........................................................ 75 6.4.5 ᆘۦڕसЦ࠿ ................................................................. 75 6.4.6 ಀݖ׻๠Ц࠿ ......................................... ࠺ᅹՇสdӕඹჿ؉cಀݖcೇЦԉϢලᅖ඘ᄍ޷ԅ೴࡬ēߙो׸ ۦ໻ྜඋჸԅտป໰ဈדމିޮ੦໸ēߙಁ௦ྑഭտၗିޮ೴࡬ ࣏c໻ྜఆϬᄦ࣏ēަஜ໻ྜղ๘ߙಁēඔಖ໻ྜᄩ२d ¤¤¤¤¤ ᆘۦڕसЦ࠿ — 75 — ¤ ¤ ถఁ೴ᆓݯڑߙಁēٲߙ͗٤cӶ̣cఆಹcӴ๠cϭ๠cහ ޙcࢳޏҗ໭ԉݯڑᆘۦڕस࿫ဈЦ࠿ē෗Վຬ౨ނюܤ͗सē௦ ੋඔغݯڑၮ໻໒ટd ᆘۦ͗٤ڕसdٲߙྡྷ඘ܤᆘۦ໻ჿ͗٤࿫ဈē෗ࠩᄦݐ

344 439 535 税金及附加 8 8 10 13 17 存货 478 458 567 567 525 销售费用 75 65 80 101 122 其他流动资产 72 36 49 60 75 管理费用 77 72 89 113 135 流动资产合计 1,198 1,192 1,285 1,455 1,756 研发费用 PE 2024A 2025E 2026E 2024A 2025E 2026E 300348.SZ 长亮科技 126.23 0.02 0.15 0.21 680 107 75 002987.SZ 京北方 191.08 0.50 0.42 0.49 44 53 45 300872.SZ 天阳科技 115.44 0.17 0.18 0.24

分子数量，节约验证和测试时间。 ◼ AI研发的药物逐步进入临床阶段，且药物类型多样。尽管当前暂时没有利用AI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 Jun;29(6):104009，国信证券经济研究所整理 AI研发的药物逐步进入临床阶段 ◼ AI制药的发展十分迅猛，依靠AI技术开发的药物研发进展备受关注。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 分子数量，节约验证和测试时间。 ◼ AI研发的药物逐步进入临床阶段，且药物类型多样。尽管当前暂时没有利用AI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

准确召回率 （召回正确数量 /query 数量） 准确率 （召回正确数量 / 召回数量） 5 704 659 73% 68% 94% 10 764 728 79% 75% 95% 15 766 728 79% 75% 95% 20 789 746 82% 77% 95% 25 805 771 83% 80% 96% 置信度 测试 query 数量 召回数量 召回正确数量 召回率

...................................................................................................75 3.4 营销与客户管理...................................................................................... 关键指标差距： | 能力维度 | 当前水平 | 行业标杆水平 | 差距倍 数 | |——————|———-|————–|———-| | 核保自动化率 | 28% | 75% | 2.68x | | 智能理赔通过率 | 15% | 52% | 3.47x | | 客户画像完整度 | 41% | 89% | 2.17x | | 跨系统数据延迟 | 6 提升 转化率 15%-20%。 2. 自动化核保与风控 o 在健康险场景中，智能体通过解析体检报告、医疗记录 等非结构化数据，实现秒级核保决策，准确率可达 92% 以上（传统规则引擎仅为 75%-80%）。 o 结合物联网数据（如车载设备、可穿戴设备），智能体 可动态评估风险并触发预警，例如监测到高风险驾驶行 为时自动调整保费或推送安全建议。 3. 智能理赔与服务优化 o 车险

