文章核心观点 - 对能源公司而言，高质量、标准化的数据是实现供应链转型和人工智能等先进技术应用的关键资产 [1] - 当前能源行业普遍面临数据质量低下、系统孤岛林立等挑战，阻碍了技术投资回报和运营效率提升 [1] - 通过重建数据基础和建立可持续数据环境的两步法，可以实现显著的业务成效，例如减少30%不必要的高价值库存 [1][3][4] - 数据转型的成功依赖于人员、流程、治理和文化的综合变革，而不仅仅是技术升级 [8][10] 能源行业数据挑战 - 缺乏高质量、标准化的数据，导致对分析和人工智能等昂贵工具的投资难以获得最大回报 [1] - 数据分散冗余，同一参数存在多个字段，导致效率低下和理解混乱 [5] - 数据陈旧低质，多年未更新，导致信息可信度下降和运营效率低下 [5] - 缺乏统一标准，数据字段定义不清，造成输入不一致和系统集成困难 [5] - 系统孤岛林立，各职能部门维护独立主数据，数据难以在全公司范围内打通 [5] - 外部协同不足，与运输管理系统、第三方仓储运营等系统间数据无法无缝流动，缺乏端到端可视性 [5] - 治理责任缺失，企业数据与数据质量缺乏明确责任主体，长期问题得不到解决 [5] 数据管理破局两步法 第一步：以业务案例转变观念并针对性提升数据质量 - 将数据战略与最具价值的人工智能应用场景紧密关联，清晰展现数据管理对业务目标的支撑作用 [3] - 聚焦于清洗与重点应用场景和业务问题相关的数据字段，采用小而准的方案高效提升数据质量 [3] - 明确特定任务所需的数据，集中精力改善相关数据，加速释放数据价值 [3] 第二步：通过全局变革建立可持续数据环境 - 实现持续改进需全面关注流程、治理和人员，将数据质量嵌入组织成为长期工作方式 [4] - 整合数据以创建唯一可信来源，解决因数据不信任导致的超额订购和库存积压问题 [4] - 数据标准化有助于清理积压库存，但需结合改善的治理机制防止问题复发 [6] - 明确数据所有权的有效治理对于保持变革方向至关重要，并需结合安全协议保护敏感信息 [6] - 构建可持续的数据驱动环境需要跨职能协作支撑的文化转变，让员工信服其必要性 [6] 成功实现数据转型的关键要素 - 明确数据赋能供应链的愿景，所有利益相关方需理解实现数据驱动洞察与决策的目标和路径 [10] - 勇于质疑现状，挑战现有做法以实现真正可持续的解决方案，通过追问原因识别改进点 [10] - 任命来自运营或资产管理部门的变革推动者，主导转型并清晰传达变革重要性 [10] - 展示速赢成效，如清理数据助其削减30%低效库存，能积累动能、争取支持 [10] - 认识到转型不仅是数据和技术变革，人员、流程、治理和文化转变与数据本身同等重要 [10] 数据转型的收益与前景 - 建立可靠、高质量的数据基础后，公司在各运营领域获得了做出明智决策所需的可视性与透明度 [11] - 对流程的更清晰理解，带来了整个供应链中更有效的计划、优化和风险缓解 [11] - 全面解决数据质量问题产生的涟漪效应将实现跨职能部门的更好沟通与对齐，促进协作与战略决策 [11] - 集中、高质量的数据使能源企业能够从被动响应转向主动预测型运营，为采用人工智能等先进技术做好准备 [11] - 以中国天然气行业为例，利用超过13万条行业数据实现了全国天然气消费的日预测，准确率高达96% [11]

