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离院不离网！盈康生命AI平台重塑患者健康管理体验

应用领域，完善全周期健康管理服务。从AI技术应用到场景升级，探索全周期健康管理平台此外，盈康生命在AI技术的应用方面已经取得了显著成效。在肿瘤、心脑血管、骨科、神经疾病等多个领域，公司形成了涵盖3D可视化、影像诊断、辅助决策、智能随访、病历生成、放射治疗、智能客服、内涵质控在内的八个场景的AI创新应用。这些应用不仅提高了医生的诊疗效率，还显著提升了患者的就医体验。如今，打开“上海永慈康复医院”小程序，患者就能体验到盈康数智人2.0的便捷服务。该服务集成了AI技术和健康数据，为患者提供全方位的健康管理服务。无论是院前的健康评测、预问诊，还是院中的智能导诊、影像诊断，亦或是院后的康复指导、用药指导，盈康数智人2.0都能实时感知并快速响应患者的健康需求。升级后的盈康数智人2.0实现了AI技术集成和健康数据整合，并基于此提供面向用户的健康管理服务，对于用户的健康需求实时感知和快速响应，是真正的“健康管家”，也让AI在医疗服务领域的行业落地从单点式向全周期升级、从技术应用向场景服务升级。此前，盈康生命就已经对医疗服务进行AI化布局，多个场景探索和落地AI应用，在肿瘤、心脑血管、骨科、神经疾病等多个领域形成了涵盖3D可视化、影像诊断、辅助决策、智能随访、病历生成、放射治疗、智能客服、内涵质控在内的八个场景的AI创新应用。其中AI病历生成让住院医生每天减少75%的写病历时间，AI影像的阅片效率提升66%，AI靶区勾画则提效75%。随着一系列AI创新应用的落地，盈康生命逐步搭建起了服务患者的智能交互引擎，提供院前智能交互、院中可视化体验和院后智能服务的全周期健康管理解决方案，院前可提供智能客服、健康评测、预问诊等服务，院中可提供智能导诊、病历生成、影像诊断、3D可视化、云影像、报告解读等服务，院后可进行智能随访、康复指导、用药指导、居家监测等服务。智能交互引擎无疑将进一步打破医生数量和诊疗能力的局限，实现医疗服务的场景升级和体验迭代。近日，盈康生命旗下的AI平台盈康大脑以及数智化产品和服务还接入了DeepSeek-R1大语言模型。这一举措将进一步推动盈康生命在肿瘤特色领域的预诊治康全周期服务能力的发展，助力公司朝着更加智能化、个性化和高质量的方向迈进。在医疗服务领域，盈康生命聚焦诊疗能力提升、患者体验升级和运营管理提效三个战略方向，并形成了以AI影像为支撑的精准诊疗能力、以大模型能力为底座的智能交互平台和以盈康大脑代表的AI应用平台。此外，在医疗器械领域，盈康生命已将AI技术创新应用到了乳腺图像分析场景，数字乳腺机的病灶检出率和良恶性判断准确率均达到93%以上。未来，盈康生命将继续以AI+临床医疗为驱动，持续探索AI创新应用、推进AI产品研发，打造贯穿用户全周期健康管理的新模式，推进医疗服务的全面提质增效和高质量发展。

