9142380bd (accessed February 2025). • Center for Drug Evaluation, NMPA. (2024). 在罕见 疾病药物临床研发中应用去中心化临床试验的技术 指导原则 [Technical guidance for the application of decentralized clinical trials in rare disease

2025高等教育数字化研究报告 01 02 03 04 高等教育数字化发展概况 高等教育数字化典型实践 AI时代高等教育数字化路径 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 Research Report on Higher Education 目 录 01 高等教育数字化发展概况 Part 1 2025高等教育数字化研究报告 2025 Report on Higher Education 高等教育数字化内涵 宏观层面 需要重塑高等教育生态，服务于世界经 济社会数字化发展大势 中观层面 需要创新高等教育模式，建立高等教 育新范式 微观层面 需要依托数据要素，构建高等教育发 展新路径，实现教育全流程的数字化 改造 高等教育数字化就是通过彻底和全面的 数字化转型，形成数据驱动、人技结合、 跨界开放的教育生态，构建更加敏捷、 跨界开放的教育生态，构建更加敏捷、 适切、公平、可持续的高等教育体系， 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

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） 的问题。随着 GPT-4 和“文心一言”模型在医疗领域的商业化渗透，互联网 医疗有望迎来新机遇。 ❑ AI+问诊咨询：线上问诊咨询是对线下诊疗的重要补充，分为健康咨询和线上 问诊。①AI+健康咨询 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 的引入有望提高数据准确度和数 据连续性（智能可穿戴设备进行连续化数据采集，结合患者医院就医数据记 录），提供专业个性化健康服务（AI 医生/护士），并创造更多可能性（脑机 接口提供辅助运动与神经康复帮助，提高残疾病人生活质量等）。 ❑ AI+线下辅助就诊：①AI 小时），也减少医生信息录入时间使其能专注于诊断处方。②AI 辅助随访（动 语音电话批量呼叫患者→语音信息实时转换为文本表格→生成报告自动上传 至云端）提高医患沟通深度和有效性。③虚拟护理通过室内传感器、人工智 能和自动文档捕获来支持虚拟入院、虚拟查房和虚拟出院工作流程。④一站 式陪诊帮助患者通过手机完成从预约、导航、排号、就诊、宣教、检查、取 药再到院后随访、复诊提醒整个流程，实现就诊一站式服务。 ❑

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 IPO）、推想医疗（拟港股 IPO）等。 ❑ 诊中治疗：医疗器械与 AI 的软硬件结合带动院内诊疗向精准化、智能化方 向发展。 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。 ❑ 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 慧康、东软集团、万 达信息、久远银海等。 ❑ 风险提示：技术迭代、市场竞争、政策监管、产品落地不及预期风险、企业 经营、数据泄露风险等。 行业规模 占比% 股票家数（只） 447 8.9 总市值（十亿元） 6654.7 7.9 流通市值（十亿元） 5351.1 7.4 行业指数 %

户洞察报告 署名：李鑫 籍孟合子 张滕月 教育思维与科技基因的组合进化 2 前言 PREFACE 教育思维与科技基因的组合进化 教育与科技的深度结合，是教育数字化发展的重要推力。教育智能硬件作为教育数字化的重 要载体，经过3年的跟踪研究，我们欣喜地看到了这一结合在教育智能硬件上的发生与演变。 从教育思维来看，优质教育内容成为了学习平板的差异化竞争力，同时教育智能硬件越来越 加基 础，教育大屏覆盖率接近饱和，但重点解决的是教师的教学展示问题，学生端的硬件设备覆盖率仍然 很低，学习行为数字化程度较低。 • 反观美国，校内的硬件应用占据主导地位，大部分教师和学生实现了平板或笔记本电脑的人手一端， 教学测评练各环节均可基于平板或笔记本电脑开展，数字化水平领先。校外的硬件应用则作为学习补 充手段，以素质教育品类为主，强调寓教于乐和科技体验。 • 2024年中国教育 从产品力来看，在优质内容、大模型刺激下，学习平板的竞争走向标准化和专业化；教育电子纸聚焦 于学练场景焕发新的活力；错题打印机、单词卡等便携类产品通过拓科、拓场景强调高端化与性价比； 早教类产品有着物美价廉、离线可用、材质安全的特点，细分品类独占细分场景。教育大屏国内增长 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。 •

