规模以上工业增加值连续7年保持浙江省第一，连续3年捧回"浙江制造天工鼎"金鼎；累计培育4家中国 制造500强企业，"大优强"企业数量保持宁波市第一；数字化改造覆盖率实现规上企业全覆盖，建成省 级未来工厂（试点）4家、省级及市级数字化车间/智能工厂70余家…… "我们对未来充满了信心。"宁波君灵模具技术有限公司总经理姚贤君说，公司聚焦多品种中小批量的交 付，每年新品开发数量超90项，现有在产有效产品近150款，预计今年产值可达3亿元。这样的信心，源 于北仑区深厚的产业底蕴与清晰的转型路径。 新能源汽车是北仑区的支柱产业之一。作为宁波新能源汽车产业的重要集聚区，全区拥有完整的产业 链，现有新能源汽车关联企业800余家。 众多北仑企业通过数字化赋能、智能化升级、绿色化转型，正将深耕汽车零部件领域积淀的技术底蕴， 逐步延伸至人形机器人核心制造环节。从关键材料研发到高端电驱系统生产，当地企业通过技术优势向 新赛道迁移，实现了"老树发新枝"。 今年上半年，全区新能源汽车、集成电路、智能机器人等产业链增加值均位于宁波前列。 新兴产业的蓬勃发展，为北仑"智造强区"奠定了坚实的产业基石。北仑区发展和改革局党委书记、局长 周绍华 ...

行业趋势转变 - AI主战场从大模型参数竞赛转向产业落地和价值实现[2] - 行业焦点从算法跑分转向真实场景赋能如诊疗、支付和新药研发的商业化闭环[2] - 医疗行业长期存在"医疗不可能三角"困境 AI和大数据成熟有望打破高质量服务、广覆盖人群与低成本供给的桎梏[2] 技术演进阶段 - AI+医疗健康从单点突破走向系统整合 经历算法竞赛、数据合规争夺和场景生态竞争三个阶段[3][4] - 竞争焦点从单一工具优劣转向全流程贯通 支付环节成为验证商业模式和形成价值闭环的关键[4] - 行业需要将AI能力沉淀为稳定、公平、可规模化调用的基础设施[4] 医疗支付痛点与平台价值 - 患者面临药费高昂和理赔繁琐 药企面临新药准入和商业化困境 保险公司挣扎于高营销理赔成本和粗放风控[5] - 医药保险行业存在认知壁垒和信息不对称 需要多元支付平台串联各方打通产业断点[5] - 平台需具备药品供应链管理能力 为患者设计多元支付方案 支持保司产品创新[5] 镁信健康业务规模 - 累计服务超过160万名患者 相关总医疗支付额达到397亿元[6] - 合作保险公司超过90家 服务支持保单数量约3.93亿份[6] - 合作药企超过140家 包括全球前20大药企中的90%[6] AI技术平台建设 - 构建AI智能中枢平台mind42.ai 定义为协同医-药-险生态的底层操作系统[6] - 基于3.85亿条理赔数据资产 集成临床医学路径、保险条款和药品适应症等垂直领域知识[7] - 通过数据飞轮机制 服务产生的结构化数据实时反馈训练模型 形成短期难以复制的壁垒[9] AI应用场景落地 - 在理赔场景部署AI Agent集群 整体理赔时长从一天缩短至最快10分钟[13] - AI赋能医疗审核覆盖率达到60% 解决材料处理低效、病程分析粗放和条款解析滞后等难题[13] - 智能体矩阵覆盖前端交互(Xiaofu智能助手)、中台决策(ClaimMaster理赔大师)和后端履约的协同网络[11] 未来发展方向 - AI医疗支付从流程自动化向风控智能化与精算驱动化演进 重塑健康险行业风险定价管理逻辑[15] - 支付平台有望成为制度参与者 参与制定支付流程、理赔规范和药品准入等行业标准[15] - 探索跨机构一站式智能结算 为带病体设计个性化保险和支付方案[17] 数据安全与系统可靠性 - 保证训练数据海量、多样与高质量 专门处理可能产生偏见的数据[17] - 坚持关键节点人工复核与介入 保持决策链条透明度及可追溯性[17] - 设立严格质检团队 每月对AI处理案例进行细致抽样审核[17]

