1.2 多元场景涌现，驱动产品差异化发展 3 1.3 核心要素协同，推动eVTOL商业化加速实现 4 2. 未来可期：中国eVTOL市场规模展望 10 2.1 个人飞行eVTOL：多元化飞行体验载体 10 2.2 出行eVTOL：公共与私人出行渗透 16 2.3 中国载人eVTOL商业化进程展望 20 3. 奋楫扬帆：中国eVTOL企业发展展望 22 3.1 发展路径 eVTOL的诞生并非依赖单一技术的发展，而是电机驱动、分布式推进、全新构型与智 能化系统四项关键技术共同突破的结果。这些底层技术的进步为飞行器设计与运行带来了 全新的可能性，也使得eVTOL首次具备了技术可行性和商业化潜力。 • 电动化：重新定义飞行动力来源 相比传统内燃机，电机驱动系统更为安静、清洁且结构简洁，大幅提升了eVTOL在城 市内及低空空域运行的可接受性。同时，电机内部的机械部件更少，显著降低维护成 本研究未涵盖 来源：专家访谈；案头研究；BCG分析。 图2 | 主流eVTOL分类及特征 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 4 1.3 核心要素协同，推动eVTOL商业化加速实现 eVTOL因其快速、灵活的特性，有望成为在地面交通与传统民航之间开辟“第三空间” 的新一代交通方式。然而，受限于技术、监管和基础设施等因素，eVTOL在过去很多年间 始终未能进入实质性

们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流，意味着每一家企业必须全面考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。 因此，今年的人工智能报告将研究核心放在了“场景”与“产品”之上，尝试通过洞悉医院、 药企、械企多方的供需逻辑，分析先驱者们的实战案例，为 AI 企业下一步的布局、选 品、研发、商业化提供参考建议。 核心观点 1. 伴随 AI 应用的持续扩展与需方对于 AI 认知的不断加深，“提效”取代“政策”成为需方 .........................................................................................8 2.1.3 商业化及应用................................................................................................ .................................................................... 28 2.4 讨论：颇具规模的 AI 产品矩阵，能够破解商业化难题吗？................................. 29 第三章：融资寒冬，医疗 AI 尽力改善现金流...................................

Confidential All Rights Reserved. 人形机器人产业进程加速，2025年头部企业已提前达成百台~千台小批量产，预计2026开 启行业量产元年、2027标杆企业商业化冲刺、2030步入商业化元年。 8 Source: M2研究 & 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源 Progress(2025) 验证测试阶段 工程试制阶段 小批量产落地 ✓ 产品：研发验证机 设计：SOP设计冻结 ✓ 交付：部分商业化交付 硬件型企业 全栈能力型企业 软件型企业 2025 头部企业小批量测试 2027 2026 行业小批量产元年 2030 行业商业化元年 2026 2025Q4 头部企业小批量产 2027 标杆企业商业化冲刺 M2里程碑预测 已如期达成 已提前达成 预计提前达成，监测中… 全球人形机器人产业量产/商业化进程 Pre-03 M2 2025 M2研究分析；量产/商业化进程、场景信息基于企业公开信息/视频及行业专家访谈所得，最新进展持续更新中；转载引用内容请标明来源 已公布 规划中 软件型企业 硬件型企业 全栈型企业 典型企业 企业/产品概况 形态 双足 双足 双足 双足 工业生产 商业服务 场景落地 特种应用 家庭服务 仓储物流 25年量产~2000台 25年~1000台 25年计划量产 商业化交付 量产 商业化交付 双足

需求类智能体已落地。但商 业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循环且 输出结果不一定符合需求，tokens 成本远高于普通 LLMs。  人工智能发展迅猛，智能体商业化落地：未来多方面推动人工智能发展，应用级 别智能体有望快速落地。国内各地相继出台关于人工智能的发展政策，推动其为 重要的研究方向。预计 2026 年国内人工智能市场规模超过 260 亿美元，全球人 国家政策支持以及各 大企业的积极投入，智能体技术将不断进步，特别是在算力快速增长的背景下， AI Agent 的发展前景更加可期。多模态智能体的出现，将进一步推动各行业智能 化应用的升级，智能体的商业化将迎来新的突破。  建议关注：AI 算力、模型和应用：寒武纪-U、海光信息、景嘉微、龙芯中科、浪 潮信息、中科曙光、神州数码、软通动力、中国长城、科大讯飞、中控技术、海 康威视、大华股份、商 效能讨论：成本与价值间的博弈 ....................................................................... 12 3.未来展望：人工智能发展迅猛，智能体商业化落地 ..................................................... 13 3.1 海内外政策推动人工智能发展加速 .................

