于他们利用 DeepSeek 技术进行决策支持。 以下是一些 DeepSeek 技术在医疗健康场景中的典型应用示 例：  疾病诊断：通过深度学习模型对医学影像、病理数据等进行分 析，辅助医生进行早期疾病筛查和诊断，提高诊断准确率。  个性化治疗：基于患者的基因组数据、病史和生活习惯等信 息，DeepSeek 技术能够推荐个性化的治疗方案，提升治疗效 果。  健康管理：通过实时监测患者的生理指标，如心率、血压 易受到人为因素的影响。DeepSeek 通过深度学习算法，能够自动 识别和分析医学影像中的异常区域，显著提高诊断的准确性和效 率。例如，在肺部 CT 影像中，DeepSeek 可以快速检测出早期肺 癌的微小病灶，帮助医生在早期阶段进行干预，提高治愈率。 此外，DeepSeek 技术还可以应用于智能药物研发。传统药物 研发周期长、成本高，且成功率较低。通过 DeepSeek 技术，研究 人员可以快速筛 DeepSeek 后， 肺癌早期诊断的准确率提高了 15%，平均诊断时间缩短了 30%。 其次，DeepSeek 在乳腺 X 光片分析中也有重要应用。系统能 够自动识别乳腺肿块和微钙化点，帮助医生判断是否存在乳腺癌的 早期迹象。根据临床试验数据，DeepSeek 在乳腺癌筛查中的敏感 性和特异性分别达到 92%和 88%，远超传统分析方法。这使得更 多的早期乳腺癌患者能够得到及时的干预和治疗。

年医疗健康领域深度合成服务算法备案清单分布 1 医疗健康行业 AI 应用白皮书 AI 技术加速迭代， 推动医疗向更高效率、更精准服务发展 AI 在医疗健康行业的应用由来已久，从早期 的规则引擎和专家系统引入，到医学影像分析、病 历质控、疾病早期筛查与诊断、再到医药研发， AI 在医疗健康行业的应用逐步深入。当前，随着生成 式人工智能的加速发展，众多研究机构和企业在通 用大模型的基础上，基于不同细分领域的医学和医疗 影像分析技术在肺部、心脑血管等领 域的应用较为成熟，如在胸部 CT 影像分析中， AI 能 够快速定位肺部结节，并分析其大小、形状、密度、 边缘等特征，帮助放射科医生判断结节性质（如良 性、炎性或恶性）。对于早期脑部血管病变或细微骨 折， AI 通过对影像的高精度分析，能够提高病变检 出率，减少漏诊和误诊。但在肝脏影像分析中，由于 成像技术复杂（如多期相 CT、动态增强 MRI 等） ， 需进一步提升分类和识别能力。目前科研界和科技企 业已联合医疗机构共同开展相关技术攻关。 例如，阿里巴巴达摩院和上海市胰腺疾病研究 所、浙江大学医学院附属第一医院、复旦大学附属肿 瘤医院等医院临床研究人员共同开发的早期筛查模型 PANDA，能够识别出人眼难以察觉的细微病变，诊 断的准确率可达 99.9%，提高了胰腺癌早期诊断的 准确性。 随着基于 Transformer 大模型的发展，其相较 于传统的卷积神经网络（CNN），能够捕捉全局上下 文信息，有助于识别病灶与周围组织的关系，从而提

紧迫性 立即行动 AR/VR/MR 试验 机器学习 / 人工智能 语言成为普遍界面 关注 生物测定学 识别 环境技术 重大变革和技术的发展趋势会极大改变你的商业计划。如果你能在它们生命周期的早期就了解这些变 革 和趋势是什么，你也许就能够在它们面前脱颖而出，并以此来获得竞争优势。但是，你也有可能因 为走 得太远、太超前，而不得不承受由此带来的后果。 P28 我们认为有一种观察技术趋势的 成为最值得信赖的投资解决方案提供商 目标 成为退休解决方案的市场领导者 投注 1 帮助婴儿潮一代度过整个退休时光 举措 提供针对婴儿潮一代的不同理财建议模型（产品） 产品假设 我们相信，通过为早期退休人员（退休 5 ～ 7 年）提供低成本的建议，我们可以帮助 他 们更好地实现其退休目标。我们将通过引入专业顾问来验证这一想法，该专业顾问 并 不会被冠以“退休顾问” 的标签，是专门从事有关退休方面的咨询。 未来会存在哪些客户群以及谁最有可能是早期使用者。 定义产品：产品蓝图核心要素 客户目标 客户目标即预期的客户效果。客户目标包含了完成目标所需的一系列步骤。 客户旅程 客户旅程描述了端到端的客户体验。通常，我们将敏捷用户故事（需求）与 客户旅程地图相对应，从而理解这些需求是如何帮助客户完成这段旅程的。 实现产品愿景的原型 原型不仅汇集了产品的愿景，并且有助于帮助人们对产品提出更多的设想。 这在产品早期定义概念

