汪 涛 01 全球数智化指数（GDII）2025 基于上述理念，GDII 构建了一套覆盖 ICT 基础设 施、行业应用水平、人才生态等多维度的综合评估 体系。本次研究覆盖全球 90 个国家，占比 94% 的 GDP 和 83% 的世界人口，能够反映出全球数智化 发展的普遍规律与差异化路径。 研究显示，各国由于资源禀赋和发展阶段的不同， 数智化发展道路呈现多元模式。有的国家依托先进 美元至 13935 美元之间的国家 ；高收入国家指人均 GNI 超过 13935 美元的国家。 6 高收入国家（42个国家） 中高收入国家（24个国家） 中低收入国家（24个国家） 国家 澳大利亚 奥地利 巴林 比利时 保加利亚 加拿大 智利 克罗地亚 捷克 丹麦 爱沙尼亚 芬兰 法国 德国 希腊 匈牙利 意大利 科威特 爱尔兰 日本 立陶宛 卢森堡 巴西 中国 哥伦比亚 哥斯达黎加 多米尼加 厄瓜多尔 格鲁吉亚 印度尼西亚 伊拉克 哈萨克斯坦 马来西亚 墨西哥 蒙古 纳米比亚 秘鲁 塞尔维亚 南非 泰国 土耳其 孟加拉国 玻利维亚 柬埔寨 喀麦隆 刚果（金） 埃及 加纳 洪都拉斯 印度 约旦 肯尼亚 吉尔吉斯斯坦 黎巴嫩 摩洛哥 尼加拉瓜 尼日利亚 巴基斯坦 菲律宾 塔吉克斯坦

研发领域的广阔前景和巨大潜力。  CRO 公司加速布局 AI+制药应用技术。CRO 药物研发外包公司的 AI 技术应用正 逐步深化，涵盖药物发现的各个环节，从靶点识别、化合物筛选、结构预测到 药物设计等。维亚生物建立纵向 AI 应用技术平台加速先导化合物发现；泓博医 药持续推进 PR-GPT 多模态大型语言模型的应用；成都先导依托 DNA 编码化合物 库技术与 AI 技术结合，优化苗头化合物的识别过程；药石科技利用其分子砌块 ....................................................................................... 18 3.1 维亚生物建立纵向 AI 应用技术平台加速先导化合物发现 .................................. 18 3.2 泓博医药语言模型具备丰富应用场景 ............ 晶泰科技在面对客户预测评估 三种晶型转晶风险的需求时仅用四周完成前期计算工作，对解得的晶胞参数及预测得到 的晶体结构进行衍射精修，获得实验晶型 Form C 的单晶结构；随后使用 PSCP 方法，比 较实验存在的晶型和理论的潜在稳定晶型的相对稳定性，给出随温度变化的稳定性变化 曲线，估计相变温度。晶型预测计算周期仅为 6~8 周，而晶型实验共花费 17 周才得出与 计算结果对应的相同结果，证明晶

彰显着技术落地的必要性。 AI技术也由教学辅助发展到自适应学习，推动大规模因材施教逐步落地。这些共同推高了时代对 AIGC+教育的瞩目，体现在资本投融资、各国政策监管、学术研究等多个方面。澳大利亚经历的 观望—禁止—反思—放开的挣扎历程，代表了全球的态度变迁，即不断与时俱进、同时守正创新。 AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有的教育框架。 在教学主 人员，即部分白领。据Challenger报告显示，2023年5月，美国因AI替 代造成的失业人数达3900人，且都发生在科技行业。以及据麦肯锡数据预测，到2045年左右，有50%的工作将被AI替代，比此前的估 计加速了10年。与此同时，具有创造力、深度思考等高阶智力的人才，将享受到AIGC带来的效率优势，成为AI的驾驭者，相应的工作 需求也会增加，并同时在教育领域创造出大量专业和学科，对教育课程和 来源：中央人民政府网、中国教育部官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 AIGC+教育的时代瞩目-政策 全球关注AIGC在教育领域的应用，中国技术监管、教育政策合力推动落地 国际上，UNSECO、欧盟等组织，美国、日本、英国、澳大利亚等国家均已关注到AIGC将对教育产生的一系列变化及影响，并发布 相关政策及倡议，以为其应用提供指导建议。聚焦到中国场景，在技术侧，23年7月发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》在 技术及通用应用层

