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1、证券研究报告|行业深度|计算机 1/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 计算机 报告日期：2025 年 03 月 09 日 AI+医疗医疗:大模型重塑医疗生态大模型重塑医疗生态 行业深度报告行业深度报告 投资要点投资要点 大模型的推理能力和多模态能力持续升级大模型的推理能力和多模态能力持续升级、应用成本不断应用成本不断下降下降，驱动医疗机构加驱动医疗机构加速融合速融合 AI 技术。技术。根据根据 DataBridge 的测算，预计至的测算，预计至 2031 年全球生成式年全球生成式 AI 在医疗在医疗保健领域市场规模将达到保健领域市场规模将达到 172 亿美元，亿美元，2023-2031

2、年期间复合增长率为年期间复合增长率为 32.60%。技术驱动技术驱动 AI 医疗发展，当前进入多模态融合阶段医疗发展，当前进入多模态融合阶段 AI 在医疗领域的应用历经了从规则驱动到数据驱动、从单一任务优化到多模态在医疗领域的应用历经了从规则驱动到数据驱动、从单一任务优化到多模态协同的演变，当前进入到多模态融合阶段。协同的演变，当前进入到多模态融合阶段。大模型的多模态能力解决了早期 AI医疗存在的信息割裂和数据孤岛等问题，大模型通过“预训练+微调”架构，用统一参数体系处理多模态医疗数据。在临床应用中，借助多模态技术，AI 可以实现跨模态数据的理解和动态时序建模，使得 AI 诊疗与医生的诊疗水平

3、更加接近。DeepSeek 具有低成本和开源特征，加速在医疗行业渗透具有低成本和开源特征，加速在医疗行业渗透 DeepSeek 作为国产开源大模型的代表，具备高性能、低成本和开源的特征，契合医疗机构对高效和安全的需求，其出现对医疗 AI 领域的技术渗透与商业化落地产生了催化作用：1）DeepSeek 可以快速分析多种类型的医疗数据，帮助医生梳理复杂病例，给出治疗思路和建议。2）DeepSeek 的 API 价格较低，成本下降推动医疗 AI 从头部医院试点转向基层普惠应用。3）DeepSeek 作为开源模型可私有部署，源代码会更加可控，更契合医院的安全需求。海外：巨头入场角逐，传统医疗企业创新转

4、型海外：巨头入场角逐，传统医疗企业创新转型 从海外经验来看，英伟达、微软等 AI 巨头积极布局医疗领域，看好 AI 医疗发展前景，围绕核心能力通过收购和生态赋能的方式长远布局。专注于医疗领域的专注于医疗领域的 AI 厂商已经成功实现商业化：厂商已经成功实现商业化：TempusAI 通过数据服务业务和智能化产品支撑营收高增长，2024Q4 单季度营收+35.8%，公司预计 2025 年营收同比+79%；HIMS 利用 AI 为用户提供远程个性化解决方案，24Q4 实现 4.81 亿美元的营收，同比+95%，订阅用户数达到 2.23 万，同比+172%。在 AI 技术驱动下，订阅用户数高速增长。国

5、内国内 AI+医疗公司梳理医疗公司梳理 根据企业的业务基因，国内在 AI 领域布局的厂商主要有三种类型：1）通用大模型厂商，利用底层大模型能力搭建 AI+医疗平台，为医疗机构赋能；2）拥有数据库优势的厂商，为医疗机构和药企提供数据服务，或基于数据积累训练垂类模型；3）传统医疗 IT 公司转型 AI，将 AI 技术嵌入主营业务，实现存量客户价值升级。相关标的相关标的 建议关注：1）医疗大数据和大模型开发：科大讯飞、医渡科技、云知声、润达医疗；2）医疗信息化龙头：创业慧康、东软集团、卫宁健康、嘉和美康、万达信息；3）AI 药物研发：晶泰控股-p。风险提示风险提示 技术落地不及预期、商业化进展不及预

6、期、数据安全风险 行业评级行业评级:看好看好(维持维持)分析师：刘雯蜀分析师：刘雯蜀 执业证书号：S1230523020002 分析师：孙建分析师：孙建 执业证书号：S1230520080006 02180105933 分析师：叶光亮分析师：叶光亮 执业证书号：S1230524080010 分析师：陶韫琦分析师：陶韫琦 执业证书号：S1230524090010 分析师：吴天昊分析师：吴天昊 执业证书号：S1230523120004 研究助理：司清蕊研究助理：司清蕊 相关报告相关报告 1国产化智算一体机助力政企DeepSeek 部署2025.02.18 2AIAgent 元年，企业服务有望最先落

7、地2025.02.16 3 微信接入 DeepSeek，关注腾讯生态、算力及应用 2025.02.16 行业深度 2/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 正文目录正文目录 1 大模型技术升级，驱动大模型技术升级，驱动 AI 在医疗场景落地在医疗场景落地.4 1.1 技术驱动 AI 医疗发展，当前进入多模态融合阶段.4 1.2 DeepSeek 具有低成本和开源特征，加速在医疗行业渗透.4 1.3 医疗是大模型重要落地场景，AI 医疗市场规模复合增长率超 32%.5 2 海外：巨头入场角逐，传统医疗企业创新转型海外：巨头入场角逐，传统医疗企业创新转型.6 2.1 英伟达：硬件（GPU）赋能+

8、加速计算平台（Clara）+生态投资.6 2.4 微软：发布医疗行业的语音 AI 助手Dragon Copilot.7 2.5 Tempus AI(TEM)：开创精准智能化医疗新篇章.9 2.9 Abridge：电子病历赛道龙头，将 LLM 应用于临床记录.10 2.6 HIMS：AI+Saas，远程提供个性化治疗方案.11 2.8 Medtronic：AI 融入心血管医学，助力早期诊断.11 3 国内国内 AI+医疗公司梳理医疗公司梳理.12 3.1 讯飞星火大模型赋能医疗行业应用.12 3.2 云知声：智能语音行业龙头厂商布局“山海”大模型.13 3.3 润达医疗：CDx 良医小慧，综合准

9、确性达到 87.74%.14 3.4 医渡科技：YiduCore+DeepSeek，打造医渡 AI 医生助手.15 3.5 创业慧康：BsoftGPT 打造大模型聚合产品.16 3.6 万达信息：智慧医疗布局全面，覆盖 30 多个省市.17 3.7 卫宁健康:实践“Copilot for Everything”行动计划.18 3.8 嘉和美康：医疗信息集成平台已正式接入 DeepSeek.18 3.9 东软集团：东软医疗健康智能化全系解决方案适配 DeepSeek.19 3.10 晶泰控股-p：量子物理+AI，赋能药物研发.20 4 投资建议和相关标的投资建议和相关标的.21 5 风险提示风险

