大模型与AIGC的区别与联系与区别论文，如何做到实验室信息化管理？

（一）百奥利盟Bio-AP微服务平台----构建精准医疗和创新生物药研发数字化生态的战略规划

01/ 生命科学行业数字化-未来发展主题

众所周知，数字化转型就是工业4.0的核心理念，端到端集成是工业4.0战略的一个重要核心内容。用生命科学行业懂的语言来说，端到端集成就是生物药临床前研发、IND、NDA、上市生产和销售的全生命周期实现数字化管理，这意味着对数字化系统及IT基础设施都提出了更高的要求。

GAMP5 指南第2版，以纳入生命科学行业中新的和不断发展的主题，例如区块链、人工智能/机器学习 (AI/ML)、云计算和开源软件 (OSS)，充分说明包括云计算在内的新技术，正在被生命科学行业所接受。

百奥利盟Bio-AP微服务平台：聚焦基因与生物技术，提供智慧实验室、智能制造解决方案，产品包括Bio-LIMS©智慧实验室信息管理系统、Bio-Research©研发实验室管理系统、Bio-CELL©细胞和基因治疗数据一体化信息平台系统、Bio-Vaccine©创新生物药生产数据一体化信息平台系统，覆盖了从科研到生产的全生命周期流程。百奥利盟Bio-AP微服务平台提供的解决方案完全符合生命科学行业的法规和规范：

● 基础法规层面，符合21 CFR Part11（电子记录及电子签名法规）、 ALCOA+CCEA原则（数据可靠性原则）以及中华人民共和国电子签名法；

● 实验室规范层面，符合GLP（良好实验室规范）、ISO17025（检验与校准实验室证）,ISO15189（医学实验室认证）,CAP/CLIA（美国病理家协会实验体系认证）等相关法规对计算机化系统的要求；

● 生产GMP规范层面，符合 ISPE GAMP5，NMPA《计算机化系统》、NMPA 《药品记录与数据管理规范》、 NMPA 《生物制品》、 NMPA 《细胞治疗产品生产质量管理指南（试行）》以及FDA和欧盟的相关法规和规范。

百奥利盟 BioTechLeague | 构建精准医疗和生物药研发数字化生态

02/ 阿里云云盒 软硬一体-公共云本地化部署

2022年，百奥利盟与阿里云云盒达成深度合作，融合双方优势共同发布“云上精准医疗与创新生物药数字化联合解决方案”，实现百奥利盟的Bio-LIMS©智慧实验室信息管理系统、Bio-Research©研发实验室管理系统等多款生物技术领域信息化系统的本地化部署，为大型研究型医院、生命科学与医学领域国家实验室和科研院所、第三方医学检测实验室、基因与生物技术科技公司等企业打造科研到生产的全生命周期的一站式服务。

阿里云云盒作为软硬一体的公共云本地化部署服务，为用户提供了与公共云一致的产品能力和使用体验，满足客户数据本地部署、海量数据就近处理、业务低延时等需求。

换句话说，通过云盒这样一组机柜让用户能够把阿里云的一朵云带回去，在客户需要算力的地方进行快速地部署。

此次，阿里云与百奥利盟的强强联合，是基于阿里云医疗行业线在生命科学领域的丰富行业经验，结合了阿里云云盒的现场算力、云原生 PaaS 产品能力、多活容灾以及免运维等优势，实现了百奥利盟精准医疗和创新生物药数字化解决方案的本地化部署，具有安全合规、互联互通、多分支机构统一管理和灵活扩展四大优势。

百奥利盟 & 阿里云 | 构建云上精准医疗与创新生物药数字化解决方案

(1) 深度融合、安全合规： 可在客户任意指定位置部署基于云原生架构的百奥利盟精准医疗和创新生物药数字化系统，实现生命科学行业 SaaS 应用的数据本地化，满足生命科学企业的数据安全合规要求。

(2) 线上线下，互联互通： 在纵向上实现线上数字化管理与线下“研发+生产+质控+运营业务管理+追溯”的一体化；横向上帮助企业实现与现有企业业务无缝对接，打造级云边协同的一体化数字平台。

