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方案概述

本解决方案展示了医疗健康行业领导者罗氏(Roche)如何通过在全球范围内规模化部署NVIDIA加速计算与AI平台,将人工智能从零散试点转变为企业级核心能力。该方案贯穿药物研发、诊断、制造到供应链的完整价值链,显著提升效率、缩短研发时间并优化全球生产体系。

客户挑战

  • 研发周期长:传统药物研发,尤其是备用分子开发,周期常超过两年,无法满足患者迫切的医疗需求。

  • 数据洞察未充分释放:制药与诊断业务拥有海量高质量数据,但缺乏足够的算力与平台来挖掘深层价值。

  • 生产与制造复杂性高:制药工厂系统复杂,实际投产前的优化与验证缺乏高效、低成本的虚拟仿真环境。

  • AI应用碎片化:AI项目多为试点,未能嵌入日常科研、临床及生产工作流程,难以形成规模效应。

解决方案架构

罗氏构建了混合云与本地环境相结合的AI基础设施,核心组件包括:

  1. 算力底座

    • 全球部署超过 3,500块 NVIDIA Blackwell GPU,成为制药企业中已公开的最大规模GPU部署。

    • 混合架构支持大规模模型训练与全球各地团队的本地化研发。

  2. AI平台与软件

    • NVIDIA BioNeMo:用于训练、微调生物与分子基础模型,整合专有数据集,扩展AI驱动的实验室自动化。

    • NVIDIA Parabricks:加速基因组与测序数据分析,从海量数据中快速挖掘关键洞察。

    • NVIDIA NeMo Guardrails:确保数字健康领域AI应用的安全性与可靠性,满足医疗级标准。

    • NVIDIA Omniverse库:构建生产基地的高保真数字孪生,实现复杂系统的仿真与优化。

  3. 应用场景覆盖

    • 药物研发:集成于基因泰克“闭环实验室(LILT)”战略,实现实验、数据与AI的迭代闭环。

    • 制药生产:利用Omniverse构建数字孪生,优化GLP-1等新工厂的建设与开发。

    • 诊断与数字健康:应用于数字病理图像分析、临床决策支持及患者健康管理。

    • 监管与质量:辅助监管文档编制、质量保障与生产排程等环节。

客户收益与价值

业务领域关键收益与量化成果
药物研发• 肿瘤学项目中,AI将降解剂分子设计速度提升 25%
• 备用分子开发周期从传统 2年以上 缩短至 7个月
• 近 90% 符合条件的小分子项目已整合AI技术。
制药生产• 通过数字孪生在实际投产前完成系统仿真与优化,降低物理调试成本与风险。
• 微小效率提升可在全球供应链中产生连锁放大效应。
诊断与数字健康• 规模化分析病理图像,识别细微疾病模式,提升诊断准确性。
• AI驱动的临床决策支持与患者指导,实现更明智的医疗选择。
整体业务价值• AI成为嵌入日常科研与临床工作的核心能力,而非孤立技能。
• 为未来十年创新奠定基石,支持生物基础模型、智能体驱动科研、AI实验室自动化等前沿方向。

方案核心优势

  • 规模化验证:全球制药行业最大规模的GPU部署实践,证明企业级AI能力可行且有效。

  • 全价值链覆盖:从发现、开发、制造到交付,单一技术平台支撑端到端创新。

  • 时间压缩:将AI转化为“为患者争取希望”的工具,显著缩短药物上市与诊疗方案开发时间。

  • 混合架构灵活:支持集中式大规模训练与分布式本地研发,平衡性能与数据合规需求。

  • 医疗级安全:采用NVIDIA NeMo Guardrails等技术,确保AI输出符合严格医疗标准。

适用客户群体

  • 大型制药企业、生物技术公司

  • 医疗诊断与数字健康服务提供商

  • 需要优化复杂生产流程的医药合同研发生产机构(CDMO)

  • 正在构建企业级AI与数字孪生能力的医疗集团