传统中药饮片鉴别依靠老药工 “眼看、手摸、鼻闻、口尝”，如今人工智能也能精准辨药。近日，上海同济堂药业有限公司自研的中药饮片图像识别 AI 模型实现规模化落地应用。该项目由公司信息技术负责人程亚飞牵头规划，算法专家张越主导研发，目前已搭建完成涵盖 738 类中药饮片的标准化基础数据集，模型验证集识别准确率高达 99.09%，推理速度达到秒级，现已正式投入配药复核环节使用。

这一标志性成果，推动中药饮片质量管控从人工经验驱动全面转向数据算法驱动，为国内中医药行业智能化转型打造了可落地、可复制的标杆案例。

 

 

 

深耕中药二十余载 数智化建设屡获殊荣

上海同济堂药业有限公司创立于 2002 年，扎根中药产业二十四年，综合实力稳居上海中药饮片行业前三。公司早在 2005 年便顺利通过上海市首批中药饮片 GMP 认证，2016 年正式并入国药集团中国中药控股有限公司，成为央企旗下核心中医药企业。目前企业经营饮片品类超 800 种，构建起从药材种植、生产加工到终端服务的完整全产业链体系。

在智能工厂建设领域，公司持续加码数字化、自动化升级，成果硕果累累：2024 年获评上海市青浦区 “智能工厂”；2025 年成功入选国药集团先进级智能工厂（国药集团全集团仅 16 家单位获此殊荣，依据国药集团运营函〔2025〕359 号）；2026 年再度斩获 “全国医药大健康数智化优秀案例”，行业影响力持续提升。

公司总经理蒋焘表示：“中药饮片行业的智能制造没有现成模板可循，我们必须在每一道工艺节点扎实推进数字化沉淀。” 秉持这一发展理念，公司持续推动全产线智能化改造，除 AI 辨药系统外，近期还启动煎药中心二楼至一楼物料传送带及配套防雨罩项目招标，同步完善自动化输送设备布局，配套完成设备对接、系统调试、技术培训与验证服务，实现煎药、传输、复核全流程自动化联动，全方位夯实智能工厂硬件基础。在此背景下，中药饮片 AI 图像识别模型项目应运而生，成为质量管控环节数智化升级的核心抓手。

直击行业痛点 破解传统质检发展困局

中药饮片真伪、优劣鉴别，是中药质量管控中最依赖人工经验的关键环节。传统鉴别模式依靠资深药工凭借数十年经验，通过观察形态、色泽、纹理、断面等特征人工判断，在规模化生产模式下，该模式三大痛点日益凸显：第一，生产效率受限。上海同济堂年产中药饮片 7000 余吨，品类多达 800 余种，出入库、生产复核环节饮片识别工作量庞大，纯人工鉴别难以匹配规模化生产的时效要求。第二，质量标准不一。不同质检人员经验水平存在差异，员工长时间高强度作业也易出现判断失误，人工鉴别主观性强，难以保障全批次质检标准统一。第三，经验传承困难。资深药工的辨药技艺是行业宝贵的隐性知识，而当下人员流动加快，传统经验缺少系统化的传承载体，行业技艺传承面临断层风险。

与此同时，全球首台 400 味中药饮片自动配方机等自动化设备投用后，产线运转效率大幅提升，传统人工复核节奏已无法适配自动化生产节拍。公司信息技术负责人程亚飞在 CDIE2025 等多个行业峰会中提出 “数据 - 算法 - 工艺” 闭环发展理念，明确智能工厂想要实现闭环运行，必须完成质量管控从 “人眼识别” 到 “机器智能判别” 的范式革新。为此，公司信息部牵头组建专项团队，正式启动中药饮片 AI 图像识别模型研发工作。

跨界团队聚力攻坚 多方保障项目落地

项目的顺利推进，离不开企业管理层的鼎力支持与跨界技术团队的通力协作。

公司领导班子蒋焘、张忠全、陈建茹高度重视该项目的战略价值，将其纳入智能工厂核心建设模块，在资源调配、跨部门协同、应用场景开放等方面提供全方位保障，为技术研发筑牢组织根基。

技术层面形成 “中医药专业 + 人工智能技术” 的跨界融合团队：项目总体架构与技术路线由信息技术负责人程亚飞统筹设计。作为上海市信息安全行业协会副会长、上海市网安工匠、多家行业协会特聘专家，程亚飞长期深耕 AI 技术与中药产业融合应用，凭借突出成果在 CDIE2026 大会荣获 “AI 技术落地人物先锋奖”。算法专家张越全程主导核心算法研发，独立搭建从数据处理、模型训练、参数调优到上线验证的全流程标准化 AI 建模体系。专业互补的团队配置，让项目精准直击行业痛点，保障技术高效落地。

