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 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）、华大智造（AI+超声）、祥生医疗（AI+超声）等；2）AI+医疗机器 人：包括手术机器人、康复机器人、辅助机器人和服务机器人，其中手术机 器人和康复机器人应用最广，相关公司：天智航、伟思医疗等。 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

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 理解技术想要什么，并帮助其实现”。具体到教育智能硬件，可以发现学习平板的屏幕通过 墨水屏、类纸膜等技术不断强调护眼以弥补液晶屏幕的不足，屏幕越来越大以更高效地输出； 智能手写笔通过接入笔盒以提升续航和组网能力、实现课堂互动；词典笔跟屏幕、摄像头、 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。 见顶；学习平板校内发展遇冷；基于智能手写笔的智慧作业逐步实现常态化落地；XR设备仍面临体 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 家长用户对所购买的硬件目前多持好评态度。 • 校内品类“求全”：追求全链条的教学环节覆盖，考验一体化系统、生态建设及运营能力。学习平板 作为更加综合的品类，在改善护眼问题、降低单价后仍可能存在机会。同时，超高覆盖率的教育大屏 搭配无感采集的智能手写笔，亦有可能成为行之有效的模式。 • 校外垂类“求深”：深挖有效细分场景+适配产品特色与时代特征的渠道=爆款产品。 • 校外综合“分层”：学习平板M型发

................... 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

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 测试优化消息推送机 制，提升用户留存度；3）用户付费：利用 AI 打造互动性更强的 Duolingo Max 产品，构筑 Super-Max 多层级订阅服务，同时利用 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 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

时间 文件名称 相关内容 2025.4 教育部等九部门关于加快推 进教育数字化的意见 探索“人工智能+教育”应用场景新范式，推动大模型与教育教学深度融合。 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、 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) 智能翻译 智能生成 敏感词检查 智能商旅 …… 智能搜索 智能问答 智能问数 权限管控 …… 企业大脑 LanBots 碎片化AI场景，必然催生一体化智能AI中台。蓝凌蓝博士，整合多系统及多模型，消除重复对接，内置搜索/问答等能力，打造智能基座。 引入企业大脑：理解企业数据，增加智能化能力，赋能业务场景 企业大脑.AI赋能高等教育 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital

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

................................. 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 制药上游包括软硬件供应商，主 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

定了坚实的基础。 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 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 制，为靶向治疗提供依据。 行业深度研究/计算机 本公司具备证券投 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 化设计科学性。3）论文撰写与润色：DeepSeek-R1 模型在逻辑推理和文本生成 方面表现卓越，可优化论文结构、语言及摘要模板；案例：医生可获得详细修改建 议或直接生成优化版本，非英语母语医生还能借助