为学习者提供全面和丰富的学习体验。 高等教育数字化 要推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国。 ——党的二十大报告 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report on Higher Education 转化阶段 转型阶段 智慧阶段 数字技术融入融合到高等教育体系之中 基础设施建设逐步完善，软件硬件逐步磨合，数字技术 整合应用到高等教育领域 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、 创新性教学的有效途径，主动适应学习方式变革。打造世界数字教育大会、 世界数字教育联盟、全球数字教育发展指数、数字教育权威期刊等公共产品， 推动优质慕课（大型开放式网络课程）走出去。 业学位研究生教育分类发展 的意见 充分发挥教育信息化的战略制高点作用，着力推进学位与研究生教育资源数 字化建设。 2023.7 关于加快推进现代职业教育 体系建设改革重点任务的通 知 在建设职业教育信息化标杆学校方面要求各校积极落实《职业院校数字校园 规范》，建设校本大数据中心，建设一体化智能化教学、管理与服务平台， 持续丰富师生发展、教育教学、实习实训、管理服务等应用场景，落实网络 安全责

...................................................................................... 4 1.2.5 生态建设，能力保障 ............................................................................................. ................................................................................... 49 六、高校信创教育体系建设 .................................................................................................. ..................................................................................... 52 6.2.2 课程建设思路 ................................................................................................

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。 ❑ 医院 AI 基建：受政策以及医院降本增效诉求驱动，医疗信息化建设逐步向 智能化、一体化发展。1）AI+智慧药房：AI 技术提高院内发药效率和准确 率，帮助实现降本增效，相关公司：健麾信息、艾隆科技等；2）AI+电子病 历：智慧病案利用 AI 技术，实现诊疗过程全流程质控和核查，辅助临床决 2、AI+医疗机器人：临床价值高，应用场景广泛 .......................................... 21 四、医院 AI 基建：医疗信息化建设持续推进，智能化趋势渐显 ...................... 23 4.1、AI+智慧药房：智慧药房建设如火如荼，AI 提高药管效率 ....................... 24 4.2、AI+电子病历：AI 驱动智慧病案提升医院经营效率 相关政策梳理 时间 部门 政策 相关内容 2023 年 7 月 国家发改 委、卫健委 等六部门 《深化医药卫生体制改 革 2023 年下半年重点工 作任务》 推进智慧医院建设与分级评价工作，推进“5G+医疗健 康”、医学人工智能、“区块链+卫生健康”试点 2023 年 3 月 中共中央办 公厅、国务 院办公厅 《关于进一步完善医疗 卫生服务体系的意见》

教育智能硬件品类繁多，家长的关注点更聚集在硬件教育内容和功能的质量以及孩子的学习效果上。 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 教育智能硬件是教育数字化落地的重要载体，兼具规模化与个性化价值 教育数字化是一个逐层建设的过程，其关注点从基础设施层的高带宽网络覆盖到多终端数据采集的硬件发展策略，再逐渐关注到学 情数据的分析和应用过程，由底层到顶层，逐层深入建设并发挥效力。经过“三通两平台”、教育信息化1.0、教育信息化2.0的多年 建设，当前网络及数字平台建设已较为完备，正处于多硬件终端的建设期。教育智能硬件是推动教育数字化落地的重要载体，其本 身就是 身就是教育数字化的外在形态，兼具知识性、个性化、规模化等特征。本报告将教育智能硬件放在教育数字化的范畴之内，对校内、 校外的硬件进行整体研究与探讨。 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 网络及数字平台建设是教育数字化的基 础。截至2020年底，全国中小学（含 教学点）互联网接入率达100%，出口 带宽达到100M的学校比例为99.92%。 学情数据的智能化分析与应用，决定教 育数字化落地的最终效果和价值。