10、提示.21 MAnZqQpQvNvMtOpR6M9RbRoMmMsQrMlOmMpMfQnMoMbRrRvMuOoMsRwMnQwO行业深度 3/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图表图表目目录录 图 1：2023-2031 年全球 AI 医疗市场规模（单位：十亿美元）.5 图 2：2018-2032 年 AI 医疗影像市场规模全（单位：十亿美元）.5 图 3：截至 2023 年底我国行业大模型分布情况.6 图 4：微软医疗 Microsoft Cloud for Healthcare 服务功能概览.8 图 5：Nuance 发布的 AI 临床笔记软件Dragonnt eXperienc

11、e(DAX)Express.8 图 6：Tempus AI 医疗业务梳理.9 图 7：Tempus AI 业务结构.10 图 8：Tempus AI 营业收入及增速.10 图 9：HIMS 订阅用户增长趋势（2023Q1-2024Q4）.11 图 10：HIMS 营收增长趋势（2023Q1-2024Q4）.11 图 11：美敦力 AI 医疗应用领域概览.12 图 12：科大讯飞 AI+医疗应用成效显著.13 图 13：2023 年 10 月 24 日科大讯飞正式发布星火医疗大模型.13 图 14：星火医疗大模型各项指标优于 GPT-4 Turbo.13 图 15：讯飞晓医可构建个人数字健康空间

12、.13 图 16：云知声 AGI 技术与产业化布局.14 图 17：良医小慧应用场景介绍及具体内容.15 图 18：医渡科技产品和解决方案.15 图 19：医渡科技客户案例.16 图 20：BsoftGPT 医疗 AI 大模型平台.17 图 21：BsoftGPT 产品界面.17 图 22：万达信息智慧医疗服务.17 图 23：卫宁健康“Copilot for Everything”行动计划.18 图 24：WiNEX Copilot 产品架构.18 图 25：嘉和美康医疗信息集成平台.19 图 26：东软智慧医疗健康信息化整体解决方案.19 图 27：公司化学合成服务解决方案.20 表 1：

13、国内医疗机构接入 DeepSeek 案例.5 表 2：海外科技公司在 AI 医疗领域的布局.6 表 3：英伟达在 AI 领域的投资布局.7 表 4：AI Scribe 市场主要产品对比分析.11 表 5：云知声 AI+医疗解决方案矩阵.14 行业深度 4/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 1 大模型技术升级，驱动大模型技术升级，驱动 AI 在医疗场景落地在医疗场景落地 近年来，全球大模型技术进入加速进化阶段，大模型的推理能力和多模态能力持续升级。与此同时，大模型应用成本不断降低，开源运动兴起，大模型在各领域的应用条件愈发成熟。在医疗领域，大模型技术正在加速落地，单模数据处理正在向多模医疗

14、领域，大模型技术正在加速落地，单模数据处理正在向多模态数据处理转变，态数据处理转变，DeepSeek 以低成本和开源的优势，成为国内医疗机构部署的首选。以低成本和开源的优势，成为国内医疗机构部署的首选。1.1 技术驱动技术驱动 AI 医疗发展，当前进入多模态融合阶段医疗发展，当前进入多模态融合阶段 AI 技术在医疗领域的应用历经了从规则驱动到数据驱动、从单一任务优化到多模态协同的演变，大致可分为以下四个关键阶段：1）规则驱动与专家系统时代：）规则驱动与专家系统时代：该阶段主要是基于人工提炼的医学规则构建诊断系统，代表性的产品是早期的专家系统（如 MYCIN、INTERNIST-1），通过逻辑推

15、理模拟医生的临床决策。2）传统机器学习与影像识别阶段：）传统机器学习与影像识别阶段：该阶段主要利用统计学与浅层模型处理结构化医疗数据。代表性技术是 SVM、随机森林等算法应用于医学影像分类。3）深度学习与单模态模型阶段：）深度学习与单模态模型阶段：通过深度神经网络自主提取特征，实现单模态数据的端到端学习。代表性技术是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），AI 技术主要应用于影像诊断和病理辅助。4）大模型与多模态融合时代：）大模型与多模态融合时代：借助 Transformer 架构统一处理跨模态数据，构建“感知-推理-协作”全链条能力，主要应用场景是临床决策支持、药物研发和远程医疗。在

16、临床医疗中，往往需要综合多源、多模态的数据，进行诊断、预后评估和制定治疗方案。大模型的多模态数据处理能力，开启了大模型的多模态数据处理能力，开启了 AI 医疗的新篇章医疗的新篇章。早期医疗 AI 多局限于单一任务优化，主要存在信息割裂、解释性弱和数据孤岛等问题：1)信息割裂：如仅凭影像无法判断肿瘤病理分型；2)传统 CNN 模型无法像医生一样用自然语言解释诊断依据；3)数据孤岛：不同医院使用的影像格式、病历系统互不兼容。大模型通过“预训练大模型通过“预训练+微调”架构，用统一参数体系处理多模态医疗数据：微调”架构，用统一参数体系处理多模态医疗数据：使用Transformer 架构对不同模态数据

17、（文本、图像、基因序列）进行向量化编码，在隐空间实现信息对齐。对比学习（如 CLIP 技术）降低跨模态对齐成本，避免传统方法需人工标注海量匹配样本的负担。在临床应用中，借助多模态技术，AI 可以实现跨模态数据的理解和动态时序建模。1.2 DeepSeek 具有低成本和开源特征，具有低成本和开源特征，加速在医疗行业渗透加速在医疗行业渗透 DeepSeek 作为国产开源大模型的代表，具备高性能、低成本和开源的特征，契合医疗作为国产开源大模型的代表，具备高性能、低成本和开源的特征，契合医疗机构对高效和安全的需求，其出现对医疗机构对高效和安全的需求，其出现对医疗 AI 领域的技术渗透与商业化落地产生了

18、催化作领域的技术渗透与商业化落地产生了催化作用。用。DeepSeek 将国产大模型的能力带到了新台阶。在医疗领域，DeepSeek 可以快速分析多种类型的医疗数据，帮助医生梳理复杂病例，给出治疗思路和建议。这种能力在重症监护室 ICU、急诊科、儿科等场景中尤为重要，能够显著提升诊疗效率和准确性。此外，DeepSeek 在药物研发、影像分析、诊断筛查等多个领域都有所应用，显示了其在医疗健康领域的广泛应用潜力。行业深度 5/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 闭源大模型（如 GPT-4）高昂的 API 调用成本与算力需求限制中小医疗机构使用。DeepSeek 的的 API 价格较低，使得医疗机

19、构能够以较低的成本部署和使用价格较低，使得医疗机构能够以较低的成本部署和使用 AI技术，成本下降推动医疗技术，成本下降推动医疗 AI 从头部医院试点转向基层普惠应用。从头部医院试点转向基层普惠应用。DeepSeek 输入价格为每百万 tokens 0.5 元（缓存命中）/2 元（缓存未命中），输出价格为每百万tokens 8 元，这些价格远低于目前最顶尖的闭源大模型如 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet。DeepSeek 的代码是开源的，医疗机构能自由地下载源代码并且部署到本地。医疗领域的数据和安全较为敏感，云端接入闭源模型可能存在数据安全问题，部署开部署开源模型，源代码会更

