AI 在制药领域的应 用 AI 为何能改变制药行业的游戏规则 十月 2024 封面 Just_Super/iStock AI 可提升制药企业的营收和利润 AI 能够在制药价值链中释放巨大价值。应用得当时，它可以同时提高效率和收益，并在更短时间内为患者提供更好的药物。 在研发环节， AI 能够生成更好、更有效的候选药物，加速从药物发现到临床前候选阶段的进程。 在运营和生产环节， AI 通过释放全价值链改进潜力、实现除自动化以外的效率提升。 AI 的最新发展赋能新用例显著改善各种生产 关 键绩效指标。 商业化领域也受益于 AI 。使用 AI 工具直接协助与医务人员互动的应用日益增多，更快速为团队提供重要的医疗信息。 AI 还可 以通 过使用市场表现数据为销售、营销和市场准入环节提供独到洞察。 将 AI 整合进公司流程为制药公司提供了改善营收和利润的巨大潜力，机会正当时。然而，企业必须考虑大量因素，才能使 AI 发展成熟度，提供一种模块化方法满足不同公司需求。我们的定制化解决方案可以帮助公司 量 身打造其 AI 应用之旅，以最大程度地提高公司应用适配性和影响力。 2 AI 在制药领域的应用 执行摘要 预期提效 预期增益 2 运营与生产 • 化学、制造和控制 (CMC)

机器学习在风电领域的应用 刘士君 微软创新技术合作事业部 技术顾问 shliup@microsoft.com In a world of near infinite compute power and an exponential growth in data, we are focused on empowering every developer to build applications

智能制造 / 智能仓储领域成熟解决方案。 服务领域 * SMT 行业 * 电子产品组装行业 * 汽车电子行业 * 通讯电子行业 * 航天电子行业 方案特色 05 单机所用配件及物料追溯 物料追溯 06 操作人 / 操作设备 / 工艺参数 / 测试数 据 / 维修记录 生产过程追溯 07 首检防呆 / 首检内容 / 是否过数 / 是 否扫描 / 是否采集物料 / 抽检数量 可 设定

Deepseek 在药企研发领域的本 地 化部署和应用场景 智慧芽生物医药 2025 年 03 月 智慧芽 01 大模型的发展阶段和 deepseek 02 Deepseek-R1 在药企的本地化部 署 03 芽仔与 Deepseek-R1 对接 04 Al 融入智慧芽生物医药产品 智慧芽 @LS- GTM 智 慧 芽 2 2022.12 语义过进 θ 切换视图目 田只小 ◎字段显示设置 复制检索式 [ 保存检素式 O 公开 ( 公告 ) 号 标题 [ 标当前申请 ( 专利权 ) 人 应用领域分类 输入一段文本描述或专利公开号 1 ·WO2022123456A1 太阳能电池的阻隔组件 3M 创新有限公司 ( 美国 ) 光伏发电 半导体器件 过滤项 ln 智慧芽 Q (Hallucination), 虚构不存在的事实 RAG 先检索相关证据文档，要求模型严格基于检索内容生成，显著降低错误率 (3) 领域适配成本问题 微调 (Fine-tuning) 需要大量标注数据和计算资源 RAG 仅需构建领域文档库，即可让通用模型输出专业内容 ( 如法律 / 医疗场景 ) 13 智慧芽 模型平台

源网荷储一体化虚拟电厂 在高耗能工业领域的智慧能源应用 连接 + 洞察 + 优化 助力智慧能源数字化转型 【以数据智能为核心的工业互联网平台服务智慧能源】 寄云科技 娄勇刚 2024.04 1- 寄云工业互联网平台的能源数字化行动路径 2- 能源和工业深度融合的综合能源服务应用案 例 ( 煤化工 石化 化工 ) 目 录 数字化 姓 " 工 " 不姓 " 互 " 轮融资：投资方为北京集成电路装备产业投资并购基金、中车资本和中国互联网投资基金，围绕重点应用领域，为能源电力、石油化工、 半 导体等垂直行业客户提供以数据智能为核心的工业互联网产品和服务； 寄云 NeuSeer 发展路 线 • 2020 年近亿元 C 轮融资：中电科领投，继续强化以数据智能为中心平台产品能力，在高端制造领域，与客户和行业合作伙伴共同开发基于数据的智能化应用； NeuSeer Apps 、销售计划的监控、分析及偏 差跟踪。 生产过程 监控： 关键流程 、关 键设备、关键参数、关键数 据 、异常报警的可视化监测统计，以及行业对标、企业对标、历 史对标、最佳值对比。 以专项领域数据为基础，在生产方面，以生产环境可视化、生产流程可视化、生产设备可视化、生产数据 可视化实现对各板块、营运企业生产计划、关键生产控制点、生产缺陷、生产视频全过程 动态监控。 4- 安全生产中 心

