本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 1 计算机行业动态报告 AI+政务：最具执行力的 AI 应用落地方向 2025 年 04 月 26 日 ➢ 深圳推出“AI+政务助手”引发热议，多地上马 AI 政务项目。2 月 16 日， 深圳市基于政务云环境面向全市各区各部门正式提供 DeepSeek

电话：021-68416017 邮箱：chch@swsc.com.cn AI医疗专题系列二 从DEEPSEEK的崛起看AI医疗发展方向及投资机会 1 核 心 观 点  前言：本篇主旨在探讨Deepseek相关概念及技术在医药产业方向上的潜在应用。人工智能技术的突破性进展正以颠覆性姿态重塑医疗健康 产业。2025年2月，国产大模型DeepSeek-R1的全面开源与多领域适配 、东软集团 、鹰瞳科技等头部企业加速布局，覆盖从辅助诊疗到药物研发的全链条智能化升级。政策端亦为AI医疗注入强劲动能：2024年11月，《卫 生健康行业人工智能应用场景参考指引》发布，明确84类应用方向，涵盖医学影像分析、智能药物研发等核心领域，为技术落地提供了顶层 设计支撑。而2025年2月18日即将发布的华为瑞金病理模型，则进一步凸显了AI在病理诊断这一传统高壁垒领域的潜力，有望缓解我国病理 pSeek-R1优化慢病管理的数字化流程；而恒瑞医药更将模 型应用纳入内部考核体系，推动AI渗透至研发、生产与管理的全环节。这种“模型即服务”的生态闭环，不仅重构了医疗工作流，更催生了 六大核心应用方向的爆发：  AI 医学影像辅助诊断：进入发展快车道，辅助诊断为主。包括AI超声诊断、病理学AI等影像学辅助诊，涉及到图像处理、勾勒病灶大小、特 征识别、诊断建议。影像学AI辅助诊断商业化落地快

关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 2025网络安全十大创新方向 Top Ten Innovative Technology Trends in Cybersecurity for 2025 2025 数说安全 关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 目录 创新方向：可信数据空间 推荐落地方案： 火山引擎 -Jeddak AICC 中移互联网有限公司-中移数盾 创新方向：AI赋能数据安全 推荐落地方案： 观安信息-基于大模型的数据分类分级引擎 创新方向：ADR 推荐落地方案： 边界无限-靖云甲ADR 奇安信- 奇安信ADR 创新方向：供应链安全 推荐落地方案： 安全玻璃盒-供应链安全AI检测智能体与威胁情报 长亭科技- ”慧鉴”智能静态应用程序安全测试系统 创新方向：深度伪造检测 推荐落地方案： 中科睿鉴-端云协同多模态伪造检测方案 创新方向：大模型安全评估 推荐落地方案： 君同未来-大模型安全评估 长亭科技-AIGC安全风险评估 创新方向：合规管理&安全运营深度融合 创新方向：AI应用防火墙 推荐落地方案： 奇安信-大模型卫士（GPT-Guard） 亚信安全-AI大模型防火墙 创新方向：安全运营智能体 推荐落地方案： 安恒信息-恒脑安全智能体开发平台 深信服科技-AI安全运营方案 奇安信-智能安全运营AISOC 360-360安全大模型夯实智能体发展基石 创新方向：安全威胁检测智能体

、超低时 延和高可靠性支撑；与此同时，海量分布式能源的广泛接入和可调节负荷资源的 双向互动，对通信覆盖的广度提出迫切要求。此外，日益庞大的电力通信资源规 模，也要求其运行管理向更智能、更安全的方向持续演进。面对新形势，电力通 信网亟需实现可靠性更高、传输能力更强、覆盖范围更广、应急响应更迅捷、运 维管理更智能的全面升级，以坚实支撑新型电力系统的构建与稳定运行。 编写和发布《面向新型电力 标网，有力支撑 我国“双碳”战略目标落地和新型电力系统建设进程。 前言 目录 面向新型电力系统的 通信目标网规划 及发展方向 04 新型电力系统通信目标网愿景 新型电力系统通信目标网架构 新型电力系统通信目标网演进 新型电力系统通信目标网体系 发展方向及建设重点 新型电力系统通信目标网展望 52 54 56 58 62 74 未来展望 与倡议 05 推进电力通信网新技术标准 术，是地面蜂窝通信技术的重要补充，连通空、天、 地、海多维空间，形成一体化的泛在接入网，使能全场景随需接入。 新型电力系统关键通信技术分析丨卫星通信技术/通信安全防护技术 星间光链路（多个链路方向/每个卫星） 10~20Gbps LEO(~1000Km) VLEO(~500Km) 万颗卫星 家庭用户 多通道相位阵终端 100Mbps 1Gbps 500Gbps 偏远家庭 行业物联

