2.9%。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。 图：全球AI制药行业的市场规模 数据来源：MedMarket Insight，国信证券经济研究所整理 全球AI制药的市场快速扩张，AI技术布局药物研发全产业链 ◼ AI技术参与药物研发的多个阶段。从靶点发现、虚拟筛选、蛋白质 结构预测、ADMET预测到临床试验等多个研发阶段，AI技术均能参与 其中，全面布局在药物研发的上、中、下游产业链。 ◼ AI制药行业市场规模快速增长。根据MedMarket Insights预测， 93亿美元，预计到2031年将 增长至85.02亿美元，2022-2031年复合增长率约为27.2%。 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

4.高通量机器人验证：传统化工材料的研发，科学家需要从成千上万种化合物的效果进行筛 选，可能需要研究人员手动对每个化合物进行测试，这不仅耗时耗力，而且可能会因为人为 因素出现遗漏或错误。而高通量筛选技术可以在短时间内对大量化合物进行自动测试，例如 阿姆斯特丹大学开发了一种集成人工智能机器学习单元的机器人 RoboChem，一周内， RoboChem 可以优化大约 10 到 20 个分子的合成，而对于研究人员手动来说，这通常需要几 .................... 22 图表 23： 材料设计筛选方法和生成方法示意图 ............................ 23 图表 24： MatterGen 可根据不同设计要求对模型进行微调 .................. 24 图表 25： MatterGen 明显优于传统筛选方法 .............................. 25 系统中搜索高硬度的 HEAs 时，仅用 155 个初始样 本，经 7 轮主动学习迭代，就获得了硬度提升显著的合金；Yuan 等运用主动学习策 略，在寻找新型无铅 BaTiO₃基压电材料时，通过 5 轮迭代就筛选出性能优异的材料， 使研发进程大大加快。小样本学习使研究人员突破数据限制，探索更多材料可能性。 少样本学习和虚拟样本生成技术可在少量数据基础上拓展研究边界，挖掘新的材料 性能和应用。随着技术发

......................................................................................35 4.1 风险评估与筛选................................................................................................... .......................................................................................66 7. 风险评估与筛选................................................................................................... ........................................................................................73 7.3 自动化筛选流程.................................................................................................

人工智能未来有望赋能化工“研发 - 设计 - 建造 - 运营”全生命周期。 u AI 提升研发效率 在研发环节， AI 可提高研发效率，对实验数据建模，并使用该模型对反应条件进行优化和筛选催化剂等，加速研发进程；还可用于分子设计，并在 分子性能预测的基础上，提前筛选出合适的化学物质。 尤其是在合成生物学领域， AI 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 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 ，这主要是通过对实验数据进行建模 ，然后使用该预测模型实现对实验工作的指导； 可用于分子模拟 和 分子设计 ， 并在分子性能预测的基础上 ，从所设计的分子中筛选出并进行合成 ， 以便得到经过性能优化的材料。 图表：分子模拟与人工智能平台主要流程 将材料数据库和机器学习有效结合，则可实现对基于材料性能的新材料的快速 预测和筛选，从而能够有效发现大量候选新材料，在缩小目标范围后配以实验 方法和第一性原理计算方法进行验证，则可加快新材料的研发合成过程。 材料合成路线的筛选 利用精选的合成规则预测反应路线图，完成从目标产物到可获取的起始原料间 的逆合成分析；进行配方虚拟筛选，从多方位优化研发策略、探寻更优性能材 料，包括高分子、纳米材料、非金属、金属材料等。

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年增换购比例突破 60% 数据来源：汽车之家 Q：您不会继续买旧品牌的原因是什么？ 对其他品牌有购车意向 明确不选旧车品牌 90% 59% 首购 增购 换购 用户海选阶段通常从 40 个车型中筛选出 5-6 个加入选购清单进行深入对比 浏览车系数量 40 个 对比车系数量 5.8 个 留资车系数量 1.7 个 浏览 车系数量 对比 车系数量 意向 车系数量 仅看燃油车 仅看新能源车 多源数据融合 一方数据自动化采集 + 二方数据全渠道回流 + 三方数据标签补充，构建综合性用户数据库 用户洞察与分层 人群智能圈选与触达 构建消费潜力、兴趣偏好、生命周期等标签体 系，支持灵活分群 筛选目标人群，通过 A/B 测试对比短信、超信、 APP Push 等触达效果，动态调整策略 CDP 用户精准运营 21 数据会说话：AI 时代汽车全域营销实战手册 | 20 | CASE 市场与用户洞察 联合方案 23 数据会说话：AI 时代汽车全域营销实战手册 | 22 | 数据会说话：AI 时代汽车全域营销实战手册 每天涌入数万条用户数据， 低效筛选导致数据资源浪费 数据孤岛和隐私保护的双 重矛盾，限制了数据开发 与外界合作 传统线索管理方式滞后， 难以捕捉消费者动态的购 车意向变化 海量数据难觅“真金” 数据隐私成悬顶之剑 市场变化快于决策反应

