2025/08/13 数字资产系列研究 01 总览：从历史、人文和 技术角度看所谓数字/ 虚拟世界vs.真实世界 陈昊飞、吴琼 2 LZtWfWhWYVaZuYgV9P9RbRsQmMnPnQfQqQzReRrQvM6MoMqRuOmPvNwMsQuM 真实世界vs.虚拟/数字世界：不看表面看初衷 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/ 及金融工具代币化范围，为现实与金融资产 代币化提供激励 推进应用场景及跨界别合作 加强监管、执法及技术方合作，鼓励市场参 与方就持牌稳定币应用提出建议 人才与合作伙伴发展 培育新一代企业家、研究人员和技术专家， 打造可持续人才库 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。  香

面向具身智能的 大小脑模型协同算法研究及实践 盛律 | 软件学院 2025-08-23 1 具身智能的基本概念 基于物理载体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获 取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性 具身 智能 2 具身智能的基本概念 基于物理载体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获 取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性 具身智能的关键任务 导航 问答 操作 4 具身智能的核心目标 5 具身智能的核心要素 具身载体(Agent) 具身模型(Model) 智能 算法 物理 载体 相比具身载体的日趋成熟，具身模型的算法研究方兴未艾、挑战众多 现状 6 具身模型应该考虑哪些能力？ n 技能泛化、真实交互、本体扩展 Skill （技能泛化） Reality （真实交互） Embodiment （本体扩展） 大小脑模型协同的技术路线仍有机会 q 端到端模型虽决策高效，但泛化性和扩展性受限，受制于环境交互与硬件适配， 难以适应多样场景。而模块化的大小脑协同框架凭借强泛化、可解释优势，正成 为学界与业界的研究热点 模块化：大小脑协同框架赋予具身智能体模块化优势，具备可扩展架构、高效开发 与强适应性三大特性 可泛化：基于VLM开发的大脑具备丰富的多模态认知能力，且不受小脑模型的影响 可解释：决策过程更加透明，提升人机协同效率

0 1 P2 新需求与技术发展 • 新时代信息化审 计 科技强审 总体分析 发现疑点 分散核实 系统研究 P3 多传感器 多分辨率 多时相 多平台 遥 P4 感 大 数 据 时 代 GIS 软 件 技 术 发 展 GIS 基础软 件 大数据 GIS (Big Data GIS) 人工智能 GIS (AI GIS) 新型三维 GIS (New

人工智能+制造业应用落地 研究报告 （2024 年） 创新奇智科技集团股份有限公司 中国信息通信研究院人工智能研究所 2024 年 12 月 1 前 言 制造业作为国民经济的基石，一直是推动经济增长和技术创新 的核心力量。然而随着全球化竞争的加剧和消费者需求的多样化， 制造业正面临着成本上升、效率低下和创新能力不足等多重挑战。 近年来，人工智能技术的兴起为制造业转型升级提供了强大的动力， 欧盟共同推进制造业数字化以及绿色转型 2020 年 3 月 1 日，欧盟委员会发布了《欧洲新工业战略》， 旨 在帮助欧洲工业向气候中立和数字化转型，并提升其全球竞争 力和 战略自主性。其确定欧洲需加大在人工智能的研究和资金投 入，并 推动制造业向绿色和数字化转型， 以应对气候变化和提升 竞争力。 另外还尤其强调中小企业在制造业中的重要性，提出减 少中小企业 的监管负担并提供更多的政策支持。2021 年，欧盟 佳对接。主要思想为持续加强研究基础，落实人工智能工业 具体实 践，切实转化经济增长和经济机遇。英国于 2022 年发布 10 《英国数字 战略》，强调通过数字技术的应用来提升制造业的生产 效率。战略 10 支持制造业向智能工厂转型，利用实时数据和智能算法进行生产决 策，提升灵活性和响应速度。2023 年英国政府拨款 1.47 亿英镑资金 用于支持数字制造技术的研究，这将直接推动相关技术的创新和应

惨淡的融资形势下，躬身大模型的企业 们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流，意味着每一家企业必须全面考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。 因此，今年的人工智能报告将研究核心放在了“场景”与“产品”之上，尝试通过洞悉医院、 药企、械企多方的供需逻辑，分析先驱者们的实战案例，为 AI 企业下一步的布局、选 品、研发、商业化提供参考建议。 核心观点 1. 伴随 AI 市场的繁荣，太美医疗等企业在系统中植入 AI，使其顺势成为药企数字化的关键 要素。 如今 FDA 鼓励药企采用数字健康技术（DHT）进行临床试验申办，间接引导着药企的 进一步开展转型。以 eCOA 为例，美国约 80%的临床研究都以 eCOA 的形式进行，欧 洲也有 60%依照这一路径，而中国只有不到 5%的申办方使用了 eCOA。当出海“欧美” 成为大势所趋，FDA 的政策也将传导至中国的药企。目前，Medidata、Veeva 产品的市场空间与购置动力强弱进行了统计（见图表 3），并选 择医学影像、医疗信息化、药物研发三个最为核心的应用场景作为分析对象，用以概括 医疗 AI 的整体发展状况。 图表 3 不同主题对于人工智能的需求差异 资料来源：蛋壳研究院、公开信息 2.1 医学影像 AI：拓宽视野，影像 AI 脱离影像科1 影像 AI 萌芽时，企业主要围绕影像数据集较为丰富、标准程度高的肺结节与眼底疾病 展开，临床价值较为有限。历经近 10

