2.3. 从静态知识库到自我进化机制的升级路径 从静态知识库到自我进化机制的升级路径包括四个关键环节：（1）数据 驱动的知识获取。传统知识库依赖人工输入（如临床指南、医学文献），而自 我进化通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，从海量医疗数据（如电子 健康记录、医学文献）中自动提取知识，例如疾病与症状的关联关系、新的治 疗方案或药物相互作用等。（2）动态知识更新。传统知识库更新依赖人工干预， 性以及业务场景的实际需求，采用标准化接口、自然语言处理、传感器、 物联网协议、流数据处理、ETL 等多技术融合的医疗健康生态数据自动化 采集方案，实现数据采集的实效性、一致性、合规性与安全性。例如，通过 HL7 v2/v3、FHIR 等国际医疗数据交换标准对接 EMR、EHR 系统，实现结 构化的临床数据和公共卫生服务数据的自动化抽取；通过 DICOM 协议对接 PACS 系统实现检查数据的采集；采用自然语言处理技术从非结构化文本中 真实世界数据发现新的知识，可对复杂决策提供决策依据。 3.2. 智能决策支持系统的瓶颈与优化 智能决策支持系统的工作机理通常可以分为以下几个核心环节：（1） 数据输入与预处理：采集电子病历、医学影像等多源异构数据，通过 ETL、自然语言处理等技术将非结构化数据转化为可供分析的结构化数据。 （2）特征提取：通过深度学习方法提取关键特征。（3）知识库与模型协 同推理：基于知识图谱以及机器学习模型进行协同推理，生成决策并给出

聚焦检验报告解读、自动审核、教学培训、临床决策支持等典型应用场景。 • 采用千万级 token 医学检验语料库训练 , 具备智能问答、语义理解、内容生成及复杂推理能力 , 能够支撑各种医学检验自然语言处理任 务。 u 深睿医疗通过不断突破技术边界、 优化模型性能 , 让 Al 从医生的 " 辅助工具 " 进化为医疗流程的 " 智能重构者 " , 推动医疗服务从单点效率提 升到 能自动精准生成病历 , 通过语音识别和自然语言处理技术 , 将医生口述内容实 时转 写为文字 , 并自动整理成病历结构 , 还可根据病历元素、 段落、 模板进行文 书场景化 录入 , 生成手术记录、 出院小结和入院记录等。 技术成熟度 • 数据标准化以及解决数据孤岛仍 是难点 : Al 在电子病历中的应用已 较为成熟 , 如自然语言处理技术可 实现病历文字识别和结构化提取 中医问诊需大量问询 , 信息收集耗时且易散乱 , 望闻问切信息难以结构化 , 后续 分析 建模困难 , 影响诊疗效率。 解决方案 : • 利用大模型预训练 + 微调 , 结合自然语言处理和知识图谱 , 将医患口述转化为标准 中医 病证、主诉 症状等 , 为分析建模提供数据基础。 • 基于多模态数据 , 如某中医大模型能在数秒内生成病历文书 , 并提供辨证思路、方

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 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 资料来源：DeepSeek 网页版，民生证券研究院 患者管理方面：从单向沟通到双向互动的智能化转型，DeepSeek 推动医疗服 务向智能化、个性化的双向互动模式转型：1）医学概念的通俗化解释：通过自然 语言处理，DeepSeek 将复杂医学术语转化为患者易懂的语言，减少信息不对称； 案例：儿科医生可用模型解释疫苗接种的必要性，提升家长意愿。2）个性化随访 与康复计划：DeepSeek 根据 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 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

人工智能是计算机科学的一个分支，但研究领域却不仅仅涉及到计算机科学，还涉及到脑科学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学以及信息 论、控制论和系统论等众多学科领域。人工智能在应用技术层面又可划分为计算机视觉、机器学习、自然语言处理和机器人四块[3]。高职院校学生在校时间较短，课程 设置如果考虑到学科交叉以及技术应用多层面，就会压缩专业课授课时间，降低教学质量；而舍弃部分课程，缺少必要理论支撑，学生的思维拓展就会受到影响，就不能

实证化、精准化、个 性化转变，助力教师更好地开展个性化教学。 第 3 章 15 多模态教研数据分析。智能教研平台汇聚了课堂实录、听评课、教师平台使 用行为等数据，并依托时序分析、深度学习、自然语言处理等技术，对汇聚的课 堂教学行为、教师能力矩阵、平台使用行为等多模态数据进行智能分析，评估教 师授课情况，分析教师教研行为，以透视师生行为背后蕴含的教学意义，为教研 问题的诊断与改进提供客观依据 统，能打破教师协 作的时空壁垒，实现资源共建共享与评价优化。 文献检索与阅读是教师开展教育科研获取相关领域知识和研究进展的主要 途径。在 AI 检索系统支持下，教师可通过知识图谱引文网络分析与自然语言问 答交互，实现文献检索从“目标匹配”转向“动态探索” ③。在教师阅读文献时， 依托 AI 检索系统可实现文献自动翻译、研究趋势和核心观点提炼、文献异同对 比等 ④，降低了教师知识获取门槛，加速知识向创新研究的转化。 技术的文献检索系统重构传统文献检索，形成智 能多样的文献检索服务。相似文献检索，输入核心文献即可基于知识图谱与网络 分析技术，自动生成引文关系网络，识别高被引文献、相似论文及前沿热点；问 答式增强检索，支持自然语言提问，利用语义解析动态优化检索路径，实现交互 式知识挖掘；智能推荐检索，结合用户画像与强化学习算法，主动分析研究轨迹， 精准推送关联文献与潜在方向，全面提升文献获取效率与研究洞察力。 ①

