1 附件 根据医药工业数智化发展情况和企业实践，结合技术 创新和融合应用发展趋势，凝练总结了 6 个方面 41 个典型 场景，为医药企业数智化转型工作提供参考。 一、医药研发 围绕药物发现、临床前研究管理、临床试验管理等环 节，应用数智技术提升新靶点和新药发现效率，加速药物 研发和临床试验进度。 1.精准靶点识别与筛选 面向疾病机制探究和药物靶点发现等业务活动，针对 面向新分子实体（NMEs）筛选等业务活动，针对传统 筛选方法效率低下和创新性不足的问题，利用计算机仿真、 分子模拟和成药性理化模型等技术进行高通量虚拟筛选， 加快化合物生物活性和药理作用的评估速度；基于人工智 能（AI）技术挖掘文献、数据库等，提高化合物筛选范围 和效果。 4.动物模型数据挖掘与虚拟动物实验 面向动物实验研究、药物测试等业务活动，针对动物 替代需求高、与人体结果一致性有偏差等问题，运用数据 率，规避受试者流失导致试验中断风险；运用智能化工具， 及时发现试验文档、患者入组协议等方面的问题，降低数 据核对成本，提升临床试验质量。使用数字孪生技术，在 虚拟环境中模拟临床试验，预测药物反应，提高研发效率。 7.医药实验室数据集成管理 面向医药研发实验室管理标准化、数智化发展趋势， 围绕医药研发管理过程中涉及到的物料管理、样品管理、 科研数据管理、电子实验记录、文件管理等业务活动，部

价值、彰显企业文化的重要组成部分，在任何情况下均不得随意修改。 本手册在下面的章节中将严格规范标志应用规范，以确保传播使用时 企业视觉识别形象的完整统一。 标志标准色图形横版 标志标准色图形竖版 数智碳中和 以数智技术助力关键相关方实现碳达峰碳中和 作者 落基山研究所：李婷，刘琦宇，刘雨菁，刘子屹，姚远，周勤，邹乐乐 中国科学院科技战略咨询研究院：刘昌新，朱永彬 百度智能云：韩庆，姜峥超，李卓，吴国强，杨芳芳，姚炳雄，詹颖 org 版权与引用 落基山研究所&百度智能云，数智碳中和——以数智技术助力关键相关方实现碳达峰碳中和， 2022年1月，北京 除特别注明，所有图片均来自istock 作者与鸣谢 www.rmi.org cloud.baidu.com 关于我们 落基山研究所(RMI) 落基山研究所是一家于1982年创立的专业、独立、以市场为导向的智库。我们与政府部门、企 业、科研机构及创业者协 云计算品牌，以“云计算为基础，人工智能为引 擎，赋能千行百业”为战略，形成“云智一体”的独特竞争优势。百度智能云率先在业内打造AI原 生云计算架构，“适合跑AI的云”助力企业快速“上云”并实现智能化，同时向各行各业输出百度 大脑的领先技术，“懂场景的AI”使企业可以便捷高效的接入AI能力。百度智能云在智能制造、智 慧金融、智慧能源、智慧城市、智慧医疗等领域拥有领先产品、技术和解决方案。百度智能云AI

大 模 型 背 景 下 高等教育数智化转型研究报告 智 慧 之 钥 解 锁 未 来 潜 能 编委会 主编 孙鹏飞 吴永和 范小骞 副主编 肖玉敏 吴战杰 陈 浩 党张波 赵 爽 编委会委员 曹 鹏 陈慧娟 黄和平 谭 方 编者（按姓氏音序） 陈 明 陈圆圆 侯 磊 刘万飞 刘桢桢 明守刚 吴慧娜 吴 优 许秋璇 颜 欢 张文轩 带来巨大影响。教 育领域的数字化转型正在深度融合人工智能技术，加速迈向数智化转型。 本报告系统梳理国际与国内政策进展，深入分析国际社会高度重视人工智能教育应用的政策动向，以及国内以 人工智能为基础推动教育创新发展的政策布局。通过政策梳理与分析，提炼出“人才培养、科学研究、社会服 务与国际合作”四大导向，明确高等教育数智化转型的发展方向和战略目标。 报告从技术、社会与教育三个维度深入审视机 、数据、算法协同优化的工程创新来实现教育 大模型的高算效和高能效。 应用层面，报告系统归纳教学、管理、科研与社会服务等主要应用场景，汇聚典型案例包括 DeepSeek 助力数 字化实训、大模型赋能智慧教室、人工智能数智化学习新模式、师范生实践教学能力提升、在线个性化学习、 全栈人工智能科研创新等，验证了智能导学、人工智能助教、智慧教室、数字化实训与科研助手等应用的实践 成效，充分展现了教

