闪耀“一带一路”系列报道之七——乐轶:以语言为桥,打通中法双向出海的文化与人才脉络

编者按:Les échanges économiques sino-français se développent rapidement. Si de nombreuses coopérations rencontrent des obstacles, ce n’est pas tant à cause des barrières linguistiques que des écarts interculturels. Dans cet entretien, nous recevons Yi Le, directrice exécutive de l’AIFC et experte en communication commerciale interculturelle. Forte de longues années d’expérience dans la formation commerciale sino-française, elle analyse les divergences majeures entre équipes chinoises et françaises sur la prise de décision, les modes de communication et les façons de travailler. Elle distingue aussi les simples bilingues des talents polyvalents maîtrisant les deux cultures et évoque les limites de l’IA dans la formation interculturelle. Cet article apporte des clés pratiques aux entreprises souhaitant s’implanter en Chine ou en France, afin de bâtir une coopération durable fondée sur la compréhension mutuelle et la confiance.


编者按:随着中法企业合作不断深化,越来越多企业意识到,真正影响国际合作成效的,不只是语言,更是跨文化理解与沟通。法中孵化器联盟协会(AIFC)常务理事乐轶长期深耕法国跨文化教育与商务咨询领域。本期专访中,她结合多年实践经验,分享中法企业合作中的文化观察与实践观察,为企业开展国际合作提供新的思考。

受访者简介

乐轶

法中孵化器联盟协会(AIFC)常务理事

Top Chinois创始人、跨文化商务沟通顾问

长期从事中法语言教育、跨文化培训与商务咨询。2018年创办法国认证培训机构Top Chinois,帮助法国企业理解中国市场、中国团队和中国商业文化。拥有巴黎笛卡尔大学法语外语教学(FLE)硕士、里昂第二大学语言教学与信息技术硕士双学位,持续推动中法企业交流合作与国际人才培养。

Q1:您已经在法国生活多年,从中文教师,到创办Top Chinois语言培训学校,再到今天专注于跨文化商务培训。能简单和我们说说您的创业经历吗?

乐轶:我刚来法国留学时,其实并没有什么创业计划,教中文是我学生时代的兼职之一,但是零散的兼职经历已经让我确认了自己对教育行业的热爱。我的硕士专业是多媒体语言教育,毕业后就尝试在不同的学校做老师,也自己招一些学生。我除了喜欢教书,也喜欢观察人与人之间的差异,并分享和解释这些现象。能把这些个人兴趣变成了我的事业,我觉得是一件非常幸运的事情。

从2018年起我正式创办了Top Chinois,成为法国认证培训机构,主要做中文、法语和英语的培训。2021年,我们进入法国公共培训体系,是CPF,Frace Travail, 和法国所有OPCO的认证培训机构,由此Top Chinois开始服务更多企业和职场人士。

在业务发展的过程中,我们发现越来越多法国人不是为了考试和兴趣来学习中文,他们是为了获得工作机会、为了接待中国合作伙伴,或者为了拓展中国客户而学习中文。他们需要掌握的,除了中文这门语言,还有中国的文化,和中国人的思维方式。

Q2:是什么契机,让您不仅教语言,更开始帮助企业解决跨文化沟通的问题?

乐轶:我发现,很多企业遇到的问题,其实不是语言问题,而是文化问题。

曾经有一位法国经理就跟我抱怨,他的中国客户总喜欢约他下班以后喝一杯。他原本以为只是放松聊天,结果喝着喝着,对方开始讨论合作细节,最后变成了一场工作会议。他觉得很困扰,也不知道该拒绝还是继续配合。

类似的情况还有很多。比如法国员工觉得中国管理者决策太快,中国团队又觉得法国人讨论太久、效率太低。

这时候我们得意识到,阻碍双方顺利合作的,是双方对于工作关系、沟通方式、建立信任的方法差异巨大。真正影响合作的,往往不是一句话怎么说,而是为什么要这样说。

所以后来,我们开始慢慢把课程从“教语言”延伸到“教跨文化合作”。

我越来越相信,语言只是桥梁,而文化才决定这座桥能不能真正走过去。

Q3:过去十年,您见证了越来越多法国企业与中国开展合作,也看到越来越多中国企业走进法国。您认为,中法企业合作呈现出哪些新的变化?跨文化沟通为什么变得越来越重要?

