问题——中药制造数据“多、散、难用”掣肘质量与效率提升。 推进中医药传承创新发展的背景下，中药工业作为现代中医药体系的重要支撑，正在经历从机械化、自动化向数字化、智能化转型的关键窗口期。肖伟在走访调研中发现，企业在原料处理、提取浓缩、制剂成型、包装仓储等环节持续开展全过程质量控制，虽沉淀了大量生产与检测数据，但数据来源多元、标准不一、分布分散，存在系统之间互联互通不足、信息孤岛较为突出等现象。面对海量变量与复杂工艺耦合关系，传统依靠经验和人工分析的方式难以及时识别规律、预警风险，影响生产效率与质量稳定性。 原因——工艺复杂与标准化不足叠加，数字底座与模型能力仍待夯实。 中药制药具有原料天然波动、工艺参数众多、有效物质基础与作用机制复杂等特点，决定了质量形成机制呈现多因素、多层级耦合。长期以来，行业在关键质量属性识别、过程参数控制、量效关系阐明诸上仍存薄弱环节，导致数据虽多但“可解释、可应用”的比例不高。同时，一些企业在数据采集与治理上投入不足，设备接口不统一、数据标识不一致、跨系统共享困难，继续放大了数据价值释放的门槛，也使得智能化应用往往停留单点改造、难以贯通全流程。 影响——质量一致性与供应能力面临挑战，产业升级需要新的“通用底座”。 在中药产业迈向高质量发展的过程中，质量稳定性是市场信任与临床疗效基础，也是提升国际竞争力的重要前提。若不能实现从经验控制向数据驱动、模型驱动的跃升，企业在批间一致性控制、异常偏差追溯、工艺放大与跨基地复制等上将承受更高成本，行业整体的规模化、标准化能力也将受到影响。随着监管要求与市场需求同步提高，构建能够贯通研发、生产、质控、检验、调配等关键环节的共性技术体系，成为行业升级的迫切课题。 对策——以工业智能大模型为牵引，推动全链条深度融合与闭环转化。 针对上述问题，肖伟建议面向中药制药构建工业智能大模型，将现代信息技术与中药工业知识体系相结合，围绕中药物质基础、作用机制与量效关系等关键科学问题，提升对复杂工艺与质量形成过程的理解和预测能力，进而把智能化能力嵌入生产全链条：一是原料与过程控制中加强关键指标在线监测和动态调参，提高过程稳定性；二是在质控与检验环节提升异常识别、趋势判断与风险预警能力，减少人为误差；三是在生产组织与供应链协同上推进计划排产、能耗优化与设备健康管理，推动降本增效。 他同时提出，应鼓励企业整合优势科研资源，围绕核心技术和关键环节形成定制化解决方案，提升可落地、可复制的工程化能力；建议由国家主管部门牵头——推动产学研深度联动——完善“技术研发—中试验证—规模化应用”的闭环转化机制，打通从实验室到生产线的关键通道；并筛选智能化基础较扎实的龙头企业先行先试，打造示范标杆项目，形成可推广的建设路径和行业标准。 前景——政策窗口叠加技术突破，智能化将成为中药工业提质升级重要抓手。 今年1月，工业和信息化部等八部门印发的《中药工业高质量发展实施方案（2026—2030年）》提出，要重点突破生产、质控、检验、调配等核心环节智能生产技术体系，保障中药生产质量统一。业内人士认为，政策明确方向后，行业需要尽快形成可落地的技术路线与应用范式：一方面，加快建设统一的数据标准与可信数据底座，推动跨系统互联互通；另一方面，面向不同剂型与工艺特点形成分层分类的模型体系与工具链，逐步实现从单点智能到系统智能、从局部优化到全局最优。随着更多示范项目形成可验证成效，中药工业的数字化、智能化有望从“试点探索”走向“规模推广”，为提升质量一致性、保障供给能力、促进产业结构优化提供新动能。
中药工业的智能化转型是传统与现代的融合创新。正如专家所言，数字技术将为古老的中药产业注入新活力。此转型需要政策支持、企业投入和行业协作，其成功经验也将为传统产业升级提供有益借鉴。