“个性化支持者 ”，根据孩子的特 点制定适合的学习计划。 • 家长应关注孩子的情感和兴趣，激 发孩子的自主学习动力 ，而不是单 纯地强制灌输知识。 能力培养比知 识传授更重要 • 在快速变化的社会中，知识的更新换代 迅速 ，而具备学习能力 、创新能力 、解 决问题能力和社交能力等综合素质的人 更能适应未来的发展。 家长每周至少参与 1 次 AI 协同 解题 2. 角色混淆 父亲用 DeepSeek 润色系统批改作文 后， 直接要求孩子照搬修改建议， 未 解释 " 月华如水 " 比 " 月亮很亮 " 好 在何 处 孩子丧失语言鉴赏能力 ，修改过程沦为 复制粘贴 ，作文分数提升但创造力未实 质进步 l 家长需先理解 AI 建议的核心价 父亲为提升学习效率， 用 AI 督导系统 严格控制作息， 孩子因宠物去世情绪 低落想要暂停计划时， 仍被要求按 系 统规定完成当日任务 孩子产生强烈孤独感 ，在日记中写下 " 机 器人比爸爸更懂我 " ， 亲子关系出现严 重 裂痕 l 在 AI 系统中设置「情感急救通 道」 l 家长每日查看情绪分析报告 l 每月预留 2 次「系统失效日」 家长可能陷入的四大误区

层面实现颠覆性创新，最终催生新型计算的全面兴起。 另外，数据将成为推动人工智能发展的“新燃料”。伴随数字孪生、具身智能的普及以及可 能的超级智能体的出现，到 2035 年，人工智能存储容量需求将比 2025 年增长 500 倍，占比超过 70%。未来应用与存储需求的紧耦合，将推动存储技术向超高带宽，超大容量，超强智能方向演 进，驱动存储范式变革。 未来十年，世界将迎来数千亿智能体的广泛联接。这一趋势将催生面向智能体互联网的新一代 在智能时代，全球范围内电力设施和能源成本将会是制约 AI 高速发展的核心要素，预计到 2035 年，全球数据中心耗电量将高达 1.5 万亿度，能源供给需要发生大的变革，可再生能源加速替 代传统化石能源，新能源发电量占比将突破 50%。同时，人工智能将成为新能源系统的核心，通过 Token 管理瓦特，实时管理每一焦耳的能量，从而实现更加动态和高效的电网。 技术作为驱动人类文明跃迁的引擎，其根本在于融入生活、家庭、企业与环境，以实现更美好 应用的价值与算力成本比超过 10 倍。 如果广泛的 AI 应用领域都能够突破算力成本奇 点，AI 将会迎来爆发性的增长。 算力需求的爆炸性增长，算力将成为社会运行的基础设施 突破算力成本奇点，将决定 AI 的发展进程 奇点 奇点：AI应用价值/算力成本>10 我们预测：2035 年全社会的算力需求将达 到 惊 人 的 10 27FLOPS， 跟 2025 年 相 比， 增 长 10

 AI 制药：缩短药物研发周期，助力靶点发现及临床疗效预测。1）逐渐完善的行业拼图，行业玩家逐渐增加；2）AI在多疾病领域广泛应用 ，肿瘤（37%）、免疫学（21%）及神经病学（14%）领域占比最大；3）AI可参与药物开发过程多个阶段。其中涉及AI虚拟筛选、药物发 现、优化药物结构、临床试验优化、建立疾病风险模型、肿瘤精准治疗等。商业化落地中等，仍处于临床早期阶段，数据获取成本高，依赖 文献 全身PET/CT uMI Panorama GS：结合AI图像重建技术，提 升扫描效率，单次全身扫描时间从数十分钟缩短至分钟级。  智能手术系统  神经外科手术机器人：集成AI手术规划系统，实现亚毫米级 定位和风险预警，降低颅内出血风险；支持术中影像序列快 速加载与路径智能修正，提升手术安全性。  一体化CT环形直线加速器uLinac HalosTx：通过AI算法优化 放疗计划，患者治疗时间从数天压缩至数十分钟，精准度提 病历撰写：智能整合多源诊疗数据（检验、影像 、用药记录等），一键生成标准化电子病历，支 持结构化输出与自动纠错，全流程耗时压缩至1 分钟以内，较人工撰写效率提升30倍。 3. 知识查询：依托覆盖脓毒症、ARDS等九大亚专 科的重症医学知识图谱引擎，秒级检索临床指南 、药物禁忌等关键信息，知识匹配准确率超95% ，为复杂病例提供权威决策支持。 4. 诊疗建议：深度融合患者个体化数据与重症诊疗 思维链（Chai

能源和介质包括：水、电、气、冷量、热量等 根据预定义的能耗模型和碳排放模型展示能耗、碳 排放结构 快速统计层级筛选 日、月、年统计数据汇总运算；支持按园区层级、组 织层级、系统层级进行分级统计计算；支持计算能 耗强度 环比、同比、交叉对比等不同维度对建筑、区域、设 备进行用能对比分析 利用标准的桑基图展现能源流转态势 用户设定分项分级能源KPI和碳排放KPI，KPI指标 支持基线管理 系统支持按照不同时间段的尖峰谷平设定不同的 8548 6688 郑州 河南省郑州市中原区中原中路220号 裕达国贸中心写字楼2506房间 邮编：450007 电话： （0371） 6771 9110 长沙 湖南省长沙市五一中路68号 亚大时代写字楼2101, 2101-2室 邮编：410011 电话： （0731） 8446 7770 合肥 安徽省合肥市滩溪路278号 财富广场27层2701、2702室 邮编：230041