乐轶:我最大的感受,是中法合作越来越“直接”了。十年前,很多合作都需要依靠代理商或者中介。而如今,越来越多中小企业,都开始直接寻找中国客户、中国供应商,或者中国合作伙伴。

另一方面,中国企业来到法国的也越来越多。有的是投资并购法国企业,有的是建立研发中心,有的是派驻管理或技术团队。

中法双方的交流越来越频繁,以前一年可能见几次面,现在,很多团队每天都要一起工作。

合作越深入越频繁,文化差异就越明显,跨文化沟通就变得越重要。

Q4:在您服务过的中法合作项目中,企业最容易因哪些文化差异产生误解?这些误解通常会带来哪些影响?

乐轶:我观察到最常见的问题,其实不是语言,而是不同的思维方式,不同的文化背景,从而导致工作方式不同,这些差异引起的摩擦有时可以让整个合作陷入僵局。

比如:法国团队习惯充分讨论以后再做决定,中国团队更倾向先行动,再不断调整;

法国员工喜欢直接表达不同意见,而中国员工更多会考虑团队关系和整体氛围。

法国管理强调授权,中国管理很多时候强调协调。

如果不了解这些背景,很容易把文化差异误解成人的问题。法国人觉得中国人太含蓄,太难懂。中国人又觉得法国人太古板,不懂人情世故,

其实很难评判谁对谁错,双方都是在按照自己熟悉的方式工作而已。所以我经常说:跨文化培训不是教大家立刻改变自己,而是先帮助大家理解对方为什么会这样做。

Q5:很多企业认为,只要配备双语员工,就能够解决沟通问题。您怎么看?企业真正需要的跨文化能力是什么?

乐轶:我很肯定的一点是:双语人才,不等于跨文化人才。

很多企业觉得,只要找一个会中文、会法语的人,一切问题都能解决。其实远远不是这样。语言可以帮助彼此听懂一句话,但是不代表理解背后的意思。

比如,对于“我们再考虑一下”这句话,法国人这么说可能真的只是还没有决定,而中国人这么说则很大程度是在委婉拒绝。

又比如:法国人开会的时候公开讨论、公开反驳,是很正常的,是他们头脑风暴中的常规操作。但中国公司的领导被法国合作伙伴公开反驳,可能会觉得,这法国人这么不给我面子,可见他对我们的合作并不是很有诚意。

很多法国人事后才意识到自己的行为冒犯了对方,但也于事无补了。

所以企业真正需要的,不仅仅是会两种语言的人,而是能够理解两种文化,理解两种思维方式,并且能在具体场景中将其灵活运用的人才。

Q6:随着中法企业合作不断深入,既懂中国、又懂法国的复合型人才越来越受欢迎。在您看来,这类人才最需要具备哪些能力?

乐轶:我觉得真正能够连接中法团队的人,需要四种能力:

第一,当然是语言能力。

第二,是跨文化理解能力。

第三,是沟通和协调能力。

最后,是有同理心。

跨文化合作最大的挑战,是愿不愿意,以及有没有能力站在对方的角度理解事情。

Q7:很多中法企业都表示,真正“懂两边的人才难找”。您认为,这类跨文化人才应该如何培养?

乐轶:这种人才,很难只靠课堂培养。一定要有实际的经验,要能够不断观察,不断反思。

我们也一直鼓励学生:不要只学习中国文化,而要学习观察,观察不同地域,不同人群的行为,分析这些行为背后的文化。但是不要以偏概全,因为文化没有固定的答案。

Q8:AI的发展,会不会改变语言学习和跨文化培训?您认为,在跨文化沟通中,哪些能力可以交给AI,哪些仍然需要人与人之间的理解?

乐轶:AI一定会改变,而且已经开始改变。我觉得未来,基础知识、标准化课程,很大程度都会交给AI,但跨文化培训反而越来越需要人的经验。AI可以总结规律,却很难理解一个真实的,有感情的人。

就像我刚才说的,企业合作里有很多复杂的问题,并没有标准答案。需要结合行业、公司文化、团队关系去具体分析。

所以我觉得未来在我们这个行业,人和AI应该各自发挥优势。

Q9:如果今天有一家法国企业准备进入中国,或者一家中国企业准备进入法国,您最想提醒他们的一句话是什么?