AI与价值医疗的协同困境与机遇 - 人工智能与价值医疗均被视为医疗健康领域的变革性力量，但面临在现有体系中难以落地和产生广泛影响的共同困境 [1] - AI在医疗领域的应用呈点状分布，缺乏统一战略系统性地瞄准高需求领域或持续评估其实际影响 [1] - 价值医疗在数据处理方面遇到瓶颈，而这是重塑医疗支付、组织和服务模式的关键 [1] - 解决之道在于将两者优势结合，以彼此之长克彼此之短 [1] AI助力构建整合医疗系统 - 价值医疗的关键战略支柱是形成整合式医疗系统，以提升医疗价值，尤其在管理复杂病患者方面 [2] - 患者数据的多样性、复杂性及孤岛现状导致大多数医疗系统仍处于碎片化状态，对医疗质量产生负面影响 [2] - AI可作为跨数据源和系统的“实际整合者”，利用生成式AI的自然语言处理能力提取、整合和解读海量异质、多模态数据 [2] - AI能减轻从互不联通的系统部门汇总数据带来的行政负担，为患者诊疗历程提供更全面视图，并识别改善结果的关键干预节点 [2] AI提升替代性支付模式的普及与透明 - 改变医疗支付方式是提升价值的最根本杠杆，捆绑支付和按人头付费等替代性支付模式最能激励优化成本下的高价值服务 [4] - 替代性支付模式在发达国家的采纳速度缓慢，健康计划提供者因缺乏明确性而对承担风险合同犹豫不决 [4] - AI能帮助满足三方面需求：预测特定医疗干预避免后续支出的最佳时间点、剖析患者诊疗旅程中成本发生的地点和原因、识别运营或临床浪费环节 [4] - 这将增强所有利益相关方对替代性支付模式定价和公平性的信心，通过强化财务依据激励其使用，并鼓励资源向高价值临床活动转移 [4] AI实现以患者为中心的结果测量 - 通常报告的医疗结果与患者真正关心的结果脱节，过程参数与医疗真实价值仅有间接关联 [5] - 以患者为中心的结果是价值医疗的核心，但测量更具挑战性 [5] - AI能极大提高从患者处获取反馈的效率，并能使用大语言模型将高度主观、多维度的反馈信息进行标准化处理 [5] - 这将把患者报告结果转化为可操作的决策支持工具，使医患在共享决策框架下共同努力，确保治疗方案符合患者的最终健康目标 [5][6] 实现潜力所需的改变与未来展望 - 必须克服医疗领域数据碎片化问题，确保有足够大且多样化的数据集用于训练能为患者带来真实价值的模型 [8] - AI模型对系统在医疗质量和经济方面的价值，必须使用公认标准在新的、多样化人群中进行外部验证和实证检验 [8] - 在基于价值的医疗体系内，如何最优化地为这些AI产品付费至关重要，尤其是在其益处可能由众多利益相关方共享的情况下 [8] - AI与价值医疗是相互赋能的关系，价值医疗为AI部署提供了极具吸引力的战略框架，帮助以系统化方式创建高价值医疗体系 [9]

文章核心观点 - 全球旅游零售行业正经历结构性变革，地缘政治、经济、社会、技术和气候五大驱动力相互叠加，形成“永久危机”的新常态，彻底改变了行业过去周期性波动的逻辑 [1][4][5] - 行业需摒弃传统假设，重新审视运营模式，旅客购物行为、品牌选择、消费路径和机场枢纽格局均被重塑，运营商需将新洞察转化为实际行动以应对挑战 [1][5][48] 地缘政治秩序重构 - 全球武装冲突数量达数十年最高水平，冲突、制裁和空域关闭迫使航线改道，例如途经伊朗、伊拉克、叙利亚和约旦的航线被回避，东西向航班绕开俄罗斯领空，导致航空网络碎片化 [8] - 全球约25%的旅游零售市场价值（按2024年数据计算约180亿美元）分布在高风险航线走廊上，中东和非洲地区旅客流经高风险国家的比例占40%，亚太地区占30% [10][12] - 俄乌冲突导致赫尔辛基、华沙与维也纳等中转枢纽被边缘化，客流量急剧下滑，迪拜、伊斯坦布尔、贝尔格莱德与塔什干枢纽地位提升，泰国、阿联酋和乌兹别克斯坦机场接待的俄罗斯旅客量较疫情前增长80%至100% [16] 地缘经济碎片化 - 2018至2022年间全球贸易与投资限制措施数量激增逾两倍，累计超过2,500项，截至2024年末全球近12%的进口贸易受到有效限制，当年有超过8,870亿美元贸易额受新措施影响 [19] - 美国阵营与中国经济圈之间的贸易增长率下滑5个百分点，而“金砖+”航线商业影响力提升，例如2024年迪拜机场接待旅客逾9,200万人次，印度为最大客源市场 [20] - 美元主导地位面临挑战，人民币在“中国阵营”内作为贸易结算货币的份额在两年内翻逾一倍，数字货币在旅游相关场景中的接受度逐步提高 [21] - 关税可能拉大免税与本土零售渠道价差，例如高端香水品类中，免税渠道相较本土渠道的价格优势幅度可从-10%扩大至-22% [24][25] 社会结构与消费驱动力 - 全球财富不平等加剧，最富有的1%人群掌握近半数财富，底层50%人群财富占比不足1%，全球资产介于100万至500万美元的“日常百万富翁”人群超过5,000万 [28] - 71%的Z时代旅客在购买前会考察品牌价值观，57%的全球受访旅客表示地缘政治紧张局势将影响其目的地选择，Z世代敏感度达64%，亚太地区超过70% [29][31] - 65%的免税购物者表示政治或经济紧张局势会影响品牌选择，Z世代与Y世代该比例升至69%-71%，品牌原产地成为重要筛选标准，在印度和沙特等市场民族自豪感驱动消费倾向增强 [32][36] 技术加速发展 - 近五分之二消费者使用AI进行产品发现，Z世代该比例超过一半，AI引流的网站访问跳出率降低23%，每次访问页面浏览量高出12% [39] - 2024年下半年由生成式AI为零售网站带来的流量激增12倍，“网络周”期间全球约五分之一线上订单受AI影响，智能助理从“推荐者”演变为“执行者”，能自动完成跨平台结账 [39][42] - 旅途中无摩擦体验加速普及，美国超过250个安检点接受数字身份证，兰蔻在新加坡樟宜机场推出AI美妆顾问，Areas在马德里和亚特兰大机场推出无人商店，迪拜免税店引入“Alipay+”提升支付便捷性 [44] 气候响应各自为政 - 2025年夏季热浪和山火导致大量航班取消，美国单日有超过7,000架次航班因极端天气延误，2024年夏季欧洲航班平均延误时间达21.4分钟 [46][47] - 全球气候相关灾害频率上升，预计到2030年每年将发生约560起，远高于2015年的400起，航空公司2025年为遵守CORSIA支付的碳抵消成本将超过10亿美元 [47][48] - 各地监管政策不一致，欧盟推动可持续航空燃料，美国依赖税收抵免，石油输出国优先燃料安全，形成“走廊化”经济格局，加剧利润压力和定价不确定性 [48]

全球体育产业规模与增长 - 全球体育生态系统估值约为4000亿美元，自2019年起年均增长率达6% [1] - 中国体育产业年均增速高达15.4%，占GDP比重持续攀升，预计未来3-5年内将以6.1%的年均增长率持续扩张 [1] 体育消费模式变革 - 年轻受众正逐渐脱离传统电视，转而拥抱直接面向消费者的流媒体服务与移动端优先的观看体验，智能手机已成为体育内容消费的首选平台 [2] - 中国本土体育机构的互动聚焦"游戏化+社交化"，线上体验与线下服务的融合模式已成为国内体育消费主流 [3] - 大型顶级赛事观众覆盖范围达到前所未有的广度，2024年巴黎奥运会观众约50亿人次，超过2020年东京奥运会的30亿人次 [3] 体育所有权与资本格局 - 欧洲五大足球联赛中39%的俱乐部与私人资本或主权基金相关联，北美职业体育球队的私募股权投资规模已超2000亿美元 [5] - 运动员个人影响力显著提升，梅西加盟国际迈阿密后，该俱乐部的Instagram粉丝数从100万飙升至600万，其首秀门票在二级市场价格暴涨1000% [5] 技术驱动的赛事体验创新 - 专业捕捉技术通过提供多角度镜头、球员追踪数据、慢动作回放及裁判视角，彻底革新了观赛方式 [10] - 自动化与云端制作简化了幕后工作流程，打破了地域限制，使全球顶级体育制作人才与解说员能远程参与 [10] - 2025年杭州亚运会首次全面应用"8K+VR"多视角直播技术，观众可通过VR设备切换8种专属视角 [10] 球迷互动与沉浸式体验 - 博彩平台推出即时投注功能，球迷可针对微观赛事节点下注，核心在于数据的即时获取 [10] - 梦幻体育平台借助实时数据分析技术，预计能创造超250亿美元的营收 [10] - 数字球迷互动平台提供多元沉浸体验，包括虚拟场馆游览和AI驱动的个性化内容推荐 [11] 生成式AI的应用 - AI工具能帮助球队分析球员表现、优化战术策略，也能实现内容创作自动化 [12] - 澳大利亚网球协会采用生成式AI技术，为2025年澳大利亚网球公开赛集锦制作了多语言配音解说 [12] 体育广告的数字化变革 - 数字广告叠加技术使广告从"全球统一模式"转向"地理定位体验"，能为特定市场定制专属营销内容 [14] - 该技术激活了以往未被利用的广告空间，如网球比赛的球场地面、大奖赛的草坪区域等 [14] - 2024年，场馆内广告、转播广告及赞助收入规模预计超600亿美元 [15] 商业化与运营策略 - 俱乐部需在创新与核心受众认同间找到平衡，例如通过自建内容生产团队、打造直连消费者的服务来拉近与球迷的距离 [8][17] - 美国职业篮球联赛利用社交媒体与YouTube算法定制内容，确保内容能触达并打动不同受众群体 [17] - 技术是关键赋能层，能帮助企业同时为投资者与球迷创造价值，制定以创造实际价值为核心的数字战略 [17]

文章核心观点 - 人工智能正推动信息技术职能从“维持运转”向“驱动转型”转变，成为企业效率提升和创新的新战略突破口 [1] - 企业IT预算结构正发生变化，基础保障型支出占比从2024年的约60%降至2025年的约50%，而效率提升型技术投入占比从约20%升至约30% [2] - 智能主体工作流和生成式人工智能是重塑IT运营模式的关键技术，通过自动化和智能化带来成本节约与生产力提升的双重收益 [2][5] IT预算与思维转变趋势 - 中国企业IT预算中基础保障型支出占比下降，效率提升型技术投入占比上升，直观体现了思维转变的落地趋势 [2] - 阿里云的成本优化平台帮助零售企业将IT基础运营成本降低28%，同时将系统响应效率提升35% [2] 智能主体系统的应用与成效 - 智能主体系统能将目标意图转化为实际行动，跨平台协同触发流程、解决问题，且只需极少人工干预 [3] - 45%的中国金融、能源行业企业部署了智能主体系统用于IT安全运维，安全事件平均响应时间从4.2小时缩短至12分钟，漏洞修复率提升至98% [3] - 腾讯云为某国有银行打造的智能运维主体可自动识别并处理92%的常规服务器故障，每年减少约1.2万小时人工运维工作量 [3] 生成式AI的应用与成效 - 生成式AI通过辅助代码编写、调试与安全检测、生成配置文件等方式为IT团队提供能力加持 [4] - 采用生成式AI辅助IT开发的中国企业，其代码编写效率平均提升55%，调试时间缩短40%，代码漏洞率降低32% [4] - 字节跳动的代码智能助手帮助超过2000家企业将基础设施配置生成时间从平均8小时压缩至1.5小时，配置合规率达到100% [4] AI驱动IT核心环节现代化 - 基础设施领域AI实现提前检测问题、动态扩容资源并触发自愈机制，以较低成本维持系统可用性 [8][9] - 网络安全领域AI通过识别异常行为、减少误报以及自动化一线响应，实现更快速、更精准的威胁管理 [10][11] - 应用运维领域AI通过简化测试流程、检测反复出现的问题以及支持快速故障解决，减少运营负担 [12][13] AI嵌入软件开发生命周期 - 规划环节AI工具通过分析客户反馈、系统性能数据与历史事件信号，优化早期规划流程，减少返工成本 [16] - 开发环节AI编码助手减少开发者在模板代码与重复性任务上的时间投入，使其能专注于解决复杂问题 [17] - 