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年累计有75个分子应用AI制药技术开发并进入临床研究，2023年有67条管线处于临床研究阶段，其中45条管线处于临床I期研究， 19条管线处于临床II期研究，2条管线处于临床III期阶段。对AI制药开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。 ch”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 深度融合至药物开发流程之中，一方面不断加强与AI制药专业公司合作，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。 2%。 AIDD 制药流程 新药发现 蛋白质结构预测 AI应用模块 AI模型 药物从头设计 虚拟筛选 靶点的发现和识别 ADMET预测 晶型预测 逆合成预测 临床试验 新药开发 临床阶段 知识图谱 机器学习 深度学习 自然语言处理 大语言模型 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 数据来源：智药局，国信证券经济研究所整理 AI技术深度参与药物研发全产业链

硬件与材料成本..................................................................................73 8.2 软件开发成本......................................................................................75 8.3 人工与运营成本 1 硬件供应商选择..............................................................................105 11.2 软件开发合作伙伴..........................................................................107 11.3 供应链管理与优化... 析、基因组学、临床决策支持等领域，深度学习和智能算法的应用 已成为提升医疗效率和精准度的关键。然而，现有的计算设备在性 能、扩展性和成本效益方面存在诸多局限性，难以应对大规模并发 处理和实时分析的需求。为此，开发一款专为医疗场景设计的智算 一体机成为迫切需求。DeepSeek 智算一体机旨在通过集成高效的 计算硬件与优化的软件算法，提供一站式解决方案，以满足医疗行 业中对高性能计算、数据隐私保护和快速响应的需求。

手段，实现数据的存储、处理和分析。 5. 系统开发与实施：按照系统架构和需求进行系统开发，采用敏捷开发的方法，分阶段实现系统功能。确保系统从 0 到 1 的建 设 落地，并构建财务系统建设的小闭环。 6.系统测试与优化：对数字化平台进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统满足业务需求和性能要 求。根据测试结果，对系统进行优化和调整，以提高系统的稳定性和可靠性。 7.系统上线与运维：在系统开发和测试完成后， 持续优化与升级：在系统运行过程中，持续收集业务需求和用户反馈，对系统进行迭代和升级，以满足未来业务发展的需求。 同时，关注行业发展趋势和技术创新，对系统进行持续优化和升级。 如何进行排期： 10.根据系统开发和实施的各个阶段，制定详细的时间表和里程碑计划。 11.为每个阶段分配合适的人力和资源，确保项目按计划进行。 12.监控项目进度，及时调整排期和资源分配，以确保项目按时完成。 13.对项目进行 擎具有 较高的灵活性，可以根据企业的需求和特点进行定制。然而，这种方式可能需要更多的开发和维护工作。 基于组件化的会计引擎：这种方式采用模块化的设计思路，将会计引擎划分为多个相互独立但协同工作的组件。 基于组件化的会计引擎具有较好的可扩展性和可维护性，可以适应不同规模和需求的企业。但这种方式可能需要较高的 开发成本和技术水平。 基于人工智能的会计引擎：这种方式利用人工智能和机器学习技术，用于自动处理和记录企业的财务交易。基

5min，帆软产品组合助力生产提效，实现数字化全员参与 复星医药：数字化 + 精益管理双螺旋，与成员企业构建协同创新生态 03 数字人才驱动力 071 077 东风柳汽：184 个应用由业务人员搭建，数字人才培养让零代码开发成为像 office 一样的常规技能 国家管网：拉通各平台数据，打造国家管网集团系列数据产品，助力企业培育数字 化人才 04 AI 智能洞见力 094 志邦家居：高准确率的对话式革命，FineChatBI 另一方面，企业家要善于利用新一代数智技术工具，让数据治理的效率起到事半功倍的效果。比 如，像帆软软件这样专业的大数据 BI 和分析平台提供商，已经形成非常成熟的数据产品矩阵： 报表开发工具 FineReport，数据分析平台 FineBI，可视化开发平台 FineVis，数据集成平台 FineDataLink，SaaS 数据应用工具等。而且，软件厂商为了节约企业的时间，降低使用门槛，往 往会基于这些产品封装出 数据消费者 数据管理者 数据开发者 数据行管 业务系统IT负责人 其他角色 全角色覆盖 手机端 PC端 自定义数据工作台首页 自定义数据工作台首页 驾驶舱 我的作品展示 数据资产地图 BI头条 代办中心 职能督办 顶层会议 资产运营视图 自定义数据工作台首页 报告生成 预警&建议 知识问答 数据分析&决策 ...... 数据需求管理 数据治理 数据开发 数据应用 数据生命周期管理

