理与中文语料优化的特性，为医疗场景提 供了精准、低成本且本土化的解决方案。这一技术突破不仅推动了算法与行业工作流的深度结合，更吸引了恒瑞医药、医渡科技、东软集团 、鹰瞳科技等头部企业加速布局，覆盖从辅助诊疗到药物研发的全链条智能化升级。政策端亦为AI医疗注入强劲动能：2024年11月，《卫 生健康行业人工智能应用场景参考指引》发布，明确84类应用方向，涵盖医学影像分析、智能药物研发等核心领域，为技术落地提供了顶层 管理的全环节。这种“模型即服务”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 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：迈瑞医疗、创业慧康、金域医学、朗玛信息、润达医疗、医渡 科技、讯飞

C在医药医疗端应用的潜在可能。 因此如下我们做了三方面的梳理。  AI 医疗器械：AI促进医疗器械创新，降本增效成果显著。 1) AI 医疗影像：进入发展快车道，辅助诊断为主 2) AI 医疗机器人：手术、辅助、康复机器人皆具备较高临床价值 3) CDSS与病种质控：临床决策支持服务以人机交互为核心 , AIGC拉升效率 4) AI 健康管理：智能设备监测及分析个人数据，医疗科技乘风而起 医疗影像：进入发展快车道，辅助 诊断为主 AI 医疗机器人：手术、辅助、康复机 器人皆具备较高临床价值 CDSS与病种质控：临床决策支持服 务以人机交互为核心 , AIGC拉升效率 AI 健康管理：智能设备监测及分析个 人数据，医疗科技乘风而起 9 AI 医疗器械常见应用及相关公司 1. AI 医疗影像：进入发展快车道，辅助诊断为主 2. AI 医疗机器人：手术、辅助、康复机器人皆具备较 高临床价值 3. CDSS与病种质控：临床决策支持服务以人机交互 为核心 , AIGC拉升效率 4. AI 健康管理：智能设备监测及分析个人数据，医疗 科技乘风而起 祥生医疗、联影医疗、美年 健康、安必平、迪安诊断、 鹰瞳科技-B、万东医疗等 天智航、微创机器人-B等 金域医学、医渡科技、久远 银海、润达医疗、朗玛信息 等 乐心医疗、九安医疗等

亿美元（约合人民币 3.58 万亿元）。 ◼ 我们认为，AI 有望为局端、院端、药企等医疗系统内的参与方赋能，实 现降本增效。 ◼ AI+辅助诊断：2024 年 11 月，国家医保局首次将人工智能辅助诊断列 入立项指南，AI 辅助诊断首次被纳入医保。AI 辅助诊断主要应用于影 像分析、病理诊断、基因检测、早期筛查等，诊断效率逐步提升。OpenAI o1-preview 在鉴别诊断、诊断临床推理和管理推理的质量都有明显提高。 4-5 年，这将使得专利价值提高 70-80%。 ◼ AI 正在全面赋能医疗行业，促进提质降本增效。我们预计未来在生物 制药、辅助诊断、医院/医保信息系统等方面，AI 都将有望促进流程再 造，提升研发和业务效率、质量的同时降低成本。 ◼ 建议关注： AI+辅助诊断：阿里健康、贝瑞基因、华大基因、迪安诊断、美年健康、 金域医学、塞力医疗、圣湘生物、迈瑞医疗、鱼跃医疗、海康威视、润 达医疗、鹰瞳科技、乐普医疗、我武生物； ...................................................................................... 4 1.1. AI+辅助诊断：纳入医保，效率提升 ......................................................................................

等，并提供大规模的动态算力接入条件 • 独一份的数据飞轮：国内独家的安全运营中心业务，真 实的客户问答和运营场景，提供真实的人类数据反馈 国内第一个企业级的安全垂直领域大模型 高级威胁检测 辅助驾驶 智能驾驶 五百张 A100/A80 0 显卡集群 上百人的创新研 究院硕博团队 深信服 20 年的 安 全行业积累 数据 首个通过《深度合成服 务算法备案》的安全垂 作为智能助手，提供辅助运营分析、自动研判处置等价值， 优化安全运营效率 作为检测引擎，识别未知的、隐蔽的和高对抗性的威胁和攻击行为 SecurityGPT 垂直领域的安全大模型 主机钓鱼威胁检测 安全告警 / 事件自主值守 安全代码辅助开发 流量攻击威胁检测 数据资产治理与流转分析 XDR （安全运营平台） 对话式安全运营助手 流量威胁检测 智能驾驶 主机钓鱼检测 辅助驾驶 零信任平台 VT 样本： GPT 钓鱼正报是友商的 4 倍多。 邮件安全网关默认配置：检出 80% 的样本未拦截。 钓鱼检测效果 强对抗攻击： GPT 检测优势 普通攻击： GPT 检测优势 运营大模型 辅助驾驶模式 智能驾驶模式 云端数据 IOC 威胁情报 文件 (MD5) 域名 网址 IP .... 漏洞 产品 FAQ 向量数据检索召回产品资料