测试环节AI自动创建与维护测试用例、预测潜在故障点，在减少人工投入的同时提升测试覆盖范围与软件质量 [18] - 部署环节AI增强型发布工具分析系统指标、推荐部署策略，支持更快、更可预测的发布节奏 [19] - 安全与运维环节AIOps平台检测异常行为、减少告警噪音并触发自动化修复，将停机时间降至最低 [20] IT价值的未来趋势 - 在IT运维中应用AI的企业，事件数量减少20%至30%，根本原因分析速度加快，服务级别协议合规率显著提升 [22] - 企业正实现从被动响应转向主动预防，从部门孤立转向流程协同，从人工干预转向智能编排的三重转变 [22]

行业核心挑战与机遇 - 能源、化工等流程制造业企业的制造和分销网络在剧烈变化的外部环境中表现出脆弱性 [1] - 地缘政治不稳定凸显了发展本地产能和灵活供应链的必要性 [1] - 直至2030年，中国和印度的化工产品市场预计每年增长7%，届时中国很可能成为全球最大的化学品市场 [1] - 中东市场预计到本十年末每年增长5%，将吸引新的竞争 [1] - 要素成本和环境法规在全球范围内的分化程度日益加剧 [2] - 欧洲化工市场在2023年大幅下滑，预计其收入增长在整个十年内将保持低位，面临全球最高的能源和原材料成本之一 [2] 关键设计要素 - 资本路线图：高利率环境是放缓资本支出的时机，而利率下降环境则可加速投资计划，包括在需求旺盛、成本前景看好的地区扩建或新建工厂 [4] - 跨网络战略规划：通过规范性分析揭示盈利能力问题，辅助在不同工厂之间分配工作，以提高网络韧性或降低温室气体排放 [4] - 制造工厂分配：改变产品生产地点需进行精确的成本/效益计算，考虑人员、成本、资本支出及审批时间等因素 [4] - 人员规划：运营范围和制造能力发生重大变化时，必须全面了解最终状态的人员需求和成本，薪资是工厂固定成本的重要组成部分 [4] - 价值链调整：流程工业公司可通过向后整合来应对经济压力，目标包括降低运营成本、消除上游薄弱环节或简化合规流程 [4] 分析系统实施前提 - 严谨的数据获取：需获取市场趋势、原材料价格、监管动态和技术进步等所有相关维度的详细和最新数据，利用ETL根据业务需求确定数据目标 [7] - 明智的分析工具选择：工具应设置简单、用户体验好，具备快速创建场景和计算的能力，以及强大的可视化和报告功能 [7] - 跨职能协作：研发、制造、供应链和财务等多个部门的利益相关者应参与网络重新设计，并提供不同视角和见解 [7] - 清晰的决策流程：兵棋推演和情景规划的洞察必须对所有关键决策者可见，建议一旦形成应得到一致支持直至执行 [7] - 灵活性与敏捷性：通过可重复的模型实现快速推演，记录以往的情景规划练习并为未来提供起点，建立将洞察转化为可实施路线图的有效流程 [8]

全球城市综合排名（GCI）格局 - 全球城市综合排名前五名保持稳定，依次为纽约、伦敦、巴黎、东京和新加坡，反映出这些城市在数字基础设施适应性、气候韧性和制度灵活性方面的核心优势[1][2] - 香港排名从第9位上升至第7位，进步两位，而洛杉矶排名从第7位下降至第9位，后退两位[7] - 全球城市格局呈现“核心城市稳定、新兴力量多点崛起”的趋势，阿拉木图、台北和里约热内卢等新兴城市排名上升，显示全球影响力向分布式和区域集群化转移[1][5] 全球城市潜力排名（GCO）变化 - 慕尼黑取代旧金山跃居全球城市潜力排名榜首，首尔排名从第5位升至第2位，新加坡排名从第20位大幅跃升至第3位[10] - 北京在全球城市潜力排名中跃升26位，上海上升10位，凸显中国城市在创新领域的强劲发展势头[3][11] - 中东城市如迪拜、利雅得、达曼凭借在基础设施、创新和宜居性上的投入排名稳步上升，而西方城市在治理和居民幸福感方面表现承压[9] 