能够生成更好、更有效的候选药物，加速从药物发现到临床前候选阶段的进程。 在运营和生产环节， AI 通过释放全价值链改进潜力、实现除自动化以外的效率提升。 AI 的最新发展赋能新用例显著改善各种生产 关 键绩效指标。 商业化领域也受益于 AI 。使用 AI 工具直接协助与医务人员互动的应用日益增多，更快速为团队提供重要的医疗信息。 AI 还可 以通 过使用市场表现数据为销售、营销和市场准入环节提供独到洞察。 将 AI GenerativeAi.net, Techtarget, Press 3 AI 在制药领域的应用 ■ ■ ■ ■ 高 二 二 二 二 低 3 1 商业化 研发 在研发环节， AI 可以在多个领域增加价值，如计算机模拟研究、医学洞察和湿实验室支持。 AI 已经能够通过生成更好、更有效的候选药物，加速从药物发现到临床前候选阶段的进程， 帮 助药物发现环节变革。 利用市场表现数据， AI 可以为销售、营销和市场准入环 节 提供独到见解，例如内容创作、知识管理和报销建模等。 同时， AI 也可以收集和预测市场表现数据。 使用 AI 的公司通常聚焦于监管和医学事务或商业化。因 此，制药公司往往倾向于收购针对特定业务部门或任务的 AI 工具或服务，或独立开发公司平台以便在全公司范围内 进行推广。 药物警戒和医学事务 • 追踪并预测批准后的医疗真实世界数据

备公司（迈瑞医疗、联影医疗等）、个人健康终端公司（三诺 生物、鱼跃医疗等）； ➢ 数据+AI：测序数据公司、ICL数据公司（金域医学等）、体检数据公司。 ➢ 风险提示：技术升级迭代不及预期、商业化进程不及预期、行业竞争加剧风险。 目 录 第一部分 第二部分 第三部分 第四部分 第五部分 第六部分 “医疗+AI”复盘及全景图 C端自我管理 B2C远程管理 B2C临床管理 10 2020 2021 2022 2023 2024 营收（亿美元） 净利润（亿美元） 营收同比增速（右轴） 下载日志已记录，仅供内部参考，股票报告网 Tempus:打造数据采集-分析-商业化闭环 ◥分业务收入结构： 1. 基因组学：2024年营收为4.52亿美元（yoy+24.4%，占比约65%），为核心收入来源，提供低价的 NGS和伴随诊断服务 2. 数据与服务：2024年营收为2 Compass部门协助后期临床试验。 ◥数据采集-分析-商业化”闭环构建： 1. 商业模式：1）基因测序服务产生数据；2）将数据卖给药企；3）开发AI辅助诊断（to B/C） 2. 与超过3,000家医疗机构合作,积累超240PB的多模态数据（包括25万份DNA+RNA图谱、120万影 像记录等）。 3. 数据经去标识化处理后,向药企提供商业化服务,同时反哺AI模型的迭代优化 2024年公司各业务营收占比

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、兰卫医学、鹰瞳科技-B、安必平、乐普医疗、福瑞股份、东软医疗、迪安诊 预测和评估。企业端可明显降低成本，但商业化落地进度较慢。合作模式和医院正在探索中。整体数据获取成本低，基因测序一次能获取较 大量基因组数据。相关标的：华大智造、贝瑞基因、华大基因。  AI 医疗信息化CDSS辅助临床决策：优化电子病历质控、临床决策支持与智能分诊流程, AIGC大幅拉升效率。包括AI辅助报告解读、推荐检 查项目、疾病预测等。整体商业化落地较快，数据获取成本较高。相关标的：迈 ，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 长江药业、皓元医药、悦康药业、泓博医药、博济医药。

