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 数据来源： 1. 甲⼦光年智库梳理， 2023 年； 5 体验： 哎哟 不错噢 低成本，超出⽤户预期的“智能” 增长：破圈，两个⽉到⼀亿⽤户的速度 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 14 药品集采 5 • 国家层⾯已开展 10 批集采， 平均降 幅 50%-60% ，极 端降 幅超 90%5 • 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 医疗⾏业⾯临前所未有的挑战 ⼈⼝⽼龄化 14.9% 10.1% 2014 2023 *65+

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 AI技术演变路线 5 理解Chatgpt,J⼀个AI领域的“⼯程奇迹” Chatbot： ⽂本交互式应⽤ Gpt3： 预训练⼤模型 Prompt engineering 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 • 管理营销素材 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 • 居民医保：收⽀失衡加剧

算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的 新型生产力，主要通过算力基础设施向社会提供服务。算力基 础设施是新型信息基础设施的重要组成部分，呈现多元泛在、 智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征，对于助推产业转型升 级、赋能科技创新进步、满足人民美好生活需要和实现社会高 效能治理具有重要意义。为加强计算、网络、存储和应用协同 创新，推进算力基础设施高质量发展，充分发挥算力对数字经 济的驱动作用，制定本行动计划。 发展理念，加快构建新发展格局，着力推动高质量发展。以构 建现代化基础设施体系为目标，面向经济社会发展和国家重大 战略需求，稳步提升算力综合供给能力，着力强化运力高效承 载，不断完善存力灵活保障，持续增强算力赋能成效，全面推 动算力绿色安全发展，为数字经济高质量发展注入新动能。 （二）基本原则 多元供给，优化布局。坚持多元发展路线，调动各类市场 2 主体积极性，构建通用、智能和超级算力协同发展的供给体系， 持 优化算力设施建设布局。按照全国一体化算力网络国家 枢纽节点布局，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等节点 面向重大区域发展战略实施需要有序建设算力设施；贵州、内 蒙古、甘肃、宁夏等节点推进数据中心集群建设同时，着力提 升算力设施利用效率，促进东西部高效互补和协同联动。加强 数据中心上架率等指标监测，整体上架率低于 50%的地区规划 新建项目应加强论证。支持我国企业“走出去”，以“一带一 路”沿线国家为重点布局海外算力设施，提升全球化服务能力。

动能。资本市场持续关注AI，投资重点聚焦于语言与多模态模型应用、芯片、算力服务等领域， 基础层与应用层协同发展，不断完善产业生态。社会层面，生成式AI的普及加速了市场教育， 公 众 接 受 度 显 著 提 升 ， 但 就 业 替 代 、 隐 私 安 全 等 问 题 仍 引 发 一 定 焦 虑 。 技 术 方 面 ， Transformer架构依然主导大模型发展，研发侧通过强化学习、思维链优化提升模型推理能力， 对新一代超大模型的训练投入，此外也在尝试多途技术 路径提升大模型能力，如后训练的思维链优化，将Scaling方法由预训练转移到了强化学习推理优化阶段，为大模型能力扩展提供新道路， 也对未来大模型的训推参数部署、AI推理算力需求等潜在方案布局带来新变数。 13 中国人工智能产业价值总览 —— 大模型对AI产业链带来哪些影响？ 02 14 ©2025.3 iResearch Inc. 心出现了闲置情况。AI算力是否投资过剩的问题被人们所关注与提出。艾瑞认为， 2024年的部分算力闲置现象主要由于当地产业规划错配、供给侧前置布局及需求侧训练需求有所缓解等原因导致，随着模型技术迭代及推 理应用爆发，长久来看高性能算力仍处于高需求状态。智算中心建设需协调好地区产业资源规划，从软硬件角度优化算力利用率及平台运 行质效，稳健支撑上层AI产业发展。2025年初，随着DeepSeek V3及

