1 2 3 91 3.2 Digital Twin AI 92 3.3 • • • PIX MOVING • ABeam 93 ABeam ABeam Consulting ◼ ABeam 93 ➢ ➢ / ➢ ➢ ➢ PoC ➢ ➢ ( / ) ➢ ➢ 3-6 ➢ ➢ ➢ ➢ ➢ ➢ 94 ABeam ◼ PoC

药物分子砌块设计、研发、工艺优化到商业化生产所 有涉及化学的业务。同时,公司的主营业务还包括技术 服务。 利用AI技术搭建药物发现和优化平台。 47.4 5.3 43.0 36.2 30.1 688131.SH 皓元医药 93 公司是一家专注于小分子药物研发服务与产业化应用 的平台型高新技术企业，主要业务包括小分子药物发 现领域的分子砌块和工具化合物的研发，以及小分子 药物原料药、中间体的工艺开发和生产技术改进。 SZ 药石科技 83 16.24 17.67 19.80 1.93 2.30 2.76 5.1 4.7 4.2 43.0 36.2 30.1 688131.SH 皓元医药 93 22.62 27.69 33.83 1.78 2.45 3.41 4.1 3.4 2.8 52.5 38.1 27.4 数据来源：Wind，国信证券经济研究所整理 注

部署与攻击面元素同类型的欺骗诱饵资 源.这种方案显著提高了系统的混淆效果,弥补了单独部署 欺骗环境时 容 易 被 攻 击 者 识 破 绕 过 的 缺 陷,同 时 也 加 强 了 MTD 的防御效能.文献[９３]中通过生成的大量诱饵节点构 造虚拟网络拓扑,并在此基础上结合IP 随机化技术,即使攻 击者识别出真实节点和诱饵节点,也会因为IP随机化使探测 信息失效. ２)将拟态防御与欺骗防御结合使用.构建拟态防御系统 GAIK,etal．Aframeworkformimicdefense systemincyberspace[J]．JournalofSignalProcessingSystems, ２０２１,９３:１６９Ｇ１８５． [２３]MAB,ZHANGZ．SecurityresearchofredundancyinmimicdeＧ fensesystem[C]∥２０１７３rdIEEEInternationalConferenceon defense:ananalysisofvulnerabilityandapplicationsinnewsceＧ narios[J]．ControlandDecision,２０２３,３８(１１):３０２５Ｇ３０３８． [９３]DeceptionDefenseSystem[J]．ComputerEngineeringandAppliＧ cations,２０２２,５８(１５):１２４Ｇ１３２ HUHongchao,bornin１９８２

案例：复杂场景下高精度预测 简单时序 分析模型 ARIMA+ES 运营活动频繁： 400+/ 年 多家供应商混合承接 产品多：百余种 产品迭代快，变化多 蚂蚁金服复杂场景 93% 88% 预测准确率 2015 预测准确率 2016 周期计算模型 RATIO

全国坡度 10 米： UDB 数据 786GB ，缓存 5 个级别 1.3TB • 特定区域 DOM ： UDB 数据 890GB ，缓存 749GB • 特定区域倾斜摄影： OSGB 数据 93GB ， S3M 缓存 252GB P15 Spark 集群框 架 MongoDB HDFS HBase 任务监控 多端应用 《空间三维模型数据格式》（ Spatial 3D Model

400+行为特征，构建了具有时序分析能力的检 测模型。下表对比了关键指标的检测效能提升： 检测维度 传统规则检出率 DeepSeek 检出 率 误报下降率 重复索赔识别 62% 89% 54% 虚假医疗票据 71% 93% 63% 跨机构骗保关联 58% 82% 48% 实际部署中，该能力使某省级分公司在试运行期的欺诈赔付支 出下降 37%，同时将合规案件的自动通过率提高 22 个百分点。决 策过程的可解释 85-0.95 置信区间的表现 指标类型 计算方式 行业基准 目标值 责任判定准确率 TP+TN/ (TP+TN+FP+FN) 95% 98% ≥ 材料识别召回率 TP/(TP+FN) 90% 93% ≥ 欺诈检测 AUC ROC 曲线下面积 0.82 0.88 ≥ 时效性指标 部署阶段需监控： 1. 单案件平均处理时长：从材 料上传到初步结论生成 2. 批量处理吞吐量：每分钟可并行的案件 78%提升至 88%，准确率仅下降 2%。 2. 分段评估：按理赔金额分区间统计指标。例如： 金额区间（万元） 准确率 召回率 0-5 92% 89% 5-20 85% 82% >20 76% 93% 数据显示高额理赔需牺牲部分准确率以确保风险覆盖。 3. 人工复核成本折算：将指标转化为经济价值。假设： o 每例误判导致平均损失 500 元 o 每例漏检造成平均损失 3000 元

PerAct[87], LangSplat[88], Splat-MOVER[89], LLM-Grounder[90], AVLMaps[91], Act3D[92], AdaptiGraph[93] OLAF[80], YAY Robot[81], Socratic Models[82], MUTEX[83], ORION[84], MOKA[85], ViLA[30] Text2Motion[72] 并将提取的 2D 特征通过特征金字塔 网络 (Feature pyramid network, FPN)[105] 提取多 尺度视觉词, 语言指令则使用预训练的语言编码器 来处理. AdaptiGraph[93] 通过集成物理属性条件的 动态模型和在线物理属性估计, 可以使机器人能够 适应性地操控具有未知物理属性的多样化物体. AdaptiGraph 利用图神经网络 (Graph neural net- work graph-based neural dynamics for robotic manipula- tion. arXiv preprint arXiv: 2407.07889, 2024. 93 Qian S Y, Chen W F, Bai M, Zhou X, Tu Z W, Li L E. Afford- anceLLM: Grounding affordance from vision

840亿美元。对于中国eVTOL整 机厂商而言，这代表着未来10至15年内的关键增量机会（参阅图19）。 全球eVTOL潜在市场规模，按类型划分 （2025–2040估，单位：十亿美元） 2035估 93 132 2040估 2025估 7 1 0.08 7 21 125 225 2029估 9 12 2030估 54 71 个人飞行eVTOL 出行eVTOL 全球eVTOL潜在市场规模，按地区划分 2025估 0 0.4 0.6 5 43 109 38 323 1,054 70 564 3,209 2030估 2035估 24% 33% 19% 11% 0 9 54 93 2% 5% 3% 2040估 eVTOL年销量1（千台） eVTOL保有量1（千台） 北美 中国 欧洲 中东 日韩 亚太其他地区 东南亚 南美 非洲 按地区划分（2025–2040估，单位：十亿美元）

公安部《公安信息系统应用支撑平台总体方案设计》 公安部《关于开展信息安全等级保护安全建设整改工作的指导意 见》 《邮电通信网光纤数据传输系统工程施工及验收暂行技术规范》 《系统接地的型式及安全技术要求》（ GB14050-93） 《中国公众多媒体通信技术体制》（ YDN077-1997）(1) 《建筑与建筑群综合布线工程系统设计规范》（ GBT-50311-2000） 《通信管道工程施工验收技术规范》 YDJ39-90

现金流量表(百万元) 2023A 2024A 2025E 2026E 2027E 净利润现金含量 3.2 6.4 -1.3 0.8 1.1 经营活动现金流 92 202 -57 93 259 资本支出/收入 0.4% 0.1% 0.1% 0.3% 0.2% 投资活动现金流 -12 0 -1 -8 -6 EV/EBITDA 79.47 138