20、加可控，更契合医院的安全需求。源模型，源代码会更加可控，更契合医院的安全需求。国内医疗机构积极拥抱 DeepSeek，目前已有多家医院宣布完成 DeepSeek 本地化部署。表1：国内医疗机构接入 DeepSeek 案例 应用医院/机构 应用场景 具体功能 平安好医生 智能分诊与导诊 覆盖 3000+疾病，提供智能分诊、导诊、辅助咨询、合理用药监测服务 四川省人民医院 全流程智能化服务 1.智能导诊（匹配科室与医生）2.AI 报告解读（专业术语转化+健康建议）3.医生智能助手（诊疗方案建议）4.病历质控（自动识别术语错误）北京中医药大学东方医院 中医现代化 部署 DeepSeek+数字人系统，

21、探索中医诊疗智能化路径 湖南省人民医院 临床与运营管理 1.与 OA 系统深度融合提升效率 2.参与临床决策支持、病历质控、影像分析 康圣友医（互联网医院）就医流程重塑 实现精准导诊、高效问诊、智能报告解读的一站式服务 资料来源：健康咨询、财联社、时代财经、浙商证券研究所 1.3 医疗是大模型重要落地场景，医疗是大模型重要落地场景，AI 医疗市场规模复合增长率超医疗市场规模复合增长率超 32%根据根据 Data Bridge 的测算，的测算，预计至预计至 2031 年全球生成式年全球生成式 AI 在医疗保健领域市场规模将在医疗保健领域市场规模将达到达到 172 亿美元亿美元，2023-2031

22、 年期间复合增长率为年期间复合增长率为 32.60%。Wise Guy Reports 数据显示，2023 年人工智能在医学影像市场规模预计为 92.6 亿美元，人工智能在医学影像市场行业预计将从 2024 年的 100.5 亿美元增长到 2032 年的192.67 亿美元，期间复合增长率为 8.48%左右。图1：2023-2031 年全球 AI 医疗市场规模（单位：十亿美元）图2：2018-2032 年 AI 医疗影像市场规模全（单位：十亿美元）资料来源：Data Bridge，浙商证券研究所 资料来源：Wise Guy Reports，浙商证券研究所 行业深度 6/22 请务必阅读正文之后

23、的免责条款部分 根据艾瑞咨询统计，截止 2023 年底，中国行业大模型的个数占比已经超过 8 成。以医疗与金融为首要落地领域，分别占比达到 21.9%与 12.8%，医疗健康场景成为 AI 大模型的重要应用场景。图3：截至 2023 年底我国行业大模型分布情况 资料来源：艾瑞咨询，浙商证券研究所 2 海外：巨头入场角逐，传统医疗企业创新转型海外：巨头入场角逐，传统医疗企业创新转型 从参与者类型来看，海外从参与者类型来看，海外 AI 医疗玩家主要分为：医疗玩家主要分为：1）AI 巨头，比如英伟达、微软，将公司的巨头，比如英伟达、微软，将公司的 AI 基础设施和平台能力赋能到医疗业务，基础设施和平

24、台能力赋能到医疗业务，围绕核心能力同收购和生态赋能的方式长远布局；围绕核心能力同收购和生态赋能的方式长远布局；2）传统的医疗传统的医疗 IT 或或 Saas 企业，将企业，将 AI 能力融入现有业务；能力融入现有业务；3）原生原生 AI 医疗企业，医疗企业，以以 AI 技术为根基，为医疗客户提供智能化产品，技术为根基，为医疗客户提供智能化产品，如为制药企如为制药企业提供数据服务的业提供数据服务的 Tempus AI、AI 独角兽独角兽 Abridge。表2：海外科技公司在 AI 医疗领域的布局 公司 AI 医疗布局 相关业务 微软 AI 医疗全家桶 保健 AI 模型、Microsoft Fab

25、ric 中的医疗保健数据功能、医疗保健 AI agents 服务。英伟达 投资 VinBrain 等 13 家 AI 医疗企业 AI 医疗影像、AI 生物大模型、AI 蛋白质、AI 小分子药物 MEDTRONIC AI+心血管医学 机器人辅助手术平台、结肠镜检查和内窥镜检查系统、“智能”胰岛素笔。HIMS 个性化治疗方案 通过在线流程，为客户提供定制的治疗计划。Tempus AI 多模态数据库，个性化治疗方案 与拜耳、阿斯利康、GSK 等全球知名制药企业建立了数据供应合作关系。Abridge AI Scribe（智能记录）临床文档记录的 AI 产品，能够通过自动语音识别（ASR）听写诊疗过程，

26、生成符合要求的文档。VinBrain AI+医疗影像 核心产品 DrAid：智能医生助手，可以为放射科医生提供自动胸部 X 光诊断和筛查。资料来源：36KR、投资界、各公司官网、浙商证券研究所 2.1 英伟达：英伟达：硬件（硬件（GPU）赋能）赋能+加速计算平台（加速计算平台（Clara）+生态投资生态投资 行业深度 7/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 英伟达通过投资、技术合作与生态系统构建，持续深耕医疗 AI 领域，其战略核心在于硬件（GPU）赋能、加速计算平台（Clara）+生态投资的组合模式，目前已形成从药物研发到临床诊疗的全链条布局。通过直接投资拓展 AI 医疗版图：2023

27、年，英伟达成立投资部门 Nventures，重点布局药物研发、医学影像分析、基因组学与精准医疗等领域。截至目前至少投资了 13 家 AI 医疗企业，包括 AI 生物大模型独角兽 Recursion、AI 蛋白质明星公司 Genesis Therapeutics、AI 小分子药物平台 lambicTherapeutics。表3：英伟达在 AI 领域的投资布局 时间 公司名称 轮次 金额 公司成立时间 公司特色 2023/5/15 CHARM Therapeutics 战略投资 2000 万美元 2021 年 大分子、技术平台、人工智能、无成药性靶点、小分子药物发现 2023/7/12 Recur

28、sion Pharmaceuticals 增发 5000 万美元 2013 年 罕见病、技术平台、临床研究、人工智能、小分子、药物发现 2023/8/21 Genesis Therapeutics B 轮 2 亿美元 2019 年 对外授权、技术平台、人工智能、小分子、药物发现 2023/8/28 Superluminal Medicines 种子轮 3300 万美元 2023 年 G 蛋白偶联受体、人工智能、小分子、药物发现 2023/9/7 Inceptive A 轮 1 亿美元 2021 年 大分子、核酸药物、mRNA 药物、人工智能、药物发现 2023/9/14 Generate Bi

