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 2 年降至 氪研究院、招商证券 资料来源：DPI、招商证券 表 1：AI 在药物研发主要流程发挥作用 流程 痛点 AI 赋能 AI 技术 靶点发现 依赖人工阅读科研文献和经验， 花费时间长，且难以发现新靶点 AI 处理海量文献专利发现药物和疾病关系， 快速找到有效靶点，缩短靶点发现周期 NLP、DL 化合物合成 花费时间长，效率低 利用 AI 学习海量现存化学反应，推荐化合物 AI 技术提取患者数据，快速匹配最合适 入组患者，降低临床开发风险 NLP、DL、ML、OCR 临床试验设 计及优化 优化受到局限，效率低 AI 通过机器学习和认知计算能力，从海量靶 点、临床试验数据中学习成功和失败经验， 设计优化当前临床试验方案 NLP、DL、ML 药物重定向 效率低，很难找到最适适应症 使用 AI 技术开发新适应症，将老药与罕见疾 病快速匹配

构。2、制药工业范式 革新。3、健康管理服务升级。4、医保支付体系优化。通过深度整合 DeepSeek 等智能化工具，医生群体有望在工作效率的显著提升与专业技能的持续深耕之 间，找到合适的平衡点，最终为每一位患者提供更加优质、更加高效、更加人性 化的卓越医疗服务，共同谱写人类健康事业发展的新篇章。 ➢ 催化 AI 医疗发展的核心原因。技术迭代与数据积累。AI 医疗的起源可追溯 至 20 能技术研发的公司，其技术 对医疗领域具有深远的影响。通过人工智能、大数据分析和机器学习等技术， DeepSeek 可以为医疗行业带来多方面的变革和提升。DeepSeek 立足于解决医 疗行业痛点、提升医疗服务效率和质量的务实创新。 表1：DeepSeek 引发的 AI 技术突破与医疗适配性 DeepSeek 引发的 AI 技术突破与医疗适配性 成本效益重 构行业门槛 DeepSeek 图6：AI 赋能医疗产业全环节 资料来源：甲子光年，民生证券研究院 通过深度整合 DeepSeek 等智能化工具，医生群体有望在工作效率的显著提 升与专业技能的持续深耕之间，找到最佳的平衡点，最终为每一位患者提供更加优 质、更加高效、更加人性化的卓越医疗服务，共同谱写人类健康事业发展的新篇章。 1.3 DeepSeek AI 的技术优势：四大路径释放商业价值， 重塑医疗健康产业

病理组织 切片”为特点的传统人工诊断模式工作量大且误诊率高。以人工智能技术为核 心的智慧病理在病理切片数字化（数字病理）基础上，依托海量数据形成的数 据集，以深度学习技术找出数据集的内在共性，对可疑靶区做出勾画、渲染， 辅助病理医生判读切片，有效促进诊断效率和质量，提升病理行业数字化水平。 图 16：病理 AI 有效提高诊断效率 图 17：不同病理检验阶段所用的关键推动技术 量大，医生供给缺 口大，资源分布不均，临床需求难以满足。病理 AI 有望成为破局关键，根据安 必平年报，AI 辅助病理诊断能减少医生 65-75%的“筛阴”读片工作，使得医 生可以聚焦注意力于关键位点，提升诊断准确率和特异度，可以有效解决目前 敬请阅读末页的重要说明 14 行业深度报告 病理科资源不足现状。 图 18：2013-2019 年中国病理医生数量（单位：万人）

数字化的重 要载体，经过3年的跟踪研究，我们欣喜地看到了这一结合在教育智能硬件上的发生与演变。 从教育思维来看，优质教育内容成为了学习平板的差异化竞争力，同时教育智能硬件越来越 关注细分学习痛点的解决，如聚焦于刷题练习的学练机、聚焦于作业采集分析的智能手写笔、 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 的自我完善与更新。 可喜的是，这二者的发展并不是背道而驰的，如墨水护眼屏和刷题练习场景的有效结合，这 一组合进化还体现在学习平板、词典笔、智能手写笔等多产品中，以更好地解决特定教学场 景下的痛点需求和功能提效问题。 本次报告作为教育智能硬件系列报告的第三篇，从中、美两个国家，校内校外两个市场，产 品-渠道-模式-生态多个层次，市场供给与用户需求两端，对教育智能硬件市场进行全盘分 析。天 学习平板、词典笔和智能手表是当前用户最常用的硬件品类，其中不同学段孩子常用的“硬件套装” 呈现明显差异：在学前阶段，早教机和点读笔是主流；在小学阶段，学习平板、词典笔和智能手表的 组合成为标配；在初高中阶段，学习平板、词典笔和错题打印机更加常见。 • 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

