摘要 2024 的医疗 AI，既是坎坷，又是新生。 快速发展的大语言模型，携着生成式 AI 掠过医疗领域。过往的互联网医疗、医学影像、 新药研发……一个一个场景经由新一代 AI 重塑，焕发出前所未有的价值。 不过，发现价值并不意味着能够掘得价值。如今惨淡的融资形势下，躬身大模型的企业 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。 方 购置 AI 的主要动力。如今，医疗 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。 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 延期。医疗 AI 企业需要加速商 业化，在产品形态、市场开拓、伙伴合作等方面实现全面创新，尽快找到扭亏为盈的具 体路径。 目录 第一章：什么构成了医疗 AI 的配置动力？....................................................................

在展现卓越推理能⼒同时， 训练和推理成本极低 GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性 “大数据、大算力、通用模式” BERT BERT 在文本分类、命名实体识别等 语言理解任务表现出色。也是医疗 AI 小模型年代主要技术路线 “ 大数据、小算力、专用决策” DeepSeek-R1 基于 DS-v3 构建推理模 型，通过强化学习提升推 理能力，且训练成本极低 AI 技术演变 路线 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 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 • 技术成本的下降，为 了训练和推理的成本。 模型推理能⼒ ⾏业上下游带来更多 ⽽且它是个拥有推理能 • 成本，极⼤激活本地数据 ⽣态资源 医疗信息化⼚家数千家，为⼤模型应⽤提供 良好的⽣态基础 市场前景 医院、企业、监管、患者痛点多，场景丰富， 市场潜⼒巨⼤ 数据资源 医疗⾏业拥有⼤量数据资源，是⼤模型训练 和应⽤的重要⽀撑 ⼈才资源 医疗⾏业⼈均学历⾼，具备开展⼤模型研究 和应⽤的⼈才优势 算法框架 DeepSeek 是最开源的⼤模型， 便于医疗⾏业 开发者使⽤和优化，

强推理能⼒，将复杂问题分 解成更⼩、更易处理的步骤；⽽DeepSeek R1在展现卓越推理能⼒同时，训练和推理成本极低 BERT BERT在文本分类、命名实体识别等 语言理解任务表现出色。也是医疗AI 小模型年代主要技术路线 “大数据、小算力、专用决策” GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性 “大数据、大算力、通用模式” 基于DS-v3构建推理模 型，通过强化学习提升推 理能力，且训练成本极低 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 成本，极⼤激活本地数据 计算资源 02 DeepSeek是最开源的⼤模型，便于医疗⾏业 开发者使⽤和优化，垂类⼩模型不输于⼤模型 算法框架 03 医疗⾏业拥有⼤量数据资源，是⼤模型训练 医疗⾏业拥有⼤量数据资源，是⼤模型训练 和应⽤的重要⽀撑 数据资源 04 医疗信息化⼚家数千家，为⼤模型应⽤提供 良好的⽣态基础 ⽣态资源 05 医疗⾏业⼈均学历⾼，具备开展⼤模型研究 和应⽤的⼈才优势 ⼈才资源 06 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

深向实, 行业大模型在金融、医疗、教育、零售、能源等多个行业领域实现了初 步应用, 并产生了明显的经济效益和社会效益。 特别是在中国, AI 的风起云涌恰逢波澜壮阔的企业智能化浪潮,体现在《中 国企业智能化成熟度报告 (2024) 》 (以下简称《报告》) 中,便是千行百业如 雨后春第般地开始探索与迈进各自的智能化发展旅程,从智能制造领域的智能生 产线优化,到医疗行业的辅助诊断与疾病预测,再到交通领域的智能调度与拥堵 partner 性质的长期陪伴尤为重要, 它将带领技术与企业共同奔赴, 共创更高价 为时代浪潮激动之余, 我们也清醒地认识到,智能化时代在为我们敞开机遇 之门的同时, 也抛出了诸多棘手难题。人工智能在医疗、交通、教育等领域的应 用极大地提高了效率,解决了许多传统难题,但同时带来了数据安全、隐私保护、 伦理道德等问题。 这些问题的出现, 迫使我们不断深入思考科技与社会的关系, 探索如何在享受科技便利的同时 具和视角, AI 技术红利加速释放,为各行各业的转型注入了新动力。 中国信通院最新发布 的《人工智能发展报告 (2024 年) 》认为, 当前人工智能应用持续走深向 实,行业大模型已在金融、 医疗、教育、零售、能源等多个行业领域实现了 初步应用,并产生了明显的经济效益和社会效益。 如今, AI 成为发展新质生 产力的核心要素, 企业智能化转型也成为新质生产力的关键价值呈现。 企业作为科技创新的主力军