29、omedicines C 轮 2.73 亿美元 2018 年 技术平台、人工智能、药物发现 2023/9/27 Evozyne B 轮 8100 万美元 2020 年 大分子、人工智能、药物发现 2023/10/3 Lambic Therapeutics B 轮 1 亿美元 2019 年 技术平台、人工智能、小分子、药物发现 2023/11/9 Terray Therapeutics 战略投资 未披露 2018 年 技术平台、人工智能、小分子、药物发现 2024/9/18 OctoAI 战略投资 未披露 2019 年 技术平台、人工智能、医疗保健 2024/12/5 VinBrain 战略投资

30、 未披露 2019 年 医疗服务、技术平台、人工智能 资料来源：拾象、新浪财经、36Kr、浙商证券研究所 以以 Clara 平台为中心，构建平台为中心，构建 AI 医疗生态。医疗生态。英伟达以 NVIDIA Clara 医疗平台为核心，提供开源工具链与加速计算架构，推动医疗 AI 普及：1）Clara Imaging 医学影响开发框架，帮助企业和研究机构构建用于医学成像的 AI 解决方；2）Clara Discovery（药物研发工具包），核心组件是 DGX SuperPOD：专为 AlphaFold 设计的算力集群，缩短蛋白质结构预测时间，以及 NVIDIA BioNeMo：大语言模型框架，

31、支持小分子生成、靶点结合能计算。2.4 微软：微软：发布发布医医疗行业的语音疗行业的语音 AI 助手助手Dragon Copilot 微软在微软在 AI 医疗领域的布局医疗领域的布局主要有：主要有：1）为医疗机构提供云服务平台；）为医疗机构提供云服务平台；2）收购）收购 Nuance Communications，吸收其语音识别识别技术；，吸收其语音识别识别技术；3）发布智能化产品，比如）发布智能化产品，比如 Dragon Copilot和英伟达类似，微软同样基于自身的核心能力，通过平台方式赋能生态，并通过收购切入和英伟达类似，微软同样基于自身的核心能力，通过平台方式赋能生态，并通过收购切入医

32、疗领域。医疗领域。行业深度 8/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 Microsoft Cloud for Healthcare 是微软公司针对医疗行业推出的一项云服务，整合了数据互操作性、AI 工具和行业标准化接口，支持医疗机构实现数据整合、患者参与度提升及临床协作优化。2024 年 10 月，微软宣布在其 Microsoft Cloud for Healthcare 中推出新的医疗数据功能和 AI 工具，包括通过 Azure AI Studio 中的新医疗保健 AI 模型、Microsoft Fabric 中的医疗数据功能、Copilot Studio 中的医疗保健 AI agents

33、 服务以及 AI 驱动的护理工作流程解决方案，目的是为帮助医疗机构更快低构建 AI 应用。图4：微软医疗 Microsoft Cloud for Healthcare 服务功能概览 资料来源：36kr，浙商证券研究所 2022 年年 4 月，微软以月，微软以 197 亿美元的价格亿美元的价格完成对完成对 Nuance 公司的收购公司的收购，后者是全球最大，后者是全球最大的专门从事语音识别软件的公司之一。的专门从事语音识别软件的公司之一。微软将 Nuance 的 Dragon Ambient EXperience（DAX）的环境临床解决方案直接嵌入到了自身云服务中。在微软解决方案覆盖的医院中，系

34、统将自动捕捉记录医生和病人之间的对话，并通过 AI 进行语境分析和自动创建临床记录，大大提升了医疗效率。2023 年年 3 月，月，Nuance 发布名为发布名为 Dragon Ambient EXperience Express（DAX Express）的）的 AI 临床笔记软件，可在病人就诊后几秒内自动生成临床笔记草稿。临床笔记软件，可在病人就诊后几秒内自动生成临床笔记草稿。该款软件是由环境人工智能（Ambient A.I.）与 GPT-4 驱动，主要面向医护人员旨在提升医护人员的工作效率。图5：Nuance 发布的 AI 临床笔记软件Dragonnt eXperience(DAX)Exp

35、ress 资料来源：IT 之家，浙商证券研究所 行业深度 9/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 20252025 年年 3 3 月月 4 4 日日发布医疗行业首个统一的语音发布医疗行业首个统一的语音 AIAI 助手助手Dragon CopilotDragon Copilot。通过整合和扩展经过验证的 Dragon Medical One(DMO)和 DAX Copilot(DAX)的功能，为医护人员提供统一的语音 AI 体验。根据微软官网 2025 年 3 月的数据，Dragon Copilot 在实际应用中已经取得了显著的效果：节省时间：医护人员在每次患者接触中平均节省了 5 分钟 时

36、间 减少倦怠：70%的医护人员报告 倦怠和疲劳感减少。提高留任率：62%的医护人员表示他们 不太可能离开所在机构 改善患者体验：93%的患者报告 整体体验有所改善。2.5 Tempus AI(TEM)：开创精准智能化医疗新篇章：开创精准智能化医疗新篇章 Tempus AI（TEM）是一家应用人工智能技术于癌症治疗的公司，旨在通过数据分析为患者提供个性化治疗方案，以优化治疗效果。公司拥有全球最大的多模态数据库。Tempus AI 已积累了超过 9 亿份文档数据，包括临床数据、基因数据、病理数据和医学影像数据，涵盖超过 560 万份去标识化的患者记录。截至 2023 年底，其数据容量已达到 200

37、PB，公司已与拜耳、阿斯利康、公司已与拜耳、阿斯利康、GSK 等全球等全球知名制药企业建立了数据供应合作关系知名制药企业建立了数据供应合作关系，并与梅奥诊所、西北大学等医疗机构的超过 7000名医生以及多家全球顶级医院开展合作。图6：Tempus AI 医疗业务梳理 资料来源：Tempus AI、浙商证券研究所 基于庞大的数据集，以基于庞大的数据集，以 AI 赋能药物研发和精准医疗。赋能药物研发和精准医疗。Tempus AI 的业务围绕三个主要产品线展开：基因组学（Genomics）、数据与服务（Data and Services）以及人工智能应用（AI Applications）。行业深度

38、10/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图7：Tempus AI 业务结构 图8：Tempus AI 营业收入及增速 资料来源：Tempus AI 年报，浙商证券研究所 资料来源：Choice，浙商证券研究所 数据和服务业务支撑营收高增，数据和服务业务支撑营收高增，Tempus AI Q4 单季度营收为 2.01 亿美元，同比增长35.8%，根据公司给的指引，预计 2025 年将实现收入 12.3 亿美元，同比增长将超过 79%。2.9 Abridge：电子病历电子病历赛道龙头，将赛道龙头，将 LLM 应用于临床记录应用于临床记录 Abridge 是医疗领域 AI Scribe 赛道的龙

