400-072-5588中国未来 50年产业趋势洞察白皮书白皮书摘要从目下展望 ， 人工智能之父 Geoffrey Hinton正在挑战当今 AI界的 “常识 ”， 尝试颠覆深度学习的路径 ， 同时 ， 也没有人能确定人工智能的未来走向 。 五十年后的人工智能或许会远远超出当下的想象 ， 正如半个世纪前的互联网 。 仰望星空的猿猴是第一次诞生的人类 ， 也须上万年的血泪耕耘才得以成就文明 。 对待人工智能的未来 ， 博观而约取 ， 厚积而薄发 。人工智能 厚积与薄发关键词：量子人工智能 、 遗传编程 、 虚实集成世界 、人工智能伦理当今世界正在经历百年未有之大变局 ， 全球新冠疫情的爆发给世界经济发展带来严重挑战 ， 人类正处于大发展 、 大变革 、 大调整时期 。 与此同时 ，世界多极化 、 经济全球化 、 社会信息化 、 文化多样化持续全面推进 ， 新一轮科技革命和产业革命正在孕育成长 ， 不断颠覆传统经济和产业模式 ，数字化转型不断加速 。2021年是具有里程碑意义的一年 ， 既是中国建党一百周年 、 全面建成小康社会之年 ， 亦是中国 “十四五 ”规划的开局之年 。 在这样的新起点 、 新征程背景下 ， 身处百年变局和世纪疫情叠加之关键历史时期 ， 面对外部复杂多变的经济和政治环境 ，以及内部经济转型升级的挑战 ， 中国将如何立足新发展阶段 、 贯彻新发展理念 、 构建新发展格局 ，已成为牵动全球经济格局和国际关系变动的重要因素 。“百舸争流 ， 奋楫者先 ”， 作为全球及中国经济格局发展的重要见证者与参与者 ， 弗若斯特沙利文联合头豹研究院谨此发布 中国未来五十年产业趋势洞察白皮书 ， 从行业视角的维度解读中国未来 50年期间五大核心产业的发展趋势与机遇 。 本报告从宏观环境 、 发展现状 、 行业痛点 、 供需环境 、 发展趋势等维度出发 ， 通过调研和分析中国人工智能行业 、 制造业 、 医疗健康 、 大消费 、 碳中和相关产业等领域 ， 总结和分析了中国未来 50年五大核心产业领域的发展机遇与挑战 。 本报告聚焦产业热点问题 ， 深入分析了未来中国在人工智能 、 制造业 、 医疗健康 、 大消费 、 碳中和领域的价值贡献 ， 并在回顾中国行业智能化升级和绿色化转型历史的基础上 ， 探讨中国未来核心产业的发展方向 。中国制造业正处于新旧动能转换的关键时期 ， 亟需智能化升级和绿色化转型 。 智能化下的制造业体系产生较大改变 ， 信息实时反馈与工艺 、 研发之间呈双向往来关系 ， 更利于生产研发部门根据消费者需求定义产品特性 ， 实现 “对症下药 ”。风力发电 、 光伏发电 、 智能电网等可再生且持续利用能源的生产制造将成为工业活动未来的另一趋势 ， 同时清洁能源是实现工业活动中降低碳排放的另一关键 。制造业 新旧与转换关键词：智能制造 、 绿色工业 、 数字孪生 、 工业 5.0回顾 2020年 ， 中国 “十四五 ”规划编制启动 ， 医药生物跑赢沪深 300指数 ， 在产业升级 、 结构优化的宏观政策逻辑下 ， 医疗健康行业将受持续引导 。 随着 2030健康中国目标渐进 ， 医药产业结构革新重塑 ， 构建增长型生态圈势在必行 ， 医药板块因具备内需驱动的刚需属性和长期成长的稳定性具有核心投资价值 。医疗健康 革新与重塑关键词：肿瘤治疗 、 罕见病治疗 、 医药健康对比日本消费时代发展历程 ， 中国正处于第三消费时代的后半阶段 ， 未来中国将逐渐从第三消费时代向第四消费时代过渡 。 “新零售 ”跨界与重点消费领域融合生成 “新物种 ”已成必然趋势 ， 新的消费人群 、 消费领域和消费模式即将诞生 ， 消费娱乐化将逐渐成为主流 。大消费 机遇与挑战关键词：智慧零售 、 数智化生态 、 新消费人群 、 泛娱乐消费为推动中国低碳绿色发展 ， 应对全球气候变化 。 电力 、 工业和交通是中国碳排量最大的三大领域 ， 意味着在未来长达40-50年的时间里 ， 中国将重点对以上三大领域进行节能减排的改革 ， 由此也催生出低碳或零碳技术发展的新机遇 。碳中和 目标与途径关键词：碳中和、碳减排、碳吸收、金融减排报告提供的任何内容 （ 包括但不限于数据 、 文字 、 图表 、 图像等 ） 均系 弗若斯特沙利文及 头豹研究院独有的高度机密性文件 （ 在报告中另行标明出处者除外 ） 。 未经 弗若斯特沙利文及 头豹研究院事先书面许可 ， 任何人不得以任何方式擅自复制 、 再造 、 传播 、 出版 、 引用 、 改编 、 汇编本报告内容 ， 若有违反上述约定的行为发生 ， 弗若斯特沙利文及 头豹研究院保留采取法律措施 、 追究相关人员责任的权利 。 弗若斯特沙利文及 头豹研究院开展的所有商业活动均使用 “弗若斯特沙利文 ”、 “沙利文 ”、 “头豹研究院 ”或 “头豹 ”的商号 、 商标 ， 弗若斯特沙利文及 头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ， 也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动 。