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人工智能+醫療與生命科學即AI醫療已從起步期邁入發展期，AI醫療應用已從早期浮現階段過渡為深入探索階段。在該時期與階段內，醫療數據的安全性得到維護，數據互聯互通建設向數據治理與開發轉變，AI醫療影像向多疾病橫向拓展與縱向深挖，NLP技術產品領先于KG、ML技術產品，如CDSS領先于AI制藥，個別賽道競爭加劇，可行的商業模式浮出水面。

從市場規模來看，2020年中國AI醫療核心軟件市場規模為29億元，加上帶有重資產性質的AI醫療機器人，總體規模為59億元，而到2025年，AI醫療核心軟件市場規模將達到179億元，同樣加上AI醫療機器人，總體規模將達到385億元，2020-2025年CAGR=45.7%，總體市場呈繁榮增長態勢。

未來，AI醫療影像玩家將繼續開拓影像診斷的其他疾病市場，如冠脈、乳腺、肝臟等，同時開發手術規劃與導航這類影像治療市場，轉戰新興的藍海區。此外，未來AI醫療的戰場將從資本力量雄厚與否的角逐，轉為企業自身商業模式的較量。

　全球區塊鏈技術開發者正努力探索區塊鏈的應用方向及服務模式。去中心化組織、去中心化金融、去中心化應用等新興領域應運而生，并快速在全球區塊鏈行業中取得廣泛應用。除代幣經濟、BaaS、基于區塊鏈的SaaS等基礎商業模式外，區塊鏈行業正著力發展如數字貨幣挖礦、區塊鏈開源平臺、DAO、NFT、DeFi、dApp等商業模式。與此同時，互聯網巨頭企業亦積極布局區塊鏈技術與其他高新技術融合的商業模式。區塊鏈與人工智能的協同作用可顯著提升區塊鏈能力，AI可幫助區塊鏈降低能耗，提升區塊鏈業務可擴展性及硬件效率。此外，區塊鏈可有效解決物聯網、供應鏈痛點，可實現全鏈條可追溯與可視化。

　　本報告旨在分析中國區塊鏈應用的概念定義、技術動向、市場規模及應用前景，并識別中國區塊鏈應用市場最新發展態勢。

自研AI芯片、云原生架構、彈性分布式訓練服務以及MLOps能力成為平臺核心能力

　　AI芯片將持續架構創新、形態演進以及軟硬一體化趨勢；云原生應用可以為AI開發平臺的用戶（開發者）提供更敏捷高質量的應用交付以及更簡單和高效的應用管理；分茍式訓練可提供底層資源的彈性配置，提升系統的資源利用率；MLOps為AI開發平臺帶來靈活性與速度。

　　開發者流量與平臺規模是AI開發平臺營收決定性要素

　　AI開發平臺商業模式相對簡單。AI開發平臺經營模式是通過為企業或并發者提供Ai技術接口或AI并發工具而獲利I計費方式主要包括免費、按調用量計費、包年或包月三種。

　　模型調用業務營收將提升

　　2016-2020年，中國AI開發平臺營收規模快速擴張，2020年中國AI開發平臺營收突破200億元^現階段算力、數據、模型調用、部署/維護四項業務占AI并發平臺的營收占比約為4:3:21。未來，隨著推斷應用占比的提升，數據業務的營收占比預計將下降；而隨著AI在各垂直場景中應用的深入，模型調用業務的營收占比預計將提升。

《古太古代—2021年中國碳中和行業研究報告》是在中國碳中和戰略提出之初，進行行業總覽及未來趨勢前瞻的總剛性報告。報告指出當前碳中和產業中存在的問題，并通過數據證明未來解決的可能方向。并總結這些方向對中國社會、經濟、生產和科技等多方面產生的深刻影響。

//www.iresearch.com.cn/Detail/report?id=3810&isfree=0

本報告通過對醫療物聯網典型業務場景的分類分析及醫療物聯網產業發展的科學研判，指出后疫情時代IoMT設備可能面臨的安全風險，并進一步深入討論如何構建醫療物聯網安全防護策略框架，最后提出醫療物聯網安全發展的方向和建議，為醫療機構IoMT設備相關的安全規劃提供參考。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202107/t20210728_381241.htm

近年來，人工智能成為推動社會經濟發展的新動力之一，在提高社會生產效率、實現社會發展和經濟轉型等方面發揮重要作用。作為主導新一代產業變革的核心力量，人工智能在醫療方面展示出了新的應用方式，在深度融合中又催生出新業態。

從全球范圍來看，目前人工智能醫療產業仍處于發展早期階段，相比于傳媒、零售、教育等領域來說，商業化程度偏低。但隨著市場需求不斷擴大，向專業化細分領域深化發展，加之各國宏觀政策支持和技術進步等，人工智能醫療發展前景廣闊。美國靠早期的政策拉動醫療信息化和人工智能輔助醫院管理，積累了大量數據，具備先發優勢，屬于領先梯隊，目前已在藥物研發、醫療機器人、醫學影像、輔助診斷等方面全方位布局。其他國家如英國、德國、加拿大、日本等國則緊隨其后，各有側重，各有所長。

中國作為新興市場國家的領頭羊，人工智能醫療始終保持高速發展態勢。目前，我國人工智能醫療發展歷經計算智能階段，目前正處于從感知智能向認知智能過渡的發展階段，不同細分領域的技術發展情況和落地應用成熟度有所不同。AI醫學影像是人工智能在醫療領域應用最為廣泛的場景，率先落地、率先應用、率先實現商業化。手術機器人、藥物研發、精準醫療等領域已有部分落地應用，但因成本或技術原因，尚未實現規模化普及，未來增長空間較大。受2020年初新冠肺炎疫情影響，人工智能在公共衛生領域特別是傳染病的預防與控制方面發揮重要作用，傳染病大數據分析預警系統、疫情排查系統、智能測溫機器人、消毒機器人、語音服務機器人等在戰“疫”一線被廣泛應用。本研究報告立足于產業發展基本面，并結合當前人工智能醫療的最新發展與應用趨勢，對公共衛生、醫院管理、醫學影像、醫療機器人、藥物研發、健康管理、精準醫療和醫療支付共八大主要細分領域進行深入研究與分析，分析各領域所處的不同發展階段、發展特征與應用價值，并盤點市場主要參與者，力求描摹2020年互聯網醫療行業發展的新風向。

中國的人工智能醫療在政府與社會各界的共同投入與支持下，面臨政策、市場、技術、人才等多重因素疊加利好的重要發展機遇。項目組重點分析了中國人工智能醫療領域目前所具有的六大發展機遇：機遇一，頂層設計不斷加碼，產業發展政策環境持續優化；機遇二，市場增長迎來發力期，資方入局窗口已經打開；機遇三，市場需求日益旺盛，慢病管理等領域頗具增長空間；機遇四，新冠疫情的迫切需求為相關產業的發展打開了新局面；機遇五，5G、量子計算等新技術的增長為產業發展提供了新動能；機遇六，復合型人才厚度增加為產業厚積薄發創造新節點。

在行業發展重要機遇期，政府密集釋放相關利好政策，推動科技成果轉化，推動數據共享，持續完善行業標準規范體系。同時，“以患者為核心、切實滿足醫生臨床工作需求”的核心理念正在逐漸成為行業共識，人工智能醫療產品正在向覆蓋多病種、深入應用場景的方向發展。可以預見，人工智能醫療大規模落地應用的時代即將來臨。