备分析价值 的高质量数据，AI赋能数据挖掘；另外一方面是医疗产业链相对复杂，各环节交互较多，适合商业模式的创新。 ➢ 美股AI医疗投资对国内有借鉴意义：美股AI医疗赛道中上市公司较多，部分上市公司历史悠久、商业模式较为成熟， 国内多数商业模式仍然处于探索性阶段，因此美股的案例对国内AI医疗商业模式的研究具备一定的借鉴意义。 ➢ AI+医疗的产业图谱：国内AI医疗产业链相对比较复杂，按照AI赋 2025年医疗AI的“同与不同”： ➢ “不同”：AI的发展从硬件端进入到应用端，出现了非常多的低成本平民大模型和AI应用，为很多商业模式提供了低成本试错的机会。 如果我们把目光从“AI对行业的颠覆”切换成“AI对行业的改变”，就会发现改变或是大概率事件。 ➢ “同”：AI是一个新生事物，应用端的快速崛起，多数公司和商业模式目前处于摸索尝试阶段，跟上一轮一样或存在“不确定性”。 AI+医疗的中美差异 ➢ 产业发展阶段不同 800% 1000% 1200% HIMS & HERS HEALTH 资料来源：Wind，国联民生证券研究所 “AI+医疗”的产业图谱 ➢ 相对于制药产业链，医疗产业链包含的应用场景和商业模式更加复杂，AI在各种关系的交互过程中均有一定的作用。 众多应用场景中，“医患”场景是产业链中最重要的环节之一，我们认为，围绕“医患”可以衍生出四大类相对成熟 的应用场景：C端自我管理、B2C远程管理、B2C临床管理、B端自我管理。

出海启示：人形机器人产业链出海现状与启示 2. 回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展望：未来3-5年各类画像企业成长曲线、商业模式 5. M2具身智能研究院 - 赋能具身智能全产业链企业持续增长 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 人形机器人产业链出海现状（上游零部件） 出海启示：人形机器人产业链出海现状与启示 2. 回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展望：未来3-5年各类画像企业成长曲线、商业模式 5. M2具身智能研究院 - 赋能具身智能全产业链企业持续增长 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 人形机 出海启示：人形机器人产业链出海现状与启示 2. 回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展望：未来3-5年各类画像企业成长曲线、商业模式 5. M2具身智能研究院 - 赋能具身智能全产业链企业持续增长 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 企业画像

如果保险公司将人工智能重点应用于人力资源、工作流程和数据管理方面， 那么他们将从中获得最大效益。 在保险公司面临巨大压力之际，人工智能领域正在取得飞速进展。竞争变得 异常激烈，新的竞争者正在颠覆现有的商业模式。受其他行业技术快速发展 的影响，消费者对保险公司的期望也会越来越高。 因此，保险公司必须找到提高运营效率、推动产品创新、改善客户和员工体 验的新方法。例如，为什么客户不能像追踪亚马逊物流或优步司机那样追踪 产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 人力资源——利用人工智能，让员工合理分配时间，提高他们的工作效率。 通过 20%的非例行工作，创造出 80%的价值。 流程管理——重新审视商业模式和工作流程。通过智能机器不断审查端到端 流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改进算法，并以新的方式组合数据以发现趋势。 作的员工比例将会上升；68%的保险公司高管认为，人工智能将对他们的工 作产生积极影响。 流程管理：利用智能自动化颠覆商业模式 7 智能自动化不应该仅仅是将现有的人工流程自动化，弥补现有系统的缺点。 它应该从根本上重新定义这些流程，甚至是商业模式，以达到最佳效果。 保险公司已经开始使用机器人流程自动化(RPA)，这为之后的技术发展打下了 坚实基础——创建基

利，但其作为互联网价值的源头却享受不到互联网的价值收益。由 生态沉淀出的用户数据也被互联网平台占有，用户作为生态的重要 参与者和贡献者无法从中获益。 Web 3.0将重构互联网经济的组织形式和商业模式。Web 1.0和 Web 2.0以互联网平台为核心，由互联网平台组织开展信息生产与收 集，通过平台连接产生网络效应，降低生产者与消费者之间的搜寻 成本，优化供需匹配，因此被称为平台经济。而Web 的、标准化的、图灵完备的、易于开发和协同的应用，任何人都可 在智能合约中自由定义所有权规则和交易方式，以此发展出各类分 布式商业应用，从而构建新型的可编程金融、可编程经济。一个智 能合约可能就是一种商业模式，它可以具有无限的想象空间，用户 将共同分享各类可编程商业项目发展壮大带来的收益。 如前述所言，Web 3.0还赋予用户真正的数据自主权。个人信息 将成为用户自主掌控的数据资产，他们可以在数据流转和交易中真 国家顶层设计以及宽严相济的治理框架给予规范和引导。具体来说 包括以下方面。 一是建设高质量的分布式基础设施。不少行业人士将Web 3.0称 为“寒武纪创新爆炸”。但目前很多技术要素与基础设施仍然不完 善，如开发工具、技术标准、商业模式、分布式身份管理等均处于 初级阶段。建议加大芯片、密码学、物联网等相关技术和学科的研 发投入和产业布局，在此基础上建设权属清晰、职责明确、安全可 控、高效利用的新型数据基础设施。 二是推动治理

