北京
这些问题不是一个简单的关键词搜索。过去，我们可能要在企业、药物、管线、适应症、临床试验和投融资等不同模块之间来回切换，再把结果拼起来，最后还要自己判断它们之间的关系。
现在，可以先直接把问题说出来
01 / QUESTION
复杂问题？直接问!
医药魔方 AI 检索，支持用户用业务语言描述问题。
不用先记住字段，也不用一开始就决定要打开哪个模块。面对一个需要跨模块关联的问题，AI 会尝试拆解任务、组织结果，并给出继续追问的入口。
更重要的是，回答不是到此为止。
你可以继续追问：这个结论基于什么数据？范围是什么？能不能对这部分数据进一步分析？需要复核时，还可以查看 AI 的分析思路和最终口径，先了解结论是怎么得出的，再回到来源和数据库，完成核验。
02 / CHOOSE
不同任务，选不同方式
AI 不会替代所有工具。更准确的做法，是先看你要完成什么任务。
要精确筛选、反复执行固定条件，或者批量导出数据？
继续用数据库。它更适合把条件讲清楚，把数据取完整。
脑中已经有一个复杂的业务问题，想跨模块探索、整合和追问？
用AI 检索。它更适合帮助你快速进入分析，而不是先学习一套复杂的查询路径。
要围绕一个药物、靶点、疾病或企业，形成结构清晰的调研报告？
用AI 报告。它会把数据库中的专业数据、来源线索和分析框架组织起来，形成一份可以继续审阅、修改和分享的报告初稿，让研发、BD、战略等团队更快进入判断和修改环节。
03 / SCALE
AI 不只服务一个人
一个人先把问题问清楚，只是开始。
当团队反复遇到同一类任务，医药魔方可以进一步围绕研发、医学、BD、战略等部门场景，讨论如何把 AI 放进现有流程：哪些步骤交给 AI，哪些节点必须人工核验，最后交付什么结果。
当企业已经有自己的 Agent、应用或工作流，关注点又会变成：如何让系统稳定调用专业数据。这对应MCP、API、Data Feed等企业级数据接入方式。
面对这些场景，医药魔方正在形成一条从个人到组织的 AI 赋能路径：
个人层
先解决“我今天怎么更快找到答案”。
赋能方案：AI 检索、AI 报告和数据库，直接进入日常工作。
部门层
再解决“这个高频任务能不能成为团队流程”。
赋能方案：联合共创、专属智能体和场景交付，把高频任务沉淀为团队流程。
企业层
最终解决“自己的 AI 系统能不能用好专业数据”。
赋能方案：MCP、API 和 Data Feed，让企业自己的系统调用专业医药数据。
对医药行业来说，上线一个 AI 功能，只是第一步。重要的是，它能不能解决具体问题：让研究人员少走几步，让业务团队把高频任务沉淀下来，也让企业自己的 AI 系统更可靠地使用专业数据。
如果你或你的团队已经在尝试 AI，欢迎预约 AI 检索与报告场景体验，带着一个真实业务问题来试试。
注：体验席位有限，提交申请并通过审核后，即可获得开通权限。
04 / EVENT
还想看得更具体？来现场聊
2026 年 9 月
医药 AI 落地案例闭门分享会
我们准备了一场小范围闭门分享。几位已经在业务中尝试 AI 的实践者，会带来具体案例：他们遇到了什么问题，AI 帮到了哪一步，最后的结果是不是真的能用。如果你正在考虑 AI 怎么进入研发、医学、BD 或数据工作，可以带着自己的问题来，当面交流 (具体活动信息请关注公众号后续发布内容)。
2026 年 10 月 27—28 日
2026 中国医药决策者峰会
峰会第二天将以“AI 重塑生物医药产业”为主题，与英伟达、微软等合作伙伴共同讨论药物研发效率、药企 AI 转型、Agent 生态和规模化应用，大会席位有限，欢迎抢先预约！
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