AI在医疗健康领域的应用趋势 - 人工智能正以前所未有的深度与广度重塑全球医疗健康产业链，覆盖临床诊疗、药械研发、医院管理等环节 [1] - AI技术为医疗健康产业打开新的发展空间和产业机遇，催生智能化、精准化、个性化的医学新范式 [1] - 全球约80%的医疗机构正在部署或设点生成式AI工具，这些系统被整合进运营、临床、行政等医疗工作流程中 [2] AI技术的具体应用 - AI技术在医疗健康领域的应用包括癌症早筛的智能诊断系统、阿尔茨海默症的AI预测模型、高效缩短新药研发周期的生成式AI以及高精度智能手术机器人 [1] - 从AlphaFold破解生命密码到大模型驱动诊疗效率革命，再到具身智能、生命纤维引领的医疗健康新可能，AI成为医药健康产业跨越式发展的核心引擎 [2] - AI技术呈现出从科研实验室走向临床医疗、卫生政策和医院管理体系的趋势 [2] AI在医疗健康领域的挑战 - AI在医疗健康领域的应用面临数据壁垒、监管伦理和技术标准等多重挑战 [3] - AI模型在医疗健康领域存在模型幻觉、逻辑不一致、缺乏可追溯性等具体问题 [3] - 信任危机与算法"黑箱"成为AI应用于医疗健康领域的最大障碍 [3] 行业应对措施 - 为确保AI医疗发展的安全性和有效性，需建立透明、包容和公平的制度，并加强机构合作 [3] - 推动数据安全网建设，加快制定医疗健康数据应用相关实施方案，完善数据分级分类管理体系，创新"数据可用不可见"的安全共享机制 [3]

AI+医疗健康产业变革 - 2025世界人工智能大会将"AI+医疗健康"列为核心议题，标志行业从技术炫技阶段转向解决真实痛点的深水区 [1] - 行业竞争重心从模型能力比拼转向产业价值兑现，AI价值体现在破解患者买药难、保险理赔复杂等民生痛点 [1] - AI与医疗健康结合呈现三大趋势：垂直场景深度攻坚、智能体集群协同作战、数据驱动模式变革 [1] 医疗支付场景的AI应用挑战 - 医疗支付场景因医学专业性、保险复杂性、合规严苛性，对AI Agent要求更严苛，需同时理解诊疗逻辑、计算分摊规则、识别潜在欺诈 [2] - 平台型公司凭借全链条数据积累、场景洞察与技术整合能力，可构建具备专业性、协同性与合规性的AI Agent [2] - 公司已形成"前端交互—中台决策—后端履约"全链路AI Agent矩阵，包括Xiaofu智能助手、ClaimMaster理赔审核、资源调度智能体等 [2] AI Agent集群协同模式 - 公司通过mind42.ai中枢实现智能体高效协同，如理赔申请自动触发临床数据调用、保险规则匹配及药品供应链联动 [2] - 集群作战模式实现全程无人工介入的精准决策，体现AI Agent在医疗支付场景的不可替代优势 [2] 未来AI企业竞争力维度 - 竞争力取决于能否在"效率提升—成本优化—生态共赢"链条中证明不可替代性 [3] - 技术需扎根场景、服务民生，方能实现"智能同球共济"的产业愿景 [3]

