从智能营销到智能制造 邴金友 2025.03.19 营销 (CRM) 等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑 战 自动化 开放性 高可用 易操作 云原生 智能化 高可靠 高扩展 高性能 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 云原生计算 云原生存储 块存储 CBS 虚拟机 CVM 容器平台 TCS 伙伴云 现场服务云 客户服务云 营销云 销售云 智能分析云 知识引擎 大模型 TI 平台 微 信 端 企 微 端 人 工 智 能 数 据 库 微 服 务 大 数 据 中 间 件 连接伙伴 连接客户 连接产品 连接员工 价值：问答准确率： 35%- 84% • 答案出图率提升：模型出图率 0%- 70% 边缘 云 9 音视频平台 6 智能 人 工 智能平台 智慧服务 ( 服） 数 据 先进 制造 + 4 技 术 业 务 精益化 数字化 数字研发 ( 研） 1 端到端价值链 材料仿真 ( 料） 工艺优化 ( 法） 组织协同平台 数 据 治理平台 创新 科技 3 3 1 7 8 智能化 自动化 组 织 战 略 20+ AI 质检项目 边缘设备管理、数

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI 大模型+医疗:从问诊到新药开发 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com 等一批全球知名企业。随着基于大模型的生成式 AI 的出现，我们看 到 AI+医疗有望迎来一波新的发展机遇，具体看好：1）基于大模型的实时 问诊病例生成，2）按需生成新蛋白质结构提高药物发现效率等应用。另一 方面，目前尚未看到面向医疗影像的新 AI 大模型服务，大模型在医疗影像 领域主要作用是降本。国内关注讯飞医疗、云知声、晶泰、数坤等企业发展。 AI+问诊：从语音录入到实时生成内容，提高临床记录环节效率 病例的录入是 AI+新药开发：根据功能需求设计/优化蛋白质，加速新药探索速度 根据 Statista，2021 年全球制药行业总收入约 1.5 万亿美金，制药研发投入 约 2.4 千亿美金。DeepMind 是最早用 AI 赋能新药开发的企业之一，其推出 的 AlphaFold 主要解决从已知的氨基酸序列，预测相应蛋白质 3D 结构的问 题，为探索生命的起源迈出重要的一步。随着生成式 AI 的出现，业内开始 探索自动根据功能

预训练大模型与医疗：从算法研究到应用 1. 预训练大模型概述 2. 理解大模型的内在机理 3. 赋予模型精准性与可解释性 4. 医疗领域应用 5. 清华探索：数基生命 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn CONTENTS 预训练：从大数据到小数据 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 架构：预训练的基 石 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 从 word2vec 到 Transformer 从 context-free 到 context-aware CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn BERT 和 任务（大规模分类任务，目标是预测第二个句子相 对于 第一个句子是包含，矛盾还是中立） CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn BERT 表示能 力 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 Represented Into Symbolic Space

为医院建设有弹性的高效微电网： 从设计到融资 作者：Markus Hirschbold 和 Andy Haun 执行摘要 世界各地的医院越来越多地采用微电网技术来提高弹性和降低能源成本。为了优化微电网解决 方案，医院团队必须开展精细的可行性研究，部署规模得当的分布式能源。应考虑采用模块化架 构，以帮助简化微电网的设计和安装，同时降低维护成本。应对所有的融资方案、激励措施和运 营模式进行评估，以减少风险，实现收益最大化。 能源价格持续上涨 这增加了管理者的预算压力，迫使他们想方设法降低与能源有关的运营成本。微电网可以充分发挥现场分布式能源 (DER) 的优势，利用高效发电手段，如热电联产 (CHP)、燃料电池以及太阳能、风能等可再生能源发电，并结合可以 移峰填谷的储能与智能管理供需的高级控制工具，提供有效的解决方案。 图 1 : 微电网技术通过提高对电网中断的弹性来帮助医院保障患者的生命安全，同时控制与能源相关的运营费用。 至 30%。5现在是医院利用这一经济高效的手段减少对公用电网依赖的最佳时机。当电网停 电时，医院可以从电网中“孤立”出来，独立运行一段时间。当电网能源成本上升时，微电网可以增加对现场可再生能 源或储能的消耗。在能获得最佳经济效益之时，还可以将储存的能源回售给电网。最大化可再生能源消耗也有助于 达到温室气体减排目标6。 本白皮书面向正在研究微电网优势和成本的医院团队，简要概述了有助于确保其微电网解决方案得到全面优化的考

