的新篇章。 ➢ 催化 AI 医疗发展的核心原因。技术迭代与数据积累。AI 医疗的起源可追溯 至 20 世纪 70 年代，早期以专家系统（如 QMR、DXplain）为主，但因技术限 制（如算力不足、算法不成熟）未能大规模应用。21 世纪初，深度学习、自然语 言处理和计算机视觉技术的突破重新激活了 AI 在医疗领域的潜力。医疗行业数 据量庞大（占全球数据总量的 30%），但 97%未被有效利用，这为 lvwei_yj@mszq.com 分析师 赵奕豪 执业证书： S0100523050003 邮箱： zhaoyihao@mszq.com 相关研究 1.计算机行业事件点评：算力永不眠：DeepS eek 是“算力屠夫”还是“新春红包”已获验 证-2025/02/18 2.计算机行业动态研究：AI 搜索深度：微信接 入 DeepSeeK-2025/02/17 3.计算机周报 20250216：还有哪些云待重 诊断系统成为可能，极大提升基层医疗服务能力。 药企研发成 本大幅降低 通过 AI 分子筛选优化，药企研发成本有望降低 30%-50%，加速新药研发进程，降低新药价格，惠及 更多患者。 医疗保险精 算模型迭代 周期缩短 AI 精算模型的应用，可以将迭代周期缩短 60%，更精准地进行风险评估和保费定价，提升医保运营 效率和风险控制能力。 多模态处理 能力突破医 疗应用边界 医疗场

................................. 11 图 17：Schrodinger 软件服务业务收入及增速（万美元） .............................. 11 图 18：Schrodinger 药物发现业务收入及增速（万美元） .............................. 11 图 19：晶泰控股发展历程 ....... 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 入组患者，降低临床开发风险 NLP、DL、ML、OCR 临床试验设 计及优化 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 才在药物研发领 域得到广泛应用。彼时 Exscientia、晶泰科技、英矽智能等国内外首批 AI 制药 企业陆续成立，开启 AI 制药研发时代，在该阶段企业以提供单一技术服务为主， 市场规模小，竞争力不足；2020 年后，以 DeepMind 建立的 AlphaFold 平台成 功解决蛋白质空间结构预测难题和英矽智能开发全球首个由 AI 发现的具有全新 靶点和全新分子结构的候选化合物 ISM001-055

要载体，经过3年的跟踪研究，我们欣喜地看到了这一结合在教育智能硬件上的发生与演变。 从教育思维来看，优质教育内容成为了学习平板的差异化竞争力，同时教育智能硬件越来越 关注细分学习痛点的解决，如聚焦于刷题练习的学练机、聚焦于作业采集分析的智能手写笔、 聚焦于思维训练、注意力训练的早教产品，各教育场景正被硬件产品逐个覆盖，各教育需求 正在逐步解决。 从科技基因来看，技术有其自身的发展路径和“想法”。凯文·凯利的技术进化论提出：“要 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 于学练场景焕发新的活力；错题打印机、单词卡等便携类产品通过拓科、拓场景强调高端化与性价比； 早教类产品有着物美价廉 系化内容缺乏、交互体验差等关键制约因素。 • 从渠道力来看，消费级渠道获知来源多元，但购买渠道集中，各渠道特色及不同品类青睐差异鲜明。 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

业陆续接入，叠加政策顶层规划，国内 AI 教育有望迎来加速发展期。 千亿多邻国成长启示录：AI 赋能打造 C 端寓教于乐场景。多邻国是目前全球 最受欢迎的在线教育平台，上市以来单季收入增速同比维持 40%及以上，加 大 AI 渗透后盈利能力持续改善，2024 年前三季度可比净利同比增长 1890%。 多邻国增长飞轮基于其 Freemium 模式下的用户漏斗：1）用户增长：借助 AI 生成大量免费课程引流 AI 加速课程迭代，提升 用户付费及续费率；4）循环：基于大量用户数据迭代优化技术产品。国内 教育企业可沿两条路径借鉴：用途上利用 AI 规模生产、以算法优化教学、 打造强即时性、互动性课程等；引流策略上，基于 AI 降本可提供低价/免费 内容打开流量入口，取得数据要素积累先发优势，开启增长飞轮开关。 不同于多邻国，国内教育企业 AI 实践更多在软硬件两侧同时发力。1）有道： 软件端有基于自研教育大模型“子曰”的有道小 原生硬件 SpaceOne；2）好未 来：以 MathGPT 数学大模型为核心，软件端打造“九章随时问”，硬件端学 而思学习机已占据学习平板高端市场重要市场地位；3）豆神教育：软件端 依托核心名师 IP 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