目录名词解释 - 20第一章 中国人工智能产业全景前瞻 - 24人工智能综述 - 25 学派理念界定 - 26 历史沿革与前瞻 - 27 人工智能产业现状全景概览 - 28目下十年展望 - 30 基础层 -智能芯片 - 31 基础层 -智能传感器 - 32 技术层 -机器学习 - 33 技术层 -智能语音与计算机视觉 - 35 应用层 -行业解决方案 - 38 应用层 -自动驾驶 - 39未来五十年前瞻 - 40 基础层 -量子人工智能 - 41 技术层 -遗传编程 - 42 应用层 -虚实集成世界 - 43 人工智能伦理 - 44第二章 中国制造业未来五十年展望 - 46智能制造现状概述 - 47 智能制造定义 - 48 智能制造产业链 - 49 智能制造政策 - 50智能制造价值分析 - 51目录 核心价值 - 52 制造业升级 - 53 内在要求及市场规模 - 54未来五十年前瞻 - 55 技术趋势 - 56 IT与 OT融合 - 57 数字孪生 - 58 工业 5.0 - 59工业与碳排放市场现状 - 60 中国工业市场概览 - 61 煤炭消费 - 62 碳排放政策 - 65工业排放物概况 - 67 工业废水 - 68 工业废气 - 70未来五十年前瞻 - 72 绿色工业与清洁能源 - 73第三章 肿瘤及罕见病治疗的发展策略 - 75中国医药健康行业综述 - 76 中国医药健康行业发展历程 - 77 中国医药健康行业产业链 - 78 中国医药健康行业注册审批 - 79 中国医药健康行业供给端 - 80目录 中国医药健康行业需求端 - 81中国肿瘤治疗五大趋势 - 82 流行病学趋势 - 83 肿瘤治疗趋势 - 85 研发审批趋势 - 89 治疗支付趋势 - 91 企业发展趋势 - 94中国罕见病治疗展望 - 97 罕见病定义 - 98 罕见病政策 - 99 罕见病药物可及性 - 100第四章 中国消费领域未来五十年展望 - 103中国消费领域宏观环境分析 - 104 人口老龄化 - 105 收入与消费 - 106 人口结构与流动 - 107 中日市场对比 - 108 中国消费时代 - 109 潜力消费市场 - 110高科技在消费领域的应用前瞻 - 111 科技赋能消费 - 112 人工智能 - 113 物联网 - 115 区块链 - 117中国消费领域发展趋势展望 - 118目录 智慧零售 - 119 数智化生态 - 120 新消费人群 - 121 新消费品类 - 123中国消费领域市场机会 - 124 宠物行业 - 125 家居家装行业 - 126 泛娱乐消费行业 - 127第五章 “双碳”目标下的产业转型升级之路 - 128中国碳中和目标概述 - 129 中国双碳目标 - 130 中国发电结构现状 - 131碳中和实现路径 能源碳减排 - 132 中国新型电力系统未来展望 - 133 中国能源产业碳中和相关政策 - 134 中国光伏行业发展现状与未来展望 - 135 中国风电行业发展现状与未来展望 - 136 中国储能行业发展现状与未来展望 - 137 中国氢能行业未来展望 - 138碳中和实现路径 工业碳减排 - 139 中国钢铁行业现状与未来展望 - 140碳中和实现路径 交通碳减排 - 141 中国交通领域碳排放现状及未来展望 - 142碳中和实现路径 增强碳吸收 - 143 中国林业碳汇发展现状与未来展望 - 144目录 中国 CCUS技术发展现状与未来展望 - 145碳中和实现路径 金融减排支持 - 146 中国碳排放权交易体系 - 147 中国碳金融市场结构 - 148方法论 - 149法律声明 - 150Terms - 20China Artificial Intelligence Industry Prospects - 24Artificial Intelligence Overview - 25 Definition - 26 History and Prospects - 27 A Panoramic Overview of the Current Situation of the Artificial Intelligence Industry - 28Ten Years Outlook - 30 Smart Chip - 31 Smart Sensor - 32 Machine Learning - 33 Intelligent Voice and Computer Vision - 35 Industrial Solutions - 38 Autonomous Driving - 39Fifty Years Prospect - 40 Quantum AI - 41 Genetic Programming - 42 Virtual and Real Integration - 43 AI Ethics - 44China Manufacturing Industry Prospects - 46Intelligent Manufacturing Overview - 47 Definition - 48 Industry Chain - 49 Policy - 50CONTENTSIntelligent Manufacturing Value Analysis - 51 Core - 52 Upgrade - 53 Immanence Request and Market Size - 54Fifty Years Prospect - 55 Technology Trends - 56 Integration of IT and OT - 57 Digital Twin - 58 Industry 5.0 - 59Current Situation of Chinas Industrial Market and Carbon Emission - 60 Chinas Industrial Market Overview - 61 Consumption of Coal - 62 Carbon Emission Policies 65Summary of Industrial emissions - 67 Industrial Wastewater - 68 Industrial Waste Gas - 70Future 50 years - 72 Green Industry& Clean Energy - 73Tumors and Rare Diseases Strategies - 75Overview of China Pharmaceutical and Health Industry - 76 Development Path - 77 Industry Chain - 78CONTENTS Registration and Approval - 79 Supply - 80 Demand - 81Five Trends in Cancer Treatment in China - 82 Epidemiology - 83 Tumor Treatment - 85 R&D Approval - 89 Medical Burden - 91 Enterprise Development - 93Rare Disease Treatment in China - 97 Definition - 98 Policy - 99 Drug Accessibility - 100China Consumer Sector Prospects - 103Macro-environmental Analysis of China Consumption Field - 104 Aging Population - 105 Income and Consumption - 106 Population Structure and Mobility - 107 Comparison of Chinese and Japanese Markets - 108 China Consumption Era - 109 Potential Consumer Market - 110Prospects for the Application of High-tech in Consumer Field - 111 Technology Empowers Consumption - 112 Artificial Intelligence - 113CONTENTS Internet of Things - 115 Blockchain - 117Prospects for Development Trends in China Consumer Sector - 118 Smart Retail - 119 Digital Ecology - 120 New Consumer - 121 New Consumer Products - 123Opportunity Market in China Consumer Sector - 124 Pet Industry - 125 Home Furnishing Industry - 126 Pan-entertainment Consumer Industry - 127China Industrial Transformation Under the Dual Carbon Goal - 128Overview of China Carbon Neutrality Goals - 129 China Dual Carbon Goals - 130 China