发的分子类型统计发现，2023年AI技术在小分子药物的发现中应用较 多，67项临床研究中22项为小分子药物发现、4项为抗体发现、6项为疫苗发现。 ◼ 投资建议：关注AI制药领域进展及具备潜力的海内外前沿公司。以“AI+CRO”、“AI+Biotech”为典型的商业模式，AI制药涌现出了一批优 秀的上市/非上市公司。除此之外，以赛诺菲、GSK、强生为代表的大药企亦在积极布局AI制药领域，一方面运用AI技术加强数据管理决策并 合作，运用后者专业的技术平台，赋能药物发现和临床试验。建议关注AI 制药领域进展及具备潜力的海内外前沿公司：晶泰控股-P、皓元医药、药石科技、药明康德、成都先导等。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 医疗健康是AI最大的应用领域 01 AI为药物发现带来时间及效率变革 02 国内外“AI+制药”企业梳理 03 投资建议 04 目录 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 资料来源：人工智能医疗器械创新合作平台，国信证券经济研究所整理 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 医疗健康是AI最大的应用领域 01 AI为药物发现带来时间及效率变革 02 国内外“AI+制药”企业梳理 03 投资建议 04 目录 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图：全球药品市场规模和增速 资料来源：IQVIA，国信证券经济研究所整理 注：全球药品市场规模包括新冠疫苗和药品

具备涌现能力（Emergent Ability），为 AIGC（AI Generated Content）技术的升级 提供了强力支撑。 国内外大模型快速发展，将加速产业智能化变革。2019 年来大模型发展提速， OpenAI、Google、百度、阿里等国内外科技公司开发迭代多版 AI 大模型，大模型 的通用性以及基于“预训练+微调”等新开发范式，让 AI 场景应用的模型定制流 程变得更标准化 垂直领域大模型成细分领域公司 AI 大模型发力方向。当前 AI 大模型发展方向已 分化为通用大模型与垂直大模型两类，其中通用大模型需要巨大的计算资源和数 据量，对技术团队与资金支持要求极高，是国内外科技领域大厂的重点项目，相 对而言，细分领域企业既不具备开发优势，实际应用场景也较少。而垂直领域大 模型专注于特定的行业、领域或场景，且能够依托行业数据与知识壁垒，为企业 提供更准确、专业的解 升 AI 能够通过强大的机器学习能力和数据挖掘能力，快速吸收知识并输出优解，为 销售人员提供专业知识辅导，提升代理人专业能力，助力增产增效的实现。平安 依托其在人工智能领域的深厚积淀及庞大的内外部培训经验，打造平安知鸟培训 平台，其中智能助手（AskBob）与智能陪练是赋能代理人的两大重要应用场景。 1）AskBob：基于海量数据创建专属的企业大脑，通过智能柜面、核保助手、拜访 助手、展业查询、产品宝典、问答社区等

截图并加盖厂商公章 )。 ★支持 Oracle、Oracle-rac、SQLserver、MySQL、Sybase、PostgreSQL、恒辉、人大金仓、 武汉达梦、南大通用、神州通用、瀚高等国内外数据库的定时备份（提供功能截图） ★针对Oracle RAC的备份，支持多节点、多通道并发备份方式，不接受单一节点备份方式， 最大发挥高速网络（如万兆）和存储性能。( 提供管理界面截图并加盖厂商公章 据资产的基本信息；支持数据库资产的分类分级，功能以已授权数据资产为基础，依据行业标 准预制的规则，对资产的内部数据进行自动随机抽样，识别解析，发现敏感数据，并对敏感数 据进行分类分级打标。 ◎漏洞风险监测与评估：支持国内外主流数据库的安全检查与漏洞发现；通过风险评价量 化资产风险等级，并给出问题修复建议。 ◎数据库攻击检测防护：系统内置 SQL 注入特征规则库，实现对 SQL 注入攻击行为的检 测，并提供实时语 局信创、关基保护领域，不断以更全面创新的产品方案与服务，护航数字经济发展。 产品名称：美创数据库防火墙系统 产品概述 美创数据库防火墙系统是美创科技在数据库安全及数据库协议十余年研究的经验积累上， 结合国内外数据库安全防护标准所推出的一款以数据库访问控制为基础，以攻击防护和敏感数 据保护为核心的专业级数据库安全防护设备。主要部署在业务应用侧，用于防止外部黑客的数 据库入侵行为。采用全面的数据库通讯协议解析，通过