1000 倍；AI 将使药物开发成本降低 4 倍，并将研发投入的回报提高 5 倍；AI 将使 癌症筛查的效率提高 20 倍，并且将市场规模扩大 10 倍；AI 药物的商业价值将比标准 药物高 20 倍，比同类最佳的精准药物高 2.4 倍，“从长远来看，医疗保健将成为 AI 最 为深远的应用领域。” 世界经济论坛发布的《人工智能驱动健康的未来：引领潮流》报 告认为，人工智能是医疗保健的主要变革力量，预计 诊断结果。RuiPath 在短短 2 个 月的研发进程里，“研读”了 300 余本病理诊断书籍，“阅览”100 万张数字切片。在广 度上，RuiPath 覆盖中国每年 90%癌症发病人群罹患的癌种；在深度上，亚专科知识问 答深度达到专家级知识水平，由病理医生整理的常用问题测试中，RuiPath 的回答准确 率达 90%以上，并在医学考试场景的图文问答任务中处于国内外领先水平。 诊断准确度逐步提升。哈 AI+制药：提质增速 AI 赋能制药已经获得学界普遍认可和应用。2024 年诺贝尔化学奖将一半奖项授予 给了戴维·贝克，表彰其在计算蛋白质设计领域的贡献，另一半共同授予了德米斯·哈 萨比斯和约翰·江珀，表彰他们利用人工智能在蛋白质结构预测方面的卓越成就。 产业界，AI 赋能药物研发已经取得实质性进展。AI 技术在难成药靶点、罕见病、 复杂疾病抗药性、创新药检验检测等复杂领域有广泛的应用。2023

生产操作、物流配送和质量管理占比较高，分别达到 40%、25%和 22% （图 3）。 11 图 3“人工智能+机器人”应用场景分布 1、生产操作：从操作精度提升到自适应学习 生产操作类应用占比接近 40%，是应用最为普遍的领域。原因主 要有包括以下两点：一是企业对效率的需求提升，“机器取代人”最 早出现在生产过程中的重复性、封闭性的操作场景中，在多个行业已 经实现了大规模应用，在市场效率竞争和小批量柔性生产趋势下，企 教器即可实现对 12 机器人焊接工艺参数的设定，能够适用于多品种、小批量、较为离散 的焊件结构特点的焊接应用场景。 2、物流配送：“识别+导航”模型组合适用于封闭生产场景 物流配送类应用占比约为四分之一。IFR 数据显示，2023 年，全 球物流机器人销量增速高达 35% 2，物流机器人主要得益于三个原因： 一是全球供应链的整合深化，电商和物流行业的发展使得企业对物流 运行效率和 应用的目标是开展多种物流机器人的协调配合，如亚马逊建设的无人 仓库大量使用了各类移动、仓储机器人，并引入技术团队将人工智能 融入整个机器人系统。 3、质量管理：机器视觉检测大量取代人工检测 质量管理类应用占比约为 22%，主要原因是机器视觉检测的成 熟，AI 优化了图像识别复杂和精度，实现了万物识别，检测机器人 2 国际机器人联合会（IFR）《2024 世界机器人报告》 13 的应用从标准化领域拓展到非标领域，应用范围大大拓展。

为此，友邦将“提高对数据和 AI 的应用能 力”作为数字化运营阶段的新目标。“使用好 我们手中的工具，让它产生真正的业务价值是 我们未来主要的方向。”刘立民列了一组数据， 比如在运营流程方面，AI 辅助占比要达到 35% 左右；大数据分析型的创新项目要达到 20% 以 上。 在这个新目标之下，数字化运营已经为友 邦带来了一些显著的成效。比如，传统的呼叫 中心都是依靠人工坐席，“现在使用 AI 机器人 系统上云同样瞄准的是为业务增长赋能。 “我们在上云的时候有一个明确的思路是，上 云一定要根据自己的实际情况，什么样的适合 上，什么样的不适合上，不要为了上云而上云。 有些系统上云后的投入产出比不是很高，这样 就不适合；上云是为了更好地降本增效，能够 提供更好的服务。”刘立民表示。 好的伙伴能为数字化带来长久的助力 对不少企业来说，无论是初期的数字化建 设，还是数字化中局的运营能力提升，都无法 规则体系。这也是目前很多企业的 CDO 重点关 注的议题。 评估：如何衡量数字化运营的优劣？ 如果你身在电商领域，一定熟知 SUPER、 FAST、GROW 这些指标。 SUPER 指向货品运营健康度，包含优货占 比、购买转化、新品贡献、备货精准度、履约 时效五个维度。FAST 与 GROW 则指向消费者 健康度，从品牌知名度、AIPL 流转效率、会员 总量、会员活跃度、渗透、复购、价格升级和 新品效能等维度评估消费者资产的运营能力。