制药管线商业价值得到体现。 ❑ AI 制药可以分为 AI+SaaS，AI+CRO 和 AI+Biotech 三种经营形式。AI 制药 发展早期，企业以提供药物研发软件服务为主，附加值较低并且客户付费意 愿不强，市场空间有限，代表企业为 Schrodinger；为了更加深度参与客户药 物研发过程，突出 AI 制药优势，企业陆续向 AI+CRO 和 AI+Biotech 的商业 模式转变，通过 AI 技术为药企和 CRO 选择此类商业模式， 包括晶泰控股、英矽智能、Recursion Pharmaceuticals、Relay Therapeutics 等。 ❑ 单纯提供 AI 软件服务很难满足客户需求，同时市场空间有限，更深层次参与 新药开发过程提供 CRO 服务或者自建研发管线成为 Techbio 企业成为普遍 选择。对于 AI+SaaS 和 AI+CRO 为核心服务模式的企业，我们建议重点关注 公司平台 AI 制药 企业陆续成立，开启 AI 制药研发时代，在该阶段企业以提供单一技术服务为主， 市场规模小，竞争力不足；2020 年后，以 DeepMind 建立的 AlphaFold 平台成 功解决蛋白质空间结构预测难题和英矽智能开发全球首个由 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

成了对患者的救治、得到了心理安慰、并为患者向保险公司申请了授权；后 续在查房中，还为肿瘤复发患者寻找合适的临床试验等等（具体案例详见报 告）。生动的描述，让人切实感受到了 AI 为医药健康带来的想象空间。 ❑ 生成式 AI 爆火，“AI+医药健康”应用场景广阔。AI 在医药健康领域的应用 经过多年发展，ChatGPT 的爆火则再次引燃热情，应用领域百花齐放。其中 医院作为医疗行为核心发生地， GPT-4 对话，完成了对患者的救 治、得到了心理安慰、并为患者向保险公司申请了授权，后续在查房中，还为 肿瘤复发患者寻找合适的临床试验。生动的描述，让人切实感受到了 AI 为医疗 行业带来的想象空间。 图 1：GPT 医疗未来或可做到的医院端应用场景 资料来源：《超越想象的 GPT 医疗》、医药魔方、艾瑞咨询、招商证券 ChatGPT 为核心的生成式 AI 爆火，再次引发全球对于人工智能的关注，我们 敬请阅读末页的重要说明 6 行业深度报告 图 2：国内外医疗 AI 发展历史 资料来源：《中国人工智能医疗白皮书》、医药魔方、艾瑞咨询、招商证券 从市场空间看，全球医疗 AI 市场规模超 50 亿美元，并将继续保持快速增长。 根据 Global Market Insights 报告，2022 年全球医疗 AI 市场规模超过 50 亿美 元，并预计将以超过

力度最大的设备 其中用于信息化终端的部分会更少，高价产品的采购压力极大，只能依靠“有条件的地方政府”拨付专款采购 XR设备应用年限最短，且教育内容体系建设、行业标准统一、使用体验等都存在较大提升空间，总体成熟度最低 在虚拟实训基地建设、中小学实验教 学改进等政策支持下，XR设备也受到 较大政策助益 点阵笔在江西省政策推动、教育部 “双减”典型示范案例中也受到政策 支持 学习平板一方面受教育信息化、智慧 校外消费级575亿，校内机构级164亿，预计2027年共计近千亿元 就校外消费级产品而言，教培机构的入局为学习平板带来新的增量，学练机为教育电子纸带来新的想象空间，听力宝作为儿童专属 便携设备成为市场黑马。同时，儿童手表、错题打印机等产品市场逐渐饱和，发展空间收窄，词典笔在激烈的价格战中，市场规模 开始收缩。就校内机构级产品而言，教育大屏换机潮未现，超高渗透率下，市场规模持续收缩；护眼政策要求下，学习平板在校内 校内 发展持续遇冷；教育机器人作为非刚需产品，有效市场趋于饱和，叠加政府财政紧张的现状，市场同样呈收缩态势；相比之下，智 能手写笔的应用价值逐渐被校方认可，XR设备的想象空间以及职教的刚需性逐步凸显，二者呈平稳发展态势。 注释：相比于2022年报告，消费级硬件测算增加了听力宝、口袋学习机、思维机、拼音机、注意力训练机。同时此次测算增加了校内机构级的学习平板、教育机器人、XR设备、教 育大屏、智能手写笔的市场规模。

