医疗也将更好地服务患者，进一步推动行业的创 新升级，建议关注创业慧康、卫宁健康、东软集团、医渡科技、安必平、久远银 海、医脉通等 AI 医疗领域龙头。 ➢ 风险提示：技术路径变化不确定性；行业竞争加剧；下游开支能力不确定性。 重点公司盈利预测、估值与评级 代码 简称 股价 （元） EPS（元） PE（倍） 评级 2024E 2025E 2026E 2024E 5 风险提示 1）技术路径变化存在不确定性。AI 医疗软件、设备等细分领域目前正处于发 展初期，行业涉及技术范围较广，可能存在由于行业技术路径变革而带来的行业格 局变化。 2）行业竞争加剧。相关领域未来发展潜力较大，可能存在由于竞争者数量不 断增加，导致行业竞争加剧，进而影响相关企业的市场地位、盈利能力。 3）下游开支能力存在不确定性。AI 医疗设备、软件等细分领域具有多个类型

针对问诊咨询、辅助就诊和健康管理三大需求，许多互联网医疗企业应势而生、 并在疫情期间快速积累了流量。但由于传统互联网医疗服务的局限性、人们“为 线上服务付费”的意愿较低，大多数互联网医疗企业除了药品销售外缺少确定性 的变现路径。 敬请阅读末页的重要说明 4 行业深度报告 图 2 在医疗服务、医药流通、健康管理等领域已有众多互联网医疗企业进行布局 资料来源：招商证券 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

持等方面的起步并不算晚。在人工智能方面，国内的芯片厂家也在积极呼应现有 生态的基础上，联合产业链各个环节，取长补短共建生态，以降低用户学习成本 35 和使用成本，适应不同用户场景对于产品及解决方案的易用性、稳定性和可迭代 性的要求。 4.4 基于信创技术的创新应用 信创技术体系的成功离不开各种创新应用的支撑，其中，移动应用和物联网 应用将为信创技术体系开辟一个新的应用空间，从而使整个信创技术体系采取 IICAM 评估模型从学校 IT 软硬件资产的国产化程度、信创化模式、信创化 的 IT 技术标准、流程制度、组织与人才保障、信创 IT 技术与产品生态建设 6 个 方面，确定了 20 多个量化或定性的综合评估指标。 IICAM 评估共分 LEVEL0~LEVEL5,初始、简单替代、系统升级、架构创新、体 系化升级、持续创新 6 个等级，各等级的主要特征（如图 7.1）。 图 7 利用智慧教育架构框架（SEAF),从教育机构总体 视角对 IT 的总体架构现状进行梳理分析，从当前总体 IT 基础技术架构模式、架 构对未来数字化转型各类业务应用场景的支持能力、架构的安全性、稳定性、先 进性、可扩展性等方面进行分析。IT 技术标准现状是分析教育机构当前 IT 技术 标准建设情况，IT 技术标准是否融入了信创化的要求；IT 管理流程制度现状， 是分析现有的 IT 流程制度

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 入组患者，降低临床开发风险 NLP、DL、ML、OCR

关键因素 家长对电子单词卡的评价较高，85.9%的用户表示满意，89.8%的用户认可其高性价比。家长最看重的是硬件的耐用性/故障率，占 比达到36.2%。这表明家长非常关注电子单词卡的硬件质量和稳定性，故障率不能过高；其次家长还非常关注电子单词卡中词汇等 教育内容与教材的匹配程度，要能够搭配孩子的课程进度进行同步练习，提升单词学习效率。 样本：电子单词卡已有用户177人，于2024年6月通过艾瑞艾客帮调研社区获得。 的主要用途紧密相关，即实时定位孩子位置以及便捷的日常通讯。除上述 因素外，电池续航能力和手表本身的性能也是影响家长评价的重要考量指标。相较之下，外观设计和其他附加功能对于家长而言则 并非评价产品的决定性因素。 样本：智能手表已有用户311人，于2024年6月通过艾瑞艾客帮调研社区获得。 48.6% 43.1% 8.4% 非常满意 还算满意 一般 31.8% 63.3% 4.8% 买得值了

多个国家和地区，并与国际知名医疗器械企业建 立了战略合作关系。 3.2、AI+医疗机器人：临床价值高，应用场景广泛 医疗机器人已有 30 余年发展历史，是医疗行业前沿应用领域，具有交互性、精 确性和稳定性等特点，能有效满足差异化的临床需求。根据应用场景不同，AI 医疗机器人分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人和服务机器人，其中康 复机器人和手术机器人应用最广，二者合计市场占比近 70%。