制药企业宣称人工智能驱动的制造转型已取得初步成效，在提升原料收率、批次一致性及生产效率方面表现突出，同时承认该技术带来的风险与挑战。
制药行业对人工智能的广泛应用正在重塑制造流程。企业正通过部署机器学习、数字孪生、软传感器等技术优化生产链各环节，涵盖上游生产、下游加工及灌装完成等全流程。尽管伴随新的技术风险，但企业普遍认为该技术可带来显著效率提升。
人工智能涵盖的机器学习系统和大型语言模型已突破传统数据分析模式。与传统计算技术相比，AI工具能识别大数据中的潜在规律，实现预测性分析和维护。辉瑞和罗氏早在2018-2019年就已开始探索相关技术应用，现已有更多企业加入技术升级浪潮。
Moderna数字化主管Joe Margarones表示，近期内将推出自然语言交互的数据查询系统，允许员工通过对话形式探索生产趋势并生成分析报告。公司还计划推出预置与定制AI代理工具，以满足不同生产环节的质量管控需求。
百健（Biogen）在7月宣布20亿美元制造扩建计划时，特别强调了AI应用的重点方向。制药运营主管Nicole Murphy指出，设备预测性维护和偏差根本原因自动分析是当前最优先的应用领域。通过AI技术，企业已显著缩短偏差处理周期。
赛诺菲在预测维护领域取得显著成效，发言人表示AI应用已实现设备停机时间减少、寿命延长及整体运营效率提升。与百健相似，该公司通过AI管理生产偏差，使轻微偏差的处理时间大幅缩短。
在生产工艺优化方面，百健重点部署了数字孪生和软传感器技术。这些数据驱动模型通过数字化映射物理流程，提供超越直接测量的洞察。该技术可实现自适应工艺控制，有效提升收率和批次一致性。
阿斯利康2023年数据显示，原料规划数字孪生技术使称量规划时间减少90%。罗氏则通过预测细胞生长年龄的数字孪生技术，使生产收率提高10%、质量提升40%。赛诺菲的AI驱动收率分析平台帮助制造团队减少数据分析时间，实现原料利用率优化。
阿斯利康全球运营总裁Pam Cheng透露，该企业在中国工厂应用30余种数字工具和AI解决方案后，产量提升55%，生产周期缩短44%，生产力增长54%。不过多家企业同期也面临制造成本上升压力，罗氏2024年制造成本增长14%，2025上半年继续增长7%；阿斯利康销售成本同比增加20%。
监管合规和网络安全成为主要挑战。Nicole Murphy指出，法规遵从和员工技能提升是AI落地的关键障碍。Joe Margarones补充说明，AI应用需满足FDA 21 CFR Part 11法规要求，建立模型版本控制、审计追踪等数据完整性框架，同时还要构建将机器学习运维与质量保证体系融合的持续验证机制。网络安全方面，设备互联和云计算增加了攻击面，企业已将AI风险纳入投资者披露范围。
尽管存在风险，企业普遍认为不采用AI将带来更大竞争威胁。艾伯维在其年报中警示，未能有效实施新技术可能阻碍竞争能力，因为竞争对手在AI领域的突破可能带来更高效的运营。
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