， AI 技术正在推动医疗服务向自动化和智能化转变，优化包括预约挂号、诊 疗服务、费用结算、检验检查等在内的各个环节，将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 数据分析技术已较为成熟。这些设备能实时采集用户 的生理数据，经由 AI 分析后提供健康风险预警和建 议，满足了人们日益增长的健康管理需求。例如，智 能手 10 医药创新 · 蛋白质结构预测 · 靶点识别与验证 · 药物分子设计与优化 · 高通量虚拟筛选 · ADMET 性 质 预 测 · 临床试验设计 · 受试者招募策略优化 健康管理 · 健康问题咨询 · 健康数据检测与解读 数据质量参差不齐影响诊断 准确性，在复杂病情和多 模态数据融合诊断方面有 提升空间 智能辅助治疗 一些大型医院试点使用相关 AI 辅助治疗系统，但全面推广面临 医生接受度和监管审批等问题 高，医疗科技投资重 点领域 对罕见病、复杂病症治疗建 议能力有限，临床决策需医 生综合判断 个性化精准治疗 部分针对特定疾病的个性化精 准治疗方案开始应用，但尚未 大规模普及 高，精准医疗投资热点 治疗方案的普适性和长期效

5%1， 凸显了医疗资源分布不均的问题。 其次，随着人民生活水平不断提升，社会大众对诊疗质 量、效率和体验也有了更高要求，追求更加个性化和主 动的医疗健康管理模式。人们健康意识的提高，带动了 健康关注点从“疾病治疗”向“疾病预防”转移，大众 的自我健康管理意识也逐渐崛起。 最后，人口结构的转变也催生了许多新的需求，如老龄 化加速使得慢性病管理、康复护理等新医疗需求增长。 根据联合国标准，中国在2022年进入深度老龄化社会， 医生”，整合300多位知名儿科专家临床经验和数十年的病历数据，赋能多学科会诊。北京协和医院与中国 科学自动化研究所共同研发“协和·太初”罕见病大模型正式进入临床应用阶段，是国际首个符合中国人群特 点的罕见病大模型。 2025年3月，深圳市工信部发布《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动计划（2025-2026年）》，在医疗 服务领域推动智能就医、智能诊疗、智能健康管理、智能公共卫生管理以及医用机器人等落地应用，加快打 8月到2024年8月，抖音平台新增1.3万名医疗专业科普 创作者，新增科普视频370万条，涵盖常见疾病预防、 治疗知识、健康生活方式、急救技能等方面。各类医疗 视频共收获了13.1亿次收藏和30亿点赞，转发次数达 19.3亿次，单条视频最高收看次数超5.8亿次。这些数 据说明了大众对医疗科普短视频的接受度和认可度持续 提高。 在美国，美版抖音TikTok也正在成为用户查找和传播健 康相关内容的

人口老龄化带来的慢性病管理需求  医疗技术的快速迭代与实施应用之间的差距  医疗数据的安全与隐私保护  全球化趋势下的医疗卫生标准统一  医疗成本控制与资源优化分配 综上所述，医疗健康行业正处于一个关键转折点，既要应对现 有的挑战，也要把握技术带来的新机遇。引入如 DeepSeek 这样的 先进技术解决方案，不仅能提升医疗服务的质量和效率，还能在保 障数据安全的同时，推动整个行业向更加智能化和个性化的方向发 还降低了漏诊和误诊的风险。例如，某医院在引入 DeepSeek 后， 肺癌早期诊断的准确率提高了 15%，平均诊断时间缩短了 30%。 其次，DeepSeek 在乳腺 X 光片分析中也有重要应用。系统能 够自动识别乳腺肿块和微钙化点，帮助医生判断是否存在乳腺癌的 早期迹象。根据临床试验数据，DeepSeek 在乳腺癌筛查中的敏感 性和特异性分别达到 92%和 88%，远超传统分析方法。这使得更 多的早期乳腺癌患者能够得到及时的干预和治疗。 电子病历系统无缝对接。这不仅缩短了患者就诊时间，还减少了重 复检查和误诊的可能性。 总之，DeepSeek “ 技术在电子病历与档案管理中的 数据整合与 ” 共享 环节，不仅能够解决现有系统中的诸多痛点，还为未来医疗 健康领域的发展提供了强大的技术支持。通过实现跨机构、跨平台 的无缝数据整合与共享，DeepSeek 技术有望成为推动医疗健康服 务智能化、个性化发展的重要引擎。 2.3.2 安全与隐私保护