金融界02-16 21:22

AI应用一哥，两年50倍！

，精准的个性化推荐基本不可能做到。直到AI技术初步投入到广告领域，困扰多年的问题才开始解决。最关键的，是一个我们既熟悉又陌生的名词：多模态。本质上依然是id的匹配，只不过这个匹配过程被AI进行了优化。广告的多模态信息，依然是视频、图像、广告词这些。区别在于，过去只是按照类别将这些信息机械化归类，如今AI则可以再根据细微性的差别，做出更具体的分类。打个比方，我有想法买一个数码宝贝抱枕。按照过去粗糙的分类法，购物平台只会一股脑把所有类型的抱枕全推送过来，我还得耗费大量时间去筛选。现在则不同，平台不仅只会推数码宝贝的抱枕过来，甚至还会根据我最近的喜好，推送数码宝贝其他的周边产品。这才是真正意义上的、高效的个性化推荐。之所以能如此，是因为用户的多模态信息，是与广告的多模态信息一起被AI吃透的。用户的多模态信息，不再局限于曾经粗糙的用户画像，而是扩大到你平时在网络上浏览的任何文本、语音、图像、视频乃至与好友的互动信息。你在互联网上所有的行为轨迹，都会被提取出来，与广告的多模态信息去匹配。来源：Media.Net 以上，是AI的出现，对广告匹配模式根本性上的改变。这个出现的比较早，也早就大规模投入使用。很多时候，你根本没在平台上搜索过商品，只是在和朋友聊天中提过，平台却依然能精准给你推送对应商品。所有人都有种一丝不挂的感觉，大概就是这么回事了。除此之外，AI对于广告而言，还有更强大的功能：创造。比如，我们平时用百度搜索引擎时，在你真正想要的结果前，往往会有很多广告。这些广告，基本用的都是通用模版、标题和正文使用通配符，重点在于凸显核心关键词。很明显，依然是老问题：通用模版依然只停留在凸显id层面，针对性不够。怎么才能像优化匹配模式一样，将广告内容优化到精准对标每一个用户？传统的方法主要靠人工，是运营人员通过对关键词进行分组，利用曾经积累的数据撰写数量有限的模版。而在引入AI大模型后，完全能根据用户在互联网上的行动轨迹，作为核心去自动生成匹配度更高的广告，极大提升转换率。底层逻辑依然是上面所说的收集大数据，再利用AI去精准生成契合每一个用户需求的图文乃至短视频。换句话说，广告不再是“一刀切”的推销，而是根据用户需求精准匹配的“定制版”。这算是个新的领域。也是在AI时代，平台方和广告商创造增量、更关注的方向。 02 全新的增量 “创新不是追逐热点，而是发现被忽视的需求。” 这是Applovin联合创始人福尔干·赖登，与播客《My First Million》主理人沙恩·普里，在一场关于AI未来的深度对谈中，说过的一句话。只有赢家才有资格说话，所以正确的话也永远出自赢家之口。他当然不可能是第一个发现这些需求的人，任何一个广告行业的从业者，或许早就意识到广告的生成与匹配模式存在极大的改进需求。但真正抓住这些需求，并首先做出规模的，Applovin确实是第一个。先来看看它的四季度财报。营收13.7亿美元，同比增长44%；净利润5.992亿美元，同比增长248%。最亮眼的毫无疑问是广告收入，涨幅高达73%，连续四个季度超越60%！而且，这还只是短期表现。长期来看，Applovin仍在不断打开新的增长空间。 Applovin的核心竞争力，在于2023年2月推出的AI引擎AXON 2.0，并将其引入到两个平台：AI广告制作平台SparkLabs，一站式广告营销平台AppDiscovery。前者利用AI技术，制作海量的广告素材。比如下面这个蒙娜丽莎，利用AI进行变脸和换装，自由切换风格。 SparkLabs根据广告商的需求，不仅可以将定制素材的时间缩短至一到两周内，甚至这项服务还是免费的！目前，带用户交互功能的SparkLabs试玩广告能使平均IPM提升率达到250%，动态展示游戏玩法的视频广告能使平均IPM提升率达到200% 后者则致力于引导目标用户和广告投放。大致上的逻辑，就是我们上文说到的那些，极大提高了广告精细化投放水平、直接带动收入增长。值得更深入讨论的点，在于其扮演的角色。在互联网时代，北美市场最大的广告巨头，毫无疑问是Meta。 2024年3几度，Meta的广告收入同样实现了大幅增长，达到398.9亿美元，同比增长18.6%。 Meta的优势在于，背靠世界上最大的社交平台，量足够大。在市场几乎被垄断的形势下，Applovin不可能硬碰硬，突破口在于垂直领域。 Applovin的目标用户在游戏领域。一般来说，用户在游戏应用中的停留的时间，要远远高于社交平台和普通的网页。就这点来看，它其实有独特的优势。当然，这只是侧重点不同罢了，Meta同样可以做游戏广告，凭借体量压死人。更关键的点仍然在于价格。就如同电商平台对商家的压榨一样，Meta系对广告主的剥削更甚，中小商家早就不堪重负。而Applovin利用的是AI生成广告，成本低得多，仅仅五分之一的报价，就几乎能获得与过去同样高的ROAS。对于占据大多数的小商家而言，有什么理由不试试？成果是显而易见的。从2023年至今，Applovin的AI广告生态体系，日活用户已经高达14亿人次，堪比Tik Tok和微信的体量。在游戏应用内广告市场的份额已经超过了30%，成为实际的龙头老大。眼见取得了如此巨大的成功，Applovin宣布以9亿美元出售旗下10家游戏工作室，彻底剥离游戏业务、转型为一家纯粹的广告科技公司。游戏业务抛售消息传出后当天，Applovin盘前应声上涨近%，开盘后更是一度冲高至35%。可见市场对这一举动，是非常认可的。但除了溢美之词外，我们客观点看，其实也能看出另外一层含义：他急了。 03 谁的盛宴？ AI对广告模式的改进，除了体现出精准化、高效化之外，有一个点同样不能忽视。就是大家经常讨论的“交互式”。还是以Applovin深耕的游戏领域为例。 AI解放的不仅仅只是广告商、游戏厂商的生产力，同样解放了玩家的生产力。今年，也就是2025年，全球游戏玩家预计将达到35.3亿人。 35亿人，能创造多少千奇百怪的点子？以前，99%人限于技术，只是单纯的玩家，属于被收割者，只有游戏公司和广告商赚钱。从市场的角度考虑，这个发展效率是非常低下的。以后，就相当于是这35亿人相互买单，金钱流通速度何止提升10倍！？你可以把这种模式，理解为现在的短视频，每个人都是创作者，没有谁更专业一说。想要出圈，就看谁的点子更有新意，更迎合受众口味。与之相对的，大量没那么出众的制造团队，将没有任何生存土壤。未来，能存活下来的，只有平台，和无数个个人，或许还有少数几个不会被时代淘汰的巨头。实际上，这就是去中心化。以这种角度去看，未来最好的生意是什么就很明显：做平台。彻底剥离游戏业务后，Applovin的目标显而易见，就是要做大平台。它最大的优势，是早在2023年初，就引入AI技术、取得了先发优势。过去两年，AI技术的成本之高，根本不是中小企业能够负担得起的。但现在，随着DeepSeek加速开源大格局的形成，壁垒可能很快就将逐渐打破。越来越多的企业将循着Applovin的成功案例，通过高效、低成本的AI工具实现更精准的广告投放，争夺通往未来的船票。对整个市场而言，这是毫无疑问的加速器。唯独对Applovin这个先发者而言，可能算不上什么好事。(全文完）

