讨论 AI 制药的商业模式变迁，并梳理相关公司。 ❑ AI 可用于新药开发全过程，达到降低成本，增加药物研发可能性目的。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 11 个月，总费用从 4.14 亿美元降低至 20 万美元，极大降低了新 药研发负担。目前人工智能技术在药物研发过程中的应用主要集中于药物发 现阶段，随着 Deepseek .... 11 图 17：Schrodinger 软件服务业务收入及增速（万美元） .............................. 11 图 18：Schrodinger 药物发现业务收入及增速（万美元） .............................. 11 图 19：晶泰控股发展历程 .................................... 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 11 个月，总费用从 4.14 亿美元降低至 20 万美元，极大降低了新药研发负担。

技术精湛，各单位优秀渗透人员 ü 团队作战，各人才分工明确高效 ü 专业攻防协作平台及工具集 ü 更多攻防数据挖掘平台（社工、云等） ✗ 防护手段以漏扫、配置检查为主，缺乏攻击者视角风险发现能力 ✗ 缺乏云服务、员工社工钓鱼风险发现能力 ü 持久战，随意选择攻击时间、以逸待劳 ✗ 缺攻防经验，负责人以项目经理为主 ✗ 缺乏磨合，临时组建无实战配合 ✗ 黑白交替、拉锯战容易导致身心俱疲 ✗ 仅了解 响应常见需求 攻 防 驱 动 情 报 驱 动 云鼎实验室 TSRC 云鼎实验室 腾讯安全重点能力建设方向 发现能力 处置能力 验证能力 安全能力（情报+暴露面） 安全运营（自动化运营+反入侵） 攻防研究（攻防验证） 定位：雷达 定位：作战部队 定位：科技中心 职责：发现并分析威胁事件，提供丰富及 准确的战术情报及战场信息，指导作战及 武器生产 职责：使用产品提供的“武器”，设计制定战 基于数据驱动的 自动化运营能力 基于攻防驱动的 持续防御验证能力 关键运营能力：各关键安全能力应用场景 能力2：暴露面管理(EM) 能力1：漏洞情报监测[VI] 能力定位：最新风险极速感知与发现 能力SLA：7*24小时，MTTD<30min 应用场景： 1、提前感知业务最新漏洞威胁 2、提供PoC复现以及资产关联分析 能力定位：持续威胁与暴露面管理 能力SLA：7*24小时，MTTD<8h

扑，快速展现系统性能瓶颈，发现缓慢或错误请求， 下钻到全栈快照，找到耗时最长的自定义方法，定位SCM访问缓慢的原因。 应用场景 1 实时监测，锁定影响范围 在重大节日活动中，如618、双11等，通过实时监测，发现全国用户均出现访问订单页面延迟的情况，帮助格力电器锁定影响范围，根据 告警情况，分析告警原因。通过博睿数据的自动应用拓扑功能，精准发现在订单管理模块集群主机中出现告警的机器。 4 ｜ 让IT运营更智能 自动拓扑，定位问题根因 博睿数据对问题主机进行下钻分析，发现业务请求上升的同时，磁盘I/O读写次数上升，但同期该集群中的其他主机都无上升情况，定位 原因是由于业务流量负载不均衡导致。经过运维人员检查并优化负载均衡配置后，解决问题，助力运维人员快速发现、定位问题，将问 题解决效率提升至分钟级。 3 3 2 ｜ 让IT运营更智能 为什么选择博睿数据 由原来2小时缩短至5分钟 优化代码质量，提高应用性能 有针对性的优化代码执行效率，协助 开发人员将SCM生产管理系统的响应 时间降低46.2% 降低运维难度，提高运维效率 帮助运维人员快速发现、定位问题， 由数小时缩短至16分钟 3 中国铁塔通过部署博睿数据一体化智能可观测平台，实现覆盖43套核心业务系统的全栈监控与多维拓扑分析，打通从前端用户操作到后 端数据库调用的全链路追踪，