39、头。核心产品 AI 记录助手，是一款用于临床文档记录的 AI 产品，能够通过自动语音识别（ASR）听写诊疗过程，并利用生成性 AI 生成符合要求的文档。从效果上看，Abridge 能完成 91%以上的文档记录工作量，为医生节省超过 70小时/月的工作时间，而且与美国最大的电子医疗系统 Epic 深度整合，无需改变医生现有工作习惯。Abridge 目前是 AI Scribe 的龙头，在 KLAS 2024 报告中，Abridge 在改善临床医生体验方面得分 95.3（平均分 79.6），排名第一；在改善患者体验和改进诊疗结果方面，也分别排名第三和第四。2024 年 10 月，根据 The Inf

40、ormation 消息，Abridge 正在筹集 2.5 亿美元。科技投资者 Elad Gil 和 IVP 将领投这笔投资，Alphabet 的 CapitalG 基金预计也将参投。据报道，该轮融资估值将达到 25 亿美元，公司表示部分资金将用于开发新的 AI 模型，以及尚未发布的新产品。行业深度 11/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 表4：AI Scribe 市场主要产品对比分析 产品 团队 准确率 定价（$/人/月）EHR 特点 CMBride 校友团队，CEO 是执业医师，擅长从 AI+PA 角度开展业务 高 250-350 Epic 与 Epic EHR 无缝集成，使用便捷性高

41、，准确性和完成度中规中矩 Nuance 微软子公司，部门领导主要聚焦在医疗软件领域的产品检验 高 400-600 Epic、Athena、Cerner 训练数据量大，市场基础较好；有人工智能的完整解决方案，越发成熟 DAX Copilot 微软全资收购，2024 年 10 月创立，Nebula（首席营收官）曾在微软负责医疗业务 高-Epic、Athena、Cerner 定价低，适合普惠性客户，有中心性 AI，比较温和和诊断场景 Nebula Meta 收购团队，CEO 有医疗背景，国际专家参与技术开发 中 100-150 Centricity 及其他 性价比较高，主打国际市场；在治疗过程的内外

42、驱动力，解析方面相对薄弱 Ambience YC 投资的团队，国际专家参与技术开发 高 中高 Epic、Cerner 兼具 AI 大模型和 RAG 技术，根据不同专家的专业差异性打造针对性强的模型 资料来源：拾象、浙商证券研究所 2.6 HIMS：AI+Saas，远程，远程提供个性化治疗方案提供个性化治疗方案 Hims 是远程医疗的代表性公司，提供在线平台平台服务，目前平台拥有超过 100 万订阅者，主要为用户提供性健康、减肥、头发再生、心理健康和护肤支持。通过在线流程，用户可与持牌医生联系，寻求定制的治疗计划。Hims 的核心产品之一是 MedMatch，一款 AI 驱动的医疗保健解决方案。

43、MedMatch 通过机器学习和人工智能技术，整合了数百万个数据点，包括历史临床数据、人口统计学、治疗类型和患者结果。这些数据点被用于训练模型，以推荐最佳的临床决策和治疗方案。目前 MedMatch 被用于心理健康、男性健康、女性皮肤管理等敏感领域。HIMS 在 24Q4 实现了 4.81 亿美元的营收，同比+95%，收入呈现收入呈现高速高速增长趋势增长趋势。截止到 2024Q4，公司订阅用户数为 2.23 万，同比+172%。在 AI 技术驱动下，订阅用户数高速订阅用户数高速增长。增长。图9：HIMS 订阅用户增长趋势（2023Q1-2024Q4）图10：HIMS 营收增长趋势（2023Q1

44、-2024Q4）资料来源：HIMS 官网、浙商证券研究所 资料来源：HIMS 官网、浙商证券研究所 2.8 Medtronic：AI 融入心血管医学，助力早期诊断融入心血管医学，助力早期诊断 行业深度 12/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 美敦力（Medtronic）是全球领先的医疗技术公司，专注于开发和制造各种医疗设备、产品和技术，是传统医疗信息化企业融合 AI 技术的代表之一，在 AI 医疗领域，Medtronic 已经取得了显著的进展：在慢性病管理领域，推出智能胰岛素笔，该笔集成了葡萄糖传感器数据，为依赖每日多次注射的 1 型糖尿病患者提供 AI 驱动的个性化治疗建议。在临床医疗

45、领域，Medtronic 利用机器人进行 辅助手术。Medtronic 的 Hugo System 是一个先进的机器人辅助手术平台，通过 AI 技术提高手术的精确性和安全性。在疾病预测与诊断领域，Medtronic 利用复杂的算法分析大量的匿名健康数据，以识别趋势和共性。例如，AI 算法可以帮助医生更准确地检测异常心律，如房颤，从而提前发现可能导致中风或心力衰竭的疾病。利用数字孪生技术提供个性化治疗。Medtronic 的工程师正在构建一些设备的虚拟表示，或“数字孪生”，以预测这些设备在不同情况下在人体内的反应。这种技术可以帮助医生为每个患者提供个性化的治疗方案。图11：美敦力 AI 医疗应用

46、领域概览 资料来源：Medtronic Q3 FY25 MDT Earnings Presentation、浙商证券研究所 3 国内国内 AI+医疗公司梳理医疗公司梳理 根据企业的业务基因，国内在 AI 领域布局的厂商主要有三种类型：1）通用大模型厂商，比如科大讯飞，利用底层大模型能力搭建 AI+医疗平台，为医疗机构赋能；2）拥有数据库优势的厂商，为医疗机构和药企提供数据服务，或基于数据积累训练垂类模型，主要代表有润达医疗、医渡科技、朗玛信息等；3）传统医疗信息化企业，垂类模型拥有数据优势：润达医疗、医渡科技；3）传统医疗 IT 公司转型 AI，将 AI 技术嵌入主营业务，实现存量客户价值升级

47、。3.1 讯飞星火大模型赋能医疗行业应用讯飞星火大模型赋能医疗行业应用 2025 年 3 月，科大讯飞发布了讯飞星火医疗大模型 X1。作为当前唯一采用全国产算力训练的医疗深度推理大模型，星火医疗大模型 X1 在诊断推荐、健康咨询等医学任务上效果已超过 GPT-4o 以及 DeepSeek R1，个人健康助手讯飞晓医专业性、实用性及个性化也被进一步加强。行业深度 13/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 讯飞医疗已经在全国讯飞医疗已经在全国 400 多个县区取得规模化的成功应用，未来在多个县区取得规模化的成功应用，未来在 AI 大模型赋能下大模型赋能下有望实现深度赋能。有望实现深度赋能。截止

