疗成本持续增长。2） 老龄化社会加剧系统性压力。3）医疗资源分布极度不均衡。4）老龄化社会的长 期护理需求。5）医疗人才培养周期长且流动性差。6）基层医疗体系建设滞后。 ➢ AI 医疗商业价值逐步释放。DeepSeek AI 的技术优势，将沿着以下四大路 径，深刻改变医疗健康产业的格局。1、医疗资源分布式重构。2、制药工业范式 革新。3、健康管理服务升级。4、医保支付体系优化。通过深度整合 ................................................................ 4 1.3 DeepSeek AI 的技术优势：四大路径释放商业价值，重塑医疗健康产业 ............................................................................. 8 2 海外 AI 能够融合电子病历、检验报告、影像数据等多源异构数据，构建动态诊疗路径，为医 生提供更全面、更智能的临床决策支持，辅助医生进行更精准的诊断和治疗。 动态演进机 制赋予系统 战略价值 动态演进机制赋予系统战略价值。 有效辅助罕 见病诊断 罕见病种类繁多、症状复杂、误诊率高，AI 系统能够通过学习海量医学知识和病例数据，辅助医生进 行罕见病诊断，提高诊断准确率，缩短诊断周期。 个性化治疗

限进一步打破 将实现高等教育理念、教学模式、教育治理 整体性变革，全面赋能学习者发展，形成教 育全新生态 高等教育实现自我转型与提升，高校内部各项业务流程 实现再造 通过对数据的深度分析和价值挖掘，实现教育各要素、各环 节的全面数字化转型 高等教育数字化发展的3个阶段 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report on Higher Education 高等教育作为社会上层建筑的一部分， 在数字化转型背景下，其思想意识和 价值观念要随着社会变迁而发生变化， 以适应社会发展的需要；要借助各种 新型数字技术办有温度的社会教育， 助力高等教育强国建设早日实现。 普惠 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report on Higher Education 高等教育数字化转型的价值意蕴 前瞻性 当前，数字产业化和产业数字化 Research Report on Higher Education 数字技术作为高等教育数字化转型的物质基 础和底层支撑，在问题解决和变革创新实践 中，不断以数字技术的融合应用彰显技术生 命力、以价值共识推进高等教育体认技术， 将潜在可能变为现实。以高等教育强国建设 为目标，聚焦高等教育数字化转型的需求， 通过搭建智能一体化服务平台，推进数字技 术与高等教育全要素、全场景、全过程的深 度融合，发挥数据要素在人才培养、科学研

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 年全 球资本市场景气度有所下降，但 AI 制药行业融资活跃度仍然保持高位。2024 年全球 的巅峰水平，美国和中国是交易最为活跃的两大地区。2017 年起，MNC 对 AI 制药企业的观望和谨慎态度开始发生转变，Big pharma 和 AI 药企的合作 数量持续增加，合作金额也屡创新高，AI 制药管线商业价值得到体现。 ❑ AI 制药可以分为 AI+SaaS，AI+CRO 和 AI+Biotech 三种经营形式。AI 制药 发展早期，企业以提供药物研发软件服务为主，附加值较低并且客户付费意 愿不强，市场空间有限，代表企业为 10：AI 在药物开发各个阶段的应用占比 ........................................................ 8 图 11：AI 在临床研究阶段的应用价值更高 ........................................................ 8 图 12：AI 制药三种商业模式 ..................

重要渠道，本次报告艾瑞联合天猫平台 进行共同发布，以期为行业输出有价值的数据、分析与洞察。 3 摘要 ABSTRACT SMS 国内探究 趋势前景 中美对比 用户洞察 • 中国校外教育智能硬件的品类多样，生态十分繁荣。学习平板作为综合性的超级品类，功能齐全，单 价高，规模大。同时多个垂直品类深耕细分场景，价值同样不可替代。中国校内的硬件应用则更加基 础，教育大屏覆盖率接近饱 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，产品生态促进数据协同并提高产品性能，用户生态推动消费决策与用户价值拓展。 • 教育智能硬件的家长用户以31-45岁、生活在一二线城市、中高家庭收入水平的职业白领居多， 70.4%的家长用户在“双减”政策实施后增加了孩子教育智能硬件的支出。 • 学习平板、词典 www.iresearch.com.cn 研究范围与价值特征 教育智能硬件是教育数字化落地的重要载体，兼具规模化与个性化价值 教育数字化是一个逐层建设的过程，其关注点从基础设施层的高带宽网络覆盖到多终端数据采集的硬件发展策略，再逐渐关注到学 情数据的分析和应用过程，由底层到顶层，逐层深

