7）可以大体划分为基础设施的运营参考模型和软件开发的运营参 考模型两大部分内容。 图 3.7 智慧教育架构框架之运营参考模型（SEAF-ORM） 在信创工作中，由于软硬件产品的不成熟，更需要一套完善的运营体系来保 证快速地解决问题。基础设施运营参考模型可以参考国际上的 ITIL 模型。ITIL 本身起源于基础设施的运营维护管理，它主要分为服务交付和服务支持两大部分。 其中，服务交付包括服务级别管理、服务财务管理、服务能力管理、服务可持续 管理、变更管理和发布管理等。 15 业务系统不仅要持续演进，而且要快速演进，基于信创体系的软件开发需要 通过敏捷开发去满足业务快速创新和应对市场变化的需求，软件开发运营参考模 型可以参考 DevOps 开发运营一体化管理模型。DevOps 是源于敏捷开发与运营的 需要，是将软件开发、测试和运维结合在一起，从而实现更快速的迭代，更频繁 的发布和更高效的协作。 基础设施运营和软件开发运 交通、金融、党政等行业用户的关注和青睐，现已广泛应用于日常办公、开发设 计、窗口业务等多种应用场景。 随着我国云计算技术和产业的飞速发展，桌面云技术和产业也将得到快速发 31 展，必将进一步推动桌面云在各行各业的广泛应用，助力用户快速迁移到信创办 公环境，加速信创产业的发展和信创生态大融合，并为用户带来更安全、更便捷、 更高效的办公体验。 4.2.6 信创云化路径 近几年，信创大潮的推进，正值各行业传统

AI技术的广泛应用将极大地丰富教学资源，提高教学资源获取的便利性，特别是未来的智能化 数字教材，可以多主体共建、实时生成、拓展推荐，运用AI技术构建的跨学科知识图谱可以更 容易地揭示学科间的潜在联系，帮助学习者快速找到关键知识，甚至为其推荐学科交叉的可能 路径，人们获取跨领域知识的门槛将明显降低。AI时代教与学的内容和方式也将发生彻底转变， 高阶创新思维和知识整合运用能力将比知识掌握量和熟练度更加重要，部分教学工作将由AI承 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report on Higher Education 4.快速落地 1.引入能力 蓝凌LanBots帮助构建企业大脑， 建立企业AI平台能力 基于高频高价值等原则，快速实施 场景应用，并持续迭代 2.升级场景 3.厘清架构 借助AI能力升级企业现有OA、业 务系统，赋能业务场景 构建企业AI应用架构，解决AI技术 点登录与待办事项智能聚合，并通过AI智 能助手为师生提供教务办理、行政服务及数据查询的问答支持。 校长门户：打造校级领导一站式工作台，集合 智能搜索、智能问答等功能，快速获知工作信 息、数据、日程、邮件等，统一常用应用入口， 快速发起业务操作，提升工作效能。 学院门户：配置不同专业学院门户，汇集学院 信息、公文、知识及流程、应用入口，同步学 校通知、待办，确保总部与下属组织管理一体 化。 办

将对人们日常健康管理和就诊行为带来的体验与效率双提 升。 ❑ 问诊咨询、辅助就诊、健康管理三大领域尚存大量未被满足需求：有限且分 布不均的医疗资源与持续升级的多层次健康需求之间的矛盾持续升级，互联 网医疗应势而生，并在疫情期间快速积累了流量（截至 2022 年 12 月国内互 联网医疗用户规模达 3.63 亿、同比增长 21.7%），但也暴露出服务体验弱（局 限性、单一化、质量层次）、变现难（C 端服务付费意愿弱但医生成本高） 舒服”的时候有更多人不再选择“扛着”、而是积极主动地去寻找解决方案。 在有限的医院资源和不断提升的健康咨询需求矛盾下、不少人选择通过互联 网这一更便捷的方式解决问题，但网络上纷杂的碎片化信息很难让人们快速 锁定最佳答案、反而可能加重焦虑。所以不舒服时“有没有必要去医院？” 、 “去什么级别的医院？”的困扰持续存在。 ◼ 辅助就诊需求：虽然医院就诊流程已不断优化提效，但如何选择科室、如何 全面清 日常健康关怀及检测？普通人日常健康管理等？ 图 1 普通人视角下尚未被满足的医疗健康服务需求盘点 资料来源：招商证券 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

的积极响应，使得“人 手一端”逐渐深入教育工作者的心智，起到了前期市场教育的作用；产品方面，Chromebook的低价优势、轻量级设计、轻便使用 及部署、免费和口碑营销等特点，都推动了其在教育领域的快速普及；企业方面，背靠谷歌的强势支持和用户体量，一站式学习工 具（ G Suite for Education）和高效教学平台（Google Classroom）与教育场景深度适配，并形成生态互惠，为师生带来流畅的 80% 100% 价格分布 平均价格 典型案例 ✓ 耐用流畅：Chrome OS轻量级操作 系统，带来高流畅性及长续航优势 ✓ 云端存储：学习资料获取方便，设 备可共享、多账号可独立使用 ✓ 快速重启：用时比同类设备少73% ✓ 自动更新：不干扰课程计划、不占 用上课时间 硬件特性：轻便易用 使用轻便 ✓ 集中管理：配备管理控制台，便 于部署网络和管控访问权限 ✓ 安全可靠：系统病毒感染率低 来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 应试教育推动厂商基于学习内容掌握、学习效率提升等需求研发产品 中国校外教育智能硬件产品研发思路 具备用户心智优势，可通过购买、合作等多种方式快速丰富教 育资源 具备丰富教育资源与完整教育体系，可通过代工、合作等方式 快速搭载基础硬件形成第一代学习平板 基于自身在垂类领域的技术或软件优势，发布词典笔等垂类教 育硬件，且具备垂类精准用户积累 工业制造跨界厂商 开创口袋打印机品类，准确切中刷题练习场景下“错题整理-

