塑造未来18个月人工智能驱动转型的战略重点 人工智能正从概念验证阶段发展到企业级部署 3. 人工智能从测试和试点转向各行业的战略性、生产就绪型应用 组织正从广泛实验转向具体、高价值 2. 用例 从炒作转向专注：经过验证、可衡量的应用取代了漫无目的的实验 5. 语义建模、对话智能和治理正成为关键的不同点 定义可扩展性、信任和负责任的人工智能采用的隐藏促进因素 结论：基础决定未来 前方的三条道路以及为什么坚实的基础决定了你选择哪一条 的数据是孤立的、难 以修改、难以访问、 管理方式成为瓶颈， 并且局限于狭隘的应 用场景，那么就很难 取得进展。” 1 2026年人工智能的成功将是由数据基础设施驱 动，而非新模型 如果2025年是人工智能实验之年，那么2026年将是基础核算之年。目前最 高投资回报率的技术投资是数据基础设施，而不是最新的AI模型。构建合 适的管道、建立清晰的公司级数据管理方法，并使数据高度可用且尽可能 接近实时，代表着最佳的回报率举措 t等工具 ，但缺乏适当的访问权限和治理，导致员工之间意外共享敏感信息。这并 非真正的人工智能问题，而是数据权限和治理的失败。在准备人工智能时 ，强大的治理框架需要成为优先事项。 2 组织正从广泛的实验转向具体的高价值用例 该模式在各行业重复出现。航空公司需要数据共享平台，以实现与第三方实 体的合作。在媒体和娱乐行业，投资将人工智能与强大的数据管理相结合， 能够带来切实的成果，包括超个性化的客户体验、内容与受众趋势的先进分

.................................................................................. 16 图 14 晶型预测与实验研究时间流程对比 .......................................................................... 16 图 15 逆向合成流程概述 。平均而 言，药物开发需要 2 亿美元的投资，需要 10-15 年才能完成开发创新药物的整个过程， 从研发到营销。AI 制药是以医药大数据为基础，通过运用机器学习、深度学习等 AI 技术 替代大量实验，对药物结构、功效等进行快速分析，以优化药物研发环节的技术手段。 从初期计算机辅助药物设计，发展到如今的人工智能药物研发，AI 几乎参与了从药物靶 点发现到临床试验的全流程。 AI 制药技术发展历史： 员会等 9 部门 《“十四五"医 药工业发展规 划》  探索人工智能、云计算、大数据等技术在研发领域的应用，通过对生 物学数据挖掘分析、模拟计算，提升新靶点和新药物的发现效率。  在实验动物模型构建、药物设计、药理药效研究、临床试验、数据分 析等环节加强信息技术应用,缩短研发周期,降低研发成本。 2022.05 国家发展改革委 《“十四五"生 物经济发展规 划》 

085 1.1 天文学与天体物理学领域 Top 10 热点前沿发展态势 085 1.2 重点热点前沿⸺“基于超新星光变曲线数据约束宇宙学参数” 086 1.3 重点热点前沿⸺“通过直接探测实验寻找低质量暗物质候选粒子” 089 数学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 095 1.1 数学领域 Top 10 热点前沿发展态势 095 1.2 重点热点前沿⸺“现代机器学习中的双降曲线与泛化现象研究” 其工作具有重大的意义。 为此，科睿唯安发布了“研究前沿”（Research Fronts）数据和报告。定义一个被称作研究前沿的专 业领域的方法，源自于科学研究之间存在的某种特定 的共性。这种共性可能来自于实验数据，也可能来自 于研究方法，或者概念和假设，并反映在研究人员在 论文中引用其他同行的工作这一学术行为之中。 通过持续跟踪全球最重要的科研学术论文，研究 分析论文被引用的模式和聚类，特别是成簇的高被引 布拉干萨理工大学 葡萄牙 2 7.7% 7 伊朗 1 3.8% 8 波尔图大学 葡萄牙 2 7.7% 8 庆熙大学 韩国 2 7.7% 8 伊斯坦布尔科技大学 土耳其 2 7.7% 8 阿贡国家实验室 美国 2 7.7% 8 芝加哥大学 美国 2 7.7% 8 内布拉斯加大学林肯分校 美国 2 7.7% 从核心论文产出国家和机构来看（表 10），中国 是核心论文的最大贡献国，共有 19