乐轶:不要急着让对方理解你,先努力去理解对方。合作不是谁说服谁,而是双方找到可以共同工作的方式。语言可以打开一扇门,而真正让合作走得长远的,是彼此的理解与信任。

【AI 赋能产业升级・02】从 CPHI 看中国 AI 医疗:重构医药产业链的知识工作流

编者按:Nous avons précédemment exposé que l’IA ne génère une valeur économique stable que si elle assure la majeure partie des tâches intellectuelles répétitives, les humains conservant les décisions finales et les responsabilités. Le salon CPHI de cette année illustre parfaitement cette logique pour l’industrie pharmaceutique. Contrairement aux diagnostics cliniques, soumis à une réglementation stricte et difficiles à commercialiser, les étapes de R&D, d’enregistrement, de gestion de projets CDMO et de développement commercial à l’étranger regroupent de nombreuses tâches répétitives standardisées, idéales pour l’IA. Le secteur est désormais entré dans une phase de normalisation des produits, où la traçabilité, le contrôle humain et la répartition claire des responsabilités sont des critères indispensables pour toute solution IA pharmaceutique. Spécialisé dans l’accompagnement transfrontalier pharmaceutique sino-européen, l’AIFC propose des solutions de flux de travail IA afin d’aider les laboratoires à réduire leurs coûts, gagner en efficacité et s’implanter à l’étranger dans le respect des réglementations.


编者按:在上一篇《现代 AI 系统在企业工作流中的应用》中,我们提出了核心判断:AI 只有作为 “工作流放大器”,承担 60%-80% 的重复性认知工作、并由人类负责最终判断与问责时,才具备稳定的经济价值。当我们把这套逻辑放到医药产业中,结论会格外清晰。刚刚落幕的 CPHI & PMEC China 2026,恰好为我们提供了绝佳的观察窗口 ——AI 医疗的真实机会,不在炫技式的诊断 Demo,而在整条医药产业链的重复性知识工作流里。


AI 驱动多肽创新药研发展台实拍,CPHI 现场的一站式 CRDMO 创新平台,AI 已深度渗透创新药研发环节

一、重新理解 AI 医疗:别只盯着诊断,要放回整条产业链

过去讨论 AI 医疗,人们天然聚焦影像诊断、辅助阅片、智能问诊。这些场景固然重要,但恰恰是监管最严、责任最敏感、商业化最难的领域。一旦 AI 直接参与医疗判断,问题就不再只是 “算法准不准”,还包括谁复核、谁担责、错误如何发现、数据是否合规、模型更新是否要重评 —— 每一环都是极高的门槛。

但从 CPHI 的全产业链视角看,医药行业远不止医院端的临床判断。从研发、注册、生产、供应链到商业化,整条产业链充斥着大量重复、繁琐、可结构化、可复核的知识工作:读法规文件、整理注册资料、对比竞品管线、筛选合作项目、跟踪招标机会、生成商务邮件、归档客户沟通、核查供应商材料、输出项目进度报告……这些工作不显眼,却占用了药企、CDMO、器械公司、出海团队的大量人力。

AI 医疗的关键转向:不应只被看作 “医生的诊断工具”,更应被看作 “医药产业链的效率工具”。它的价值不一定先体现在替代高风险医疗判断,而在于帮助产业链各角色更快、更稳、更标准化地完成知识处理。

二、底层逻辑:医药行业为什么适配 “60%-80%” 分工

医药行业最大的特点,就是信息密度高、合规要求严、文件数量大、流程链条长。无论是医药 BD、注册申报、临床资料整理、CDMO 项目管理,还是招投标与海外市场准入,都存在大量 “AI 可以先做、人类必须复核” 的工作。

这恰好完美契合上一篇提出的 AI 落地黄金法则:

AI 完成重复性认知工作的前 60%-80%,人类负责判断、验证、关系管理、责 任承担与异常处理。

这也意味着,中国 AI 医疗的落地路径,不该盲目追求 “大而全” 的医疗大模型,而应优先锁定输入清楚、输出明确、错误可查、责任可分、结果可衡量的具体工作流。

三、6 大优先落地场景:从研发到出海的全链路地图

结合 CPHI 现场的产业链环节与 AI 能力,我们梳理出 AI 在医药行业最易落地的 6 大场景:

