AI赋能中药质控升级 上市公司加码数智化布局

数智技术落地，推动越来越多的道地药材实现100%批次溯源；国家现代中药创新中心第四代AI中药材智能分拣设备实现批量交付，综合检测效率大幅提升……今年以来，随着药材源头、饮片炮制、粉末鉴别、中成药过程质控等多条技术路线落地，中药行业数智质控正从单点试点全面迈入规模化产业化推广的新阶段，相关上市公司也在持续加码数智化布局。但在产业升温背后，通用数据库不完善、模型泛化能力不足等瓶颈依旧存在，亟待全行业协同破解。

数智技术全场景落地

近期，中药质控加速由终端检验转向全链条过程管控，一批落地项目通过AI感知、物联网、区块链数字身份，把传统老药工经验转化为可量化的质控指标。

9月，甘肃陇西“黄芪全产业链数据赋能中医药产业发展”入选国家数据局公共数据示范场景。目前，当地已实现黄芪等道地药材100%批次溯源，有溯源需求的客户占比达60%，溯源体系完整覆盖种苗繁育、田间管护、饮片加工、市场流通全流程，消费者扫码即可直接调取药材的有效成分、农残重金属等全项检测数据。

作为中药行业国家制造业创新中心，国家现代中药创新中心第四代AI中药材智能检测分拣设备前段时间已投入示范应用。“今年我们数智质控的核心，就是将传统中药‘眼看、鼻闻、口尝、手摸’的经验鉴别，转化为机器传感与算法并落地产线。”国家现代中药创新中心绿色智能制造部高级经理刘长青向《经济参考报》记者透露，依托4K可见光、X射线、高光谱与近红外多模态感知融合技术，第四代AI中药材智能检测分拣设备搭建了四层技术架构，可同步完成外观缺陷、内部虫蛀异物筛查及有效成分、水分无损快检。

此前，南京中医药大学吴啟南教授团队在Journal of Pharmaceutical Analysis（中科院一区）发表重要研究成果，将人工智能与数字图像识别、近红外光谱技术相结合，构建了八角茴香粉末掺假检测的智能化解决方案，实现对掺假样品的快速、准确、绿色鉴别。

整体来看，数智技术正在破解中药材主观分级、掺假识别难、批次波动大的行业痛点，但仍以仪器检测结合人工复核为主，尚未完全替代专业人员研判。

九芝堂相关负责人表示，从行业视角看，中药数智质控正在从单点技术突破走向“数据-模型-控制”深度融合的闭环调控，在线检测由被动监测向主动预测与自适应调控转变是明确趋势。

上市公司加码布局

数智技术深度赋能中药质控升级，为产业发展打开了新的增长维度。今年以来，多家中药上市公司加速落地智能质控项目，助力中药产业标准化、现代化发展。

近期，云南白药升级智慧煎药中心，部署1500余个传感器，可在15秒完成中药调剂，累计煎煮汤药超2200万袋；依托“数智云药”平台，云南白药还实现了多种道地药材的自动化智能分级和质量检测：通过机器视觉与光谱技术融合，可在毫秒级完成对药材外观形态、霉蛀情况、夹砂杂质的精准判别。

九芝堂同样在加码中药数智质控体系建设，搭建起“传感检测－生产控制－MES（制造执行系统）－ERP（企业资源计划系统）”四层数字化架构，全面打通运营、生产、质量、物流全链条数据流。

天士力也在2026年半年报中披露，公司持续部署优化企业质量管理系统（EQMS）及实验室信息管理系统（LIMS），完善中药颗粒剂、滴丸剂、中药提取等核心环节的过程数据采集，实现全链条质量数据贯通，推动生产运营模式稳步实现从经验驱动转向数据驱动、从人工管控转向智能协同。

据悉，国家现代中药创新中心首套AI中药材智能检测分拣设备，已在东方红西洋参药业（通化）股份有限公司生产现场完成安装、调试及全流程试运行。该项目专门针对人参、西洋参品类定制开发了皂苷含量、水分含量、外观等级、内部结构等级等多维度高精度检测模型，可实现相关指标的自动化快速识别与分级。目前该套设备已陆续交付天津宏仁堂、天津同仁堂集团、华润三九、吉林省老参娘参业等多家行业单位，客户覆盖天津、深圳、吉林等国内中药材主产区及重点制药企业，相关应用落地工作正有序推进。

企业端的实践探索，得到监管部门的呼应与引导。2026年9月，国家药监局发布的《〈药品生产质量管理规范（2010年修订）〉中药饮片附录（征求意见稿）》，专门增设“信息化管理与追溯”专章，对计算机化系统、设备参数自动采集、饮片追溯作出制度安排。在刘长青看来，这是一个明确信号：数智质控正在从“可选加分项”变成“合规必答题”。

尽管相关技术持续取得突破，但数智技术赋能中药材质控仍面临多重现实制约：行业通用数据库尚不完善，模型泛化能力不足，AI检测结果也暂未完全纳入法定检测依据。

“从技术层面看，老药工的经验大多属于隐性知识，难以实现显性转化；加之中药产地、批次差异较大，造成模型泛化难度高，亟需工艺、分析、数据科学多学科交叉融合。”九芝堂相关负责人表示。

“首要的就是数据关，这是所有技术路线的底层瓶颈。”刘长青指出，中药材是天然产物，个体差异大，同一种药材经炮制加工还会衍生多种形态——仅生姜就分鲜姜、干姜、姜炭、姜皮等，每一类都要独立训练专属模型。民族药大模型的数据问题更突出：基原复杂、同物异名与同名异物普遍、文献资料规范性不足。

而从行业来说，九芝堂相关负责人表示，标准层面，全国尚未形成统一的溯源数据标准，造成各地各企业系统难以互通；成本层面，智能检测、全链条溯源投入高、回报周期长，抬高了中小企业参与门槛，既容易加剧行业分化，也存在诱发数据造假的潜在风险；产业链协同上，中药从田间到药房链路长、参与主体分散，药农、供应商、生产及销售企业之间数据碎片化、孤岛化突出，加之企业间激励机制不兼容，追溯数据涉及商业机密，缺少可落地的数据共享规则，进一步制约了中药数智质控的落地。

此外，刘长青认为，当前行业还存在质控与功效相脱节的问题。现行依靠单一或少数指标成分定量的质控模式，难以体现中药复方多成分、多靶点的整体作用，“指标合格”并不等同于“疗效稳定”，行业尚且缺乏公认的评价标尺，有待全行业协同攻克。国家现代中药创新中心也将持续攻坚产业关键共性技术，促进成果转移扩散与产业落地。

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