数据孤岛与质量困境 场景复杂性与模型泛化难题 投入产出比（ ROI ）不明确 安全层面： 智能化衍生的新型风险矩 阵 数据安全与隐私保护的红线 算法漏洞与网络攻击的新靶点 供应链安全与自主可控的挑战 01 02 专业层面：技术与业务的“两张皮”现象 传统业 务流程与组织架构的惯性 为企业知识安全保驾护航 • 事前可管：建体系 ，定策略 ，制定数据分级分类策 略 • 事中可控：治理监控 ，保障安全 • 事后可查：安全审计 ，全程追溯 360AI 企业知识库差异化产品特 点 多模态 / 浏览器采集 深度搜索 / 爬虫 API RPA 本地电脑 FTP 、 NAS 扫描仪、高拍仪 企业云盘 邮件系统 IM/OA/ERP 等 互联网资讯 行业动态 微信公众号

近三倍——从 30.89 万篇增至 95.45 万篇， 年均增长率为 13.7%。2020 年是一个重要 加速点，前后相较，年均增长率从 10.9% 跃升至 16.0%。同期 AI 核心领域论文占比 从 44.5% 降至 38.0%，而 AI4S 占比相应 提升了 6.4 个百分点，这源于 AI4S 论文的 快 速 增 长，2020 前 年 均 增 长 10.5%， 2020 后年则以 19 序言 3.3 AI4S 国别优势各异，中美仍是最 重要科研合作伙伴 2024 年 AI 出版物领域构成揭示了不 同 国 家 / 地 区 在 AI4S 研 究 方 向 上 的 优 势 和 特 点（ 图 1.5）。 美 国、 欧 盟 和 英 国 聚 焦 工 程 科 学（ 美 24.8%， 欧 盟 29.8%， 英 28.1%）、生命科学（美 20.6%，欧盟 14.6%，英 15.3%）及人文社会科学（美 机制，形成系统化、实操性强的风险评估 体系，对预警和治理前沿 AI 系统至关重 要。 突破路径：研究工具交互、环境感知、 思维推理、记忆增强等优化方法，动态激 发基础大模型潜能，主动感知风险红线突 破点；从大模型、训练数据和系统软件出 发，研究面向大模型关键危险能力的抑制 方法，实现面向红线的大模型行为编辑与 对齐方法，构建具备智能风险感知能力的 AI 系统软件。 1. Hochberg,

起来的新型医学概念与医疗模式，其本质是通过基因组、蛋白质组 等组学技术和医学前沿技术，对于大样本人群与特定疾病类型进行 生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原 因和治疗的靶点，并对疾病不同状态和过程进行精确分类，最终实 现对疾病和特定患者进行个体化精准治疗的目的，提高疾病诊治与 预防效率。 全球精准医疗更多地集中在人类对恶性肿瘤的早期诊断和治疗上， 癌症的诊治有望成为下一阶段表现最为突出的领域。

多模态交互，建立双向人机协同体验 4.3.8 AI 内生安全，确保应用全生命周期可信 5 应用智能化的实现路径与关键考量点 5.1 应用智能化实现路径 5.1.1 应用智能化成熟度技术演进路径 5.1.2 应用智能化的实施路径 5.2 应用智能化的关键考量点 5.2.1 战略与业务价值对齐 5.2.2 用户体验重构 5.2.3 组织流程适配 5.2.4 渐进式演进策略 5.2 com/aiops-market-109984 企业智能化转型正聚焦可量化、快回报的核心场景，头部企业实践表明：智能辅助开发、AIOps 运维与企业级知 识管理已成为落地成效最显著的三大领域，其共性在于直击业务痛点、深度嵌入主流程、ROI 周期短（6-12 个月）。 智能辅助开发：根据 Verified Market Research 的《AI Code Tools Market Size And Forecast》报告 当然，各个行业的落地场景和节奏不尽相同，但是初步可以判断企业选择优先落地场景的底层逻辑：大部分企业 优先落地见效快（6-12 个月 ROI），技术成熟度相对高的领域，如上三个典型场景的共同特征是：直击痛点、切入主 流程、价值可量化。 2.4 智能研发、运维、知识管理，企业智能化落地三大高价 值场景 智能应用的形态和核心特征 应用全生命周期智能化白皮书 12 智能应用的形态和核心特征 03 PART