余年的业务理解与客户资源，加速形成“技术-场景-落地”的闭环能 力。此外，公司已成立人工智能与金融大数据事业部，将通过自主 开发与合作共建相结合的方式，构建领先的金融 AI Agent 智能体应 用服务平台，并有望实现商业模式的创新，以分润型的运营模式代 替项目交付型模式。 战略投资 DACS，迈向 Web3.0 技术服务。公司全资子公司高伟达 信息科技(香港)有限公司已签约参股数字资产清算服务有限公司 （DA 设 2025-2027 年公司系统集成业务收入增速分别为 40%/0%/0%。 3）创新业务：公司积极推进与蚂蚁合作，聚焦银行信贷场景，探索金融 AI Agent 落地，并有望实现分润型的商业模式创新，预期该业务规模将加速增 长，为公司打造第二成长曲线，我们假设 2025-2027 年公司创新业务收入分 别为 2.10/5.88/10.58 亿元，并考虑分润模式带来的业务毛利率的提升，假设 升 为银行客户提供一体化 AI 解决方案的核心竞争力。 高伟达(300465) 请务必阅读正文之后的免责条款部分 7 of 9 探索金融 AI Agent 落地，有望实现分润型的商业模式创新。公司已成立人 工智能与金融大数据事业部，依托数据应用服务和数据分析处理工具，公司 将不断完善金融 AI 应用产品与服务的矩阵，通过自主开发与合作共建相结 合的方式，努力构建一个领先的金融 AI

6 5 4 3 ---- 2+ 10-9 Dataset Size tokens Parameters non-embedding Test Loss 101 OpenAl 商业模式 ( 循环以下四步 ) ■ 1, 华尔街融资 ■ 例子： 2019-21 年融资 20 亿美元 2, 购买最新 GPU ■ 例子：购买 2.5 万 A100 GPU ( 英伟达挣钱 ) 给客户提供高质量模型服务 ■ 例子：营收小、整体亏钱 2025 年特朗普的“星际之门”为 OpenAl 筹 5000 亿美元 Al 基础设施 ! 国际人工智能企业 OpenAI 的商业模 式 ■ 国内人工智能商业模式 ( 循环以下四步 ) ■ 1, 国内融资 ( 亿美金 ) ■ 可行性分析：资金没问题，尤其优质生产力领域 2, 购买最新 GPU ■ 可行性分析：美国可以发禁令 3 , 用 GPU 训练性能领先的大模型 ■ 4, 用训练的 GPU 给客户提供高质量模型服务 ■ 可行性分析：国内做工业化低成本有绝对优势 国内人工智能的发展模式、可行性分析 美国限制中国 AI 发展的策略 Y ■ 国内人工智能商业模式 ( 循环以下四步 ) ■ 1, 国内融资 ( 亿美金 ) 可行性分析：资金没问题，尤其优质生产力领域 ■ 3 , 用 GPU 训练性能领先的大模型 ■ 可行性分析：国内 Al 人才没问题

计和敏捷高效的组织架构 ; 数据资产沉淀 : 实现业务场景数字化，将业务流程中 产生的数据沉淀下来，形成公司的数据资产 ; 数字化转型目标 : 构建以用户为核心，以业务为导向， 数据驱动决策的商业模式。 1.1 金融机构数字化转型的核心矛盾 数字金融的基础 设施 数字金融的核心 要点 (TAMP) 、业务流程管理系统、客户服务系统等。 结论 : 数字化转型是金融机构的组织转型 + 28ÿ 证券行业 AI 应用 ¿ 计架构 资料来源 : Prudential Advisors ，中信建投证券 资料来源 ÿ 上海证券交易所 ÿ 证券信息技术研究发展中心 Ā 42 公司 核心商业模式 AI 应用 东方财 富 流量聚集 : 以东方财富网、股吧、天天基金网等互联网平台为基础，提供全面的财经资讯、互动社区和基金信息等内容，吸引 大量的投资者用户，聚集丰富的流量资源。 牌照变现 团队，聚焦模型效果评测和 AI 应用效果评估工作。 2025 年 2 月， 旗下投顾服务平台且慢宣布成功 接入 DeepSeek-R1 深度推理模 型 5.1 金融科技公司的商业模式及 AI 应用情 况 5.2 保险公司资负两端痛点及大模型技术应用价值 l 在保险业新“国十条”的指引下，保险行业要切实转变发展方式，加快由追求速度和规模向以价值和效益为中心转变， 加 快数

