执业证号：S1250524120002 电话：021-68416017 邮箱：chch@swsc.com.cn AI医疗专题系列二 从DEEPSEEK的崛起看AI医疗发展方向及投资机会 1 核 心 观 点  前言：本篇主旨在探讨Deepseek相关概念及技术在医药产业方向上的潜在应用。人工智能技术的突破性进展正以颠覆性姿态重塑医疗健康 产业。2025年2月，国产大 促进人工智能更高水平应用，推动人工智能场景创新。  尽管我国人工智能技术正在快速发展，数据和算力资源也越来越丰富，应用场景不断拓展，但仍然存在一些问题。例如，人们对场景创新的 认识不足，重大场景系统设计不足，场景机会开放程度不够，场景创新生态不完善等。因此，需要加强对人工智能场景创新工作的统筹指导 ，以进一步推进人工智能技术的应用和发展。  2024年11月，国家卫健委、国家中医药局、国家疾控局联合发布了

1 供应链组织的新机会 【1】指出供应链组织需要考虑以下新机会：  技术的进步为供应链技术领导者提供了支持首席供应链官 （CSCO） 优先事项的机会， 包括数字和人工智能 （AI） 价值实现、员工生产力和员工对员工 （E2E） 运营模式 战略制定。  要充分发挥供应链技术投资过去和未来的潜力，需要对“连接性”进行投资。  解决“智能”主题的技术为竞争差异化带来了更多机会。  网络安 根据明确映射到业务成果的需求和使用案例，识别和评估创新技术。  通过建立明确的治理流程来吸引利益相关者并验证机会，征求有关使用创新技术并确定 其优先级以改善和转变供应链的建议。  通过不断评估和采用数字技术，例如环境隐形智能、增强的互联劳动力、多模式用户界 面 （UI） 和多功能机器人，帮助扩展连接。 2  确定培养“智能”的机会，其中对规模和效率和适应性有很大的需求。这包括代理 AI、 自主数据收集、决策智能 （DI） 提供关键的新数据源，以改进产品和供应链流程。 趋势基本影响  到 2028 年，环境隐形智能的早期示例将专注于通过实现对产品和 资产的低成本跟踪和传感、降低成本和/或提高效率来解决紧迫的供 应链问题。  短期机会包括零售店或仓库的自动库存检查、易腐货物的状态监 测、实时货物跟踪或利用实时基础设施 （RTI） 的可重复使用的包 装和运输物品——基于云的安全和 API 驱动的资源跟踪系统，并带 有运营仪表板。

经济-机器⼈可以解决劳动⼒短缺问题。随着⼈⼝⽼龄化和更为严格的移⺠政策加剧，短 缺问题变得更加棘⼿ 此外，对于功能强⼤的机器⼈来说，投资回报周期相对于⼈类的吸引⼒越来越⼤。劳动 ⼒在全球国内⽣产总值中占⽐超过50%。因此，市场机会可能是巨⼤的 3 改善-技术进步使⼈们摆脱了单调的任务，增加了休闲时间。继续这⼀趋势，⼈⼯智能机 器⼈将为⼈们提供机器⼈清洁⼯、管家、司机、助⼿和护理⼈员等服务 通过分析这些动因，本报告分为3个主要部分： 可以说，最复杂的领域之⼀是⾃动驾驶⻋辆（AVs），因为AV以每⼩时70英⾥的 速度⾏驶⽽⽆需监督存在很⾼⻛险，导致监管批准进展缓慢是可以理解的。现在这 ⼀情况正在改变。Waymo每周进⾏10万次AV乘⻋。其他试验和批准也正在进⾏中 ，有机会减少死亡⼈数（每年有140万⼈死于⻋祸），增加⽆法驾驶的⼈的出⾏机 会，以及解放⼈们的时间。我们的分析指出到2050年估计将有18亿辆AV。 AV⽬前⾮常昂贵。在价格和⻛险谱的另⼀端，AI智能机器⼈吸尘器已经在美国的20 %家庭和中国的9%家庭中活动。我们的分析显⽰到2050年将有12亿台家庭和2500 万台商业清洁机器⼈。 最新的机器⼈类别是⼈形机器⼈。这些机器⼈旨在适应⼈造环境，并在许多任务中提供多样性。在评估⼈形机器⼈的机会时， 我们⾸先在⼯业领域（即制造和仓储）看到最⼤潜⼒，然后是在家庭中。我们在家庭中看到的主要功能是清洁和照料。虽然这 个新领域需要时间建设，但我们预计到2050年将有6.48亿台单位和⼀个价值7万亿美元的⼈形机器⼈市场。

