在中医思维智能模拟板块，董军研究员强调，中医智能化的核心在于中医思维的智能模拟，需依托大语言模型、深度学习等前沿AI技术，融合哥德尔、图灵等数理逻辑学家的理论成果，借鉴钱学森、吴文俊等学者的跨学科研究思路，实现对中医辨证思维的精准复刻与模拟。讲座中，董军研究员着重强调“行知体验”在中医知识传承与智能模拟中的核心作用，援引王蒙的观点指出，书本知识与实践、现实存在天然隔阂，中医切脉、辨证等核心诊疗技能，无法仅通过书本理论习得，必须依托长期临床实践的亲身体验与感悟。这一观点精准揭示了中医知识的本质：中医核心知识多为长期临床实践积累的经验性知识，是从业者经过长期训练、观察与感悟形成的综合性专业能力。

在哲学层面，董军研究员认为中医经验知识还存有隐性知识，并指出波兰尼的默会知识论为中医隐性知识研究提供了理论支撑，维特根斯坦划分的强、弱默会知识概念，更精准界定了中医隐性知识的层级。中医切脉技巧、辨证思路、方剂配伍经验等核心内容，多属于难以言传的强默会知识，这也是中医传承与智能化模拟的最大难点。针对这一难题，他提出隐性知识多元转化路径，既包括技术人员向中医专家深度学习，也涵盖机器辅助下的比照、互参与迭代学习，并以游泳、骑车、心电图判读、脉象分析等为例，详解不同类型知识的学习特点。针对脉象分析中专家经验差异较大的问题，提出结合脑电分析、多模迭代等技术，实现隐性知识的挖掘与显式转化，为中医思维智能模拟提供数据与模型支撑。

脉象感知作为中医诊疗的核心环节，是中医智能化的关键切入点，董军研究员对此展开重点阐述，明确脉象感知智能化现代化、理念客观化、技术智能化的发展方向。他直指当前脉象智能识别领域的三大短板：一是样本代表性不足，训练与测试集对象重叠，导致模型泛化能力薄弱；二是忽视临床经验，模型仅停留在数据表层分析，未能深度融合中医辨证思维；三是技术应用存在局限，未兼顾不同分类器性能特点，难以实现脉象特征精准分类识别。对此，他提出核心解决方案，构建“三位一体+双同步”体征感知体系：“三位一体”即脉象柔性感知、隐性知识学习、其他体征互参深度融合，整合脉象数据、中医隐性经验与心电图等多维度体征信息，实现全方位体征分析；“双同步”指医生切脉与机器感知同步、脉象采集与其他设备体征采集同步，精准复刻临床诊疗流程，实现多源体征数据协同分析。在此基础上，提出“等价训练”思路，同步脉象与心电图采集，确保机器脉象分析与心电图诊断结果一致，通过“升学”分类器持续优化模型，同时依托传感器性能升级、终端设计优化及新型材料研发，提升脉象感知的精准度与稳定性。

讲座核心部分，董军研究员系统阐释智能新方剂生成完整体系，基于中医经典诊疗流程，搭建从体征输入到方剂生成的智能化技术路径。他指出，新方剂生成系统以中医经典诊疗逻辑为底层支撑，严格遵循“四诊原则”“八纲辨证”“治疗八法”“七方分类”核心要义，在传承中医经典处方逻辑的基础上，融入阴阳五行等元知识与中医专家隐性经验，借助《中药大辞典》经典药材资源，探索科学合规的新方剂组合。新方剂并非凭空创制，所有药材均源自经典收录，且需经过专家评估、临床试验等全流程检验，确保临床安全与有效。同时，他明确新方剂生成三大核心方法：坚持抽象思维与形象思维并重，融合中医整体辨证与现代数据分析思维；实现规则推理与机器学习互补，以中医理论构建推理框架，依托机器学习优化方剂配伍；推动隐性知识向显式知识转化，将中医经验转化为机器可识别的规则与数据。