大模型技术在医疗领域的应用 （一）医疗大模型的逻辑框架 医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 据集包含大规模的医疗科研文献、电子病历、医学图像等，参数量通常在百万级到亿 级，远超过普通深度学习模型，因而能够获取更强的特征提取和学习能力等。 医疗大模型的典型运作逻辑主要包含三个层面： 从数据层看，大模型可构建医疗数据集，收集包括电子病历、文献报告、医学知识图 谱 Prediction等方式进行无监督预训练。 从应用层看，预训练模型微调，结合医学知识图谱、规则库等知识源增强医学专业 性，使用知识蒸馏、参数剪枝等技术压缩模型并在真实临床环境中评估、调优。经验 证的模型可部署到医疗信息系统、移动设备等，提供智能服务。 （二）医疗大模型的主要应用场景和适用范围 医疗大模型在医疗领域的应用广泛，涵盖疾病预测、辅助诊断、个性化治疗、药物发 现等各个方面，同时还可用于医疗咨询和患者教育，提供相关信息和建议。 帮助检测肿瘤并进行疾病分 型。通过分析DNA测序数据，大模型能识别与疾病相关的基因突变，从而制定个性化 治疗方案。同时，大模型还能学习最新的医学知识，为医生提供治疗建议和决策支 持。例如，腾讯健康发布的混元通用大模型针对医疗领域升级了多个AI产品，包括智 能对话、病例结构化与检索、影像报告和辅助诊断等。这些医疗大模型产品已被整合 到患者就诊全流程中，从而提高了医疗服务的效率和质量。 在患者护理

从制造到智造 — 瞻博网络 AI 驱动智造园区方案 © 2024 Juniper Networks 新技术部署难，出问题溯源难，终端多运维难 业务连续性 业务生产 7X24 业务中断会造成严重损失 数字化落地 - 并不容 易 © 2022 Juniper Networks Juniper Public Junipe: N ET WO R K 11 从端到云的保障 • 应用程序、用户、设备和会话的可见 性 • 实时客户端数据、主动射频调整 • 集成 Wi-Fi 、 vBLE 和物联网 90% AIOps 领导者 • 实时 SLE 全栈 自动化、增强型的 PKI 和主动 优化措施促使网络服务支持 工 时降低 20%.” ● “ 使用 Juniper (SD-WAN) 帮 助我们 在三个星期内完成 MPLS 网络无法实现的能 力 AI 驱动的 SD- 体 W 验 A 保 N 证 客户体验带来成功 18 /20“ 全球最大银行 仰仗可靠无线 带来效益提升 订单处理增加 300%.” © 2022 Juniper

1 从精益到智能—制造业转型的实践方案 2 愿景：中德智能制造产教融合生态体系 ① 产业赋能教育 产业学院 合作办学、合作育人、合作就业、合作发展 ② 教育培养人才 专业、教材、课程、师资、实践 ③ 人才支撑产业 人才与行业、地域、企业、岗位高效匹配 人才银行 存取 - 流动 - 升值 行业企业 招 - 培 - 用 - 留 场地 - 设备 - 师资 目 录 制造业转型的思考 03 现代产业学院规划 05 4 制造业转型的思考 / 01 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 5 智能制造的核心要义 1. 人工智能赋能新型工业化，人工智能技术与先进制造技术深入融合，升华为“智能制造技术”；智能 技术是赋能技术、为主导，制造技术是本体技术、为主体；智能制造的根本任务是实现制造业数字 转型、智能化升级。 2. 智能制造是一个大概念，包含了数字化制造、数字化 智能制造是一个大系统，贯穿于产品、生产、服务等制造生命周期的各个环节，在工业互联网和智 能云平台支持下，人工智能赋能整体系统优化，集成融合成为智能集成制造系统。 4. 智能制造是第四次工业革命的核心技术，是实现制造业转型升级的主要技术路径，是制造业高质量 发展的核心驱动力。 6 智能制造演进范式 智 能 升 级 范式演进 数字化 网络化 智能化 数字化制造 数字化 网络化 智能化

研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院 2025年具身智能产业链分析 从实验室到市场的商业化探索 概览标签：具身智能、人形机器人 2025 Embodied Intelligence Industry Chain 2025年の具身知能産業チェーン 市场研读 | 2023/11 训练， 处理 海量 数据并 优化 模型 参数 高效执行训练后的 模型推理任务，兼 顾性能与能效比 实现终端的实时本地 推理，满足低延迟、 低功耗需求 典型 架构 GPU/TPU/ASIC ASIC/FPGA 异构SoC 功耗 范围 300-700W 50-200W 1-10W 典型 场景 具身智 能大 模型 训练、 复杂 工业 仿真 云端实时决策、边 缘-云端协同 机器人实时避障、精 具身智能产业链分析——上游机器人传感器 机器人关键传感器类型及国内代表企业——以人形机器人为例 来源：头豹研究院 ◼ 具身智能通过传感器与物理世界的交互实现感知、决策和执行能力。根据具身智 能载体的不同，传感器在机器人和自动驾驶载具上的功能定位和应用场景存在差 异。机器人传感器的核心目标是模拟人类感知能力，实现精细化操作和交互，例 如通过触觉传感器感知物体接触力、温度及滑动状态，或通过六维力传感器精准