[Table_InvestInfo] AI+制药：AI 技术蓬勃发展， AI+制药行业潜力巨大 [Table_Summary] 投资要点：  AI 技术蓬勃发展，AI+制药有望成为下一个黄金赛道。AI 技术通过机器学习和深 度学习等手段，已经在药物发现、临床前研究和临床试验等全流程中发挥重要 作用。从 2007 年的早期探索至今，AI 制药技术经历了技术积累、验证和快速发 展 展期，目前正处于一个技术创新活跃、政策扶持明显、市场前景广阔的阶段。 AI 制药投融资市场活跃，根据 Deep Pharma Intelligence 官网数据，截止 2023Q1 累积投资额达 60.2 亿美元，市场规模持续增长，预计到 2026 年全球市场规模将 达到 29.94 亿美元。  AI+制药受到国家政策支持，产业链上下游投资机会多元，应用端百花齐放。AI 制药行业得到国家层面的政策支持，如《“十四五”医药工业发展规划》和《“十 四五"生物经济发展规划》等，旨在推动云计算、大数据、人工智能等技术在新 药研发中的应用。AI 技术在新药研发领域中的应用推动行业快速变革，涉及靶 点发现、蛋白质结构预测、化合物筛选、ADMET 特性预测、临床试验结果预测、 药物重定位、晶型预测和逆向合成分析等多个关键环节。AI 制药技术的应用有 望缩短药物研发周期，降低成本，提高研发成功率。AI 技术使得从药物设计到 临床试验的全流程更加高效，为传统药物研发带来创新变革，并展现出在药物

IBM Watson Talent 人力资源中的 AI 业务案例 关于入门的见解和提示 Nigel Guenole 博士和 Sheri Feinzig 博士 人力资源中的 AI 业务案例 2 前言 人力资源正处于大规模颠覆的边缘。无处不在的移动和社交技术以及个性化重新定义了员工体验的 门槛。随着所有行业商业模式的颠覆 ， 人才获取游戏发生了变化 ， 随着技术变革对工作的影响 ， PoPMYoOtO 人力资源中的 AI 业务案例 3 Introduction 人工智能与战略洞察力相结合创造了新的商业机会, 并正在改变人力资源对组织竞争优势的贡献方 式。 本报告概述了人工智能在当今人力资源中提供价值的具体例子。它描述了 IBM 内部人力资源团队的 开创性工作，他们与 IBM 的客户服务专家一起为人力资源开发了真正出色的 AI 解决方案。所描述 的许多示例最初是为 构建投资业务案例 ， 确保有意义的业务和员工成果 ， 并提供有关如何管理由数字和 AI 重塑驱动的变革的独特见解。 作为一家以人才为中心、以人工智能为动力的领先组织 ， 我们很高兴能站在这一旅程的最前沿。 蒂娜 · 马龙 - 帕特里奇 全球商业服务管理合伙人、全球领导者、人才与参与。 IBM 人力资源中的 AI 业务案例 4 Contents ExecutiveSummary ....

AI 带动材料新需求—— AI 赋能化工之一 相关报告 《——碳纤维行业框架报告：双碳战略推动碳纤维景气度上行， 技术进步产能 扩张降本可期（推荐） * 化工 * 杨阳，李永磊》 —— 2022-05-27 《磷化工和钛白粉企业进军磷酸铁， 大有可为（推荐） * 化工 * 董伯骏，李永 磊》—— 2021-09-09 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 1M -6.6% -1.0% 12M -5.3% -1.7% 基础化工 沪 深 300 相对沪深 300 表 现 AI 浪潮下，化工材料迎来新发展 u 算力大幅提升，液冷技术成为大势所趋，氟化液大有可为 AI 技术迅猛发展，极大增加了相关产业对高性能算力的需求，进而对设备散热冷却提出了更高要求。目前来看，液冷更适用于高密度功率的数据中 心，其中浸没式液 年全氟己酮项目副产六氟丙烯三聚体可以应用于冷却液领域）、 IV. 润禾材料（公司硅油和改性硅油可用于冷却液生产）等。 u AI 芯片是人工智能核心，推动半导体材料大发展 AI 芯片系 AI 的核心，将在 AI 浪潮下获得快速发展和应用。半导体材料是芯片的基石，受益于 AI 需求拉动，半导体材料将获得更大发展空间，技 术变 革和国产替代的步伐将进一步加快。半导体材料主要分为制造材料（硅片 /

电子 AI+ 系列专题报告（二） 复盘英伟达的 AI 发展之路 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 证券分析师：周靖翔 证券分析师：李梓澎 联系人：詹浏洋 021-60893306 021-60871321 021-60375402 0755-81981181 010-88005307 hujian1@guosen.com.cn huhui2@guosen.com.cn zhoujingxiang@guosen 核心 AI 芯片。 过去五年，大型语言模型的参数规模以指数级增长；从 2018 年起， OpenAI 开始发布生成式预训练语言模型 GPT 以来， GPT 更新换代持续提升模型 及参数规 模； 2022 年 12 月， OpenAI 发布基于 GPT-3.5 的聊天机器人模型 ChatGPT ，参数量达到 1750 亿个。 ChatGPT 引领全球人工智能浪潮，人工智能 发展需要 AI 芯 片作为算力支撑。据 片作为算力支撑。据 Tractica 数据，全球 AI 芯片市场规模预计由 2018 年的 51 亿美元增长至 2025 年的 726 亿美元，对应 CAGR 达 46.14% ；据前瞻产业研究院 数据，中国 AI 芯片市场规模预计由 2019 年的 122 亿元增长至 2024 年的 785 亿元，对应 CAGR 达 45.11% 。 AI 芯片中 由于 GPU 通用型强，满足深度学习大量计算