向数据中心、游戏、移动设备、 汽车电子等市场发展。公司 GPU 产品能够并行计算的性能优势满足深度学习需求，通过对 GPU 架构升级不断推出新产 品，其运算性能得到显著提升，广泛 用于数据中心等计算密集领域。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 复盘英伟达的 AI 发展之 路 英伟达业务模式拟打造成类似于计算堆栈或神经网络，包含硬件、系统软件、平台软件和应用四层，公司结合芯片、系统和软件的全栈创新能力构建加 10 倍。 l 计算与网络事业部收入占比提升，数据中心超过游戏成为收入主要来源。 FY23 ，公司收入为 269.74 亿美元，同比增长 0.22% ，主要由于数据中心及汽车领域收入的高速增长抵消了游戏及专业可视化领域所带来的收入减少； 净 利润为 43.68 亿美元，同比减少 55.21% ，主要由于运营费用同比增长 50% 所致，包括与 Arm 交易相关的 13.5 亿美元收购终止费用。公司业务部门 亿美元收购终止费用。公司业务部门 包括计算 与网络事业部和图形事业部， FY23 收入占比分别为 55.86% 、 44.14% 。公司的平台及产品主要应用于数据中心、游戏、专业可视化、汽 车等四大领域， FY23 占比分别为 55.63% 、 33.61% 、 5.72% 、 1.69% 。分地区来看， FY23 来自美国地区的收入占比最高，达 30.7% 。公司 FY1Q24 实现收入 71.92 亿美元 (YoY

向数据中心、游戏、移动设备、 汽车电子等市场发展。公司 GPU 产品能够并行计算的性能优势满足深度学习需求，通过对 GPU 架构升级不断推出新产 品，其运算性能得到显著提升，广泛 用于数据中心等计算密集领域。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 复盘英伟达的 AI 发展之 路 英伟达业务模式拟打造成类似于计算堆栈或神经网络，包含硬件、系统软件、平台软件和应用四层，公司结合芯片、系统和软件的全栈创新能力构建加 10 倍。 l 计算与网络事业部收入占比提升，数据中心超过游戏成为收入主要来源。 FY23 ，公司收入为 269.74 亿美元，同比增长 0.22% ，主要由于数据中心及汽车领域收入的高速增长抵消了游戏及专业可视化领域所带来的收入减少； 净 利润为 43.68 亿美元，同比减少 55.21% ，主要由于运营费用同比增长 50% 所致，包括与 Arm 交易相关的 13.5 亿美元收购终止费用。公司业务部门 亿美元收购终止费用。公司业务部门 包括计算 与网络事业部和图形事业部， FY23 收入占比分别为 55.86% 、 44.14% 。公司的平台及产品主要应用于数据中心、游戏、专业可视化、汽 车等四大领域， FY23 占比分别为 55.63% 、 33.61% 、 5.72% 、 1.69% 。分地区来看， FY23 来自美国地区的收入占比最高，达 30.7% 。公司 FY1Q24 实现收入 71.92 亿美元 (YoY