人工智能医疗健康产业园开园 - 宁夏银川市举行"智启健康 创领未来——人工智能医疗健康产业园开园暨首批企业入驻仪式" 活动由银川经开区管委会 天翼云科技 中国电信宁夏公司 北京博雅全健智算科技联合主办 [1] - 活动现场为"宁夏人工智能医疗健康产业园"揭牌 标志着该产业园正式引入首批入驻企业 [1] - 银川经开区管委会主任何梅表示 期待入驻企业持续加大研发投入 加速人工智能技术在精准医疗 健康管理等领域的成果转化 [1] 人工智能在医疗健康领域的应用 - 宁夏电信建成西部首个"万卡级"智算基地 打造以"息壤"为底座的算网一体化智算云平台 [1] - 已为宁夏81家二级及以上医院提供DeepSeek接入 实现检查检验结果互认 基层人工智能辅助诊断等功能 [1] - 与北京大学第一医院宁夏妇女儿童医院深度合作 开展智能问诊服务 提供智能导诊 报告解读等功能 [1] 宁夏健康管理引导预问诊大模型 - 活动现场重点介绍宁夏健康管理引导预问诊大模型 该模型在北京大学第三医院临床指导下 由北京大学人工智能研究院和北京博雅全健智算科技共同研发 [2] - 模型研发依托严肃的临床医疗数据 具有强大的多模态医疗数据分析能力 旨在帮助公众用AI技术对自身健康进行科学管理 [2] - 这是宁夏首次在健康管理中应用此类大模型 将打造覆盖筛查-导诊-监测-质控-评估的全流程健康管理AI引擎 [3] 未来发展规划 - 将依托"东数西算"工程和宁夏算力优势 拓展宁夏健康管理引导预问诊大模型 成为覆盖全生命周期的个人健康管理助手 [3] - 活动现场发布首批AI+医疗健康行动 为医疗机构 入驻企业提供"算力大礼包" [3] - 部分医院 企业签署战略合作协议 涵盖AI赋能医院诊疗 数据运营构建健康生态 探索AI应用等多个领域 [3]

战略合作 - 泰达生物附属公司博雅全健与中电信数智科技宁夏分公司签署战略合作框架协议 建立长期战略合作关系 [1] - 合作领域涵盖医疗健康大数据应用和人工智能应用场景落地 包括线上线下专业化运营 渠道发展和成果转化 [1] - 合作将利用中电信在宁夏地区的网络资源 算力支撑 基础设施及数据优势 [1] - 博雅全健将贡献人工智能与医疗健康融合领域的技术研发实力和科研成果转化能力 [1] 业务影响 - 合作将加速AI医疗健康垂类技术研发与场景落地 [1] - 进一步强化公司在AI+医疗健康领域的核心竞争力 [1] - 助力公司业务规模扩大与行业影响力提升 [1] 技术体系 - 博雅全健聚焦人工智能和医疗健康科技的深度融合 [2] - 构建技术研发－场景落地－产业赋能的全链条运营体系 [2] - 依托医疗健康软件平台与北京大学医学部下属医院合作 开发医疗细分领域应用大模型 [2] - 通过生态平台联合科研院所 医疗机构及产业链企业 提升AI辅助诊断等技术转化与场景落地效能 [2]

公司动态 - 观薇智能自主研发的"玄黄识仪"多模态智能检测仪和"阅睦家"AI智能检测仪在怀柔12家医疗机构完成23台设备规模化投放[1] - 设备整合中医目诊、面诊、舌诊、问诊等领域的权威专家建议和中国中医科学院临床数据，2分钟内可对人体8大系统、9种体质、50余个器官、80余项健康指标进行全面判断[1] - "玄黄识仪"搭载公司自主研发的"玄黄"大模型，该模型是怀柔科学城首个通过国家备案的人工智能大模型，依托智谱AIGLM-130B基座大模型构建双引擎体系[1] - 设备已在河北、湖南、浙江等地应用，累计健康分析次数达147.5万次[2] - 公司计划加强设备在养老、社区、学校等场景投放，推出多语言版本拓展海外市场，并深化个性化慢病治疗研究[2] 技术突破 - "玄黄"大模型创新构建双引擎体系，在知识融合、技术协同及场景落地等方面实现核心突破[1] - 构建首个覆盖"诊断-干预-日常管理"全链条的中医药多模态知识图谱，实现中医辨证与西医检测数据的跨模态深度解析与融合[1] 行业生态 - 怀柔科学城启动"大健康AI开放创新平台"，面向医疗机构、科研团队和企业开放核心模型能力接口[2] - 平台将整合京津冀地区技术和产业资源，开展多中心临床验证与应用[2] - 怀柔科学城持续优化人工智能产业创新生态，培育孵化掌握核心科技的创新企业[2] 区域发展 - 观薇智能作为怀柔本土孵化的专精特新企业，填补怀柔区人工智能领域空白[2] - 怀柔区现有中关村高新技术企业220家、专精特新企业209家[2] - 未来将加大政策扶持，聚焦企业融资和产学研合作，重点服务仪器传感器、人工智能、新材料等方向[2]