机会与风险等细节问题，进行深入 挖掘，听取来自行业第一线工作者和企业 领导层对行业的见解和认知。 智能医疗概述 AI+ 医疗 应用场景 虚拟助理 医学影像 辅助诊疗 疾病风险预测 药物挖掘 健康管理 医院管理 辅助医学 研究平台 1 赋能 现象 发展 矛盾 广阔 市场 “ 人工智能 + 医疗”是人工智能技术对于 医疗产业的赋能现象。当前以机器学习 与数据挖掘为两大技术核心的人工智能， 的人工智能技术、生物 三维（ 3D ）打印技术、 医用机器人、大型医疗 设备、健康和康复辅助 器械、可穿戴设备以及 相关微型传感器件。 • 《国务院关于加快发展 康复辅助器具产业的若 干意见》 • 推动“医工结合”，支 持人 工智能、脑机接口、 虚拟 现实等新技术在康 复辅助 器具产品中的集 成应用。 • 《国家卫生计生委关于 印发全国人口健康信息 化发展规划 的通知》 靶 区自动勾画与自适应放疗 辅助诊疗 医疗大数据辅助诊疗 医疗机器人 疾病风险预测 基因测序与检测服务 预测癌症 / 白血病等重大疾病 药物挖掘 新药研发 / 老药新用 / 药物筛选 药 物副作用预测 / 跟踪研究 健康管理 营养学 / 身体健康管理 精 神健康管理 医院管理 病历结构化 / 分级诊疗 DRGs 智能系统 / 专家系统 辅助医学研究平台 线上科研平台，提供

2025 年 3 月 DeepSeek 赋能家庭教 育 （本报告由 DeepSeek 辅助生成） 人工智能学院 01 DeepSeek 如何赋能 家 庭教育？ 家长辅导时间不足： 89% 的家长每天辅导孩 子 的时间少于 30 分钟 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 “A I 会不会影响孩子的独立思考能力？ ” 家长行动指南： 1. 设定边界： 明确 AI 工具使用场景（如仅用于思路 拓展而非作业代劳） 2. 混合学习： 每周安排 AI 辅助与传统学习交替任务 （如 AI 润色作文后手抄加深记忆） 3. 能力审计： 每月用非 AI 环境测试核心能力（如关 闭分步提示做数学题检测真实水平） 为什么家长需要转变角色？ 帮助学习者从超高能力状态发展 到 异能状态。 Ø AI 可以协助学习者挖掘潜在的认 知 能力，开发出前所未有的思维方 式， 以应对未来社会的挑战和变革。 ① 低 能 到 高 能 A I 辅助学习与个性化教育 Ø 通过个性化教育 ， 帮助学 习者从低能力状态迅速提 升到高能力状态 ，即 AI 根 据 每个学习者的需求和 优势 定制教学内容和方法。 ② 单

开源引爆 • 开源的论⽂和库，以及提供 简易的蒸馏⽅式，让世界上 不管⼤⼩的实验室，快速掌 握OpenAI原来封闭的顶尖 模型推理能⼒ • MIT许可证，商⽤权限吸引 开发者 垂直适配 从编程辅助（DeepSeek- Coder）到医疗诊断（R1 临床接⼊），展现⾏业落 地能⼒ 9 DeepSeek天然适合医疗⾏业 ⼤模型发展的⼏⼤“基⽯” 01 DeepSeek极致成本降低，显著降低本地化部署的 更个性化、互动 ⾏业学术化推⼴ 重塑患者流程 • 患者招募 • 试验设计优化 • 执⾏效率提升 • 交叉证据⽹络 构建 • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 内容⽣产辅助 • 管理营销素材 • 营销内容策划 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 多源信息来源 • 互动性、个性化 患者流程 • 多重购买渠道 患者服务 多渠道营销 ⽣产与 供应链 →基于医学搜索、循证医学证据的驱动 • 科研与学术⽅式和效率→通过⼤模型进⾏科研 课题筛选、⽂献收集、数据结构化提取和分析、 摘要及初稿撰写等 医⽣ 基于DeepSeek推理模型，整合患者的信息，辅助医⽣深度问诊、 鉴别诊断、病情分析和建议，提出治疗、预防等建议 • 基于Deepseek⼤模型，再现医⽣临床思维链路的推理模型 • ⾃动⽣成病情分析、IDC⾃动编码 • 分析准确率达90%，为医⽣提供权威决策⽀持

