# MediFabric(迪法布)— 给老板看的版本

> 一句话:**帮药企和医疗器械公司,让 AI 智能体真正能用在生产线上、能过医药监管、能接进现有系统的「合规底座」。**
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> v3.0 reframe · 2026.07 · 广州冰鸽科技 · 创始人 范晓伦
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## ① 这是什么事情(一句话)

**MediFabric = 让大模型 / AI Agent(智能体)能"合规地、接着企业现有系统地、留下审计痕迹地"在企业里干活的一层"底座"。**

- 大厂(OpenAI、字节扣子、火山、Anthropic)已经做出了**能让 AI 干活**的引擎。
- 但 AI 想进药企、医疗器械这种**强监管**行业,卡在三件事:数据不能乱出去、行为要能审计、要能接进企业现有的 Veeva / SAP / LIMS / MES 这些老系统。
- **我们补的就是这一层。** 类比:大厂造的是车,我们造的是**让车能合法上路的驾照 + 仪表盘 + 加油站**。

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## ② 什么产品(4 个模块,可单独卖也可打包)

| 模块 | 大白话 | 关键技术词(注释) |
|---|---|---|
| **① Data 数据能力** | 把企业散落在各系统、纸质件、文献里的数据,**整理好喂给 AI** | **连接器**(Veeva/SAP/LIMS/MES 标准接口) · OCR 非标转结构化 |
| **② Memory 企业记忆** | AI 的"企业记忆",**谁能看什么、改过什么、出处可查** | 带权限隔离的三级记忆(短期 / 工作 / 长期) · **RBAC**(基于角色的权限控制) · 行为审计 |
| **③ Governance 治理** | 让 AI 的行为**可被监管、可被审计、出问题能追溯** | **GxP**(医药生产质量管理规范) · **21 CFR Part 11**(FDA 电子签名法规) · **CSV**(计算机系统验证) · HITL(高风险动作人工复核) |
| **④ Gateway 出口网关** | 把上面三块能力,**统一标准接口暴露给任何大模型 / Agent** | **API / MCP**(模型上下文协议,大模型调用企业的统一插头) · 去标识化 · 多模型路由 |

**客户拿到手的不是 PPT**,是 4 个能落地、能登录、能被审计的工程产物:
1. **统一治理控制台**(Web 后台,给 IT/合规)
2. **API + MCP Server**(给大模型 / Agent 即插即用)
3. **开箱即用的 Agent 应用**(PV / 合规 / 销售 / 器械投标助手)
4. **连接器 & 模板库**(给实施方二次开发提速)

**部署方式三选一**:🔒 私有化部署(主推,装进客户机房) · ☁️ 专属云 · 🌐 多租户 SaaS(仅限轻场景)

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## ③ 解决什么问题(老板听得懂的版本)

| 老板想做到 | 但被什么卡住了 | 我们怎么解 |
|---|---|---|
| **降本增效** — 让 AI 自动整理数据、写报告 | 数据锁在 Veeva / SAP / LIMS / 纸质件里,AI 够不着 | **Data 模块**:标准连接器把数据解放出来 |
| **知识资产化** — 把 SOP / 邮件 / 系统里的知识变成 AI 能调用的能力 | AI 不知"谁该看什么",要么不敢用记忆,要么用了就泄密 | **Memory 模块**:带权限的企业记忆 |
| **流程智能化** — 标准流程从人执行升级为 AI 执行 | 涉及患者/临床数据,合规不允许 AI 直接处理 | **Gateway 模块**:数据去标识化,数据不出企业 |
| **信任 AI** — 让 AI 自主完成审批、放行 | AI 做错决策谁负责?监管怎么过? | **Governance 模块**:行为审计链 + 人工复核 |
| **全员用 AI** — 把 AI 下发给每个员工 | 25% 员工私自带公司数据用公共 AI;大药企 2/3 已禁但封不住 | 公司提供合规可用的 AI 出口,**影子 AI**(员工私自用) 自然消失 |

**痛点有多硬?** 医药代表每次拜访客户前要在 5+ 系统收集信息(1-2 小时);药企 PV(药物警戒)每年处理数十万份安全报告;单次合规违规处罚数十至百万级。

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## ④ 创造什么价值

- **员工价值**:获得合规可用的 AI 工作伙伴,从重复劳动中解放,专注高价值判断
- **企业价值**:AI 真正上生产线;跨部门知识安全共享;**可审计、可追溯、可放生产**
- **行业价值**:定义"AI 能力底座"新品类;药械双赛道治理统一;**让中国医药行业 AI 落地不再卡在最后一公里**

