2.1 AI 技术驱动治疗靶点发现，增加靶点新颖性 ....................................................... 10 2.1.1 系统生物学方法 ................................................................................................ 11 ................................................................................... 10 表 5 已有系统生物学平台/系统/方法 ..................................................................................... 11 表 广泛采用。数据、算法和算力 被认为是 AI 的三大支柱，持续推动 AI 领域的发展。机器学习是 AI 的一种类型，计算机 可以自己学习，识别模式然后建立模型，并根据这些模型进行预测;深度学习则是机器学 习的一种进阶类型。AI 算法可以按照不同的分类标准进行类型划分，例如按照模型训练 方式的差异可以分为监督学习、无监督学习，以及强化学习，按照模型预测任务的不同 可分为分类算法(包括二分类和多分类)

方法论 006 2.1 研究前沿的遴选与命名 006 2.2 研究前沿的分析及重点研究前沿的遴选和解读 007 背景和方法论 农业科学、植物学 和动物学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 011 1.1 农业科学、植物学和动物学领域 Top10 热点前沿发展态势 011 1.2 重点热点前沿⸺“利用植物根际促生菌缓解植物的盐胁迫” 012 1.3 重点热点前沿⸺“基于深度学习的植物病害检测” 天文学与天体物理学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 085 1.1 天文学与天体物理学领域 Top 10 热点前沿发展态势 085 1.2 重点热点前沿⸺“基于超新星光变曲线数据约束宇宙学参数” 086 1.3 重点热点前沿⸺“通过直接探测实验寻找低质量暗物质候选粒子” 089 数学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 095 1.1 数学领域 Top 10 热点前沿发展态势 新兴前沿及重点新兴前沿解读 113 2.1 新兴前沿概述 113 2.2 重点新兴前沿⸺“可移动天线在智能无线通信中的性能优化研究” 113 经济学、心理学及 其他社会科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 115 1.1 经济学、心理学及其他社会科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 115 1.2 重点热点前沿⸺“机器人发展与就业转型” 116 1.3 重点热点前沿⸺“个性化与数据驱动的心理治疗研究”

前产品基本是原有教学场景和产品的替代，原有技术功能的优化迭代，而少有新场景的迸发；就落 地速度而言，尚不成熟的教育大模型落地，仍需学生思考和辨别能力的加持、以及相对明确统一的 评估标准支撑，各领域、场景、学段落地情况各有差异。 同时需要警惕的是，AIGC技术具有显著的资源密集和依赖特点，而教育是一项社会公益事业，事关 人的发展权，教育福祉应尽可能地保证公平和均衡。如何防止强势资源的相互吸引和马太效应的加 布的《未来就业报告2023》显示，未来5年内，人工智能、商业智能分析师、数据科学等大数据相关职位的需求增长最快，且创造性 思维、技术素养、好奇心和学习能力等通识素养是未来最需要培养的技能。智能时代背景下，传统的技能已无法满足社会需求，学 科壁垒不断消融，跨专业人才需求紧俏。 来源：麦肯锡《生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿》、世界经济论坛《未来就业报告2023》 ，艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究绘制。 AI成为基础设施，基础工作被替代 全球AI+教育经历了诞生期-摸索期-产业期三个阶段，在诞生期，AI和教育的结合主要围绕辅助教学进行探索，应用于答疑、练习、 模拟测试等环节，代替部分教师的重复性劳动。在机器学习的兴起下，AI+教育进入摸索期，二者结合的探索主题为智能导学及自适 应学习。随着深度学习技术的进步，人工智能技术步入商业化阶段，AI+教育也进入产业期。近几年大数据、云计算、算力能力提升， 大规模语言模型急速发展，2022年ChatGPT的发布更是引发了海内外

Anything Model（SAM）及其训练数据集 Segment Anything 1-Billion（SA-1B），并将其开源于 GitHub。该模型的推出旨在促进机器视觉通用基础大模型的进一步研 究，为图像分割领域的研究和应用提供更加完备的解决方案。  SAM 模型基于 Meta 在 2021 年发布的 Unified Vision 模型架构，并在此基础上进行了优化和改进。该模型采用了多尺度特征 糖网病变/青光眼/黄斑病变 13 安必平: AI 辅助诊断产品+宫颈液基细胞学数据库建设 主营业务板块及核心技术实现 资料来源：安必平2022年年报 ，西南证券整理 公司主要从事体外诊断试剂和仪器的研发、生产和销售，是一家具有自主研发和创新能力的高新技术企业。公司建立体外诊断的三 大技术平台，即细胞学诊断、分子诊断和免疫诊断，较为完整地覆盖从细胞形态到蛋白表达、基因检测等不同诊断层次的临床需求 +“爱病理”病理医生社区APP 助力病理科自动化、标准化、数字化、智能化 宫颈细胞学AI 辅助诊断产品  与腾讯合作开发相关病理宫颈病变人工智能辅助诊断产品，提升病理医生工作效率及工 作质量。  2022年进入三类注册申报 宫颈液基细胞学数据库建设  联合腾讯AI Lab以及腾讯觅影，建设宫颈液基细胞学数据库，助力行业标准规范的制定  已完成产品定型，临床科研评价中反馈良好

