前沿科技在生命科学中相遇，产业政策与资本市场同频共振，催生了以创新为核心驱动力、蓬勃发展的本土医疗科技企业。

当人工智能、智能制造等技术应用于医疗领域，成为创新的源泉，也带来了临床验证、跨学科团队管理等新课题。医药成为资本市场的重要组成部分，但市场也出现了波动，8月和8月分化明显。面对全球化的竞争，想要弯道超车，也比以往任何时候都更考验创始人的全球视野、差异化战略以及行动是否果断。

医疗科技创业是一场真正的“勇敢的游戏”。只有具备足够的创新力、产品力和组织力的玩家，才能真正把技术从实验室带到临床，给人们带来更多的健康和福利。

近日，高蓉资本容晖联合兴业证券、华为云举办医疗企业CEO闭门会议，邀请兴业证券董事总经理/研究院副院长/医药行业首席研究员徐嘉禧博士、专家张振平、华为公司特别管理顾问/教授/变革项目管理部原总监、高蓉投资医疗企业创始人“畅谈医疗技术创新趋势，升级R&D团队组织管理”。

以下是闭门会议的精彩观点:

人工智能、制造和生命科学的突破构成了医学创新的源泉

高蓉坚定看好医疗赛道，过去几年在新药研发、医疗器械与诊断、数字健康与医疗服务等领域持续布局。

为什么长期坚定的看好？在需求端，我们看到全社会对医疗的强烈需求。一方面，中国正在步入老龄化社会；此外，随着居民收入和预期寿命的提高，对创新医疗手段、高质量药物和器械以及高质量医疗服务的需求增加。

从供给的角度来看，未来十年仍然是医疗创新层出不穷，甚至不断加速的十年。人工智能、智能制造、生命科学等领域的突破共同构成了医学创新的源泉。在这些技术的交汇点，我们会看到一批创新驱动的医疗科技企业涌现。如今，越来越多从事计算机、材料和仪器的专家进入医疗领域。我个人特别喜欢这种代与异的结合。当前沿技术应用到一个新的领域，往往会产生巨大的能量。

AI+医疗的应用已经从局部走向全面。其中，AI医学影像已经到了临床阶段，现在正在走向商业化阶段；在未来，我们相信在人工智能制药领域的早期发现、蛋白质结构预测、手术机器人、人工智能与智能医疗设备的结合等方面仍会有很多单点突破。

对于今天备受关注的AI制药电路，我们认为需要从产业闭环的角度来看待。近百年来医药行业的发展逻辑表明，药企从生物技术起家，慢慢成长为生物制药，最后成长为大制药，期间往往有很多并购。生物技术层出不穷，但老牌制药公司也继续存在。反观今天的AI药房，我们需要思考很多更深层次的问题:一旦进入临床阶段，分子效应是什么？AI筛选的分子与化学家验证的分子相比有哪些系统优势？在组织设置上，是花钱买临床还是AI算力？而且新药研发本身也会有一定的失败率。我们建议艾药业公司在成长初期，尽可能多融资，多管道布局，多合作。

制造业+医疗方面，在内外因素的影响下，需要创新和进口替代同步进行。新冠肺炎疫情引发了全球医疗供应链的重塑。中国需要升级医疗产业链/供应链体系，关键要素包括关键材料、加工工艺、核心试剂和耗材等。

我们也期待在中国看到更多的新材料、新技术、新工艺和医疗。

就仪器和IVD而言，本身就是与制造业的天然结合，其中材料、精密制造、技术是创新的核心门槛。很多时候，医疗器械创新来自于工程师，而不是科学家。它是熟练的工程师和经验丰富的临床医生的合作，创造符合市场需求的产品。

在新药研发中，智能制造技术的应用将引领新药制造过程智能化、无人化；新材料也将促进药物的输送和制备。

机器人用于医疗。除了手术机器人等临床方向，在上游生产和下游医疗服务方面也有广泛的应用/[k0/]。而且，未来的机器人将不仅仅是机械手臂，还将具有传感器和数据收集与反馈的能力。

创新的门槛越来越高，差异化、国际化、产业化才是出路

长期来看，医药的逻辑没有变，包括两条战略轨道——创新和消费升级。核心在于定价权，创新就是用产品力做定价权；消费升级就是用品牌作为定价权。

如今创新的门槛越来越高。2016年，国内首次出现年研发支出超过10亿元的医药企业(中国生物制药)。2020年，中国头部药企年研发支出已经达到或接近10亿美元的水平(百济神州、恒瑞医药)。

从资本市场来看，a股和港股医药已经是大板块；比成交量的变化更值得关注的是结构的变化。过去五年，机构投资者实际上已经放弃了对仿制药和辅助药的投资，创新药、CXO、创新医疗器械、互联网医疗、医疗消费品等成为新的风口。

在创新药物领域，近年来，中国企业申报数量和获批的创新药物类型数量均较之前大幅增加。借助近年来国内药监审评审批的政策红利和资本市场的助力，国内企业的研发类型正在从简单的我也/我更好向快速跟进甚至逐渐追求一流转变。

在新时代，生物技术有几种策略可以突破重围:

选项1: 成为每个目标的第一名，并且做得更快。

方案二:做同类最好甚至是同类第一的新药，不怕头头比较。

方案三:在非肿瘤赛马场碰碰运气，比如针对自身免疫性疾病、骨质疏松、糖尿病等虽不危及生命但严重影响生活质量的疾病，在这些赛马场做好专科制药。

随着创新药物进入国际化新时代，目标竞争异常激烈，创新药物企业能否具备以下能力日益受到考验:

首先，企业及其管理层要有国际视野和行动。国际化不仅包括进入欧美市场，还包括关注新兴市场。

其次，强大的R&D能力和过硬的产品质量是企业“走出去”的基石。

第三，做好海外临床试验的充分准备，包括靶点、适应症、竞争赛道的选择。不同国家的药品监管法规和专利制度应该有战略考虑。

同时要借风发力，持续关注国内临床试验，充分发挥国内研发的“性价比”优势。

最后，企业要学会审时度势，取长补短。目前，中国企业自主开发产品并销往海外仍有一定难度。相比较而言，全方位国际合作的战略更为合适。

在创新装备方面，游戏还在上半场。行业集中度不够高，集中采集难度大于药品，快跟能做的事情还很多。龙头企业逐渐崛起，但没有主导地位。

什么样的产品最容易收藏？数量大，标准化，竞争激烈，风险低；相比之下，不易收集的产品包括成长期、非标准、生产厂家少/进口替代困难、高风险操作等。

从药物的历史看器械的未来，关键在于创新、差异化、产业化、国际化。进口替代仍将是未来十年中国医疗器械发展的主旋律，这一过程需要伴随着国内自有技术的创新升级。那么，下一批进口替代是什么？

供应链障碍-如各种干预高值耗材。

技术创新的障碍——比如基因测序仪

学术标准的障碍-如流式细胞仪和内窥镜产品

在仪器创新的道路上，我们还有五道坎要跨越。

1)谁能平衡组织活力和平台赋能价值？(拆分与整合)

2)谁可以做设备中的生物制药？(创新和工业化)

3)资本市场的波动挑战创新装备企业的可持续融资能力。

4)谁能真正解决上游“瓶颈”问题？(材料、设备、知识产权)

5)哪些设备可以真正国际化？

华为如何“点燃理工男”？R&D团队的组织管理和激励

华为是流程型组织，特点是用流程体系解决效率和动力的问题。华为引进西方管理的本质是用法治代替人治。本质上就是抛开个人权力，用流程规则解决问题。组织上，一是任命降级，职务任命为部长、主任、代表，看不出这些职务的级别；其次，把管理当成一个(管理)专业，和技术专业平行，意味着在华为当官不是唯一出路。

在组织架构上，华为成立了项目组来管理R&D和市场一线业务，实现了组织的扁平化。一线业务中心负责战斗，以项目组为业务单元“买卖资源”；原来的职能部门变成了能力中心，共享服务中心负责公共服务。由此，华为的组织发生了质的变化。原来的组织从控制变成了服务，一切都围绕着一线项目。

每个一线项目组都是一个独立的业务单元，包括立项、研发、生产、制造、销售、交付、财务等等。华为R&D组织架构从以技术为中心转变为以产品管理为中心，实现了完全市场化。

要投资R&D，你需要跳出R&D的思维，把R&D作为一种产品来投资。华为IPD过程的核心是基于市场需求的产品投入。华为产品开发团队(PDT)是负责产品开发的基本单位，由华为投资评审委员会投资。

通俗地说，华为PDT经理就是“包工头”。PDT经理可以来自研发、营销或其他业务背景。他不仅要负责这个产品的研发，还要负责它的供应链、采购、制造、生产、销售、交付。考核的是产品成功率。这样，产品的成功不仅在技术上得以实现，而且在适销性、适用性和可制造性方面得到同步提高。这也颠覆了我们对产品的定义，除了技术突破可以带来新产品，采购、服务、制造都可以产品化，共同创造产品效益。

对话:BT+IT加速融合会有哪些新的可能？

西湖OMI致力于解决生活健康的各种问题，包括疾病诊断、AI药房等。通过AI使能的蛋白质组大数据。

蛋白质是生命科学中最重要的分子之一。目前，高效检测和测量蛋白质的最佳方法是质谱法。西湖Ome拥有的独特技术，可以用极少量的组织分析蛋白质形成，成本更低。随着蛋白质组数据的积累，我们需要新的算法来解读它，BT和it的结合是必然的。

未来，我们将继续积累微世界蛋白质组的动态数据，为生活健康的各种需求提供新维度的解决方案。我们的愿景和定位是微观世界的大数据公司。

我先去了姚班，清华，然后去了麻省理工学院攻读博士学位，我一直有IT背景。从产业需求来看，当今药物研发领域急需新的技术突破，以解决成功率低、研发贵、投资回报率低等问题。从技术端来看，AI技术近年来发展蓬勃，逐渐在化学、化工、生物等领域得到应用。

星药科技致力于用AI技术赋能小分子药物的研发。【/s2/】早期目标确定后，药物设计、筛选、优化、合成、检测的全过程都可以通过人工智能加速，帮助科学家让原创工作更准确、更快速、更廉价。

西湖云谷知药希望将AI与BT结合，应用于基因编辑和治疗领域。虽然大家都听说了基因编辑疗法很久了，但其实目前世界上还没有真正上市的基因编辑疗法。还有很多基础技术要积累，还有一些挑战要克服。

对于基因编辑疗法过程中的很多环节，AI都可以帮助加速，这是我们坚定的信念。同时，我们也积累了一些高质量的数据，并基于这些数据建立模型。希望我们能成为基因编辑治疗领域最快最好的团队之一。

我们希望基于华为云积累的大数据和人工智能技术，能够为医疗健康领域的细分领域提供更多的基础能力，在基因组学、药物研发、临床等方面已经做了一些探索性的工作。

目前在AI制药领域，业界已经开始关注几个共性问题:分子是否可验证；是否能真正解决实际问题，使分子结果真正可靠有效；对安全合规性和隐私的要求。

BT+IT融合，数据是非常关键的要素，我们认为数据需要建立标准，有足够的数据，有时间序列，能够交易，这才是更有价值的数据。