技术，实现诊疗过程全流程质控和核查，辅助临床决 策，相关公司：嘉和美康、科大讯飞等；3）AI+医院管理/医保支付：在传 统 HIS 和 CIS 系统基础上，以 AI 技术赋能，提升医院综合管理水平，并促 进医保资金安全有效使用，相关公司：卫宁健康、创业慧康、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 15：公司开发的 AI 病理显微镜 .................................................................... 13 图 16：病理 AI 有效提高诊断效率 .................................................................... 13 图 17：不同病理检验阶段所用的关键推动技术 一体化趋势发展。 图 7：医疗 AI 在院内使用场景丰富 资料来源：公司公告、招商证券 二、诊前/诊断：智能导诊应用广泛，AI 诊断临床价值高 以 AIGC 为核心的智能导诊系统有效提高就诊效率，助力个性化医疗和分级诊 疗。相比于传统导诊系统，AIGC 技术交互性更强，通过直接连接医院门诊数据， 运用大数据、语言交互与深度学习技术，为患者精准匹配相应就诊科室甚至医 师，解决临床

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 援引英 矽智能数据，通过 AI 技术能将 ISM001 分子发现时间由传统手段的 2 年降至 11 个月，总费用从 4 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 图 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

IT 资产投资产生业务 价值，在实现数字化的业务应用场景创新的同时，推动实现 IT 资产的全面信创 化升级。 1.2.3 优化标准，选型有据 标准化是教育机构有序进行数字化建设与管理的有效手段，建立融入信创化 要求的 IT 技术与产品标准，才能避免混乱与无序简单的国产化替代。教育机构 在进行 IT 技术与产品的选型时，才能以我为主，有据可依。同时要注意 IT 技术 标准的制定，也要通过细化 （2）同时实现虚拟化、存储和网络基础设施的信创转型，可降低核心组件信创 转型难度 （3）采用超融合方案仅需三节点起步，快速上线，弹性扩展，能够显著降低架 构转型风险 （4）架构精简，有效降低运维难度和总拥有成本 （5）兼顾信创与云化转型、当前与未来需求，为业务带来长期价值 32 4.2.6.2 云原生改造上云 相比平迁上云，云原生改造上云更具备长期优势，但同时也更为复杂，实施周 OneOS，睿赛德科技的 RT-Thread 等。 物联网平台通过整合、适配各网络环境和协议类型，支持传感器、执行装置 及智能硬件等异构设备的快速接入，通过丰富的 API 与应用模板，支持智能硬件 和行业应用开发，有效降低各场景物联网应用开发与部署成本，助力物联网项目 快速落地，满足物联网设备连接、协议适配、数据存储、数据安全、大数据分析 等平台级服务需求。 可从设备层、平台层和应用层三个层次来全面构建物联网信创技术体系（如

根据自身的条件和发展目标，打造创新、协调、绿色、开放、共享的智慧学校。 1.4 智慧校园整体设计 智慧校园建设的核心内容是支持高校教育教学模式和管理服务体系的技术 系统。为了保障技术系统的顺利建设和有效应用，还需构建相应的组织体系。 5 职业学院新校区智慧校园建设项目技术规范书 智慧校园为学生、教师、管理人员和校外人员等提供集成的数字资源、数字化 教育教学、培训和管理服务，同时，促进学生和教师信息化职业素养的全面发 关主要设备的综合报价中，施工过程中不允许在此类问题上额外申请新增费用。 1. 投标设备的供货要求 （1） 投标人提供的设备应满足招标文件要求并含招标文件中未详尽描述 的，包括为保证设备能正常有效运行所要求的详细要求，并提供全新、优质设 备。 （2） 投标人所提供货物应是国内生产,必要时可在施工前向招标人提供产 地证明。 12 职业学院新校区智慧校园建设项目技术规范书 （3） 投 而为未来的发展 奠定基础。 4.7 易操作性原则 强调以人为本的设计思想，适应多功能、外向型的需求，对来自内外的各 种信息进行收集、处理、存储、传输、检索、查询，为实际使用者和管理者提 供有效的信息服务和充分的决策依据，为用户和管理人员提供安全、舒适、方 便、快捷、高效、节约的工作和办公环境。 17 职业学院新校区智慧校园建设项目技术规范书 4.8 易维护性原则 系统应具备自检

智能手写笔通过接入笔盒以提升续航和组网能力、实现课堂互动；词典笔跟屏幕、摄像头、 折叠设计相结合以完善功能。技术自身在不断的自我完善与更新。 可喜的是，这二者的发展并不是背道而驰的，如墨水护眼屏和刷题练习场景的有效结合，这 一组合进化还体现在学习平板、词典笔、智能手写笔等多产品中，以更好地解决特定教学场 景下的痛点需求和功能提效问题。 本次报告作为教育智能硬件系列报告的第三篇，从中、美两个国家，校内校外两个市场，产 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”：深挖有效细分场景+适配产品特色与时代特征的渠道=爆款产品。 • 校外综合“分层”：学习平板M型发展，高价位重内容和交互，低价位重性价比，中等价位市场收窄。 4 目 录 CONTENTS 间收窄，词典笔在激烈的价格战中，市场规模 开始收缩。就校内机构级产品而言，教育大屏换机潮未现，超高渗透率下，市场规模持续收缩；护眼政策要求下，学习平板在校内 发展持续遇冷；教育机器人作为非刚需产品，有效市场趋于饱和，叠加政府财政紧张的现状，市场同样呈收缩态势；相比之下，智 能手写笔的应用价值逐渐被校方认可，XR设备的想象空间以及职教的刚需性逐步凸显，二者呈平稳发展态势。 注释：相比于2022年报

