讨医疗AI相关热点、痛点及实际问题，以期为医疗AI在广西的应用和落地绘制蓝图、切准方向，推进相关合作等。 本报告以人工智能在医疗场景中的应用为主体，结合广西的地方特色，通过动脉网·蛋壳研究院的调研及分析，分别从： 经济要素、人口结构因素、疾病谱要素及供给要素四个宏观维度洞察广西的医疗发展现状，并提出需要重点关注的四大变化 及由此衍生出的六大机遇与挑战。在宏观层面，我们将会提出发展建议；在微观层面，我们将会重点聚焦人工智能的四大落 广西医疗产业现状洞察：从“变化”开始，重点关注四大宏观维度 从“变化”开始，四大驱动因素引发广西未来医疗产业变革。经济要素——引发的医疗消费能力变化；人口结构要素——引发的医疗受 众人群结构变化；疾病谱要素——引发的医疗刚性需求变化；供给要素——引发的医疗服务能力变化。 人口结构要素--引发的医疗受众人群结构变化 1 经济要素--引发的医疗消费属性变化 疾病谱要素--引发的医疗刚性需求变化 供给要素--引发的医疗服务能力变化 2017 广西医疗人均保健支出（元） 农村 城镇 • 广西城镇人均医疗保健支出增长388元； • 广西城镇居民人均社保支出增长318元； 人口结构要素--引发的医疗受众人群结构变化：居民城镇化及老龄化，考验医疗供给能力 数据显示，广西居民的人口结构呈现：居民老龄化趋势明显，占比68%中青年人群将快速老化。广西居民城镇化趋势正在不断加速，城市 居民每年增长约70万人。 我们认为：广西老龄化

..........................81 5.1.1 结构化数据（保单、理赔记录等）...................................................................................................83 5.1.2 非结构化数据（医疗报告、照片等）........................ 财险公司理赔纠纷投诉中，67% 源于时效延迟或核损偏差，直接推高运营成本—— 行业理赔管理费 用率中位数达 12.8%，较承保利润率高出 4.3 个百分点。 核心痛点集中在三个维度：首先，海量非结构化数据的处理能 力不足，医疗险中仅 CT 影像等医疗文件的人工解读就需要 2-3 小 时/案；其次，风险识别依赖经验判断，车险骗保案件漏检率高达 18%；第三，客户服务响应滞后，85%的保险公司尚未实现 构，通过动态激活子模型的方式实现计算资源的智能分配，在保证 响应速度的同时显著提升复杂任务处理精度。在保险行业特定场景 中，其优势主要体现在三个方面：首先，基于多轮对话和上下文理 ” 解能力，可准确解析客户提交的非结构化理赔描述，例如将 车子 ” 右前方撞到护栏导致大灯破裂 的口语化表述自动转化为标准化事 故编码（V37.2）和损伤部位标识（ADL 代码：HL-03-R），识别 准确率达到 98.7%，较传统

73 4.2.1 语音转文本技术.........................................................................74 4.2.2 结构化病历生成.........................................................................76 4.3 辅助决策支持....... 程，实现从被动治疗 到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言 处理和多模态学习为核心的 DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 分钟缩 短至 75 分钟，电子病历自动生成准确率达到 92%，显著降低了医 护人员的文书负担。这些技术特性与医疗场景的需求高度契合： 小时，基层医疗机构误诊率 高达 18%-25%。在诊疗效率方面，三甲医院医师日均处理病例量 超过 80 份，导致疲劳作业风险上升，而电子病历系统仅实现基础 结构化存储，无法主动辅助临床决策。 医疗数据利用存在显著瓶颈： - 非结构化数据占比超过 70%（如影像报告、医患对话记录） - 跨系统数据互通率不足 40% ” ” ，形成 信息孤岛 - 实时数据分析延迟普遍在 4 小时以上，影响急症处置

ChatGPT 基于 OpenAI 的 GPT 架构，是一种生成式预训练变压器 （ Generative Pre-trained Transformer ）模型。 通过大量文本数据进行预训练，模型学习到了语言结构、语法、常识等知识。在预 训练阶段完成后，模型使用特定任务的数据进行微调，以适应特定的应用场景。 • 灵活性：能够根据用户输入生成符合语境的回复，适应多种场景和问题。 • 持续学习：随着数据量的增 注企业长期发展，通过资本结构、投资决策、融资策略等方面来实现企业价值最大化。 管理会计：管理会计是指为企业内部管理者提供决策依据的会计信息，用以规划、控制和评价组织内部的 业务活动。管理会计主要关注成本控制、预算编制、业绩评价等方面，帮助企业有效地实现管理目标。 财务战略规划：根据企业整体战略目标，为企业制定长期的财务规划和目标，确保财务资源的合理分配和利用。 资本结构优化：分析和优化企业的资本结构，平衡债务和权益的比例，降低企业的财务风险。 企业存在的目的和意义，愿景是企业未来期望实现的目标和形象，价值观是企业行为和决 策的基本准则。在数字化转型过程中，企业需要以其使命、愿景和价值观为基础，确保转 型方向与企业发展战略相一致。 组织结构、人才和绩效管理是实现数字化转型的基础要素。组织结构需要适应数字化 转型的需求，优化业务流程和决策机制，提高效率和灵活性。人才是数字化转型的关 键推动力，企业需要培养具备数字化技能和素质的员工队伍。绩效管理则可以激励员