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 基建全面梳理 AI 在医院场景下的应用。 ❑ 诊前/诊断：1）AI+检验：检验诊断是临床信息的主要来源，AI+检验具有高 临床应用价值，可用于辅助报告解读、检验项目推荐和疾病预测及治疗等领 域，相关公司：润达医疗、金域医学、迪安诊断等；2）AI+病理：传统病理 诊断效率低，工作量大，以人工病理筛查为主的传统模式导致病理诊断供需 严重失衡，病理科医生存在长期缺口，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 （“三瑞”AI 生态系统）、联影医疗（40+医疗 AI 产品，5 张 NMPA 三类 证） 一、 政策驱动行业向好，AI 全面赋能医药健康领域 .......................................... 5 二、诊前/诊断：智能导诊应用广泛，AI 诊断临床价值高 ................................... 9 2.1、AI+检验：检验医学数据量庞大，AI 赋能应用广泛 ...........................

创不是教育机构现有 IT 相 4 关技术与产品的简单国产化替代，也很难简单替代。信创化的技术与产品要通过 融入支持业务应用场景的解决方案创新，才能使信创化的 IT 资产投资产生业务 价值，在实现数字化的业务应用场景创新的同时，推动实现 IT 资产的全面信创 化升级。 1.2.3 优化标准，选型有据 标准化是教育机构有序进行数字化建设与管理的有效手段，建立融入信创化 要求的 该云化路径对于信创改造的优点与价值包括： （1）传统服务器-存储架构升级与信创替代同步开展 （2）同时实现虚拟化、存储和网络基础设施的信创转型，可降低核心组件信创 转型难度 （3）采用超融合方案仅需三节点起步，快速上线，弹性扩展，能够显著降低架 构转型风险 （4）架构精简，有效降低运维难度和总拥有成本 （5）兼顾信创与云化转型、当前与未来需求，为业务带来长期价值 32 4 架构的云原生化演进， 加速业务数字化。 微服务化改造方案需要针对不同的业务系统具体设计，但基本上可遵循以下 共性原则： （1）渐进式，不要“推倒重来，一步到位”。快速见效、快速收到回报、 可挑选出高价值的模块先进行服务化改造，更早的拿到结果来获得业务团队的支 持。 （2）减少对单体应用的改动。单体应用的修改是不可避免的，重要的是要 减少改动，同时保持数据一致性。 （3）改造主要从业务维度入手，少量的技术维度。

有望提升。 通过"学习飞轮"与"投资飞轮"的双轮驱动，多邻国的增长具有自我强化属性。多 邻国可基于海量用户产生的数据进一步训练模型，提供更加有效的课程、改善信 息推送效率。同步运转的投资飞轮则将用户价值进一步转化为技术壁垒，越来越 有效的课程可吸引更多的付费用户，意味着可用于技术投资的金额也在提高，进 而进一步提高课程的效能。学习飞轮及投资飞轮的双轮驱动为多邻国构筑了稳定 的护城河，同时也打造长期持续增长模型。 公众传播媒体提供证券投资咨询服务；通过电话、传真、电脑网络等电信设备系统，提供证券投资咨询 服务；中国证监会认定的其他形式。 发布证券研究报告是证券投资咨询业务的一种基本形式，指证券公司、证券投资咨询机构对证券及证券 相关产品的价值、市场走势或者相关影响因素进行分析，形成证券估值、投资评级等投资分析意见，制 作证券研究报告，并向客户发布的行为。 证券研究报告 国信证券经济研究所 深圳 深圳市福田区福华一路 125 号国信金融大厦

汰整合的变革，但并没有出现非常成熟的商业模式，也未对人们日常健康管理带 来颠覆性的改变。我们认为其中主要的原因包括： ◼ 消费者对平台及相关数据信赖度较低。当期可穿戴设备采集数据准确性和稳 定性较差、参考价值有限，且仅提供统一的固定公式对数据进行分析、难以 生产个性化有意义的健康指导。 ◼ 当下健康管理服务过于碎片化和标准化、难以实现连续的个性化管理需求。 健康管理应该具备高频高粘性的特征，需要平台提供具备完整性和连续性的