兴企 业的投资，加速对数智医疗市场战略布局。例如，2024 年10月，腾讯向香港早期癌症检测公司Insighta投资了 3,000万美元（约2.1亿元人民币），以支持Insighta加速 临床试验和商业化进程。Insighta的早期癌症检测平台运 用了其专有的FRAGMA技术，能够实现非侵入性且高精 度的多种癌症早期检测。该技术已在中国大陆开展针对 肝癌的临床试验，并计划很快扩展至肺癌检测。除了资 金支持，腾讯还凭借自身在AI领域的技术专长，进一步 提高FRAGMA技术在早期癌症检测中的准确性，降低检 测成本，提高FRAGMA技术在多种癌症的早期筛查中的 广泛应用。 同时，多家智慧医疗新兴企业也在近几年成功上市，覆 盖互联网医疗、AI医疗、健康管理等多个领域。 • 数字健康医疗服务平台健康之路（HealthWay）在港上 市，募资总额为2.0亿港元。健康之路在健康医疗服务 领域已形成健康支持、诊症与治疗、康复追踪的线上 实现靶点发现—药物发现—临床试验预测的整个环 节。Pharama.AI平台由PandaOmics、Chemistry42、 inClinico三部分构成，其中PandaOmics鉴定及发现 新靶点；Chemistry42实现早期药物化合物的快速发 现和优化；inClinico用于临床试验结果预测和方案设 计优化。Pharama.AI从靶点发现到临床前候选化合 物（PCC）提名仅花费18个月，比传统药物发现过程 快很多。目前，多家生物制药公司与英矽智能达成合

平 均 百 分 误 差 ＜ 11%； Gu 等 ［ 14］ 发现 2013 年中国 H7N9 流感暴发期间，公众对疫 情的关注和流感疫情严重程度存在显著的正相关； 百度搜索词 H7N9 的搜索量在早期急剧的增长，随 后出现波动，其中百度指数与病例累计死亡率的相 关指数为 0.43；Xie 等［15］与 Liu 等［16］在研究中也 得出公众对疫情的关注和流感疫情严重程度存在 正相关的结论。Luo 计算复合指数、拟合模型、预测流感病例［13］ 简单线性模型 谷歌 疾病名称（-） 拟合并验证模型［21］ 简单线性模型 谷歌 疾病名称（-） 预测手足口病暴发［27］ 简单线性模型 谷歌 - 与流感的实验室检测数据拟合，实现早期预测［7］ 负二项回归模型 谷歌 疾病名称、症状、治疗方法（-） 预测登革热发病率［20］ 广义提高回归模型谷歌 疾病名称、症状、治疗方法（-） 预测登革热发病率［20］ logistic 回归模型

起送价，此外，会员能看到 更多的电影、电视和电子图书 “ 客户流量导入策略”，即和外部各种 网站合作，当其 他网站通过链接把用户导入亚马逊 来购 书时，亚马逊就 会为这些网站的导入行为支付 8% 的佣金。早期的这 一策 略使大量网络生态愿意为亚马逊导流。 大流量入口的接入可以帮助很多网络企业建立增长源 但是重要的不是结果，而是发展的逻辑， 一 家没有成长底线的公司，何谈升到天际线？ 没有 一座座坚固 强 有力的根据地与利润池， Prime 成为亚马逊构建成 长底 成长底线： 案例 - 亚马逊所构建的成长底 线 什么是亚马逊的成长底线？ 转化为客户池 与中期的客户终身价值锁定 搭建流量池 早期客户流量获取 强调客户体验 线的基石 n n 云 获得了竞争优势也并不等于就有了成长底线 。 企业在利用核心产 品与客户建立连接 后，应围绕客户组 织产品以实现初步 扩张 n 围绕客户扩张是整 个生态的演进原则， 而在生态系统形成 的早期阶段这一步 往往是由企业内部 孵化实现的。 n 六大要素中，无论 企业是布局供给侧， 还是布局需求侧， 或者是布局这六大 要素中的任何一个 环节，都会出现不

