技术 ( 如 OROSR) 实现差异化释放。 ● 临床阶段： o 临床前研究：已完成体外释放度、稳定性及动物药代动力学 (PK) 验证 (2021-2022 年 ) 。 o I 期临床试验： 72023 年启动，评估健康受试者中的生物等效性及缓释特性 (NCT0587XXXX) 。 6 II/I 期 计 划 ：预计 2025 年完成 HFrEF 患者的疗效与安全性验证。 ● 企业动态： 上传文档》 商洁深 度 探 索 您可以问我这些： 药物见争格局 siRNA 药物的适应症有哪些 ? 临床试验与潘证医学 度伐利尤单抗针对非小细胞肺癌的临床结果有哪些 ? 药 物研发策略 二代与三代 TKI 抑制剂差异性 ? 医药政策基于 FDA 的要求，临床试验中应如何确保受试者的知情同意 ? * 温馨提示：小程序仅支持简单问答，如需体验上面强大功能，请移步上述 PC 端浏览 pulmonary fibrosis: Preclinical pharmacological in vitro and in vivo evaluation 2. ◎ 临床试验 | EUCTR2019-003992-21- IT,A Multicenter,Randomized,Double-blind,Placebo-contrlled,Phase 2 Study of

AI+制药行业潜力巨大 [Table_Summary] 投资要点：  AI 技术蓬勃发展，AI+制药有望成为下一个黄金赛道。AI 技术通过机器学习和深 度学习等手段，已经在药物发现、临床前研究和临床试验等全流程中发挥重要 作用。从 2007 年的早期探索至今，AI 制药技术经历了技术积累、验证和快速发 展期，目前正处于一个技术创新活跃、政策扶持明显、市场前景广阔的阶段。 AI 制药投融资市场活跃，根据 技术在新药研发领域中的应用推动行业快速变革，涉及靶 点发现、蛋白质结构预测、化合物筛选、ADMET 特性预测、临床试验结果预测、 药物重定位、晶型预测和逆向合成分析等多个关键环节。AI 制药技术的应用有 望缩短药物研发周期，降低成本，提高研发成功率。AI 技术使得从药物设计到 临床试验的全流程更加高效，为传统药物研发带来创新变革，并展现出在药物 研发领域的广阔前景和巨大潜力。  CRO 公司加速布局 4 ADMET 预测可提前考量药物成药可能性 .............................................................. 13 2.5 临床试验结果预测可有效节省失败临床的经费 .................................................. 14 2.6 人工智能促使药物重定位快速上市 .....

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 文献数据及实验室数据。相关标的：晶泰科技、丽珠集团、药明康德、信立泰、成都先导、川宁生物、药石科技、健康元、美迪西、东阳光 设备互联互通 综合性解决方案 AI 基因测序 收集样本基因测序、 罕见病遗传病分析解读 多组学风险预测和评估 AI 制药 分子虚拟筛选、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 AI 医学影像 图像处理、 勾勒病灶大小、 特征识别、诊断建议 AI 健康管理 可穿戴设备 定制化干预方案 AI系统实时监测并预警 物研发周期。传统药物研发遵循“双十定律”（10年时间 、10亿美元投入），而AI模型可将化合物设计时间缩短 70%，成功率提升10倍。例如，医渡科技通过DeepSeek 处理55亿份医疗记录，加速药物靶点筛选与临床试验设计 ，研发效率提升显著。  模型训练与部署成本降低 DeepSeek通过强化学习技术减少对高成本标注数据的依 赖，结合开源策略，使企业能以更低成本实现本地化部署 。例如，方舟健客通过DeepSeek完成本地化部署，仅需

公司图迈于2022年1月27日获得NMPA批准上市（应用于泌尿外科），是国内首 款亦是唯一一款由中国企业自主研发并获得上市的四臂腔镜手术机器人，从临床数 据看，有效性不逊于达芬奇Si。同时图迈多学科、多中心注册临床试验于2021年 10月启动入组，涵盖普外科、胸科、妇科等多领域，并于2022年4月完成临床试 验，目前已处于NMPA注册申请中，预计2023年上半年获批。  截至22年底，公司在国内累计布局超过30个图迈临床应用及培训中心，各适应症 Intelligence，西南证券整理 32  应用在制药环节的AI技术主要包括机器学习中的深度学习、大数据及自然语言处理，通过训练数据库内目标信息搭建精准模型 ，实现药物分子的筛选、预测及分析、用药安全的试验、评估等研发目标。AI制药应用场景主要包括药物研发、用药安全、供 应链管理、商业拓展、个性化诊疗及监管审批六个方面，其中药物研发及用药安全是AI技术在制药环节的主要内容。传统新药 研发周期长、资金投 预测化合物的药性，如代谢性、细胞渗透性、溶解性、毒性等性质 用药安全 临床试验 自然语言处理 通过自然语言处理和机器学习改善临床试验的设计、管理、监控和患者招募，从各种结构化与非结构化数据类型中提取信息， 找到符合临床试验入组标准的受试者，或关联各种大型数据集，找到变量间的潜在关系，改进患者与试验的匹配情况 机器学习 药物风险评估 机器学习 通过机器学习，实现从接收药物不

