成本高，效率低 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 药物的研发。产业链下游 是 AI 制药需求方，包括药企、CRO 公司和科研机构等，中游企业根据需求向它 们交付运算完成的药物分子结构。 图 6：AI 制药产业链结构 资料来源：智药局、公司官网、招商证券 AI 制药行业发展处于早期阶段，行业景气度与投融资金额息息相关。根据 DPI 及智药局数据，受全球资本市场及生物医药投融资等大环境影响，AI 制药融资额 也有所波动。2024 年全球 前阶段，部分项目进入临床Ⅲ期，美国、中国和英国拥有的临床阶段 AI 制药项 目数量较多。2022 年 FDA 批准 AI 制药公司 BioXcel 的镇静药物 IGALMI 用于 急性治疗与成人精神分裂症或双相 I 或 II 型障碍相关的激越，利用 BioXcel 的 AI 平台，IGALMI 从获批 IND 到药物上市仅用了 4 年时间。从治疗领域看，AI 制 药管线主要分布于肿瘤和免疫疾病领域，占比达到 37%和 21%，其次为神经性

图4：Deepseek 调用价格远低于 OpenAI GPT4o 及 o1 图5：以有道小 P 为例，目前已接入 DeepSeek 可展示思考过程 资料来源：OpenAI、DeepSeek 官网，国信证券经济研究所整理 资料来源：网易有道，国信证券经济研究所整理 表2：子曰 o1 及其他不同模型在数学相关测试任务上的成绩对比表 K12-数学 （内部测试集） 数学 500 高考 客观题 在具体的实践中，AI 赋能教育聚焦成本优化与质量提升双重维度。成本优化端， 自动化生成课件、音视频及习题（如 Duolingo 训练模块等）显著降低教师重复劳 动；质量提升端，智能诊断（粉笔题库）与自适应课程（天立网课）实现精准化 教学。此外，大模型构建的知识库突破时空限制（如各类 AI 答疑大模型），智能 行为识别提升课堂管理效率（教学监督平台、教育机器人），个性化干预方案增 强特殊教育支持（自闭症数字疗法）。这些实践共同验证了 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 引入 ChatGPT 或 DeepSeek 的教育 软件或智能学习平板 生成式 AI 行为识别提高课堂效率

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 01 中美市场对比分析 02 中国市场深入探究 03 中国用户需求洞察 Comparative 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 教学体验。 来源：谷歌官网、Best Buy、《One-to-one laptops in K-12 classrooms: voices of students》等公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 Chromebook产品特色 oxie AI、Grok等产品，父母和孩子都被其互动体验所吸引。据World Metrics统计数据显示，截至2025年，配备语音识别技术的人工智能玩具的市场规模将达到6.8亿美元。 来源：产品官网等公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 美国校外教育智能硬件发展历程 1998 Furby 辅助陪伴 孩子进行 中英文口 语练习 2011 Sphero 白色球形机 器人，可编 程控制滚动

基于光网络技术构建一张多业务融合网络，承载有线、无线、物联网等多 个网络，减少建网投资成本，满足校园内老师、学生终端及物联网传感设备接 入需求。有线网络采用全光网络，在整网性能、容量等方面上满足未来教学发 展需求；无线网络采用支持 Wi-Fi7 协议；物联网络通过物联网终端设备与物联 网平台的有机结合，支持物联终端弹性接入，业务应用弹性扩展，满足学校水、 电、气、资产、环境等采集终端的安全接入，实现校园智能感知的效果。构建 教学生态，实现信息技术与教育教学的深度融合，是智慧校园软件和服务平台 建设的首要任务。以现代教育理论和人本主义学习理论为指导，依托现代信息 技术，构建与智慧教育体系相适应的智慧型的教学系统、人本化的教育教学模 式，培育智慧型的教师队伍，提升教师的教育智慧，变革学生的学习方式，提 高学校的办学水平。未来五年，完成支撑学校教育教学信息化的网络学习服务、 数字资源服务服务、教育教学管理服务等项目建设，全面改变教与学的方式， 准协议进行互联互通，确保本次建设的网络平台、与原有系统、其他系统能够 无缝互联，在结构上真正实现开放。坚持统一规范的原则，从而为未来的发展 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。

2 亿种蛋白质 结构，为开发新药物或新技术以应对饥荒或污染等全球性挑战铺平了道路。 图20：AlphaFold 3 预测所有生命分子的结构和相互作用 资料来源：AlphaFold 官网，民生证券研究院 从国内来看，目前影响大模型在医疗领域渗透的主要问题在于数据。一方面， 医疗行业数据量非常大、质量较差，将医疗行业的数据进行整理清洗需要一个过程； 另一方面，医疗行业数据涉及患 古大模型已经助 力药品开发，百度文心一言发布了落地医药行业的产品 GBI-Bot，京东健康发布了 “京医千询”医疗大模型等等。 图21：“京医千询”医疗大模型 资料来源：21 经济网，民生证券研究院 从一二级市场来看，对于大模型+医疗，二级市场更多关注的是原有医疗信息 化企业产品的智能化，而一级市场更多关注大模型在医药研发、辅助诊断等方面的 应用。例如：1）医联：国内首款医疗大模型 个环节实现智能化。实验显示，其诊断结果与线下门诊诊断吻合率超过 97.5%， 展现了 AI 医生的潜力。 图22：医疗大模型 MedGPT 模拟医疗专业问题表现 资料来源：医联官网，民生证券研究院 2）云知声：基于山海大模型的门诊病历生成系统：2023 年 5 月 26 日，云知声发 布“山海大模型”，并推出手术病历撰写助手、门诊病历生成系统和商保智能理赔 系统等医疗应

