产业 界和教育界应该抓住这一历史性机遇，实现信息技术应用创新（信创）下的“升 级替代”。即在新一代信息技术的技术架构体系和模式下，构建创新的中国技术 体系。 教育作为一个特殊的行业，在信创中起着非常独特的作用。首先，教育机构 本身也是信创的用户，不管是智慧教学、智慧科研、智慧校园和智慧管理，教育 机构的数字化建设本身也是信创的应用阵地。教育的数字化转型需要实现基于信 创技术体系的数 系，做好教育信创的顶层设计，重视规划，做出自身特色和差异化，构建长远的 竞争优势。 信创技术的成功很大程度上决定于教育体系的成功，特别是信创教育的成功。 2 教育机构的信创及信创教育的发展，将在中国信创事业中起着举足轻重的作用。 本白皮书以高等学校为蓝本，主要为高等学校基于信创体系的数字化转型及信创 教育和信创人才培养提供指南。 3 二、教育信创的目标与指导原则 教育机构在落实相关信创化战略，并在具体的推进与实施过程中会面临各种 各样的问题与挑战，甚至存在不同层面、不同程度的风险。为保证信创化是为了 实现“自主可控“的数字化转型这一目标，同时规避信创化推进过程中，可能遇 到的各种风险，教育信创应遵循以下五个原则： 1.2.1 建立体系，架构牵引 教育机构的信息化、数字化是系统工程。教育信创化涉及到信息化、数字化 建设的架构、解决方案，软硬件选型等方方面面，同样应是一个体系化的系统工

持续丰富师生发展、教育教学、实习实训、管理服务等应用场景，落实网络 安全责任。各地要强化统筹，加大财政支持力度；指导学校系统设计校本数 字化整体解决方案；组织学校有序接入“全国职业教育智慧大脑院校中台” 接受管理监测。教育部将在数字资源丰富、功能应用强大、赋能效果良好的 区域性信息化标杆学校的基础上，有组织地指导建设全国性信息化标杆学校。 到2025年建成 300所左右全国性信息化标杆学校，带动建设 功能，建好内容丰富、服务高效的高等教育综合服务平台；做强“创课平 台”，系统集聚整合创新创业要素资源，提高学生解决实际问题和知识转化 能力等。 2022.9 关于加快部分领域设备更新 改造贷款财政贴息工作的通 知 设立设备更新改造专项再贷款，额度2000亿元以上，支持金融机构以不高于 3.2%的利率向教育、卫生健康等10个领域的设备更新改造提供贷款，加上中 央财政贴息2.5%，今年第四季度内更新改造设备的贷款主体实际贷款成本不 会需求形成强力支撑。 长期性 高等教育在高层次人才培养、高水 平科技自立自强、自主知识体系构 建方面的关键作用日益凸显，但面 对当前复杂的国际局势和国家战略 需求，要在世界范围内新一轮科技 革命和产业变革中抢占先机，成为 全球学习借鉴和赶超的对象，就必 须拥有强大的高等教育综合实力、 领先优势和影响力，而前瞻性布局 高等教育数字化转型新赛道、重塑 新优势是大势所趋和改革方向。 2025高等教育数字化研究报告

DeepSeek 通过智能化手段帮助医生从海量数据中快速提炼关键信息，实现 精准医疗决策的飞跃：1）诊断效率的提升：DeepSeek 能够整合患者病史记录、 实验室检查结果及影像学数据（如 X 光片、CT、MRI 等），快速生成初步诊断路 径，为医生提供“可能性排名+检查建议”的智能化表格；急诊中的应用：在多发 伤或复合伤场景中，DeepSeek 能优化急救资源分配，如手术室安排、抢救人员调 年 ESC 心衰指 南）；案例：在心衰治疗中，DeepSeek 可提醒医生及时采用新型药物（如 SGLT2 抑制剂），并优化复杂患者的联合用药方案，减少不良反应。 3）疑难病例的跨学科支持：DeepSeek 整合多学科文献与权威指南，辅助医 生解决罕见病或复杂病例的诊断难题;案例：骨科医生可通过模型获取手术风险评 估及术后康复要点；在罕见病诊断中，DeepSeek 结合多组学数据揭示疾病分子机 检索与知识整合：DeepSeek- V3 模型基于海量预训练数据，快速提炼研究领域的前沿进展和核心观点，节省 80% 以上的文献筛选时间；案例：肿瘤科医生可快速掌握免疫治疗领域的最新趋势，集 中精力设计创新临床研究方案。2）数据分析与科研设计：DeepSeek 支持多源数 据整合分析（如影像、基因、随访数据），并胜任复杂统计学问题（如生存分析、 Meta 分析）；科研设计：模型可推荐研究类型、样本量估算及统计分析方法，优