室、工程研究中心和技术（产业/制造业）创新中心等，在基础 理论、关键共性技术等方面率先形成突破。积极布局元宇宙公 共技术服务，强化公共算力、模型训练资源库、标准测试数据 集等技术研发支撑，打造“研究开发—中试验证—场景应用”全 链条技术应用研究中心。完善产业创新服务体系，加快元宇宙 标准认证、知识产权等公共服务建设，推动创新环节全流程协 同发展。（责任单位：省发展改革委、省科技厅、省经信厅为 责任主体，下同） ，通过 虚拟空间和现实空间的协同联动，促进企业内部和企业之间高 效协同，助力制造业高质量发展。（责任单位：省经信厅、省 发展改革委、省科技厅） 2.探索“元医疗”场景应用。探索构建药物开发试验、手术 预演、心理/精神疾病治疗、医学影像等领域的“元”医疗场景， 加快推动元宇宙在医学教育培训、医疗护理服务、远程医疗问 诊等应用服务创新。构建全生命周期健康管理模型，打造线上 线下相结合 三、重点工程 （一）元宇宙综合试验平台建设工程 围绕元宇宙新技术、新产品、新场景等，支持以行业龙头 企业、产业联盟等主导、政府配合、社会资本参与的多元化主 体建设元宇宙中试、试验验证平台。聚焦元宇宙产业发展环节 和技术发展，打造共性应用技术支撑、沉浸式内容集成开发、 融合应用孵化培育等平台，持续完善提升平台服务水平。统筹 兼顾平台的服务性和可持续性，逐步形成试验平台市场化运作 模式。（

能体。其工业应用包括两个层次，一是嵌入各类智能软硬件的机器人 产品在生产操作、物流配送等典型工业场景中的应用，二是智能化的 工业控制平台通过集成人工智能技术与工业机器人等设备，在产线优 化和试验验证等群体智能场景中的应用。 本报告分为研究背景、技术趋势分析、应用现状分析和前景展望 四个部分。首先，从技术突破、大国竞争和市场前景三个角度，分析 “机器人+人工智能”工业应用的发展背景；其次，从技术趋势的角 2、物流配送：“识别+导航”模型组合适用于封闭生产场景 . 12 3、质量管理：机器视觉检测大量取代人工检测 ............ 12 4、安全管理：在部分重化工业存在一定需求 .............. 13 5、试验验证和产线优化：仅在部分龙头企业开展探索 ...... 13 （二）应用行业：重点用于汽车、电子、金属三大行业 ..... 14 1、汽车：关注精细生产、高效物流和外观检测 .......... （一）应用场景：从生产操作向其他高附加值场景拓展 在工业领域，机器人被广泛应用于多个关键环节，包括生产操作、 质量管理、安全管理、物流配送、试验验证以及产线优化等（表 1）。 表 1“机器人+人工智能”在工业领域的应用场景 环节名称 六大重点环节 细分场景 研发设计 试验验证 —— 生产制造 生产操作 焊接、喷涂、冲压、切割、组装等 质量管理 表面检测、综合质检 安全管理 安全巡检 产线优化

发与欧 盟《GDPR》的管辖权冲突。值得注意的是，上海临港新片区试点《数据跨境流 动分类分级管理办法（试行）》，将跨境数据分为核心、重要、一般三级，并 建立动态清单机制，为企业提供了区域性合规试验窗口[3]。 第三，企业在多法域运营中面临显著合规张力：例如，欧盟要求数据主体拥有 “被遗忘权”，而中国《个人信息保护法》仅规定删除权适用特定情形（如处 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发 [1]政策：《中华人民共和国数据安全法（草案）的说明》，全国人大常委会， 2020年。 [2]政策：《数据出境安全评估办法》，国家互联网信息办公室令（第11号）， 2022年9月1日施行。 [3]政策：《中国（上海）自由贸易试验区临港新片区数据跨境流动分类分级管 理办法（试行）》，临港新片区管委会，2023年发布。 [4]研报：《智能网联汽车数据安全合规白皮书》，普华永道商务咨询（上海） 有限公司与武汉路特斯科技有限 托新型举国体制优势 ，高质量推进试点应用[1]。该战略导向并非孤立政策叠加，而是以目标牵引、 分层施策为特征：国家级测试区（17个）、车联网先导区（7个）与‘双智’试点 城市（16个）构成三级试验载体网络；开放测试道路超3.2万公里、发放测试牌 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 23 照逾7700张、累计测试里程突破1.2亿公里，则体现从封闭验证向真实场景规

