确立适应智能时代发展的理念。教师需秉持“构建伴随每个人一生的教育、 平等面向每个人的教育、适合每个人的教育和更加开放灵活的教育” ②的理念， 弘扬教育家精神，将师德师风融入教师个体的技术应用行为规范和教育系统整体 的教育治理体系，传递数字人权、数字尊严 ③。 统筹规划 AI 赋能教师发展的具体实践。深入落实“人工智能助推教师队伍 建设行动”，积极推动区域制定与地方发展实际相适应的 AI 绘图、代码助手等多类型智能工具，进行多模态作品开发。平台还支持 学生以多种形式展示学习成果，如制作 AI 数字人宣传作品、创建虚拟展览等。 跨学科多元评估与反馈。智能教学平台结合学习分析技术，构建学习行为数 据追踪与诊断反馈机制，使教学过程能够根据学生的进展进行优化调整，从而增 强跨学科学习的有效性 ②。 案例 2-3 中国人民大学附属中学利用 AI 开展跨学科教学 ③ 中国人民大学附属 课堂形态演进:迈向大数据支持的大规模个性化教学[J].电化教育研究,2020,41(9):8. 9 第 2 章 有力的保障。 教育大数据助力精准分析学情。教育大数据为教师精准地分析学情提供了支 持，能够助力开展基于学习行为数据的学生学习风格分析，以及基于学生学业数 据的知识掌握程度分析，以便教师因材施教。 教学智能体助力个性化教学实施。教学智能体可以根据其功能承担不同的教 学角色，如课程助理、虚拟助教、学习伙伴、智能教练、作业助手等，自动执行

医院、To 药企和 To 个人三大方向。我们在系列报告（一）《院内场 景丰富，全流程 AI 赋能》中介绍了 AI 在医院端应用的场景，本篇报告则从 C 端需求出发、探讨 AI 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 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。 ❑ 投资建议：我们看好 AI 赋能健康管理及医疗服务各个环节，对人们日常健康 管理和就诊行为带来颠覆性改变。受限于数据获取，当下应用于患者端的“AI+ 医疗”更多是基于文本生成、信息收集等方式提供服务，尚处早期发展阶段。 随着文心一言和 GPT-4 在医疗领域的应用，龙头企业有望优先受益。建议关 图 2 在医疗服务、医药流通、健康管理等领域已有众多互联网医疗企业进行布局 资料来源：招商证券 AI 的引入是否能突破传统互联网医疗服务的局限性，改变消费者日常健康管理 活动和就诊行为？后文将分问诊咨询、辅助就诊和健康管理三大部分进行探讨。 图 3 AI 在健康咨询、辅助就诊及健康管理领域的应用 资料来源：招商证券 敬请阅读末页的重要说明 5

网络满足各种业务需求，方便将来进一步升级。 骨干网配置双核心交换机和四台 OLT 设备，通过各单体楼的分光器连接 ONU 设备，上行通过多业务控制网关（BRAS）和出口防火墙接入互联网及校 园网，对学生及教职工的上网行为进行审计和宽带认证功能，实现网络的溯源 管理，本次校园网络按照二级等保设计。 本次新校区校园网建设分为核心骨干网建设、接入网建设以及数据中心网 络建设。 核心骨干网 核心骨干网建设主要有出 网互 访的安全隔离和防护，同时需包含入侵防御和防病毒模块，有效阻止病毒从互 联网侵入内网。 行为管理实现对师生上网行为的监管，设计一台 BRAS 设备及认证计费系 统，实现网络认证漫游，同时满足 Portal 认证、IPoE+web 认证、802.1x 认证 等多种接入认证方式，也可对接行为管理提供实名数据，保障校园网可管可控 可溯源。 本次新校区设计两台核心交换机，下行通过 100G ，保 护高校内部网络，同时对流量进行入侵检测及防病毒检测，对异常流量进行阻 断并防止恶意软件感染，保障安全的互联网访问；需要部署上网行为管理，对 互联网出口流量进行识别并对流量进行管控，提高带宽利用率的同时保障用户 上网体验，并按相关法律法规进行上网行为审计。 本次防火墙配置要求吞吐量不低于 65Gbps，对整体校园网做一个整体出 口安全防护，对整体监控平台提供 L2—L7 层的安全边界防护，进行过滤及控制。