全流程技术打磨 打造高精度智能识别模型

中药饮片 AI 图像识别模型是集海量数据、前沿算法、工程落地于一体的系统性工程。研发团队严格遵循数据先行、模型迭代、工程落地的三步走路线，稳步推进研发工作：

在数据建设阶段，团队针对企业经营的全品类饮片开展图像采集，累计获取数百万张原始图像，覆盖根及根茎类、花类、叶类、果实种子类、动物类、矿产类等12 大中药饮片品类。完成采集后，团队开展多层级数据治理：剔除模糊、曝光异常、画面遮挡等低质量样本；由中药专业人员联合算法工程师制定统一标注规范，确保标签精准；通过旋转、色彩调整、对比度变换等数据增强技术丰富样本形态，提升模型泛化能力。最后按照科学比例划分训练集与验证集，保障模型评估客观可靠。

模型训练阶段，团队依托自研框架，融合迁移学习、混合优化器、早停机制等前沿技术，大幅加快模型在中药饮片垂直领域的收敛速度，持续优化识别性能。

历经多轮迭代优化，项目一期成果惊艳亮相：建成覆盖 738 类饮片的基础数据集，模型验证集准确率达99.09%，推理速度稳定控制在秒级，完全满足产线实时识别需求。针对叶类等形态相似度极高、人工鉴别难度大的饮片，模型识别精度较初代版本实现显著提升。同时，团队搭建完成标准化数据处理流程与模型训练框架，为后续版本迭代奠定坚实基础。

 

 

多维价值凸显 构建智能质控全新体系

目前，该 AI 识别模型已部署至企业配药复核台，系统支持外接扫码设备、读卡器快速采集处方信息，以图文形式直观展示饮片资料，精准标记处方异常，复核流程简洁高效，同时实现全流程数据可追溯。模型落地为企业带来多重价值提升：

1. 强化质量管控：构建 “AI 智能识别 + 人工复核” 双重校验机制，有效规避人工操作失误，从源头保障配药精准度。

2. 打通智能产线闭环：作为智能工厂核心质控模块，AI 模型与自动配方机、智能配方车等自动化设备深度联动，打通 “自动化调剂 —AI 智能复核 — 全流程质量追溯” 完整链路。

3. 驱动数字化迭代：模型识别产生的海量结构化数据，反向赋能生产工艺优化与质量分析，真正落地 “数据 - 算法 - 工艺” 闭环理念。

4. 筑牢合规管理防线：在 GMP 合规管控日趋严格的行业背景下，AI 自动化审核留存客观、统一的数字化凭证，满足全流程溯源的合规要求。

知识产权方面，依托该项目研发的《中药饮片智能识别系统》已成为公司 2026 年新增的 10 项软件著作权之一，相关发明专利也在同步申报中，持续丰富企业自主知识产权矩阵。

核心技术创新 深耕中药垂直领域算法优化

本项目并非简单套用通用 AI 算法，而是立足中药饮片行业特性开展深度定制优化，形成四大核心技术创新点：

· 数据体系创新：搭建行业内首个大规模、多品类、标准化的中药饮片图像数据集，形成可行业复用的数据标注、数据增强方法论。

· 模型架构创新：融合多模型、多算法组合方案，在实现模型轻量化的同时，强化对饮片细微特征差异的分辨能力，攻克叶类饮片鉴别难题。

· 训练策略创新：采用混合优化器、早停机制与迁移学习组合方案，在有限算力条件下，兼顾训练效率与模型综合性能。

· 工程部署创新：实现秒级推理响应，完美适配生产线实时复核节奏，完成从实验室算法到一线生产力的转化。

锚定长远目标 布局全域中医药智能生态

中药饮片 AI 图像识别模型一期落地，是上海同济堂 AI 智能化战略的全新起点。面向未来，企业制定清晰的迭代与拓展规划：品类层面，持续扩充数据集，逐步实现全品类中药饮片智能识别全覆盖；场景层面，将 AI 识别技术延伸至原料入厂检验、成品出厂质检等全质检环节；技术层面，探索视觉大模型、多模态融合等前沿技术应用，进一步提升识别精度与系统稳定性。

同时，公司将整合现有技术储备，联动中药显微辅助鉴别系统、薄层色谱 AI 辅助对比系统，打造宏观、微观、理化三位一体的中药质量 AI 综合检测矩阵，助力企业智能工厂从 “先进级” 向 “卓越级” 全面迈进。

程亚飞总结道：“机器替代人工，解决的是效率问题；系统固化工艺，解决的是标准化问题；AI 参与决策，解决的是智能化问题。” 中药饮片 AI 图像识别模型，正是企业从 “机器换人” 迈向 “智能决策” 的重要里程碑。它让人工智能拥有了媲美资深药工的辨药能力，也为整个中医药行业探索 AI 赋能之路，交出了一份极具参考价值的答卷。