客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 交叉证据⽹ 络 构建 提升新药研发和 临床管理效率 数字化内部流程 提效 更个性化、 互动 ⾏业学术化推⼴ ⽣产与 供应链 数据驱动的 多渠道营销 多渠道营销 学术化推⼴ 患者服务 • 多重购买渠道 重塑患者流程 13 医保捉襟见肘 • 收⽀失衡加剧，控费 与 ⽣改 变 ） 占⽐ / 集 采 监管 度更强 ⽐如药 参 管 业 构 监 商 重 化 元⽀ 据安 药品 据 驱 多 数 vs 数 • • • 与学术⽅式和效率 临床决策影响模式 发 / 培训模式发⽣改 变 研 ⽣ 习 科 医 学 ⽣ • • • 精细化运营管理（ DRG/DIP ） 患者 医⽣临床决策影响模式发⽣改变→从经验驱动 →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 科研助⼿ DeepSeek 对于医疗体系有那些影响？ - 医 ⽣ 20 学术推⼴：千⼈千⾯，让销售拜访更专业、更⾼效 话术智能推荐 AI 问答助⼿ 拜访记录⽣成 医⽣画像 21

DeepSeekJ会给医药企业带来哪些变化？ DeepSeek有哪些应⽤场景？能产⽣哪些价值？ 13 提升新药研发和 临床管理效率 数字化内部流程 提效 数据驱动的 多渠道营销 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 • 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 新药研发与 临床试验 学术化推⼴ • 65岁以上⼈⼝占⽐从 2014年的10.1%升⾄ 2023年的14.9%，医 疗需求激增1 ⼈⼝⽼龄化 • 收⽀失衡加剧，控费 边际效应减弱2 • 职⼯医保：结余稳健但增速 下滑 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 医院 • 学习/培训模式发⽣改变 • 医⽣临床决策影响模式发⽣改变 • 科研与学术⽅式和效率 医⽣ • 数据驱动的精细化监管：⽐如药占⽐/集采 vs&药品经济学 • 数据安全和合规重构 • 多元⽀付体系（商业参与度更强） 监管 15 DeepSeek对于医疗体系有那些影响？-患者

2%，AIME 2024的通过率是79.8% 应用的范围 适合大规模的自然语言处理工作，像 对话式AI、多语言翻译还有内容生成 等等，能给企业提供高效的AI方案， 满足好多领域的需求 适合学术研究、解决问题的应用和决策 支持系统等需要深度推理的任务，也能 拿来当教育工具，帮学生锻炼逻辑思维 常见推理模型 DeepSeek R1 OpenAI o1 OpenAI o3-mini 适合处理需要深入文档分析和理解长上下文的任务，例如复杂信息提取与整合。 l 开放领域问答与写作 Ø 在内容生成、问题回答以及创造性写作中具有广泛应用，例如生成高质量文本或进行内容编辑。 48 教育与学术赋能-教学设计 49 教学设计

2024 年 12 月 4 一、人形机器人概述 1.1 概念 1.1.1 定义及本文范畴 人形机器人这个概念一经提出，就在学术界、科技界和产业界引 起广泛讨论，人们从各自的认知和立场给出了不同的解读。从某种程 度上讲，人们对人形机器人的定义和理解，不仅会对学术研究、专业 探索以及产业发展产生影响，还与政策走向息息相关。 从标准的角度来看，纵观国内外相关资料，机器人的分类大多依 据应 尚未发现按照机器人形状进行划分的标准或文献。因此，当 “人形机 器人” 这一以模仿生物体形状为主要特征的全新概念首次出现时，引 发热烈讨论与争论也就不足为奇了。 在学术领域，“百家争鸣，百花齐放” 的氛围能够充分激发和调 动每一个人、每一个专业团体的想象力、创造力与积极性，推动学术 思想不断碰撞交融，产生丰硕的理论成果。但在产业化过程中，没有 一个准确的、界限明确的定义，将会造成产业界的混淆甚至混乱。因 此，对标 强制保险制度、建立赔偿基金、为复杂自动化 机器人创设“电子人”的法律地位等内容 18 欧洲 《地平线欧洲》 2021 年 将医疗保健、基础设施检查维护、农业食品和 快速生产四个主要领域，与机器人融合，再配 合由公司和学术界的机器人创新者组成的机 器人圈层，全面推动欧盟机器人领域的发展 德国 《“机器人研究行动计划”1.1 版》 2024 年 提出：（1）将基础科技创新应用于机器人开 发。（2）汇聚机器人研究机构。（3）为未来

年中国特种机器人产业规模将增长至 155.0 亿元， 到 2030 年中国特种机器人产业规模将增长至 506.6 亿元。  人形机器人将逐步由资源拉动转为市场驱动。近年来中国人 形机器人产业进入爆发期，在学术界、产业界、政府、资本 等多方通力协作下，产业发展势能快速释放，2023 年中国人 形机器人产业规模为 39.1 亿元。“十五五”时期，中国人形 机器人将力争强化作业能力、开启规模生产、打通商业逻辑，

智能化升级业务流程，提 升运营效率 AI 驱动业务创新，建立可 持续增长模式 加速职场新人成 长，助力资深员工 保持领先地位 激发组织创新活 力，推动团队提质 增效 AI 发展脉络与大模型 核心工作原理 学术视角下大模型对组织 和人才发展的重要意义 AI 力模型 什么是 AI 力 AI 力的重要意义 发展 AI 力的模型、框架 AI 的发展历程 生成式 AI 的应用 大语言模型的工作原理

反馈，并据此调整产品供应、实体店布局和 营销策略。利用客户数据，包括来自物联网 设备的信息，为每一位客户打造量身定制的 体验。 告别单打独斗。 找到具有互补能力的潜在合作伙伴，比如初 创企业、学术机构，甚至竞争对手。建立联 盟，充分利用合作伙伴的专业知识。考虑携 手共创产品或服务，共享知识产权，甚至交 换人才，以获得您所需的技能。 1 2 3 2025 年五大趋势：人智共创未来

、问责制和知识产权方面也应得到解决，以促进创新同时保护 人权。 技能 —— 提高全民AI素养将促进人工智能的广泛应用，并通过 从早期教育到持续学习过程中融入科学、技术、工程、数学以 及AI相关课程来实现。学术界与私营部门之间的合作可以帮助 培养满足特定行业需求的人工智能人才，并推动人工智能的发 展。 人工智能需要一种 全面的政府方法， 包括跨部门的协调 行动、监管和治理 ，以引导技术变革 。 政策焦点

论。所涉及企业数据不100%代表企业的真实业绩，允许一定范围的误差。 为尊重知识产权、保障数据贡献者和服务者的权益，请数据及报告的使用者在相关信息及数据的引用时（包括项目研究报告、财务报告， 以及学术论文或毕业论文等）中标注数据来源，并按照文献引用方式标注来源，同时向M2觅途咨询进行申请和报备。 法律免责： 1. 本报告内所有的数据仅供参考，受范围、定义、时效等的影响，M2觅途咨询不保证数据

： 案例 1：AI 大模型技术及开发应用实践培训 一、培训背景 目前，人工智能和自然语言处理领域的发展正处于一个前所未有的黄金时代。预训练大模 型，如 GPT-4 和 LLAMA 2，不仅在学术界引起了广泛关注，还在工业界得到了广泛应用。某 学院旨在帮助教师队伍深入了解和应用大模型，从而利用其强大的自然语言处理能力解决各种 现实世界的问题。 二、培训目标  大模型： 介绍大型语言