教育体系，从而为培养大批信创技术体系的 CPU、操作系统、数据库及各种应用 型人才。第三，以云计算、大数据、移动互联网、物联网等为代表的新一代信息 技术，带来新的架构模式和技术体系。教育信创需要基于新的架构模式和技术体 系，做好教育信创的顶层设计，重视规划，做出自身特色和差异化，构建长远的 竞争优势。 信创技术的成功很大程度上决定于教育体系的成功，特别是信创教育的成功。 2 教育机构的信创及信创 各样的问题与挑战，甚至存在不同层面、不同程度的风险。为保证信创化是为了 实现“自主可控“的数字化转型这一目标，同时规避信创化推进过程中，可能遇 到的各种风险，教育信创应遵循以下五个原则： 1.2.1 建立体系，架构牵引 教育机构的信息化、数字化是系统工程。教育信创化涉及到信息化、数字化 建设的架构、解决方案，软硬件选型等方方面面，同样应是一个体系化的系统工 程。教育机构需要对信创进行体系化思考与规划，通过 教育信创化的工作推进，应完全融入到数字化建设的过程中进行统筹规划， 根据业务应用场景需求的紧迫程度，以及总体 IT 架构设计及解决方案的成熟度， 教育机构的数字化组织人才及各种资源等的约束条件，排定合理的实施计划，分 步推进实施。 1.2.5 生态建设，能力保障 教育信创化是通过 IT 架构与解决方案创新的牵引，选择符合信创化要求的 IT 技术与产品来完成的，这项工作是涉及到各个层面的系统工程。教育机构需

规范》，建设校本大数据中心，建设一体化智能化教学、管理与服务平台， 持续丰富师生发展、教育教学、实习实训、管理服务等应用场景，落实网络 安全责任。各地要强化统筹，加大财政支持力度；指导学校系统设计校本数 字化整体解决方案；组织学校有序接入“全国职业教育智慧大脑院校中台” 接受管理监测。教育部将在数字资源丰富、功能应用强大、赋能效果良好的 区域性信息化标杆学校的基础上，有组织地指导建设全国性信息化标杆学校。 到2025年建成 国家智慧教育平台数字教育 资源内容审核规范(试行) 明确智慧教育平台上线资源的管理职责、审核要求和监督评价，保障数字教 育资源的内容安全。 2021.7 关于推进教育新型基础设施 建设构建高质量教育支撑体 系的指导意见 促进信息技术应用创新，提升供应链安全水平。有序推动数据中心、信息系 统和办公终端的国产化改造，推进国产正版软件使用。 2021.3 高等学校数字校园建设规范 （试行） 高等学校数 实验教学项 目等建设，实施人工智能助推教师队伍建设行动。构建“互联网+教育”支撑 服务平台，深入推进“三通两平台”建设。 2018.4 教育信息化2.0行动计划 通过实施教育信息化2.0行动计划，到2022年基本实现“三全两高一大”的发 展目标，即教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建 设覆盖全体学校，信息化应用水平和师生信息素养普遍提高，建成“互联网+ 教育”大平台，推动从

在医疗领域的潜力。医疗行业数 据量庞大（占全球数据总量的 30%），但 97%未被有效利用，这为 AI 模型的训 练提供了基础资源。例如，AI 通过分析医学影像和电子病历数据，实现了从辅助 诊断到药物研发的跨越式发展。政策与资本的双重推动：1）政策支持：数字社 会下，全球医疗数字化转型已成为大趋势，各国相继出台相关政策布局数字医疗 产业加速发展。2）资本涌入：2025 年 1 月，全球医疗保健和 WTW 预测，至 2025 年全球医疗成本增速将飙升至 10.4%，亚太地区更将突破惊人的 12.3%。这 不仅是一个简单的数字，背后折射出多重复杂因素的交织。2）老龄化社会加剧系 统性压力：预计到 2040 年，中国 60 岁以上人口比例将达到惊人的 28%。老龄化 绝不仅仅是人口结构的简单变化，它将系统性地冲击现有医疗体系，带来前所未有 的挑战。人类寿命不断延长，但也面临着慢性病患病率持续上升的严峻挑战，长期 医生需要漫长的时间和高昂的成本，而医护人员的地域流动性较差，不愿到基层或 偏远地区工作。6）基层医疗体系建设滞后:基层医疗机构基础设施薄弱、设备落后、 服务能力有限，难以满足居民的基本医疗需求。 图1：AI 赋能核心医疗 资料来源：艾瑞咨询，民生证券研究院 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术逐渐渗透到各个领域。医疗领域也 不例外，AI 医疗逐渐成为我国医疗科技发展的重要方向。AI