周）：生产环境灰度发布 1. 配置蓝绿部署管道，新模型版本先在 5%流量验证 2. 监控关键指标：  模型推理耗时 P99 800ms ≤  错误率<0.1%  GPU 利用率稳定在 60-75% 成本优化建议 采用 Spot 实例处理非紧急的批量理赔计算，相比按需实例可降低 60%成本。建议预留容量策略： - 基础容量：保持 2 个常驻实例处理实时请求 - 弹性容量：突发流量时自动启用 比例，关键指标包括： 测试场景 并发用户数 平均响应时间 错误率 资源占用率 普通案件处理 500 ≤1.2s <0.1% CPU 70% ≤ 复杂案件分析 200 ≤3.5s <0.5% 内存≤75% 峰值流量冲击 1000 ≤2.0s <1% 磁盘 IO 80% ≤ 安全测试重点包括数据脱敏有效性验证和 API 访问控制测试。 采用渗透测试工具模拟攻击行为，确保： - 敏感字段（如身份证号、银行卡号）脱敏率达到 点击上传完整的银行流水 ” 证明 ） 技术落地路径 效果指标 - 材料缺失率下降 60%以上（实测某健康险案例从 25%降至 9%） - 平均处理时效从 4.2 小时缩短至 15 分钟，人工复核工作量减少 75% 该方案通过深度集成业务规则与 AI 能力，在保证合规性的同 时实现无缝衔接后续的理算与核赔环节。 8.2 智能文档审核 在理赔业务中，文档审核是核心环节之一，涉及保单、医疗报 告、事故

２３１１００１３２Ｇ５ 扈红超,等:网络安全主动防御技术:策略、方法和挑战 御收益最大化,针对攻击者行为形成智能诱捕决策,进行高效 策略部署,增 强 蜜 罐 部 署 的 灵 活 性,提 升 防 御 诱 捕 效 率[７５]. Aliou等考虑对抗过程中攻防双方的zeroＧsum 博弈和攻击者 可能采取的攻击集,计算纳什均衡下多样性蜜罐的最优多元 化分配策略,得到蜜罐软件类型组合的最佳集,进而有助于最 大化防御者收益[７６] [７３Ｇ７４] 基于博弈论 根据欺骗防御攻防过程多阶段、长时效的特点,结合博弈论思想来 制 定 欺 骗 策 略,包括诱捕机制的设计、诱捕点的分配等方面,使欺骗防御更符合真实环境中 攻防双方互相博弈的流程 [７５Ｇ７６] 基于机器学习 通过机器学习模拟人类行为,自动生成符合条件的欺骗策略和欺骗部件.同时, 将强化学习与攻击诱捕相结合,以实现欺骗防御诱捕场景的自动化和智能化 [７７Ｇ７８] 博弈论与 机器学习混合 WebHoneypot Basedon COllaborative Mechanisms[J]．ChineseJournalof Computers,２０１８,４１(２):４１３Ｇ４２５． [７５]GAO Y Z,LIU Y Q,ZHANG G M,etal．MultiＧstageGame BasedDynamicDeployment Mechanism ofVirtualized HoneyＧ

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： 1. 知识检索效率提升：智能体可在 3 秒内完成百万级医学文献的 语义检索 以下为人工效率关键指标的对比分析（基于 2023 年行业调 研）： 流程环节 传统模式耗时 理想耗时 效率损失率 病历录入 10 分钟/份 2 分钟/份 80% 检查报告审核 15 分钟/例 3 分钟/例 75% 流程环节 传统模式耗时 理想耗时 效率损失率 处方开具 6 分钟/次 1 分钟/次 83% 这种低效操作模式直接导致两大系统性风险：一是医护人员工 作负荷过重，某省级医院调查显示 82%的医生因行政性事务增加而 项症状自评表（CTCAE 标准） 通过 mermaid 状态图实现随访流程可视化： 关键数据看板实时监控随访质量： - 随访完成率（目标≥92%） - 异常响应及时率（＜2 小时） - 患者满意度（NPS ≥75 ） - 人工介入率（控制在 15%以下） 智能体在慢性病管理中实施阶梯式干预策略：首次随访采用标 准化模板，3 次未应答自动升级为人工介入，同时标记电子病历预 警标签。对于糖尿病患者，系统根据血糖监测数据动态调整随访频

100 128 INT8 TOPS 239 193 140 192 624 296 2615 383 640 200 256 功率 W 275 未公布 72 75 400 400 750 500 310 300 250 FP32 算力功耗比 TFLOPS/W 0.2 0.2 0.0 0.1 0.2 0.2 0 2017 2018 2022 万安培 HVDC新增装机容量 2019-2022 CAGR：23% 2014-2018 CAGR：68% 42 45 51 60 66 70 75 7% 13% 17% 11% 5% 8% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 0 10 20 30 40 50 60