预防性安全隐患分析 风险等级评估 … 智能中枢 数据使能 AI 使能 集成使能 应用使能 开发使能 融 合通 信 GIS 路网运行监测 路网运行动态精准感知，车流诱导联动发布、应急事件协同处置 重点监测周期性、异常性拥堵 … 客流分担率 运行态势分析 换乘客流分析 智能中枢 数据使能 AI 使能 集成使能 应用使能 开发使能 融 合通 信 GIS 公共交通运行监测 监测公共交通运行态势，提升公共交通分担率及公众出行体验 公共交通出行时间节省 3%~9% 出行换乘时间节省 客流分担率 运行态势分析 换乘客流分析 智能中枢 数据使能 AI 使能 集成使能 应用使能 开发使能 融 合通 信 GIS 全 面 提 升 事中监管 分类重点监测 及时预警 安全整改监督 全要素、全方位、全链条动态监管 精准感知交通运输全要素安全风险，实现事前

系统设计与开发..................................................................................83 4.2.1 软件架构设计.............................................................................86 4.2.2 模块开发..... ........................................................................................150 7.1.1 开发成本..................................................................................152 7.1.2 运维成本 数据整合与分析：整合多源数据（如 GPS、传感器、乘客反 馈等），构建智能分析模型，为决策提供支持。  智能调度与优化：基于 AI 算法实现车辆的动态调度和路径优 化，提高运营效率。  用户体验提升：开发移动端应用和电子站牌，提供实时信息和 个性化服务。  安全监控与预警：建立实时监控系统，对车辆和驾驶员进行全 方位管理，确保运营安全。 通过以上措施，DeepSeek 应用方案将为城市公共交通运营带

• 保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提 高运营效率，包括在产品设计、市场营销、核保及理赔等环节。AI应用研发框架的流式会话 能力可以提高前后端开发的效率。 • 保险公司应用AI技术可参考的方法论：通过价值飞轮、价值网和画布等方法，企业可以更好 地理解业务逻辑，识别关键驱动力，并实现更全面的优化。这些方法提供了有效的工具，帮 助企业理清思 目前，某头部人工智能研发公司正在将人工智能的发展重点转向AI Agents支持平台，以该公司 研发的人工智能模型作为前身，结合第4代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。通过 Assistants API，开发者可以轻松地将第4代人工智能模型功能引入应用或平台，提高效率和激发 创造力。AI Agents的出现有望为商业领域注入新的活力，展示人工智能的潜力和商业价值。这 些技术将引领人工智能技术的新发展 。 一些基于AI Agent框架开发的RoboCat机器人AI，只需要少量的训练就能完成各类任务。未来在 某头部人工智能研发公司开放平台上，将会有更多类似的服务出现。 构建保险行业的技术发展趋势参考系（微观） 四 设定锚点，行动实践 AI大模型平台化，重新定义AI Agent的开发体系 AI Agent开发范式 ►基于AI大模型的Al Agent开发流程: • 角色定义（Profile）

