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

据关联，还提供可视化的管理界面。系统提供对已经保存的图片数据提供搜索 查询功能，可以根据所属单位、人员姓名、身份证号、手机号码（登录账号） 26 进行筛选查询或搜索。搜索出结果以后可以进入下一层级，查看搜索对应人员 的所有图片数据，并对图片数据根据拍摄时间（在上传时抓取数据）进行筛选 搜索。 本模块提供手动查询功能，查找到对应图片后点击数据对比按钮后，通过 对接系统（一场三站人脸识别系统和上饶本地吸毒人员库）查询该号码的对应 收集的本机通信录数据进行保存，并和上传账号的被监管人员进行 数据关联，还提供可视化的管理界面。系统提供对已经保存的通讯录数据提供 搜索查询功能，可以根据所属单位、人员姓名、身份证号、手机号码（登录账 号）进行筛选查询或搜索。搜索出结果以后可以进入下一层级，查看搜索对应 人员的所有通讯录数据。本模块提供手动查询功能，查找到对应手机号码后点 击数据对比按钮后，通过对接系统（实有人口、在逃、违法犯罪、重点人员、 收集的本机通话记录数据进行保存，并和上传账号的被监管人员进 行数据关联，还提供可视化的管理界面。系统提供对已经保存的通话记录数据 提供搜索查询功能，可以根据所属单位、人员姓名、身份证号、手机号码（登 录账号）进行筛选查询或搜索。搜索出结果以后可以进入下一层级，查看搜索 对应人员的所有通讯录数据，并按拨打次数进行统计排序。本模块提供手动查 询功能，查找到对应手机号码后点击数据对比按钮后，通过对接系统（实有人

......................................................................................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

能将历史规律挖掘与实时信号解析相结 合，形成具备自我进化能力的智能投研体系。 AI 通过非线性建模技术重构动态赋权机制，显著提升市场适应性。不同于经 典风险平价模型的静态风险分配逻辑，AI 融合 XGBoost 特征筛选与深度学习 的协同优势，创新性地引入信息系数平方加权、波动率敏感窗口等技术，实 现了自适应半衰期调整机制等功能。这种动态赋权体系能够捕捉因子间的协 同效应，在宏观因子与市场情绪的耦合分析中展现独特价值，有效应对市场 因子对市场趋势 的影响规律，并将其转化为初始权重基准。该过程首先通过 XGBoost 对历史股债 市场数据（如宏观经济指标、资金流向等）进行特征重要性分析，量化各因子对" 股债强弱走势"的解释能力，筛选出具有长期稳定性的高价值因子；然后将这些因 子重要性结果作为训练样本输入 DeepSeek 模型，使其学习因子与市场状态的关联 模式；最后结合当前市场环境，AI 基于历史规律生成初始权重框架，再通过动态 证券研究报告 5 历史中主动挖掘潜在因果关系与结构特征，因此不必过度担心过拟合问题。 总体而言，相比传统机器学习模型，大模型推断结果附带清晰的逻辑链条，用户 既可基于信任应用，也可在怀疑中验证筛选，这在一定程度上缓解了“黑箱问题”， 提升了决策过程的透明度和灵活性。在当下的 AI 语境中，或许更应关注 AI 幻象 问题，而非过拟合问题。 问题 3：从宏观信号到组合构建中，短周期模型得出的“打分指示”如何转化

....................................................................................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