亿个分子进行筛选，缩小实际需要合成和筛选的分子数量范围，在2-3年内仅需合成及测试数百个分子；可以定制生成数百个苗头分子，探 索未知分子，提高药物研发的创新性；能够通过计算机模拟的方式减少需要实验室验证的分子数量，节约验证和测试时间。 ◼ AI研发的药物逐步进入临床阶段，且药物类型多样。尽管当前暂时没有利用AI制药技术研发的药物成功获批上市，但通过公开的数据库检索， 2015年-2023年 2-3年内仅需合成及测试数百个分子。 ② 传统筛选方式仅针对有限的分子库对特定的靶点进 行分子筛选，而AI制药可以定制生成数百个苗头分子， 探索未知分子，提高药物研发的创新性。 ③ 传统人工方法需要在实验室通过反复实验进行验证 和优化，AI制药能够通过计算机模拟的方式减少需要实 验室验证的分子数量，节约验证和测试时间。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图：AI制药开发药物的类型 24E 25E 26E 2228.HK 晶泰控股-P 283 公司是一家以量子物理、人工智能和机器人技术驱动 的创新型研发平台公司，通过整合量子物理、人工智 能、高性能云计算及标准化和自动化湿实验室能力， 形成了一个闭环的综合技术平台。 AI+虚拟筛选、AI+冷冻电镜、AI+自动化平 台。 - 138.8 - - - 603259.SH 药明康德 1846 公司是一家全球领先的医药研发服务企业，其主要业

05 2、《石油石化：2025：大化工大有可为—— 大化工行业 2025 年度投资策略》2024.12.18 扫码查看更多 ➢ AI+机器人重构化工研发范式：从实验室到工业化的效率革命 我们认为 AI+机器人大概率将带来化工行业的效率革命，尤其是类似 Deepseek 这样的顶尖 AI 工具的广泛应用，或驱动化工行业的研发和生产流程发生数量级层面的跃迁，在不久的将 等顶尖 AI 工具有望通过以下方案突破瓶颈： 1.跨尺度建模误差控制：微观层面，从每个原子之间相互作用力的计算误差；到介观层面， 微小的孔洞结构或者材料密度变化对材料强度带来影响；再到宏观层面，在实验室小试成功， 但是规模化生产却完全失败，此类风险与跨尺度误差累积紧密相关。目前的最新研究显示， 类似 Deepseek 这类 AI 工具可以在粗糙尺度、中间尺度以及全原子尺度建模，在耗时和精准 性上相较于传统方法显示出显著优势。 对成熟，生产过程简单 高效，受到 AI 冲击或相对较轻。例如谷歌 DeepMind 利用材料探索图形网络(GNoME)，使得 稳定晶体发现数较过往提升一个数量级；美国加州大学伯克利分校团队利用自动实验室系 统，在 17 天内成功合成 41 种目标材料，成功率超 7 成。 ➢ 化工企业的时代大考： 如何应对 AI+机器人大时代？ 我们认为：AI+机器人大时代给传统化工企业带来了巨大的生存挑战，但同时也蕴含着无限

已在元件工程、基因线路、代谢工程、基因组工程中广泛应用，大幅提升合成生物学的各环节效率。基于 AI 的研发 平 台，可预测蛋白质结构，进而构造具有目标功能的物质。另一方面， AI 也促进了实验室自动化，对传统劳动密集型实验室进行技术革命。其中 微流 控技术，具有高灵敏度、高集成、高通量、高效率等多种优势，对合成生物学的研发和应用起到了巨大作用，加速合成生物学行业发展。 u AI 优化化工设计和建设 。近几十年来国际学术界和工业界已发展出很多具有 特色的分 子模拟软件 ，但国内一直没有成熟的自主知识产权软件 ，且现有的分子模拟软件在实际应用中可靠性和效率都亟待提高 ，北京大 学 / 深圳湾实验室 高毅勤研究团队开发了 SPONGE ，不仅是国内首个开源发布的通用分子模拟软件框架 ，更布局以大数据和深度学习为代表的 人工智能技术 ，力求 成为在算力时代引领技术变革的下一代分子模拟软件平台。 ，并用于生物医学和化学 、工业 、农业 、食品 、材料学 、环境 保护等 众多领域 ，加速应用于合成生物学的工程化落地。 图表：合成生物学产业链上下游 DNA 元件设计软件 高通量、自动化实验室设备 云端生物代工厂 微流控 大数据与机器学习 新药开发、植物天然代谢产 物、基因治疗、精细化工品、 生物材料、食品 / 饮料、工业 酶、生物农药技术、生物基 化学品、微生物药 DNA/RNA

阵、AI 新体考。3）AI+ 理化生：理化生实验 AI 解决方案包含信息化系统建设模式、实验室基装建设模式、 实验室吊装建设模式以及实验仪器模式 4 种模式，覆盖理化生实验考试、教学、 场地等各个方面。目前，在大庆市 2024 年中考理化生实验操作中，2 所试点学校 1280 余名考生在数字化实验室中完成了理化生实验操作考试。 图15：佳发教育的 AI+英语听说 图16：佳发教育

在制药领域的应用 ■ ■ ■ ■ 高 二 二 二 二 低 3 1 商业化 研发 在研发环节， AI 可以在多个领域增加价值，如计算机模拟研究、医学洞察和湿实验室支持。 AI 已经能够通过生成更好、更有效的候选药物，加速从药物发现到临床前候选阶段的进程， 帮 助药物发现环节变革。 AI 如何助力研发 在整个产品开发过程中提升创新力和效率 高效流程 • 正在推动从药物发现到临床前候选阶段的全面变 革 已经证实收益 AI 对药物发现时间和成本减少的潜在影 响 到临床前候选药物 (PCC) 的成本 ( 百万美 元 ) 1 临床前候选药物 (PCC) 是指在早期实验室研究和动物模型中显示出良好效果、但尚未在人体临床试验中进行测试的化合物或候选药 物 到临床前候选药物 (PCC) 的时间 ( 年 ) 基线 AI 赋能流程 基线 AI 赋能流程 基线

