电力安全；大力支持新能源发展；持 续完善智能电网建设，更加重视智能配电网建设；明确煤电定位，严格限制煤电 建设；在保障安全的前提下启动核电建设，在维护生态的前提下启动大型水电建 设；推动储能商业化发展。 关键词： 碳中和；碳达峰；新能源；能源转型；电力安全；智能电网；能源消费； 储能 中图分类号： Ｘ２；ＴＫ－９ 文献标识码： Ａ 文章分类号： １６７４⁃７０８９（２０２１）０３⁃００００⁃００ 保障安全的前提下启动核电建设，在维护生态的前提下启动大型水电建设。 （六）推动储能商业化发展 以可再生能源为主体的能源低碳转型，储能是“终极”性的支撑，决定了能源转型的 方向和进程。 但是，大规模的、安全性高、经济性好的储能技术和设备尚未达到商业规模， 这是碳中和进程中的最大瓶颈。 “十四五”时期，我国要有选择地尽快推动一批有前景的 储能设备（模组）和技术实现商业化发展。 四、结 论 碳达峰和碳中和的本质是以能

医疗影像企业通过分析 GE、 飞利浦、西门子、联影医疗等国内外企业厂商产生的医疗影像数据，为医生 提供读片等诊疗辅助工作。我们看到 AI 在医疗影像领域的应用相对成熟， 包括数坤、科亚、推想等公司的产品已在国内开展商业化销售。我们认为， AI 大模型或主要在效率方面赋能医疗影像领域，通过提升自动化标注、自动 化模型筛选、参数调优、处理非结构化数据等能力，为行业带来缩短数据标 注和分析时间、提升影像精细程度等变化。 AI图像识别技术在 CT、MR影片诊断领域的应用也已相对成熟，未来十年将有望规模发展。 AI+影像并非全新概念，包括科亚方舟、乐普医疗、推想医疗、联影等公司的产品已经获得 国家药监局认证，可在中国开展商业化销售。比如数坤科技提供疾病筛查、诊断及治疗选 择与规划的人工智能医学影像解决方案，以底层 Al 操作系统连通临床全流程的软硬件应用 场景，满足多科室多病种的精准智能诊疗需求。

80 第 4 期 李启渊, 张 静, 徐权光, 等: ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用、 挑战及对策 提供更为有力的支持。 这不仅能够激发企业的创新热 情, 还有助于推动技术的商业化与产业化。 其次, 研 发机构需要加强与产业界和学术界的合作。 通过深化 产学研合作, 可以更好地整合各方资源, 推动生成式 人工智能技术的创新。 同时, 加强人才培养, 培养更 多拥有跨学科知识背景的专业人才

布局我国数字化转型。 依托我国超大规模的市场，国内数字基础设施得以加速建设， 数字科技不断创新，数字经济保持快速发展的势头。其中，以 5G、 人工智能为核心技术的专利数量更是位居国际首位，5G 移动通信技 术商业化应用已达世界领先水平。在我国经济由高速增长向高质量 发展转变的过程中，新兴数字技术潜力无限，充分支持了转变经济 发展方式，优化调整经济结构，转换经济动力。 然而，我国的核心数字技术在区域、产业和企业间发展不平衡，

32%。在高研发投入下，天士力中药 创新药也不断实现突破，当前公司有 9 款创新中药处于临床 III 期研究阶段，包 括安神滴丸、青术颗粒、脊痛宁片、安体威颗粒等多个品种，公司在中成药创新 药研发、临床转化和商业化销售领域具有成熟经验，中药创新药将成为天士力未 来的主要收入来源。 另一家以中药创新药为特色的企业康缘药业的研发投入也在逐年加大，其 2022、2023 年，公司研发费用达到 6.06 亿元和 在政策不断完善与创新的推动下，中国影像辅助诊断软件不断问世，自 2020 年 1 月，中国首张“人工智能”器械注册证——科亚医疗的冠脉血流储备 分数计算软件率先由国家药监局发出，标志着医学人工智能的商业化进程进入了 新阶段以来，已经有数十款影像 AI 辅助识别系统获批上市。 在中医领域，计算机视觉等图像识别和处理技术主要用于望诊，尤其是卷积 神经网络构建图像分类器，处理各种图形图像。其中，与

• 针对H系列芯片做了大量的模型架构优化和系统工程优化。 • 最后一次训练成本仅$557w ：显著低于行业同类模型，打破高价壁垒。 • 推理成本降低83%：千亿参数模型适配中小企业需求，加速商业化落地。 3. 国产自主：技术自主，缩短差距 • 将国产模型与美国的代际差距从1-2年缩短至3-5个月，突破“卡脖子” 技术瓶颈。 • 构建多行业专属模型矩阵，全面支持国内产业智能化升级。 学

155 目 录 CONTENTS 第1章 第一章 产业发展报告前言 16 《2025未来课堂AI智慧教室教学装备产业发展报告》前言 随着AI大模型技术的日趋成熟，其在教育领域的经济可行性与商业化落地正迎来关键拐点。我们观察到，产业的 重心正清晰地从通用模型的技术比拼，转向以行业数据深度分析、垂直模型场景化应用及教育AI Agent （教育 行业人工智能代理）自主交互为代表的商业模式突破 研究成果 （如GPT-4辅助论文预审）迅速转化为可供教育系统 试用的原型工具，不断探索技术应用的边界。另一方 面，微软、谷歌等科技巨头和大量教育科技初创公司 作为转化器，迅速将这些原型理念商业化、产品化， 打造出能够大规模部署的自适应学习平台（如ALEKS） 和教学辅助工具（如Canvas Chatbot），并直接推向 市场。 高校与企业的深度参与定义了应用场景 在生态下，AI在教育中的具体应用场景，很大程度上