28 天，则需要约 1 150张910B GPU卡。 按照上述测算，对于万亿参数模型，则需要万卡 级规模集群；对于十万亿参数模型，则需要十万卡级 规模集群。因此，为了实现通用人工智能 AGI，国内外 互联网厂商纷纷开始“囤卡”。在算力需求倍增的同 时，带来如下挑战。 a）对显存容量和性能的挑战。GPU 卡中的高带 宽存储器（High Bandwidth Memory，HBM）是基于 3D堆 Commuincation 70 邮电设计技术/2024/09 Spine 与 Leaf 跨机房时，建议将所有 Spine 部署在一侧 机房，尽量减少拉远的Leaf数量。 2.2 多元探索、异构优化 国内外主要 GPU 卡的基本情况如表 2 所示，其中 英伟达 GPU 卡在算力、显存、卡间通信、生态等方面处 于领先地位，AMD 和 Intel 的 GPU 卡在算力上逐步追 赶，但是在生态上仍存在短板；国内则以昇腾 题，而国产GPU则在能力和生态上存在差距。 根据现状，在算力策略和方案上的建议如下。 a）积极发展多元算力供给。一方面，应发展多元 GPU 芯片。GPU 芯片影响单位智算算力，已经成为制 约大模型发展的瓶颈，鉴于当前国内外政策和 GPU 发 展水平，应积极开展多元算力芯片适配以及异构算力 的管理和调度。另一方面，智算和通算需紧密结合。 AI 大模型的前端访问和上层应用离不开通算，而在训 练和推理过程中，AI 大模型也需要通算来运行和处理

实时计算 对象存储 Linux/VM 输出层 计算层 接入层 运行态 智能风控体系方案：技术架构 SQL 评分 血缘分析 监控告警 网关分流 Nacos 行为轨迹 系统服务层 内外指标计算 实时风控弹性架构： 全场景解决方案 智策平台 模型编排 实时计算平台 (Flink) 业务 系统 外部数据平台 指标引擎 规则引擎 实时风控 实时特征 工程 模型引擎 离线特征工程 贷中 / 贷后指标 （ HBase ） 机器学习模型 调用 技术架构：授信 数据湖 (Hudi 、 Iceberg) 贷前：实时指标 业务 系统 外部数据平台 内外指标计算 规则引擎 贷前授信 离线指标 离线数仓 (GaussDB) 模型引擎 模型编排 (DAG) 数据 线 交易线 数据服务平台 模型训练 模型推理 智策平台

在稳定币等数字金融快速发展的背景下，国内对待虚拟资产的态度有所松动：今年的陆家嘴论坛上，央行行长潘功胜首次 在公开场合谈及“稳定币”，肯定了稳定币的技术发展；同时香港开启稳定币试点。但国内多地提示稳定币相关风险，明 确境内外差异化监管策略，采取审慎开放态度 美国对美元的数字化路径：代币化发展  美国通过《天才法案》的同时，也通过了另一项有关数字货币的法案《反CBDC法案》，在数字货币路径上做出选择  离岸美元 动美元稳定币全球渗透，意在强化美元在数字资产领域的主导权，又通过美债抵押机制扩大国债需 求。 ② 法币稳定币作为主权货币数字化载体，与加密货币存在本质差异。而且港币 / 人民币稳定币的监管 完全可以做到境内外隔离，香港稳定币法明确提到香港做稳定币是 “试验田、防火墙”，也为应对 国际支付体系潜在阻断风险演练准备。尽管人民币在国际储备货币中占比仅 2% 左右，但在法币稳 定币领域保持战略缺位显然不利于人民币国际化进程。 “政策压力测试” 样本，其在稳定币与法定货币挂钩机制、反洗钱 （AML）与反恐怖融资（CFT）监管规则等方面的探索，将为内地数字人民币生态建设及金融科技监管沙盒制度优化 提供重要参考，成为衔接境内外数字金融创新的关键 “试验田” 25 6. 在港发展稳定币与央行数字货币的关系 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。