沟通 知识技能 业务领域 岗位价值 影响 影响范围 影响程度 领导力 领导范围 领导方式 知识经验 知识经验范围 知识经验级别 解决问题 问题复杂性 解决问题的要求 沟通 沟通难度 沟通目标 工作领域 业务领域 地域 全球标杆 中国智慧 职位评估价值取向 六大标准 职位与他人沟通难度越高 、沟通 达成的成果越大，职位价值越高 职位工作涉及的业务领域越广、 地域范围越广，职位价值越高 ，职位价值越高 职位对公司经营管理影响范围越广、 影响程度越深，职位价值越高 投入 产出 过程 全球标杆 中国智慧 职位价值评估体系适用于各 类型岗位 沟通协调 影响 解决问题 工作领域 领导管理 知识技术 解决问题 工作范围 职位层级 职位特性 管理型： 领导管理 > 沟通协调 > 知识技能 专业型： 知识技能 > 沟通协调 > 领导管理 营销型： 沟通协调 > 知识技能 影响程度 判定 评判标准 首要影响 条件一 在相关影响范围内，全面控制所影响领域的重要资源（专业资源、营销资源、人力资源、财务资源等） 条件二 主导所影响领域的发展规划及战略调整，在该领域内为他人指明工作方向及重心 或：对所影响领域进行宏观的指导，在专业工作中被公认为具有战略意义的领袖 条件三 承担所影响领域内的全部业绩责任 重要影响 + 全部满足“重要影响”的条件，且部分地满足“首要影响”的条件

家， 低空技术服务覆盖京津冀 、辐射全国， 低空 产 业国际国内影响力和品牌标识度大幅提高，产业集聚集群发展取得明显成效，低空产业体系更加健全，在技 术创新 、标准政策 、低空安全 、应用需求等领域形成全国引领示范， 产业规模达到 1000 亿元。 2. 到 2027 年， 围绕应急管理 、物流配送 、空中摆渡 、城际通勤 、生态安全 、特色文旅等， 形成 10 个 以上可 复制可推广典型应用场景。 监 管及运行服务技术支撑体系； 优化低空基础设施和服务保障； 打造全国低空飞行应用创新示范 应用场景： 1. 航空应急救援： 推动在全市开展低空应急通讯 、消防灭火 、巡查投送 、医疗救护等领域应用示范， 推进 救 援航空器的常态化备勤、救援人才的专业化培养。加快构建先进的航空救援指挥体系和物资储备体系，实现 快速响应 。加快推进房山通用航空装备应急救援创新应用试点， 打造城市航空应急救援运行基地。 开展无人机城际运输及末端配送应用示范，探索智慧物流新模式，推 动构建航空物流配送网络。 3. 多元应用场景：智慧城市建设方面，加大无人机在城市管理、空中交通、生态治理、农业生产 、园林绿化、 文物保护 、安防巡查 、电力巡检等领域的应用。特色文旅方面，在延庆、密云、平谷、房山 、城市副中心 文 化旅游区等有条件的地区开发和推广低空观光、飞行体验、高空跳伞等低空旅游产品。空中交通方面， 探索 建立大兴机场与雄安新区的低空客运航线，

，带动相关产业规模 1562 亿元， CAGR 为 18.2% 。 u 金融行业数据、场景丰富，大模型走上金融大舞台 我们认为，金融行业数据丰富且数据质量高，具备大模型训练的良好基础。同时，金融行业细分领域众多，且大量产品最终服务于 C 端用 户， 大模型应用场景丰富。随着大模型与金融业务的融合，创新应用将层出不穷。 金融行业数字化需求刚性，投入巨大，是大模型应用落地的大舞台 ：根据艾瑞咨询的数据， SaaS 订阅 收 费、运营分润收费的转变。 我们认为，金融科技细分领域众多，各细分领域龙头具备技术、行业 Know-How 等要素，与头部金融机构的长期合作关系有利于补齐数 据、 场景等要素，相关产品有望率先落地。 u 行业受益标的： 我们认为，在各细分领域深耕多年，在 AI 领域早有布局，且积极拥抱大模型技术变革的公司具有先发优势，行业受益标的包括：同花顺、 金融产品市场规模占 比 u 技术能力不断翻新，金融行业数字化不断推进。 金融机构搭建机器学习、生物特征识别、智能语音语言、智能图像、知识图谱、智慧物联等平台，构建 Al 核心能力群，广泛应用于金融 业务 领域，未来将进一步丰富企业级 AI 技术服务体系，持续在基础技术平台建设取得重要进展。 u 应用智能化深化，强化数智金融体系。 从场景方面看，在技术的深度不断加强的基础下，场景覆盖的广度也不断