新一轮人工智能范式演进 - 新一轮人工智能是信息智能、物理智能和生物智能的融合，本质上是原子、分子和比特的融合 [1][4][6] - 在规模定律驱动下，当参数、数据与算力跨过阈值，智能开始“涌现”，从鉴别式AI走向生成式AI，再走向智能体新范式 [1][6][8] - ChatGPT（2022年）和DeepSeek是此轮演进的两个重要里程碑，分别代表了从鉴别式到生成式的转变，以及从预训练到推理优先的转变 [1][8][34] 核心驱动力与技术特征 - 统一表征（Tokenization）将文本、语音、图像、蛋白质、DNA、点云等多元数据纳入同一空间，是实现多模态智能融合的基础 [5][8][34] - DeepSeek时刻以高效率、高性能、低价格和开源路径（MIT license）为特征，大幅加速了大模型在全球的落地和应用 [5][10][37] - 规模定律在预训练阶段增速已放缓，智能增长更多转向后训练、推理和智能体阶段 [12][39][43] AI发展的五大趋势 - **趋势一：生成式AI正快速演化为智能体（Agent）**，这是近两年最重要的创新 [10][37][39] - **趋势二：推理成本下降与智能体算力需求上升形成平衡**，过去一年推理单位成本下降10倍，智能体算力需求增长10倍 [12][39] - **趋势三：从信息智能走向物理智能和生物智能**，大语言模型向视觉语言动作模型演进 [12][40] - **趋势四：无人驾驶与机器人是两大关键节点**，无人驾驶在2025年达ChatGPT时刻，2030年（DeepSeek时刻）约10%新车拥有L4能力；未来10年左右机器人数量将超过人类 [12][40] - **趋势五：AI风险快速上升**，智能体出现后风险至少翻倍 [13][41] 未来产业格局与架构 - 基础大模型将像操作系统一样收敛，全球最终玩家不超过10个，预计中美各占约一半 [3][14][42] - 开源生态将成为主流，预计占比80%，闭源占比20% [14][42] - 产业格局将重构为“基础模型 + 垂直/边缘模型 + 智能体网络”的三层结构 [6][14][19] - 未来的SaaS和手机APP将被智能体取代，智能体成为企业与个人交互的默认形态 [3][21][50] - 智能体将形成网络（智能体互联网），并催生新的经济形态和企业架构，企业资源将包括GPU、大模型、数据以及人和智能体 [17][45] 市场规模与产业机遇 - 人工智能时代的产业规模将远超过去，预计比移动时代大10倍，比PC时代大100倍 [24][53] - 基础大模型是AI时代的操作系统，将彻底重构其下的芯片架构（如GPU为主）和之上的应用生态 [23][24][52] - 互联网发展路径为：PC互联 -> 移动互联 -> 物联网 -> 智能体互联网（Internet of Agents），后者是未来5-10年最大发展方向 [24][53] 通往AGI的路径与预测 - 智能体互联网是通往通用人工智能的必经之路 [3][26][35] - 实现AGI需要新的算法体系，如新的记忆体系和世界模型，未来五年现有的Transformer等架构可能被颠覆 [26][55] - 预计需要15-20年完成从信息智能到物理智能，再到生物智能的跨越 [6][26][35]