WOMMER SCHUNKG _UNIVERSALROBOTS 锂电 金用加工 2025年9月 中国工业机落人行业研究 9/50 格物致胜版权 工业机器人行业市场概况一政策变化 格物致胜 四家欢策从早期的技术实破发民到当前高弱化，智能化和回产化，改莱支持体系不完善，支持范困不制扩大 Wintelligence 转型升级阶段 高速增长阶段 产业化阶段 “十四五” “十三五” 20202025 业柔性生产需求，精准高效地完成 汽车制造业 9% 12.0% 小尺寸零部件的装配，运等操作， 因此在S0电子行业中应用较多，未 医药 5.ON 来将进一步向医疗、日化等行业进 日化2% 步添透： SCARA机器人早期以日系品牌EPSON 食品饮料 1% 3.0% YAMAHA等品牌为主，但近两年随着 家电 1% 6.2% 国产品牌研发投入不断增强，以及 4. 2% 政策的支持下，汇川、台达等国产 金属加工 8 及运动控制系统 20.35 80888 工业机器人及 3. 020. 4 智能制造系境 2. 510.2 2020 2021 2022 2023 2024 起家：成立于1993年，早期以金属成形机床数控系统与电液何服系统起家，2011年进入工业机器人领域 分区域 中国 逐步发展成为工业机器人行业的的领军企业， 海外 >主流产品：运动控制系统、机器人产品、数字化产品， 下

目前市场上也有部分厂商依然在采用分立元器件的方式，因为这类厂家在市场上以供应整套方案为主，因此，这类厂 家我们将之归纳为方案商。 2.2 UWB 产业链分析 UWB 技术在高精度方面的应用已经有 10 多年的时间，在早期，UWB 定位方案的核心元器件采用的是分立电路板方式， 并没有实现标准化的芯片产品，虽然分立电路板可以实现不错的定位性能，但是它存在着产品的稳定性较差的问题。 这种模式下的产业链非常简单，主要有 ，比如说早期做蓝牙、WiFi、Zigbee、GNSS 等定位的企业，他们的 基础积累优势比较明显，包括技术层面的优势以及客户与渠道资源方面的优势。UWB 作为一项高精度定位技术，能够填 补厘米级精度的市场空白，因此，很多传统定位类企业都纷纷涌入到 UWB 领域中，进行市场开拓。 第四类：高校与科研机构的成果转化，UWB高精度定位技术因为研发的技术门槛高，研发的周期也比较长，因此在早期， 国 企业级应用市场的芯片出货量数据具体见下表： 来源：AIoT 星图研究院 6 中国 UWB-IoT 企业级应用市场芯片出货量（单位：万片） 数据说明： 1、在 IoT 行业市场，比较难起量，尤其是早期的基站标签产品价格较贵，虽然有一定的增长，但是增长幅度不会很大。 2、在 2024-2028 年，基于对大环境改善预期，以及 UWB 产品在化工厂、生产制造、医院与养老等场景的普及，尤其是 UWB-IoT

，仅 仅有11%的企 有11%的企业 业正在 正在优 优化人工智能以 化人工智能以实 实现 现业 业 务 务成果 成果，而近90%的企 而近90%的企业 业仍 仍处 处于人工智能采用的早期 于人工智能采用的早期阶 阶段。 段。如果不解决关键 的盲点，大多数人工智能项目将无法实现规模化并最终变得无关紧要。 混合云已成为成熟、复杂企业系统的现实选择。曾几何时，“云优先”的口号 曾被视为一种能够解

更多采用 3GPP NTN 路线，主要原因是借助 3GPP 阵营的开放性和广 泛的产业生态，卫星物联网领域的成本有望快速降低，有利于形成规模化，使该产业获取更多商业利润。 目前，卫星物联网仍处于早期发展阶段：头部公司、创业团队或已推出符合 3GPP IoT-NTN 标准的产品，但这些产品 大多未能规模化销售，仍然在挖掘有量并且刚需的应用场景。 根据 Countpoint 发布的《2023 实现了卫星通信与地面通信的优势互补，表现为在地面网络信号不佳或无覆盖的偏远地区，自动切换到天通卫星通信网络， 保障通信的连续性。 综上所述，2025 年初时的卫星通信 / 卫星物联网产业仍处于早期建设阶段，标准讨论与优化工作仍在进行、生态系 统仍在构建、应用场景仍在拓展。在值得一提的卫星物联网应用场景方面，资产追踪是目前卫星物联网的明星应用，NB- NTN 属于该领域的主导技术；农业场景 蜂窝模块平均单价将更高）。此时 T-BOX 最主要的通 信方案是 4G Cat.4，但一批企业已经具备了 5G T-BOX 量产能力，只是 5G 产品现多部署在高端车型，故 5G 实际搭载 量还处于早期爬坡阶段。 我们推测未来随着行业发展成熟，通信板块最终形成的格局是：高端车型T-BOX广泛采用5G方案，中低端车型T-BOX 采用 5G RedCap 或 Cat.4 方案（5G RedCap 是否能大范围取代