性”与“实验验证滞后”两大痛点。类似 Deepseek 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 AI+机器人效率革命示意图 ....................................... 6 图表 3： 基于机器学习的跨尺度技术：分子动力学与有限元（FEM）的耦合 ..... 7 图表 4： 有限元结构和分子动力学上的初始原子构型示意图 .................. 8 图表 5： 石墨烯薄片分析动力学仿真的研究示意图 .......................... 9 图表 6： 度的相互作用——从电子在量子层面 的行为到我们在宏观层面观察到的性质（例如强度、电导率）。准确建模这些相互作 用在计算上十分困难。材料在宏观层面所表现出的特性（如在应力下的弯曲程度）是 其微观结构（原子排列、键合方式），甚至更细致的亚微观特征（电子分布）共同作 用的涌现性质。要正确捕捉各个尺度之间的相互影响，以及它们如何在整体上决定最 终材料性能，仍然是巨大的难题。传统方法往往将不同尺度割裂开来进行处理，容易

100029 摘要 文章在回顾公共交通系统变革与发展历程的基础上，面向社会经济高质量转型及科技变革 发展背景，剖析了中国公共交通系统发展面临的挑战。针对公共交通系统发展目标、体系构建、运 营管理模式和供给结构等方面提出了发展理念与转型思考，并对现代公共交通系统发展趋势和相关 关键技术方向进行了深入分析与展望，以期推进大数据、云计算等多种新一代信息技术在公共交通 系统运营、服务和管理方面的深度融合和应 市内部、城乡之间的基本出行需求之外，公共交通 系统集约化、节能环保与低出行成本的特征使其在 有效缓解交通拥堵、应对资源环境挑战、保障民 生、促进经济发展等方面发挥着举足轻重的作用。 中国拥有参与人数最为众多、网络结构最为 复杂、服务业态最为丰富的公共交通系统。优先 发展公共交通是城市交通可持续发展的必由之路 和国家战略选择[3]。2021年2月，中共中央、国务 院发布《国家综合立体交通网规划纲要》，强调深 念转变，人们出行需求经历了从满足基本机动化 出行要求，到基本可达出行要求，再到当今高品 质出行要求的发展过程[4]。然而，目前中国公共交 通体系结构不合理、服务能力与水平不足、管理 手段落后等问题仍然突出，特别是近年来受网约 车等新型出行方式的影响，城市交通结构变化显 著，公共交通客运量和分担率持续下滑[5]。在社会 经济高质量转型发展及新一轮产业科技变革背景 下，公共交通系统正处于全面革新的发展阶段，

在这一趋势下，供配 电系统作为核心基础设施，其在经济性、可持续性、灵活部署与高可 靠性等方面面临更高要求。传统通过列头柜+电缆进行机房配电的方 式，因结构固定、布线复杂、扩展困难等问题，已难以满足现代数据 中心的实际需求。为此，以结构更灵活、扩展更便捷的数据中心末端 配电母线系统替代传统列头柜+电缆模式，逐渐成为数据中心供配电系 统升级的重要路径之一。 西门子始终关注数据中心配电技术的发展，联合突破电气共同编写 电状态下灵活实施；同时，双路电源配置与加 粗电缆占用大量布线空间，既影响制冷效率， 也增加了后期维护难度。 再次，传统电缆方案材料消耗大，废旧电 缆回收处理困难，碳排放与环境压力大。而母 线配电系统结构紧凑，材料用量低，具备较高 的可拆卸与循环利用价值，符合数据中心绿色 建设与碳中和发展趋势，为企业实现可持续发 展目标提供支持。 母线系统 传统系统 5 此外，部署周期难以满足快速上线需求： 其他方式。 1.常规配置方案 2. 鱼骨式部署方案 鱼骨式部署兼顾供电效率与空间利用，母线布置于相邻机柜间或模块中央，向两侧机柜供电。该方式在 满足负载需求的同时缩短母线长度，减少线缆与支撑结构用量，节省材料并提升施工与运维效率，适合空间 紧凑、对成本敏感的大型数据中心。同事可结合多路 UPS 输入，如 4路6 路等，为机柜模块提供冗余电源路 径，在极端宕机场景下有效降低受影响机柜比例，保障整体供电可靠性。

