老板版 · 一图看懂

MediFabric迪法布

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。

类比大厂造的是车(AI 引擎),我们造的是让车能合法上路的驾照 + 仪表盘 + 加油站。

¥1,500 万

种子轮(覆盖 18 月)

¥1-2 亿

5 年 ARR 目标

11 年

创始人医药行业经验

创始人 范晓伦 · 广州冰鸽科技有限公司 · 2026.07

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01

这是什么事情

一句话讲清楚 MediFabric 在做什么

MediFabric = 让大模型 / AI Agent 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。

🧠

大厂已经做出了

「能让 AI 干活」的引擎

OpenAI · Anthropic · 字节扣子 · 火山 · 阿里通义

🚧

但卡在三件事

数据不能乱出去

行为要能审计

要能接进现有老系统

🏗️

我们补的就是这一层

「能力底座」

医药行业的合规转换器 + 标准插头 + 审计黑匣子

🔑 关键技术词注释: Agent 智能体 — 能自主完成多步任务的 AI API — 软件之间的标准接口 MCP — 大模型调用企业的"通用插头" 私有化部署 — 装在客户自己的机房,数据不出企业

02

什么产品(4 个可独立售卖的模块)

把企业「数据 / 记忆 / 治理」标准化,通过 API/MCP 暴露给任何大模型

①

📦

Data 数据能力

把散落在各系统、纸质件、文献里的数据,整理好喂给 AI

Veeva/SAP/LIMS/MES 标准连接器
OCR 把纸质单据 / 非标数据转结构化
权限化的查询 API

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

三级记忆(短期 / 工作 / 长期)
部门级 RBAC(基于角色的权限)
读写审计 + 出处 citation

③

🛡️

Governance 治理

让 AI 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)
CSV(计算机系统验证) + HITL 高风险人工复核

④

🌐

Gateway 出口网关

把前三块能力,统一标准接口暴露给任何大模型 / Agent

统一 API / MCP(大模型通用插头)
去标识化引擎(数据不出企业)
多模型路由 + 成本治理

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: 统一治理控制台(Web 后台) · API + MCP Server · 开箱 Agent 应用(PV/合规/销售/投标) · 连接器 & 模板库

03

解决什么问题

药企 / 医疗器械老板"想做到 ↔ 被卡住"的 5 对价值矛盾

老板想做到	但被什么卡住	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 SOP/邮件/系统知识变 AI 能力	AI 不知"谁该看什么",不敢用记忆或用了泄密	Memory 模块 · 带权限的企业记忆
流程智能化从人执行升级 AI 执行	涉及患者/临床数据,合规不允许 AI 处理	Gateway 模块 · 数据去标识化,不出企业
信任 AI 让 AI 自主审批、放行	AI 做错决策谁负责?监管怎么过?	Governance 模块 · 行为审计 + 人工复核
全员用 AI 把 AI 能力下发给每个员工	25% 员工私带数据用公共 AI;大药企 2/3 已禁但封不住	公司提供合规 AI 出口,影子 AI 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/次) · 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。

04

创造什么价值

三层价值:员工 → 企业 → 行业

👤

员工价值

从重复劳动中解放

获得合规可用的 AI 工作伙伴
医药代表每次拜访省 1-2 小时
PV 团队减少 50% 重复工作
专注高价值判断工作

📊

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
避免百万级合规罚款
降低 影子 AI 数据泄露风险

🏥

行业价值

定义新品类

定义"AI 能力底座"新品类
药械双赛道治理统一
大厂 Agent 平台落地医药的伙伴
让中国医药 AI 不再卡最后一公里

顺政策:七部门数智化政策东风 · 75% 高管视生成式 AI 为最高优先级 · 全球药企 AI 支出 $25 亿 → $250 亿(2026→2030,PwC)

05

卖给谁

三层客户结构 · 主战场:中大型药械深度场景

🟢 核心主战场 · Phase 1-2

大型药企 + 头部器械厂商

大型药企:外资药企中国区 / 创新药企 / Biotech

头部器械:三类器械厂商 / IVD 龙头

~200 + ~50-250 家

已有 GxP/ISO 13485 合规体系 · 有 IT/CSV 预算 · 需 Veeva/SAP/LIMS 集成

🟡 次要扩展 · Phase 2-3

中型药械企业

中型药企:仿制药 / 中成药 / Biotech 中早期

中型器械:二类器械 / 耗材厂商

~650-700 家

借核心客户沉淀的模板,降低 FDE 投入,扩张到这个群体

🟠 探索延伸 · Phase 3+

医药服务链 / 医疗机构

CSO(合同销售) · CRO(合同研究,如泰格/药明)

大型三甲医院:科研 agent 场景

不计入主 SOM

非主战场,按机会主义接触,不主动投入销售资源

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

⚠️ 旧 BP 把 CSO 与大型药企并列为主客户,经战略复盘 CSO 降级 — 预算薄、合规负担轻、决策链长,不适合冷启动灯塔。

06

为什么付费(ROI 算账)