Power Generation Structure Current Status - 131Path To Achieve Carbon Neutrality-energy Carbon Emission Reduction-132 Prospects of China New Power System - 133 China Energy Industry Carbon Neutral Policies - 134 Status Quo and Prospects of China Photovoltaic Industry - 135 Status Quo and Prospects of China Wind Power Industry - 136 Status Quo and Prospects of China Energy Storage Industry - 137 Prospects of China Hydrogen Energy Industry - 138Path to Achieve Carbon Neutrality-transportation Carbon Emission Reduction - 139CONTENTS Status Quo and Prospects of China Iron and Steel Industry - 140Path to Achieve Carbon Neutrality-transportation Carbon Emission Reduction - 141 Status Quo and Prospects of Carbon Emissions In China Transportation Sector - 142Path to Carbon Neutrality-enhancing Carbon Absorption - 143 China Forestry Carbon Sink Development Status and Prospects - 144 China CCUS Technology Development Status and Prospects - 145Path to Achieve Carbon Neutrality-Financial Emission Reduction Support - 146 China Carbon Emissions Trading System - 147 China Carbon Finance Market Structure - 148Methodology - 149Legal Statement - 150CONTENTS图表目录 人工智能概念厘定与区分 - 26 人工智能三大研究流派 - 26 人工智能的历史沿革与前瞻 - 27 电力的发展史启发人工智能产业的未来 - 27 人工智能全景概览 - 28 AI 2000 人工智能全球最具影响力学者榜单 - 28 人工智能开发全流程 - 29 人工智能产业链 - 29 智能芯片架构对比 - 31 类脑芯片研究领域的部分机构 /企业及产品 - 31 智能传感器的发展 - 32 智能传感器相关企业 - 32 机器学习技术分支的发展趋势 - 33 无监督机器学习的实现之路 - 34 智能语音发展现况综述 - 35 计算机视觉发展现况综述 - 35 多模态交互系统框架 - 36 端边云三方协同架构 - 37 人工智能相关行业渗透率热度图 - 38 智慧能源 -智能电网解决方案概述 - 38 智慧医疗 -家庭、医院、公共卫生系统综合解决方案 - 38 自动驾驶的发展阶段 - 39 自动驾驶 带来的行业改变 - 39 量子机器学习算法概览 - 41 人工智能与量子计算的正向回馈 - 41 遗传编程原理简述 - 42 遗传算法研究的趋势 - 42图表目录 虚实集成世界的关键技术 - 43 由元宇宙到全真互联网 - 43 人工智能智力发展曲线简析 - 44 传统制造对比智能制造 - 48 智能制造各层级结构 - 48 中国智能制造产业链图谱， 2020年 - 49 中国智能制造行业政策， 2018年 -2021年 - 50 智能制造的核心价值 - 52 制造业升级路径 - 53 世界主要国家制造强国发展指数， 2019年 - 53 智能制造的内在要求 - 54 中国智能制造行业市场规模（按产值计）， 2016年 -2025年预测 - 54 智能制造核心技术及趋势概览 - 56 智能制造发展趋势 - 57 IT与 OT融合趋势 - 57 本地化数字孪生系统 - 58 数字孪生应用行业分布情况， 2020年 - 58 工业 5.0展望 - 59 从工业 4.0到工业 5.0 - 59 中国工业增加值， 2012-2020年 - 61 中国工业产值全球占比， 2012-2020年 - 61 中国工业产值增速， 