争？这些重大问题，因AIGC的到来，再一次冲击了 现有的教育体系。 在微观层面上，教育的各场景和环节，都因AIGC技术的应用而有所助益，如教师侧的备课规划、作 业生成和批改，学生侧的自主学习、辅助练习、测试评估等，新技术与古老教育场景的结合，总会 产生令人欣喜的化学反应。然而，商业实践的落地是受到现实和周期限制的。从落地逻辑而言，当 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 化。具体到教育行业，部分基础工作被替代，社会人力结构和人才需求被重塑。AIGC技术与现代 教育在教学内容、师资配置、交互方式等方面有着巧妙的吻合之处，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 求；在学习主体方面，引发近乎科幻但并不遥远的哲学思辩：教育人类还是训练大模型，二者可 能存在着广义上教育资源的竞争。 AIGC技术在教师、学生、管理者多角色中，在学术科研、备课规划、作业生成和批改、自主学习、 辅助练习、测试评估的多场景中，都发挥着一定效力。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

AI Agent在企业数智化中的定位 AI Agent：基于大语言模型的自治智能体 从人机协同模式角度 从Agent组成结构角度 p 初级形态：把AI嵌入到人的工作中 p 中级形态：AI作为人的辅助工具 p 高级形态：AI作为主要工具，Agent对人 的依赖性在降低，且越来越像真人。人 的大部分用于繁琐日常工作的技能被AI取 代，而人机协同又让个体以前90%的弱技 能被瞬间强化 p Agent具备角色识别，规划及任务拆 片段精排 片段总结 向量库 全文索引库 段落 文档 元数据 摘要 图片 数据 上传 图. RAG模块核心处理流程 RAG是一种结合了信息检索和文本生成的技术，它通过从知识库中检索相关信息来辅助大型 语言模型（LLM）生成更准确、更丰富的文本回复。RAG 的优势在于它能够确保模型访问 到最新、最及时的事实和相关信息，通过定期更新外部参考信息，生成的回复能够纳入与用 户查询相关的最新信息。 的关键细节，解读数据的特征，帮助用户快速理解 数据状况。 营销辅助助手-健康产品推荐 背景目标 解决方案 l 当前保险渠道人员超过百万，仍旧资源紧张、人员流动率 高、健康及保险知识庞大复杂，不易掌握 l 单城市体检报告超过1 0万份，人工解读效率低，不精准 l 核保情形复杂，流程冗长，单次核保时间3周 l 需要智能化手段赋能体检报告解读、营销辅助推荐、核保 辅助审核等环节 l 自动对体检单进行信息抽取，提取到健康状况及疾病相关

像、远程病理、视网膜 检测等 • 代表性公司：RadNet、 Arterys、PathAI、 Proscia、鹰瞳科技、万 东医疗 B2C临床管理 • 定义：B2C临床管理主 要是AI赋能临床决策支 持，辅助疾病诊断、个 性化用药等 • 商业模式分类：AI精准 用药、基因测序、AI影 像识别、疾病模型判断 • 代表性公司：Tempus AI、Grail、华大基因、 华大智造 B端自我管理 • 下游 应用场景 • 健康管理平台（AI健管师/慢病 管理） • 应用场景：运动/营养/心理/睡 眠管理 • 技术赋能：云平台等 • 消费者：智能设备+APP自我管理 • 医疗机构：AI辅助诊断 • 健康管理机构：远程健康监测、私 人医生AI助手 • 支付方：保险/医保 • 综合平台：美年健康（健康小美）、 平安健康 • 慢病管理：智云健康（糖尿病）、 医联（肾病） • 健康场景：Keep（AI健身）、薄荷 颤/室速等复杂病症 设备租赁+诊断报告服务 Butterfly Network BFLY.N 9 Butterfly iQ+ 便携式超声仪 （AI自动识别器官异常，如肝纤维化） 单探头全身扫描，AI辅助诊断效率提 升70% 硬件销售+AI分析订阅 Welldoc 未上市 BlueStar® AI糖尿病管理APP （FDA首个处方数字疗法） 基于用户血糖/饮食/运动数据，生成 实时用药建议