化的 影像 AI 模型。训练过程中，影像 AI 需要大量的高质量医学影像数据进行训练和学习。 因此，提供 AI 训练平台，协助医生整理、标注大量的医学影像数据，已成为影像 AI 的 一种新兴商业模式。 三、医学影像设备厂商－智能算法授权 当影像 AI 的产品数量与产品种类逐渐增多，医疗机构选购影像 AI 的决策成本随之提高。 12 因此，不少医生均透露跟更偏好直接从医学影像设备厂商处调用，而非采购独立的工作 将超声与 AI 结合，能够准确识别乳腺病变并进行分类，快速提升医生诊断能力，为更 多的低卫生资源地区提供肿瘤防治服务，目前已有多家企业获批相关 AI 产品。 其中，医准智能在技术创新的同时完成了商业模式上的创新。借助“粉红关 AI”-乳腺癌 智能筛诊疗一体化解决方案，医准智能与北京、上海、广东、浙江、贵州、新疆、云南 等地区政府取得合作，助力基层妇幼保健院及基层医院进行乳腺癌筛查能力建设，协助 6 家企业的财报或招股书显示，2022 年至 2023 年企业呈现不同程度的正增长。这表 明 AI 医疗行业市场整体被进一步拓展，企业纷纷通过扩大市场覆盖范围、新增 AI 医疗 服务以及探索新的商业模式来加速 AI 医疗的市场化进程。 39 图表 29 2022—2023 年 AI 医疗企业营收（千元人民币）及增长率（%） 资料来源：企业招股书、财报 除晶泰科技未公布毛利数据、太美医疗出现小幅度毛利下降情况外，其余

技术积累期（2013-2016 年）：一大批标志性企业在此阶段成立，包括 Exscientia、 Atomwise、Recursion，国内的英矽智能、晶泰科技等。这一阶段主要是进行前 期的技术积累与早期商业模式的探索，研究 AI 如何与新药研发的各环节融合。 3) 技术验证期（2017-2019 年）：最早一批 AI+新药企业基本完成前期技术积累， 并陆续开始获得临床前候选药物一类的验证性成果，部分 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 9 在商业模式上，我国 AI 药物研发企业主要分为 AI SaaS、AI CRO、AI biotech 三种模 式，即出售软件、服务和研发药物，分别占了商业模式总数的 25%、23%和 8%。并多兼 容上述三种模式中的 2 种或 3 种，兼容 2 种商业模式的最多，占 31%，兼容≥3 种模式的 占 13%。有较强药物研发经验的团 图16 维亚生物建立一站式药物研发及生产综合服务平台 资料来源：维亚生物业绩发布会推广材料，HTI 维亚生物专注于发现、投资高潜力生物医药初创公司，以独创的技术服务换取股权 （EFS）的商业模式，解决未满足的临床需求。维亚生物创新中心（VBI）作为维亚生物 投资孵化和以服务换股权（EFS）业务的核心部门，专注于为全球创新生物医药企业提供 孵化和成长的开放式合作平台。 维亚生物从应用端切入方法开发打造纵向一体化平台，AI

多，67项临床研究中22项为小分子药物发现、4项为抗体发现、6项为疫苗发现。 ◼ 投资建议：关注AI制药领域进展及具备潜力的海内外前沿公司。以“AI+CRO”、“AI+Biotech”为典型的商业模式，AI制药涌现出了一批优 秀的上市/非上市公司。除此之外，以赛诺菲、GSK、强生为代表的大药企亦在积极布局AI制药领域，一方面运用AI技术加强数据管理决策并 深度融合至药物开发流程之中，一方面 发性肺纤维化药物ISM001-055已进入临床II期试验，这标志着全 球首款由生成式AI完成新颖靶点发现和分子设计的候选药物进入 临床阶段。此外，英矽智能还计划将AI技术应用于再生农业和可 持续化学等领域。 ◼ 在商业模式上，英矽智能兼具AI+SaaS、AI+Biotech和AI+CRO三 种模式。公司通过与全球头部药企建立多元化深度合作，如与赛 诺菲、复星医药等签订合作大单，推动药物发现和开发。2024年， 多，67项临床研究中22项为小分子药物发现、4项为抗体发现、6项为疫苗发现。 ◼ 投资建议：关注AI制药领域进展及具备潜力的海内外前沿公司。以“AI+CRO”、“AI+Biotech”为典型的商业模式，AI制药涌现出了一批优 秀的上市/非上市公司。除此之外，以赛诺菲、GSK、强生为代表的大药企亦在积极布局AI制药领域，一方面运用AI技术加强数据管理决策并 深度融合至药物开发流程之中，一方面