Model 3 小鹏 G9 厂商要搭建起高效的算法模型 ，开发的系统既要能精准识别并处理各传感器获得的数据 ，还要能有效应对 模 型未考虑到的长尾问题。这大大增加了系统所需数据量 ，增加了开发难度。 特斯拉的 NOA 系统不仅能规划车辆行进路线等， 还会 实 时提供预警信息， 并能主动停止可能导致危险发生的 并线 等行为。 小鹏汽车开发的城市 NGP 的代码量 、 感知模型数量、 预 测 / 倍。 软件在 NOA 系统中起决定性作用 要实现 NOA 还需要高水平算法的支 持 2021 年 ，特斯拉在其 AI Day 上宣布将基于 BEV+Tf 架构开发其新版的完全自动驾驶系统（ FSD ） ，并于 当年开 始重新编写底层代码 ，成为在汽车业第一个使用 AI 大模型的主流厂商。 新架构下特斯拉自动驾驶软件的融合效果 下图： 照规划模块输入行进规划， 实 施驾 驶行为。 感知模块的作用主要有 3 点： • 识别周边物体， • 检测交通信号， • 明确物体坐标， 传统的自动驾驶算法框架 传统的自动驾驶算法是基于规则开发的 控 制模块 规 划模块 感知 模块 类别 优点 缺点 模块化方案 • 由众多子模块组成， 每个对应 特定的任务和功能； • 可解释性强， 每个独立模块负 责单独的子任务，

在工业中具有巨大潜 力 投资建议及关注标的 行业评级及风险提示 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 5 人工智能逐渐向增强或应用智能的形式转变 人工智能（ AI ）是研究 、开发用于模拟 、延伸和扩展人的智能的理论 、方法 、技术及应用系统的一门新的技术科学 。随 着进一 步发展， 人工智能逐渐向增强或应用智能的形式转变 。如今， 人工智能理论和技术日益成熟， 技术和应用程序的范围也不断 分子动力学 图表：新材料研发过程的主要环节 一级范式 经验科学 四级范式 数据驱动科学 性能 优化 验证 开发 投入 市场 制造 发现 系统设 计集成 热力学法则 实验 7 4 3 5 6 1 2 人工智能指导 材料研发过程 人工智能有助于开发高性能材料、 识别关键点并获得新的科学规律 ，促进化学信息学的发展。 化学信息学可用来对反应条 件进 行优化和筛选催化剂等 要考虑到极端庞杂的系统和大量潜在的解决方案的组合 。在这些组合中， 往往还存在着很多相互竞争的参数（比如时间 、 成本 、 温度 、湿度 、纯度 、毒性等） ， 所以传统实验方式非常不适合当今形势下的新材料的合成和开发。 采用人工智能进行新材料的合成设计 ，渐渐成为新材料合成及设计的新选择 ，也给深入研究新的化合物合成准则带来了可能。 图表：人工智能在材料合成中的应用 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明

要解决企业架构的问题… 架构 的规 划方 面的 问题 4 企业架构管理的三大工作内容需要与其它 IT 工作的 配合 资料来源：麦肯锡 项目审批 管理 基础设施建设 计划 转型 测试 投入 使用 应用开发建设 计划 建设 测试 投入 使用 IT 项目组合管理 IT 战略 / 治理 / 组织 战略规划 业务 /IT 关系 管理 企业架构管理 项目组合管理 业务要求 管理 企业架构的创建与维护 参与的信 息化项目 管理流程 • EAM 团队 参与的信 息化项目 组合排序 流程 相关示意图 EA 设计启动 需求设计 EA 设计更 新 EA 转型规 划 规划 需求 分析 设计 开发 交付 审批 监督 变更管理 验收 补救 EAM 在项目 管理中的参与 项目提案 分组排序 集中排序 EAM 在项 目排序中 的参与 提供架构路线图 1 2 3 4 5 资料来源：麦肯锡 应用架构师 – 集成架构师 •角色分工不利于管控 – 项目业务架构师：业务部 IT 协调员主导，科信 IT 协调员辅助，缺乏跨业务 跨项目管控 – 项目软件架构师：由开发 商担任，因项目而异，缺 乏甲方管控 – 项目基础架构师：由开发 商担任，由企业基础架构 师辅助，缺乏甲方管控 •角色部分工作有人兼任 但分工不完整不明确 – 总架构师 架构维护与 更新 A 10 架构转型规划 架构规范