、交换、共享、治理、分 析等功能于一体，开放共享、应用协同、保障安全的教育数字基座，通过 AI 和 可视化等技术直观表征教师专业发展阶段、教师资源配置现状、教师教学状况等， 为教师未来发展提供有效资源和可行路径，并依据所呈现的共性问题及时改进教 师培训方向、优化教师培训效能，为教师终身化发展提供循证决策支持 ②。 在教育教学中应用 AI 需要坚持智能向善，重视教师伦理安全规范与学生伦 ② 张雪凌,龙宝新.人工智能赋能教师专业发展：机遇、挑战与路径[J].教育理论与实践,2025,45(08):27-32. 5 第 2 章 人工智能技术作为推动教育数字化转型的重要引擎，不仅有效缓解了规模化 教学与个性化培养之间的矛盾，更推动着教师教学从经验驱动、单一化、程式化 向数据驱动、多样化、个性化转变。本章聚焦人工智能赋能教师教学，深入探讨 智能技术在教学方式创新与学习评价变革中的创新应用，并分析了一系列教学实 学中知识输入与初步输 出环节的效率与参与度。 在对话式教学的“高阶”认知目标教学活动中，GAI 不仅可以为学生提供多 维度的思辨视角触发点，还参与到分析推理、批判评估与创造输出的全过程中， 有效促进学生高阶思维的发展。 GAI 在不同的对话式教学活动中的作用见表 2-1。 表 2-1 GAI 在不同对话式教学活动中的作用描述 布鲁姆 认知目标 对话式 教学活动 GAI作用描述

类型 教育成本的 节约 生成重复性较高的内容 减少教师的重复工作 Duolingo 重复训练、出题 生成式 AI 根据文本生成音频、视频提高课堂稿件的生成效率 豆神“超拟人”系统 生成式 AI 有效提高教 学质量 提供个性化教育内容 通过满足个性化需求提高教 学质量 粉笔的智能出题和天立的智能网 课 决策式 AI 提供超越时空限制的知 识资源库 低成本且高效的获取高质量 的信息和辅导 进而优化课程供给。据官方数据，采用 HLR 算法的实验组相比对照组展现出显著 优势，练习课程的日留存率提升了 9.5%，课程学习的日留存率提高 1.7%，整体学 习活动的日留存率更是大幅增长 12%，有力证明该算法能有效优化课程供给。 GPT-4 模型助力生成交互性更强的增值课程 Duolingo Max。多邻国推出基于 GPT-4 的全新订阅课程 Duolingo Max，旨在借助先进 AI 技术提供个性化交互性更强的 逻 辑。 图12：多邻国 2021 至 2024Q3 DAU、MAU（左轴）及用户粘性（右轴）数据 资料来源:公司公告，Bloomberg，国信证券经济研究所整理 中端：游戏化设计&课程、推送有效设计拉动用户留存率提升。多邻国通过中台 系统构建三层用户留存体系，将游戏化机制与自适应学习技术深度结合。在参与 度驱动层，连胜系统通过连续学习奖励机制产生显著效果，使新用户 7 天后留存 概率提升 1

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 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 能够融合电子病历、检验报告、影像数据等多源异构数据，构建动态诊疗路径，为医 生提供更全面、更智能的临床决策支持，辅助医生进行更精准的诊断和治疗。 动态演进机 制赋予系统 战略价值 动态演进机制赋予系统战略价值。 有效辅助罕 见病诊断 罕见病种类繁多、症状复杂、误诊率高，AI 系统能够通过学习海量医学知识和病例数据，辅助医生进 行罕见病诊断，提高诊断准确率，缩短诊断周期。 个性化治疗 方案的动态 优化 根据用户健康数据和生活习惯，动态调整个性化健康方案，调整频率可达分钟级， 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 证券研究报告 10 实现更精准、更有效的健康干预。3）主动式健康监测与干预：AI 主动监测用户健 康数据，并在风险出现前进行干预，例如主动推送健康提醒、预约体检等。4）虚 拟健康顾问：提供 7x24 小时在线健康咨询和指导，解答健康疑问，提供情绪支持。

约 2 小时减少到 0.38 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。 Front Med (Lausanne). 2021、招商 证券 ◼ AI 辅助随访： 患者随访是医院病房管理的重要组成部分，随着深度学习算 法发展，AI 辅助随访系统应用越来越普遍，沟通的深度和有效性也逐步提 升。下图为北京协和医院骨科 AI 辅助随访系统，该系统每天从 8:30 到 20:30 通过自动语音电话批量呼叫患者，每天可以拨打数百个电话。系统与患者之 间的交互基于机器学习、语音识别、口语理解和人声模拟技术。该系统能够

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。 2024.7 教育部办公厅印发《国家智 部等九部门联合印发《加快 数字人才培育支撑数字经济 发展行动方案（2024－2026 年）》 明确紧贴数字产业化和产业数字化发展需要，用3年左右时间，扎实开展数字 人才育、引、留、用等专项行动，增加数字人才有效供给，形成数字人才集 聚效应。 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report on Higher Education 高等教育数字化相关政策 时间