效力。从落地速度来看，表现为C端>B端>G端， 成人教育>高等教育>K12>幼教，教师>学生>管理者。具体到细分场景中，师生应用的全流程 闭环服务、兼具高难度与高天花板的AIGC学术科研都是潜在机会方向。从商业模式来看，当前， 软件增值服务、硬件整体售卖、MaaS服务、AIGC技能培训是主要的商业模式，各厂商根据模型 及算力、教育业务理解、教育数据等竞争要素的差异，在行业中分据而立。展望未来竞争态势， 的基因，企业可以发力C端小模 型从而引领行业发展；在技术层面，大模型分析+多模态交互+Agent规划+具身智能行动，AGI 完全体与教育场景深度适配；在福祉落地层面，教育各界需通力合作，努力克服机会、技能、资 源的三大鸿沟；在人机协作层面，人机关系进入新历程，人机共育，生命循环，互为滋养，人类 将与AI一起永无止境地学习、构建。 4 目 录 CONTENTS 01 时代背景：变迁与革新 能系统归入高风险范围，并要求其必须在欧盟数据库 中注册、在整个生命周期都需被评估。此外，生成式 人工智能必须遵守透明度要求。 欧洲议会 2023.06 《人工智能与教与学的未来：见解与建议》 描述了利用人工智能改善教育的机会、以及将出现的 挑战，并提出建议来指导进一步的政策制定。 教育技术 办公室 2023.03 教育部 2023.11 文部科学省 《初等中等教育阶段生成式AI使用暂行指南》 2023.07 《关

····· 15 2.1.3 产业链下游 ··············································· 15 2.2 中国 UHF RFID 无源物联网市场机会模型分析 �������� 16 2.3 中国 UHF RFID 无源物联网产业市场运营分析 �������� 17 2.3.1 标签市场 ························· ······ 78 3.1.3 产业链下游 ··············································· 78 3.2 中国 HF RFID 无源物联网市场机会模型分析 ��������� 78 3.3 中国 HF RFID 无源物联网产业市场运营分析 ��������� 79 3.3.1 中国厂商 HF RFID 标签市场出货量分析 ······················80 ········88 4.1.3 产业链下游 ···············································88 4.2 中国 LF RFID 无源物联网市场机会模型分析 ����������88 4.3 中国 LF RFID 无源物联网产业市场运营分析 ���������� 89 4.3.1 中国厂商 LF RFID 标签市场出货量分析 ······················89

倘若将现实世界数字抽象概括成数据、信息、认知、知识、决策、智慧等要素， GenAI 用于数 据的采集 处理、信息的整合提炼，辅助认知的推理构建、知识的理解生成 ; Ā 表 21ÿ 金融行业生 r 式 AI 机会点 Ā 谱 资料来源 ÿ 度小满 沙利文，中信建 维度 人类认知困难 AI 认知困难 人机协同价值突破点 客户画像 碎片化数据整合 ( 如跨平台 交易、消费等 ) 非结构化信息解读 ( 如面谈 型技术基于更丰富的数据以更高的频率对自身 的资产负债匹配情况进行动态深度跟踪，提升经营稳健性。 在长端利率下行和优质非标资产供给收缩的背景下，亟需挖掘与保险资金属性相契合的创新性投资机会，以此来增厚投资收益和提 升组合分散化程度 ，这对保险公司投资能力的深度和广度都提出更高要求。大模型技术有助于提升投研效率，并可通过整合内部 数 据和研究成果推动实现高效的知识管 是生成式 AI 的首要应 用场景， 52% 的受访者认为加强承保是主要的应用场景。 对于经纪人或代理商来说， 增加创收机会、实时数据输入和报告生成、新客户识别是生成式 AI 的首要应用场 景，超过 50% 的受访者认为新的收入机会和实时数据输入是主要应用场景。 对于保险科技公司来说， 50% 的受访者认为预测性风险评估是生成式 AI 的首要应用场景。 图表 35:

智能化带来的优化和改善空间；②从实际可落地的角度，梳理可率先 形成赛道赋能的方向；③从未来的发展趋势看，化工行业国内外可能出现的格局变化；④落地到具体板块，AI 智能化 能够形成的行业赋能和重点关注的行业机会。 核心逻辑 从大致的路径看，AI 在化工行业应用更多向着拓品、降本两个维度发力。拓品可以通过缩短研发时间，落地工艺设 计、优化工程装置、提升产品差异度等或缩短时间，或优化结果；而降本可以通过人工替代，精准对接，流程优化，  AI 智能化的变化为现有化工行业提供了时代的契机：①我国的竞争优势延续，海内外在材料领域的软实力差距 降低，将有望形成进一步的产品竞争力输出；②AI 智能化升级再次为行业提供长生命周期的筛选机会，没有投入 产出比优势的或者难以达到行业门槛的企业将再次面临淘汰；③AI 智能化或将带动能耗、碳排等先期较难落实的 政策形成可尝试空间，进一步影响现有的竞争格局。 风险提示 AI 或将改变行业格局，导致阶段性的竞争加剧；AI 2 借助 Deepseek 大模型数据库分析，提高企业各环节生产效率.................................. 11 四、行业变革及时解决技术痛点，关注技术智能化升级的机会......................................... 12 4.1、Deepseek 赋能合成生物，加速新品扩展和成本优化 ....................

