AI 技術服務
AI驅動創新，重塑業務場景
我們的AI技術矩陣：
大語言模型（LLM）：對接大語言模型、建置本地大模型
自然語言處理（NLP）：合規文件智能審核、智能問答系統
自動化流程（RPA）：數據導入自動化、報告生成機器人
行業應用場景
成功案例
AI驅動奈米抗體進化——百昌精準醫療方案
EvoNB（Evolutionary Nanobody）是一項融合AI深度學 習與分子動力學模擬的創新技術方法，核心目標是精準預測奈米抗體突變並提升其功能特性。結合了蛋白質結構預測大語言模型與分子動力學模擬，大幅提升了奈米抗體的生成效率，為抗體藥物設計和精準醫療提供強而有力的新計算工具。
圖注：EvoNB的工作流程
相較於傳統方法，EvoNB具備多重優勢：
數據依賴性低：不需預先準備蛋白質3D結構資訊，顯著擴大應用場景
高效計算能力：可在短時間內處理數百萬種突變組合，大幅提升篩選效率
多技術協同：聯合AlphaFold3等結構預測工具，綜合評估突變對蛋白質結構穩定性的影響。
EvoNB實驗驗證：抗體功效顯著提升
EvoNB不僅可以實現突變預測，還通過分子動力學模擬定量評估突變體與靶標蛋白的結合親和力，確保提升後的可靠性。以SARS-CoV-2奈米抗體R14系統爲例，研究團隊透過相關技術篩選得到T99D、R107S、G115Y位點突變，實驗驗證其抗原結合能力顯著增強，展現了技術實踐的有效性。
圖註：預測四種奈米體結構的突變位點和結合親和力變化
維護機器人
【智能工單+AI運行維護|製藥資訊開啓“零等待”服務新時代】
維護機器人的建構技術
AI智能運行：使用大模型數據庫及公司多年積累技術，自動解析工單內容，即時回覆訊息，避免人工誤判或分層指派導致流程延誤
自我修复知识图谱：串接工單歷史數據、維護作業流程資料庫、産品資料庫，常見問題可實現“送出即解決”
多模態數據整合：維保機器人知識庫運用大型語言模型技術，整合歷史工單，産品資訊，故障案例，使用者回饋等結構化與非結構化資料。如：故障類型、維修流程、解決方式，用戶記錄等，進一步建立多面向的知識網路
自然語言處理（NLP）與語意分析：透過NLP技術解析客戶提問中的關鍵字詞與上下文語意，例如從“無法登入帳號”中辨識出“帳號異常”標簽，並對應知識庫中的解決範本提供快速回應
動態學習與更新機制：系統會持續分析最新工單的處理結果，如發現相似問題的處理方式不一致，將自動優化推薦邏輯，以提升解決效率與一致性。
生成式AI实现维保人机对话
維護機器人的建構技術核心功能
智能匹配與案例推薦：
當系統接收到新工單時，會依據問題特徵（如關鍵字）從知識庫中搜尋並推薦相似案例的解決方式。例如：當使用者反映「***系統故障」時，系統將自動推送曾經執行過的解決方案
知識結構化輸出：
將非結構化的文字資料（如維修機器人的對話記錄），轉換為標準化的知識條目。例如：將「系統崩潰」問題歸類為「軟體故障－記憶體不足」的標籤，並連結對應的解決方案
多語言與多場景支援
支援跨語言的知識庫管理（例如中英文混合工單），並可依不同業務線客製化知識分類架構，強化在多種場景下的應用靈活性