GPT-4，开源具备全球竞争力 ...................................................................... 32 百度：文心大模型持续迭代，B/C 端商业化稳步推进 ................................................................................. 33 阿里巴巴：通义大模型开源闭源兼具，落地行业广泛 2.93 亿台，届时 AI-capable PC 市占率有望达到 60%。 未商业化 海外 国内 微软&OpenAI 谷歌 亚马逊 阿里巴巴 百度 字节跳动 智谱 腾讯 个人版：10 美元/月 商业版：19 美元/年 企业版：39美元/月 免费提供给学生/开源维护者 未商业化 个人版：免费 企业版：协议价 基础版： 免费使用 高级版： 618/每人每年 专业版： 499/年 必一起阅读。 19 电子 图表19： 英伟达 Isaac 机器人平台 资料来源：GTC 2024，华泰研究 优必选持续迭代推出 Walker X，加速国内人形机器人商业化落地。优必选是国内最早开始 研究人形机器人的企业之一。1）2016 年开始研发人形机器人，推出能够全向行走的 Walker 原型机；2）2017-2018 年，推出第一代大型双足仿人服务机器人 Walker1，实现上下楼梯、

点城市陆续发标， 完整 20 个首批试点城市名录已发布。本次试点在此前车联网先导示范项目 发展的基础上，首次将试点范围拓展至城市全域，我们认为意义在于：探索 并推出一套可跨域使用、可规模化复制、可商业化落地的城市解决方案，以 加速车路云一体化的全国普及。 未来建设重点在于提升“两率”，车路云一体化产业空间可达万亿级 未来车路云建设将主要聚焦于提升：智能路侧基础设施覆盖率和车载终端装 配率 4）边缘计算单元：莱斯信息、东土科技等；5）云平台：通行宝、启明信息、 莱斯信息等；6）通信服务商：中国移动、中国电信、中国联通；7）高精地 图及定位：四维图新、中海达等。 风险提示：1）地方政府推进不及预期；2）场景需求及商业化不及预期；3） 本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整 理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。 (39) (28) (18) (7) 4 云 体系可以通过路侧感知为单车补盲，数据获取方面，车路云一体化可以凭借车端、路侧、 云端获取海量数据帮助单车智能迭代智能驾驶的模型，以促进单车智能的持续发展；2）车 路云一体化有望助力单车智能实现商业化，调动整车厂的投资积极性。车路云一体化将凭 借国家基础设施投资完善路侧、云端建设，将高昂的计算成本由车端转移到路、云，使单 车智能的成本得到有效控制，更易实现商业闭环（例如国内“车路云一体化”代表车企百

“创新落后”的机会成本被不断放⼤ 体验： 哎哟 不错噢 低成本，超出⽤户预期的“智能” 产品：典型的2B能⼒集合 ‰ 快速推出全家桶和云服务矩阵 市场：典型的B端商业模式 ‰ 快速市场预热和商业化 6 再看DeepSeek, ⼜⼀个“⼯程奇迹” 7 DeepSeek&是“深度求索” 开发的⼀系列⼈⼯智能模型。DeepSeek&通过持续的技术 创新和市场拓展，在⾃然语⾔处理和⼤型语⾔模型⽅⾯取得了显著进展，在国际市 DeepSeek对于医疗体系有那些影响？-医院 • 电⼦病历和数据管理⾰→构建专病知识库， 为药物研发和精准医学提供⽀持 ⼤模型语义理解加速医学数据治理和流通 • 医院数据开放和流通→数据要素商业化变 数据价值在⼤模型背景下进⼀步被凸显 • 精细化运营管理（DRG/DIP） DS推理思考能⼒以及医保控费压⼒（需求⾼，难度⼤） →药品定价策略 医院 • PR先⾏，但过去“纸⾯数据、 ⾮标数据”等困境能得到极⼤