果产品手册，促进优质“国货”推广应用，鼓励政府、军工、 央国企、国家重大工程项目优先采购手册内国产产品。研究 制定支持使用国产化替代产品的容错和风险兜底政策，为国 产产品应用创造宽松环境，提供更充分的试错迭代机会。 （二）提高重点产业链自主可控水平。习近平总书记强 调，产业链、供应链在关键时刻不能掉链子，这是大国经济 必须具备的重要特征。产业链供应链安全稳定是构建新发展 格局的基础，针对当前我国重点产业链存在的“断链”“卡脖子” CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID C 9 术攻关，吸纳中小企业参与并开放使用科研设施设备。支持 大企业挖掘潜在场景机会、释放场景资源，促进大中小企业 围绕重大场景进行创新合作。 （七）提升行业治理智能化水平。习近平指出，随着中 国进入新发展阶段，改革也面临新任务，我们将拿出更大勇 气、更多举措破除深层次体制机制障碍，推进国家治理体系

持关键诊断 决策时，由人类来监督这一过程，以核实工具的结果，避免医疗服务的不平等。 ● 人类监督欺诈检测：当人工智能被用于检测政府服务中的欺诈行为时，由 人类监督有影响的决策，受影响的个人也有机会寻求补救人工智能造成的伤害。 ● 人工智能使用的透明度：联邦机构被要求通过发布人工智能用例的年度扩 大清单、报告敏感用例的指标、通知公众人工智能豁免及理由、发布政府拥有的人 工智能代码、模型和 人工智能系统（包括生 成式人工智能），长期存在对受保护群体的偏见，那么这些系统可能面临《民权法 案》第七章的审查。 ● 美国平等就业机会和民权法案及其执行机构：将第七章的保护范围扩大到 年龄和残疾。基于这些特征的算法偏见也是被禁止的。 美国平等就业机会委员会(EEOC)发布的技术援助文件是其“人工智能与算法 公平性倡议”的一部分，该倡议旨在确保在招聘和其他就业决策中使用的软件（包 括人工智能）符合 美国的《公平住房法》：禁止基于与《第七章》相同的受保护特征的住房 歧视，用于租户筛选或抵押贷款审批的人工智能驱动工具必须遵守这些保护规定。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 42 ● 美国《平等信贷机会法》：禁止基于种族、肤色、宗教、国籍、性别、婚 姻状况、年龄或残疾的信贷歧视。该法案要求必须仔细评估人工智能驱动的信用评 分模型是否会产生潜在的歧视性影响。 ● 多部联邦民权法（如《民权法案》第六章、《教育修正案》第九章和《康

Wood）提出的。在伍德看来，“Web 3.0是一组兼 容的协议。这些协议为用户提供了强大并且可验证的保证，保护他 们接收和发送的信息以及他们的支付信息。通过授权用户在低门槛 市场中为自己行动，我们可以确保审查和垄断机会的减少”。 很显然，伍德的上述定义是针对Web 2.0所存在的问题提出的。 在Web 2.0时代，虽然用户都可以在网络上发布内容，与网络进行交 互，但这些交互大多需要经由平台等中介进行。这样，一些垄断平 时，该用户就可以得到越多的收益。由于用户在一定时间内可以点 赞的次数是有限的，因此他必须思考如何将这些有限的点赞数贡献 给那些质量最高、最有可能受人们欢迎的内容。当某一内容的点赞 数更多时，它获得推荐的机会也就更大。[2] 第四，为了回避劣质内容，Steemit设置了点踩机制。如果用户 对某一内容不满意，就可以对其点踩。点踩将降低该内容的影响 力，使其可能带来的收益下降。当内容的影响力下降到一定的阈值 DeFi收益聚合器要做的就是通过动态分配各种DeFi协议的流动 性来优化收益。它可自动将DeFi生态系统中提供的流动性分配到不 同的资金池中，因此可将其视为一种自动化的收益耕种协议，该协 议通过探索市场获得最高的回报机会，并为这些机会对接资金。 Harvest Finance是构建在ETH上的收益聚合器，本质上是通过其策 略将用户资金投入协议层（如Compound、Maker、Aave等），获取最 大化收益。Harvest