虚拟助理 语音电子病历 / 智能导诊 智能问诊 / 推荐用药 医学影像 病灶识别与标注 / 三维重建 靶 区自动勾画与自适应放疗 辅助诊疗 医疗大数据辅助诊疗 医疗机器人 疾病风险预测 基因测序与检测服务 预测癌症 / 白血病等重大疾病 药物挖掘 新药研发 / 老药新用 / 药物筛选 药 物副作用预测 / 跟踪研究 健康管理 营养学 / 身体健康管理 精 神健康管理 医院管理  业务模式：科研合作目前是打破医院数据壁垒的有效手段之一。除了与医院进行合作，与基因公司、 CRO 公司（专业从事药品研发）、移 动医疗公司开展合作，提供更多标准化增值服务。 肿瘤知识库 标准化肿瘤科研模型 临床数据 + 基因数据整合分析 CRO 公 司 移动医疗公司 服务接入 科研合作 基因公司 2 典型应用场景  产品形态及发展环境： IBM Watson for Oncology 可分的联系。核心是“基因组学” (genomics) 的发展。基因组 学是研究生物基因组和如何利用基因的一门学问，最早可追溯 到 1985 年由美国提 出，英国、法国、德国、日本以及中国等 多国科学家共同参与的、预算达到 30 亿美元的“人类基因组计 划”。该计划通过测定组成人类染色体中所包含的 30 亿个碱基 对组成的核苷酸序列，绘制人类基因组图谱，并且辨识其载有 的基因及其序列，达到破译人类遗

可提高研发效率，对实验数据建模，并使用该模型对反应条件进行优化和筛选催化剂等，加速研发进程；还可用于分子设计，并在 分子性能预测的基础上，提前筛选出合适的化学物质。 尤其是在合成生物学领域， AI 已在元件工程、基因线路、代谢工程、基因组工程中广泛应用，大幅提升合成生物学的各环节效率。基于 AI 的研发 平 台，可预测蛋白质结构，进而构造具有目标功能的物质。另一方面， AI 也促进了实验室自动化，对传统劳动密集型实验室进行技术革命。其中 已应用于精馏塔、反应器、锅炉、控制器、冷水机 组、压缩机、泵、管道等各种工艺设备的校正、工艺参数预测、故障诊断与优化；在纺织，水处理，化肥，核电站和油气等领域均有应用。 投资建议： 重点关注：合成生物学：凯赛生物、华恒生物；基因测序：华大智造（医药）；设计与建造：中国化学、东华科技、中国石化、中国石油； AI 应用： 万华化学、江南化工；智能制造典型：森麒麟；智能工厂整体方案供应商：中控技术（机械）；智能仪表：川仪股份（电新） 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 8 图表：材料研究的 4 个阶段 : 经验、理论、计算模拟和 ( 大 ) 数据推 动 资料来源：《材料信息学及其在材料研究中的应用》 - 王卓等，国海证券研究 所 资料来源：《材料基因在锂电研发中的应用》 - 曾乐才，国海证券研究 所 预测分析聚类 ; 矿业的关系 ; 异 常检测 二级范式 基于模型的理论 科学 三级范式 计算科学 （模拟） 密度泛函理论，

推进健康医疗临床和科研大数据应用。依托现有资源建设一批心脑血管、肿瘤、老 年 病和儿科等临床医学数据示范中心，集成基因组学、蛋白质组学等国家医学大数据资源， 构 建临床决策支持系统。推进基因芯片与测序技术在遗传性疾病诊断、癌症早期诊断和疾病 预 防检测方面的应用，加强人口基因信息安全管理，推动精准医疗技术发展。围绕重大疾病 临 床用药研制、药物产业化共性关键技术等需求，建立药物副作用预测、创新药物研发数据 系。探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发柔性可 穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像 识别、病理分型和智能多学科会诊。基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋白组 学、代谢组学等研究和新药研发，推进医药监管智能化。加强流行病智能监测和防 控。 • （七）推进“互联网 +” 人工智能应用服务。 1.研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统，开展智能医学影像识别、病理分型和多 大数据 人工智能 ...... 临床决策支持 智能诊疗助手 临床智能诊疗方案 智能医学影像识别 智能病理分型 智能多学科会诊 智能语音 ...... 医用机器人 可穿戴设备 基因芯片 生物三维打印 数字医疗设备 物联网设备 ..... 人口健康信息化 二、医院信息化建设现状 数字化 智能化 智慧 医院 数字化医院 （ 1997 ） 1997 年 ， 卫 生