个从苗头到隐患，再到事故的过程，而这个过程的每 一个环节都是可以预防的。海恩法则不仅适用于航空 领域，也广泛应用于企业的生产管理、安全管理、人 资管理等各个领域，其精髓在于“防微杜渐”，即通 过及时发现并消除事故的征兆和隐患，来避免重大事 故的发生。 墨菲定律是一种启发性原则，常被表述为：任何 可能出错的事情最终都会出错。其含义是说，无 论是因为存在一个错误的方法，或是存在发生某 种错误的潜在可能性，只要重复进行某项行动， • 自动巡检：通过自动化巡检机制，发现软硬件 的包括基础资源、应用配置、告警配置，以及 运行状态的风险及潜在问题。 提升故障处置阶段效率 • 混沌工程：主动引入故障和异常情况，发现系 统中的弱点和脆弱性，以及其在面对异常情况 时的表现。 • 应急演练：通过模拟突发情况，检验应急预案 的有效性，锻炼应急队伍的协同配合，磨合应 急管理机制。 发现潜在问题并修复 G O P S 全 监控告警、日志记录、链路分析、在 线诊断等 发现故障 通过监控手段自动化报备 人工反馈报备 故障止血 考察自动化预案的执行 重启、切流、降级等 故障中 G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 X O p s 技 术 创 新 峰 会 2 0 2 4 · 北 京 站 故障后：亡羊补牢、秋后算账 向自己学习，不浪费任何一个故障 梳理 故障时间线 发生时间 发现时间 响应时间 定位时间

07 诚信专业 发现价值 请务必阅读报告末页的重要声明 丨公司名称 诚信专业 发现价值 ..... 24 丨公司名称 诚信专业 发现价值 3 请务必阅读报告末页的重要声明 行业专题研究|化工 图表目录 ............. 17 丨公司名称 诚信专业 发现价值 4 请务必阅读报告末页的重要声明 行业专题研究|化工 图表

网络安全法 等级保护 2.0 边界 安全 出口边界安全 访问控制、链路负载、入侵防护、恶意代码防护等… 安全域隔离 安全域隔离、业务安全边界… 宏观辅助决策，微观有效威胁 失陷业务发现、失陷主机发现、 UEBA 、潜伏威胁黄金眼、主机外发行为检测、勒索检测、挖矿检测、安全事件检测 企业安全战略规划 端点检测响应系统（ EDR Endpoint Detection & Response） 网络安全法 等级保护 2.0 边界 安全 出口边界安全 访问控制、链路负载、入侵防护、恶意代码防护等… 安全域隔离 安全域隔离、业务安全边界… 宏观辅助决策，微观有效威胁 失陷业务发现、失陷主机发现、 UEBA 、潜伏威胁黄金眼、主机外发行为检测、勒索检测、挖矿检测、安全事件检测 企业安全战略规划 端点检测响应系统（ EDR Endpoint Detection & Response） 风险预估 安全培训 应急响应 服务组织 安全技术体系：云端安全 - 互联网业务托管服务 返回维护站点 IP 地址 用户网站:www.xxx.xx 实 时 监 测 7*24 a. 分钟级 发现 b. 毫秒级 替换 c. 微信 \ 电话同 步告警 404 页面 • 托管式防护与响应 • 攻防专家应急对抗：金牌防御，每年两次，每次 15 天，带宽 50M 安全技术体系 - 边界安全：合理划分安全域

毕业于吉林大学，获得财务管理本科学位。 3 The Application of Artificial Intelligence in HR 目录 · CONTENTS 前言 研究框架 主要发现 Part1：人工智能技术在 HR 领域的应用概况 █ 企业面临着内部与外部的挑战，AI 技术可作为破局的新方法 █ AI 技术在 HR 领域的应用情况 Part2：认识大语言模型：从原理到应用 AI 技术在 HR 领域的应用情况 ★ AI 技术的迭代：2.0 大模型时代 认知在先 探索前行 █ Part2：全面认识大语言模型 █ Part3：初步探索大语言模型 研究框架 发现利好 实现利好 █ Part4：企业中的大语言模型 ★ 价值 ★ 实现基础 █ Part5：HR 中的大语言模型 ★ 大语言模型对 HR 的影响 ★ HR 领域的应用场景 的结合产物，它可以进行自监督学习，理解 和生成人类语言 性能突破在哪里？ 更强大的语言理解能力、更高的内容生成质量、更广泛的应用领域 可以用在哪里？ 对话、语言生成、翻译等通用领域 主要发现 5 The Application of Artificial Intelligence in HR █ Part3 体验大语言模型：使用者的认知与探索情况 大语言模型的话题热度较高，

