活力中国调研行｜百年老药铺里的“新算法”

药碾子、搓丸板、捣药桶hellip;hellip;展柜里老物件散发着的丝丝草药香，把时间拉回一百多年前。1907年，同仁堂传人乐镜宇到济南创办宏济堂。那时候，中药生产靠的是老师傅的手眼功夫。穿越百年，这家老药铺开始和AI、算法打交道。

8月24日，大河财立方记者随活力中国调研行山东站采访团走进山东宏济堂制药集团，探索百年老药铺里的新算法。

过去，中药炮制依赖老师傅的经验，靠嗅觉、视觉判断药材质量和火候。现在，我们希望在保留、传承传统工艺的同时，给制药装上数字化的lsquo;新感官rsquo;。宏济堂副总裁张然告诉大河财立方记者。

这种变化，在丸剂工厂里看得很清楚。张然向记者介绍，中药制药有一种炼蜜工艺。过去，蜜炼到了什么火候，是中蜜还是老蜜，很大程度上取决于老师傅对颜色、气味、手感的判断。如今，在生产线上，波美度、水分、糖度等指标被同时记录。那句火候到了，被拆解成一组可以测量、比较和追溯的数据，用来控制不同批次之间的稳定性。

宏济堂把老师傅的经验，变成设备可以识别的参数。但中药材的数智化，似乎并不是简单地把自动化设备搬进厂房。

药材取自自然，同一种药材的产地、年份、批次不同，都可能带来差异。对中药企业而言，原料端的稳定性、生产过程的标准化同样关键。

对此，宏济堂试图从源头开始把控质量。从选种育苗到成品采收，我们建设了30多个GAP基地，实现从种子到成药的全链条闭环可控。张然说。在生产环节，宏济堂布局全流程PAT在线监测系统，对部分关键质量属性进行实时监测。原料批次、生产参数等信息被纳入追溯系统，让一批药从原料进入工厂到成品出厂，都能够向前查询。

记者在中药口服液生产区域看到，智慧大屏上温度、液位、压力等参数持续刷新。宏济堂相关负责人介绍，该公司在提取、灌装等环节共设置8000余个控制点位，系统可以根据参数变化自动预警，并对部分环节进行远程干预，以减少人工判断带来的波动。

以血府逐瘀口服液为例，宏济堂在符合既定工艺要求的前提下，通过AI分析优化与智能提取系统，调整升温时间、控制沸腾速度、测算能源转换效率，有效成分提取转移率较传统生产模式提高40%以上。

走出车间，药香仍在空气中浮动，智慧大屏上的数据还在不断刷新。传承千年的中医药技艺，如何被记录、被复制，被继续传下去？宏济堂相关负责人把答案概括为两条路径:向前端布局AI+，探索智慧诊疗；向生产端做+AI，推动人工智能进入传统制造的更多场景。

药碾子、搓丸板、捣药桶hellip;hellip;展柜里老物件散发着的丝丝草药香，把时间拉回一百多年前。1907年，同仁堂传人乐镜宇到济南创办宏济堂。那时候，中药生产靠的是老师傅的手眼功夫。穿越百年，这家老药铺开始和AI、算法打交道。

8月24日，大河财立方记者随活力中国调研行山东站采访团走进山东宏济堂制药集团，探索百年老药铺里的新算法。

过去，中药炮制依赖老师傅的经验，靠嗅觉、视觉判断药材质量和火候。现在，我们希望在保留、传承传统工艺的同时，给制药装上数字化的lsquo;新感官rsquo;。宏济堂副总裁张然告诉大河财立方记者。

这种变化，在丸剂工厂里看得很清楚。张然向记者介绍，中药制药有一种炼蜜工艺。过去，蜜炼到了什么火候，是中蜜还是老蜜，很大程度上取决于老师傅对颜色、气味、手感的判断。如今，在生产线上，波美度、水分、糖度等指标被同时记录。那句火候到了，被拆解成一组可以测量、比较和追溯的数据，用来控制不同批次之间的稳定性。

宏济堂把老师傅的经验，变成设备可以识别的参数。但中药材的数智化，似乎并不是简单地把自动化设备搬进厂房。

药材取自自然，同一种药材的产地、年份、批次不同，都可能带来差异。对中药企业而言，原料端的稳定性、生产过程的标准化同样关键。

对此，宏济堂试图从源头开始把控质量。从选种育苗到成品采收，我们建设了30多个GAP基地，实现从种子到成药的全链条闭环可控。张然说。在生产环节，宏济堂布局全流程PAT在线监测系统，对部分关键质量属性进行实时监测。原料批次、生产参数等信息被纳入追溯系统，让一批药从原料进入工厂到成品出厂，都能够向前查询。

记者在中药口服液生产区域看到，智慧大屏上温度、液位、压力等参数持续刷新。宏济堂相关负责人介绍，该公司在提取、灌装等环节共设置8000余个控制点位，系统可以根据参数变化自动预警，并对部分环节进行远程干预，以减少人工判断带来的波动。

以血府逐瘀口服液为例，宏济堂在符合既定工艺要求的前提下，通过AI分析优化与智能提取系统，调整升温时间、控制沸腾速度、测算能源转换效率，有效成分提取转移率较传统生产模式提高40%以上。

走出车间，药香仍在空气中浮动，智慧大屏上的数据还在不断刷新。传承千年的中医药技艺，如何被记录、被复制，被继续传下去？宏济堂相关负责人把答案概括为两条路径:向前端布局AI+，探索智慧诊疗；向生产端做+AI，推动人工智能进入传统制造的更多场景。