....................................................................................186 9.2.1 目标医院筛选...........................................................................188 9.2.2 市场推广计划....... 益： - 住院床 位周转率提升 12% - 急诊分级分诊误差率降低至 3.2% - 手术室利 用率提高 18.5% 医药研发辅助场景 在临床试验阶段，智能体可快速完成： - 受试者筛选条件匹配 - 不 良事件报告自动归类 - 试验方案偏离预警 这些场景的实现均基于 DeepSeek 智能体特有的医疗知识图谱 （包含 450 万医学实体关系）和动态学习机制，系统能持续通过真 典型应用案例显示，对于脓毒症患者的早期识别，系统通过分 析 72 维临床参数，将预警时间平均提前 4.2 小时，误报率降低至 3%以下。 3. 科研数据挖掘加速 针对临床研究中的队列分析需求，智能体提供： o ” 自动化患者筛选：通过组合条件（如 EGFR 突变+免疫治 ” 疗失败 ）在百万级病历中快速定位 o 基因型-表型关联分析：并行处理全外显子组数据与临床 特征数据 o 研究假设生成：基于文献知识图谱自动推荐潜在研究方

价值显示是 0.85，代表被欺诈的风险是 0.85，然后同时通过 shap 方法计 算出所有的特征的贡献值。然后我们拿到计算结果之后，会做一定程度的 筛选。 根据业务规则，筛选出欺诈值较高风险的样本，筛选出来之后，我们再去 筛选它的特征，根据贡献值去做，筛选出具有对特征值具有正向贡献的几 个特征值，然后拿到这几个特征及其特征取值进行检索。右边这张图是根 据分析做出来的经验规则，比如说最简单的开始，可能从一味的去考虑特 以在 实际业务效果下降后触发迭代。 2. 变量库 我们的变量库由线上实时计算的变量和离线 T+1 清洗的变量组成，当新 的模型触发迭代时，近期的样本会构成候选变量池。 3. 变量处理和变量筛选 我们对候选变量先进行一轮特征工程。这主要包含两个步骤。  变量检查。我们将包括变量自身分布的稳定性指标 ( PSI ) 在内的 有问题的变量剔除。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 入变量，如图 3 所示。 图 3 RNN 结 构 示 例 图 UBT 数 据主 要 分为 action、pageview 数 据，action 是 指用 户 在浏 览 时进行的细节操作，如筛选、排序、填写等，pageview 数据是用户在浏 览的页面的 ID，每个页面都有对应的 ID，同样是酒店详情页，如果酒店 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 108 不相同，则页面的

靶 区自动勾画与自适应放疗 辅助诊疗 医疗大数据辅助诊疗 医疗机器人 疾病风险预测 基因测序与检测服务 预测癌症 / 白血病等重大疾病 药物挖掘 新药研发 / 老药新用 / 药物筛选 药 物副作用预测 / 跟踪研究 健康管理 营养学 / 身体健康管理 精 神健康管理 医院管理 病历结构化 / 分级诊疗 DRGs 智能系统 / 专家系统 辅助医学研究平台 线上科研平台，提供 下游：面向公众或医院提供产品或服务 2 典型应用场景 药物挖掘应用场景 Drug Discovery Application Scenario 2 典型应用场景  场景描述：药物挖掘，主要完成的是新药研发、老药新用、药物筛选、药物副作用预测、药物跟踪研究等方面的内容；人工智能技 术在 药物挖掘方面的应用，主要体现于分析化合物的构效关系（即药物的化学结构与药效的关系），以及预测小分子药物晶型结构 （同一药物的不同晶型 ，则需 要退回上 一步，重新合成，非常耗费时间；人工智能则可以提高筛选效率，优化构效关系。此外，在临床试验阶段，寻找匹配的病 人参与试验 十分耗费时间；而人工智能能够结合医院数据，快速找到符合条件的病人；  人工智能与药物挖掘结合最典型的案例，是硅谷公司 Atomwise 通过 IBM 超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，评估出 820 万种候选化合物，研发成本仅为数千美元，研究周期仅需要几天。

公共卫生、医疗服务、医疗保障、药 品管理、计划生育、综合管理等应用 系统。 n 第三阶段 发展智能药物挖掘，支持我省医 药企业智能化转型，推进深度学 习等技术应用于药物临床前研究， 推动快速、准确地挖掘和筛选合 适的化合物或生物。 n 第四阶段 03 03 01 02 医学人工 智能落地 路径 搭建全区养老服务信息管理平 台，加快推进自治区、市两级 人口健康信息平台基础设施建 设，支持发展智慧医院系统， 我们所关注的人工智能+医学研究重点应用产品是病历结构化处理及多源异构数据挖掘。 病历结构化处理 基于高质量的前结构化的专病数据平台, 超过90%的内容可以做 到结构化； 传统临床科研过程中病历筛选、数据提取占用整个临床科研过程 的50%以上时间。人工智能能精准完整的读懂病历所表达的含义， 并消解其中的歧义。系统利用自然语言处理技术，深度挖掘和分 析医疗文本的信息，它可以快速批量抓取病历中的信息生成一个