面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来 五年内为全球保险市场带来超过 1.3 万亿美元的经济价值。这一数 据充分证明了 AI 大模型在保险行业中的巨大潜力。然而，要实现 这一目标，保险公司需要在技术架构、数据治理、人才培养等方面 进行全面升级。  技术架构：构建适用于 AI 大模型的高性能计算平台，确保模 率低下。例如，理 赔处理周期长、核保流程复杂等问题，不仅影响了客户体验，也增 加了运营成本。同时，保险公司在数据管理和分析方面也面临挑 战。虽然积累了大量的客户数据和市场信息，但由于缺乏有效的数 据整合和分析工具，这些数据未能充分发挥其潜在价值。 在技术层面，尽管许多保险公司已经开始尝试引入人工智能 （AI）、大数据和区块链等新兴技术，但在实际应用过程中仍存在 诸多障碍。例如，AI 大模型通过自然语言处理（NLP）技术，能够实现与 客户的自然交互，大幅提升客户服务体验。例如，智能客服可以通 过上下文理解客户需求，提供个性化建议，从而降低人工客服的工 作负担。此外，AI 大模型在预测分析方面表现卓越，通过对历史数 据的深度学习，能够预测市场趋势、客户行为以及潜在风险，帮助 保险公司制定更科学的决策。 在具体应用场景中，AI 大模型可以实现以下功能： - 智能核 保：通过分析客户的多维度数据，自动生成风险评估报告，缩短核

工业 4.0 与工业数智化转型 解决方案 目 录 CONTENTS 一 数智赋能是转型创新的基本形态 工业数智化是以新基建创设新空间满足新需求 工业 4.0 与工业数智化的联系及其内在逻辑 工业数智化转型所需要的新观念与新领导力 二 三 四 工业数智化是以新基建创 设新空间满足新需求 人民美好生活不断丰富化的新内涵新表现 决定企业数智化转型的新技术之演进路线图 新基建架构新空间产生新要素激发新能力 3 工业 4.0 与工业数智化的联 系及其内在逻辑 新供给从“五新”到“百新”再到“万新” 工业数智化的转型的战略框架及其要件 各战略要件的实施路径及其建设要义 二 1 2 3 工业数智化转型所需要的新 观念与新领导力 工业数智化实践前沿的诉求与约束表现 三 1 2 3 做实数据决策与智能组织两大新战略支撑 聚焦数字领导力修炼培育新观念体系 数智赋能是转型创新的基 本形态 本形态 新冠病毒已经成为数字化进程的加速器 数字技术在浙江战疫中的突出表现 杭州亲清在线数字平台剧透工业数智化提速 四 1 2 3 第四次工业革命 工业 4.0 信息物理系统 工业互联网 中国制造 2025 智能制造 数字化制造 两化融合、“互联网 +” 、制造业与互联网融合发展、企业上云 新制造 人类要走向哪里去？演绎的路径是什么？我们该怎么做？ 新词迭出： 数字化生存

AI+ 精益 + 数智赋能离散制造业解决方案 02 精益 +AI+ 数字智能工厂建设的实 践 03 模型化发展能力 01 AI+ 精益 + 数字的企业价值 目 录 好的企业， “产品捅上天 、文化扎下根， 管理高效 ······ 规范工厂组织 + 精益管理 （一个流实现） 实 践 证 明， 以“精 益 、 数 字 ”为 核 心 思 想 的“企 业 运 营 管 理 ”， 模型化发展能力——环智云创 01 精益 + 数字的企业价值 业务价值导向的精益 数字变革架构 目 录 效 率 导 向的 智 能 闭 环 管 理 利用大数据与智能 AI ： 实现生 产 过程可管 、可控 、可预测， 使 业 务流程的智能化的动态调整 及决 策， 以持续改善， 促进客户满意 与效率提高 STEP3 ： 智能管控 精 益 驱 动 数 字 赋 能 产线整流： 产线整流： 实现有序生产 业务标准化： 实现标准作业 数字化： 生产过程规范 、过程 被记录， 产生数据： STEP1 ： 标准作 业与数字化 智 能 分 析 辅 助 决 策 工厂运营业务实现线下转到线上， 从订单接收到产品交付， 记录大 量的数据， 通过统计分析， 改进 不足， 使业务更高效 Q\CD 。 其中数字化运用的着力点在精益化标准基础上的数字采集 、统计分析

数智赋能燃气全场景，推进 燃气行业高质量发展 9th Smart Gas Devepment Summit 第九届中国智慧燃气发展论坛 王磊 腾讯公司 能源将是双碳目标的主战场 根据国际能源署公开数据显示， 从全球范围来看， 主要经济体的 碳 排放中 89.5% 来源于能源活动， 中国 92% 来源于能源活动。 2021 年 3 月 15 日中央财经委员会第九次会议， 会议明确指出实 安全运营数据驾驶舱 安全运营过程赋能 经营管理数据驾驶舱 经营管理过程赋能 数 用 应用 层 数据模型 市场信息 产品信息 客户信息 账单信息 服务信息 计量信息 场站信息 调度信息 项目信息 物资信息 管网信息 事件信息 设备信息 隐患信息 组织信息 财务信息 数据 中台 数 据 中 台 务 系 统 层 层 业 数据 数据 公共 据 集团级数据平台 客户需求 l 构建“ 1+1+N” 数据中台，解决 跨 领域间、跨部门、跨系