根据Project Tomorrow的调查数据，2022-2023学年，美国84%的 K12教师表示其学生有个人专属的设备（平板或笔记本电脑），其中 36%只能在学校使用，48%可以带回家使用。 校内使用， 支持课堂 及校内的 教学测评 练活动 可带回家 使用，可 以支持家 庭作业和 课外拓展 学习 素质教育品类为主，强调学习体验 智能玩具提 供口语练习 机器人辅助编程 教育和情感陪伴 儿童平板提供丰 美国校内—应用现状 教育大屏渗透率低，平板、笔记本电脑为主，当前Chromebook地位强势 在海外市场，学习平板与笔记本电脑是更为主流的教育智能硬件，截止2023年，全球每天有5000万师生使用Chromebook，而 2022年海外教室交互平板（教育大屏）的渗透率不足10%。美国是海外市场的典型代表。根据Project Tomorrow的调查数据， 2022-2023学年，美国84%的K 数字化逐步发展。2010年，苹果首度推出平板电脑iPad，谷歌不甘落后，于2011年推出Chromebook笔记本电脑，微软于2012年 推出平板电脑二合一产品Surface。其中，谷歌的Chromebook在五年时间内便成为美国使用最广泛的教育设备，2015年 Chromebook在美国K12学校中市场份额占比突破50%。尽管谷歌入局较晚，但在Chromebook引领下，谷歌逐渐反超苹果和微软， 形成主导美国K12教育校内市场的态势。

每一层能力建设的内容，并尽量避免这些能力的重复建设或无序带来的复杂性。 智慧教育的技术参考模型（SEAF-TRM）可以为信创工作提供业界已有的最佳 实践作为参考。参考模型一般是从业界最佳实践中抽象总结出来的，参考模型的 使用可以为用户方节省大量的摸索时间和成本。这里，智慧教育的技术参考模型 主要提供了信创云端技术参考模型和信创终端技术参考模型。 智慧教育的运营参考模型（SEAF-ORM）是推进智慧教育和信创工作做“升级 应用入口：应用入口是指用户可以采用何种前端应用方式来进入并使用应用 功能和服务。目前主要的前端应用入口包括网站、APP、小程序和公众号等。其 中，网站适合大屏显示，长时间观看和大文件传输；APP 适合内部人员的高频使 用（如老师和学生每天都要使用一些学校的服务，属于高频应用，每个学校适合 开发自己的 APP）；小程序适合“用完即走”的低频应用（如给外部访客使用的一 些应用）；公众号适合信息推送（如关注之后可以随时推送提醒信息）。 整 体架构包括：基于国产 CPU 的基础设施层，如整机、网络、存储等；IaaS 层—— 包括操作系统和云管理平台；PaaS 层——主要是通过使用容器环境对应用软件 进行微服务化定制封装，使用 DevOps 理念对云原生应用进行持续部署和集成， 使用容器编排工具对容器进行统一集群管理；SaaS 层包括政府、金融、电信等各 行业业务软件。此外，还包括整个平台的安全管理、运维管理及相应的标准制定

图2： 2017-2028 年全球教育科技市场规模测算 .................................................7 图3： 2019 至 2024 年中期使用 AI 的驱动因素调查结果 ..........................................8 图4： Deepseek 调用价格远低于 OpenAI GPT4o 及 o1 . 图6： 多邻国公司历程图 ................................................................... 12 图7： 多邻国在课程生成中使用 AI 的比例 .................................................... 13 图8： 2020Q1 至 2024Q4 多邻国及 CHEGG 毛利率对比 （辅助教学与课堂管理，及时反馈教学情况） 智能出题（根据要求生成新的题目，扩充题库）， 大模型对话功能（提供教学辅导） 资料来源：国信证券经济研究所整理 改善教学效果、自动化节约成本、内容生成为驱动使用 AI 的核心因素。根据 HolonIQ 2019 年至 2024 年年中的四次调查数据显示，教育领域人工智能应用动 因呈现显著演变趋势。改善教学效果始终为最核心驱动因素，占比从 2019 年的 67%持续增长至

技术，实现诊疗过程全流程质控和核查，辅助临床决 策，相关公司：嘉和美康、科大讯飞等；3）AI+医院管理/医保支付：在传 统 HIS 和 CIS 系统基础上，以 AI 技术赋能，提升医院综合管理水平，并促 进医保资金安全有效使用，相关公司：卫宁健康、创业慧康、东软集团、万 达信息、久远银海等。 ❑ 风险提示：技术迭代、市场竞争、政策监管、产品落地不及预期风险、企业 经营、数据泄露风险等。 行业规模 三大应用场景 ............................................................................... 8 图 7：医疗 AI 在院内使用场景丰富 .................................................................... 9 图 8：科大讯飞智能导诊系统工作流程 .. 医疗影像功能及场景 ........................................................................ 16 图 25：AI 医疗影像使用科室分布 ..................................................................... 16 图 26：2020-2022 年 NMPA