卡片管理、日常管理、应付款管理 机构、账套、基础编码、角色、权限… 移动及物 联网 信息服务 系统 移动 无线 RFID 电子病 历 EMR 医院信息 系统 HIS 实验室信息 系统 LIS 实验室信息 系统 PACS/RIS 科教与知识 管理 管理与质 量控制 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

在医疗场景中，deepseek 智算一体机的核心功能模块设计需 要紧密结合实际需求，确保高效、准确、可靠地完成医疗数据处理 与分析任务。首先，数据采集与预处理模块是基础，支持多源异构 数据的接入，包括电子病历、影像数据、实验室检测结果等。该模 块具备数据清洗、格式转换、缺失值补全等功能，确保输入数据的 质量与一致性。 其次，智能诊断与辅助决策模块是核心，基于深度学习与机器 学习算法，支持疾病的早期筛查、诊断与治疗建议。例如，通过卷 该模块负责从 多种医疗设备和系统中获取原始数据，并对这些数据进行清洗、转 换和标准化处理，以确保后续分析的准确性和一致性。数据来源涵 盖电子健康记录（EHR）、医学影像（如 CT、MRI）、实验室检验 结果、实时监护设备（如心电图、血氧仪）以及患者自述信息等。 采集过程中，需通过安全协议（如 HL7、DICOM）确保数据的完 整性和隐私保护。 在数据预处理阶段，首先对原始数据进行清洗，去除噪声数 体识别等自然语 言处理（NLP）操作，以便后续分析。对于时序数据（如心电 图），采用滤波、平滑和分段等技术进行处理。 为确保数据的标准化，还需进行数据格式的统一与映射。例 如，将不同来源的实验室检验结果映射到统一的标准编码系统（如 LOINC），并将时间戳转换为统一的时区格式。此外，针对异构数 据，采用数据融合技术整合来自多个源的数据，以生成更全面的患 者画像。 数据采集与预处理的核心目标是为后续的深度学习模型和智能

全保障支撑，多次收到相关部门的感谢信。 安天已发展成为以哈尔滨为总部基地，建有七地研发中心、九家控股子公司，拥有一个国 家企业技术中心和三个省级重点实验室、工程技术研究中心和新型研发机构，参与一个国家工 程实验室建设，建立一个博士后创新创业基地和多个高校联合实验室的集团化创新企业，同时 在多地设有办事处和应急响应站，为客户提供全面的安全服务与技术支持。 网址：https://www.antiy.cn 日志管理器包含有病毒查杀日志、产品升级日志、系统防御日 志、挂马拦截日志。 网络安全专用产品安全认证或安全检测结果证明 网络安全专用产品安全检测证书 ★安全检测机构名称：国家计算机病毒应急处理中心计算机病毒防治产品检验实验室 ★证书编号：24BD00521-A ★有效期：2024 年 4 月 26 日至 2026 年 4 月 26 日 所属品牌：猎鹰安全 发布时间：2022 年 5 月 产品适用领域：政府、军工、能源、教育、医疗及集团化企业等 记录、告警、阻断，并对终端用户行为进行审计，提高员工保密意识。 网络安全专用产品安全认证或安全检测结果证明 网络安全专用产品安全检测证书 ★安全检测机构名称：国家计算机病毒应急处理中心计算机病毒防治产品检验实验室 ★证书编号：24BD00299-A ★有效期：2024 年 03 月 08 日至 2026 年 03 月 08 日 所属品牌：腾讯安全 发布时间： 2020 年 5 月 15 日 产品适用领域：泛互、金融、政府等

IT 负荷转移 电网碳强度 储能节省 天气强度 电网碳强度 来源：惠普实验室，未尽研究，环球零碳 电力系统中的智能体 算力对于电力并非单向性索取。智算中心面临电力需求的“不可能三角”： 稳定电力供应，控制电力成本，减少碳足迹，可以通过 AI 模型，以及基于 大模型的智能体来优化和解决。 惠普实验室的研究人员，提出了一个建立在多智能体的强化学习（MARL）框 架之上数据中心减碳 中国算力发展指数白皮书（2023 年），信通院，2023 ● Carbon Footprint Reduction for Sustainable Data Centers in Real- Time，惠普实验室，2024 ● 2023 年中国企业绿电交易排行榜，BNEF，2023 ● 中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023），生态环境部环境规划院， 2023 ● 2023 中国电力统计年鉴，国家统计局，2023

IT 负荷转移 电网碳强度 储能节省 天气强度 电网碳强度 来源：惠普实验室，未尽研究，环球零碳 电力系统中的智能体 算力对于电力并非单向性索取。智算中心面临电力需求的“不可能三角”： 稳定电力供应，控制电力成本，减少碳足迹，可以通过 AI 模型，以及基于 大模型的智能体来优化和解决。 惠普实验室的研究人员，提出了一个建立在多智能体的强化学习（MARL） 框架之上数据中心减碳 中国算力发展指数白皮书（2023 年），信通院，2023 ● Carbon Footprint Reduction for Sustainable Data Centers in Real- Time，惠普实验室，2024 ● 2023 年中国企业绿电交易排行榜，BNEF，2023 ● 中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023），生态环境部环境规划院， 2023 ● 2023 中国电力统计年鉴，国家统计局，2023