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## ⑤ 卖给谁

| 层级 | 客户画像 | 数量 | 优先级 |
|---|---|---|---|
| **🟢 核心主战场** | 大型药企(外资药企中国区 / 创新药企 / Biotech)+ 头部医疗器械厂商(三类器械 / IVD 龙头) | ~200 + ~50-250 家 | **Phase 1-2 主战场** |
| 🟡 次要扩展 | 中型药械(仿制药 / 中成药 / 二类器械) | ~650-700 家 | Phase 2-3 |
| 🟠 探索延伸 | CSO(合同销售)/ CRO(合同研究)/ 大型三甲医院 | 不计入主战场 | Phase 3+ 按机会 |

**共同特征**:已有 IT/合规预算(QMS/IAM/CSV 现成品类)· 需要 Veeva/SAP/LIMS/MES 集成 · 多人协作 + 部门权限 · 强合规审计需求(GxP/Part 11/ISO 13485)

**非对称优势**:创始人 11 年医药行业积累,服务过 50+ 国央企/上市药企,**前 3-5 家灯塔客户大概率从此网络中产生**。

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## ⑥ 为什么付费(ROI 算账)

| 客户视角 | 数字 | 来源 |
|---|---|---|
| 全球药企 AI 支出增长 | **$25 亿 → $250 亿**(2026→2030) | PwC |
| 中国医疗器械市场 | **¥1.27 万亿** | GlobeNewswire 2026-07 |
| PV AI 可减少人工工作量 | **50%** | 行业研究 |
| 器械质检自动化覆盖可达 | **≥95%** | 行业研究 |
| 单次合规违规处罚 | **数十至百万级** | GxP 监管实践 |
| 高管视生成式 AI 为最高优先级 | **75%** | 行业调研 |

**客户付费逻辑**:
1. **省人效** — 1 个医药代表每天节省 1-2 小时;PV 团队减少 50% 重复工作
2. **避罚款** — 单次合规违规能买我们好几年服务
3. **跟上监管** — 七部门数智化政策东风,药企 CIO 有预算落地 AI 治理
4. **采购决策链**:CIO/CTO(★★★★★ 架构兼容)→ 合规/质量(★★★★ 一票否决)→ 业务 VP → CFO · 周期 15-31 个月,**安全性 > 成本 > 准确性**

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## ⑦ 市场有多大

| 层级 | 规模 | 定义 |
|---|---|---|
| **TAM 总市场** | **¥68-220 亿** | 全球医药 AI 治理层 |
| **SAM 可服务市场** | **¥11-26 亿** | 中国药械治理 |
| **SOM 5 年可达** | **¥0.4-2.3 亿** | 自下而上推导 |

> 公式:TAM = 全球医药 AI($9.36-15.2B)× 治理层占比(10-20%)
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> ⚠️ 旧 BP $60-120 亿偏离约 10 倍,疑误用"全球 AI 市场",已下修

**客户池**(中国):核心战场 ~250-450 家 + 次要扩展 ~650-700 家 · **5 年目标渗透 ~10%,即 30-60 客户 / ARR ¥1-2 亿**

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## ⑧ 为什么成立(顺势 + 护城河 + 团队)

### 三大战场判断
| 战场 | 玩家 | 判断 |
|---|---|---|
| ① 大模型 | OpenAI / Anthropic / GLM / Qwen / DeepSeek | ❌ 红海,创业公司不该碰 |
| ② Agent 平台 | 扣子 / Dify / Claude Code / Codex | ❌ 已白热化,正面打不赢 |
| ③ **落地基建** | **大厂结构性缺口:不懂医药合规、不私有化、不深入企业系统** | ✅ **顺势机会,大厂进不来的战场** |

### 三层护城河
1. **医药 + 合规 know-how**(11 年) · 单点都有人做得更深,但**四模块全栈整合**没人做
2. **大厂结构性做不了的事**:Memory 跨用户共享大厂做不了(合规部门绝不允许)
3. **FDE(Forward Deployed Engineer 前线部署工程师)沉淀物产品化**:类比 Palantir — 不是 FDE 公司,是"把 FDE 沉淀物产品化了的公司"

### 创始人:范晓伦
- 11 年互联网医疗深耕 × AI 产品落地 × 商业增长 三重复合能力
- 铭医云(2019-2024 产品总监):0→1,服务 50+ 国央企/上市药企,2022 年营收 ¥1800 万,18 月盈利 — **直接论证 Governance 模块可行性**
- 金蝶医疗(2017-2019):用户 1,000 万→3,000 万,年交易流水 30 亿→100+ 亿,对接 400+ 医院 HIS — **论证 Data + 连接器经验**
- AI 视觉检测(2024-2026):走访 10+ 家器械上下游 — **论证医疗器械赛道延伸**
- 联系方式:fanxiaolunlook@163.com · 185-2013-1987