4 协作机器人与传统工业机器人产品特点对比 6 图表 5 协作机器人产业链概览 9 图表 6 上游零部件主要代表企业 10 图表 7 谐波减速器产品结构 10 图表 8 2016-2028 年中国协作机器人用减速器需求量及预测(单位:万台，%) 11 图表 9 无框电机产品 12 图表 10 2016-2028 18 图表 17 2016-2028 年中国一体化关节模组市场规模及预测(单位:亿元，%) 19 图表 18 协作机器人本体代表厂商 20 图表 19 协作机器人成本结构（单位：万元，%） 20 图表 20 2016-2025 年中国六轴及以上协作机器人均价及预测（单位：万元） 21 图表 21 2022-2025 年中国工业机器人应用细分领域需求变化情况及预测 电子、精密加工、新能源等工业领域，并不断向商业零售、医疗、教育、农业等领域拓 展。 二、协作机器人分类 近年来，随着下游应用的不断拓展以及技术的不断突破，协作机器人产品类型也开始向多元化发展。根据机器人负 载、轴数以及结构的不同，可以将协作机器人分为以下类型： 1、根据负载划分 根据负载不同，通常能将协作机器人分为轻负载（负载＜7kg）、中负载（7kg≤L＜12kg）、大负载（12kg≤L＜20kg）、 超大负载（L≥20kg）。

系统端变化 PC 端 移动端 业务与管理端变化 数字化 集成化 网络化 智能化 感知 理解 学习 深化 推理 分析 人机 交互 智能感知与理解视频、图片等 非结构化数据，进行精确的结 构化数据采集 汇集各域的结构化数据，基于业务 规则，建立模型和关系的知识数据， 进行推理、比对和分析，获取深入 的数据洞察与决策依据 通过增强现实、虚拟现实等技 术，以自然友好的方式进行人 机交互 基于神经网络进行学习和认知，优 化计算模型 人工智能中枢 1 IaaS 云服务器 云存储 云计算 IDC 服务 器 IDC 存储 IDC 计算 网络 私有网络 公有网络 SDK 非结构化 结构化 业务数据 跨国传输 跨城传输 采集集群 采集传输 PaaS 数据 层 数据分发 流式计算 实时计算 Spark MR HDFS 离线计算 PaaS 计算 层 MQ 消息中间件 并对医疗人工智能的未来进行预测。 从政策、经济、社会、技术四个维度 分析人工智 能与医疗结合的发展条 件。 企业宏观数据盘点和巨头布局状 况分析。分析医疗人工智能的发 展机会和潜在挑战。 从人口结构、医疗资源等维度分析我 国当前医疗 产业宏观环境。从发展环 境、公司现状、产品形态、业务模式、 公司案例等维度对八大应用场景进行 解析。 对医疗人工智能相关信息进行 了盘点梳理，了解了相关概念、

传统服务模式存在明显的响应延迟与服务断层： - 投保环节平均需要客户提供 12 项纸质材料 - 72%的保单变更申请需线下柜台办理 - 理赔材料补交率达 41%，导致 30%的客户投诉集中于流程繁琐 成本结构失衡 运营成本中人力占比高达 65%-70%（麦肯锡行业分析），而科技 投入仅占保费收入的 1.2%-1.8%，远低于国际 3%-5%的平均水 平。某中型财险公司测算显示，每单保费中约有 38 破信息孤岛，后台则需通过 AI 重构核心业务流程。具体表现为： ①对话式交互需支持保险专业术语 90%以上的准确理解；②承保决 策引擎要能在 500ms 内完成多维度风险评估；③理赔自动化系统 需实现医疗票据等非结构化数据的 85%+识别准确率。 在此背景下，行业亟需具备以下特性的解决方案：①开箱即用 的保险垂直领域 AI 能力；②与现有核心系统无缝对接的轻量化部 署方案；③持续自优化的业务知识图谱。这为 DeepSeek 作为新一代 AI 大模型技术，在保险行业智能化转 型中展现出显著的技术优势。其核心能力体现在以下维度： 多模态理解与生成能力 基于千亿级参数训练的底层架构，可无缝处理保险业务中的结构化 保单数据、非结构化理赔文档（如医疗报告、事故照片）以及语音 通话记录。例如，在车险定损场景中，模型能通过图像识别自动判 断损伤等级，准确率较传统 CV 模型提升 23%（实测数据达 92.4%），同时生成符合保司规范的定损报告初稿。