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 AI 模型的训 练提供了基础资源。例如，AI 通过分析医学影像和电子病历数据，实现了从辅助 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 医疗场景的数据往往呈现多模态的特点，例如影像、文本、基因数据等。 基因分析效 率呈指数级 增长 全基因组测序数据处理时间从 72 小时压缩至 8 小时，极大地加速了基因分析速度，为精准医疗和基 因治疗发展奠定了基础。 行业深度研究/计算机 资料来源：DeepSeek 网页版，民生证券研究院 患者管理方面：从单向沟通到双向互动的智能化转型，DeepSeek 推动医疗服 务向智能化、个性化的双向互动模式转型：1）医学概念的通俗化解释：通过自然 语言处理，DeepSeek 将复杂医学术语转化为患者易懂的语言，减少信息不对称； 案例：儿科医生可用模型解释疫苗接种的必要性，提升家长意愿。2）个性化随访 与康复计划：DeepSeek 根据患者病情阶段定制随访提醒和康复方案，指导术后康

在检验报告智能解读、互联网检验 及居民全周期健康管理等领域的应用，助力医院实现“智慧医疗”、“智慧 服务”和“智慧管理”的智慧医院建设。子公司惠灏科技为公司旗下“智 慧医疗解决方案提供商”，自主研发了临床自然语言处理引擎、医学知识推 理、临床自动化机器学习等多项先进技术，推出“慧检·智慧检验综合解决 方案”“慧联·智慧互联网检验解决方案”“慧好·全周期健康智能服务解决 方案”等数字化产品，构建 200 多种疾病推理模型，整理 月，迪安与知盛科技合作成立病理诊断人工智能公司医策科技，基于迪 安庞大的病理数据资源库，自主研发人工智能数字病理系统 PathoInsight， 标志迪安医学诊断智能化起步；2022 年，子公司医策科技自主开发的宫颈 细胞病理图像处理软件 PathoInsight-T 获批二类证，在多家三甲医院投入 使用，提升科室宫颈癌筛查效率 40%以上，并面向病理科室推出 PD-L1、 Ki67、HER2、ER/PR、FISH 等人工智能辅助诊断产品；2022 颈液基细胞学 AI 数据库建设” 项目，共同助力宫颈液基细胞学数据库建设与标准规范制定，共同开发的 宫颈细胞学人工智能辅助诊断系统完成多中心科研评价研究，正处于三类 证注册申报阶段，病理医学图像分析处理软件以及自主研发的全自动数字 切片扫描系统获得二类证；2022 年，公司进一步与华为合作，基于昇腾 AI 敬请阅读末页的重要说明 15 行业深度报告 打造病理数据库及算力生态合作方案，联合建设

慧教育架构框架（Smart Education Architecture Framework：SEAF）（见图 3.1）可以为智慧教育和教育信创工作提供方法论指导，包括做什么、怎么做、 以及如何处理各要素之间的关系。智慧教育架构框架主要包括架构开发方法、 架构内容框架、业务参考模型、应用参考模型、技术参考模型和运营参考模型 六大部分内容。 图 3.1 智慧教育架构框架（SEAF） 样遵循数字化转型的基本方法。企业架构（Enterprise Architecture)作为数字 化转型的通用方法，同样适用于信创转型，其主要作用是通过架构开发或设计来 描述转型涉及的各领域、各层级、各要素之间的匹配关系，从而正确地处理在这 一转型过程中的各种复杂关系。 智慧教育架构框架之架构开发方法（SEAF-ADM）（见图 3.2）采用的是数字 化转型中的通用架构方法。该方法是北达软在参考国际上 TOGAF、DoDAF 层的通用应用属于通用系统架构层，SaaS 层的行业应用属于行业架构层， 14 SaaS 层的个性化应用属于组织特定架构层。信创技术参考模型，特别是云端技 术参考模型，将有利于我们充分利用业界已有的最佳实践，处理好标准化与个性 化的关系，并尽量按标准的方式去构建每一层能力。 3.7 智慧教育运营参考模型 整个数字化转型都在从孤立的大项目建设走向微服务的迭代开发与持续运 营。信创工作不能只做“简单