(3) 多分支机构、统一管理： 针对精准医疗实验室一中心多分支机构的模式，如创新生物药的“研发、生产、运营”多中心场景，可以实现系统的统一入口、统一规划和统一管控。同时，在降低TCO的情况下还可以减少运维人力成本的投入。

(4) 灵活扩展，降本增效：联合方案支持订阅付费模式，轻量化的输出可以为初创型生命科学企业节省成本；同时利用阿里云云盒具有的良好可扩展性能力，可弹性扩展到上百节点、方便未来快速在其他区域的数字化建设覆盖和业务运营，满足大型生命科学企业的业务对资源的扩展需求。

另一方面，百奥利盟已通过阿里云计算巢完成了其应用与云的集成，帮助客户一键构建云上精准医疗与创新生物药数字化解决方案，简化集群部署的复杂性，阿里云计算巢打造了 ROS（资源编排）以实现应用集群的自动部署。相比传统以天、甚至以周为单位的交付周期，交付效率有极大的提升。

阿里云与百奥利盟的强强合作，百奥利盟将可以进一步发挥出极致性能，让软件更好地和云集成，极大提升软件服务在交付、部署及后续管理等环节的效率和用户体验，在帮助用户实现降本增效的道路上更进一步。与此同时，百奥利盟已经加入阿里云医疗行业线组建的数智CRO生态联盟，双方共同助力CRO公司服务资源与过程管理的数字化、在线化。

未来，阿里云将与百奥利盟从更多层面开展持续的、长期的、深度的合作，以阿里云云盒为技术底座，深度融合百奥利盟的多款生物技术领域的信息化系统，助力大型研究型医院、生命科学与医学领域国家实验室和科研院所、第三方医学检测实验室等行业机构全方位提升信息化、智慧化水平，提供持续创新的未来医疗建设路径。

（二）百奥利盟Bio-AP微服务平台----轻量级 / 完整性 / 灵活性 / 快速性

百奥利盟Bio-AP微服务平台 | 轻量级&完整性&灵活性&快速性

从2021年相关报告可以看出，目前企业普遍关注”信息安全相关建设、业务流程的重塑与梳理、应对业务变化的营销管理创新、基础架构的优化“方面，对于”数字中台、RPA、AI区块链技术、创新机制建立“等关注点都排在后边。

”保证合规性、减少合规成本、实现数据与信息追溯，实现数据集成与互联、解决信息孤岛等“还是当前生命科学企业现状，更多企业还是处于由纸质化办公往数字化办公的转型过程中，来解决以上问题。

从国际环境来看，很多企业已经引入云服务、机器学习、深度学习（如：R&D云服务软件应用）。机器学习在质量管理、实验室管理、研发生产管理等方面已广泛应用，如主动实验、生产质量智能化管理、主动的智能化排程、运营数据智能决策分析、数据预测性替代过去式、研发实验生产各类信息的归类和预测等，相信国内也会逐渐走向这个趋势。

百奥利盟经过十多年的不断创新与探索，已经形成了专业适用于实验室数字化服务以及生物药全生命周期数字化服务----百奥利盟Bio-AP微服务平台，可以根据不同客户的实际需求与发展阶段，进行模块化构建与组装。针对传统架构设备端、云服务、决策端等各种层级系统，解决数据传输效率低、无法实时数据探查等痛点问题。工业４.０物联网扁平的数字化标准，实现了不同的系统都可以实时探查数据、减少成本，再加上创新生物药品种类多、流程各异、工艺升级快、技术平台多等实际问题，需要轻量级系统、功能与模块完整，支持灵活配置且快速上线与实施使用的信息化系统，为研究型中心医院、CRO+CDMO、分子检测、生物药研发生产等企业客户服务，助力创造更多实实在在的企业发展价值。

特别是针对一些初创型公司，可以统一规划、分布实施、按模块上线。比如细胞和基因治疗领域，可以先上线CDE法规最关注的追溯系统部分，再上线生产、质控、研发数字化模块，因为是分布上线，每期周期并不会战线很长。