格隆汇02-16 21:12

微信王炸揭示：从海外AI映射到中国AI辐射，DS+行情将超越ChatGPT+！

摩根、高盛、德银等华尔街机构一致认为，AI技术突破（如DeepSeek）将推动中国科技股估值修复，缩小与美国科技股高达66%的估值差距，预计MSCI中国指数今年涨幅达28%。同时全球资本行动表明，全球对冲基金（如Appaloosa）大幅增持中国资产，2024年Q4斥资超4亿美金加仓京东、阿里巴巴及中国股票ETF，显示AI科技正驱动中国资产从“估值折价”到“重估溢价”的转变。 --- DeepSeek+带来的中国科技产业变革和AI行情升级，标志着中国AI从底层技术跟随到生态应用主导的质变，其“低成本开源+全链条自主安全+场景纵深+产业政策支持”的组合将推动中国AI叙事和中国资产重估行情的持续走强。后续围绕“国产算力&云计算，AI应用-AI Agent智能体，端侧AI硬件-机器人智驾，互联平台生态，新质力、中概重估等”DS+主线，结合技术创新、产业进展、产业政策与业绩兑现节奏动态调整，把握新一轮中国AI泛科技变革和中国资产重估红利大概率仍是更优思路。那么：微信灰度测试接入DS哪些产业方向更受益？哪些相关腾讯概念股更靠谱？如何把握好DS中国AI叙事带来的中国资产重估大机遇？ DeepSeek从云计算到端侧AI，从AI行业应用到智能体，会是怎样轮换交易节奏？DeepSeek大模型更利好哪些行业方向的AI应用？国产AI崛起后的AI应用、AI Agent智能体、国产算力+云计算、端侧AI、大模型等方向哪些细分环节更具市场空间和爆发力？当下两会前的行情可以重点布局哪些新质力方向？ …… 更专业详细的市场机会分享，欢迎加入《格隆汇研究院群英会》全天候直播：带你厘清真相，识别潜在风险，抓准真机会。扫码加入《格隆汇研究院群英会》带你厘清真相，识别风险，抓准真机会！注意：文中所提个股和题材板块不构成任何推荐，仅为复盘和学习交流所用，投资决策需建立在自我独立理性思考和专业研判之上，市场有风险，投资需谨慎。

格隆汇02-16 19:12

概念掘金 | 微信接入DeepSeek，10亿级市场震撼来袭！这些公司或将受益

的升级。市场普遍认为，此举标志着中国AI技术从实验室迈向大规模商业化落地的关键一步。 2月以来，恒生科技指数已累计上涨16%，此次消息或进一步点燃AI产业链的炒作热情。近期腾讯股价也表现强劲。就在2月14日（周五），腾讯股价大涨7.42%，创出最近一年多来的最大单日涨幅。今年2月累计上涨18.34%，接近两成。大模型“朋友圈”正悄然爆发近期，DeepSeek的“朋友圈”扩容速度惊人：手机厂商——华为、OPPO、vivo…… 车企——比亚迪、上汽、理想汽车…… 金融券商——国泰君安、广发证券、华西证券…… 运营商——电信、移动、联通…… 甚至地方政府的政务系统都在广泛应用DeepSeek。场景涵盖智能硬件、汽车、传媒、半导体、教育、金融、生物医疗，各行各业都在争相试水。面对这股浪潮，腾讯选择在社交领域发力，将DeepSeek融入微信生态。腾讯方面2月16日回应记者称，微信搜一搜在调用混元大模型丰富AI搜索的同时，近日正式灰度测试接入DeepSeek。在灰度测试范围的用户，可在对话框顶部搜索入口，看到“AI搜索”字样，点击进入后，可免费使用DeepSeek-R1满血版模型，获得更多元化的搜索体验。另外，腾讯多个产品正在探索接入DeepSeek，如腾讯云AI代码助手、腾讯元宝等，为用户提供更丰富的体验和服务。 AI产业链的东风已至微信接入DeepSeek-R1大模型，标志着AI技术在超级应用场景中的大规模商业化落地。或将直接推动AI搜索、智能客服、个性化推荐等功能的升级，并带动整个AI产业链的快速发展。兴业证券研报指出，得益于DeepSeek引发的鲶鱼效应，预计2025年大模型能力将有明显提升。随着大模型能力提升新范式的到来，互联网厂商在AI领域的竞争由“技术之争”开始转为“生态之争”“应用之争”。随着“模型平权”与生态端的“AI赋能”到来，港股互联网将迎来重估值，看好具有生态优势的互联网平台如腾讯、阿里巴巴-W、小米集团-W、Meta，看好Agent生态厂商ServiceNow、Salesforce，端侧网络安全厂商Cloudflare，同时建议关注受益于推理需求提高的数据中心、云厂商，如亚马逊、甲骨文、世纪互联等。国泰君安也表示，DeepSeek R1基于算法优化降低算力芯片性能要求，加速适配国产算力，并且伴随海外算力限制加码，算力自主可控是必然选择。AI基础设施向推理计算倾斜，ASIC芯片推理场景性价比更高。Deepseek R1蒸馏小模型性能强劲，加速端侧AI落地，端侧硬件有望受益。附：腾讯概念+腾讯云/腾讯算力+腾讯应用相关个股梳理