种，终端客户超4000家。在全国布局了40家连锁化实验室，服务网络覆盖全 国90%以上人口所在区域，为超过20000家医疗机构，提供2900余项医学检 测项目（包括分子诊断、病理诊断、生化发光检验、免疫学检验、理化质谱 检验及其他综合检验等从常规到高精尖的检测项目） “医疗诊断产业数字化平台经济”信息化战略  公司拥有数字医学诊断技术实验室、智慧医疗研究院和医疗大数据研究院  利用自身 集约化和高效率的管理平台 IrisLIMS(实验室管理系统)在总部实验室上线完成  病理系统、微生物系统、IoT设备智能管理平台、项目智能审核、OCR智 能录单系统、数字实验室看板等一系列提升实验室效能的智能化模块得到 实现 积极布局细胞病理、免疫组化、分子病理等领域的人工智能辅助诊断产品  推动实验室降本增效的同时，开启从传统实验室向数字化病理实验室的全 面转型 子公司医策科技取得 人工智能平台上的训练数据集已超过40万例  原研的宫颈细胞病理图像处理软件PathoInsight-T成功获批二类医疗器械 注册证，并在多家省级三甲医院测试  随着PathoInsight-T的推广落地，可提升实验室效能达到40%以上，同时 也标志着公司完成了宫颈癌病理细胞学筛查从试剂耗材、制片染色、数字 扫描、人工智能判读全产业链闭环布局。 持续推进“医疗诊断产业数字化平台经济”信息化战略

）AI可参与药物开发过程多个阶段。其中涉及AI虚拟筛选、药物发 现、优化药物结构、临床试验优化、建立疾病风险模型、肿瘤精准治疗等。商业化落地中等，仍处于临床早期阶段，数据获取成本高，依赖 文献数据及实验室数据。相关标的：晶泰科技、丽珠集团、药明康德、信立泰、成都先导、川宁生物、药石科技、健康元、美迪西、东阳光 长江药业、皓元医药、悦康药业、泓博医药、博济医药。  AI 手术机器人：重点在手术 ，大幅提高工作效率，实现医院电生理检查的无纸 化，为医生网络化协同工作提供支撑，助力全院信 息化建设。 • 智慧检验：以"安全，准确，及时，有效”为原则 ，通过信息化的方式对床旁检验设备的控制管理， 建立区域协同检验，有效开展临床实验室工作。 妇幼产品线信息化解决方案 DiFlowAI智能分析系统 资料来源： 公司官网，2024年半年报，西南证券整理 迪安诊断以第三方诊断服务为核心业务，致力提供医学诊断整体化解决 断产品生产及营销、司法鉴定、 健康管理、冷链物流等领域。  “DiFlowAI智能分析系统”采用深度学习技术：通过对大量临床数据的训练，建立起稳定可靠的细胞分群模型。旨在创建一个 无缝对接现有实验流程、高度个性化的智能分析生态系统，确保分析过程既快速又精确，无惧海量数据挑战。在2万余例临床样 本分析准确率达90%+，部分指标精度达98%，各分析项指标符合率稳定在93%+，且单个样本分析时间减少20%，具有智能化

• 智能分发多模型开放平台 • 大模型训练服务 • 数据工程服务，建设模型训练的知识库、数据集 • 私有化部署服务 • 智能录课 • 智能助教 • 青鸟人工智能实验室 • 智能学习平台 • 青鸟教育大模型 • 人工智能技术课程体系 • 等等…… 03 我们的AI教育实践：智能录课 • 用于录制课程、短视频等 • 温度、启发式的答疑和陪伴服务 03 我们的AI教育实践：青鸟AI实验室 解决学校的三大需求 人工智能专业（群）建设 • 人才培养方案优化 • 实训设备建设 • 教学资源库建设 • 教学数字化 • 学情数据诊断 • 教师队伍建设 • 实训项目建设 科研创新 • AI实验室建设 • 专业垂类大模型训练 • 教学创新大赛 • AI相关课题转化 • 实验设备、系统搭建 • AIGC课程建设 • AIGC技能大赛 • AI+学科交叉融合 03 我们的AI教育实践：青鸟AI实验室 七类主要产品和服务 NovaAI开放平台 课程 实训平台 教研平台 教学平台 教学资源库 算力基础设施 科研 创新平台 人工智能专业（群）建设 高校科研创新实验平台 人工智能通识课实验平台

有主品的供应能力，但在材料差异化应用、高端领域、改性材料等产品上仍然有明显差距， AI 的接入，有望通过高效模拟提升研发效率，降低实验的试错时间和成本，提升路径测 试效率，有望加快进口依赖产品的技术突破速度；另一方面，基础研究领域，企业可以通 过 AI 的高效应用加速实验速度，匹配路径，布局获取多丰富的数据库，为新品创新提供 前期基础。  加速材料领域的技术追赶，实现现有高端精细化工品的国产化突破。 从而能够加速行业产品兑 现节奏和成本控制。通过人工智能技术，研究者能够进行大数据分析、机器学习等操作， 从而更好地挖掘生物体内的关联性信息，为生物合成目标的优化提供理论依据，同时辅助 实验设计，提高实验效率，降低实验成本。  非天然核酸领域：通过深度学习、分子动力学模拟等方法，能够预测非天然核酸的空 间结构，以便合理的分子设计；能够加速合成大量非天然核酸分子，还用于预测修饰 基团的位置和效 网相关信息和数据，拜耳、科迪华和先正达等公司正在利用 AI 系统，以加速新化学物质 从发现到商业化的过程。先正达估计，AI 技术能将这一过程的平均时间从 15 年缩短至 10 年，并可能减少 30%的实验室和田间测试。未来随着 Deepseek 应用的迅速推广与落地， 对于 AI 具备较早布局且具备相应研发能力的农药创制药企业有望充分受益。  根据世界农化网相关信息，拜耳正在使用其内部开发的

