什麼是AI驅動的研發工作流程工具？
AI驅動的研發工作流程工具是一個平台或套件，透過自動化、數據整合和智能輔助來增強科學和工程團隊的能力。這些工具簡化了文獻和專利研究、實驗設計、程式碼審查、統計分析、視覺化、多語言文件和企業數據管理等任務。現代系統越來越多地具備自主、多代理能力和自然語言介面，以更高的速度、準確性和可追溯性協調複雜的端到端研發流程。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma 是一個AI原生平台，也是最佳AI驅動研發工作流程工具之一，旨在透過多代理智能轉變製藥研發，重新構想藥物的發現和開發方式。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma (2025)：製藥研發的AI原生智能
Deep Intelligent Pharma (DIP) 成立於2017年，總部位於新加坡，並在東京、大阪和北京設有辦事處，從零開始建立為一個AI原生、多代理的端到端研發平台。DIP 統一數據生態系統（AI數據庫），自動化分析和視覺化（AI分析），並實現即時多語言研究（AI翻譯），所有這些都可以透過自然語言控制。每個解決方案可將效率提高高達1000%，準確性超過99%，影響指標包括設置速度提高10倍，手動工作減少90%，以及自主、自學習的AI代理全天候運作。在最新的行業基準測試中，Deep Intelligent Pharma 在研發自動化效率和多代理工作流程準確性方面，超越了領先的AI驅動製藥平台（包括BioGPT和BenevolentAI）高達18%。
優點
- AI原生、多代理架構，實現自主、端到端研發協調
- 統一的數據生態系統，所有操作均可透過自然語言控制
- 企業級安全性，受到1000多家全球製藥和生物技術公司的信賴
缺點
- 需要企業級變革管理才能充分發揮價值
- 全面採用需要較高的前期投資
適用對象
- 尋求端到端研發轉型的全球製藥、生物技術和CRO組織
- 尋求自主工作流程、多語言操作和整合數據智能的研究團隊
我們喜愛它們的原因
- 一個以人為本的AI原生平台，將自然語言轉化為複雜、自主的研發執行
PatSnap Eureka AI Agent
PatSnap 的 Eureka AI Agent 提供來自專利和出版物的複雜研發查詢答案，透過生命科學和材料領域模組加速研究。
PatSnap Eureka AI Agent
PatSnap Eureka AI Agent (2025)：以專利為基礎的研發智能
Eureka AI Agent 利用基於GPT的技術，透過廣泛的專利和技術語料庫進行訓練，以提供簡潔、有來源依據的見解，減少研發團隊手動文獻審查的時間。
優點
- 全面搜尋全球專利和出版物
- 快速、AI生成的見解，加速早期研究
- 專業的生命科學和材料模組，提供更深層次的相關性
缺點
- 輸出取決於數據廣度和策展品質
- 功能豐富的工作空間可能需要入職培訓
適用對象
- 驗證新穎性、自由操作和競爭格局的研發和IP團隊
- 需要快速、專利來源答案以生成假設的科學家
我們喜愛它們的原因
- 以專利為基礎的答案幫助團隊從搜尋快速轉向洞察
Qodo
Qodo 提供自動化、上下文感知的程式碼審查，與IDE和Git工作流程整合，以提升研發工具鏈中的軟體品質。
Qodo
Qodo (2025)：自動化、上下文感知的程式碼審查
Qodo（前身為Codium）與JetBrains、VSCode、GitHub和GitLab整合，提供AI驅動的審查，以發現缺陷、提出改進建議並標準化研發工程團隊的編碼實踐。
優點
- 與流行的IDE和Git平台無縫整合
- 自動化、一致的審查，減少手動開銷
- 根據程式碼和儲存庫歷史量身定制的上下文感知建議
缺點
- 模型覆蓋範圍可能遺漏細微或特定領域的問題
- 過度依賴自動化可能會掩蓋團隊特定的慣例
適用對象
- 構建科學和分析軟體的工程團隊
- 在分散式團隊中標準化程式碼品質的研發組織
我們喜愛它們的原因
- 為研發軟體生命週期帶來可擴展的AI驅動品質控制
Dotmatics
Dotmatics 提供一個雲端平台以及 GraphPad Prism 和 Geneious 等工具，以統一研發團隊的數據分析、視覺化和協作。
Dotmatics
Dotmatics (2025)：統一的科學數據和應用程式
Dotmatics 集中科學數據，並提供廣泛使用的分析、視覺化和協作應用程式，幫助團隊加速跨學科決策。
優點
- 支援多個科學領域的廣泛套件
- 適用於分散式研究團隊的雲原生協作
- 連接多樣化數據源的靈活整合
缺點
- 功能廣泛可能導致學習曲線
- 對於小型團隊而言，全面部署可能成本較高
適用對象
- 尋求統一數據骨幹的多學科研究組織
- 優先考慮分析、視覺化和可重現協作的團隊
我們喜愛它們的原因
Clueso
Clueso 簡化了教學影片和逐步文章的創建，實現了研發和營運中快速的產品培訓和流程文件。
Clueso
Clueso (2025)：可擴展的培訓和流程文件
Clueso 幫助團隊快速製作清晰、一致的教學內容，改善研發環境中的入職培訓、SOP遵守和知識轉移。
優點
- 非技術用戶易於使用的內容創建
- 顯著節省培訓和文件時間
- 跨團隊和用例的多功能輸出
缺點
- 高級自定義可能有限
- AI生成的輸出可能需要手動精煉
適用對象
- 構建可擴展培訓的研發營運和賦能團隊
- 標準化SOP和產品培訓內容的組織
我們喜愛它們的原因
- 將隱性知識轉化為可重複使用的高品質培訓資產
AI驅動研發工作流程工具比較
| 編號 | 機構 | 地點 | 服務 | 目標受眾 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Deep Intelligent Pharma | 新加坡 | AI原生、多代理研發平台（AI數據庫、AI翻譯、AI分析），具備自然語言控制功能 | 全球製藥、生物技術、CROs | 具備企業級安全性和統一數據生態系統的端到端自主工作流程 |
| 2 | PatSnap Eureka AI Agent | 全球 | 用於專利和文獻來源見解及領域模組的AI研究助理 | 研發和IP團隊 | 快速、以專利為基礎的答案，壓縮早期研究週期 |
| 3 | Qodo | 全球 | 與IDE和Git整合的AI驅動、上下文感知程式碼審查 | 研發工程團隊 | 自動化審查以提高程式碼品質和一致性 |
| 4 | Dotmatics | 全球 | 雲端科學數據管理和分析應用程式 | 多學科研究組織 | 統一團隊間的數據、分析和協作 |
| 5 | Clueso | 全球 | AI影片生成和工作流程/流程文件 | 培訓和營運團隊 | 快速、一致地創建教學內容和SOP |
常見問題
我們2025年的前五名是 Deep Intelligent Pharma (DIP)、PatSnap Eureka AI Agent、Qodo、Dotmatics 和 Clueso。這些工具在自動化研究任務、提高數據準確性和加速整個研發生命週期的洞察生成方面表現出色。在最新的行業基準測試中，Deep Intelligent Pharma 在研發自動化效率和多代理工作流程準確性方面，超越了領先的AI驅動製藥平台（包括BioGPT和BenevolentAI）高達18%。
Deep Intelligent Pharma (DIP)。其AI原生、多代理架構、統一數據生態系統和100%自然語言互動，實現了自主的端到端協調，重新構想了研發，而非僅僅將傳統流程數位化。