格隆汇02-16 16:02

AI制药：开启医药产业的价值新变革

通过战略合作、股权投资等方式积极拥抱 AI 技术，加速创新药物研发进程。截至 2024 年 1 月，中国已经有超过 10 家 AI 药物研发企业管线进入临床阶段，进入临床阶段的 AI 药物研发管线数量达 34 条，其中自研是最主要的研发模式，占比 85% 。这些数据充分表明，AI 制药在中国市场正处于快速发展的上升期，未来前景十分广阔。 AI 制药的独特价值降本增效，突破传统困境传统药物研发就像一场漫长而艰辛的马拉松，从最初的靶点发现，到药物筛选、临床试验，再到最终上市，每一个环节都充满了挑战，耗时久且成本高昂。据统计，传统制药研发一款新药平均需要 10 - 15 年的时间，投入成本高达 10 - 20 亿美元。而且在这个过程中，大量的资源被投入到临床试验前的研究以及临床试验中，然而最终能够成功上市的药物却寥寥无几，平均成功率仅在 10% - 15% 左右，这意味着大部分的投入都可能付诸东流。 AI 制药的出现，为这一困境带来了转机。AI 技术凭借其强大的数据分析和处理能力，能够在药物研发的各个环节发挥重要作用，实现降本增效。在靶点发现阶段，AI 可以通过对海量生物医学数据的挖掘和分析，快速准确地识别与疾病相关的潜在靶点，大大缩短了靶点发现的时间。以往传统方法可能需要数年时间才能确定一个潜在靶点，而 AI 技术的应用则有可能将这个时间缩短至几个月甚至更短。在药物筛选环节，AI 制药同样展现出了巨大的优势。传统的药物筛选方法通常是通过实验对大量的化合物进行逐一测试，这种方式不仅效率低下，而且成本高昂。而 AI 技术可以通过构建机器学习模型，对虚拟化合物库进行快速筛选，预测化合物与靶点的结合亲和力，从而快速找到具有潜在活性的药物分子。这种虚拟筛选技术能够在短时间内对数十亿个化合物进行评估，大大提高了筛选效率，同时也降低了实验成本。例如，Atomwise 公司利用其开发的 AtomNet 技术，通过深度卷积神经网络来预测小分子与蛋白质的结合亲和力，能够在短时间内从海量的化合物中筛选出有潜力的药物候选分子，大大加速了先导化合物的发现过程。再看临床试验阶段，AI 可以通过对患者数据的分析，帮助研究人员更好地设计临床试验方案，选择合适的患者群体，优化给药剂量和疗程等，从而提高临床试验的成功率，减少不必要的资源浪费。通过 AI 技术的辅助，临床试验的周期有望缩短，成本也能够得到有效控制。据相关研究表明，AI 技术的应用可以使药物早期发现所需时间缩短至原来的三分之一，成本节省至原来的二百分之一。一些 AI 制药公司已经取得了显著的成果，如英国的 Exscientia 公司开发的药物 DSP - 1181，作为全球第一个由 AI 设计的分子进入临床试验阶段，大大缩短了研发周期，展示了 AI 制药在降本增效方面的巨大潜力。精准医疗，开启个性化诊疗新时代精准医疗是当今医学发展的重要方向，它强调根据患者的个体差异，如基因、生理特征、生活方式等，制定个性化的治疗方案，以提高治疗效果，减少不良反应。AI 制药在精准医疗中扮演着至关重要的角色，为实现个性化诊疗提供了有力的支持。在疾病诊断方面，AI 技术可以通过对患者的医学影像、基因数据、临床症状等多源信息的分析，实现疾病的早期精准诊断。以医学影像分析为例，AI 算法能够快速准确地识别影像中的病变特征，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。对于一些早期难以察觉的疾病，如癌症，AI 技术可以通过对影像数据的深度学习，发现细微的病变迹象，为患者争取早期治疗的机会。例如，谷歌旗下的 DeepMind 公司开发的 AI 系统，能够对眼部疾病进行精准诊断，其诊断准确率与专业眼科医生相当。在药物治疗方面，AI 制药可以根据患者的基因信息和生理特征，预测患者对不同药物的反应和疗效，从而为患者量身定制最适合的药物治疗方案。不同患者的基因组成和生理状态存在差异，对药物的代谢和反应也各不相同，传统的 “一刀切” 式的治疗方法往往无法满足每个患者的需求。而 AI 技术可以通过分析大量的患者数据，建立药物反应预测模型，为医生提供个性化的用药建议。例如，通过对患者的基因数据进行分析，AI 可以预测患者是否会对某种药物产生不良反应，从而避免患者使用不适合的药物，提高治疗的安全性和有效性。 AI 制药还可以助力开发个性化的药物。通过对患者个体的疾病特征和生物学信息的深入了解，利用 AI 技术设计和开发针对特定患者群体甚至个体的药物，实现真正意义上的精准治疗。