项目背景与目标 随着医疗行业的快速发展，传统的数据处理方式已无法满足现 代化医疗场景中日益增长的计算需求。医疗数据的复杂性、多样性 和敏感性对数据处理能力提出了更高的要求。特别是在医学影像分 析、基因组学、临床决策支持等领域，深度学习和智能算法的应用 已成为提升医疗效率和精准度的关键。然而，现有的计算设备在性 能、扩展性和成本效益方面存在诸多局限性，难以应对大规模并发 处理和实时分析的需求。为此，开发一款专为医疗场景设计的智算 计算硬件与优化的软件算法，提供一站式解决方案，以满足医疗行 业中对高性能计算、数据隐私保护和快速响应的需求。 项目目标围绕以下几个方面展开： 1. 高性能计算能力：深度优化硬件架构，支持大规模并行计算，确 保在医学影像分析、基因组数据处理等场景中的高效运行。 2. 数据安全与隐私保护：采用符合医疗行业标准的数据加密和隐私 保护技术，确保患者数据的安全性。 3. 易用性与可扩展性：提供友好的用户界面和模块化设计，便于医 在当前的医疗行业中，随着数据量的爆炸性增长和人工智能技 术的广泛应用，医疗场景对于高效、智能的计算平台需求日益迫 切。传统的数据处理方式已无法满足现代医疗对于实时性、准确性 和安全性的要求。尤其是在医学影像分析、基因组学数据处理、电 子病历管理等关键领域，医疗机构亟需一种能够提供强大算力、高 效数据处理能力，同时具备高度集成化和智能化的计算解决方案。 根据市场调研数据显示，全球医疗 AI 市场规模预计将在未来

持系统（CDSS）多基于规则引擎构建，无法动态整合患者基因组 数据（覆盖度<40%）、用药史（电子药历完整率仅 62%）等个体 特征。以高血压用药为例，现行系统仅能提供 3-4 种基础方案推 荐，而实际需考虑 11 类影响因素（如肾素活性、合并症等），导 致首诊方案调整率达 34%。 解决上述痛点需突破三项技术瓶颈： 1. 多模态数据融合：建立统一特征工程框架，支持实验室指标、影 像报告、基因检测数据的联合建模 2 达临床终端 3. 可解释推荐系统：提供诊断路径的置信度评估与循证医学依据 链，例如： 决策要素 传统 CDSS 覆盖 率 智能体目标覆盖率 检验指标异常组合 41% 90% ≥ 药物-基因相互作用 18% 85% ≥ 并发症关联规则 57% 95% ≥ 通过部署 DeepSeek 智能体，可实现诊断效率提升 200%（从 平均 26 分钟/例降至 8 分钟/例），并将个性化治疗方案匹配度从 NCCN 指南和患者历史数据生成个性化化疗方案，准确率在测试中 达到 92% （对比三甲医院专家会诊结果）。典型应用流程包括： 1. 自动解析 DICOM 影像中的病灶特征 2. 关联患者用药史与基因检 测报告 3. 输出包含证据等级的诊疗路径建议 医患交互智能化场景 部署在互联网医院的 DeepSeek 智能体可承担 70%的常规咨询工 作，显著降低医生重复性劳动。实际运营数据显示：

购买转化、商品推荐、定价、精准 营营销、社交媒体营销 券商股票：智能+量化交易、智能 投顾、机器人理财 银行、保险应用：针对性电话营销、 贷款审批、信用卡欺诈 医学：自动读片、辅助诊断、个性 化诊断、基因排序 教育：学习外语、智能选题 8 人工智能（AI）无处不在的时代 扫地机器人 食堂扫脸付款 门禁刷脸识别 停车场门禁 无人机 自动驾驶 人形机器人 大语言模型 ...... sora文生视频 撰写标题 分解复杂句式 优化设计创意 减肥健身计划 交通规划 生成图片 优化电商listing 面试问题准备 撰写营销文案 家庭情感咨询 模拟人类行为 撰写广告策划案 头脑风暴 找代码Bug 生命基因科学分析 生成音乐和声音 美食制作 程序代码解释 协助运营社交媒体 社区建设公益指导 历史科普 训练为AI客服 询问多路径中的最佳选择 AI摆烂聊天 社会服务 过滤垃圾短信 设计旅游攻略 撰写和分析法律合同