工程科技是改变世界的重要力量，工程前沿代表工程科技未来创新发展的重要方向。当今时代，世界 之变、时代之变、历史之变正以前所未有的方式展开，新一轮科技革命和产业变革持续深入演进，人类社 会面临前所未有的挑战。前瞻把握世界科技发展动向，准确识变、科学应变、主动求变，已成为各国的共 同选择。 为研判工程科技前沿发展趋势，敏锐抓住科技革命新方向，中国工程院作为国家工程科技界最高荣誉 性、咨询性学术机构，自 年度的研究工作继续在研究最初阶段完 善技术体系，明确九大领域的技术边界和结构，梳理各分支技术之间的关联关系；继续在重点前沿解读过 程中利用发展路线图工具，研判重点工程前沿未来 5~10 年的发展方向和趋势。 本书为 2024 年度全球工程前沿研究项目的成果，由两部分组成：第一章主要说明研究采用的数据和 研究方法；第二章至第十章为机械与运载工程，信息与电子工程，化工、冶金与材料工程，能源与矿业工程， 全球工程前沿 2024 全球工程前沿 Engineering Fronts 工程是人类借助科学技术改造世界的实践活动。工程前沿指具有前瞻性、先导性和探索性，对工程科 技未来发展有重大影响和引领作用的关键方向，是培育新质生产力的重要指引。根据前沿所处的创新阶段， 工程前沿可分为侧重理论探索的工程研究前沿和侧重实践应用的工程开发前沿。 2024 年度全球工程前沿研究采用专家与数据多轮交互、迭代遴选研判的方法，通过专家研判与数据分

围绕”的四大研究方向组织，即：一、面向下一代云计算的 研究，体现云计算的专业定位；二、面向云网融合的研究，体现对中国电信战略的承接；三、围绕智能算 法的研究，体现云计算研究院综合基础理论、核心算法与技术创新的特点；四、面向新兴技术的研究，体 现前沿研究的属性。每章开篇以研究图谱 2025 版的形式呈现本章的内容范畴和各个研究点之间的组织关 系。每章第一节都包含趋势分析和方向聚焦，首先利用行 例等分析 本章研究方向的整体趋势，然后基于趋势分析结论，结合云计算研究院常年学术研讨的沉淀，聚焦到两 个或者三个最值得关注的热点子方向。全文四章共沉淀十个热点子方向，分布在十个章节中论述，其中 每一个章节都详细讨论该热点方向包含的主要研究点和代表性研究工作。每章最后一节则延续去年的方 式，首先借用 Gartner 技术成熟度曲线（Hype Cycle），对本章研究方向所涉及的技术点作发展现状的逐 状的逐 一判断，然后在本章研究方向范围内提出趋势展望，提供发展建议。此外，本年度白皮书增加了第五章， 首先阐述云计算研究院 2025 年提出的研究愿景 – 智能泛在云，最后对本年度白皮书作整体总结。 本年度白皮书延续一贯的内容风格，以国际国内的最新行业趋势为导向，以详尽的产业数据分析和 全面的学术界进展梳理为主要论述依据，共引用 IDC、Gartner、Mckinsey 以及信通院等机构的国际国

全、智能、绿色的新型网络基础设施，实现从“连接万物”向“智联万物”的跃迁。 本报告在《新质互联网智鉴报告 V1.0》的基础上，进一步总结了业界在“联 算、联智、联数、联空”四个领域近期探索方向，深入剖析“新质互联网”未来发展 方向与分阶段演进路径，并对产业生态建设提出建议。 报告参编单位：中国电信、中国移动、中国联通、中国信息通信研究院、华 为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、中国科学院计算机网络信息中心、中 （三）关键特征 （四）技术范畴 01 01 01 02 02 03 06 06 08 11 12 新质互联网近期探索方向 （一）联算 （二）联智 （三）联数 （四）联空 04 14 14 15 15 16 17 17 新质互联网未来发展方向 （一）网络体系架构创新 （二）网络设备形态变革 （三）网络服务质量提升 （四）网络节能机制创新 （五）网络智能化水平提升 的热切期待，这正是新质互联网发展的丰厚养料。 （二）核心定义 在此背景下，国内产业界在总结新产业需求、新应用领域、新技术方向的基础上，提出了“新质互联网”这一 数据通信网络技术体系。“新质互联网”是适应新质生产力发展的网络新底座，是智能化时代网络技术升级的演进 新方向，服务于全社会的数字化转型和高质量发展。 一、“新质互联网”的内涵与外延 “新质互联网”的核心定义是：面向人工智能等新技

新技术带来的行业改变和可能的演绎路径角度去梳理行业长期趋势。 年初持续受到关注的 Deepseek 带来了一系列的浪潮，对化工行业也将产生巨大冲击，我们从几个维度进行了方向性 梳理：①从不同赛道的竞争重点出发，挖掘 AI 智能化带来的优化和改善空间；②从实际可落地的角度，梳理可率先 形成赛道赋能的方向；③从未来的发展趋势看，化工行业国内外可能出现的格局变化；④落地到具体板块，AI 智能化 能够形成的行业赋能和重点关注的行业机会。 工艺设 计、优化工程装置、提升产品差异度等或缩短时间，或优化结果；而降本可以通过人工替代，精准对接，流程优化， 模拟改造等维度支撑成本改善。 化工行业智能化升级，顺势把握三重机遇。①影响越大的方向，落地速度越快，技术研发的变革或将是主“战场”； ②领军型企业有资金、有要求、有能力、有需求，有望成为 AI 智能化的先期参与者，尤其是大型央国企；③具有较 高的行业敏感度，对接难度相对较小或者改 智能化在各个领域的实体应用和优化，在化工行业领域，我们认为可能出现的四类关注点：  破除现有限制瓶颈的方向，将有望最开始明显受益：直接改善效率和提升速度的领域，或将最开始获得切入，目 前对选定方向，重复性测试或者方向性改善的领域，AI 智能化将有望直接缩短研究周期，降低投入成本，建议关 注合成生物方向，农药创制药赛道等；  技术研发的优化或将是智能化落地的主“战场”：AI 智能化对接的基础相对较好，投入成本相对可控，产生的长