请慎重使用并注意阅读研究报告尾页的声明内容。 2/ 18  盈利预测与投资建议：伴随此前被压制的口岸建设需求复苏，公司 2023 年前三季度业绩迎来强势反转，“一带一路”推升了 海内外口岸数字化需求，公司作为国内智慧口岸行业龙头，订单有望持续增长，并且携手华为大力布局海外市场，同时公司 也正在积极推进多模态 AI 研究赋能业务场景，我们认为公司成长空间将进一步打开。我们预计公司 资料来源：公司官网，平安证券研究所 五、 盈利预测与投资建议 5.1 盈利预测  主营业务收入预测 1）智慧口岸查验系统解决方案：公司 2022 年业绩受到了客观环境因素的影响，但由于当前海内外口岸数字化需求旺盛， 叠加公司项目储备较为充足，因此我们预计 2023-2025 年公司智慧口岸业务收入增速为 100.00%、40.00%、35.00%； 2）智能交通及其他：公司智能交通产 ITS 项目在海外持续推进落地，预计保 持快速增长，我们预计公司 2023-2025 年智能交通及其他收入增速为 20.00%、20.00%、20.00%。  费用预测 1）销售费用：当前海内外口岸数字化需求旺盛，公司是智慧口岸行业龙头，我们认为销售费用率将总体呈现下降趋势，预 计公司 2023-2025 年销售费用率分别为 6.80%、6.70%和 6.60%； 2）管理费用：我们

客户档案管理 VIP 管理 客户满意度管理 客户忠诚度管理 客户回访管理 潜在客户挖掘 一站式服务中心 呼叫中心 短信平台 客户档案 健康档案 外部客户为中心，以内部客户为保 障，做到内外兼顾！ 4 、运营管理  规范达成情况  整体运营情况  紧急实践  质量分析  绩效分析  业务监控  个人绩效  临床数据分析 4 、运营管理 医疗管理 医疗管理 数字医疗及健康服务为主题，打造京西集生物医 药、数字医疗、健康服务、科技创新为一体的数 字健康产业园 成功案例分享 由秦皇岛经 济技术开发区和北京大学合作建设。产业园将依托北京 大学优质的科技、教育、医疗资源及其在国内外 的影响力和感召力， 打造宜业、宜商、宜学、宜居、宜游的生态型“科技、教育、医疗”综 合新型产业 园区。 在医疗方面，引入北京大学优质的医学教育、医疗技术和专家资源， 与开发区共建智慧型、高水平的医

体系。同时，智能超表面、通感算融合、大语言模型、深度学习、图智能、智简 通信、量子通信等新一代信息技术的探索应用，为专网注入了前所未有的进化动 能，为突破传统瓶颈、开拓新场景开辟了广阔空间。本白皮书与案例集基于国家 政策及国内外专网发展情况的梳理，系统解构专网落地方法论：从性能指标、架 构选型 （独立/混合/虚拟专网），到智慧运营平台构建、新兴技术赋能运营创新， 旨在为产业提供可复用的实施框架。 我们坚信，当 5G/5G-A

舒适、经济环保的出行体验[6]。 本文回顾总结国内外公共交通系统的发展历 程及现状，面向未来中国交通发展需求和交通强 国建设的总目标，指出中国公共交通系统在当前 关键变革阶段面临的四大需求与挑战，从网络布 局、智能化水平、运营组织模式、服务韧性、系统 效能等方面展望公共交通系统的发展趋势及相关 技术方向，以期为多模式协同的公共交通系统发 展和建设提供参考。 1 国内外发展现状 城市公共交通的起源可追溯至