解码 DeepSeek, 构建医药⾏业新质⽣产⼒ 07 • 从 DeepSeek 看⼈⼯智能发展趋势 • ⼤模型及 DeepSeek 潜在应⽤场景探 索 ⽬录 从 DeepSeek 看⼈⼯智能发展趋 势 AI 离我们越来越近，越来越密集的“加速”信 号 Alpha, ⼤战李世⽯ “AI” 概念⾯世 DS,“Aha” 时刻 CNN, ⼈脸识 别 Chatgpt, C 端破 圈 1950s ⼠” 幻觉⾼ =“ 创造⼒税“ 底层⼤模型各有所长 在落地过程中，仍需结合⼀定的应⽤框架（ RAG 、⼯作流、 Agent 等）和⼯程优 化 数据来源： 1. Vectara HHEM ⼈⼯智能幻觉测试； 2. 腾讯健康内部测试数据，通过⾼质量医学病历数 据 11 ⼤模型及 DeepSeek 潜在应⽤场景探 下滑 • 居民医保：收⽀失衡加剧 ⽀出增速 收⼊增速 2023 14.1% 7.9% 2024 5.5% 4.4% 新⽣产要素在数据，“问数据，要数字” 研发回报下滑 6 • 研发成本激增 亿美元 21.7% 11.9% 2010 2018 单个创新药上市成本

07 解码DeepSeek,) 构建医药⾏业新质⽣产⼒ 腾讯健康 李慧 ⽬录 • 从DeepSeek看⼈⼯智能发展趋势 • ⼤模型及DeepSeek潜在应⽤场景探索 从DeepSeek看⼈⼯智能发展趋势 AI离我们越来越近，越来越密集的“加速”信号 4 “AI”概念⾯世 1950s 2012 CNN,$⼈脸识别 Alpha, ⼤战李世⽯ 2017 2022 Chatgpt 医院、企业、监管、患者痛点多，场景丰富， 市场潜⼒巨⼤ 市场前景 DeepSeek创新技术引发新变化 医疗⾏业独特优势 10 DeepSeek虽好，但也不是“六边形战⼠” 在落地过程中，仍需结合⼀定的应⽤框架（RAG、⼯作流、Agent等）和⼯程优化 来保障⼤模型应⽤企业级端到端效果 • DS幻觉率更⾼，另外实际测试应⽤中有指令遵循较弱、 拒答率⾼等问题 • 医疗领域幻觉⽐例甚⾄⾼达20-30%2 幻觉⾼=“创造⼒税“ 50%-60%，极端降 幅超90%5 药品集采5 • 研发成本激增 • 成功率低 • 美国创新药临床成功率仅 5.1% • 研发回报率低 研发回报下滑6 医疗⾏业⾯临前所未有的挑战 新⽣产要素在数据，“问数据，要数字” 数据来源：1. 甲⼦光年智库梳理，2023年；2医疗保障事业发展统计快报，国家医保局; 3. 《解读财务分析报告：透视公⽴医院财务状况》，医院管理论坛报，2024年12⽉;

AI 企业已突破 1-2 亿的营收规模，迈向第一个 10 亿。 2. 超 160 个影像 AI 获批医疗器械三类证，影像 AI 企业们逐渐跳出影像科，向医学装 备、外科手术辅助系统等领域进发，打开了新的百亿市场。 3. 生成式 AI 对于医疗 IT 的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域，许多 互联网医疗、院内信息化系统已经引入相关技术，或能在明年实现规模化落地。 4. 下行经济形势下，医健企业一级市场融资受阻，IPO 逐一重做一遍........................................................................19 2.3 制药 AI：下行时期，在变化之中寻找新的机遇...........................................................23 2.3.1 技术变化........................ 级电子病历需要达成的条件................................................................................17 图表 12 新电子病历系统整体应用水平分级评价基本要求..........................................18 图表 13 新标准中角色、功能对照调整..............

2024年12⽉ 摘要与分析 AI并⾮新领域（1950年代）。机器⼈也并⾮新事物（1960年代）。能移动的AI机器⼈是新兴领域。 过去⼗年中，⼈⼯智能⽅⾯取得了⻓⾜进步，使机器⼈能够看、动、说、学习和执⾏动 作。本报告第1章介绍了其中9项技术进步。第2-8章讨论了AI机器⼈的不同⽤例和发展。 可以说，最复杂的领域之⼀是⾃动驾驶⻋辆（AVs），因为AV以每⼩时70英⾥的 速度⾏驶⽽⽆需监督存在很⾼⻛险，导致监管批准进展缓慢是可以理解的。现在这 洁和照料。虽然这 个新领域需要时间建设，但我们预计到2050年将有6.48亿台单位和⼀个价值7万亿美元的⼈形机器⼈市场。 制造和仓库），然后是家庭。我们在家庭中看到的主要功能是清洁和照顾。尽管这个新⾏业需 要时间来建设，但我们预计到2050年将有6.48亿台机器⼈和⼀个价值7万亿美元的⼈形机器⼈ 市场。 本报告的⼀个⽬标是尝试估算AI机器⼈的不同市场机会规模。分析的结论如下。已 进⾏调整以消除 最近⽣成式⼈⼯智能的进展正指向认知任务或按需创作艺术。许多⼈真正想要的是 在⽇常任务，如清洁⽅⾯获得帮助，以便能够更多地思考、创作艺术和休闲。⼈⼯ 智能机器⼈可以帮助实现这种乌托邦⻆度。 当然，⼈们对机器⼈取代⼯作的更加悲观担忧，正如在挑战章节中讨论的那样。然 ⽽，本报告的副标题‘AI-机器⼈正在追踪你’则是在暗⽰另⼀个潜在结果。⼈⼯智 能从您的数据中获取信息，学到的越多就能为您提供更多价值。专有数据是竞争优