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，我们认为发展瓶颈的原因主要包括对平台及相关数据信赖 度较低以及服务的碎片化和过于标准化。AI 诊一站式服务。 ❑ 投资建议：我们看好 AI 赋能健康管理及医疗服务各个环节，对人们日常健康 管理和就诊行为带来颠覆性改变。受限于数据获取，当下应用于患者端的“AI+ 医疗”更多是基于文本生成、信息收集等方式提供服务，尚处早期发展阶段。 随着文心一言和 GPT-4 在医疗领域的应用，龙头企业有望优先受益。建议关 注已具备一定流量及数据基础、积极引入 AI 模型的互联网医疗企业，例如京 东健康 0.2 -12.3 -19.7 资料来源：公司数据、招商证券 相关报告 1、《全基医药重仓占比环比小幅提 升，关注创新、国采及刚需主线— 2024 年三季度医药基金持仓跟踪》 2024-10-27 2、《【招商医药】保持韧性，持续 向上—原料药行业 24 年中报总结》 2024-09-23 3、《海外创新产业链 2024Q2

推动思政、科学教育、美育、心理健康等领域及数学、物理等基础学科专题 大模型垂直应用，培育应用生态。 2025.1 教 育 强 国 建 设 规 划 纲 要 （2024－2035年）》 实施国家教育数字化战略。坚持应用导向、治理为基，推动集成化、智能化、 国际化，建强用好国家智慧教育公共服务平台，建立横纵贯通、协同服务的 数字教育体系。开发新型数字教育资源。建好国家教育大数据中心，搭建教 育专网和算力共享网络。推进智慧校园建设，探索数字赋能大规模因材施教、 Education 高等教育数字化相关政策 时间 文件名称 相关内容 2022.9 关于教育领域扩大投资工作 有关事项的通知 明确专项贷款重点支持范围包括：高校教学科研条件及仪器设备更新升级、 学校数字化建设，包括校园网络及信息管理系统提档升级，高性能计算系统， 信息中心建设，智慧校园，智慧教室，数据中心的国产代替、实验实训等资 金的投入建设。 2022.5 国家智慧教育平台数字教育 资源内容审核规范(试行) 习资源获取方式也已拓展到物理、 数字“双空间”，多重内外因素 都在呼唤高等教育变革创新，而 数字技术与传统高等教育优势的 深度融合，为问题的解决和创新 人才培养提供了诸多可能。 创新性 高等教育作为科技第一生产力、 人才第一资源、创新第一动力的 重要结合点，其基础性、先导性、 战略性地位与作用可见一斑。因 此，推进高等教育的数字化转型， 全要素、全过程构建一个相互联 系并相互作用的生态统一体，不

................... 67 7.2.2 信创化目标及体系设计 .................................................................................................... 68 7.2.3 制定信创化实施策略及计划 ................................. CPU、操作系统、数据库及各种应用 型人才。第三，以云计算、大数据、移动互联网、物联网等为代表的新一代信息 技术，带来新的架构模式和技术体系。教育信创需要基于新的架构模式和技术体 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。 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 1.1 教育信创的目标 教育信创的目的是建立起符合“信创”要求的技术底座和技术体系，并基于 这样的技术底座和技术体系实现教育信息系统“升级替代”和教育数字化转型， 最终目的是

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 技术为核心的智慧病理有望成为关 资料来源：公司数据、招商证券 相关报告 1、《医美行业周报（2023.7.31） —欧莱雅 23H1 业绩点评：药妆部 门领跑，北亚地区现复苏》2023- 07-31 2、《2022 年及 2023 年 1-5 月份 医保基金数据点评—基金支出增速 恢 复 ， 为 医 药 行 业 刚 需 托 底 》 2023-07-27 3 、《全基医药重仓占比环比提 升，子版块持续分化—2023 ................................................................... 6 图 3：2018-2022 年全球医疗 AI 市场规模及结构 .............................................. 6 图 4：2022 年全球医疗 AI 应用市场结构 .....................