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## ⑨ 规划怎么样(4 阶段假设驱动,过 Gate 才进下一阶段)

| 阶段 | 时间 | 团队 | 月全成本 | 目标 | Gate(过不去就停) |
|---|---|---|---|---|---|
| **阶段 0 · 筹备验证** | 0-3 月 | 3-4 人 | ¥15-20 万 | 大厂 BD 签合作意向 · 选定 demo 场景 · 最小原型 · 聘前药企 QA 兼职合规顾问 | **1 个大厂 MOU + 联合 demo 跑通 + 1 家药企愿看 demo** |
| **阶段 1 · 灯塔破冰** | 3-9 月 | 5-8 人 | ¥60-93 万 | 联合 PoC 落地 · 治理网关 + 1 连接器 + 1 Skill · 灯塔案例包装 | **付费 Land 合同签约(¥50-100 万) + 案例可对外讲** |
| **阶段 2 · 产品化** | 9-18 月 | 12-18 人 | ¥120-180 万 | 连接器/Skill/合规配置模板化 · FDE 占比降到 <50% · 启动独立销售 · 四模块补全 + A 轮 | **FDE<50% + 1 客户独立获客 + ARR≥¥300 万** |
| **阶段 3 · 规模复制** | 18-36 月 | 20-30 人 | ¥200-280 万 | 总集成商化 · 垂直延伸(医药→器械) · 开放连接器 SDK · 四模块标准化 | **FDE<30% + 毛利>70% + NDR≥120% + 续约≥90%** |

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## ⑩ 每阶段目标 + 所需资源 + Ask(我们正在寻求)

### 每阶段所需资源
- **阶段 0(0-3 月)**:¥45-60 万 · 团队 3-4 人 · 关键岗位 **CTO/技术联创(最稀缺,P0)+ 前药企 QA 兼职顾问(P0)+ 1 全栈工程师**
- **阶段 1(3-9 月)**:¥360-560 万 · 团队 5-8 人 · +FDE 工程师 + 销售/BD + 合规工程师
- **阶段 2(9-18 月)**:¥1,080-1,620 万 · 团队 12-18 人 · +FDE 团队扩张 + 产品经理 + 市场
- **缓冲**:30% 应对药企采购周期失控(15-31 个月)

### 融资 Ask
- **种子轮 ¥1,500 万,覆盖 18 个月**(BP 旧口径 ¥1500-3000 万三处不一致,已修正)
- 理想投资人画像:医药行业背景基金 / 大厂战略投资 / 懂 GxP 合规的天使
- 估值可谈 · 接受 Gate 对赌(未达阶段 1 Gate 自动回购部分股权)

### 人才 Ask(最稀缺)
1. **CTO / 技术联创** — Agent 架构 + 工程化 + 期权 5-10%
2. **FDE 工程师** — 全栈 + 客户现场落地
3. **销售 / BD** — 医药行业背景 + 大厂 BD 经验优先

### 合作 Ask
- **大厂 Agent 平台**:扣子(字节,行业 BD KPI 重)· 火山引擎(豆包生态)· Dify(开源生态)· Azure / OpenAI(外资药企中国区)
- **药企灯塔候选**:外资药企中国区 / 创新药企 / Biotech · 已有 IT 合规预算 · 愿意联合 PoC(6-8 周,¥20-40 万)
- 引荐渠道:dba@bingotech2022.cn

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## 一页纸口径(电梯演讲版)

> **MediFabric(迪法布)= 大健康行业的 AI 能力底座。**
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> 大厂(OpenAI、Anthropic、扣子、火山)负责让 AI **「能干」**;
> 我们负责让 AI **「合规地干、接着企业系统干、留下审计痕迹地干」**。
>
> 由 **Data · Memory · Governance · Gateway** 四个可独立售卖的模块组成,
> 自研压在 Data 行业 know-how + Memory 权限隔离 + Governance 合规三块护城河上。
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> **切入点 = 借大厂 Agent 平台的势进药企,联合做灯塔案例。**
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> 当前阶段:**前期构思调研(Pre-Seed)** · 种子轮 ¥1,500 万 · 寻求大厂/药企/人才合作。

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*本文档由产品战略团队 AI 协作生成 · 权威技术版见 `docs/03-产品架构/design/design.md`*