且日益尖锐，成为驱动技术革命的根本性力量。1）全球医疗成本持续增长。2） 老龄化社会加剧系统性压力。3）医疗资源分布极度不均衡。4）老龄化社会的长 期护理需求。5）医疗人才培养周期长且流动性差。6）基层医疗体系建设滞后。 ➢ AI 医疗商业价值逐步释放。DeepSeek AI 的技术优势，将沿着以下四大路 径，深刻改变医疗健康产业的格局。1、医疗资源分布式重构。2、制药工业范式 革新。3、健康管理服 务体系的供 给明显不足，价格居高不下。5）医疗人才培养周期长且流动性差:培养一名合格的 医生需要漫长的时间和高昂的成本，而医护人员的地域流动性较差，不愿到基层或 偏远地区工作。6）基层医疗体系建设滞后:基层医疗机构基础设施薄弱、设备落后、 服务能力有限，难以满足居民的基本医疗需求。 图1：AI 赋能核心医疗 资料来源：艾瑞咨询，民生证券研究院 随着科技的飞速发展，人工智能 景，利用浙江大学计算机创新技术研究院和浙江省智慧医疗创新中心等多方合作 机构的算法、技术和知识库，依托 AI 技术和医学大模型技术，打造一系列的 AI+ 医疗的新型场景应用，进一步推进智能医疗产业生态建设。公司在 AI 领域大力布 局，力求打造公司自己的 AI 能力中台，基于慧康-启真大模型和慧意 GPT 平台， 公司积累了大量院内知识库数据，多款产品嵌入医疗场景，包括会思考的电子病历 SmartEMR

动了 AI 与教育的有机融合。 表4：国内 AI 教育配套政策 时间 部门 政策/文件/行动 主要有关内容 2017.7 国务院 《新一代人工智能 发展规划》 开展智能校园建设，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程 应用；实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程 2018.4 教育部 《教育信息化 2.0 行动计划》 以人工智能、大数据、物联网等新兴技术为基础，依托各类智能设备 及网络，积极开展智慧教育创新研究和示范，推动新技术支持下教育 的模式变革和生态重构，开展智慧教育创新示范；构建智慧学习支持 环境，推动人工智能在教学、管理等方面的全流程应用；加快面向下 一代网络的高校智能学习体系建设；加强教育信息化学术共同体和学 科建设。 2021.12 中央网络安全 和信息化委员 会 《“十四五”国家 信息化规划》 开展教育社会实验。研究人工智能对教育模式和教育对象的影响，探 索人工智能融入教育对社会的影响。 2022.7 科技部等六部 门 《关于加快场景创 新以人工智能高水 平应用促进经济高 质量发展的指导意 见》 教育领域积极探索在线课堂、虚拟课堂、虚拟仿真实训、虚拟教研室、 新型教材、教学资源建设、智慧校园等场景；鼓励高校院所参与场景 创新。 2022.8 科技部 《支持建议新一代 人工智能示范应用 场景》 智能教育。针对青少年教育中“备、教、练、测、管”等关键环节， 运用学习认知状态

生服务体系的意见》 中共中央办公 厅、国务院办公 厅 2023 年 3 月 发展“互联网+医疗健康”，建设面向医疗领域的工业互联网平台，加 快推进互联网、区块链、物联网、人工智能、云计算、大数据等在医疗 卫生领域中的应用，加强健康医疗大数据共享交换与保障体系建设。 《关于加快场景创新以人 工智能高水平应用促进经 济高质量发展的指导意 见》 科技部等六部 门 2023 《健康中国行动——癌症 防治行动实施方案 （2024-2030 年）》 十三部门 2023 年 10 月 提出“持续推进多学科诊疗模式，提升癌症相关临床专科能力，探索以 癌症病种为单元的专病中心建设，积极运用互联网、人工智能等技术， 开展远程医疗服务，探索建立规范化诊治辅助系统，提高基层诊疗能力”。 《健康中国行动——糖尿 病防治行动实施方案 （2024-2030 年）》 十四部门

更深层次参与 新药开发过程提供 CRO 服务或者自建研发管线成为 Techbio 企业成为普遍 选择。对于 AI+SaaS 和 AI+CRO 为核心服务模式的企业，我们建议重点关注 公司平台能力的建设，包括数据的获得、技术积累等，同时与核心重点客户 的合作也是重要催化剂；对于自建管线为核心的 AI Biotech 公司，我们建议 重点关注核心产品的关键研发节点，比如英矽智能治疗 IPF 的 ISM001-055、 化合物发现周期从 12-36 月缩短到 6-18 月。 公司开发了独具特色的基于 AI 赋能的 SBDD 一站式原创药物研发服务平台， CADD/AIDD 平台使用物理化学模型和人工智能算法，在上海建设超算中心，帮 助推进各类药物研发项目，有效提升公司创新效率。同时，公司正在探索生成式 AI 驱动的抗体 de novo design 等新方向，使用先进的结构生物学知识和 AI 技术 手段，进行抗体