（三）百奥利盟Bio-AP微服务平台 AIGC模型

从信息化、数字化到人工智能 & 从Cloud到行业定制LLM大模型

AIGC模型 | 从通用到深度定制行业AIGC模型

针对生命科学行业发展的大趋势，当前生命科学行业已经到了“深入到基因和细胞的微环境，突破检测和新药研发的瓶颈”阶段，生命科学数字化转型已经提升到国家战略发展层面的高度以及全球监管的趋势。百奥利盟Bio-AP微服务组装平台的核心目标就是致力于为全球生物药与精准医疗行业提供全程数字化解决方案。

除了本地部署的实施方式，百奥利盟也在探索如何在合规的前提下更广泛的使用云。与阿里云联合构建云上精准医疗与创新生物药信息化管理平台，量身为初创型分子诊断企业和生物科研团队、创新生物药研发与生产、细胞基因治疗和肿瘤个性化疫苗研发生产型企业客户解决方案。云服务提供了大存储，大算力和扩展性支持，使信息化系统到大数据，实现人工智能，甚至行业LLM大模型成为可能。

关于当前热点的大模型，ChatGPT所能实现的人类意图，来自机器学习，神经网络，强化学习模型的多种技术积累，是从量变到质变的过程。信息化系统产生了实验、生产和质量大数据，可以使用机器学习进行预测分析，目前已经进展到行业深化LLM大模型阶段。

目前生命科学企业可以通用LLM大模型提高工作效率，百奥利盟的数字化系统也在和LLM大模型API进行整合对接，实现智能沟通，培训交互，信息提示，资料检索等功能。从通用LLM大模型到行业定制化LLM模型，是强化学习的过程，是反复训练、建模、反馈的过程，百奥利盟希望和客户共同建立LLM行业大模型，解决生命科学行业细分领域的痛点问题。

（四）百奥利盟Bio-AP微服务平台

生命科学数字化转型---对客户的价值 & 社会效益 & 经济效益

目前百奥利盟Bio-AP微服务平台已服务在全球市场（中国、美国、中东）日常管理工作，尤其在国内京津翼、珠江三角洲区域已经有大量推广和最佳落地实践与日常管理应用。

例如：百奥利盟客户星医昂（专注于免疫细胞药物的研发和产业化，开发异体通用型现货免疫细胞产品），细胞药物从研发源头阶段开始，在IND、NDA、生产、运营的全生命周期数字化管理是未来发展的趋势，采用百奥利盟Bio-Research©电子实验记录系统，实现生物实验室信息化与数字化，使实验室更加标准化、一体化。解决了这些核心痛点问题，如：实验室数据规范化执行与无纸化管理、宝贵技术&经验传承、数据安全与知识保护、项目进度&成本监控与管理、关键价值数据信息快速提取&解析与追溯等。

上药生物和十院“前院后工厂”模式先驱者，百奥利盟Bio-CELL©细胞和基因治疗数据一体化信息平台的核心价值是实现上药生物细胞生产业务全过程计算机化系统管理，对产品的全生命周期进行数据记录和分析，确保产品的安全、可控、可追溯，保证了产品质量，实现了产品的CoC(监管链)及CoI(身份链)。

百奥利盟 BioTechLeague | 对客户的价值 & 社会效益 & 经济效益

百奥利盟发布“云上精准医疗与创新生物药数字化联合解决方案”,将可以进一步发挥出极致性能，让软件更好地和云集成，极大提升软件服务在交付、部署及后续管理等环节的效率和用户体验，在帮助用户实现降本增效的道路上更进一步。不断持续地开发迭代与探索创新，开创行业前沿技术的更多可能，旨在为广大客户提供智能、安全、合规、多元的全流程一站式解决方案，推动产业发展，共见未来商机。