仅增加知识性课程的趣味性、互动性，也更便于学生将理论知识具象化，更好的 43 吸收所学知识。 ⚫ 多元评价指标推动学生个性化发展 传统教育中过于注重量化的考核(即将期末考试成绩当做标准)，只会让“考 前抱佛脚”的行为在学生中频繁发生，不仅会对学生的学习积极性、主动性造成 较大打击，也会导致学生的知识基础不牢，大大影响教学效果。智慧教学将学生 预习阶段的准备情况，将课程中的互动情况以及课后的作业情况进行全流程、全 目标的实现。 ⚫ 智慧校园安全管理 利用大数据、人工智能等技术将学生身体素质（校医院、体育场行为）、学 习行为（挂科、逃学、逃课）、校园轨迹（消费、夜归）等数据科学分析、挖掘， 生成学生画像，洞悉学生相关安全行为，及时实现学生相关行为的预警预测。部 分高风险行为即时报警，比如 48 小时未回到宿舍等具体行为。例如智慧宿舍项 目通过在公寓出入口安装人脸抓拍摄像头，快速、动态无感知抓拍出入人员人脸， 图书馆管理） 和综合管理（如办公管理、人事管理、财务管理、资产管理、新闻管理等）。 ⚫ 校情分析管理 通过全方位、快速、生动的展示学生的总和特征，涵盖生源信息、成绩分析、 选课情况、日常行为特征等，同时挖掘出影响学业成绩的各项因素，用于教学管 理决策参考；通过对教学数据、教学效果、考勤记录、个人数据、管理数据进行 综合分析，建立科学的、真实客观的教师绩效评价体系，改变传统人为评价的主

AI时代，通过对学习者学习行为和日志数据的智能分析，根据其基础、能力、兴趣和需求，AI 学习工具能够为其提供个性化的学习路径、内容、建议以及多样化的学习资源。AI辅助备课工 具还能够将教师从原先的课程准备、资源建设和知识灌输中解放出来，让教师把更多精力用于 对学生的引导、启发以及面对面交流，做到言传身教、启智铸魂。此外，AI工具通过深度学习 和强化学习算法，实时分析学习者的行为和数据，自动调整学习路径、内容和节奏，每一位学 Digital Research Report on Higher Education 大模型 LanBots 智能 搜索 智能 问答 指令 执行 智能 推荐 智能 问数 消息 推送 行为 分析 升级1个基座：门户超级入口+AI知识库 智能 预警 智能 入库 智能 分类 智能 标签 智能 摘要 智能 写作 知识 图谱 智能 查重 … AI公文管理 智能 拟稿 敏感 等工作，推动信息技 术与教育教学深度融合，积极探索信息时代教育治理和人才培养新模式，努力推进数字化转型，赋能学校事业高质量发展。 为进一步提高日常行政办公效率与管理水平，建立办事高效、运转协调、行为规范的行政管理体制，厦门大学携手蓝凌打造“系统一体化、 服务规范化、体验便捷化、架构集约化、信息共享化”的新一代协同办公平台，通过四大支撑系统（门户系统、工作流引擎、文档管理、系 统管理），构建

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 AI 赋能教育生态路径。 表3：AI 对教育行业的赋能方式 赋能点 功能 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 能围绕教学场景为师生提供 教学辅助 教学监督管理平台 决策式 AI 创造实践环境 能根据学生反馈的薄弱点加 强训练 盛通中鸣机器人 决策式 AI 提供情感陪伴 通过个性化干预方案为患者 天后留存 概率提升 1.7%（据 2022 年多邻国实验数据）。课程推荐层依托 Birdbrain 系统， 结合用户记忆曲线预测生成个性化学习路径。消息触达层采用 Bandit 算法处理超 过 2 亿条用户行为数据，实现动态推送策略优化，其算法模型持续平衡学习内容 的挑战性与用户能力匹配度。该技术架构使用户粘性（DAU/MAU 比例）持续提升， 2022 年第四季度已达到 26.9%，远高于 babbel（我们由