48、 2024 年 1 月 19 日，智医助理累计覆盖全国 30 多个省份 400 多个区县并常态化应用，已提供人工智能辅助诊断建议超过 7.4 亿条、电子病历标准化建议超过 2.8 亿条，并纠正超过 130 万例诊断案例。在讯飞医疗助力下，病例规范度和诊断合理率均实现显著提升。图12：科大讯飞 AI+医疗应用成效显著 图13：2023 年 10 月 24 日科大讯飞正式发布星火医疗大模型 资料来源：科大讯飞公众号，浙商证券研究所 资料来源：科大讯飞公众号，浙商证券研究所 星火星火 4.0 赋能行业大模型加速迭代，医疗垂类模型能力再次升级。赋能行业大模型加速迭代，医疗垂类模型能力再次升级。随着讯飞

49、星火 4.0大模型的发布，星火医疗大模型也再次升级，目前在医学相关的知识问答、复杂的语义理解、专业文书生成，还是诊断治疗以及多轮对话的各项指标上，已实现对最新的 GPT-4 Turbo 模型的超越。AI 大模型医疗领域垂类应用加速渗透。大模型医疗领域垂类应用加速渗透。在医疗领域，截至 2024 年 6 月，个人健康助手讯飞晓医 APP 现在已经累计下载 1200 万次，用户好评率达 98.8%。目前讯飞晓医 APP可以帮助用户自主诊断 1600 种常见疾病，可识别 2800 种以上的常见药品，理解 26 万个药品相互作用，并且能够理解和分析 6000 种以上常见的检验报告。目前讯飞晓医 APP

50、 可实现将个性化的电子病历检查报告以及过去问诊情况，在个人健康空间保存，在看病、用药、检查时给予用户更深入具体的帮助。图14：星火医疗大模型各项指标优于 GPT-4 Turbo 图15：讯飞晓医可构建个人数字健康空间 资料来源：科大讯飞公众号，浙商证券研究所 资料来源：科大讯飞公众号，浙商证券研究所 3.2 云知声：智能语音行业龙头厂商布局“山海”大模型云知声：智能语音行业龙头厂商布局“山海”大模型 云知声依托自研“山海”大模型，布局云知声依托自研“山海”大模型，布局 AI+医疗场景业务。医疗场景业务。山海大模型实现了在特定领域内专业知识的快速积累，通过语料的不断迭代升级，专业能力持续突破。以

51、医疗领域为例，山海大模型学习了大量教材、百科等高质量医学文献，使其能够提供更加全面、专业的医疗信息支持。在扩展了医疗大模型的领域知识的同时，山海大模型仍旧保持原有的高性能、高准确率等特点。行业深度 14/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图16：云知声 AGI 技术与产业化布局 资料来源：搜狐网，浙商证券研究所 公司基于多年智能语音技术积累，医疗领域落地应用赋能医生效率提升。公司基于多年智能语音技术积累，医疗领域落地应用赋能医生效率提升。公司语音电子病历技术基于 AI、大数据方面的长期积累，结合大量原始医疗语料数据，形成医疗语音识别和语义理解模型，医生可快速将内容输入到 HIS、PACS

52、、LIS 等系统中，显著提升效率。除电子病历技术之外，公司目前已形成智能病历质控、单病种质控、智能医保审核等功能矩阵。在智慧医疗领域，云知声基于山海大模型打造的门诊病历生成系统已落地北京友谊医院，有效提升了病历撰写效率与质量。表5：云知声 AI+医疗解决方案矩阵 功能模块 核心价值 智能病历质控系统 应用 AI 技术能力、理解病历内涵并进行缺陷筛查，提高病历质控工作效率，解决现行质控业务中病历和缺陷覆盖不全的痛点。单病种质控系统 帮助医院全方位做好单病种质控工作。为医院提供单病种质控平台，包含单病种数据上报系统、单病种过程管理系统、单病种指标评价系统。智能医保审核系统 通过 AI 智能分析病历

53、数据和费用数据，自动化对诊疗行为、费用行为进行审核，发现其不合规问题，并帮助医院、医生自查，改进。从而为医院在诊疗合规，费用合规提供决策支持。系统支持 DRG 付费、DIP 付费等多种付费方式。导医机器人 为就诊患者提供医院科室信息查询、位置导航、症状分诊、医学知识问答、基础业务办理咨询等服务，支持触控、语音、人脸等多种交互方式。智能随访系统 支持自动外呼和移动端推送两种方式对出院患者进行定期随访，满足医院对就诊患者进行定期了解病情变化、指导康复，解决患者群体数量大、医护资源紧缺、随访工作难度大的问题。资料来源：云知声公司官网，浙商证券研究所 3.3 润达医疗：润达医疗：CDx 良医小慧，综合

54、准确性达到良医小慧，综合准确性达到 87.74%润达医疗是全国最大的体外诊断（全国最大的体外诊断（IVD）综合解决方案提供商）综合解决方案提供商，为各类医学实验室提供体外诊断产品、技术服务支持、实验室运营管理等全方位的综合服务。信息化系统对接医院超过 2000 家。润达医疗与华为云合作推出的新一代智慧检验综合解决方案CDx 良医小慧良医小慧。良医小慧基于华为云盘古大模型打造，由润达医疗团队训练，是具备完全国产自主知备完全国产自主知识产权的大模型原生解决方案。其在医疗大模型上的两大技术难点均实现了突破：一识产权的大模型原生解决方案。其在医疗大模型上的两大技术难点均实现了突破：一是医疗数据多为自然

55、语言文本，难以被机器有效处理，二是在要求循证的医疗中，当是医疗数据多为自然语言文本，难以被机器有效处理，二是在要求循证的医疗中，当如何抑制大模型的固有幻觉问题如何抑制大模型的固有幻觉问题 行业深度 15/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 经过高达 10 亿次的训练，良医小慧能解释超过良医小慧能解释超过 4500 个检验项目和个检验项目和 2800 种疾种疾病，在回答病，在回答 10 个科室真实病例的临床报告解读问题中，达到科室医生的平均水平，个科室真实病例的临床报告解读问题中，达到科室医生的平均水平，综合准确性达到综合准确性达到 87.74%。医疗智能体“良医”的产品功能为临床辅助、患者

56、服务及科研辅助等，相当于为每位医护人员配备了个人专属医疗助理；健康智能体“小慧”相当于是每个人的 AI 健康助理，不仅能够提供 724 小时的健康咨询服务，还能够为个人建立专属健康档案，并及时进行健康风险提示，定制健康计划。图17：良医小慧应用场景介绍及具体内容 资料来源：润达医疗公众号、浙商证券研究所 3.4 医渡科技：医渡科技：YiduCore+DeepSeek，打造医渡，打造医渡 AI 医生助手医生助手 医渡科技长期布局医渡科技长期布局 AI+大数据技术在医疗健康领域应用。大数据技术在医疗健康领域应用。医渡科技构建的“医学智能大脑”YiduCore 医学知识图谱覆盖超过 1 万种疾病和超

