一临云：临研迈入智能体时代

本文转载自微信公众号"林少楠GCP"，发布于 2026 年 5 月 27 日。

临床研究AI赛道的竞争正在悄然升维。

2026年，当大多数公司还在讨论"如何用AI提效"的时候，一临云已经在回答下一个问题：AI智能体如何重构临床研究的岗位逻辑？

在刚刚落幕的一临云2026用户大会上，公司强化了全新的战略定位：临床研究AI科技公司，并展示了已实实在在落地于平台的阶段性成果。

1、一临云的AI进阶之路

很多公司的AI战略始于2023年ChatGPT爆火之后。但一临云的时间线要早得多。

2022年，GPT尚未兴起，他们就已与某知名MNC合作落地基于知识图谱的Clinical Chatbot，用于患者入排标准的自动判断。同年，AI创新中心成立，AI被正式列为公司核心战略。

这个时间差，在AI军备竞赛白热化的今天，意味着相当可观的先发优势。

2023年确立"自研模型+大模型双轨并行"路线，成为国内首批接入微软OpenAI的企业；

2024年完成从"AI算法"到"AI工程化"的转型；

2025年锚定"大模型+临床试验RAG知识库+规范化Prompt工程"核心路径；

到2026年，AI智能体已全面贯穿ECC平台各项工作流。

从算法到工程化，再到智能体化，这条路径本身就是一套值得参考的行业方法论。

本次大会最核心的发布是AI智能体"临小服"。但与其把它理解为一个新产品，不如把它理解为一临云对临床研究岗位工作流的一次系统性重构。

临小服并非通用助手，而是按岗位职责拆解定制：

"对话即操作"，背后的逻辑是将原本散落在各系统、各岗位的操作流程，通过自然语言交互统一收口，同步满足合规留痕要求。

这对CRO和药企的一线执行团队来说，降低的不只是操作摩擦，更是培训成本和出错概率。

另一个值得关注的产品是IRC（独立影像评估平台）。

驱动一临云做IRC的逻辑很清晰：FDA等监管机构对影像评估的适应症范围持续扩展，已从肿瘤蔓延至更广泛疾病领域。

一临云的应对策略是将产品矩阵从"eCOA+量表"升级为"eCOA+IRC"，以主客观结合的方式补齐终点评估的完整性。

平台层面，IRC实现了影像上传、匿名化、质控、智能分派、专家阅片、操作留痕的全链路打通，支持DICOM 3.0、图片、视频、PDF等多格式，当前已从眼科切入，并向心血管、自免、内分泌、神经、肿瘤等多领域延伸。国际落地方面，平台已在美国、英国、加拿大、澳洲等地运行。

更值得注意的是AI与IRC的融合方向：语义分割模型对病灶的像素级描记，以及AI辅助自动生成入组报告、影像报告、一致性报告，这些如果能规模化落地，对IRC的人工依赖度将形成实质性替代。

大会圆桌汇聚了和铂医药、泽璟制药、晶泰科技、康龙临床、诺思格等头部机构发声，几个判断值得关注：

和铂王劲松的内部管理建议很接地气：警惕"太慢"和"太贪"两种极端，分层推进比一刀切更有效。
泽璟朱秀轩给中小药企的建议偏务实：不必自建，找成熟合作伙伴借力即可。
晶泰科技马健预判了企业管理软件的终局：传统的繁琐流程系统（如ERP、OA）将被淘汰，未来组织的AI落地将走向"管理权限的让渡"，由AI智能体直接接管复杂的工作流。
康龙临床戴奕人道出了CRO行业的终极生存逻辑：传统的经验优势正在被AI抹平，CRO企业不能只满足于百分之几十的提效，须追求十倍乃至百倍的效率跃升。
腾讯健康王蕾点出了AI时代的新合规命题：AI生成数据的质量保障与合规性，将成为下一个监管关注焦点。
诺思格王维给出了最紧迫的时间窗口判断：未来1到2年，不能将AI融入业务的企业竞争力将被彻底淘汰。

江苏恒瑞临床数据科学中心副总经理颜崇超带来了题为《临床数据管理面临的挑战与技术赋能路径》的实战分享。他指出，面对海量复杂数据的激增、RBDM实践的脱节，以及日益严苛的全球监管要求，传统以人工操作为主导的CDM模式已触及效率与质量的双重瓶颈。

如何破局？他给出了"信息化、标准化、自动化"三位一体的技术演进路径。具体而言，就是通过一体化平台打破多系统的数据孤岛；全面引入CDISC等标准奠定高质量数据基石；并利用RPA与智能AI算法替代手动转录、质疑管理等低效重复劳动。

这场分享中最具行业启示意义的，当AI和自动化接管了底层繁琐流程，未来的数据管理体系将高度智能化，而DM人员必须完成一次核心蜕变：从传统的数据清洁工，全面进化为数据策略师与价值发现者。

一临云这次大会的核心信号很清晰：AI在临床研究中的渗透，已经从单点提效进入系统重构阶段。

临小服的"岗位智能体化"与IRC的"终点评估客观化"叠加，构成从数据采集到智能决策的完整闭环。

但更大的命题在于，当AI把临床研究的执行门槛系统性拉低，临床研究的质量天花板将不再由人力规模决定，而是由数据、模型与工程能力重新定义。

留给观望者的时间，已经不多了。