器⼈价格下探趋势明显，部分消费级产品价格已经进⼊⼗万元以下区间，为更⼤范围 应⽤创造了条件。 特征之七，产业企业横向协同、供应链协作、标准化⼯作的推动等，进⼀步助推 ⼈形机器⼈形成产业与市场的正反馈。国内相关部⻔、⾏业机构陆续牵头，各⽅企业 参与，正在积极推动具⾝智能领域的标准化⼯作，包括构建统⼀的硬件接⼝、通信协 议等产业标准，增强互操作性、降低维护成本，并在此基础上探索全球技术协作与市 场服务⽹络的⾏业共建。 场服务⽹络的⾏业共建。 特征之⼋，政策驱动与战略地位提升。中国等全球主要经济体均将⼈形机器⼈、 具⾝智能视为科技产业发展的重要⽅向。2025 年政府⼯作报告将“具⾝智能”列为未来 产业，⼗五五规划建议提出推动具⾝智能成为新的经济增⻓点。北京、上海、深圳等 地也陆续出台多项发展规划和⽀持政策。 特征之九，市场需求进⼊倍速增⻓阶段；综合多个研究机构的市场评估数据，以 及对该领域跟踪研究情况，2025 采⽤轮式与折叠相结合的移动升降设计，⾝ 体升降范围 65cm，可实现横向平稳移动，纵向拥有地⾯⾄ 2.4m ⾼度范围内的⼯作空 间，可驾驭多种复杂环境满⾜不同⼯作需求。G1 拥有具备空间智能的“⼤脑"⼤模型， 能理解三维场景、与⼈⾃然语⾔交互并将⻓程任务进⾏多步分解，⾃主决策所需的操 作。G1 具备多任务、多技能能⼒的"⼩脑"⼤模型，通过数⼗亿级仿真合成数据的训 练，已展示出多种较⾼成功率的泛化具⾝技能。G1

Rights Reserved. 人形机器人应用场景演进逻辑 未来人形机器人落地场景将由工业->家庭->商业演进，主要基于两大核心逻辑：场景的标准化程度、任务的复杂程度由简至繁 5 工 作 环 境 复 杂 工 作 环 境 简 单 任务单一 任务复杂 商业服务 单一动作执行 ✓ 商业演出 ✓ 迎宾引导 ✓ 导览讲解 ✓ … 多动作组合 ✓ 餐盘收集 ✓ 递送物品 ✓ … 长链条复杂机械任务 大小脑配合：任务拆解 1 单一重复任务 2 同类型任务 3 全场景长链条任务 交互深度 1 语音交互，与动作无关 2 语音指导行动，动作不接触 3 语音指导行动，动作接触/长时间配合 工 作 环 境 复 杂 程 度 任 务 复 杂 程 度 场景与任务对人形 机器人的要求评估 感知 决策 运控 交互 从人形机器人面临的环境、任务的复杂程 度入手，对应机器人感知、决策、运控、 运 控 决 策 交 互 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 人形机器人胜任工种识别 …未来人形机器人将作为新质生产力在多种场景中替代低效人力。工业场景中配合机械手优先胜任4大工种（搬运、质检、工 站衔接、基础组装）。逐步胜任家庭、商业场景中部分工种（健康监测、娱乐演出、巡场等） 8 各类生产力优劣势对比

事实上，领导者没有时间审查每一项创新。随着智能体 AI 在组织中发挥的作用不断增强，领导 者需要下放更多决策权，才能真正加快步伐。他们仍然需要制定目标并明确前进规则，但必须 赋权团队重新思考工作流程，并用新的方式部署 AI 智能体，从而大幅度提高绩效。 在这种环境下，领导者相当于在敏捷性和安全性之间走钢丝，尽力维持韧性与风险之间的平衡。 这绝非易事。为了解领导者如何实现这一目标，IBM 商业价值研究院 的受访高管表示其组织主要处于 AI 实验阶段，正在低风险的非核心职能中测试 AI 的使用，以积累经验、建立信心并找出潜在 痛点。只有 24% 的受访高管表示其组织正在利用 AI 进行创新，以把握新机遇并创造新的业务 模式。 2025 年，领导者有望实现重大转变。46% 的受访高管表示其组织将扩大 AI 的应用规模，利用 它来优化流程和系统；而有 44% 的受访高管计划利用 AI 来开展创新工作。只有 就是，真正转型的需求不断加剧。比起将特 定角色的工作全部自动化，企业更愿意将人 员与特定领域的 AI 智能体结合，以提高绩效 表现。事实上，87% 的受访高管预计人类工 作会被生成式 AI 增强，而不是被取代。 3 这 意味着，比起学习新的技能或工具，员工必 须彻底重新思考如何开展工作，以便充分释 放生成式 AI 的潜力。 全球每年大约有 5% 的劳动力需要持续进行再培训， 而 AI 的快速发展让这一比例急剧攀升。

