问题——中药工业升级进入“深水区”，质量均一与效率提升面临新挑战。 中药工业是中医药现代化的重要支撑，也是我国生物医药领域具有战略意义的产业环节。随着全过程质量控制体系逐步完善，生产环节积累了大量来自设备、工艺、检测与环境的多源数据，但在不少企业中，数据分散、口径不一、系统互不连通的问题仍较突出，难以形成对工艺波动的及时识别与对后续环节的有效反馈，影响生产效率继续提升，也制约了质量稳定性的持续强化。 原因——工艺动态复杂叠加“信息孤岛”，传统管理方式难以适配。 肖伟在调研中指出，中药制造过程受药材产地、采收加工、炮制方法、提取分离、过程控制等多因素耦合影响，动态变化复杂，单靠人工经验或传统统计方法，难以从海量数据中识别隐含规律并形成可执行的决策建议。同时，企业在数字化建设中往往采用不同厂商、不同阶段的系统，缺乏统一数据标准与接口规范，导致数据难以汇聚、难以复用，进而难以支撑跨环节的协同优化。这些因素叠加，使得“看得见数据、用不好数据”的矛盾成为中药智能制造的现实堵点。 影响——能否形成全链条智能能力，关乎产业竞争力与现代化水平。 从行业发展看，全球制造业正加速向高效化、智能化、绿色化转型，中药制造也处在从自动化走向智能化的关键窗口期。如果不能在关键环节实现数据贯通与智能决策，中药生产对质量波动的响应速度、对风险的预警能力以及对成本的精细化控制水平都将受到限制。更重要的是，中药产品要实现更高水平的稳定性、一致性与可追溯性，需要在“物质基础更清晰、作用机制更明确、量效关系更精准”的方向上持续突破，并把科研认识转化为可落地的工艺控制与质量管理能力。 对策——以专用工业智能大模型为牵引，打通研发、制造与质控全链条。 围绕破解上述难题，肖伟提出构建面向中药制药的工业智能大模型，将对应的技术全面融入原料筛选、工艺研发、质量管控、生产制造等环节，以数智化手段推动标准化、现代化水平提升。他认为，推动高质量发展首先要聚焦中药功效物质研究，推动物质基础清晰化、作用机制明确化、量效关系精准化，在此基础上再以专用模型把科研成果与生产数据相结合，形成可学习、可迭代的工艺优化与质量控制能力，实现全流程质量均一稳定。 为加快技术成果从实验室走向生产线、从试点走向推广应用，肖伟建议：一是鼓励企业整合优势科研资源，围绕算法优化、数据分析与行业机理融合等关键点，形成契合中药工业特点的定制化解决方案；二是推动跨主体联合攻关，由主管部门牵头组织中药企业、科研院所、高校及装备制造企业深度联动，重点在数据标准统一、核心技术迭代、装备适配研发等环节形成合力，建立“技术研发—中试验证—规模化应用”的闭环转化机制；三是遴选一批智能化基础较好的龙头企业建设示范标杆项目，通过深度应用专用模型，优化生产组织、数据采集与质量管控标准，形成可复制、可推广的经验，为行业提供路径样板。 前景——政策与产业协同加速，有望推动中药制造向更高标准迈进。 肖伟表示，相关政策文件对突破智能生产关键技术体系、推动中药工业高质量发展作出部署，为行业数智化升级提供了方向指引。面向未来，随着数据标准体系逐步完善、装备与系统适配能力增强、示范项目带动效应显现，专用工业智能大模型有望在更大范围内支撑中药制造从“经验驱动”向“数据与机理融合驱动”转变，推动行业在质量稳定、过程可控、成本优化、绿色生产等实现整体跃升，并促进科研成果更高效率转化为产业竞争力。
中医药的现代化离不开技术创新与产业升级的双轮驱动。这些建议为中药智能制造提供了切实可行的路径，政策与企业的联合推进将成为关键。在数字化浪潮下，中医药产业唯有拥抱技术变革，方能传承千年智慧，焕发时代生机。