智慧城市顶层设计方法论 智慧城市 问题导向 数据为中心 发现问题 解决问题 以人为核心 全面感知 众包——发现看得见的问题 数据开放——发现看不见的问题 与利益相关方一起寻找解决办法 城市数据集成与动态分析平台 城市数据运营 7 原则 智慧城市：问题导向，以数据为核心  发现问题 城市的问题归根结底是城市里生活的人的问题。所以要更好地发现 问题，首先是要以人为核心出发。 以人为核心， 以人为核心，不是从顶层帮“人”规划，替人解决问题，而是需要是 把人纳入到城市治理的体系中，让其参与问题发现、参与解决方案 制定的过程。  以人为核心 国际案例：伦敦市的智慧城市规划《智慧伦敦 2020 》 《智慧伦敦 2020 》的第一句话就是“伦敦市民是核心（ Londoners at the core ）”，其指出“要成功，‘智慧伦敦’必须把市民和企业放在中心—这样伦 敦市民才能驱动那些让伦敦成为一个更伟大的城市的创新。” 智慧城市：问题导向，以数据为核心  发现问题  以人为核心 同衡案例：大数据人口分布与人流研究 • 把时间维度放进城市空间分析，重新理解城市中人的活动 同衡案例：智慧阜平总体规划 • 在国家级贫困县阜平，以人为核心，运用互联网平台和大 数据分析等现代信息技术，实现精准扶贫 • 聚焦民生，发展智慧医疗、智慧教育等服务 智慧城市：问题导向，以数据为核心  发现问题  全面感知 利用多模

外开 放功能与数据 智能诊断 基于机器学习生成动态基线，网络 访 问状态、网元指标智能检测、分 析、 定位恢复 网络可视 网络架构、拓扑、网元状态、访问路 径可视化 运维自动 从网络发现、更新、健康度计算、应 急、配置管理全流程自动化 星 空 雷 达 网 络 AI 分 析 平 台 4个维度 2 大场 景 类数据 3 1 个平 台 星空雷达网络 AI 分析平 台 Underlay/Overlay 知拓扑。帮助运维人员快速判断应用故障是 否与网络有关。 全局网络拓扑 网元自动发现： 基于网络运行数据生成网 络拓扑 ，从架构、 区域、设备到链路整体可 视化 ，包括网元指标、端口、 日志等视图 ， 覆盖边界网络 ，实时发现网络异常接入。 设备响应矩阵 子网聚合展示：对全网所有子网状态进行实时探测， 按网段对资产进行聚合， 按网段对资产进行聚合， 以网络存活度、平均响应 时延、平均丢包率等指标进行监测 ，为运维人员提 供实时和历史数据参考。 网络路径发现 端到端路径发现：基于数字化网络平面、进行端到 端路径仿真推演 ，根据网络静态、动态数据等自 动 生成任意 IP 间网络访问所经过的设备、链路 ，回 溯路 径中任意时间的网元监测指标 。 星空雷达网络 分析平 台 AI 网络拓扑： 自动生成全局、局部、子网、

个城市实现 5G-A 网络覆盖，为无人机物流、城 市空中交通、低空遥感等场景提供实时通讯支持。机载传感器、地面雷达、卫星遥感等多源感知手段也 AI 的深度学习技术能够从海量“弱相关数据”中挖掘隐含关联，发现传统模型无法捕捉的规律，如 构建统一的企业或个人数字画像。2025 年初，Deep Seek 的诞生为行业从业者带来了全新的思路，推动 大模型技术从单纯的“生成”迈向了更高级的“理解”与“推理”阶段。蚂蚁集团就基于 能够高效支撑业务运行，提升运营水平；在用户服务方面，基于 AI 构 建的数字员工、数字专家等虚拟角色，可实现实时响应，持续优化服务供给能力和客户体验；在风险控 制环节，AI 通过动态监测交易与行为数据，可以及时发现潜在隐患，显著提升风险预警与处置的效能。 此外，在当前关注度较低但亟待加强的投资者教育领域，人工智能大模型具备生成专业内容的能力，且 能通过自然语言交互提供个性化的学习引导，提供良好的人机互动体验，未来有望在该领域发挥重要作用。 人工智能领域的规制数据。从整体上看，各国数字规制呈现出部分领域规制建设稳定、部分领域规制建 设快速分化的演化格局。 （一）全球数字规制核心趋稳，新兴领域快速演化 通过数字规制领域各类指标的变化可发现各国在数字规制领域建设的不均衡性。一方面，整体的稳 定性仍然是各国制度构建的底色，大多数领域的法律框架和规制制度延续了既有路径，变化有限。另一 方面，在某些关键环节上，又可以清晰看到制度突破与局