动能。资本市场持续关注AI，投资重点聚焦于语言与多模态模型应用、芯片、算力服务等领域， 基础层与应用层协同发展，不断完善产业生态。社会层面，生成式AI的普及加速了市场教育， 公 众 接 受 度 显 著 提 升 ， 但 就 业 替 代 、 隐 私 安 全 等 问 题 仍 引 发 一 定 焦 虑 。 技 术 方 面 ， Transformer架构依然主导大模型发展，研发侧通过强化学习、思维链优化提升模型推理能力， 对新一代超大模型的训练投入，此外也在尝试多途技术 路径提升大模型能力，如后训练的思维链优化，将Scaling方法由预训练转移到了强化学习推理优化阶段，为大模型能力扩展提供新道路， 也对未来大模型的训推参数部署、AI推理算力需求等潜在方案布局带来新变数。 13 中国人工智能产业价值总览 —— 大模型对AI产业链带来哪些影响？ 02 14 ©2025.3 iResearch Inc. 心出现了闲置情况。AI算力是否投资过剩的问题被人们所关注与提出。艾瑞认为， 2024年的部分算力闲置现象主要由于当地产业规划错配、供给侧前置布局及需求侧训练需求有所缓解等原因导致，随着模型技术迭代及推 理应用爆发，长久来看高性能算力仍处于高需求状态。智算中心建设需协调好地区产业资源规划，从软硬件角度优化算力利用率及平台运 行质效，稳健支撑上层AI产业发展。2025年初，随着DeepSeek V3及

Post-Training 阶段，随着训练时计算量（来自 RL 的 Training 阶段）和 Test-Time 计算量 （例如 Test-Time Search ）的增长，模型性能（例如数学推理能力）也会随之提 升 Post-Training Scaling Laws 下 训练时计算量 多了一个新的变量： Self-Play 探索时 LLM Inference 的计算量 回顾： Post-Training https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/ 随着模型尺寸逐渐增大，预训练阶段参数 Scaling Up 带来的边际收益开始递减；如果想要深度提 升模 型推理能力和长程问题能力，基于 RL 的 Post-Training 将会成为下一个突破点。 自回归模型在数学推理问题上很难进步的一点在于没有办法进行回答的自主修正，如果仅是依靠生 成 式方法 ？例如产生 Clear & Coherent CoT 并且展现出通用能力的模型 R1 ； 能否利用一些高质量反思数据集做 Cold Start 从而加速 RL 的收敛或帮助提升推 理表现 DeepSeek-R1 技术 Pipeline 总览

组织的业务，但组 织首先必须对员工 进行再培训。 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 6 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。全球范围内的受访CEO 估计，2024 年 平均有 35% 的员工需要接受再培训，也就是 超过十亿的员工。 2 究竟是什么造成了这一巨大技能缺口？答案 就是，真正转型的需求不断加剧。比起将特 40% 以上。 23 但这仍然留下了巨大的资金缺口，而高管们正在积极设法填补这一缺口。几乎所有受访高管 （95%）都表示，到 2026 年，生成式 AI 项目将至少在一定程度上实现自我造血，并侧重于推 动未来盈利的能力。与如今的传统 IT 相比，40% 的受访高管将 AI 项目视为创新投资，但 71% 的受访高管认为生成式 AI 项目应具备自我造血能力，以佐证其投资的必要性。 24 的企业高管认为，与如今的传统 1 2 3 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 21 随着生成式 AI 为创新增添动力，新产品和新服务开发呈现井喷式 增长。但许多组织过于固守传统的业务模式，无法利用新机遇推 动增长。 A I 产 品 和 服 务 创 新 是 CEO 的首要目标，但业务 模式未能跟上。 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 22 受访 CEO 们也感受到了压力。2024