发布单位：清华大学五道口金融学院 金融发展与监管科技研究中心 前言 价值 一、价值：产业链数字化协同痛难点的可能解决方案 3 1.1 产业链数字化协同的现状及痛点 当前数字人民币的应用和推广面临重要机遇与挑战。与企业对公业务场景的结合方面， 无论是深度还是广度都有待进一步扩展。数字人民币相关制度与法规还有待持续完善，实现 产业链数字化协同需要分步推进和实现。本研究报告提出数字人民币推动产业链协同及生态 发展的框架如下 : 安全、高效、普惠的产业协作生态价值 = 智能合约 × 多维度产业链数据 产业链数字化协同特征 数字人民币的产业协同价值 趋势展望三个维度 趋势展望三个维度 多方 价值 共创 生态系 统重构 数据链路贯通 数字技术驱动 技术 可编 程性 数据共享 治理能力 数字金融 生态底座 产业数字化 公共价值 来源：金融发展与监管科技研究中心绘制 重塑产业链 支付结算 数据赋能供应 链金融 RWA 生态提升 资产流动性 - 3 - 1.1 产业链数字化协同的现状及痛点 产业链数字化协同是数字经济时代产业发展的重要趋势。产业链数字化协同核心在于借

请务必阅读报告末页的重要声明 glzqdatemark1 证券研究报告 行业研究|行业深度研究|石油石化 Deepseek+机器人：化工的时代大考 2025年02月14日 |报告要点 |分析师及联系人 证券研究报告 请务必阅读报告末页的重要声明 1 / 29 AI+机器人正深刻变革化工 请务必阅读报告末页的重要声明 2 / 29 行业研究|行业深度研究 glzqdatemark2 石油石化 Deepseek+机器人：化工的时代大考 投资建议： 强于大市（维持） 上次建议： 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。 2.分子动力学加速：分子动力学需要模拟分子在不同条件下的行为，比如温度、压力下的动 态变化，AI 可以通过不仅限于机器学习力场（MLFFs）、增强采样方法、粗粒化模型等手段大 幅加速分子动力学的研究。例如 AI 2BMD 系统在精度相同的情况下，实现了超过

0.34 24.72 16.20 23.12 未评级 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 5 重点关注公司及盈利预测 图表：重点关注公司盈利预测表 资料来源： Wind 资讯，国海证券研究所（未评级公司盈利预测来自 Wind 一致预期。已发 2022 年年报的公司 2022 年数据使用实际 数据） 重点公司代码 股票名称 2023/4/10 EPS PE 投资评级 股价 2021A 36.35 87.37 21.55 未评级 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 6 重点关注公司及盈利预测 图表：重点关注公司盈利预测表（续上表） 资料来源： Wind 资讯，国海证券研究所（未评级公司盈利预测来自 Wind 一致预期。已发 2022 年年报的公司 2022 年数据使用实际 数据） 技术层 应用层 AI 新一轮产业链发展浪潮渐起 u 人工智能产业链基本分为基础层、技术层和应用层三个层面。 智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、智慧安防等。在 AI 浪潮带领下，产业链迎来新一轮发展机遇。 图表：人工智能产业链全景图 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 7 基础层 资料来源：中商产业研究院，国海证券研究所 自然语言处理等 关键领域技术 关键通用技术 产品服务 语音识别 应用场景 智慧城市 智慧交通 智慧零售 智能安防等 AI 芯片 云服务 数据服务 5G 通信 AI 模型生产等

2024 年 01 月 08 日 盛视科技(002990.SZ) 深耕智慧口岸，海外业务、多模态AI构筑第二增长曲线 请通过合法途径获取本公司研究报告，如经由未经许可的渠道获得研究报告，请慎重使用并注意阅读研究报告尾页的声明内容。 公 司 报 告 公 司 首 次 覆 盖 报 告 强烈推荐（首次） 股价：31.99 元 主要数据 外事业部，加快布局海外市场，2022 年公司与华为签署协议将在全球海 关领域开展全面合作，包括海关、口岸和综保区/自贸区等产品和解决方案 开发、市场推广、项目拓展、生态构建等。同时，公司也在积极推进多模 态 AI 研究赋能业务场景，已规划多模态 M2-GPT 大模型。 2021A 2022A 2023E 2024E 2025E 营业收入(百万元) 1,127 989 1,849 请通过合法途径获取本公司研究报告，如经由未经许可的渠道获得研究报告，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

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 2025年02月22日 大鹏一日同风起，AI医疗启新篇 医疗AI专题报告（一）：制药篇 行业研究 · 专题报告 医药生物 证券研究报告 | 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 报告摘要 ◼ AI技术快速发展，医疗健康是AI技术最重要的应用领域。医疗健康产业正处于数字化转型与智能化升级的变革期，ARK Invest近期所发布的 ◼ 药物研发周期长、资金投入高、成功率低，“AI+”方案有望解决痛点。一款新药成功上市销售大约需要花费十年以上的时间，药物发现阶 段从靶点到苗头化合物再到先导化合物优化过程，整体成功率为51%，临床研究阶段的整体成功率仅为12.9%。资金花费上，一款药物从研发 到上市销售，平均需要投入8-23亿美元，上市后还要投入超过3亿美元。与传统药物研发对比，AI制药更具有优势：AI制药方法可以对数十 亿 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。 ◼ 投资建议：关注