2025.01 时 间 资料来源：中文大模型基准测评 2024 年度报告 (2025.01.08) 深化期 ·OpenAI 发 布 0 1 , 强 化 学 习 新 范 式 ， 实现推理等复杂能力上的重大突破。 Claude3.5-Sonnet 发 布 ，在 代 码 和 Agent 能力上掀起效率革命。 · ChatGPT 一键生成竞 品报告 SOT 内 部 数 据 新药情报库 bypatsnap Bio by patsnap Chemical by patsnap 自研数据 自有数据 药物交 易追踪 专利追 踪 构建路径 流 病 数 据 临 床 数 据 专 利 数据 文献 数据 新闻 数据 LM 管线 数据 个 ● 入 口 campaign_promotion=HiroLS_PR 入 口 2 : 扫 码 通 过 手 机 端 小 程 序 访 问 Hello 持 续 进 化 的 生 物 医 药 大 脑 ， 为 生 命 科 学 探 索 创 造 无 限 机 会 学 提 取 实 体 支持药物、配点、适应症。公司四类实体的识别 上传文档》 田 提 取 表 格 支持 PDF 表格中的文本控取和 Exo 下鞋 上传文档》 商洁深 度 探

学习辅导能力不足： 72% 的家长遇到“ 四年级 数学题不会做 ”的窘境 。 亲子冲突频发： 65% 的家庭因辅导作业问题 爆 发亲子冲突 。 家长焦虑情绪普遍： 80% 的家长对孩子的学 业 表现感到焦虑， 60% 的家长时刻担忧孩子 出现 意外 。 杠杆点：教育需求的演进 从标准化教学到个性化培养 时间精力不足 教育能力 有限 当代家 父母分工：父亲负责运动技能，母亲管理学习。 外部交互 家校协同（作业反馈机制） 、社会影响（短视频对注意力的冲击） 。 特点维度 技术支撑与实现方式 典型应用场景 解决的核心问题 个性化学习路径 机器学习算法分析学 习数据， 动态调整难 度 数学分步拆解 、作 文智能润色 传统教育“一刀切 ” 模式与个体差异不 匹配 实时反馈与迭代 自动化评估系统 + 即 时纠错机制 作业进度跟踪 制定合理的 使 用时间和学习目标 。 家长首先需要了解这 些工具 “ 会做什么 ” 和 “ 不能做什么 ” 。 第三步 ： 观 察学习 效果 并调 整策略 第二步 ： 与 孩子共建学 习规则 关注情感 需求与全 面成长 A I 四能教育 以 AI 为基础， 旨在帮助人们从低 能 到高能 、单能到多能 、多能到超 能 、 超能到异能的教育模式 ③ 多 能 到 超

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 年，AI 药企 Neumora Therapeutics 以 2.5 亿美元募资总额登陆纳斯达克，旗下有整合基因组学、蛋白质组学、 脑电图、成像、数字化和临床测量等多源数据，以及人工智能、机器学习和生物信息学 等分析手段，打造出的神经科学数据平台——Data Biopsy Signatures 和 Precision Phenotypes。Neumora AI 团队已在专业意图分析、单项报告解读、综合报告解读等下游任务上 与行业专家深度联动，利用 DeepSeek 系列模型深度推理能力整合多组学 信息，提升大语言模型在千人千面的个性化临床咨询场景中的逻辑性和可 解释性 688289.SH 圣湘生物 自研平台“传染病数智化系统”宣布正式接入 DeepSeek-R1 模型，进一 步增强数智化系统检索和数据挖掘能力 603716.SH 塞力医疗 应用于医药领域的人工智能项目，主要集中在医疗影像处理、疾病预测分 析及智能辅助诊断等方面。公司通过 AI 技术分析患者数据，为过敏性疾 病提供个性化治疗方案 AI+ 医疗/ 医保 300253.SZ 卫宁健康 公司发布了自研医疗大模型 WiNGPT 2.8 和医护智能助手 WiNEX Copilot 2.1，全面对接 DeepSeek，助力 AI 医疗突进之路进入快车道 000503.SZ 国新健康 已启动 “AI

的生态闭环，不仅重构了医疗工作流，更催生了 六大核心应用方向的爆发：  AI 医学影像辅助诊断：进入发展快车道，辅助诊断为主。包括AI超声诊断、病理学AI等影像学辅助诊，涉及到图像处理、勾勒病灶大小、特 征识别、诊断建议。影像学AI辅助诊断商业化落地快，应用场景明确，院端需求较大。数据获取成本较高，行业正在探索AI收费模式。相关 标的：联影医疗、理邦仪器、万东医疗、一脉阳光、祥生医疗、兰卫医 医疗、乐心医疗、三诺生物。  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 DeepSeek-V3系统通过语义解析电子病历和影像特征智能比对，显著提升了呼吸系统疾病的诊断准确率。此外，DeepSeek- R1模型在乳腺癌新辅助化疗方案优化中，通过整合全外显子测序数据和影像组学特征，生成个体化用药敏感性预测模型，显著 提高了病理完全缓解率  DEEPSEEK通过多模型技术融合，在医疗领域展现出显著的应用潜力。其核心技术依托于深度学习和自然语言处理，致力于开 发高效的智