57、过 9 万个医学实体，支持对 ICD、MeSH、ATC 等近 10 种医学标准术语的映射，并已在超过 70 个疾病领域建立了疾病模型，海量真实世界医疗知识的积累加上 AI、医学的高素质交叉人才团队，使医渡科技自主研发的医疗垂域大模型具备强大的医学专业性保证。图18：医渡科技产品和解决方案 资料来源：医渡科技官网，浙商证券研究所 行业深度 16/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 医渡科技通过六年时间精心打造的“医渡医学数据智能平台”，全面收录了医院的大量患者资料和病历数据，构建起庞大且精准的医疗数据资源库。通过与 DeepSeek 等顶尖大模型的深度整合，医渡 AI 中台算力效能突破，训练

58、资源利用率提升约 25%；模型能力跃迁，关键任务准确率提升约 5%20%；开发效率革新，应用上线周期缩短约 50%。图19：医渡科技客户案例 资料来源：医渡科技官网，浙商证券研究所 3.5 创业创业慧慧康康：BsoftGPT 打造大模型聚合产品打造大模型聚合产品 创业慧康在 AI 医疗领域的布局，主要体现自主研发的 MedCopilot 和 BsoftGPT 平台方面。MedCopilot 能够在最短数秒内生成一份完整的出院小结，医生只需进行少量修改即可审核、签名，整个过程从原来的二十分钟左右缩短为几分钟，能节省近 60%的时间。MedCopilot 还为医生在临床决策支持、病历质控、日常工作

59、辅助等方面提供大模型赋能。目前，MedCopilot 已经落地数家大型三甲医院，其知识储备及应用能力已经超过医学规培生的水平，实验研究结果显示正确率超过 95%。BsoftGPT 是公司打造的 AI 大模型聚合产品，产品以 API 调用结合本地部署的方式聚合利用通用 GPT 模型，同时通过本地部署 embedding 向量数据库以及公司自有的领域知识库，通过医疗垂直领域的语言模型训练和微调逐步实现产品力，并向公司内外部的应用场景，比如在医疗服务和个人健康等场景中输出 AI 智能服务。目前 BsoftGPT 已成功接入市场上多个成熟大模型的 API，除 DeepSeek 外，还有Qwen、GLM

60、、讯飞星火、文心一言等在线大模型，通过简单的参数调整，这些产品便能在 DeepSeek 与其他大模型之间自由切换，从而根据不同的医疗业务需求和场景特点，精准适配最适宜的模型，实现医疗服务的个性化、高效化定制。行业深度 17/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图20：BsoftGPT 医疗 AI 大模型平台 图21：BsoftGPT 产品界面 资料来源：创业慧康公众号、浙商证券研究所 资料来源：创业慧康公众号、浙商证券研究所 3.6 万达信息：智慧医疗布局全面，万达信息：智慧医疗布局全面，覆盖覆盖 30 多个省市多个省市 智慧医卫是公司传统主业，涵盖智慧卫健、智慧医保/医药和智慧医疗三个板

61、块。已覆盖全国 30 多个省/自治区/直辖市，120 多个地市，累计为 6 亿多人提供卫生健康和医保服务。当前公司跟 AI+医疗相关的主要产品有：门诊服务机器人小万：门诊服务机器人小万：与常规的电子自助查询机不同的是，“小万”与患者“面对面”交流时，能够智能识别对方的“就医意图”，对患者来说，交流起来更方便、使用门槛更低。人工智能心血管全周期服务平台：人工智能心血管全周期服务平台：市面上首个全周期 AI 互动成长式、精准化心血管健康平台，打造并串联协同精准早筛、智能预防、智能辅助诊断、智能随访和智能分层转诊五大智能应用场景。图22：万达信息智慧医疗服务 资料来源：健康普陀医立方公众号，浙商证券

62、研究所 行业深度 18/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3.7 卫宁健康卫宁健康:实践实践“Copilot for Everything”行动计划行动计划 卫宁健康提出“AI Everywhere 全场景赋能”的发展方向，产品设计将围绕 AI 智能化创新，实践实践“Copilot for Everything”行动计划行动计划，为用户提供 AI 增强医疗产品的同时，也在内部的代码开发、文档设计、运维知识服务查询等环节引入 AI。从研发生产体系，到赋能智能医疗全场景，全速驱动生产力转型与突破。2025 年 2 月 10 日，卫宁健康正式发布了其人工智能医护助手 WiNEXCopilot

63、的最新版本 2.1，以及医疗大语言模型 WiNGPT 的 2.8 版本。在 2024 年发布的 WiNEX Copilot 2.0 基础上，最新迭代版最新迭代版 WiNEX Copilot 2.1 进一步聚焦场景深化、模型支进一步聚焦场景深化、模型支持、平台能力三大方向，覆盖临床、护理、医技等关键医疗场景，贯穿诊前、诊中、持、平台能力三大方向，覆盖临床、护理、医技等关键医疗场景，贯穿诊前、诊中、诊后全流程，全面深化医疗临床与管理场景质控能力与移动端场景拓展。诊后全流程，全面深化医疗临床与管理场景质控能力与移动端场景拓展。图23：卫宁健康“Copilot for Everything”行动计划

64、图24：WiNEX Copilot 产品架构 资料来源：卫宁健康公众号、浙商证券研究所 资料来源：卫宁健康公众号、浙商证券研究所 AI 从 PC 延伸到移动端。卫宁健康移动产品 WiNEX MY 搭载 WiNEX Copilot 2.1，使 AI 能力不再局限于 PC 端，在移动场景中，医护有了“口袋里的 AI”，例如语音查房、知识查询、流程管理等场景将变得更加智能和便利。本次移动端主要发布场景包含“移动知识助手”及“智能交接班”。3.8 嘉和美康：嘉和美康：医疗信息集成平台已正式接入医疗信息集成平台已正式接入 DeepSeek 嘉和美康推出了医疗临床“AI 助手”，面向全院数智化转型需求，提

65、供中枢化（医技）决策支持引擎以及医疗 AI 应用开放平台。该平台作为全院智慧化服务的接入底座，为诊断支持、辅助诊疗、病情预警、疾病风险预测、临床科研、病历内涵质控、公共卫生监测等跨场景应用提供分级分类预警管理，支持即插即用，实现多技术框架、多厂商、多业务 AI 应用接入，为传统信息系统配备“智慧大脑”，满足电子病历高级别评审要求。公司公司于 2025 年推出了新一代智能电子病历平台（V7），该平台的核心亮点在于嘉和医疗大模型的深度接入，贯穿患者诊疗的每一个环节，从病历自动生成、疾病诊断预测，到个性化治疗方案推荐，再到智能随访管理，为医生提供全方位的智能化支持。同时，嘉和美康基于长期积累的病历质