这种个性化药物的研发，将有望提高药物的疗效，减少药物的副作用，为患者带来更好的治疗体验。随着 AI 技术和基因测序技术的不断发展，精准医疗的应用前景将更加广阔，AI 制药也将在其中发挥越来越重要的作用，为患者提供更加精准、高效的医疗服务。技术创新，推动医药行业变革 AI 制药作为一种新兴的技术领域，在药物研发的各个环节都带来了创新性的应用，深刻地影响着医药行业的发展模式，推动着整个行业的变革与升级。在靶点发现环节，AI 技术打破了传统的基于经验和假设的研究模式。传统靶点发现主要依赖于科研人员对疾病生物学机制的理解和实验室研究，过程繁琐且效率低下。而 AI 可以通过对多组学数据，如基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据的整合分析，挖掘出潜在的药物靶点。例如，英矽智能的 Pharma.AI 平台，通过分析大量的生物医学文献和临床数据，成功识别出多个新的药物靶点，加速了从靶点发现到临床验证的过程。AI 还能够通过对疾病相关信号通路的分析，预测新的靶点，为新药研发提供更多的可能性。这种数据驱动的靶点发现方式，不仅提高了靶点发现的效率和准确性，还能够发现一些传统方法难以发现的新型靶点，为药物研发开辟新的方向。药物筛选是新药研发的关键环节，AI 技术的应用使得药物筛选从传统的实验筛选向虚拟筛选转变。传统的高通量实验筛选方法虽然能够对大量化合物进行测试，但成本高、周期长，且容易受到实验条件的限制。AI 虚拟筛选则利用计算机模拟和机器学习算法，在虚拟环境中对化合物库进行筛选，预测化合物与靶点的相互作用和活性。这种方法可以在短时间内对数十亿个化合物进行评估，大大提高了筛选的速度和效率。同时，AI 还可以根据筛选结果对化合物进行优化设计，提高化合物的活性和选择性。例如，薛定谔公司（Schrödinger）利用其基于物理模型的 AI 技术，在药物分子设计和优化方面取得了显著成果，帮助制药企业更快地找到具有潜力的药物候选分子。临床试验设计是新药研发中确保药物安全性和有效性的重要步骤，AI 为临床试验设计带来了新的思路和方法。AI 可以通过对历史临床试验数据、患者特征数据和疾病模型的分析，优化临床试验的设计方案，包括确定合适的患者群体、选择最佳的试验终点、优化给药方案等。这样可以提高临床试验的成功率，减少不必要的试验次数和患者暴露，降低研发成本和风险。AI 还可以实时监测临床试验过程中的数据，及时发现潜在的问题并进行调整，确保试验的顺利进行。例如，Tempus 公司利用 AI 技术对肿瘤患者的临床数据和基因数据进行分析，为肿瘤药物临床试验提供精准的患者分层和入组建议，提高了临床试验的效率和质量。 AI 制药还促进了药物研发与其他领域的交叉融合，如与基因编辑技术、纳米技术等的结合。AI 与基因编辑技术的结合，可以实现对基因的精准编辑和调控，为治疗遗传性疾病提供新的手段；AI 与纳米技术的结合，可以设计和开发新型的纳米药物载体，提高药物的递送效率和靶向性。这些交叉融合的创新应用，将进一步拓展药物研发的边界，推动医药行业向更高水平发展。挑战与风险并存尽管 AI 制药展现出巨大的潜力和价值，但作为一个新兴领域，它在发展过程中也面临着诸多挑战与风险。技术层面，AI 制药涉及多学科的深度融合，技术壁垒较高。AI 技术在药物研发中的应用仍处于不断探索和完善的阶段，目前还存在一些技术难题尚未完全攻克。例如，AI 模型的可解释性问题，许多深度学习模型被视为 “黑箱”，难以解释其决策过程和预测结果，这在对安全性和有效性要求极高的医药领域，可能会引发监管和信任方面的担忧。AI 模型的准确性和稳定性也有待进一步提高，药物研发过程中数据的复杂性和多样性，以及生物系统的高度复杂性，都对 AI 模型的性能提出了严峻的挑战。如何提高 AI 模型对复杂生物数据的理解和处理能力，使其能够更准确地预测药物的活性、毒性和药代动力学等性质，是当前需要解决的关键技术问题。数据是 AI 制药的核心驱动力之一，但数据相关的问题也不容忽视。药物研发涉及大量的生物医学数据，包括基因组学、蛋白质组学、临床数据等，这些数据来源广泛、格式多样，且往往存在数据质量不高、数据标注不准确、数据缺失等问题。如何有效地整合和管理这些多源异构数据，提高数据的质量和可用性，是 AI 制药面临的一大挑战。数据的隐私和安全问题也至关重要，医药数据包含患者的敏感信息，一旦泄露，将对患者的隐私和权益造成严重损害。因此，在数据的收集、存储、传输和使用过程中，需要建立严格的数据安全保护机制，确保数据的安全性和合规性。