险，构建API全生命周期监控体系。 关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 边界无限：守护无界，安全无限！作为国内RASP（应用运行时自防护）的领航者以及ADR概念的创领者，边界无限将国内Top10级别的攻 防能力与技术创新基因全部倾注至核心产品靖云甲ADR，该产品基于RASP技术，突破传统安全设备的被动防御模式，可实时检测和阻断0Day漏洞 利用、内存马注入、反序列化等高危威胁，并可以与WAF等传统应用安全设备协同联动，形成纵深防护的整体应用安全防护体系。 关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 安全玻璃盒【杭州孝道科技】是一家专注于为用户提供软件供应链安全产品和解决方案的国家高新技术企业、专精特新企业。基 于AI大模型和卷积神经网络，自主研发全链路智能动态污点分析、二进制函数级智能基因检测、路径可达性可触发性分析、自动化验证 与溯源、智能检测一键式修复及运行时免疫防御等核心技术与产品，为用户提供DevSecOps安全解决方案及软件供应链安全一体化解 决方案、上线即安全与免疫防御解 为愿景，亚信安全2015年正式启航。多年耕耘，已成为国家网络安全建设重要力量。 为护航数智化未来，2024年底亚信安全完成对亚信科技（股票代码01675.HK）的并购，以“懂网、懂云、懂安全”为优势基因，打造 “云网安”一体的能力体系，成为中国首家近百亿规模的“安全+数智”一体化领导者，赋能产业数智化发展与变革。 亚信安全-AI大模型防火墙 方案概况 方案优势和用户价值 方案优势与特点： 1

格林医药利用 AI 技术对疾病模型进行精确定义，从而降低临床成本。例如，通过 AI 技 术优化临床方案设计，埃格林医药实现了用更少入组患者达到统计学意义。 此外，埃格林医药还通过自研 AI 平台建立疾病的基因学模型，深入了解疾病的生理机 制。在患者招募筛选阶段，挑选某种特定亚型患者（EG-101）或具有某种特定的生物 标志物患者（EG-301）入组，进行针对性用药。例如，埃格林医药分析先兆子痫患者 通过临床试验，驶向全面商业化，行业还需逐步解决以下 要点。  数据质量与多样性 AI 预测模型的效能高度依赖于数据的质量和多样性。在临床阶段，模型需处理来自不同 患者的多元异构数据，这些数据由基因数据、健康记录和药物反应等数据组成，含有噪 音、不完整性和偏差性，且差异性巨大。对此，AI 企业还需进一步优化算法，尝试实现 低成本高质量地处理分析上述多元异构数据。  监管合规 FDA 在医疗器械领域已形成较好的监管机制，对 于交易价格高、转移后期成本和风险并有可能从未来产品销售中分成，但同时也对企业 在研发能力、临床推进能力乃至市场拓展提出了更高要求。 英矽智能达成高成交价 License-out 协议实现强劲自我造血，也正是得益于其依托 AI 基因而展现出的快速丰富候选药物研发管线的能力以及推进候选药物临床进展的实力。  晶泰科技：凭超强吸金能力抓住 18C 契机，成为制药第一股 2023 年 3 月，《特专科技公司上市制度咨询文件》的第

请务必阅读报告末页的重要声明 1 / 29 AI+机器人正深刻变革化工行业，有望带来效率革命。传统化工研发依赖“试错法”，周期长、 成本高，而 AI 与机器人技术融合后，从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义， 既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 驱动者胜出，迟疑者淘汰出局”的两极分化格局。传统化工研发依赖“试 错法”，周期长、成本高。如果以第一性原理为基础，一旦将人工智能（AI）和机器人技术融 合，化工研发大概率将经历一场范式革命——从分子模拟到高通量实验，再到材料基因组学， 全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润 随时面临挑战。 ➢ 新材料预测的挑战与