价高，规模大。同时多个垂直品类深耕细分场景，价值同样不可替代。中国校内的硬件应用则更加基 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 性的超级品类，功能齐全，单价高，规模大。同时多个垂直品类深耕细分场景，价值同样不可替代。而中国校内的硬件应用则更加 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人手一端，教学测评练各环节均可基于平板或笔记本电 脑展开，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。 类青睐差异鲜明 用户的产品信息获知以线上渠道为主，呈现多样化趋势，淘宝电商、线上软文和硬广、私域熟人分享等常用的在线平台都是用户获 知的重要渠道，其中淘宝、京东等电商平台占比更大。但在进一步的购买行为中，仍以淘宝、京东等传统电商、线下专卖店为主， 用户更倾向于选择成熟且可信赖的渠道。究其原因，各渠道存在着鲜明的特色和品类青睐差异。尽管当前抖音快手等直播电商流量 更大，新客更多，但淘宝京东等传统电

为医药健康带来的想象空间。 ❑ 生成式 AI 爆火，“AI+医药健康”应用场景广阔。AI 在医药健康领域的应用 经过多年发展，ChatGPT 的爆火则再次引燃热情，应用领域百花齐放。其中 医院作为医疗行为核心发生地，数据资源丰富、应用场景多样，本篇从诊前/ 诊断、诊中治疗、医院 AI 基建全面梳理 AI 在医院场景下的应用。 ❑ 诊前/诊断：1）AI+检验：检验诊断是临床信息的主要来源，AI+检验具有高 学和新药研发 资料来源：政府网站、招商证券 医疗 AI 技术经过数十年发展，应用领域百花齐放，我们根据不同终端用户，将 医疗 AI 分为 to 医院、to 药企和 to 个人用户三大类。其中医院作为医疗行为的 主要发生场所，AI 应用场景丰富、在商业化落地上亦相对成熟，因此本篇报告 作为招商医药团队医疗 AI 系列专题第一篇报告，将重点聚焦 AI 在医院端的使 用情况。 图 6：医疗 AI 三大应用场景 者，以及一名有高风险心脏病但已经有 5 年未检查血脂水平的患者。” 敬请阅读末页的重要说明 9 行业深度报告 医疗 AI 在院内应用既覆盖医生诊疗的过程，也包括医院信息化建设。医院是医 疗行为的高频发生场所，处于医保支付和患者需求的交点，在日常经营过程中 产生海量数据，是发展 AI 技术的基础。AI 技术可用于患者诊疗全过程，覆盖多 部位、多病种，起到降本增效，提升就医体验、合理配置优质资源的作用，同

000+临床变量， 将保费定价误差率降至 0.3%，实现更精准的风险评估和保费定价。2）欺诈检测 系统挽回巨额损失:据案例显示，AI 欺诈检测系统每年可挽回损失超过 12 亿元， 有效遏制医保欺诈行为，保障医保资金安全。3）基于价值的支付模式：将支付与 医疗服务质量和效果挂钩，激励医疗机构提供更高质量、更低成本的服务。4）动 态医保目录调整:利用 AI 分析药物疗效、成本效益等数据，动态调整医保目录，提 相关服务，本公司的员工可能担任本报告所提及的公司的董事。客户应充分考虑可能 存在的利益冲突，勿将本报告作为投资决策的唯一参考依据。 若本公司以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构独自为此发送行为负责。该机构的客户应联系该机构以交易本报告提及的 证券或要求获悉更详细的信息。本报告不构成本公司向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议。本公司不会因任何机构或个人从 其他机构获得本报告而将其视为本公司客户。