（若招标文件未做要求，则中标人也有义务在施工前向招标人提供），它包括 但不局限于以下内容： 1）指导安装及负责调试。 2）试运行与交付使用：工程的竣工试运行是验证投标设备是否能安全、有 效地达到合同要求，中标方派代表到现场进行指导与配合。 3.其他要求 （1） 本技术规范书要求作为项目基本技术要求，投标人须在满足技术规 范书的基础上进行产品选型。 （2） 投标总报价应包含了运输、方案设计、安装调试、集成、售后服务、 技术满足系统各种应 用的需求，兼顾其他相关的管理需求，保证满足各种应用系统业务的同时，又 体现出硬件系统、软件系统的先进性。在设计中把先进的技术与现有的成熟技 术、标准和设备结合起来，充分考虑到应用的需求和未来的发展趋势，尽可能 采用成熟、先进的技术以适应更高的数据、语音、视频（多媒体）的传输需要， 确保系统在国内五年内不落后，并能适应目前及今后潜在的技术要求。 4.2 实用性原则 以满足实际应用需求为原则，坚持先进，兼容传统，实现系统集成、系统 互联、资源整合与信息共享。把实用性放在第一位，边建设边应用，把系统建 设成“实用工程”。 4.3 兼容性原则 采用一体化的设计理念和开放式系统架构，选用标准化的网络、通讯、图 像、视频接口和协议，与不同厂商的产品兼容；预留与外部系统的接口，确保 系统具备良好的兼容性和可扩展性。采用先进的系统融合和数据交换技术，建 立统

人：包括手术机器人、康复机器人、辅助机器人和服务机器人，其中手术机 器人和康复机器人应用最广，相关公司：天智航、伟思医疗等。 ❑ 医院 AI 基建：受政策以及医院降本增效诉求驱动，医疗信息化建设逐步向 智能化、一体化发展。1）AI+智慧药房：AI 技术提高院内发药效率和准确 率，帮助实现降本增效，相关公司：健麾信息、艾隆科技等；2）AI+电子病 历：智慧病案利用 AI 技术，实现诊疗过程全流程质控和核查，辅助临床决 2、AI+电子病历：AI 驱动智慧病案提升医院经营效率 .................................. 25 4.3、AI+医院管理/医疗支付：AI 驱动医院管理向智能化、一体化发展 ........... 26 五、附录 .......................................................................... 《国家新一代人工智能 标准体系建设指南》 到 2023 年率先在医疗健康等重点领域建立人工智能标准体 系；围绕医疗数据、医疗诊断、医疗服务、医疗监管，重点 规范 AI 医疗应用在数据获取、数据隐身管理等方面内容 2019 年 8 月 科技部 《国家新一代人工智能 开放创新平台建设工作 指引》 推广人工智能治疗新模式新手段，探索人机协同智能诊疗体 系建设；完善适应人工智能医疗、保险的政策体系

聚焦于思维训练、注意力训练的早教产品，各教育场景正被硬件产品逐个覆盖，各教育需求 正在逐步解决。 从科技基因来看，技术有其自身的发展路径和“想法”。凯文·凯利的技术进化论提出：“要 理解技术想要什么，并帮助其实现”。具体到教育智能硬件，可以发现学习平板的屏幕通过 墨水屏、类纸膜等技术不断强调护眼以弥补液晶屏幕的不足，屏幕越来越大以更高效地输出； 智能手写笔通过接入笔盒以提升续航和组网能力、实现课堂互动；词典笔跟屏幕、摄像头、 高端化与性价比； 早教类产品有着物美价廉、离线可用、材质安全的特点，细分品类独占细分场景。教育大屏国内增长 见顶；学习平板校内发展遇冷；基于智能手写笔的智慧作业逐步实现常态化落地；XR设备仍面临体 系化内容缺乏、交互体验差等关键制约因素。 • 从渠道力来看，消费级渠道获知来源多元，但购买渠道集中，各渠道特色及不同品类青睐差异鲜明。 同时，运营商作为创新渠道可深化市场教育，OMO模式可进一步发挥本地资源优势。作为机构级渠 • 教育智能硬件品类繁多，家长的关注点更聚集在硬件教育内容和功能的质量以及孩子的学习效果上。 家长用户对所购买的硬件目前多持好评态度。 • 校内品类“求全”：追求全链条的教学环节覆盖，考验一体化系统、生态建设及运营能力。学习平板 作为更加综合的品类，在改善护眼问题、降低单价后仍可能存在机会。同时，超高覆盖率的教育大屏 搭配无感采集的智能手写笔，亦有可能成为行之有效的模式。 • 校外垂