客户掏钱的 4 个理由 + 数字支撑

$25 → $250 亿

全球药企 AI 支出 2026→2030(PwC)

¥1.27 万亿

中国医疗器械市场(3 万+生产企业)

50%

PV AI 可减少的人工工作量

数十至百万

单次合规违规处罚(元级)

≥95%

器械质检自动化覆盖可达

75%

高管视生成式 AI 为最高优先级

客户付费逻辑 4 步

① 省人效 1 个代表每天省 1-2h · PV 团队减 50% 重复工作

② 避罚款 单次违规能买我们好几年服务

③ 跟监管 七部门数智化政策,CIO 有 AI 治理预算

④ 上生产 让 AI 从 PoC 真正上生产线,可审计

采购决策链:CIO/CTO(★★★★★ 架构兼容) → 合规/质量(★★★★ 一票否决) → 业务 VP → CFO
采购周期 15-31 个月 · 大厂引荐可显著缩短 · 决策优先级 安全性 > 成本 > 准确性(a16z 2025 CIO)

07

市场有多大

TAM / SAM / SOM(已修正旧 BP 10 倍偏差)

TAM 总市场 全球医药 AI 治理层

¥68-220 亿

SAM 可服务市场 中国药械治理

¥11-26 亿

SOM 5 年可达 自下而上推导

¥0.4-2.3 亿

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

5 年目标(自下而上)

30-60

客户数(渗透 ~10%)

¥1-2 亿

ARR(年经常性收入)

62% → 75%+

毛利率(Year1→5)

08

为什么成立

顺势 + 护城河 + 创始人能力

三大战场判断

战场 1 · 大模型

❌ 红海

OpenAI/Anthropic/GLM/Qwen/DeepSeek · 单次训练 $1-10 亿 · 创业公司不该碰

战场 2 · Agent 平台

❌ 白热化

扣子/Dify/Claude Code/Codex · 大厂全行业通用 · 正面打不赢

战场 3 · 落地基建

✅ 顺势机会

大厂结构性缺口:不懂医药合规、不私有化、不深入企业系统 · 大厂进不来的战场

三层护城河

① 医药+合规 know-how 11 年 · 单点都有人更深,但四模块全栈整合没人做

② 大厂结构性做不了 Memory 跨用户共享大厂做不了,合规部门绝不允许

③ FDE 沉淀产品化 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 × AI 产品 × 商业增长

铭医云(2019-2024) 0→1 · 服务 50+ 药企 · ¥1800 万营收 · 论证 Governance 金蝶医疗(2017-2019) 用户 1000→3000 万 · 对接 400+ 医院 HIS · 论证 Data+连接器 AI 视觉检测(2024-2026) 走访 10+ 器械上下游 · 论证器械延伸

09

规划怎么样 + 每阶段目标和资源

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	关键目标	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 · 最小原型 · 聘前药企 QA 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	付费 Land 合同 ¥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 · 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(药→器械) · 开放 SDK · 四模块标准化	FDE<30% + 毛利>70% + NDR≥120% + 续约≥90%

🔑 名词注释: FDE — Forward Deployed Engineer 前线部署工程师,贴客户现场交付的工程师 MOU — 合作备忘录,非正式但有约束力的合作意向 NDR — Net Dollar Retention 净美元留存,衡量老客户扩张健康度 ARR — Annual Recurring Revenue 年度经常性收入

⚠️ 关键:每个阶段的核心假设没验证通过,不硬进下一阶段 — 应调整策略或 pivot。这就是"假设驱动"叙事 — 比拍胸脯"我们测算市场有 X 亿"更可信。

10

我们正在寻求(Ask)

资金 · 人才 · 合作 · 客户

💰 资金

种子轮 ¥1,500 万

覆盖 18 个月,以达成的 Gate 计价:

阶段 0(0-3 月):¥45-60 万 — 拿 MOU + 联合 demo
阶段 1(3-9 月):¥360-560 万 — 拿首个付费 Land 合同
阶段 2(9-18 月):¥1,080-1,620 万 — 拿 3-5 客户 + FDE<50%
缓冲:30% 应对药企采购周期失控

理想投资人:医药行业背景基金 / 大厂战略投资 / 懂 GxP 合规的天使 · 接受 Gate 对赌

👥 人才(最稀缺)

3 个核心岗位

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

股权激励池预留 15-20%

🤝 合作

大厂 Agent 平台伙伴关系

扣子(Coze) 字节生态,行业 BD KPI 重
火山引擎 豆包生态,已有药企触达
Dify 开源生态,深度可控
Azure / OpenAI 外资药企中国区切入

引荐渠道:dba@bingotech2022.cn

🏥 客户

3-5 家药企灯塔候选

外资药企中国区 / 创新药企 / Biotech
已有 IT / 合规预算(QMS/IAM/CSV)
需要 Veeva/SAP/LIMS 集成
愿意联合 PoC(6-8 周,¥20-40 万)

创始人已有 50+ 药企关系可激活