解决这一难题，企业很难建立起基于价值贡献 的激励机制与分配机制。 以对照实验为代表的因果推断方法，为科 学评估数字化运营的经济价值和投资回报率提 供了有效途径。对照实验的核心逻辑在于通过 完全随机化过程，将项目单元分为若干个实验 组和对照组，并在每个组实施不同的策略，从 而观察对比不同组最终实现的业务目标，得到 不同策略的经济价值估计。 线上对照实验作为数据驱动因果推断的黄 金准则，在过去 20 年内推动了包括谷歌、亚马 逊、微软、脸书在内众多科技公司的数字化运营。 例如，谷歌在改进广告排序系统算法时，要依 靠上百个对照实验和多次迭代。微软搜索引擎 团队每年要运行上千个实验，目的是为了将相 关任务营收指标提升 2%。在我国，越来越多 的科技公司都开始建立专门用于对照实验的企 业级基础设施。一些企业，如腾讯和快手，通 过每年几万至几千万次的对照实验来改善产品、 优化决策、评估效益，进而增强企业的盈利能力。 传统行业在数字化转型过程中需要拥抱对 传统行业在数字化转型过程中需要拥抱对 照试验，它是理解复杂现象和评估“数智价值链” 活动价值的理想工具。科技公司也应该主动进行 科技输出，推动数实结合，加快传统企业建立和 应用以对照实验平台为代表的科学管理平台。 数智价值链是对企业价值链的一个根本改 造，建立数智价值链需要有效融合长期主义和 短期价值。在企业层面建立数智活动的三个职 能，涉及到企业所有部门，需要制度创新并建 设企业层面的科学管理平台，缺乏长期主义是

2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于紫金山实验室及其合作单位所有并受法律保 护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书中的 文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：紫金山实验室等”。 否则将可能违反中国有关知识产权的相关法律和法规，对此紫金山实 验室有权追究侵权者的相关法律责任。 编写说明 主要编写单位： 紫金山实验室 江苏省未来网络创新研究院 北京邮电大学 ..5 1.2 典型量子应用............................................................................13 1.5 实验系统....................................................................................26 二、量子互联网架构 更详细的介绍可参考书籍[5]。 1.1.4 量子测量 测量是量子力学中一个非常重要的概念和过程。因为量子力学中， 系统的状态都是由波函数 来描述。但是波函数并不是一个可观测量， 无法直接被观测到。所以要想实验上确切知道一个系统的状态，必须 通过测量一个可观测量去获取状态信息。对于量子测量的基本假设是 12 其由一组满足完备性条件 k Mk †Mk=I � 的测量算子 Mk 作用在被测量系 统的状态空间上，测量后系统的状态以

4. 系统方法 沟通方式 对话与倾听（非暴力沟通） 、非语言互动（拥抱鼓励） 。 激励与约束 正向强化（积分奖励） 、负向反馈（暂停特权） 。 参与模式 共同活动（家庭运动日） 、自主探索（提供实验工具） 。 5. 环境与资源 物理环境 学习角布局 、书籍 / 电子设备配置。 心理环境 民主氛围（允许表达意见） 、情绪安全（接纳失败） 。 外部资源 社区图书馆 、学校合作（家长会） 、心理咨询服务。 养 多模态生成技术（文 本 / 音频 / 图像协 同） 古诗改编歌曲 、思 维导图创作 学科割裂限制创新 思维 实证思维训练 大数据验证与实验模 拟系统 科学实验漏洞分析 、 对照实验设计 被动接受知识缺乏 批判性 亲子协作新范式 第三方智能中介平台 学习成果兑换规则 生成 、冲突调解方 案 传统权威式教育引 发的亲子对抗 传统家庭教育 建议 + 家长解读 " 双轨 制 l 保留 20% 内容强制原创 3. 期望过高 母亲看到虚拟实验室使物理实操考核 满分， 要求孩子两个月内从班级中等 跃升至年级前 10 ， 每天强制进行 2 小 时 AI 强化训练 超出认知发展规律的压力导致孩子产生 厌学情绪， 实验报告出现故意输错数据 的反抗行为 l 结合 AI 生成的能力雷达图设定