ML、DL 化合物筛选 成本高，效率低 使用虚拟筛选遴选出具有潜在成药性的活性 化合物，降低实验筛选化合物数量，降低资 金投入，缩短筛选周期 CV、DL 晶型预测 耗时长，筛选合适晶型困难 通过 AI 模拟晶型药物晶型筛选，可在短时间 选出稳定性强的最佳药物晶型 DL、ML 患者招募 招募适合入组患者难度高、周期 长 使用 AI 技术提取患者数据，快速匹配最合适 优化受到局限，效率低 AI 通过机器学习和认知计算能力，从海量靶 点、临床试验数据中学习成功和失败经验， 设计优化当前临床试验方案 NLP、DL、ML 药物重定向 效率低，很难找到最适适应症 使用 AI 技术开发新适应症，将老药与罕见疾 病快速匹配 NLP、DL 资料来源：DPI、招商证券 敬请阅读末页的重要说明 5 行业深度报告 AI 37%和 21%，其次为神经性 疾病、炎症和心脑血管。 图 9：AI 制药临床管线适应症分布 资料来源：DPI、招商证券 此外虽然目前 AI 应用集中于药物发现阶段，在临床阶段使用有限，但应用价值 较高。AI 在临床阶段应用领域包括：1）患者招募和管理：基于病例信息和疾病 数据，利用 AI 技术精准匹配入组患者；2）临床试验设计与优化：基于过往临床 试验数据，对当前试验方案设

于价值的支付模式：将支付与 医疗服务质量和效果挂钩，激励医疗机构提供更高质量、更低成本的服务。4）动 态医保目录调整:利用 AI 分析药物疗效、成本效益等数据，动态调整医保目录，提 高医保资金使用效率。 图10：中国 AI+医疗技术趋势 资料来源：艾瑞咨询，民生证券研究院 DeepSeek AI 通过医疗资源重构、制药工业革新、健康管理升级和医保体系 优化四大路径，全面释 medGPT 发布者，2023 年 4 月 28 日，医联发布国内首款大模型驱动的 AI 医生 medGPT，基于 Transformer 架构， 参数规模达 1000 亿，支持多模态输入输出。模型预训练使用 20 亿医学文本数据， 行业深度研究/计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 17 微调阶段结合 800 万条高质量临床数据，并由 业慧康的大模型应用还成功通过了华为昇腾的 AI 框架昇思 MindSpore 及相关 GPU 硬件（华为昇腾 Atlas 产品）的相互兼容性技术认证，并获得了 Ascend Compatible 认证证书及认证徽标的使用权，实现了从 AI 软件框架到 GPU 硬件 设施的全面国产化适配。创业慧康成为首家获取该认证的医卫核心系统供应商，迈 出了智慧医疗领域 AI 算力国产化的重要一步。公司还在 2024 华为昇腾

资料来源：艾瑞咨询、招商证券 敬请阅读末页的重要说明 9 行业深度报告 ◼ AI 辅助门诊：AI 辅助门诊能提高患者就诊体验，缩短就医时间。AI 辅助门 诊已在国内部分三甲医院开始使用，以上海儿童医学中心 AI 辅助门诊系统 （医院与依图科技公司共同开发）为例： ⚫ 患者端：挂号后，患儿家长通过微信小程序输入主要症状或医疗诉求→ 模型自动提取关键信息，并根据医学逻辑像医生一样询问→系统判定搜 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 服务。根据 IT 桔子融资项目，目前多数健康管理软件都是为细分病种提供 部分环节服务，且使用不同软件时都需要从 0 开始建立个人健康档案，服务 较为碎片化和标准化。 敬请阅读末页的重要说明 12 行业深度报告 图 12 互联网+健康管理发展历程 资料来源：IT 各种假设，不同假设可能导致分析结果出现重大不同。报告中的内容和意见仅供参考，并不构成对所述证券买卖的 出价，在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。除法律或规则规定必须承担 的责任外，本公司及其雇员不对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失负任何责任。本公司或关联机构 可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务服 务。客户应当考虑到本公司可能存在可能影响本报告客观性的利益冲突。

育资源的内容安全。 2021.7 关于推进教育新型基础设施 建设构建高质量教育支撑体 系的指导意见 促进信息技术应用创新，提升供应链安全水平。有序推动数据中心、信息系 统和办公终端的国产化改造，推进国产正版软件使用。 2021.3 高等学校数字校园建设规范 （试行） 高等学校数字校园建设的总体目标是：围绕立德树人根本任务，结合业务需 求，充分利用信息技术特别是智能技术，实现高等学校在信息化条件下育人 方式 ，在持续应用中逐步消除各类信息孤岛。发挥数字技术的赋能作用，需要加 大技术应用的宣传推广和人员培训力度，引导相关利益主体了解并能熟练应用现有的智能化基础设施服务和功能，提升智能化服务的知 晓度和使用率。 第二，要以问题和需求为导向，秉持“数据为基、平台为体、应用为要”的建设管理理念，高等教育智能化基础设施进行优化升级，着 力打造一体化智能服务平台，并以此为转型抓手，着力实现人员互联互通、数 合过程性与增值性评价，打造新型教育模式。 新一代人工智能的出现，原有的学科知识都 面临重新表征与编排，教师也面临被替代的 可能。为此，应加强教师对生成式人工智能 机理的学习和把握，转变传统的人才培养模 式，引导学生正确合理使用生成式人工智能 等工具，避免因滥用或依赖智能工具而造成 诚信危机、情感缺失和能力退化。同时，要 尽快完善现有教育法律体系，建立针对智能 生成内容的监管和伦理审核机制，明确数字 标准规范体系，避免生成内容的“幻觉”堆