良好的效能。人工智能技术与各类制造业传感器、机器设备、行业知 识融合形成的垂类大模型，能够针对异质性产品和制造流程深度优化， 更适用于企业级应用场景的专业性要求。如，ChatDD 新一代对话式 药物研发助手、面向游戏行业的图像内容生成式大模型等。根据《2023 大模型落地应用案例集》，目前近 65%的人工智能大模型是垂直大模 型。另一方面，作用广度持续扩大。数字劳动资料与传统劳动资料的 杂度问题，为突破新药研发中的难题做出贡献。又如，华为盘古医药 大模型加快医药研发效率（见专栏 1）。 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 16 专栏 1 大模型显著提升药物研发效率 华为盘古大模型通过对 17 亿个药物分子化学结构的预训练， 将预测新药药性的准确率较传统方法提高了 20%。在华为盘古大模 型辅助下，西安交通大学第一附属医院超级抗菌药（Drug X）的研 发进入临床阶段 亿 美元成本），帮助解决超级耐药菌进化速度快，新类别、新靶点抗生 素难以及时匹配的问题。 英矽智能基于数据+AI 驱动的药物分子结构快速设计与筛选， 大幅提升研发效率。通过构建基因组学、蛋白质组学、临床数据等 数据集训练算法模型，并基于 AI 模型自主生成新的药物分子结构， 通过算法推演对海量方案进行筛选，新药研发效率提升 10 倍。 2.数字经济强化创新协同效应 数字经济时代，创

催化合成技术；甲基异戊基酮（MIAK）自主生产技术； 雅本化学股份有限公 司 通过生物酶催化技术、微通道连续流技术、手性合成与金属有机反 应技术等，实现医药中间体国产化（特力利汀中间体、吉西他滨中 间体、心血管药物中间体） 石药集团有限公司 新型阳离子脂质；mRNA 疫苗核心原料及辅料的自主研发与生产； 纳米制剂技术平台； 安徽金禾实业股份有 限公司 超高纯度湿电子化学品（如电子级双氧水、氢氧化钠、氢氧化钾等）， 、氢氧化钾等）， 应用于半导体、新型显示、光伏等领域；研发圆柚酮、瓦伦西亚橘 烯等高附加值香料应用于显示材料和半导体材料；锂电池电解质前 驱体 浙江中欣氟材股份有 限公司 氟苯、对氟苯应用于药物合成和农药制造；光伏级氢氟酸和超级电 容器用电解质盐 江苏恒瑞医药股份有 限公司 用于 ECMO 核心部件“膜肺”（人工肺）的聚甲基戊烯（PMP）中 空纤维膜丝生产工艺 浙江皇马科技股份有

AI，客户使用其专有数据进行训练，用于处理特定领域的任务，包括语 言、视觉和生物学模型制作服务。NVIDIA NeMo 用于构建定制的语言/文本转文本生成式模 型，Picasso 是一项视觉语言模型制作服务，BioNeMo 提供用于药物研发的生成式 AI 模型。 我们认为，ChatGPT 等应用引发对 AI 算力的需求，加速计算和生成式 AI 推理将带动训练 /推理芯片需求的爆发。 图表5： 英伟达 NVIDIA DGX NVIDIA Picasso 输入文本，输出图片、视频、3D 模型 资料来源：英伟达，华泰研究 生物模型服务 BioNemo NVIDIA BioNeMo 服务将生成式 AI 应用于药物发现。通过 NVIDIA 云 API，研究人员可以 快速定制和大规模部署特定领域、最先进的生成和预测生物分子 AI 模型，以快速生成蛋白 质和生物分子的结构和功能，加快新药研发。BioNemo 的具体功能包括蛋白质结构预测、

以提升问题处理效率为主，应用于工业问答交互和内容 生成。代表产品包括：C3、BACANCY等 专业任务大模 型 以增强研发模式创新能力以及降低创新成本与时间为目 的，面向药物研发和工业设计。代表产品包括： DeepMind、ESMFold模型（Meta）、盘古药物分 子大模型（华为）等。 多模态大模型 以提升复杂识别的精度和增强复杂任务执行能力为目 的，结合视频图像、语义、执行等数据进行综合分析。 代表

工制品既可用于良性目的也可用于恶性 目的。GenAI 可以生成全新的内容（包括 文本、图像、视频、音频、结构）、计算机 代码、合成数据、工作流程和物理对象模 型。GenAI 还可用于艺术、药物发现或材 料设计。 高级机器学习 (ML) 算法由许多技术（如深度学习、神经网络 和自然语言处理）组成，这些技术用于无 监督和有监督学习，在现有信息的经验 教训的指导下运行。 ::

：首先是垂直领域的深化 应用，包括智能制造领域的生产线优化控制、质量检测预测、设备预测维护和 工艺参数优化，能源行业的能源调度优化、设备故障预测和新能源管理，以及 医疗健康领域的医疗影像分析、药物研发辅助和临床决策支持；其次是新兴应 用领域的开拓，如数字孪生技术的虚实融合模拟和全生命周期管理，智慧城市 的规划优化和公共服务提升，以及绿色低碳领域的碳排放监测和环保解决方案； 最后是创新业