66、控知识库开发的病历内涵质控功能，此次完整融入电子病历 V7 平台，实现病历质控全环节智能化覆盖。行业深度 19/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 此外，嘉和美康的医疗信息集成平台已正式接入嘉和美康的医疗信息集成平台已正式接入 DeepSeek，加速，加速 AI 大模型在医大模型在医疗领域的创新应用疗领域的创新应用。平台全面升级后，医生登录智慧门户后，可向智能助手提问，查询排班情况、需要注意的患者等信息。患者信息呈现也更加智能，借助 DeepSeek 强大的数据分析和处理能力，智能助手可快速筛选出关键患者，为医生提供更加高效、精准的智能化工具。图25：嘉和美康医疗信息集成平台医疗信息集成平

67、台 资料来源：嘉和美康公众号、浙商证券研究所 3.9 东软集团：东软集团：东软医疗健康智能化全系解决方案适配东软医疗健康智能化全系解决方案适配 DeepSeek 公司成立于 1991 年，在智慧城市、医疗健康、智能汽车互联和企业数字化转型等多领域处于领先地位。不断探索应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新技术。在医疗信息化领域，东软构建 RealOne Suite、CloudOne Suite 和 HealthOne Suite 三个整体解决方案。截至 2024 年 6 月末，东软智慧医疗业务在全国 31 个省级行政区实现业务落地，已服务超过 600 家三级医院客户、2,800 余家

68、医疗机构客户、80,000 余家基层医疗卫生机构，承担了 30 多个省市的全民健康信息化建设，实现以软件赋能医疗全场景的发展阶段。东软的智能预问诊、病历生成与质控等核心医疗 AI 应用将陆续完成 DeepSeek 接入，通过知识蒸馏技术，实现精准且成本有效的医疗领域大模型。图26：东软智慧医疗健康信息化整体解决方案 资料来源：东软集团官网、浙商证券研究所 行业深度 20/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3.10 晶泰控股晶泰控股-p：量子物理量子物理+AI，赋能药物研发，赋能药物研发 晶泰控股是一家以量子物理和人工智能赋能药物研发的创新科技公司，公司的创始人包括温书豪、马健、赖力鹏三位

69、博士，均为麻省理工学院（MIT）的量子物理与 AI 科学家，具备深厚的学术与产业背景。公司的核心产品和服务涵盖了药物研发与自动化化学合成等多个领域，包括小分子药物发现平台 ID4、抗体发现平台 XupremAb、自动化化学合成、智能化固态化学筛选平台以及多项化学和物理服务等。1）药物研发解决方案 小分子药物发现平台 ID4：晶泰控股的集成、端到端技术平台，能够高效地提供经过验证的小分子临床前候选药物。抗体发现平台 XupremAb：结合湿实验室技术和尖端人工智能技术的抗体发现平台。图27：公司化学合成服务解决方案 资料来源：晶泰控股官网、浙商证券研究所 2）自动化化学合成 智能化实验工作站：如

70、 XmartChem智能合成工作站，能够实现自动化实验流程，加速固体和液体分配、冷却和加热、搅拌、稀释、过滤和 HPLC 分析等化学合成及反应优化过程。3）固态化学与自动化筛选 智能自动化固态化学筛选平台：结合实验技术、晶体学专家知识和智能自动化。自动化结晶工作站 XtalComplete：实现自动固体和液体分配、过滤、搅拌、加热、冷却和检测，提高实验效率，实现高质量的多晶型、盐和共晶筛选。4）化学服务 合成化学服务：经验丰富的合成化学家与尖端自动化技术相结合，加速高质量化学物质的交付。分子库合成服务：自动化高通量化学合成。行业深度 21/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 公司的业务满足

71、全球制药、生物技术、可再生能源和先进材料行业对研发解决方案和服务的需求。凭借其自主研发的量子物理人工智能平台，晶泰控股为全球多家知名制药公司服务，包括默克、强生、辉瑞等，并与其中的许多公司建立了长期稳固的合作关系。4 投资建议和相关标的投资建议和相关标的 建议关注医疗信息化龙头和布局垂类模型的个股：1）医疗大数据和大模型开发：科大讯飞、医渡科技、云知声、润达医疗；2）医疗信息化龙头：创业慧康、东软集团、卫宁健康、嘉和美康、万达信息；3）AI 药物研发：晶泰控股-p。5 风险提示风险提示 技术落地不及预期：AI 医疗技术在实际应用中可能因技术复杂性、适配问题或性能不足，导致无法按计划投入使用。商

72、业化进展不及预期：AI 医疗商业化可能因市场需求不确定、成本高、医保限制或竞争激烈，导致盈利不及预期。数据安全风险：AI 医疗依赖大量敏感数据，存在隐私泄露、数据被恶意利用等风险，威胁患者和机构安全。行业深度 22/22 请务必阅读正文之后的免责条款部分 股票投资评级说明股票投资评级说明 以报告日后的 6 个月内，证券相对于沪深 300 指数的涨跌幅为标准，定义如下：1.买 入：相对于沪深 300 指数表现20以上；2.增 持：相对于沪深 300 指数表现1020；3.中 性：相对于沪深 300 指数表现1010之间波动；4.减 持：相对于沪深 300 指数表现10以下。行业的投资评级：行业的

73、投资评级：以报告日后的 6 个月内，行业指数相对于沪深 300 指数的涨跌幅为标准，定义如下：1.看 好：行业指数相对于沪深 300 指数表现10%以上；2.中 性：行业指数相对于沪深 300 指数表现10%10%以上；3.看 淡：行业指数相对于沪深 300 指数表现10%以下。我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重。建议：投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者不应仅仅依靠投资评级来推断结论。法律声明及风险提示法律声明及风险提示 本报告由浙商证券股份有限公司（已具备中

74、国证监会批复的证券投资咨询业务资格，经营许可证编号为：Z39833000）制作。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但浙商证券股份有限公司及其关联机构（以下统称“本公司”）对这些信息的真实性、准确性及完整性不作任何保证，也不保证所包含的信息和建议不发生任何变更。本公司没有将变更的信息和建议向报告所有接收者进行更新的义务。本报告仅供本公司的客户作参考之用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。本报告仅反映报告作者的出具日的观点和判断，在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议，投资者应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投

75、资目的、财务状况和特定需求。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，本公司及/或其关联人员均不承担任何法律责任。本公司的交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。本公司没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。本公司的资产管理公司、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。本报告版权均归本公司所有，未经本公司事先书面授权，任何机构或个人不得以任何形式复制、发布、传播本报告的全部或部分内容。经授权刊载、转发本报告或者摘要的，应当注明本报告发布人和发布日期，并提示使用本报告的风险。未经授权或未按要求刊载、转发本报告的，应当承担相应的法律责任。本公司将保留向其追究法律责任的权利。浙商证券研究所浙商证券研究所 上海总部地址：杨高南路?729 号陆家嘴世纪金融广场?1 号楼?25 层 北京地址：北京市东城区朝阳门北大街?8 号富华大厦?E 座?4 层 深圳地址：广东省深圳市福田区广电金融中心?33 层 上海总部邮政编码：200127 上海总部电话：(8621)80108518 上海总部传真：(8621)80106010