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AI+政务：最具执行力的 AI 应用落地方向 2025 年 04 月 26 日 ➢ 深圳推出“AI+政务助手”引发热议，多地上马 AI 政务项目。2 月 16 日， 深圳市基于政务云环境面向全市各区各部门正式提供 DeepSeek 模型应用服务， 其中深圳福田区上线“AI+助手”引起广泛关注。目前，福田区已上线 11 大类 70 名“数智员工”，“AI 数智员 政务 IT 包括多个垂直场景，AI 赋能实现开源节流。1）AI+招采：2023 年 中国公共采购交易总额超过 46 万亿元，招采业务以 Saas 为主要收费模式，通 过 AI 赋能可以提升招采环节效率，实现开源节流；2）AI+财政，我国财政体系 涉及大量的财政单位、预算单位，以及每年超过 20 万亿的财政支出，在整个财 政资金的流动环节中有大量的环节适合 AI 落地，财政 IT 双龙博思软件和中科江 DeepSeek，将 AI 全面应用到财政信息化系统中，在财政预算管理、 非税票据管理、政府采购环节等实现落地；3）AI+税务，随着金税四期数电发票 在全国推广上线，在“以数治税”的背景下，企业财税实务数字化产品及财税风 险及合规相关服务的市场渗透率和普及程度将大幅度上升，税务 Saas 龙头税友 股份推出自研 AI 大模型“灵犀”，在税务合规等领域加速 AI 应用落地。 ➢ AI 为政务办公实现效率提升。政务

请务必阅读正文之后的免责条款部分 证券研究报告 DeepSeek-R1 加速 AI 进程，看好 AI 应用端潜力释放 2025 年 02 月 10 日 评级 领先大市 评级变动： 维持 行 业涨跌幅比较 % 1M 3M 12M 究助理 wangyanwen@hnchasing.com 袁 鑫 研 究助理 yuanxin@hnchasing.com 相关报告 1 电子行业事件点评：AI 眼镜新品集中亮相 CES 2025，赛道未来可期 2025-01-14 重 点股票 2023A 2024E 2025E 评 级 EPS（元） PE（ 倍 ） 个市场的移动应用下载量排行榜上位居榜首。 DeepSeek-R1 模型以其卓越性价比和出色性能，为 AI 模型的研发和应 用提供了新的思路，打破了传统观念中对 AI 大模型高投入、高算力的 固有认知，加速 AI 大模型落地应用端。  DeepSeek-R1 蒸馏小模型性能卓越，驱动端侧 AI发展。根据 DeepSeek 官 网 数据 ， DeepSeek-R1 的 蒸 馏 小模 型在 多项

请务必阅读正文之后的免责条款部分 证券研究报告 DeepSeek-R1 加速 AI 进程，看好 AI 应用端潜力释放 2025 年 02 月 10 日 评级 领先大市 评级变动： 维持 行 业涨跌幅比较 % 1M 3M 12M 究助理 wangyanwen@hnchasing.com 袁 鑫 研 究助理 yuanxin@hnchasing.com 相关报告 1 电子行业事件点评：AI 眼镜新品集中亮相 CES 2025，赛道未来可期 2025-01-14 重 点股票 2023A 2024E 2025E 评 级 EPS（元） PE（ 倍 ） 个市场的移动应用下载量排行榜上位居榜首。 DeepSeek-R1 模型以其卓越性价比和出色性能，为 AI 模型的研发和应 用提供了新的思路，打破了传统观念中对 AI 大模型高投入、高算力的 固有认知，加速 AI 大模型落地应用端。  DeepSeek-R1 蒸馏小模型性能卓越，驱动端侧 AI发展。根据 DeepSeek 官 网 数据 ， DeepSeek-R1 的 蒸 馏 小模 型在 多项

AI 赋能，助力化工行业转型升级—— AI 赋能化工之二 相关报告 《化工行业深度报告： AI 带动材料新需求—— AI 赋能化工之一 （推荐） * 化工 * 李永磊，董伯骏》—— 2023-04-11 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 2 表现 1M 3M - 运营”全生命周期。 u AI 提升研发效率 在研发环节， AI 可提高研发效率，对实验数据建模，并使用该模型对反应条件进行优化和筛选催化剂等，加速研发进程；还可用于分子设计，并在 分子性能预测的基础上，提前筛选出合适的化学物质。 尤其是在合成生物学领域， AI 已在元件工程、基因线路、代谢工程、基因组工程中广泛应用，大幅提升合成生物学的各环节效率。基于 AI 的研发 平 台，可预 台，可预测蛋白质结构，进而构造具有目标功能的物质。另一方面， AI 也促进了实验室自动化，对传统劳动密集型实验室进行技术革命。其中 微流 控技术，具有高灵敏度、高集成、高通量、高效率等多种优势，对合成生物学的研发和应用起到了巨大作用，加速合成生物学行业发展。 u AI 优化化工设计和建设 AI 使工业领域落地周期逐步缩短。管道设计软件及流体力学仿真软件是设计研究和生产部门强有力的辅助工具，有效提高设计生产效率；一体化工