经验分散
一线专员的实战经验难以集中管理，离职即流失，无法有效传递给后来者。
20+
创始团队跨国药企一线经验（年）
1–2周
条件就绪后，交付可验证 MVP 的周期
6+
正在服务的生命科学企业客户
部分服务客户
诺华 Novartis阿斯利康 AstraZeneca百济神州 Byone再鼎医药 Zai Lab思拓凡 Cytiva康缔亚 Caidya
行业现状
医药商业化，正面临知识断层
一线经验沉淀在个人头脑里，组织层面却几乎没有可复用的知识资产。
新人成长慢
培养方式依靠口口相传，学习周期长，真正能独立拜访客户往往需要数月。
知识复用难
区域、团队之间各自为战，组织难以批量沉淀知识，更谈不上横向复用。
效率亟待提升
药物机理日趋复杂，与医生的有效沟通时间却持续被压缩。
我们的方法
FDE 咨询入口 + MCS 技术底座，形成持续增长的商业飞轮
咨询交付发现真实需求，平台产品沉淀共性能力，行业方案把能力规模化复制给更多客户。
咨询与定制交付
Forward Deployed Engineer 深入客户业务场景，挖掘真实需求，提供方案设计、MVP 验证与生产落地服务。
平台产品
将客户项目中沉淀的共性能力，固化为可复用的企业知识与智能体平台，通过 License 授权获得持续收入。
快速部署的行业应用
基于 MCS 平台结合行业 Know-how，提供可快速部署的行业应用和扩展模块，把经验复制到更多客户。
客户需求发现 → FDE 交付 → 共性能力沉淀 → MCS 产品增强 → 行业方案复用 → 更高效地获取和交付客户
技术底座
MCS — 企业上下文与智能体平台
Enterprise Context & Agent Platform。核心价值是帮助 AI 理解企业特有的知识、数据、业务规则和工作上下文，并可靠地完成业务任务。
01
Enterprise Context
企业知识管理、检索、数据集成与上下文构建。
02
Agent Runtime / Harness
Agent 调度、工具调用、Skill 管理与业务流程编排。
03
Evaluation & Observability
AI 效果评估、用户反馈、运行监控与持续优化。
04
Platform Foundation
权限管理、模型适配、部署管理与扩展机制。
核心差异化
基于 GraphRAG 的知识管理，不只是关键词匹配，而是理解概念之间的关联：每个推荐都能追溯到原始来源，结合 Agent 实现特定场景下的精准检索。
肝转移转化治疗贝伐珠单抗+化疗BOXER 研究
产品架构
采用 Core + Industry Pack + Customer Extension 分层：通用平台能力、行业共性能力与客户专属能力分离，客户定制不侵入核心，降低长期升级与维护成本。
交付方法论
Business Value Driven + Evaluation Driven Delivery
始终以客户业务价值为出发点，以评估结果验证系统效果，以生产反馈推动持续改进。
01
Discover
客户访谈、业务需求与数据可行性分析
02
Scope & Design
定义 MVP 范围、系统架构与验收标准
03
Build MVP
基于 MCS 快速构建方案，开发必要扩展
04
Evaluate
人工评估、问题分析与自动化回归
05
Deploy & Observe
系统部署、用户培训与运行监控
06
Productize
项目复盘、共性需求提炼与能力沉淀
目标：在需求、数据及访问条件就绪后，利用 MCS 在 1–2 周内交付可验证的 MVP，并在此基础上推进生产化落地。
关于我们
一家懂医药、也懂 AI 的精品咨询公司
派得知能科技（PDZ.AI）是派得咨询旗下专注于 AI 产品落地的技术团队，聚焦中国生物医药行业的 AI 转型咨询与产品开发，业务涵盖 AI 产品开发、咨询交付与商务拓展。
创始团队拥有临床医学与运动医学专业背景，并在阿斯利康、赛诺菲、罗氏、贝朗等跨国药企积累 20 余年经验，深耕医药市场准入（医院、医保、商业渠道）、销售能力建设与组织转型。
正是这段跨越业务一线与技术一线的经历，让我们能把药物机理、拜访策略、准入逻辑这些“隐性知识”，转化为 AI 真正能理解、能调用的企业知识资产。
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