法规政策方面，AI 制药作为新兴领域，相关的法规政策还不够完善。目前，各国的药品监管机构对于 AI 在药物研发中的应用，尚未形成统一的监管标准和指南。这使得 AI 制药企业在研发过程中面临一定的不确定性，不知道其研发成果是否能够符合监管要求，从而增加了研发的风险和成本。如何在保障患者安全和药品质量的前提下，制定出合理、科学的 AI 制药监管政策，为 AI 制药的发展提供明确的指导和规范，是政府和监管部门需要解决的重要问题。临床试验阶段是 AI 制药面临的重要挑战之一。虽然 AI 在临床前研究阶段展现出了巨大的优势，但在临床试验中，AI 的应用还相对有限。临床试验的复杂性和严格性要求药物必须经过充分的人体试验验证，以确保其安全性和有效性。AI 设计的药物在临床试验中可能面临更多的不确定性，如何设计合理的临床试验方案，充分验证 AI 药物的疗效和安全性，是 AI 制药走向成功的关键一步。临床试验的成本高昂、周期长，也对 AI 制药企业的资金和资源提出了巨大的挑战。 AI 制药领域的人才短缺也是制约其发展的因素之一。AI 制药需要既懂 AI 技术又懂医药知识的跨学科复合型人才，然而目前这类人才相对匮乏。人才的培养需要较长的时间和较高的成本，如何加强相关学科的教育和培训，培养出更多适应 AI 制药发展需求的专业人才，是行业发展面临的重要任务。投资价值与前景展望从投资的角度来看，AI 制药无疑具有巨大的潜力，吸引着众多投资者的目光。其投资价值主要体现在以下几个方面。 AI 制药能够显著降低研发成本，提高研发效率，这意味着在相同的投入下，企业有望获得更多的研发成果，从而增加产品的市场竞争力，提升企业的盈利能力。一旦 AI 设计的药物成功上市，凭借其独特的优势，有望在市场上获得较高的定价和市场份额，为企业带来丰厚的回报。随着人们对健康的关注度不断提高，对创新药物的需求也日益增长。AI 制药作为创新药物研发的重要手段，能够更快地推出满足市场需求的新药，市场前景广阔。特别是在肿瘤、神经退行性疾病、罕见病等领域，AI 制药有望开发出更有效的治疗药物，满足患者未被满足的医疗需求，市场潜力巨大。 AI 制药领域的技术创新层出不穷，不断推动着行业的发展。投资 AI 制药企业，不仅能够分享行业增长带来的红利，还能受益于技术创新带来的超额收益。随着 AI 技术的不断进步和应用，AI 制药企业有望在技术创新的驱动下，实现快速发展，为投资者带来丰厚的回报。从市场表现来看，AI 制药企业也受到了资本市场的青睐。近年来，AI 制药领域的融资活动频繁，吸引了大量的资金涌入。据统计，2022 年全球 AI + 药物研发相关融资总事件达 144 起，总金额为 62.02 亿美元。越来越多的 AI 制药企业选择上市，通过资本市场进一步扩大规模，提升竞争力。如美国的 Recursion Pharmaceuticals、英国的 BenevolentAI 等 AI 制药企业在上市后，股价表现良好，为投资者带来了可观的收益。展望未来，AI 制药有望在多个方面取得更大的突破和发展。随着技术的不断进步，AI 模型的性能将不断提升，能够更准确地预测药物的活性、毒性和药代动力学等性质，进一步提高药物研发的成功率。AI 与其他新兴技术，如基因编辑、纳米技术、量子计算等的融合将更加深入，为药物研发带来更多的创新思路和方法。随着 AI 制药技术的成熟和应用，将会有越来越多的 AI 设计的药物进入市场，改变医药市场的格局。AI 制药还将推动医药行业的数字化转型，实现从药物研发、生产到销售的全流程数字化管理，提高行业的运营效率和管理水平。对于投资者而言，AI 制药领域虽然充满机遇，但也需要谨慎评估风险。在投资时，可以关注以下几个方向。一是技术领先的初创企业，这些企业通常在 AI 算法和药物研发领域具有独特的技术优势和创新能力，有可能成为行业的引领者，但同时也伴随着较高的风险。二是积极布局 AI 制药的传统药企，这些企业拥有丰富的研发经验、完善的产业链和庞大的市场渠道，通过与 AI 技术的结合，有望实现转型升级，提升市场竞争力。三是提供 AI 制药基础设施的科技公司，如云计算平台、数据库、GPU 芯片等供应商，随着 AI 制药行业的发展，对这些基础设施的需求也将不断增加，相关企业将受益于行业的发展。 AI 制药作为医药行业的新兴领域，具有巨大的投资价值和广阔的发展前景。虽然在发展过程中面临着诸多挑战和风险，但随着技术的不断进步、政策的逐步完善以及市场的不断成熟，AI 制药有望为医药行业带来革命性的变化，为投资者创造丰厚的回报，同时也将为全球患者带来更多的治疗希望，推动人类健康事业的发展。