人工智能发展趋势与核心洞见 - 新一轮人工智能浪潮的本质是信息智能、物理智能与生物智能的深度融合，信息世界、物理世界与生物世界全面数字化，原子、分子与比特的边界正在消融[1] - 生成式AI正快速演进为智能体AI，智能体已成为近两年AI领域最重要的创新方向之一，其任务复杂度在过去七个月内翻倍，准确率超过50%，意味着AI开始执行复杂任务与决策[3] - AI正在从信息世界走向物理世界和生物世界，即从大语言模型走向视觉-语言-动作模型，以在真实世界中行动[3] 智能体（Agent）的演进与影响 - 未来的SaaS服务和终端APP都将被智能体所取代，智能体即未来的软件与服务形态，将涵盖消费、行业、机器人、自动驾驶等各种领域[4] - 以医疗智能体为例，多智能体网络可模拟三甲医院运作，在很短时间内处理相当于一家三甲医院两到三年积累的病例，且诊断准确率更高，目标是为医生提供强大的智能体助手[4] - 智能体是实现AGI的必经之路，需要新的算法体系、记忆体系和世界模型[6] 算力、成本与规模化法则 - Scaling law在预训练阶段的效果增长已逐渐放缓，智能提升的重点转移至后训练阶段的推理与智能体层面[3] - 推理的单位成本在过去一年下降至原来的十分之一，而智能体对算力的需求则增长了十倍，两者形成动态平衡[3] 机器人、自动驾驶与物理智能 - 机器人被视为未来最大的赛道，十年内机器人的数量或将超过人类[4] - 无人驾驶在2024年已到拐点，预计到2030年，约10%的新车将具备无人驾驶能力，那将是自动驾驶的“DeepSeek时刻”[3] 基础大模型与产业格局 - 人工智能时代的操作系统是基础大模型，它将像PC时代的Windows、移动互联网时代的安卓与iOS一样，彻底重写、重构并重塑整个产业形态[5] - 在此操作系统之下，芯片架构将随之演变；在其之上，以垂直模型、边缘模型和智能体为核心的应用生态将全面重建，整个产业的规模将比PC时代和移动时代大出2-3个数量级[5] - 如同操作系统般的基础大模型，全球最终可能不会超过10个，预计中美将各占半数，可能辅以少数其他国家的模型，形成开源与闭源并行的双轨发展生态[5] 技术架构与长期预测 - 未来五年，自回归架构、Transformer和Diffusion可能会被新的范式颠覆[6] - 实现信息智能、物理智能乃至生物智能的全面突破，预计可能需要十五到二十年的时间[6]

公司融资信息 - 无锡紫荆智康科技有限公司于2025年11月10日完成天使轮融资，融资额近亿人民币 [1][2] - 参与投资的机构包括星连资本、英诺天使基金和尚势资本 [1][2] - 公司曾于2025年2月26日完成种子轮融资，投资方为清智资本，交易金额未披露 [2] 公司技术与业务 - 公司成立于2024年9月，核心团队成员来自清华大学智能产业研究院 [2] - 公司是全球领先的医疗智能体算法研究团队，依托研究工作Agent Hospital建立疾病生成模型 [2] - Agent Hospital在美国执业医生资格考试数据集上取得顶尖水平，已完成二十多个科室的医疗智能体构建 [2] - 公司致力于利用大模型智能体技术赋能智慧医疗，为全球用户提供便捷、低廉、优质的医疗服务 [2]

公司产品发布 - 中康科技在第十八届西普会展示五大行业智能体 包括商用智能体 药店智能体 研发智能体 医疗智能体及健康管理智能体 [1] - 药店智能体与商用智能体设置开放沉浸式体验区 吸引众多参会者互动 [1] - 药店智能体重大升级方案正式发布 聚焦五大核心智能体协同进化 构建行业首个全链路AI决策系统 [2] 药店智能体升级 - 升级方案包含经营洞察 会员运营 商品提升 店员赋能和病种管理五大核心功能 [2] - 推动药店智能体从单点工具向全域智能进化 标志医药零售行业进入算法驱动新纪元 [2] - 基于海量行业数据构建全链路AI智能体矩阵 实现药店从卖药郎中转变成智慧健康管家 [2] 商用智能体特性 - 包含超级个体智能体 AI数智营销增长平台和工业营销数字底座三大产品矩阵 [3] - 通过人工智能技术赋能医药企业营销决策 销售执行与终端运营全流程 [3] - 助力医药人突破能力边界 实现7倍效能跃升 [3] 技术应用价值 - 商用智能体解决方案覆盖数据治理 智能应用与业务落地的完整价值闭环 [3] - 重新定义医药行业数字化转型标准 为企业市场竞争赢得先机 [3] - 药店智能体实现药店经营模式的价值重构与效率升级 [2]