1973年，德国库卡推出全球首台电 动驱动工业机器人Famulus。 1979 年，美国 Unimation 公司推 出通用工业机器人PUMA标志着工业 机器人技术已经成熟。 智能与消费类机器人 80年代，专家系统在医疗、化学领 域大显身手，工业机器人逐渐普及。 1997年，运行在IBM的Deep Blue深 蓝国际象棋专家系统，击败了人类 的国际象棋冠军，被认为是人工智 能历史上的一个里程碑。 1998年由索尼开发出机器狗AIBO， 服务机器人和特种机器人在家政服务、养老助残、 医疗康复、教育娱乐、维护巡检、安全应急等领域 实现广泛应用 重庆市支持具身智能机器人产业 创新发展若干政策措施 2024年12月5日 重庆市经济和信 息化委员会等七 部门 支持具身智能机器人领域企业创建高新技术企业、 专精特新“小巨人”企业、制造业单项冠军企业。 培育一批的瞪羚企业和独角兽企业并给予支持。 支持具身智能机器人研发制造企业加强与医疗、教 育、家政、建筑、养老、市政、特种作业等相关领 种复杂场景数据，判别器与生 成器对抗，使智能机器人模型 在不同场景下都能稳定运行。 3 落地应用 大模型强大的自然语言处理能 力，让智能机器人能理解人类 语言指令，实现流畅对话。在 物流、医疗等复杂场景，大模 型可整合多方面信息，辅助智 能机器人完成复杂任务。 4 激光雷达 激光雷达随着在智能驾驶系统 中的规模化落地，已大幅降价。 据国联证券测算，2024年用于 ADAS系统的激光雷达均价，将

1800EB，先进存储容量占比达 到 30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到 100%。 应用赋能方面，打造一批算力新业务、新模式、新业态， 工业、金融等领域算力渗透率显著提升，医疗、交通等领域应 用实现规模化复制推广，能源、教育等领域应用范围进一步扩 大。每个重点领域打造 30 个以上应用标杆。 二、重点任务 （一）完善算力综合供给体系 1. 优化算力设施建设布局。按照全国一体化算力网络国家 促进边缘算力协同部署。加快边缘算力建设，支撑工业 制造、金融交易、智能电网、云游戏等低时延业务应用，推动 “云边端”算力泛在分布、协同发展。加强行业算力建设布局， 满足工业互联网、教育、交通、医疗、金融、能源等行业应用 需求，支撑传统行业数字化转型。 4. 推动算力标准体系建设。加快制定面向业务需求的算力 设施、IT 设备、智能运营等方面的基础共性标准，完善相关技 术要求、测试方法等，充分发挥标准对产业发展的引领和推动 智能运营等跨域综合信息应用以及车路协同自动驾驶、港口矿 山自动化生产等低时延高可靠应用提供灵活高效的算力支撑。 6.“算力+医疗”。统筹建设国家和省级医疗大数据中心， 完善区域全民健康算力平台，支撑“互联网+医疗健康”应用体 系高质量发展。加快基层卫生健康边缘数据中心建设，强化对 各级医疗机构的边缘算力支撑，实现医疗算力资源的有效下沉。 7.“算力+能源”。加快建设能源算力应用中心，支撑能源 智能生产调度体系，实现源网荷互动、多能协同互补及用能需

©2024 Moor Insights & Strategy 2024年5月 • 移动性——广域设备网络为需要移动性的应用提供支持，如汽车、货运、交通、航 运、石油和天然气、采矿、医疗监测，以及其他任何户外移动场景。 • 偏远地区——在固定宽带无法覆盖的地方，蜂窝网络和卫星服务可填补连接空白。 相关应用包括农业、建筑、户外设备、智慧城市、公用事业和环境监测等。对于一 些 高安全性——自20世纪90年代初以来，SIM卡就为移动设备提供了安全保障。如今， 超过70亿台设备使用基于SIM卡的安全机制。对于AIoT设备，同样的安全元件和支 持智能手机的可扩展基础设施能在关键领域提供高级别的链路安全，如临床医疗设 备、重工业和关键基础设施等。不过，所有应用都应在每个网络链路（蜂窝网络、 以太网、Wi-Fi或Thread）之上添加端到端的安全层。关于Matter标准如何利用该 安全层保障连接安全的详细信息，请参考相关章节。 类应用而言，像“打开灯”这样的指令 以及“温度为82度”这样的传感器读数对于每个应用和设备来说都应该具有相同的含义。 下一节将介绍Matter为智能家居领域定义了一个应用层。而商业建筑、医疗保健、零售、 农业或智慧城市等其他领域的应用层则有独特的设备定义、属性和安全架构。下面我们先介 绍一下Matter，然后再看看如何将相同的概念应用到其他领域。 Matter——智能家居的标准应用层