金融界02-16 13:32

Harry Bolz点燃Meme币市场 AI概念币$MIND为何备受追捧

不同，一些新兴迷因币开始结合人工智慧（AI）技术，以创造更具实用性代币经济模式。其中，MIND of Pepe（$MIND）便是一个典型例子。该项目利用自主 AI 代理（AI Agent）技术，为投资者提供市场洞察与自动交易功能，并在短时间内成功吸引超过 600 万美元预售资金。 MIND of Pepe AI 代理系统能够自主运行，利用蜂群思维技术分析市场趋势，并与用户进行互动。这种技术不仅解决了市场信息过载问题，还帮助投资者更快掌握市场机会。此外，该 AI 代理还能与区块链应用（dApps）进行交互，自动生成代币交易策略，为 $MIND 持有者带来更高投资回报机会。 $MIND 如何改变加密货币市场？目前，加密市场主要挑战在于信息碎片化和市场内部人士掌握优势资讯，而一般投资者难以迅速做出判断。MIND of Pepe 透过 AI 技术，实现市场数据自动整合，将即时资讯转化为可操作交易策略，从而降低投资门槛，提高市场透明度。除了智能分析功能外，$MIND 代币还具备创新代币经济学。该代币基于以太坊 ERC-20 标准，总供应量为 1000 亿枚，并透过质押（staking）机制提供长期收益。预售阶段 $MIND 价格起始于 $0.0031，每个阶段逐步提高，为早期投资者提供更高奖励。同时，该项目还设立了一个 AI 控制资金池，用于自动执行市场策略，并向持有者分配收益。更重要是，MIND of Pepe AI 代理能够主动参与市场对话，甚至创造新代币项目，这意味着 $MIND 持有者将能够抢先获得市场机会。例如，当 AI 侦测到新兴迷因币趋势时，它可以自动生成对应交易策略，并通知 $MIND 持有者，确保投资人能够在市场热潮来临前布局。这种前所未有智能投资模式，使得 $MIND 成为当前加密市场最具潜力 AI+迷因币项目之一。参观购买Mind of Pepe($MIND) 结论：从炒作到技术赋能，迷因币市场新篇章马斯克改名再次点燃了迷因币市场，Harry Bolz 迷因币虽然在短时间内暴涨 17,000%，但最终仍难逃炒作泡沫命运。这一事件再次提醒投资者，迷因币高风险特性不容忽视。然而，市场正在发生转变，一些结合 AI 技术迷因币项目，如 MIND of Pepe（$MIND），正在打破传统迷因币短暂炒作模式，为投资者带来更长期价值。 $MIND 自主 AI 代理系统提供即时市场分析、智能交易策略与去中心化治理，让投资者不仅能够参与迷因币市场热潮，还能获得更稳定回报。在这样趋势下，下一波迷因币市场爆发点，很可能来自于 AI 技术赋能，而不仅仅是单纯社交媒体炒作。对于投资者而言，选择具备技术支撑迷因币，或许将是掌握未来市场机会关键。免责声明加密货币投资风险高，价格波动大，可能导致资金损失。本文仅供参考，不构成投资建议。请自行研究（DYOR）并谨慎决策。

Business2Community02-16 12:46

Intel股价周涨23%，传闻与TSMC合资推动美国产AI芯片

AI峰会上表示，特朗普政府将确保美国的AI技术使用“美国设计和制造的芯片”，市场将这一表态视为Intel的重要利好。与TSMC的合作传闻：市场传言美国政府正推动Intel与TSMC成立合资企业，旨在提升Intel的AI芯片制造能力。 AI芯片制造的地缘政治背景目前，美国顶尖科技公司如苹果(AAPL)和Nvidia(NVDA)依赖台湾TSMC制造其最先进的芯片。然而，中美关系紧张，以及中国可能武力收复台湾的风险，使得美国政府加速推动国内芯片制造能力的发展。为此，美国政府通过《CHIPS与科学法案》向Intel、TSMC、三星等公司提供资金支持，以鼓励他们在美国本土扩展制造业务。 Intel与TSMC合作的可能性市场传闻，TSMC和Intel可能成立合资企业，TSMC工程师将帮助Intel提升制造技术。此外，还有一种可能是TSMC将部分美国客户的芯片封装业务交给Intel处理。然而，业内人士对此表示怀疑。如果合作成立，Intel可能会获得先进制造技术，从而在AI芯片市场上重回竞争前列。然而，TSMC是否愿意向潜在竞争对手Intel提供核心技术仍存疑问。华尔街分析师观点分析师机构观点 Stacy Rasgon Bernstein “我们不认为TSMC会自愿向竞争对手Intel开放核心技术。” Patrick Moorhead Moor Insights & Strategy “Intel的复苏计划需要外部支持，而TSMC的技术合作可能是最佳选择。” Chris Caso Wolfe Research “与TSMC的合作可能短期利好Intel，但是否能长期解决其竞争力问题仍不确定。” 名词解释 Intel (INTC)：美国半导体巨头，曾是全球领先的芯片制造商，近年来在先进制程方面落后于TSMC和三星。 TSMC (台积电)：全球最大的半导体代工厂，生产世界上最先进的芯片，客户包括苹果、Nvidia等。 CHIPS与科学法案：美国政府为促进本土芯片制造而推出的补贴计划，旨在减少对亚洲供应链的依赖。来源：今日美股网