中国城市表现分析 - 中国城市在全球潜力排名中表现突出，北京在创新维度的专利指标上位列全球第五，中国共有六座城市进入该指标全球前20名[3][11] - 台北在商业活动和信息交流方面取得突破，排名大幅上升12位，成为年度“黑马”，沈阳在创新与信息交流维度表现突出[6][14] - 中国部分城市在治理效率、居民幸福感和经济状况等指标上存在短板，未来需在社会治理和城市宜居性方面同步发力以实现全面领先[13] 未来城市竞争力驱动因素 - 人工智能正成为推动全球城市竞争力的核心引擎，深刻改变城市的经济增长路径和公共治理，但同时也带来就业结构重塑、社会不平等加剧等挑战[16] - 城市长期竞争力将依赖于三个关键因素：扩大能源产能、在增长中兼顾韧性与宜居性，以及发展能够适应人工智能应用的人才[16] - 城市领导力取决于能否将能源安全、可再生能源投资和人才发展纳入统一战略，从而获取人工智能的生产力红利并有效治理相关风险[16]

全球旅游零售市场表现 - 2024年全球旅客量达到95亿人次新高，超过2019年疫情前高峰水平3% [9] - 2024年全球旅游零售销售额为741亿美元，比2019年的856亿美元低13% [2][14] - 旅客量与旅游零售额之间的差距连续三年扩大，2024年航空客运量增长8.5%，而旅游零售额仅增长3.0% [14] - 旅客人均消费额进一步下滑，2024年底降至15.5美元，较2019年减少约17% [36] 区域市场分化 - 亚太地区占据全球旅游零售最大份额（约310亿美元），但2024年销售额下降2%，低于2019年水平 [20] - 欧洲旅游零售市场2024年同比增长9.2%，超过旅客量7.7%的增速，免税零售总额比2019年高出42% [22] - 中东和非洲地区旅游零售2024年同比增长约8%，旅客量同比增长8.5% [22] - 美洲地区旅游零售额2024年同比增长4%，达到116亿美元，略超疫情前水平 [27] - 印度旅游零售额2024年同比增长21%，成为亚太地区亮点 [21] 消费者行为转变 - 旅客购物频率以每年4个百分点的幅度同比下降 [3] - 近四成旅客怀疑免税店购物是否真的能够带来实惠 [3] - Z世代旅客消费频次下降但目的性增强，年长旅客更趋保守选择高性价比商品 [3] - 消费呈现两极分化趋势，中端市场萎缩，增长集中在性价比入门级产品和高端产品 [3][47] - 中国旅客境外消费热情受抑制，客单价和人均消费额明显下降，部分情况比疫情前低50% [20][44] 品类表现分化 - 香水与化妆品类占据全球旅游零售总额三分之一以上，2024年销售额从258亿美元降至252亿美元，降幅2% [30] - 香水类产品全球销售额增长12%，但被化妆品疲软表现抵消 [30] - 烟草制品销售额同比增长13%，糖果与精品食品增长8%，葡萄酒与烈酒增长6% [30] - 手表、珠宝与高端书写用品仅增长2%，时尚与配饰仅增长1% [31] - 电子产品、礼品及其他品类销售额实现9%增长 [32] 行业结构性挑战 - 全球旅游零售总额约四分之一（约180亿美元）集中在地缘政治冲突风险加剧地区 [4] - 在Z世代群体中，超过70%表示地缘政治或经济紧张局势会左右其在旅游零售场景中的品牌选择 [4] - 传统商业模式以客流量为核心评估指标而非盈利水平，商品组合反映历史销售规模而非当下消费诉求 [5] - 美国机场零售布局分散，数字化渠道有限，免税购物转化率长期处于全球低位 [28] 新兴增长机会 - 餐饮业态逆势增长，2019至2023年机场餐饮收入增长8%，而免税与零售特许经营收入分别下降34%和18% [57] - 52%的非购物旅客愿意尝试包含高端餐饮元素的品牌体验，在经常购物旅客中这一比例高达86% [59] - 印度市场95%旅客认为免税商品价格较国内渠道更具吸引力，83%旅客消费信心较三年前提升 [53] - 沙特阿拉伯78%旅客认为免税商品更具性价比，63%旅客消费信心较2022年增强 [53]