产业链环节 典型工作内容 AI 可承接部分 专业人员须保留部分
医药 BD 管线调研、竞品对比、合作项目筛选 整理项目资料、生成对比表格、初步匹配判断 科学价值判断、商务优先级、合作谈判
注册申报 法规检索、材料梳理、合规差距分析 提取法规要求、生成申报初稿、核查缺失文件 最终合规判断、申报责任承担、监管沟通
CDMO 项目管理 客户需求对接、工艺文件管理、项目节点追踪 整理会议纪要、追踪项目节点、汇总风险点 工艺决策、质量放行、客户关系维护
医学影像 病灶筛查、数据标注、辅助阅片 辅助识别、优先级排序、可疑区域提示 医生最终诊断、临床责任承担、复核终审
医药商务 客户画像、产品资料筹备、拜访跟进 准备拜访材料、整理问答库、生成跟进纪要 当面沟通、合规边界把控、客户关系维护
招投标与出海 项目监测、资质匹配、商务材料制备 抓取市场机会、初筛适配项目、生成多语言材料 投标决策、报价策略制定、商务谈判

这些场景的共同特点,正是上一篇总结的 AI 适用标准:高频重复、输入以文本数据为主、输出格式明确、人类可快速复核、风险可控。

展会现场的工业级生物反应系统,生物制药生产工艺复杂度高,配套的工艺文件、项目管理、合规文档工作量巨大,是 AI 落地的核心优质场景。

四、行业现状:产品化加速,但定位始终是 “辅助”

中国 AI 医疗早已不是概念。公开研究显示,截至 2025 年 6 月 30 日,我国 2020 年以来累计获批人工智能医疗器械 154 个;年获批量从 2020 年的 9 个增长至 2024 年的 45 个,整体呈稳步上升趋势。但值得注意的是,所有获批产品均面向医疗专业人员使用,没有一款直接面向患者独立使用。

这传递了非常清晰的信号:中国 AI 医疗已经从 “概念热” 进入 “产品化与监管化” 阶段,但它的主流定位始终是辅助专业人员,而非替代医生,更不是让患者绕过专业机构获取最终医疗判断。

国家药监局的监管方向也在强化这一共识:2025 年相关政策明确提出,将完善 AI 医疗器械的技术指导原则、标准数据集、性能评价、上市后监测与不良事件管理要求。这意味着,AI 医疗的竞争早已不是单纯的算法竞争,而是验证体系、数据质量、监管适配、全生命周期质量管理的综合竞争。

五、核心反思:从展台 Demo 到真实工作流,差在哪?

从 CPHI 现场看,当前 AI 医疗最大的问题,不是缺模型、缺 Demo,而是很多项目仍停留在 “技术展示” 阶段:能生成一段报告、能识别一张图片、能回答一个医学问题、能做一个漂亮的展台演示。但客户真正关心的灵魂拷问,几乎都答不好:

  • 能不能嵌入我现有的工作流程?
  • 能不能实实在在减少我的工作量?
  • 能不能被审计、被复核?
  • 出了错谁负责?
  • 能不能持续迭代优化?

医药行业从来不是靠 “炫技” 长期生存的行业,它极度重视证据、验证、合规、质量体系与责任边界。AI 要真正进入医药产业链,就必须从单点模型走向完整工作流设计:输入是什么、输出是什么、谁确认、怎么留痕、怎么追责、怎么评估效果、怎么证明它省了时间、提了质量。

这也是 “AI-CDMO 式服务” 值得关注的原因:它不是卖一个模型、卖一个聊天机器人,而是把大模型、企业数据、知识库、Agent、业务流程、人工复核机制,组合成一套可交付、可追踪、可持续优化的系统。

六、结语:AI 要从展台热词,变成产业链工具

CPHI 让我们看到,医药行业的复杂度,不只在实验室和医院,更在产业链的每一个连接点:研发、注册、生产、供应、质量、商务、准入、渠道、国际化。

AI 医疗如果只停留在 “模型能回答什么”,它永远只是展台上的热词;但如果它能进入这些具体工作流,帮助企业更快读资料、更准理信息、更稳生成文件、更及时抓机会、更规范留证据,它就会成为真正的生产力工具。

判断一个 AI 医疗项目有没有价值,不要只看模型多大、概念多新,而是问清几个现实问题:它服务产业链的哪一环?解决哪一项重复性工作?输入输出是否清晰?人类如何复核?责任如何划分?最终价值是省时间、降风险、提质量,还是创造新机会?

这就是中国 AI 医疗从热闹走向成熟的关键:不是让 AI 替人承担最终责任,而是让 AI 进入那些真正消耗人力、可以被复核、可以被标准化、可以持续产生价值的医药工作流。