➢ AI 医疗产生的背景。全球医疗系统并非完美无瑕，其结构性矛盾由来已久， 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 性 化的卓越医疗服务，共同谱写人类健康事业发展的新篇章。 ➢ 催化 AI 医疗发展的核心原因。技术迭代与数据积累。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 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 诊断到药物研发的跨越式发展。政策与资本的双重推动：1）政策支持：数字社 会下，全球医疗数字化转型已成为大趋势，各国相继出台相关政策布局数字医疗 产业加速发展。2）资本涌入：2025 年 1 月，全球医疗保健和 AI 领域融资额分 别达 94 亿和 57 亿美元，占当月风投总额的 58%。例如，Hippocratic

.................................................................................... 30 4.2.6 信创云化路径 ................................................................................................. ................................................................................. 78 2.云积软件云考试+数字化考点信创解决方案 ..................................................................... 79 3.太湖信创实训平台解决方案 . 智慧管理，教育 机构的数字化建设本身也是信创的应用阵地。教育的数字化转型需要实现基于信 创技术体系的数字化转型。其次，信创工作需要大量的人才，而教育机构是信创 人才供给的主要来源。为深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展 战略，教育系统陆续推出教育信息化 2.0 计划、新工科建设计划、卓越工程师培 养计划、高技能人才培养计划等具体措施，推进教育信息化和产业人才的培养。 教育机

Exscientia、英矽智能（未上市）等。 ❑ 风险提示：技术迭代风险、市场竞争风险、数据获取风险、商业应用风险、 研发失败风险、盈利风险、政策监管风险等。 行业规模 占比% 股票家数（只） 450 8.8 总市值（十亿元） 5580.6 6.5 流通市值（十亿元） 4943.2 6.3 行业指数 % 1m 6m ........ 8 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 5：AI 制药发展历史 资料来源：DPI、公司公告、招商证券 AI 制药产业链长、分工复杂，参与者众多。AI 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

7%（口径为市场规模中 AI 技术贡献占比）， 渗透提升空间巨大。AI 通过自动内容生成降低边际成本，依托自适应学习系 统实现精准教学，同时以知识库、交互工具拓展场景边界，传统教育行业的 “高质量、大规模、个性化”不可能三角有望在 AI 技术下被打破，AI 正成 为优化教育供给的核心驱动因素。近期高性能、低成本、开源的 DeepseekR1 问世，在技术层面继续助推 AI 教育发展，包括有道、好未来等在内教育企 分效能提升。 投资建议：DeepSeek 大模型技术突破将成为 2025 年中国 AI 教育领域产品持 续落地的关键驱动因素。随着行情演绎，就 AI 教育主题，我们认为市场正 从“泛题材”切换至产品商业化路径及可持续商业模式搭建的实质性验证 上。借鉴多邻国以 AI 打造 C 端寓教于乐场景成功经验，同时考虑中国用户 消费偏好有别于美国（硬件付费意愿相对高于软件付费），我们看好 K12 教 育率先跑出可 市场验证来看，首 先建议关注有道、好未来、豆神教育、盛通股份、天立国际控股等公司；此 外，其他教育公司都积极拥抱 AI 技术，我们密切关注后来居上的潜在机会。 风险提示：技术伦理监管趋严、硬件同质化竞争加剧、教育数据安全风险。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 重点公司盈利预测及投资评级 公司 公司 投资 昨收盘 总市值 EPS PE 代码 名称 评级 （元）