文章核心观点 生物医药行业正面临严峻的战略环境，市值蒸发超过2000亿美元[1] 成功的领导者需在少数决定性议题上形成深刻战略洞察，避免战略盲点[1] 行业由四大长期命题塑造，需要更敏锐的管理应对和更果断的战略抉择[1] 主动求变者将定义医药新时代，迟疑不前者将被重新定义[31] 战略议程一：人工智能在药物研发的颠覆性变革 - 人工智能成为重塑行业的核心力量，最具颠覆性的影响聚焦于药物发现领域[2] - AI正以前所未有的速度和规模加速靶点识别、先导物筛选及分子优化进程，显著提升早期研发效率[2] - 全球药物研发领域的人工智能市场预计将以每年超过25%的速度增长，并于2029年突破63亿美元[3] - 科技生物公司（TechBio）作为全新商业模式正在浮现，将专有算法与平台生物学深度融合[3] - 科技生物公司已证明AI能显著提升早期研发效率，降低临床前失败率，并加速达到概念验证阶段[6] - 传统药企难以单靠自身力量整合AI，深度合作成为主流，2024年公布了12项单项价值超过2亿美元的交易[8] - CEO需立即确立AI战略，将AI视为战略支柱，明确如何融入研发模式及获取核心能力[12] 战略议程二：地缘政治变局下的价值链重构 - 中国作为生物科技强国崛起，在肿瘤治疗、免疫疗法及基因编辑等前沿领域取得显著突破[15] - 过去五年间，跨国药企投入约100亿美元用于在中国新建研发中心、设立合资企业及本土化设施[15] - 中国本土授权合作交易总额从2015年的约10亿美元飙升至2023年的近400亿美元[15] - 美国正通过立法与关税组合拳予以回应，例如《生物安全法案》针对源自中国的生物制药服务供应商[17] - 生物制药产品转移产能需耗时三年以上，新建工厂则需五至七年，要求CEO立足长远视角开展严谨情景规划[17] - CEO需精准识别蕴含深层长期影响的变革，制定灵活的多情景方案，深化全球合作伙伴关系[18] 战略议程三：构建双向并进的研发管线 - 医学正经历范式革命，例如GLP-1疗法和口服PCSK9抑制剂正在重塑心血管代谢疾病的治疗范式[20] - 发展趋势正推动医疗模式向主动干预转变，致力于预防或显著推迟高发疾病的发作[21] - 行业经历价值生成模式的双向分流：一端是针对罕见病的高成本疗法，另一端是瞄准常见病根源的可规模化治疗平台[24] - 预防性疗法的成功将导致对传统治疗方式及医疗设备的需求下降，到2033年关键治疗领域的手术利润将缩减21%–23%[24] - 多功能疗法需要整合跨专业医疗资源，要求企业采用更系统、更精准的市场渗透与客户互动策略[24] - 市场对具有明确长期健康获益的疗法需求日益增长，药企必须确立以患者为中心的策略[24] 战略议程四：重构人才体系以保持组织效能 - 生物制药行业将面临日益严峻的系统性人才挑战，传统劳动力模式正在失效[26] - 人才短缺问题将蔓延至整个医疗健康生态系统，导致临床试验进展迟滞、洞察生成支离破碎等后果[28] - 企业必须主动前往人才聚集之地，开拓新兴与海外人才市场以获取核心能力与实现规模效应[29] - 人工智能的价值在于增强团队能力，通过更智能的AI驱动流程提升科学家、法规专家及一线团队的工作效率[29] - CEO需以企业级战略人力规划引领变革，将人才挑战转化为差异化竞争优势[30] - 组织效能即战略，人才流动的速度将决定行业的主导权[30]

节日祝福 - 公司向客户及家人表达双节团圆的美好祝愿 [2] - 祝福内容聚焦于幸福美满和阖家安康 [2] - 公司品牌标识在祝福信息中出现 [3]