AI+影像设备；5）AI+家用；6）AI+智慧医疗。 ◼ 药物研发周期长、资金投入高、成功率低，“AI+”方案有望解决痛点。一款新药成功上市销售大约需要花费十年以上的时间，药物发现阶 段从靶点到苗头化合物再到先导化合物优化过程，整体成功率为51%，临床研究阶段的整体成功率仅为12.9%。资金花费上，一款药物从研发 到上市销售，平均需要投入8-23亿美元，上市后还要投入超过3亿美元。与传统药物研发对比，AI制药更具有优势：AI制药方法可以对数十 深度融合至药物开发流程之中，一方面不断加强与AI制药专业公司合作，运用后者专业的技术平台，赋能药物发现和临床试验。建议关注AI 制药领域进展及具备潜力的海内外前沿公司：晶泰控股-P、皓元医药、药石科技、药明康德、成都先导等。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 医疗健康是AI最大的应用领域 01 AI为药物发现带来时间及效率变革 02 国内外“AI+制药”企业梳理 03 投资建议 04 目录 究所整理 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图：药物研发不同阶段的成功率 数据来源：英矽智能招股书，国信证券经济研究所整理 图：药物研发过程的时间和资金投入情况 数据来源：成都先导投资者交流资料，国信证券经济研究所整理 药物研发周期长、投入高、成功率低 ◼ 药物研发周期长、资金投入高、成功率低。全球新药研发如火如荼，整个研发过程需要经历 创新靶点研究、药物发现、临床前研

试点工作。我们看到，近期试点工作正有序落地：1）首批 9 个进入智能网 联汽车准入和上路通行试点联合体已确定；2）京杭武等重点城市陆续发标， 完整 20 个首批试点城市名录已发布。本次试点在此前车联网先导示范项目 发展的基础上，首次将试点范围拓展至城市全域，我们认为意义在于：探索 并推出一套可跨域使用、可规模化复制、可商业化落地的城市解决方案，以 加速车路云一体化的全国普及。 未来建设重点在于 科技 车路云发展：政策引领/试点落地，未来产业空间可达万亿 我们认为，车路云一体化的发展有根可寻、有“法”可依、前景可期：1）从源头来看，车 路云以 C-V2X 车联网为雏形，部分城市已开展先导示范项目，产业已初具规模；2）从发 展来看，车路云有望呈现“顶层政策支持-地方试点推进（地方政府发布建设订单）-应用场 景落地打造商业闭环”的模式，今年来看，车路云一体化由工信部等牵头提出试点规划，6 Networking: The Architectural Design and Open Challenges》（Adnan Mahmood，2019），华泰研究 “车路云”由来已久，部分城市已开展先导示范项目，产业已初具规模。2020 年开始国家 各部委及相关行业组织陆续发布了一系列政策与指南，其中着重提及“云控基础平台”的 开发，如 2020 年 2 月发改委等发布的《智能汽车创新发展战略》中明确提出建设智能网联

uRLLC 、 5G LAN 技术孵化  打造产线级、车间级、工厂 级 5G 全连接工厂  安全生产管控平台创新应用 钢铁本部 5G 创新孵化基地 鲅鱼圈智慧透明工厂 打造工控域技术创新先导区 数智朝阳钢铁 构建 5G 全连接灯塔工厂 工控专网 工控边缘云 工控算力节点 工控增值业务 办公统一入口 生产统一入口 运维统一入口 产业链协同统一入口 数据价值 生产数据综合分析 供应链数据治理

在医疗方面，引入北京大学优质的医学教育、医疗技术和专家资源， 与开发区共建智慧型、高水平的医 疗康复中心，提升开发区医疗水 平，为聚集中高端人才提供健康保障。 在科技方面，以北京大学重离子物理研究所技术为先导，以发展“军 工航天”、“特种设备及油气管网 安全”、“节能环保”、“智慧医疗”等产 业为重点，紧密联合“国家行业职能机构”、“大科研院所” 和“国际著 名企业”，共同打造产业平台及技术服务平台，使科研成果顺利转化，

施方案》 ( 征求意见稿 ), 深入实施我市数字经济创新提质“一号发展工程” , 抢抓通用人 工智能发展新机遇，推动人工智能技术赋能经济社会高质量发展。争创国家人工智能创新 应用先导区，基本建成全国人工智能垂直模型创新地、智能计算先行地、场景应用示范地。 建成高质量数据集 10 个；培育有全国影响力的垂直大模型 5 个，打造人工智能创新试点应 用 30 个以上。

NCCL_ALGO Tree 分布式训练 TF32_PRECISION enable d 矩阵运算 KV_CACHE_PERC ENT 0.3 注意力机制 实施阶段需遵循分步验证原则： 1. 先导期：部署 2 节点验证基础架构稳定性，完成 Linpack 测试 （目标效率≥92%） 2. 扩容期：按业务流量增长线性扩展，每新增 10 万QPS 增加4 个 计算节点