5 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 内容 摘要与分析 6 技术进步 10 清洁与维护 19 交通运输 29 ⼈形机器⼈ 35 ⼯业 42 服务机器⼈ 45 医疗保健 51 安全、安全和军事 56 资本/专利 62 挑战 68 结论 78 相关阅读 79 © 2024 花旗集团 6 花旗GPS：全球视野与解决⽅案 2024年12⽉ 摘要与分析 2024年12⽉ 技术进步 配备⼈⼯智能，机器⼈可以越来越好地在复杂环境中导航，做出⾃主决策，并适应 不断变化的条件，从⽽弥合⼈⼯智能和物理活动之间的鸿沟。 这种⼈⼯智能的实现将使机器⼈在制造业、医疗保健等⾏业承担越来越多的⻆⾊ ，将我们经常听到的软件进步转变为实际应⽤。 近年来，⼈⼯智能和相关技术的重⼤进步推动了下⼀代机器⼈的发展，将它们 转变为智能、⾃主的系统，以彻底改变各个领域。 我们 /88%。 ⽆⼈机 ⾃主⽆⼈机已经成为⼀个庞⼤、快速增⻓且重要的市场。这个领域的⼀个例⼦是Zip line公司。该公司已在全球⻜⾏了900万英⾥，进⾏了125万次商业交付，包括紧急 输⾎、疫苗或医疗⽤品。它还运送⻝品和消费品，⼀次⻜⾏最多可⻜⾏140英⾥，并 可以精确到⼀厘⽶的位置。该公司声称，其交付速度⽐传统汽⻋快10倍，成本更低 ，噪⾳更⼩，零排放。鉴于其部分交付的关键性质，美国联邦航空管理局允许Zipli

开源 大语言模型 多模态大模型 视觉大模型 语音大模型 智能体开发平台 模型平台/模型服务 大模型开放平台 工 具 层 AI开发平台 按模型路径 按模型模态 AI+政务 AI+医疗 AI+工业 AI+零售 AI+交通 计算机视觉 大数据智能 视觉检测+安全生产 运维决策 信贷风控 营销客服 视觉产品 智慧管理 自动驾驶 便民办公 政务大数据 刑事侦查 智能搜索问答 运营优化 施，同时为企业提供安全、高效的 AI 应用开发和部署能力。以 DeepSeek为代表的模型，具备开源部署、本地化应用（保障数据隐私）、低成本高质量以及快速定制化交付等优点，精准地满足了政府、 金融、医疗以及工业制造等B端行业的特定需求。预计2025年，DeepSeek适配一体机市场将进一步升温，迎来新的市场热潮。随着大模 型商业化进程的不断加快，一体机、分布式 AI 开发框架以及LLMOps平台等 AI视觉搜索问答产品三类。其中AI图像/视频分析产品定 位为早期计算机视觉、CV判别产品，以商汤、云从、海康及华为等厂商为代表，率先进军大B端与G端市场，掀起第一波人工智能产业浪 潮，在安防、金融、医疗及工业等领域开展落地。2024年，大模型Transformer与传统小模型CNN的架构融合为该类产品注入强心剂，在 厂商格局保持稳定的情况下，重点在央国企市场实现项目拓展与架构升级。而AI图像/视频

开源 大语言模型 多模态大模型 视觉大模型 语音大模型 智能体开发平台 模型平台/模型服务 大模型开放平台 工 具 层 AI开发平台 按模型路径 按模型模态 AI+政务 AI+医疗 AI+工业 AI+零售 AI+交通 计算机视觉 大数据智能 视觉检测+安全生产 运维决策 信贷风控 营销客服 视觉产品 智慧管理 自动驾驶 便民办公 政务大数据 刑事侦查 智能搜索问答 运营优化 施，同时为企业提供安全、高效的 AI 应用开发和部署能力。以 DeepSeek为代表的模型，具备开源部署、本地化应用（保障数据隐私）、低成本高质量以及快速定制化交付等优点，精准地满足了政府、 金融、医疗以及工业制造等B端行业的特定需求。预计2025年，DeepSeek适配一体机市场将进一步升温，迎来新的市场热潮。随着大模 型商业化进程的不断加快，一体机、分布式 AI 开发框架以及LLMOps平台等 AI视觉搜索问答产品三类。其中AI图像/视频分析产品定 位为早期计算机视觉、CV判别产品，以商汤、云从、海康及华为等厂商为代表，率先进军大B端与G端市场，掀起第一波人工智能产业浪 潮，在安防、金融、医疗及工业等领域开展落地。2024年，大模型Transformer与传统小模型CNN的架构融合为该类产品注入强心剂，在 厂商格局保持稳定的情况下，重点在央国企市场实现项目拓展与架构升级。而AI图像/视频