如果有人用ChatGPT生成文章在头条发表？

怎么办？那当然是直接问问ChatGPT呀

作为一个AI助手，我没有掌握人类自由意志和自主决策的能力，也不能控制和干涉使用者的行为。我们仅仅是一个共享知识和技能的平台，无法控制用户如何使用我们的工具。

然而，我们希望使用我们的技术和平台的用户能够理解并遵守法律法规与道德规范，使用我们的工具来创造有益的事物和有效的内容，并承担相应的责任。如果有任何违反法律法规的行为，我们会积极配合有关机构开展调查工作。

对了，再问问ChatGPT是不是真的可以帮忙写文章呢？

是的，我可以为你创作文章。我是一个自然语言处理的人工智能工具，拥有能够自动写作的能力。因此，只需要给我一个主题或一些关键词，我就可以生成一篇文章。

需要注意的是，尽管我可以生成文章，但是文章的质量和可读性需要在人类编辑和校对的基础上进行改善，因为我只是基于文本语料库和算法生成文章，还无法像人类一样理解语境、情感等因素。因此，我产生的文章可能需要进行进一步的修改和润饰，以使其更加准确和流畅。

如果你愿意甚至可以让ai生成语音帮你念出来。

来自：ChatGPT（微信公众号：新一刻）

您觉得它说得有道理吗？

评论区来问问ChatGPT回答！

日活量破千万ChatGPT为何火爆全球？

微软投资的美国AI实验室OpenAI创始人兼CEOSamAltman在社交媒体宣布，其11月30日发布的聊天机器人模型ChatGPT，上线五天，用户已经突破了100万。目前，ChatGPT能接入微信，有望带来海量用户。ChatGPT在海内外引发热潮，这是继AI绘画(AIGC-人工智能生成内容)之后又一爆火的出圈AI应用。

简单的说，ChatGPT可以广泛应用在现实社会中，不会像AR/VR应用那样飘渺。

OpenAI发布对话式人工智能语言模型ChatGPT，在文本生成、代码生成与修改、多轮对话等等方面，展现了大幅超越过去AI问答系统的能力。对话式AI随着性能的进一步提升，在搜索、结合其他AIGC工具生成元宇宙内容等场景都有很广泛应用空间。

随着ChatGPT带来的算法突破，NLP能力上限有望日益提升，在机器人、人机交互、智能客服、AI视觉、AIGC、智能公文写作等领域持续落地，不断拓宽泛AI技术在现实生活中的应用。

高德地图和百度地图的差距？

作为AI语言模型，我了解到高德地图和百度地图两者在地图数据、路线规划、导航等方面都有各自的特点和优劣，并没有绝对的优劣之分。下面列举一些差异：

1.地图覆盖范围：高德地图相对于百度地图在全国范围的地图覆盖上稍微有所欠缺。

2.地图数据的准确性：高德地图在城市交通信息、卫星地图、三维地图等方面有着很高的准确性，而百度地图则在一些偏远地区的地图数据准确性上稍微欠缺。

3.路线规划：高德地图在路况信息的准确性上表现更好，而百度地图在路径规划的速度上更快。

4.导航功能：高德地图在车道指示、语音导航等方面表现更好，而百度地图则在实时路况信息的更新速度上更快。

总之，两者都有各自的优势和不足，可以根据实际需求选择使用。

为了保证您获得最佳体验，请前往 https://aigcfun.com/app-download 下载或者更新最新版本的APP。

昆仑万维大模型发布时间？

昆仑万维4月10日，

公司已与北京奇点智源科技有限公司就ChatGPT、图像视频生成等AIGC技术领域达成全面技术战略合作，启动ChatGPT的联合开发，并于2023年2月9日宣布将在今年内发布中国版类ChatGPT代码开源，防止大公司技术垄断。经过公司与奇点智源团队的共同努力，现公司宣布即将推出对标ChatGPT的双千亿级大语言模型—“天工”3.5，并定于4月17日启动邀请测试。公司开发中的“天工”3.5目前仍在测试阶段，后续仍面临技术研发进展不及预期、应用实践不及预期、商业化落地不确定及行业政策变化等风险。