近年来，这家总部位于巴黎的生物制药公司将重点放在大规模应用AI于医疗领域。根据 赛诺菲 伊比利亚区转型负责人Lara Carreter的说法，公司正在经历一场涵盖科学、技术和文化层面的转型，而不仅仅是数字化转型。她表示：“AI已经融入公司整个价值链，从识别新分子，到确保药物及时送达所需地点，再到我们的工作方式。我们的转型由一个明确的目标驱动——成为首家在大规模上采用AI的生物制药公司，并为患者带来直接而切实的影响。”
转型的根源
赛诺菲的数字化转型始于一个核心需求：适应一个日益互联、敏捷和数据驱动的世界，调整其研发、生产和交付治疗方案的方式。
2022 年，公司推出了 Digital Accelerator(数字加速器)，旨在快速扩大包括AI在内的颠覆性技术在研发到业务流程各个层级的应用。尽管“通过更好地连接科学、技术与人才以改善患者生活”的目标始终明确，但过程并非一帆风顺。
赛诺菲 伊比利亚区传播负责人 Alex Pérez 表示：“更大的挑战更多是文化层面的，而非技术层面——比如如何从部门孤岛转变为网络化协作思维，从线性流程转向迭代模式。但我们选择主动推动文化演进，而不是被动等待改变。我们打造一种环境，在这里快速试错是创新过程的一部分，科学与AI交汇，层级让位于开放、横向、互联的工作方式。”他补充说：“毕竟，技术本身不会改变任何事，真正改变的是人们如何使用它，而这种文化转变正是关键杠杆。”
技术底座
赛诺菲 的技术战略基于三大支柱。
1. 全球化、安全且可扩展的数字基础设施，确保公司能在 100 多个国家实时运作。
2. AI 全价值链整合，覆盖从基础研究到生产和分销的全过程。
3. 伦理框架 RAISE(Responsible AI at Sanofi for Everyone)，确保每个模型都可追溯、可解释，并符合最严格的监管要求。
Carreter 表示：“这三大支柱让我们能够在医疗行业的数字化转型中快速且负责任地前进。”
特别是AI的整合，使 赛诺菲 能够以更高精度、更快速度推进创新。Pérez 介绍：“我们正在利用GenAI设计新分子、预测复杂的免疫反应，并模拟药物在不同患者群体中的表现。最终，AI 让科学更进一步，目标非常明确：为患者提供更高效、更个性化、更易获得的治疗方案。”
Carreter 补充称，AI 还能将新药从发现到送达患者的时间缩短高达50%，并将早期阶段的成功率提升约30%。她说：“对患者而言，这意味着更快、更精准、疗效更好的治疗。”
AI驱动的供应链创新
在供应与制造环节，公司推动的一个变革性项目结合了AI和预测模型。Pérez 表示：“我们部署了数字孪生和机器学习算法，能够提前预测80%的物流中断，并预判其中65%的成因。”
这让公司能更快响应、保障药品供应，并优化流程的每一个环节。他补充说：“我们还通过与 McLaren 的开创性合作将这一愿景提升到新高度，把他们的赛车思维应用于我们的工业环境。受F1精密与敏捷的启发，我们与他们的工程师合作，优化生产线换产时间、提升工厂效率，并引入快速迭代和实时分析的思维方式。这不仅改善了关键指标，还带来了一种切实的文化转变——团队更有自主性、流程更智能、工厂能快速学习并适应。”
在这一系列项目中，赛诺菲 依赖全球科技合作伙伴的支持，以便在不同阶段扩展能力、开发负责任的AI解决方案，并强化数字架构。例如，迁移至 Google Cloud 是现代化基础设施的关键一步，它不仅支持高级分析，还能大规模部署AI方案。而与 Aily Labs 合作开发的 plai——赛诺菲 内部AI应用——能基于预测模型提供实时分析与假设场景，帮助内部团队更好地做好准备。公司还与 Exscientia、BioMap、IGM Biosciences 等企业合作，进一步利用专业化AI设计分子、生物疗法和先进疗法。
来自巴塞罗那的创新
自2016年以来，西班牙一直通过其全球创新中心推动 赛诺菲 的国际创新与转型，凭借本地科技生态、数字人才与吸引国际项目的能力，逐渐成为战略性基地。
Pérez 表示：“今年，我们更进一步，成立了一个全球枢纽，将创造超过300个高技能岗位。该中心的目标是从欧洲引领一场对全球健康有切实影响的数字化转型，通过负责任地应用AI，加速创新疗法的研发。”
在该中心，赛诺菲 正推动一系列覆盖全价值链的战略项目，重点包括真实世界证据(RWE)生成、临床分析与统计编程、科研与研发支持，以及物流与供应链预测模型的开发。Pérez 补充说：“我们在这里做的一切都有一个共同目标：提供更快速、更精准、更可持续的全球健康应对方案，通过科学、技术与数据来重塑医学的未来。”
聚焦AI监管
8月1日，欧盟《AI法案》生效满一周年。Pérez 指出，这是建立法律确定性的重要一步，也为追溯性、透明度和数据质量至关重要的行业建立了信任。然而，医疗领域的创新速度极快，亟需能够支持这一进步的监管框架。他说：“未来欧洲药品管理局(EMA)的指导方针，以及诸如受监管测试环境等举措，都能在可控和安全的条件下促进基于AI的创新方案的验证。最重要的是，机构、私营部门和患者组织之间的紧密合作，将是欧洲以负责任和雄心引领医疗数字化转型的关键。”
即便如此，当下最迫切的挑战是确保临床数据的互操作性和安全可访问性。Carreter解释说，如果没有这一点，无论是AI还是个性化医疗都无法前进。她表示：“关键是要持续投资数字基础设施、培训专业人才，并制定灵活的监管措施，以加快创新步伐。”
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