折叠设计相结合以完善功能。技术自身在不断的自我完善与更新。 可喜的是，这二者的发展并不是背道而驰的，如墨水护眼屏和刷题练习场景的有效结合，这 一组合进化还体现在学习平板、词典笔、智能手写笔等多产品中，以更好地解决特定教学场 景下的痛点需求和功能提效问题。 本次报告作为教育智能硬件系列报告的第三篇，从中、美两个国家，校内校外两个市场，产 品-渠道-模式-生态多个层次，市场供给与用户需求两端，对教育智能硬件市场进行全盘分 现了平板或笔记本电脑的人手一端， 教学测评练各环节均可基于平板或笔记本电脑开展，数字化水平领先。校外的硬件应用则作为学习补 充手段，以素质教育品类为主，强调寓教于乐和科技体验。 • 2024年中国教育智能硬件市场规模达739亿元，其中校外消费级575亿元，校内机构级164亿元。 • 从产品力来看，在优质内容、大模型刺激下，学习平板的竞争走向标准化和专业化；教育电子纸聚焦 于学练场景焕发新 类青睐差异鲜明。 同时，运营商作为创新渠道可深化市场教育，OMO模式可进一步发挥本地资源优势。作为机构级渠 道的公立学校进校流程复杂，政企共同青睐区域集采模式。 • 从模式力来看，传统商业模式中，仍以软硬功能、内容资源等一次售卖为主，增值服务模式尚未发力 但未来可期。AI智习室作为创新模式，通过线上录播自学+线下伴学服务，变革了传统模式，满足了 供需多重需求。 • 从生态力来看，产品生

行业总览：技术跃迁与政策红利驱动 AI 教育加速发展。据艾瑞咨询 2024 年 8 月报告，2024 年中国教育科技市场合计约 3000 亿元规模，其中 C 端市场 占比超 90%，同时 AI 渗透率仅约 7%（口径为市场规模中 AI 技术贡献占比）， 渗透提升空间巨大。AI 通过自动内容生成降低边际成本，依托自适应学习系 统实现精准教学，同时以知识库、交互工具拓展场景边界，传统教育行业的 “高质量、大规模、个性化”不可能三角有望在 及教培数据优势，推出“豆神 AI”产品，从答疑工具升级 为教学主体，硬件端规划便携式智能硬件“小豆”等产品；4）盛通股份： 硬件端打造中鸣机器人编程教具将抽象编程语言转化为实体机器人便于理 解，软件端接入 Deepseek 打造支持自然语言对话与智能决策的教育硬件平 台。5）天立国际控股：场景上以 AI 自习室（借助智能平板硬件）与启鸣云 校（软件）切入 C 端校园场景，验证短期冲刺平均提分 36 分效能提升。 .... 18 表6： 好未来 MathGPT 面对数学数据集测试，表现较优准确度 ................................... 25 表7： 2024 年豆神教育重整中公司重整投资人认购股份情况 .....................................27 表8： 2024 年秋季豆神教育核心直播课程 ......................