2GB Ⅲ ；9）系统存储 ：不低于8GB；10）播放方式：支持横屏播放，开机自动循环播放；11）自动开机： 自定义定时开关机设置；12）屏幕类型：TFT LCD；13）尺寸：21.5”； 14）自然分 辨率：1920 x 1080（长宽比16：9）；15）显示画面尺寸：≥476.64（H）x 268.11mm（V）；16）显示色彩：16.7M；17）可视角度：≥178°，178°（水平/垂 2GB Ⅲ ；9）系统存储 ：不低于8GB；10）播放方式：支持横屏播放，开机自动循环播放；11）自动开机： 自定义定时开关机设置；12）屏幕类型：TFT LCD；13）尺寸：21.5”； 14）自然分 辨率：1920 x 1080（长宽比16：9）；15）显示画面尺寸：≥476.64（H）x 268.11mm（V）；16）显示色彩：16.7M；17）可视角度：≥178°，178°（水平/垂 2GB Ⅲ ；9）系统存储 ：不低于8GB；10）播放方式：支持横屏播放，开机自动循环播放；11）自动开机： 自定义定时开关机设置；12）屏幕类型：TFT LCD；13）尺寸：21.5”； 14）自然分 辨率：1920 x 1080（长宽比16：9）；15）显示画面尺寸：≥476.64（H）x 268.11mm（V）；16）显示色彩：16.7M；17）可视角度：≥178°，178°（水平/垂

支撑。 智能采集：自动接入内部异构系统知识文档，并 通过RPA自动采集外部网站各类情报、政策、行业 动态等，采集到的知识无缝集成到KM系统中，支 持各项教学、科研专题分析工作。 智能搜索：可通过自然语言理解精准解析用户的 意图，并基于搜索内容主动推荐关联问题；同时 打通学校各类异构系统数据源，实现跨平台知识 资产的统一检索。 智能问答：支持多类大模型自由切换，提供知识 溯源、多模态输入、问答互动、多轮会话等服务， 别发票信息。 智能预审：基于规则库和学习库，智能审核报 销单据，检查内容。 辅助决策功能：提供预算信息、费用标准等统 计分析。 智能检测：持续监督费用报销过程，确保合规 性。 差旅助手：AI理解自然语言，分析意图和偏好， 结合天气推荐行程和交通工具。 风险报告：根据风险事项描述，一键生成风险 评估报告。 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report

教育大屏 学习平板 智能手写笔 XR设备 产品成熟度 教育大屏 XR设备 智能手写笔 学习平板 政策支持力度 智能手写笔 教育大屏 学习平板 XR设备 健康适宜度 点阵笔对屏幕的依赖度低，更加自然无感的使用方式，更接近传统的使用习惯，健康适宜度最高；教育大屏由于屏幕尺寸较大，距离较远，对用眼、脊椎等的影响也较小； 平板需要长时间的注视和观看，总体健康适宜度较低；XR设备在使用中存在眩晕、头显过重等问题，当前健康适宜度最低。 产 品 ， 用 于 锻 炼 、 培 养 孩 子 社 会 交 往 能力 典型产品代表：Grok 产品简介 技术演进历程 2022.11 chatgpt出现 人工智能的语义理 解、自然语言沟通 能力实现飞跃 2023.12 Grok推出 基于Open AI技术, 实现Grok与孩子的 持续互动对话 以供给端（技术应用）为主要驱动因素，基于技术能力开发新产品或服务，引领用户需求 而美的细分品类。 来源：洛图科技等公开资料、专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2023H1-2024H1电子纸市场份额 学练机聚焦细分场景：护眼+练习 无蓝光 阳光下可视 低能耗 书写自然 易修改 电子纸 √ √ √ √ √ 液晶屏幕 × × × × √ 技术思维：技术补偿解决护眼旧问题 屏幕长时间使用带来护眼难题，青少年视力健康问题突出 采用墨水屏技术，通过技术升级，弥补屏幕使用原生问题

AI”产品，从答疑工具升级 为教学主体，硬件端规划便携式智能硬件“小豆”等产品；4）盛通股份： 硬件端打造中鸣机器人编程教具将抽象编程语言转化为实体机器人便于理 解，软件端接入 Deepseek 打造支持自然语言对话与智能决策的教育硬件平 台。5）天立国际控股：场景上以 AI 自习室（借助智能平板硬件）与启鸣云 校（软件）切入 C 端校园场景，验证短期冲刺平均提分 36 分效能提升。 投资建议：DeepSeek 模型层面：高性能、低成本、开源的 Deepseek-R1 适配教育领域， 国内 AI 教育迎来加速落地新机遇 2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布开源模型 R1，模型在数学、代码、自然语言推 理等任务上的性能可比肩 OpenAI o1 正式版，但服务定价远低于 OpenAI。2025 年 2 月以来，凭借开源以及高性价比等特征，有道、好未来等诸多教育企业宣布 迅速接入 DeepSeekR1

月国 家互联网信息办公室正式发布了第八批深度合成服务算法备案信息，其中微医自 主研发的“微医医疗大模型”“微医医疗助手大模型”以及“微医健康助手”三项医疗 大模型算法成功通过备案，这一成就标志着微医在自然语言处理领域的技术实力 和在医疗健康行业的服务能力得到了国家层面的权威认可。除了技术层面的突破， 在与天津等地方政府合作共建的健共体项目中，微医基于其强大的医疗大模型底 座研发的“AI 医生、AI 药师、AI