CoT（思维链）能力使模型突破在交流时不单 单提供最终答案，而是展现出类人类的推理过程拆解能力。这意味着： 1）对使用者给出规范化提示词的要求降低。在处理复杂问题时，LLM 模型要求使 用者给出详尽的提示词以进行信息匹配，进而使用者给出的提示词一定程度会影 响模型处理任务的效果。而 DeepSeek 等深度推理模型即使提示词不够详尽也能根 据已知信息推断出合适的回答或解决方案。 2）完整逻辑分析链条在解决 ，使新用户 7 天后留存 概率提升 1.7%（据 2022 年多邻国实验数据）。课程推荐层依托 Birdbrain 系统， 结合用户记忆曲线预测生成个性化学习路径。消息触达层采用 Bandit 算法处理超 过 2 亿条用户行为数据，实现动态推送策略优化，其算法模型持续平衡学习内容 的挑战性与用户能力匹配度。该技术架构使用户粘性（DAU/MAU 比例）持续提升， 2022 年第四季度已达到 26.9%，远高于 教育产业生态体系。上游聚焦基础支撑层，涵盖算力基础设施（AI 芯片、云计算资源）与数据生产要素（教学资源库、知识本体库）；中游形成核 心技术层，重点突破算法模型开发（机器学习框架、大模型训练）、教育知识图 谱构建及多模态数据处理等关键技术；下游延伸至场景应用层，覆盖"教学-管理- 服务"全场景，具体落地形态包括智能导学系统、AI 数字教师、自适应学习平台 以及智慧校园管理中枢等解决方案，同时可按照主要面向端侧，分为 C 端的在线

敬请阅读末页的重要说明 4 行业深度报告 一、AI 制药蓝海市场，人工智能赋能药研全流程 人工智能赋能新药开发，是指在规模化医药数据基础上，运用机器学习、深度学 习、自然语言处理等技术参与药物开发各个环节，包括靶点发现、化合物合成、 化合物筛选到患者招募、临床试验设计等，通过 AI 技术的运用有效解决传统新 药研发痛点，缩短研发周期，提高研发成功率，降低研发成本。根据 DPI 资料来源：DPI、招商证券 表 1：AI 在药物研发主要流程发挥作用 流程 痛点 AI 赋能 AI 技术 靶点发现 依赖人工阅读科研文献和经验， 花费时间长，且难以发现新靶点 AI 处理海量文献专利发现药物和疾病关系， 快速找到有效靶点，缩短靶点发现周期 NLP、DL 化合物合成 花费时间长，效率低 利用 AI 学习海量现存化学反应，推荐化合物 合成路线并优化反应条件

累计服务6800万次中高考考生 影 响 力 科大讯飞 紧跟政策指导方向，AI技术能力行业领先，大模型国产化算力安全可靠 科大讯飞成立于1999年，自成立以来，一直从事智能语音、计算机视觉、自然语言处理、认知智能等人工智能核心技术研究并保持 国际前沿水平，近期荣获国家科学技术进步奖一等奖。作为人工智能国家队，科大讯飞的发展紧跟政策指导方向，在考试测评、智 慧教育等多方面与教育部展开深度合作，并取得 务类、定制化产品等 集智能学习平板、系统、丰富学 习资源、多样工具及应用于一体 的综合解决方案 灵活选择自营、加盟两种模式 获取出版社版权并数字化赋能 通过商业运营渠道实现分发 资源文件 数字化处理 数据打包 题库 科普课程 PPT课件 微课 体育视频 不改变原有习惯，数据采集分析 信息化深度融合，家校局共育 自有渠道 如学王课堂 课程资源平台化运营 多屏类C端APP运营 后项用户运营 盖数百万 中小学生，服务数千个教师，处理数百亿条手写笔迹，市场份额领先，已成为技术先进、兼具软硬件和服务能力的智能手写笔头部 厂商。伴随AIGC推动精准教学快速普及，预计在未来实现人手一笔。 来源：艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究及绘制。 罗博科技产品及解决方案矩阵 产品矩阵 服务 范围 覆盖 数百万名 中小学生 服务 数千个 教室 处理 数百亿条 手写笔记 未来实现 人手一笔

家互联网信息办公室正式发布了第八批深度合成服务算法备案信息，其中微医自 主研发的“微医医疗大模型”“微医医疗助手大模型”以及“微医健康助手”三项医疗 大模型算法成功通过备案，这一成就标志着微医在自然语言处理领域的技术实力 和在医疗健康行业的服务能力得到了国家层面的权威认可。除了技术层面的突破， 在与天津等地方政府合作共建的健共体项目中，微医基于其强大的医疗大模型底 座研发的“AI 医生、AI 药师、AI

流转周期，提效业务办理。 智能公文：支持15类标准公文起草，覆盖智能 拟稿、敏感词检测、智能阅读、智能查重、智 能对比、智能核稿、智能排版、智能收文等功 能，深度赋能公文全生命周期管理，提升公文 处理效率与规范性。 会议管理：支持党委会、校长办公会的全程数 字化管理，议题、决议、文件等统一管理，透 明留痕；会转督办，让决议落地更有保障。 督办管理：支持公文、决议等转督办；看板多 维度展示督办任务进度，方便领导实时监控，