浙江省"人工智能+医疗健康"高质量发展行动计划 - 浙江省10部门联合印发行动计划 提出打造多模态医疗行业大模型和全自主AI研发框架 形成共性模型服务能力[1] - 计划开发覆盖医疗服务 健康管理 公共卫生等领域的专病专科模型和医疗智能体[1] - 重点布局人工智能数据与应用 脑机接口 新药创制等领域 加强多模态AI与医学 药学交叉领域的科研布局[1] - 鼓励科研机构加强医学AI跨学科合作 形成全球影响力的科研成果[1] 国家医保目录及商保创新药目录调整 - 2025年医保目录形式审查通过534个药品 商保创新药目录通过121个药品通用名[1] - 包括定价百万元的CAR-T抗癌药在内 多款高价创新药冲刺商保创新药目录 寻求多元支付途径[1] AI医疗行业发展趋势 - "人工智能+"驱动医疗产业革命性发展 脑机接口 手术机器人等高端设备加速落地应用[2] - 脑机接口商业转化加速 非侵入式在医疗康复 情绪管理领域应用前景广阔[2] - 侵入式脑机接口取得突破性进展 2025年将开展首例临床[2] - AI医疗获政策支持 国务院审议通过《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》[2] - AI病理诊断 AI影像及AI制药应用相对成熟 商业化进程有望加速[2] 相关上市公司动态 - 三博脑科以神经外科高壁垒技术为核心 通过"医教研"体系实现技术转化与规模扩张 领跑民营脑科医疗赛道[3] - 药明康德以AI+创新药全链条赋能为核心 技术壁垒高 全球化产能受益于GLP-1及基因治疗风口[4]

数据资源建设 - 制定卫生健康领域数据安全管理制度 规范健康医疗数据采集 加工 流转 利用 [1] - 建立健康医疗数据标准体系 推动健康数据高铁提质扩容 加强多模态数据汇聚 [1] - 建设卫生健康行业可信数据空间 研发数据治理工具和智能引擎 [1] - 建设省级医学生物信息数据库 共建共享行业高质量数据集和语料库 [1] 人工智能技术发展 - 打造多模态医疗行业大模型 建设全自主AI研发框架 形成共性模型服务能力 [1] - 开发覆盖医疗服务 健康管理 公共卫生 药械研发 行业治理等专病专科模型和医疗智能体 [1] - 聚焦人工智能数据与应用 脑机接口 新药创制等领域部署重大科技专项 [1] - 加强多模态人工智能 具身智能与医学 药学交叉领域的科研布局 [1] 科研合作与创新 - 鼓励科研机构加强医学人工智能跨学科合作 [1] - 形成一批具有全球影响力的科研成果 [1]

医疗智能体行业发展趋势 - 行业从"百模大战"进入"千体之争"阶段，医疗大模型数量达近300个，智能体数量快速增长但难以精确统计[4] - 智能体与大模型形成"认知+行动"技术闭环，具备自主性、反应性、主动性及交互能力[2] - 医疗智能体应用覆盖院内服务、辅助诊疗、医院管理、医保等场景，以及院外健康管理、科研教学、药物研发等领域[3][4] 医疗智能体应用场景 - 院内场景包括智能导诊、影像检验辅助、手术规划、病历生成等，涉及惠每科技、金域医学、数坤科技等企业[4] - 院外场景涵盖AI家庭医生、心理咨询师、慢病管理等，布局企业包括京东健康、平安好医生、腾讯健康等[4] - 专科智能体快速崛起，如华西医院"睿兵Agent"聚焦消化领域，深圳大学华南医院推出腹痛诊疗智能体[8][9] 智能体拟人化发展 - 企业通过虚拟形象、专属名称强化情感连接，如紫荆智康42位AI医生配备专属形象和名字[5] - 京东健康推出"大为"AI医生、"小晶"营养师等角色，腾讯健康与华润三九合作打造"三舅"健康管家[6] - 数字分身技术应用广泛，支付宝"AI健康管家"、蚂蚁集团"AQ"APP覆盖近200个名医AI分身[7] 专科智能体发展现状 - 专科智能体实现定向进化，突破通用模型精度瓶颈，如中山医院放射智能体、协和医院感染性疾病智能体等[9][10] - 专科智能体可沉淀顶级医疗机构经验并向基层输出，提升诊疗质量和效率[11] - 行业正在推进专科专病智能体标准研制，涵盖甲状腺癌、炎症性肠病等专病领域[15] 技术发展挑战 - 当前医疗智能体主要处于L1-L2级，真正达到L3级(具备行动能力)的极少[13][14] - 智能体需完成预训练、正式训练、续训练三轮训练才能成为真正助手，目前多数未完成正式训练[14] - 行业需要临床专家深度参与、规范标准制定以及大模型底座能力突破[15][16]