当前，数字产业化和产业数字化 对高等教育高素质复合型人才培 养提出新需求，高等教育专业设 置、教育教学、科研创新面临新 一代人工智能的冲击和挑战，学 习资源获取方式也已拓展到物理、 数字“双空间”，多重内外因素 都在呼唤高等教育变革创新，而 数字技术与传统高等教育优势的 深度融合，为问题的解决和创新 人才培养提供了诸多可能。 创新性 高等教育作为科技第一生产力、 人才第一资源、创新第一动力的 为目标，聚焦高等教育数字化转型的需求， 通过搭建智能一体化服务平台，推进数字技 术与高等教育全要素、全场景、全过程的深 度融合，发挥数据要素在人才培养、科学研 究、社会服务、治理决策等多维度的赋能作 用，聚力打造物理空间和数字空间“双空间” 育人的新格局，为高等教育数字化转型提供 有力支撑。 技 术 逻 辑 转 型 的 实 现 基 础 推动高等教育数字化转型步入规范化、制度 化、常态化轨道，各项工作取得实质性成效， 学习平台和环境，加强对 学生能力素质的扎实训练和精准拔尖，培养和造就更多担当大任、全球胜任的拔尖创新人才。 人工智能推动“教”与“学”加快中心转换 02 高校应当加快打造线上线下融合的新型办学空间，推动智能化、网络化、信息化的数字治理新 基建，促进教育管理向基于大数据的精准决策模式转型，实现大学治理的系统性智能化重塑。 人工智能推动大学治理体系和治理能力现代化 03 *源自中国高等教育

教育加速发展。据艾瑞咨询 2024 年 8 月报告，2024 年中国教育科技市场合计约 3000 亿元规模，其中 C 端市场 占比超 90%，同时 AI 渗透率仅约 7%（口径为市场规模中 AI 技术贡献占比）， 渗透提升空间巨大。AI 通过自动内容生成降低边际成本，依托自适应学习系 统实现精准教学，同时以知识库、交互工具拓展场景边界，传统教育行业的 “高质量、大规模、个性化”不可能三角有望在 AI 技术下被打破，AI 正成 合计约 3466 亿元。其中 C 端市场占比超过 90%，市场更为庞大。但另一方面，AI 渗透率约在 7%左右（艾 瑞咨询通过专家咨询等方式估算，口径为 AI 技术在收入中的贡献），仍有较高的 提升空间。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 7 图2：2017-2028 年全球教育科技市场规模测算 资料来源：艾瑞咨询，国信证券经济研究所整理 科技基础：决策式与生成式 行业层面：AI 教育正成为优化教育供给的核心驱动因素 “高质量输出”、“低成本普及”和“个性化教学”是传统教育的不可能三角。 例如，高质量的教学资源往往意味着名师课程、实验设备配套齐全等，在一定的 时间、空间内可以通过扩大班级规模来降低成本实现普及，例如采取大班额教学 图4：Deepseek 调用价格远低于 OpenAI GPT4o 及 o1 图5：以有道小 P 为例，目前已接入 DeepSeek 可展示思考过程

和使用成本，适应不同用户场景对于产品及解决方案的易用性、稳定性和可迭代 性的要求。 4.4 基于信创技术的创新应用 信创技术体系的成功离不开各种创新应用的支撑，其中，移动应用和物联网 应用将为信创技术体系开辟一个新的应用空间，从而使整个信创技术体系采取 “农村包围城市”的策略，从边缘系统的创新应用开始，逐步走向核心业务系统 的变革。不管是移动 APP 应用还是物联网应用，这些改变业务场景和业务模式的 创新应用，将 of Things）通过互联网的连接技术（如 HTTP、5G 等） 和互联网平台技术（如云计算、大数据等）使物理设备之间的连接和数据采集变 得廉价和高效，也为相关的数据分析及智能应用打开了巨大的创新空间，大大突 破了过去 M2M（Machine to Machine）点与点之间连接的限制。基于信创技术体 系的物联网应用将是信创体系成功的重要组成部分，丰富多彩的物联网应用也必 将给信创体系注入创新的活力。 物联网信创技术体系 作为物联网应用的传感器应用十分广泛，传感器种类也很多，包括物理、化 学、生物等各种类型的传感器。目前，国内高精度的传感器，其核心元器件仍旧 依赖进口，同时也表明其信创化替代的空间也十分巨大。 39 4.5 教育信创产业图谱 教育作为一个行业，在基于信创体系的智慧教育推进过程中，拥有广泛的技 术与产品需求。根据 3.4 智慧教育业务参考模型对应用的划分，我们可以将所有

技术尚处发展早期，应用过程中可能会生成错误 信息，也不排除 AI 伪造信息的可能性。 ◼ 数据安全风险：AI 在医疗中应用需要读取大量患者数据，可能会涉及信息 安全问题。 ◼ 市场竞争风险：医疗 AI 市场空间大，吸引众多参与者进入，存在竞争风险。 ◼ 变现能力较弱风险：目前消费者尚未养成为线上医疗服务付费习惯，可能存 在变现困难风险。 ◼ 政策监管风险：医疗