销售与服 务，正以前所未有的速度产生指数级数据量，却又深陷数据分散、系统孤立、决策滞 后的矛盾。研不通产、产不连供、供不联销、销不反哺服的现象普遍存在，“研产供 销服”一体化依旧是行业的长期痛点。 更深层的问题在于，汽车产业的复杂性不仅体现在物理制造上，更体现在数据链 条的碎片化。研发端的 PLM、生产端的 MES、供应链的 ERP、销售端的 DMS 与售后 的 CRM 系统各自独立运 （一） 宏观数据概览：体量创纪录，结构深度分化................................................... 9 （二） 电动化与智能化浪潮：渗透率突破临界点..................................................... 13 （三） 燃油车的“存量焦虑”与利润重构....................... 市场有机增长动能不足的现实。行业对出口和政策刺激的依赖性增强，不仅放大了外 部环境风险，也揭示了其内生增长动力亟待加强的课题。这一宏观背景，是理解当前 产业所有压力的逻辑起点。 （二）电动化与智能化浪潮：渗透率突破临界点 如果说宏观数据的分化是当前市场格局的外部表征，那么由电动化、智能化驱动 的技术革命，则是重塑产业生态的根本性内在力量。2024 年，是中国汽车市场结构发 生根本性转变的标志性年份，新能源汽车的发展已不再是未来的趋势，而是确立了其

且浦电⼦ 暚光科技 寻息科技 芯百特 CorHw Silicon Labs Nordic 泰凌微 智芯微 ⽅位⻆ 格科微 沧穹科技 湖州研究院 海豚创新 ⻨钉艾特 杭州⼗域 优频科技 中科劲点 维智 云⾥物⾥ 欧孚通信 真趣科技 仁微电⼦ 蜂⻦视图 莱讯科技 码⽯信息 东胜物联 博物馆 会展中⼼ 体院馆 商业中⼼ 停⻋场 集贤科技 创互科技 纵橙科技 化⼯⼚ 医院 办案中⼼ NFC、BLE、UWB 几类数字车钥匙方案的优缺点对比 ����� 46 26 数字车钥匙需求与技术匹配表 �������������������������� 46 27 BLE ＆ UWB 数字钥匙单锚点与多锚点方案优劣势 �������� 48 28 中国汽车市场不同数字钥匙方案渗透率预估 �������������� 49 29 中国汽车市场 UWB 芯片出货量（单位：万片） ���������� 场的需求，而高精度定位技术产业发展的市场需求也在逐渐 释放。 在 to B 与 to G 市场：基于对人员管理的需求，尤其是人的安全管理需求，是企业与政府部门使用高精度定位技术的 一个主要需求点。 而最近几年，对于物资的管理，主要是可移动物资的管理需求在逐渐增加，对可移动物品的轨迹进行实时追踪，一方面， 可以加强对物资的安保管理，另一方面，可以加强对于物资调度与使用的效率，以实现企业的高效率运营。

焦 5 大领域、汇集 15 个重 点行业典型案例。旨在为产业界在规划建设数字孪生世界时提供参考借鉴，助力数字孪生 世界技术演进和产业发展。 《数字孪生世界白皮书（2023）》在 2022 版基础上深化技术创新，提出"技术+应用" 双驱动模式，系统规划产业发展路径。白皮书涵盖五大板块，行业综述指出数字孪生呈多 技术融合特征，但存在"有表无里"等实践痛点，强调"数智视融合，虚实人联动"将成为核 位置映射 将数据值直接映射到空间坐标（X/Y/Z 轴），形成数据点在空间中的分布。如：将设 备高程数据映射到大坝模型内部，更加直观展示的设备的分布情况，以便监管维护。 (4) 密度映射 通过点密度或区域颜色深浅表示数据分布的集中程度。如：通常用热力图表示（红色 高密度，蓝色低密度）人群密度或路网中车辆密度。 数字孪生世界白皮书 5 (5) 向量场映射 用箭头、流线或粒子轨迹表示方 全局光源一致性：设定单一虚拟光源，确保投影方向、高光衰减参数全画布统一；  材质逻辑连贯性：同类型组件采用相同质感参数，避免出现拟玻璃与扁平化同时 使用的情况；  抑制光污染：  避免使用大面积泛光，优先使用路径光和点状光；  动态光效与静态内容的明度差需≥50%，防止高光覆盖关键数据标签。 2 极简风格： 采用浅色场景或图片作为背景，主色调以白、浅灰为主，使用单一或邻近的高饱和色 作为强调色： 数字孪生世界白皮书