《第二大脑：AI协同力实战工作坊》

第二大脑：AI协同力实战工作坊

——让每一位医药人，拥有一个AI增强大脑

时间

模块

核心内容

09:00-09:30

开场：AI时代，你准备好“第二大脑”了吗？

破冰互动、课程目标导入

09:30-10:45

模块一：认知升级——你的“第二大脑”有多强？

2026AI趋势、核心能力与天生局限

10:45-11:00

茶歇+小组讨论

11:00-12:30

模块二：场景具象——医药人的“第二大脑”在做什么？

行业AI应用优秀案例

12:30-14:00

午休

14:00-15:30

模块三：思维重塑——当“第二大脑”成为同事

AI应用成功场景、角色案例

15:30-16:30

互动工作坊：为你的岗位装一个“第二大脑”

分组头脑风暴：

16:30-17:00

模块四：从共识到实践——养好你的“第二大脑”

行业预判、心态建设、后续学习资源清单

课程背景：

2026年，AI正从“聊天工具”进化为人类的“第二大脑”——它不再是简单的对话机器人，而是能理解业务、协同工作的增强智能伙伴。对于医药企业而言，如何在研发、生产、营销、管理等全链路中，让AI真正成为员工的“外挂大脑”，而非噱头或负担，是当下最紧迫的命题。

本课程定位“启发”而非“实操”，旨在帮助医药企业全体员工完成一次系统的AI认知升级。课程数据基于工信部等权威机构2025-2026年最新研究成果，客观呈现AI技术的核心能力与天生局限，破除“神话”与“恐惧”两大认知误区。

课程以“真实案例+场景拆解”为主线，深度剖析国内外优秀企业AI应用成熟实践，让学员直观理解AI在工业生产及组织管理中的落地逻辑。各岗位员工可结合工作中常见痛点，找到“AI可尝试介入的1-2个方向”，提升工作效率。

经过培训让学员都理解：

AI不是替代，是增强；不是终点，是起点。

带着“第二大脑”的思维回到岗位，让AI真正成为提质增效的生产力引擎。课程获益：

认知升级：打破信息壁垒

帮助全体员工系统了解 AI 技术最新发展趋势。

思维重塑：建立 AI 协同视角

引导员工形成 “AI + 日常工作” 协同思维，主动思考 “AI 能否解决哪些问题、如何辅助哪些工作”

应用启发：聚焦工业组织管理核心

启发企业员工，探索 AI 在企业组织运营、管理与决策中的落地

4、团队协同：凝聚 AI 应用共识

推动不同部门层级员工形成对 AI 应用的统一认知

课程时间：1天，6小时/天

课程对象：企业员工

课程方式：课堂讲授+案例分享+实战模拟与情景演练+小组讨论与经验交流

课程大纲

课程导入：

AI不再是“可选项”，而是“必答题”

破冰互动：现场调研，了解员工目前对AI的认知程度

（是恐惧、兴奋还是无感）

引用工信部等8部门发布的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》

AI正从“局部试点”向“全面赋能”迈进，医药行业正处于转型关键期

第一部分：认知升级——2026年AI能力&边界

理解当前AI“能做什么”与“不能做什么”。

1.1 2026年AI的三层叙事转变

第一层转变：规模法则的分歧与算法突围

1、“模型越大、算力越强 = 性能越好”

电力瓶颈：

数据稀缺：

边际效益衰减：

AI正从“拼体量”转向“拼智慧”

不是做得更大，而是做得更聪明

推理侧扩展

架构效率革命

端侧智能

第二层转变：从“奖励投资”到“回报焦虑”

美国 VS 中国

第三层转变：从“聊天时代”到“智能体时代”

搜索（聊天时代）→ 应用与商业流程（智能体时代）→全面AI时代

1、AI从“生成式回答”——“自主执行跨职能工作流”

2、什么是AI智能体（AI Agent）？

记忆系统：

规划能力：

工具箱：

1.2 AI当前的能力边界

1、能做什么：

知识结构化表征

复杂文档解析

多模态生成（图文视频）

标准化流程自动化

数据深度分析

2、不能做什么：

物理世界建模与复杂任务决策

高可靠性应用中的容错

需要情绪价值的深度人际交互

高度非标化的判断

打破信息茧房，建立对AI能力的“上帝视角”，既不过度神话，也不盲目悲观”

第二部分：场景具象——AI在医药工业与营销中的落地案例

通过真实案例，让员工看到AI如何具体解决业务问题

一、 研发与生产端：从“经验驱动”到“数据驱动”

案例1：AI加速药物研发（研发中心/管理层关注）

场景： AI联合创新药物实验室，缩短药物研发周期。

案例2：生产流程优化与预测性维护（生产/设备部门关注）

场景：“制造智能体” 在某车企的应用。实现故障停机时间减少50%。

案例3：安全生产与合规（EHS/质量部门关注）

场景：“AI+智慧物流” 在重工行业的应用。实现安全管控从“被动处置”向“主动预判”转型。

二、 营销与商业化端：从“广撒网”到“精准穿透”

案例4：AI驱动的精准红人营销（市场部/电商部关注）

场景：企业借助AI系统构建新品红人画像，营销效率较传统模式提升数倍。

案例5：全链路AI营销与患者服务（电商/新零售关注）

场景：国内某药企将AI深度嵌入营销、渠道和电商全链路。

第三部分：思维重塑——AI时代的组织管理与协同

启发思考如何利用AI优化决策与跨部门协同

一、 管理新范式：当AI成为“同事”

案例6：日本某企业的“AI部长”

场景：日本大型企业引入“AI部长”，AI数秒内基于行业数据给出修订建议。

管理者的核心价值从“监督执行”转向“判断与引导”

二、 打破数据孤岛：AI驱动的协同决策

案例7：京东供应链大模型以及北科工研的智慧物流系统

传统物流人工调度，滞后-----AI闭环，实现精准交付

三、 AI应用脑暴：互动工作坊

形式：分组讨论（交叉分组）

引导问题：

找痛点：工作中最耗时的“人肉操作”是什么？

例如：人工巡检数据录入、竞品周报收集、跨部门会议纪要整理、合规文档初审···

2. 配工具：如果有AI助手，它应该具备什么能力，来解决这个问题？（不需要具体工具名，只需要描述功能逻辑）

3. 定边界：AI应用场景中，哪些环节必须由人类最终拍板？

课堂练习产出：AI工作应用场景

每组派代表分享，小组交叉点评

第四部分：共识到实践——课程总结与回顾核心认知回顾：

课程内容回顾与总结

2026年，AI不再是“聊天机器人”，而是 “能办事的数字员工”

当前AI核心能力“预测与生成”，核心局限“长程逻辑的混乱风险”

在医药领域，AI已在研发（虚拟筛选）、生产（预测性维护）、营销（精准触达）、管理（智能决策支持）有明确应用场景

个人行动建议：

请每位学员结合自身工作，找到那个“耗时、重复、且可应用AI提效”的工作内容，思考如何用AI提效