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。 教育机构需要将信创教育（也就是基于信创技术体系的计算机相关教育）纳入其 教育体系，从而为培养大批信创技术体系的 CPU、操作系统、数据库及各种应用 型人才。第三，以云计算、大数据、移动互联网、物联网等为代表的新一代信息 技术，带来新的架构模式和技术体系。教育信创需要基于新的架构模式和技术体 系，做好教育信创的顶层设计，重视规划，做出自身特色和差异化，构建长远的 ise Architecture)作为数字 化转型的通用方法，同样适用于信创转型，其主要作用是通过架构开发或设计来 描述转型涉及的各领域、各层级、各要素之间的匹配关系，从而正确地处理在这 一转型过程中的各种复杂关系。 智慧教育架构框架之架构开发方法（SEAF-ADM）（见图 3.2）采用的是数字 化转型中的通用架构方法。该方法是北达软在参考国际上 TOGAF、DoDAF 和 FEA 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

国家药监局 《人工智能医用软件产 品分类界定指导原则》 明确人工智能医用软件产品范围、管理属性和管理类别、加 强对人工智能医用软件产品的管理，推动产业健康发展 2020 年 8 月 网信办等五 部门 《国家新一代人工智能 标准体系建设指南》 到 2023 年率先在医疗健康等重点领域建立人工智能标准体 系；围绕医疗数据、医疗诊断、医疗服务、医疗监管，重点 规范 AI 医 《关于促进互联网+医疗 健康发展的意见》 鼓励医疗机构借助人工智能手段，面向基层提供远程会诊、 远程心电诊断、远程影像诊断等服务；研发基于 AI 的临床 诊疗决策支持系统，开展智能医学影像识别、病理分型和多 学科会诊多场景应用 2017 年 12 月 工信部 《促进新一代人工智能 产业发展三年行动计划 （2018-2020 年）》 推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺等典型 万余次，门诊充值金额 490 万余元，应用效果明显。 敬请阅读末页的重要说明 10 行业深度报告 图 8：科大讯飞智能导诊系统工作流程 资料来源：科大讯飞官网、招商证券 根据《中华检验医学杂志》文章，临床决策所需信息有 70%以上来自于检验诊 断，检验科具有数据量庞大，自动化程度高的特点，为 AI 技术落地创造有利条 件。AI 技术与检验医学结合具有较高的临床价值，广泛应用于辅助报告解读、

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、 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 实施国家教育数字化战略。坚持应用导向、治理为基，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， 在线教育是运用互联网、人工智能等现代信息技术进行教与学互动的新型教 育方式，是教育服务的重要组成部分。发展在线教育，有利于构建网络化、 数字化、个性化、终身化的教育体系，有利于建设“人人皆学、处处能学、 时时可学”的学习型社会。并提出“扩大优质资源供给”、“构建扶持政策 体系”、“形成多元管理服务格局”。 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report on Higher Education

能更好回应智能时代新质人才培养的战略诉求。 技术作为教育变革的持续动力，始终驱动着教师发展不断迭代演进。本研究 按照电子技术、信息技术和智能技术三个阶段，梳理了各阶段特征及对教师的发 展诉求。 在电子技术阶段，以以太网为通讯传输载体，投影仪、电子课件、多媒体教 室等得到普及，实现了动态视听教学，极大提高了教育的吸引力和感染力，教师 培训也从单一的函授教学形态向多载体教学的形态转化。这一阶段需要教师掌握 相应的 提升课堂趣味性，推动生成式教学、对话式教学、项目式学习等新模式的广泛应 用。 在教师研究方面，需推进数据驱动和画像技术支持的智能教研 ④，通过多模 态数据系统评估教师授课情况，提出精准改进建议。探索教学物理空间和教研网 络空间的融合，形成突破时空限制、高效便捷、形式多样的教师教研模式 ⑤。还 需加强教育科研实验平台建设，研发智能科研助手，加速知识创新和技术突破。 数字素养是智能时代教师必备素养，也是 AI 赋能教师发展的核心。教师数 实践提供参考。 AI 技术通过为教师构建智能平台、整合数字资源、开发智能工具，全面推 动促进传统教研、网络教研、“互联网＋教研”向智能化、精准化、个性化的教 研样态转变，推动教育科研范式从数据密集型的第四范式转向人工智能驱动的教 育科学研究（AI for Education Science，AI4ES）。图 3-1 系统呈现了人工智能赋 能教师研究转型的现实图景。 图 3-1 AI 赋能教师研究转型的现实图景

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） 问诊咨询需求：随着医保体系的逐步健全及健康意识不断提升，在出现“不 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 驱动的环境监测平台，可提供实时 行为数据，根据不同患者的情况制定不同的护理方案，目前已经获得 2,700 万美元的投资。 图 9 care.ai 公司的虚拟护理平台 资料来源：care.ai 官网、招商证券 ◼ 从简单导诊到就诊一站式服务：相较于传统挂号前简单分诊，AI 陪诊护士 基于大数据和人工智能技术突破传统医疗服务边界，能够实现院前、院中、 院后的闭环管理，帮助患者通过手机完成从预约、导航、排号、就诊、宣教、