元/公斤，本周报价持稳，部分表示签单、发货价 不低于 150 元/公斤，但下游对此价格多持谨慎观望态度。另外本周有厂家 140 元/公斤对 外限量签单。上半周，DSM 瑞士工厂停产事件影响仍在发酵，推动 VE 市场交投活跃度提 升，贸易渠道价格上涨运行，主流成交价上涨至 133-138 元/公斤附近。但价格上涨之后， 市场需求跟进不足，目前主流签单价回落至 130-135 元/公斤附近（不同品牌，价格相差 行业周报 后市预测：纯 MDI 市场宽幅震荡。福建基地新增产能释放节奏平缓，现货资源偏紧背 景下，贸易商试探性推涨报价，但下游对高价接受度有限，实际成交以刚需小单为主。预 计下周纯 MDI 市场刚需托底，市场对供应增量预期暂未形成明显压制，价格波动幅度在 200-500 元/吨。  TDI：供方强势推涨，TDI 市场向上运行 ① 市场综述：本周国内 TDI 市场偏强运行。国内 TDI 市场均价为

模应用提供了算力支持。2024 年，全球 AI 大模型的参数量和数据量 持续增长，特别是像 Sora、GPT-4o、Gemini 等多模态大模型的出现， 进一步推动了算力需求的激增。当前，软硬件协同的方法正在不断提 升大规模智算训练效率。在硬件方面，高性能 GPU、专用 AI 芯片、 高速互联网络、大容量高速存储等技术，实现了大规模的算力供给， 为处理复杂、不规则的计算任务（如自然语言处理的长序列数据、计 算 、 智能化、绿色化方向发展，主要产能逐渐向技术壁垒更高、市场适应 性更强的头部企业集聚，以提升整体产业竞争力和附加值水平。随着 龙头企业支付能力提升、工业机器人产品成本降低和国内人力成本上 升，更多的传统制造业也将面临自动化甚至智能化转型。中国机械工 业联合会在 2024 中国机器人产业发展大会上公布的数据显示，国产 工业机器人在金属加工、纺织、木材家具等传统行业应用增长幅度较 大。 V15T 无人叉车、单叉齿 V05OT 无人叉车、全向 V10OF 堆垛 无人叉车和自动托挂 T15S 牵引式 AGV）。 27 艾吉威前瞻性的定义了具备 AI 智能交互的 AGV 技术路线，并推 出全球首台 AI 大模型语音交互 AGV，新一代的 AGV 产品将具备更强 的自主性和适应性，能够更好地应对各类复杂的售后场景及运营数据 分析。接入 AI 大模型后，就相当于艾吉威新增了一组拥有二十几年

in a Day”。Wayve.AI采用强化学习结合深度学习的方法，仅用 一天时间训练即可应对复杂城市驾驶场景，展示了端到端技 术在快速学习和适应能力上的潜力。 2017 年 ： Comma.ai 推 出 OpenPilot 。 Comma.ai 发 布 了 OpenPilot软件，最初为L2级辅助驾驶系统，后逐步转向端 到端神经网络模型，成为首个商业化端到端自动驾驶产品。 • 技术突破与现实应用阶段（2019年-） 师模型而无需重复开发，有助于提升开发效率、减少三方智驾企业的资金压力和项目 周期压力，并逐渐模糊中高阶智驾技术边界。长远来看，基于教师模型蒸馏得到的学生模型也会更加精细化，且DeepSeek所展示的推 理效率也有一定的借鉴意义，这也就意味车端所需的芯片算力要求会有所降低。个别企业表示，基于DeepSeek的技术路径，甚至可以 在单Orin-X上部署L3的功能。（5）语义分割、目标识别等赋能智能座舱 此往复完成数据流的闭环。 算力：建设车端算力与超算中心。计算平台是自动驾驶系统的核心 硬件，涵盖车端算力和训练用超算中心。特斯拉从外购转向自研， 2019年4月推出自研车端芯片HW3.0，2024年2月升级至HW4.0，算力 提升至HW3.0的五倍。自动驾驶算力的瓶颈在于训练环节，特斯拉 为此开发了超级计算机Dojo，专注于深度学习模型训练，尤其是 FSD的支持。Dojo于2023年7月投产，预计到2024年底，特斯拉将投