水平管路主要为从水平桥架至各个系统终端所使用的管材，采用的材料视 各个系统的不同而不同。综合布线系统水平线缆由桥架引出，穿 1—2 根 UTP6 线管材采用 JDG20，穿 3—4 根 UTP6 线的管材采用 JDG25 到用户信息点；其 他系统根据线缆的直径和根数可采用 JDG20 或 JDG25。所有建筑一层及地下部 分使用 SC 管。所有的引出管线在有吊顶处为吊顶内敷设。 地下室的配管和埋设在结构楼板以及混凝土墙体内的配管已在施工总承包 灵活 更新和移动，同时可以适应网络设备的扩充和调整，例如增加 IP 电话接入等特 殊需要；  布线系统采用星形双链路拓扑结构，由于新校区建筑面积较大，本次设 计根据整体的建筑情况和前端信息点的分布情况，在各区域的相应楼层设置弱 电管理间。 5.1.2.3 系统设计方案 网络结构采用分层星型结构，采用三级网络架构： 第一级是网络中心，为中心节点。网络中心布置了网络的核心设备，如路 根据各工作区信息点位置的不同，选择相应的信息插座安装方式：如墙面 安装、地面安装，墙面安装高度为 30cm。安装位置要考虑维护及使用的方便， 同时兼顾美观（如大型会议室、报告厅、服务台信息点安装可采用地面插座的 安装方式）。中心机房考虑到使用的方便，本系统采用静电地板下的安装方式。 本方案采用 86 标准带防尘滑盖的面板，面板样式和颜色要求与装饰整体风 格匹配，并在面板上做好信息点标注。模块：数据信息点全部采用六类信息模

服务对象：教育机构（以高校为例）的服务对象主要有学生、老师、管理人 员和访客四大类。所有的应用开发和提供都要体现以用户（服务对象）为中心的 原则。一方面，要通过不断地调查用户的需求（主要是痛点和问题等），以解决 用户问题为出发点，去开发新应用或改进原有应用。另一方面，所有的业务应用 开发和修改时，都要考虑对用户的影响，以及如何推送给用户（包括以何种应用 入口方式等）。 3.6 智慧教育技术参考模型 采集、数据存储、数据可视化、数据分析以及数据安全等领域；另一类是初创的 大数据公司，它们依靠大数据工具为市场带来创新解决方案，并促进技术发展， 其中的大多数大数据应用程序仍然需要第三方公司的服务，包括百分点（营销大 数据）、国信优易（媒体大数据）、国双科技（营销大数据）、拓尔思（解决方案）、 数据堂（数据交易）等。 可以通过建设海量数据训练库、标准测试数据集、工具库等行业数据资源平 台，重点培 件是自 主创新领域最核心的应用软件，办公软件企业包括金山办公、永中科技、中标普 华等，版式软件企业主要有福昕软件、数维科技等；OA 协同办公企业主要有泛 24 微、华宇软件、九思、慧点、致远等，可以通过国产替换实现信创。业务软件厂 商数量广泛，涉足领域繁多，但是重要性次于办公软件，以恒生电子、用友网络、 浪潮、炎黄盈动、金蝶等为代表的龙头厂商，已完成信创适配，推出全国产化解

化标杆学校。 到2025年建成 300所左右全国性信息化标杆学校，带动建设 1000所左右区 域性信息化标杆学校，推动信息技术与职业院校办学深度融合。 2023.5 教育部高教司2023年工作要 点 涉及11个方面重点内容，其中之一为“深入实施数字化战略行动，塑造高等 教育改革发展新优势”，包括：加快高等教育数字化转型，打造高等教育教 学新形态；加强国家高等教育智慧教育平台建设，拓展平台内容，完善平台 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 重要结合点，其基础性、先导性、 战略性地位与作用可见一斑。因 此，推进高等教育的数字化转型， 全要素、全过程构建一个相互联 系并相互作用的生态统一体，不 仅是贯彻新发展理念的要求，也 是推进中国式现代化题中应有之 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， 需要实践中不断地反思完善，更需要健全的 制度体系来科学、精准、有力地破解制约转 型的难点和堵点。只有加快形成推动高等教 育数字化转型的制度体系、标准体系、评价 体系，创建和完善制度环境，推动质量变革、 效率变革、动力变革，才能把握转型发展机 遇，推动数字时代高等教育的系统性变革和 形态重构。

答疑大模型），智能 行为识别提升课堂管理效率（教学监督平台、教育机器人），个性化干预方案增 强特殊教育支持（自闭症数字疗法）。这些实践共同验证了 AI 赋能教育生态路径。 表3：AI 对教育行业的赋能方式 赋能点 功能 解释 案例 AI 类型 教育成本的 节约 生成重复性较高的内容 减少教师的重复工作 Duolingo 重复训练、出题 生成式 AI 根据文本生成音频、视频提高课堂稿件的生成效率 豆神“超拟人”系统