性甚至给予 人文关怀，提高“轻问诊”体验。②AI+线上问诊带来“效率”与“效果”的 双重提升，通过诊前 AI 交流及历史健康档案数据提取高效生成精炼准确的主 诉、并通过相似案例比对精准推荐医生，在诊中诊后作为线上助理陪伴始终， 更好的服务体验有望加强 C 端付费意愿、医生时间节约有利于成本控制。 ❑ AI+健康管理：国内“互联网+健康管理”经历了物种爆发→流量竞争加剧→ 淘汰整合的变革，我们 未来在线问诊场景畅想 ................................................................................ 8 图 6 AI 赋能诊前、诊中、诊后多个诊疗环节 ..................................................... 8 图 7 上海儿童医学中心传统就诊与 AI 辅助就诊流程对比 .. 平台就像是一位既有充足医疗健康知识储备、又足够关心了解其历史健康数 据的老朋友，可以进行连续且相关的对话，实现平台与患者双向多模态的交 互，例如，当前春雨医生、平安好医生等线上咨询平台已经能够在同一次咨 询中实现前后关联。 敬请阅读末页的重要说明 7 行业深度报告 图 4 未来在线健康咨询场景畅想 资料来源：春雨医生、平安好医生、招商证券 2.2

后 续在查房中，还为肿瘤复发患者寻找合适的临床试验等等（具体案例详见报 告）。生动的描述，让人切实感受到了 AI 为医药健康带来的想象空间。 ❑ 生成式 AI 爆火，“AI+医药健康”应用场景广阔。AI 在医药健康领域的应用 经过多年发展，ChatGPT 的爆火则再次引燃热情，应用领域百花齐放。其中 医院作为医疗行为核心发生地，数据资源丰富、应用场景多样，本篇从诊前/ 诊断、诊中治疗、医院 AI 影像注册证获批呈加速态势，疫情期间多款 AI 影像产品获批用于肺炎筛查，AI 影像软件认可度提升，相关公司：鹰瞳科 技、万东医疗、数坤科技（拟港股 IPO）、推想医疗（拟港股 IPO）等。 ❑ 诊中治疗：医疗器械与 AI 的软硬件结合带动院内诊疗向精准化、智能化方 向发展。1）AI+诊疗器械：核心价值在于提升诊疗精准度，为医疗资源分布 不均提供解决方案，如 AI+超声、AI+放射治疗等，相关公司：迈瑞医疗 .............................. 13 2.3、AI+医疗影像：产品获批加速，新冠肺炎检测提升认可度........................ 16 三、诊中治疗：AI 医疗器械方兴未艾，应用场景丰富 ..................................... 18 3.1、AI+诊疗器械：实现诊疗精准化，破解医疗资源的结构性矛盾 ..

消费品/生物医药 医药健康是 AI 应用的核心领域之一，根据终端客户不同，我们将应用分为 To 医院、To 药企和 To 个人三大方向。在“AI+医药健康”系列报告（一）和（二） 中，我们重点分析了 AI To 院内和 AI To 个人两大应用方向。本篇报告重点聚 焦 AI 在制药行业的应用，全面介绍了 AI 在临床前和临床阶段的落地情况；同 时作为一种新的药物研发模式，我们基于全球 援引英矽智能数据，通过 AI 技术能将 ISM001 分子发现时间由传统手段 的 2 年降至 11 个月，总费用从 4.14 亿美元降低至 20 万美元，极大降低了新 药研发负担。目前人工智能技术在药物研发过程中的应用主要集中于药物发 现阶段，随着 Deepseek 等大模型技术应用，AI 在临床阶段的应用价值也将 逐渐得到体现。 ❑ 全球 AI 制药行业投融资活跃，MNC 参与达成多项重磅交易。虽然 2023 要参与者是各类老牌互联网和电子企业，其中有效的规模化数据来源是上游关键 竞争壁垒。产业链中游是 AI 制药主体，包括 AI 制药初创企业、传统药企/CRO 公司以及互联网企业三大类，不同企业掌握不同资源禀赋在竞争中具有不同优劣 势，对于 AI 初创公司来说，其优势在于拥有较强的技术和算法能力，但在药物 开发数据积累和资金上存在不足，药企/CRO 公司拥有丰富的药物开发经验和数 敬请阅读末页的重要说明

n/42c008e28f7004cd19b73949142380bd (accessed February 2025). • Center for Drug Evaluation, NMPA. (2024). 在罕见 疾病药物临床研发中应用去中心化临床试验的技术 指导原则 [Technical guidance for the application of decentralized clinical trials in rare