数字化转型与AI医疗应用 - 人工智能技术已渗透医疗服务全链条，包括早期筛查、精准治疗、药物研发和术后管理，为医疗行业提质增效提供动能 [1] - 上海积极推动人工智能赋能生命健康产业，推动健康产业智能变革 [1] 家庭医生制度与AI解决方案 - 上海家庭医生签约数超1100万人，常住人口签约率达45%，老年人和慢性病患者等重点人群签约率超84% [2] - 上海二级、三级医院50%门诊号源优先向社区开放，实现家庭医生快捷预约 [2] - 家庭医生服务存在人手不足问题，全科医生需承担门诊、教研、科学等多重任务 [2] - 曜影医疗推出"AI家庭医生"智能体，基于大语言模型技术，提供智能问诊、健康咨询、长期疾病管理等全场景服务 [2] - AI家庭医生可根据家庭成员健康档案定制健康管理方案，实现"长期伴随、精准守护" [2] - 曜影医疗实现"AI智能体+真人医生双轨服务"全场景应用，开启家庭健康管理新模式 [2] 医疗智能体开发与合作模式 - 上海电信、库帕思等推出医疗智能体，打造"智能体+医疗平台"应用，为家庭医生提供临床智慧决策支持系统 [3] - 曜影医疗选择自主研发AI家庭医生智能体，基于数据安全与医疗质量把控考量 [3] - 曜影医疗自建信息系统涵盖EMR电子病历、慢病管理平台等核心模块，为个性化AI智能体提供关键支持 [3] AI医疗成效与案例 - 上海电信医疗智能体在基层医院应用，通过手环、手表等设备采集数据，完善签约用户健康数据跟踪 [4] - 曜影医疗AI家庭医生在慢病管理、育儿建议、急症分诊等场景取得显著成效 [4] - AI家庭医生推出"健康档案全家共享"功能，实现跨代际健康管理 [5] 行业布局与未来展望 - 复旦大学附属中山医院发布心脏人工智能体"观心大模型CardioMind"，实现从病史采集到辅助诊断的全流程智能化 [5] - 上海市肺科医院推出全能医疗助手"LungSmart"，融合WinGPT与DeepSeek双模型驱动诊疗全流程升级 [5] - 商汤医疗表示多模态技术打通从影像诊断到临床决策全链条，医疗智能化转型成为"必答题" [6] - 曜影医疗未来规划包括"数字疗法"、多模态大模型应用、智能硬件整合等方向 [6] - 人工智能与大健康产业融合发展将催生新业态、新模式，推动智慧医疗生态系统完善 [6]

医疗AI技术突破 - 联影医疗发布元智医疗大模型 支持10余种医疗智能体覆盖多场景应用 [1] - 模型基于数千万级医疗影像数据和数十万级精细标注数据训练 支持10+影像模态和300种影像处理任务 [1] - 在复杂病灶诊断和器官分割等关键任务上模型精准度测评超过95% [1] 算力基础设施建设 - 广东省交通行业算力中心在韶关揭牌 按国家A级机房标准建设 [2] - 规划部署638个标准机柜 首期建成324个机柜 满足全省交通行业多样化算力需求 [2] - 该中心是广东省公路水路交通基础设施数字化转型升级重点工程 [2] 政企协同与产业培训 - 浙江省组织人工智能专题培训 邀请宇树科技创始人王兴兴分享机器人产业现状及发展趋势 [3] - 培训体现地方政府对机器人产业战略地位的重视 推动政策与市场资源精准对接 [3] - 企业家参与政府决策层培训 加速区域智能化转型进程 [3]