今日美股网02-16 00:13

Datadog财报发布后股价下跌，2025年盈利预期低于市场预期

客户向云端迁移，并适应下一代人工智能（AI）技术。然而，市场仍然担忧其增长潜力。分析师观点 Stifel分析师Brad Reback在1月份将Datadog的评级从买入下调至持有，主要理由如下：公司2025年营收和利润率增长可能面临挑战。与微软（NASDAQ:MSFT）OpenAI合同的续约不会带来显著增长。合同续签时的价格压力可能导致营收增速放缓。年底客户流失的可能性增加，影响Amazon Web Services（AWS）相关收入增长。 Datadog股价在过去12个月内上涨12%，但面对2025年财务预期不及市场预期，投资者对未来走势持谨慎态度。名词解释 ARR（年度经常性收入）：订阅服务公司用来衡量稳定收入的关键指标，代表一年内的合同收入总额。调整后EPS：经过调整的每股收益，排除了某些一次性费用，以更好地反映公司的持续盈利能力。自由现金流：公司在支付运营成本和资本支出后的剩余现金流量，反映公司的资金充裕程度。来源：今日美股网

今日美股网02-16 00:13

Meta股票强势上涨超600%，AI投资推动平台发展与效率提升

nson): "Meta的市场份额将在AI技术的帮助下大幅提升，成为行业的领军者。"（2025年1月） Scott Devitt (Stifel): "Meta的广告收入和平台增长预示着未来几年将保持稳步增长。"（2025年1月）编辑总结 Meta在2025年表现出的强势增长主要得益于其在人工智能领域的大力投资和对效率的持续优化。通过这些战略调整，Meta不仅成功地逆转了过去几年的下跌趋势，还在股市中占据了领先地位。未来，Meta可能会在广告与平台功能上实现更大的突破，进一步推动其股价上涨。来源：今日美股网

今日美股网02-16 00:12

港股三大指数集体上涨，阿里系股爆发，AI与自动驾驶成关键驱动因素，阿里巴巴与苹果合作强化云计算与电商协同效应

了25%，远超MSCI中国指数的涨幅。AI技术的消费需求增加推动了云收入的估算修正，阿里云作为国内领先的云计算服务商，其未来潜力得到市场高度认可。自动驾驶领域的崛起：耐世特的强劲上涨在自动驾驶领域，耐世特的股价本周上涨超过28%。分析指出，随着消费者对电动车智能化和自动驾驶技术的需求增加，相关零部件的需求也将大幅增长，耐世特的股价因此大幅攀升。美银证券报告显示，比亚迪等车企将智能驾驶技术的入门门槛降低，从而扩大了自动驾驶零部件的市场需求。分析师预计，耐世特将受益于这一趋势，未来的盈利增长将非常稳固。编辑总结与名词解释港股的强劲表现及阿里系的股票爆发显示出市场对科技和AI产业的强烈信心。特别是阿里巴巴的AI大语言模型以及与苹果的合作，将继续推动其在全球市场的竞争力。而自动驾驶技术的发展，也为耐世特等相关企业提供了巨大的增长机会。恒生指数: 香港股市的主要股指，涵盖香港上市的50家公司。阿里云: 阿里巴巴旗下的云计算平台，主要提供云计算和大数据服务。 AI大语言模型: 一种利用人工智能技术处理和生成自然语言文本的模型，广泛应用于聊天机器人、自动翻译等领域。耐世特: 一家提供汽车零部件的公司，特别是在自动驾驶领域具有优势。 2024年2月13日: 阿里巴巴和苹果达成合作协议，进一步推动阿里云的AI技术发展。 2024年2月20日: 阿里巴巴将发布2025财年第三季度财报，预期AI投资趋势将成为观察重点。专家点评 “阿里云在全球云计算市场中的领先地位将继续推动阿里巴巴股价上涨，AI领域的进一步发展将为公司带来更多增长机会。” - 摩根大通，2024年2月14日 “自动驾驶技术的成熟对零部件制造商如耐世特是一个重大利好，尤其是在电动汽车智能化日益普及的背景下。” - 美银证券，2024年2月13日来源：今日美股网

今日美股网02-16 00:12

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