........ 12 收入结构：多层级产品实现流量变现 ..................................................... 12 AI 实践：从提高效率到产品生成，多邻国全面拥抱 AI ...................................... 12 多邻国增长飞轮：基于其 Freemium 模式下的用户漏斗 ........... 市场规模：中国教育科技市场庞大，呈现出 C 端主导，AI 渗透率 低的特点 2025 年全球教育科技市场规模预计将达到 4040 亿美元。教育科技是指通过技术 创新优化教育过程的多元化领域，其细分内容涵盖从学习工具到管理系统的全链 条应用。具体包括在线学习平台（如 MOOCs、直播课系统）、自适应学习系统、 智能教学硬件、教育数据分析、教务管理系统，以及 STEAM 教育工具（编程学习 平台）等。疫情加速了线上线下融合的教学模式普及，同时 元的家庭套餐可供购买。Duolingo Max 提供基于 GPT-4 技术支持的更个性化、强交互性的功能，如答疑解惑、角色扮演练习口语、 课堂教练等，于美区上架，定价上约为 Super 会员的两倍。 AI 实践：从提高效率到产品生成，多邻国全面拥抱 AI 多邻国自 2016 年起开始在内容生产中使用 AI 技术。自 2016 年起，多邻国英语 测试团队（DET）开始使用 AI 技术，据 DET 团队介绍，借助 AI 技术后公司所提供

接口提供辅助运动与神经康复帮助，提高残疾病人生活质量等）。 ❑ AI+线下辅助就诊：①AI 辅助门诊能提高患者就诊体验，缩短就医时间（通过 AI 辅助门诊，上海儿童医学中心的患者平均等待时间从约 2 小时减少到 0.38 小时），也减少医生信息录入时间使其能专注于诊断处方。②AI 辅助随访（动 语音电话批量呼叫患者→语音信息实时转换为文本表格→生成报告自动上传 至云端）提高医患沟通深度和有效性。③虚拟护理通过室内传感器、人工智 是否为互联网诊疗 否 是，但不能用于首诊 是否有明确诊断和治疗 否 仅提供健康咨询，例如 调整生活作息、以及就 医建议等 是 对疾病下诊断结论并提出治疗方案， 例如吃某种药、到医院做某项治疗 资料来源：卫健委、招商证券 2.1 AI+健康咨询：加强专业性及互动性 传统线上健康咨询会出现答案千篇一律、互动性和专业性较差的问题，而 AI 的 引入不仅能提高专业度和精准度、也能加强互动性甚至给予人文关怀。 AI 辅助门诊系统 （医院与依图科技公司共同开发）为例： ⚫ 患者端：挂号后，患儿家长通过微信小程序输入主要症状或医疗诉求→ 模型自动提取关键信息，并根据医学逻辑像医生一样询问→系统判定搜 集到足够的信息，完成对症状、既往史、过敏史等医疗信息的记录，生 成标准化病例→系统根据患者的病历，通过算法模型预测患者的病情， 给出初步诊断→系统根据患者诊断，开出一些必要的检查，这些检查都 是基本的、创

图 21：晶泰控股小分子药物研发平台 .............................................................. 13 图 22：英矽智能端到端生成式药物研发平台 Pharma.AI ................................. 13 图 23：2021-2023 年英矽智能不同业务营业收入（万元） ....... 一、AI 制药蓝海市场，人工智能赋能药研全流程 人工智能赋能新药开发，是指在规模化医药数据基础上，运用机器学习、深度学 习、自然语言处理等技术参与药物开发各个环节，包括靶点发现、化合物合成、 化合物筛选到患者招募、临床试验设计等，通过 AI 技术的运用有效解决传统新 药研发痛点，缩短研发周期，提高研发成功率，降低研发成本。根据 DPI 援引英 矽智能数据，通过 AI 技术能将 ISM001 分子发现时间由传统手段的 个由 AI 发现的具有全新 靶点和全新分子结构的候选化合物 ISM001-055 等事件为标志，全球 AI 制药行 业进入突破期，AI 药企开始追求端到端的服务能力，同时开始自建管线完成并推 动临床试验完成。与此同时，Big pharma 逐步认识到 AI 制药的潜力，行业合作 和投资案例增多，2021 年 5 月 BMS 与英国 AI 制药头部企业达成超 12 亿美元 的合作，AI 管线商业价值逐步得到体现。