中国工业和信息化 发展形势展望系列 链、服务等全链条，不断催生新模式、新应用、新场景，加速形成数智 经济新形态。三是重点地区适数化改革激发数字化变革新动力。上海、 江苏、浙江等7个国家数字经济创新发展试验区改革创新先行先试，在数 据要素市场化配置、基础设施建设、区域协同等领域158项改革清单的指 引下，引导各方细化实施细则和推进举措，谋划数字经济创新型企业培 育、数字经济新场景大规模应用等领域新思路新布局，协同数据基础制 终端、智能体为载体的高价值新应用新场景加快拓展，数字技术赋能制 造、交通、物流、农业等产业转型新场景将深入探索，催生智能工厂、 自主调度、无人配送、智慧农场等一批高成长性新产业新赛道。二是行 业“人工智能+”技术创新将由试验探索走向规模化应用，基于“大模型 +小模型”协同的智能应用将有可能突破模型“幻觉”、事实性错误、理 解力局限等瓶颈，加速在实际场景中落地，“数据+模型+场景”协同部 署将推动数字仿真设计、柔性生产线、精准供应链、人机协作智能体等 （一）行业数据集发展参差不齐，高质量标准仍待厘清 当前，行业数据集匮乏、标准缺失、质量低下等问题直接影响了 人工智能模型训练效果与应用成效。一是部分行业数据供给不足，如医 疗行业患者诊疗、健康管理、临床试验等数据涉及个人隐私，医院等机 构在数据整合共享时面临诸多阻碍和风险，导致医疗影像识别、疾病预 测等相关数据集建设困难；制造行业存在设备运行数据分散、数据格式 不统一、接口不兼容等问题，数据采集、整合成本高昂，难以形成基于

分析等技 术，能够快速筛选潜在药物分子，降低研发成本并提高效率。该平台已成 功推进近 69 个新药项目，其中 5 个进入临床 I 期。此外，公司通过 AI 技 术从患者数据中筛选适合临床试验的样本，显著提高了试验成功率 300725.SZ 药石科技 药石科技在 AI 药物研发领域技术储备丰富，被机构对标美股 AI 制药三 巨头（Recursion Pharmaceuticals、Schr 和成本控制方面取得显著优化 688235.SH 百济神州 百济神州引进了通过 AI 驱动的 Kinetic Ensemble®技术平台发现的化合物 BG-68501，并已用于首批患者的人体 I 期试验。该平台结合 AI/ML、计 算化学和实验技术，专注于难成药靶点蛋白的动态结构研究，加速药物设 计 688331.SH 荣昌生物 AI 技术有望颠覆制药产业格局，通过机器学习和深度学习等技术，AI

支持带宽分片保障、路径按需调度等功能。光电融合确定性技术由江 苏未来网络集团联合紫金山实验室等单位提出，基于白盒设备形态实 现操作系统集成，通过统一控制器实现业务统一承载，已在全国多个 城市的网络中得到了试验与验证。 三、 光电融合网络技术发展趋势 随着数字经济的蓬勃发展，数据流量呈现指数级增长，对网络带 宽、传输效率、智能化管理等方面提出了更高要求。光电融合网络作 为支撑未来信息基础设施的核心技术，正朝着高速化、协同化、智能 控的、确定性增强的、光数合一的未来网络光电融合广域确定性网络 方案。该方案在 CENI 生产网中对光电融合确定性路由器做了严格测 试验证，通过中国信息通信研究院的权威测试，实现了超 2000 公里 的无电中继无损传输和 400G 速率 5 微秒抖动的确定性传输两项重大 突破。未来网络试验设施（CENI）是全球首个实现 2000 公里以上“IP+ 光”广域无损承载和“400G 速率+5 微秒抖动”确定性承载的光电融 的全局管控能力，支持多企业 模型的灵活接入与动态调整。 该方案已通过实际测试验证，为 AI 大模型训练、自动驾驶仿真 等高性能计算场景提供了可复制的光电融合网络范式，推动算力网络 向"泛在、智能、绿色"方向演进。 4. 中国移动基于光电融合网络的智网协同训练试验 2025 年 7 月中国移动完成业界首次 800G 以太网智算协同训练的 现网技术试验。本次试验采用 IP 与光融合 GSE-DCI 方案，实现支持