.......................67 4 6.1 适应新产业发展新需求，提升有效供给.................................................................................... 68 6.2 前瞻布局，开创国际标准化发展新空间........................................ 战略提供了超过 9.305 亿美元的支持，重点领 域是制造业、护理和医疗、基础设施和农业 2.1.2 全球产业格局 人形机器人作为全球科技竞争的新高地、经济发展新引擎以及未 来产业发展的新赛道，展现出巨大的发展潜力和广阔的应用前景。它 不仅是加快形成新质生产力、推动科技自立自强的重要支撑，也将深 刻影响多个行业的变革。自 2022 年以来，全球人形机器人产业规模持 续扩大，预计未来十年将继续保持高速增长的趋势。 技术的不断突破， 人形机器人将持续提升智能化水平，为人类提供更加多元化的服务支 持，进一步推动社会各行业的数字化转型和自动化进程。 与此同时，人形机器人产业的发展也面临诸多挑战，涉及技术创 新、市场需求、标准化和伦理安全等方面。因此，全球各国、各地区 以及行业企业需加强协作，推动跨界融合，解决技术与市场的问题， 确保产业健康有序地发展。 2.1.3 产业链分析 2.1.3.1 总体情况

前所未有，且仍在加快——在企业层面创造新的创新机 会，包括实现效率的新方法、经营企业核心的方式，以 及与客户互动的新商业模式。 我们将AI视为新的数字革命，因为它既是一种技术， 也是一种新的工作方式。我们相信它将在企业运营的 每个领域得到应用，并对所有相关的人和事物产生网 络效应。其影响已经显现，随着公司继续扩大AI规模 ——并将生成式AI作为变革的催化剂——它将解决新 的问题，创造新的发明，改变我们的工作和生活方式 限可能性的极限？ 今年《技术愿景》探讨了人工智能从自动化向转 型发展的未来。 使人们能够自主行动的推动者——为他们提供执行新任 务和比以往任何时候都更好地执行其他任务的能力。考 虑一下，随着人工智能进入新的和陌生的领域，重新构 想的可能性与机遇。为了真正理解和利用这种潜力，企 业将创建他们自己的、独特的AI认知数字大脑，这将彻 底改变技术在其企业以及与员工之间所扮演的角色。这 将极大地颠覆企业技术系统的设计、使用和运营方式； 首席执行官 内容 3 第47-58页 第22-33页 页面 09-21 目录 第34-46页 第4-8页 01 双星大爆炸 02 你的面孔，在未来 04 新的学习循环 在不同界面看似相同的情况下进行差异 化。 人们与人工智能如何定义一个学习、领 导和创造的正向循环。 03 当大型语言模型 出现时 他们的身体 当人工智能呈指数级扩展时，系统 将会被打乱。

设备供应商应积极配合。 3.2 施工单位宜在采购前明确建筑机器人的功能、使用环境、数据标准和使用效果等。 3.3 监理单位宜负责建筑机器人的使用督导工作，督导工作包括建筑机器人的安全使用、合 作方协调及使用效果评价。 3.4 试点工程项目宜导入应用建筑机器人，新建房屋建筑工程、市政基础设施及城市更新项 目推荐导入使用建筑机器人。 3.5 建筑机器人应具备可靠稳定的性能，在规定的工作条件下能正确地完成任务。其功能性 可用于各类建筑室 内墙面及顶棚喷涂 作业，宜用于重复 性高的标准户型 降低施工成 本，提高施工 质量 9 地砖铺贴机器人 用于室内外地面，在地 面硬化找平后薄贴作业 可用于各类建筑室 内外地面铺贴作 业，宜用于大面积 且重复性高的地面 作业（如厂房，商 业体，医院等） 提升施工效 率，降低施工 成本 10 混凝土板质量检测 机器人 用于施工后混凝土板内 部缺陷检测 对质量、可靠性要 土摊铺完成后 快速精确地整平地面。通过人机协同作业，整平机器人可替代人工刮杠等繁重工序，提高 大面积混凝土地坪施工的效率和标高精度，施工平整度误差可控制在 5mm 以内。 该机器人主要功能是对新浇筑混凝土表面进行振捣和找平作业。整平机器人集成了激 光基准控制系统和振动整平机构，工作时通过激光发射接收器实时调整标高，确保地坪标 高和平整度满足设计要求。 （2）关键性能指标：机器人具备通用