动化”转向“价值智能化”ღ★★。具体特点包括ღ★★：

　　（1）全链路数据闭环ღ★★。未来ღ★★，全链路数据闭环将成为制药行业的核心标配网络红人扒皮ღ★★。数据采集与分析将贯穿药品从研发ღ★★、生产ღ★★、仓储ღ★★、物流ღ★★，直至抵达医院ღ★★、患者的全生命周期ღ★★。企业通过构建“数字孪生工厂+实时数据中台”的创新架构ღ★★，能够实时模拟与监控生产运营过程ღ★★，实现预测性运营ღ★★。借助数字孪生技术ღ★★，企业可在虚拟环境中对生产流程进行优化与测试ღ★★，提前发现潜在问题ღ★★；实时数据中台则汇聚各方数据ღ★★，为决策提供精准ღ★★、及时的信息支持ღ★★，助力企业实现高效ღ★★、精准的运营管理ღ★★。

　　（2）智能决策ღ★★。智能决策将从传统的辅助工具角色转变为驱动制药企业发展的核心引擎ღ★★。AI技术将深度融入药品研发ღ★★、质量控制ღ★★、供应链调度等核心业务环节ღ★★。在药品研发阶段ღ★★，AI可通过分析海量生物数据ღ★★，加速靶点发现与药物筛选ღ★★，提高研发成功率与效率ღ★★；在质量控制环节ღ★★，AI能够实时监测生产过程中的质量参数ღ★★，精准识别异常情况ღ★★，确保药品质量稳定可靠ღ★★；在供应链调度方面ღ★★，AI结合市场需求预测与库存数据ღ★★，优化物流配送路径与库存管理策略ღ★★，降低运营成本ღ★★。智能推荐ღ★★、异常识别ღ★★、模型预测等功能的广泛应用ღ★★，将推动“人+机”协同决策模式的成熟ღ★★，充分发挥人类经验与机器智能的优势ღ★★，提升决策的科学性与精准性mg电子不朽情缘ღ★★，ღ★★。

　　（3）平台协同ღ★★。制药企业的数智化转型将从内部系统集成向外部平台协同拓展ღ★★。在企业内部ღ★★，打通ERPღ★★、MESღ★★、WMSღ★★、QMS等各业务系统是基础ღ★★，实现数据流通与业务协同ღ★★，消除信息孤岛ღ★★，提升运营效率ღ★★。在此基础上ღ★★，企业将进一步向外部延伸ღ★★，与上下游合作伙伴（如CROღ★★、CMOღ★★、医院ღ★★、药店ღ★★、政府平台）建立平台化协同机制ღ★★。通过数据共享与业务互联ღ★★，实现产业链上下游的紧密合作与资源优化配置ღ★★，共同应对市场挑战ღ★★，提升整个产业链的竞争力ღ★★。例如ღ★★，药企与医院通过平台实现药品需求信息的实时共享ღ★★，优化生产计划与配送安排ღ★★，提高药品供应的及时性与准确性ღ★★。

　　（4）监管与合规数字化网络红人扒皮ღ★★。随着国家对药品监管力度的不断加强ღ★★，监管与合规数字化将同步升级ღ★★。药品电子追溯ღ★★、数据留存ღ★★、批记录完整性等方面的要求日益严格ღ★★，“合规即数据ღ★★、审计即系统”将成为制药企业数字化发展的新基准网络红人扒皮ღ★★。企业需要建立完善的数字化合规管理体系ღ★★，确保药品全生命周期的数据真实ღ★★、准确ღ★★、可追溯ღ★★。通过数字化技术ღ★★，实现对药品生产ღ★★、流通ღ★★、使用等环节的全程监控与记录ღ★★，满足监管部门的审计要求ღ★★，降低合规风险ღ★★，保障药品质量安全ღ★★。

　　（5）绿色ღ★★、柔性ღ★★、可持续ღ★★。数智化技术将为制药行业实现绿色ღ★★、柔性ღ★★、可持续发展提供有力支撑ღ★★。在绿色制药方面ღ★★，通过能耗监控与碳足迹追踪技术ღ★★，企业能够实时掌握生产过程中的能源消耗与碳排放情况ღ★★，采取针对性的节能减排措施ღ★★，降低环境影响ღ★★，实现绿色生产ღ★★。柔性制造与个性化供给将成为药企的新能力ღ★★。借助数智化技术ღ★★，企业能够快速调整生产流程与产品规格ღ★★，满足市场多样化的需求ღ★★，提高生产灵活性与市场响应速度ღ★★。

　　总体来看ღ★★，制药行业智能化发展趋势明确且具有确定性ღ★★。行业正从“传统经验驱动”加速转型至“数据算法驱动”的新阶段ღ★★。在可预见的未来ღ★★，将有3～5家千亿级智能制药平台型企业诞生ღ★★，引领行业创新发展方向ღ★★；传统药企中40%的产能将因智能化改造而被优化淘汰ღ★★，这将推动企业加快转型升级进程ღ★★；更为关键的是ღ★★，数据资产将取代传统资源ღ★★，成为企业的核心竞争力要素ღ★★。那些率先掌握海量且高质量数据ღ★★，并能够运用先进算法充分挖掘数据价值的企业ღ★★，将在激烈的市场竞争中占据优势地位ღ★★。

　　外交部发言人就日本领导人APEC会议期间涉台错误言行答记者问问ღ★★：10月31日ღ★★、11月1日ღ★★，日本首相高市早苗在其社交媒体账号上连续发布两条APEC会议期间与中国台湾当局人员会面消息ღ★★，配发有关照片ღ★★，并称对方为台“总统府资政”ღ★★。请问中方对此有何评论？

　　刘强东章泽天出席会议被抓拍ღ★★，刘强东发朋友圈ღ★★：哪个给我拍的照片？让我从此在老婆面前没有了自信

　　近日ღ★★，刘强东携妻子章泽天一同出席在韩国举行的APEC峰会ღ★★，现场有参会的企业家拍下了刘强东夫妇二人的照片ღ★★，这是继同年5月马耳他同游后ღ★★，时隔半年的首次公开合体ღ★★。

　　中荷通话后ღ★★！#商务部就安世半导体最新发声 ღ★★：荷兰不当干预导致全球产供链混乱 中国是负责任大国ღ★★！欢迎求助不朽情缘官网ღ★★！#商务部将对符合条件的企业出口予以豁免

　　全运会跳水项目将拉开帷幕ღ★★，全红婵时隔183天重返赛场ღ★★，不参加女子10米跳台单人项目ღ★★。（剪辑ღ★★：文捷）

　　澎湃新闻记者11月1日获悉ღ★★，10月31日晚ღ★★，湖南省长沙开福区潮宗街一正在装修的店铺外墙连同脚手架发生垮塌ღ★★，现场救出4名受伤的被困人员ღ★★。其中ღ★★，2名女孩经抢救无效不幸罹难ღ★★，1人19岁为在读大学生ღ★★，1人24岁已工作ღ★★。

　　黄金岭派出所接到线索ღ★★。辖区某小区的一家饭店酒楼内ღ★★。随即联合治安ღ★★、处突等部门ღ★★。对该饭店酒楼进行突击检查ღ★★。

　　浙江台州的房东陈女士ღ★★。在打扫退租房客的房间时ღ★★。发现床上遗留着2个蓝色瓶子ღ★★。“笑气”ღ★★，即一氧化二氮ღ★★，是一种无色有甜味的气体ღ★★，通常在医学麻醉ღ★★、食品加工ღ★★、航天领域ღ★★、赛车发动机等不同行业中多有应用ღ★★。