报告公司投资评级 - 维持“买入”评级，目标价格为16.17元人民币 [2][6] 报告的核心观点 - 公司有望受益于人工智能驱动的机遇，随着下游客户需求的复苏，四个核心业务均有望加速增长 [2] - “AI + 医疗健康”细分领域表现亮眼，AI业务将加速增长 [3] - 公司运营质量提升，经营现金流达到新高 [4] - 2025年1月收入同比增长，AI商业化步伐加快，人工智能业务将成为新的增长动力 [5] 根据相关目录分别进行总结 年度业绩回顾 - 2024年中软收入的归属于母公司净利润分别为11.56亿/6.3亿（同比增长9.64%/-14.70%），经常性净利润为 - 3600万（同比收窄1.11亿），核心业务净利润为4.35亿（同比增长22.01%），收入和净利润低于预期，原因是医疗社保和智能网联汽车业务进展不及预期 [2] “AI + 医疗健康”业务表现 - 2024年公司推出新智能战略推动AI升级，新华医疗在“AI + 医疗健康”领域建立坚实基础并加速商业化，签署6.78亿元垂直AI应用合同，医疗健康领域占4.88亿元（占总额72%，同比增长106%） [3] - 2025年第一季度，AI商业化进程持续加速，新增垂直AI应用合同1.89亿元，医疗健康领域占1.39亿元（占总额74%，同比增长211%） [3] 运营质量与现金流 - 2024年新科创毛利率为24.01%，同比下降0.19个百分点，主要因智能网联汽车板块毛利率下滑；销售/管理/研发费用率分别为4.75%/6.57%/7.64%（-0.26/+0.36/-2.15个百分点同比） [4] - 2024年经营现金流为8.55亿元，同比增长7.16%，创历史新高 [4] 2025年1月经营情况 - 1月份营收为18.5亿元（同比增长1.06%），归属于母公司净利润为 - 1200万元（去年同期为净利润5250万元），核心业务净利润为2200万元 [5] - 1月新签垂直领域人工智能应用合同1.89亿元，数据价值相关合同7800万元（同比增长54%） [5] 盈利预测与估值 - 下调营收预期，预计2025/2026/2027年营收分别为133/159/196亿人民币（此前：2025/2026年营收为155/195亿人民币），归属母公司净利润分别为4.34/5.25/7.16亿人民币（此前：2025/2026年净利润为5.15/6.47亿人民币） [6] - 在分部估值模型（SOTP）中，预计智能汽车及其他分部2025年预期净利润为1.35/2.98亿人民币，并以2025年预期市盈率42.4/46.0倍进行估值，目标价定为16.17元人民币（此前：17.92元人民币） [6] 关键数据 - 目标价格16.17元人民币，收盘价（截至5月15日）9.93元人民币，潜在上行63%，市值11,953百万人民币，6个月平均每日价值489.78百万人民币，52周价格区间7.50 - 13.84元人民币，BVPS7.90元人民币 [8] 财务状况 - 给出2023 - 2027E的收入、净利润、EPS、ROE、PE、PB、EV EBITDA等数据及变化情况 [12] 可比公司估值 - 列出智能车业务和其他业务可比公司的股价、市值、EPS、PE等数据及平均估值情况 [14][15] 完整财务报表 - 包含资产负债表、损益表、现金流量表等，给出2023 - 2027E各项目数据及变化情况 [21]