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 ML、DL 化合物筛选 成本高，效率低 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 使用 AI 技术开发新适应症，将老药与罕见疾 病快速匹配 NLP、DL out 金额屡创新高。2017 年开始，MNC 对 AI 制药 企业的观望和谨慎态度开始发生转变，根据 DPI 报告，过去 6 年 Big pharma 和 AI 药企的合作数量持续增加，合作金额也快速上升，赛诺菲、礼来、默克等 MNC 均与 AI 药企达成多项数十亿美元的交易，AI 制药市场交易活跃度明显提升。 图 7：2021-2024 年全球 AI 制药行业融资统计 图 8：中国 AI

技术为核心的智慧病理有望成为关 键破局手段，AI 病理可以降低医生“无效”阅片时间，提升诊断准确率和特 异性，相关公司：安必平、麦克奥迪等；3）AI+影像：AI 医疗影像将人工智 能技术应用于医学影像诊断，快速、低成本对 CT、MR、DR 和超声影像图 片精准诊断，中国近三年 AI 影像注册证获批呈加速态势，疫情期间多款 AI 影像产品获批用于肺炎筛查，AI 影像软件认可度提升，相关公司：鹰瞳科 技、万东医疗、数坤科技（拟港股 行业深度报告 图 2：国内外医疗 AI 发展历史 资料来源：《中国人工智能医疗白皮书》、医药魔方、艾瑞咨询、招商证券 从市场空间看，全球医疗 AI 市场规模超 50 亿美元，并将继续保持快速增长。 根据 Global Market Insights 报告，2022 年全球医疗 AI 市场规模超过 50 亿美 元，并预计将以超过 29%的年均复合增速增长至 2032 年市 700 亿美元。从市 首次提供中国 AI 医疗器械监管分类，为医疗 AI 产品按二 类、三类医疗器械审批设置通道 2017 年 7 月 国务院 《新一代人工智能发展 规划》 推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速准确的智能 医疗体系，探索智慧医院建设，开发手术机器人、智能诊疗 助手，基于 AI 开展大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组 学和新药研发 资料来源：政府网站、招商证券 医疗 AI 技术经过

2024 年年中的四次调查数据显示，教育领域人工智能应用动 因呈现显著演变趋势。改善教学效果始终为最核心驱动因素，占比从 2019 年的 67%持续增长至 2024 年的 77%；自动化成本节约需求快速攀升，从 2019 年的 33% 增至 2024 年的 58%，跃居第二大动因。生成式 AI 助力内容生成重要性走高，2023 年这一需求占比迅速增长至 46%，并在 2024 年进一步提升至 52%。 资料来源：DuolingoBlog，国信证券经济研究所整理 资料来源：公司公告，Bloomberg，国信证券经济研究所整理 生成式 AI 技术加速内容生产，多邻国借以实现教学材料的持续快速更新。AI 技 术能够根据输入的指令快速生成课程内容，多邻国利用 AI 技术生成 DuoRadio（英 文播客）、Adventure（类游戏式交互课程）的脚本及音频，据创始人 LuisvonAhn 称，DuoRadio 前端：线上语言学习群体庞大，公司以免费内容打开流量入口，驱动用户增长飞 轮。外语学习者人数广大，全球已有超过 18 亿人口正在学习掌握一门外语（Holon IQ，2021 年数据）。同时，受益于中国教育科技的快速发展以及全球在疫情期间 时线上学习的需求增长，2017-2024 年间全球在线教育渗透率已由 4.2%迅速提升 至 11.2%（Statista，2024 年数据），为多邻国的用户增长提供广阔空间。多邻

岁以上人口比例将达到惊人的 28%。老龄化 绝不仅仅是人口结构的简单变化，它将系统性地冲击现有医疗体系，带来前所未有 的挑战。人类寿命不断延长，但也面临着慢性病患病率持续上升的严峻挑战，长期 护理需求快速增长。老年人群体是慢性病的高发人群，高血压、糖尿病、心脑血管 疾病等慢性病管理将成为医疗系统的沉重负担。3）医疗资源分布极度不均衡:在广 大的农村地区，医疗资源匮乏、覆盖不足的问题更为突出。这种不均衡不仅体现在 。医疗领域也 不例外，AI 医疗逐渐成为我国医疗科技发展的重要方向。AI 医疗，即人工智能在 医疗领域的应用，主要包括人工智能辅助诊断、治疗、康复等方面。随着深度学习、 大数据、物联网等技术的快速发展，AI 医疗逐渐从概念走向实际应用。目前，AI 医疗已经在国内外多个医疗机构得到实际应用，并取得了显著的成效。 行业深度研究/计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 的实际需求，具备极强的医疗适配性，为商业价值的释放奠定了坚实的基础。 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