2000-2020年 - 61 中国煤炭消费量， 2014-2020年 - 63 全球煤炭消费量国家排名， 2020年 - 63 中国二氧化碳排放量， 2011-2020年 - 64 中国碳中和、碳达峰相关政策， 2017-2021年 - 65图表目录 部分国际碳减排时间表 - 66 中国工业废水污染物分类 - 68 工业废水的危害 - 68 中国工业废水排放量， 2015-2024年预测 - 69 工业废气产生过程 - 70 中国废气排放占比， 2020年 - 70 中国发电方式占比， 2020年 - 71 “碳中和”与“碳达峰”下涉及的能源与工业 - 73 中国医药板块走势， 2006-2020 - 77 中外医疗健康行业发展阶段 - 77 中国医药行业产业链 - 78 中国药品注册审评流程图 - 79 中国历年药品注册申请审评情况， 2016-2020 - 79 药品各类注册申请审评情况， 2016-2020 - 79 优先审评通过的品种， 2020 - 79 中国医药工业增加值增速， 2015-2020 - 80 中国医药工业营收和利润增速， 2016-2020 - 80 中国医药工业代表企业区域分布 - 80 中国医药市场国际需求端 - 81 中国医药市场本土需求端 - 81 全球发病率前十癌症， 2020 - 83 全球死亡率前十癌症， 2020 - 83 死亡率前五癌症（按性别） - 83 中国主要癌症新发和死亡数量， 2015-2020 - 83 全球癌症病发预测， 2018-2070 - 84图表目录 中国肿瘤医院收入， 2010-2019 - 84 癌症治疗费用 - 84 中国肿瘤早筛市场规模， 2020-2030E - 84 主要肿瘤治疗方式 - 85 主要肿瘤治疗药物分类 - 85 细胞治疗类别及研究适应症 - 86 医学治疗肿瘤的认识进展 - 86 程序性细胞死亡的分类 - 86 CSCO年会精准医疗热点趋势， 2021 - 87 中医学结合治疗肿瘤案例 - 88 具有增强抗肿瘤药物敏感性或逆转耐药的中药活性成分 - 88 中国肿瘤药物临床试验项目， 2016-2020 - 89 中国肿瘤药物临床试验项目药物类型， 2016-2020 - 89 中国肿瘤药物临床试验分期分布， 2019-2020 - 89 中国肿瘤药物临床试验适应症分布， 2020 - 89 中国备案临床试验机构分布及数量， 2020 - 89 中国肿瘤药物研发现存痛点 - 90 中国肿瘤药物研发审批趋势展望 - 90 抗肿瘤药物进入国家医保谈判药品总览 - 91 肿瘤治疗方式费用 - 91 肿瘤治疗费用支出比例， 2018 - 91 疾病负担定义和肿瘤疾病负担案例 - 92 中国药物研发阶段趋势 - 93 中国肿瘤药物企业发展驱动因素与趋势 - 93 首创式新药与跟进式新药特点对比 - 94图表目录 中国 First-in-class产品 Top10靶标 - 94 中国 Me-too产品 Top10靶标 - 94 中国创新药领域投资与退出案例， 2010-2019 - 95 中国生物医药 License in项目数量， 2010-2020 - 95 中国药企 License in交易额前十， 2020 - 95 中国医药 License out项目数量， 2010-2020 - 96 中国医药 License out项目类型， 2020 - 96 获 FDA突破性疗法认定或快速通道资格的中国创新药 - 96 中国创新药企 License out获得过亿美金首付款一览 - 96 各国罕见病定义标准 - 98 中国部分罕见病 - 98 中国 2,0804名罕见病患者画像 - 98 罕见疾病药物研发相关政策， 2015-2021 - 99 经 FDA孤儿药资格认定的中国药企研发药物 - 100 在研的罕见病药物管线 - 100 “境外有药，境内无药”困境的 21种罕见病 - 101 部分罕见病的“超适应症”使用治疗药物 - 101 第一批罕见病目录 疾病相关治疗药物上市注册及医保纳入情况， 2020 - 101 “1+N”多方共同支付罕见病用药保障机制 - 102 中国罕见病用药保障地方探索模式 - 102 中国人口出生率及老龄化趋势， 2000-2050年 - 105 不同年龄消费者生命周期 - 105 人口老龄化对经济的影响 - 105 中国人均可支配收入与消费支出情况， 2013-2020年 - 106图表目录 中国与全球发达国家消费率情况分布， 2020年 - 106 中国收入分配结构发展趋势 - 106 中国人口年龄结构演变历程， 2020&2050年 - 107 中国区域间人口流动变化情况 - 107 日本 与中国消费市场发展对比 - 108 中国第三消费时代人、货、场变化格局 - 109 中国消费品牌发展方向 - 109 中国与日本城镇化率水平对比 - 110 中国三大产业对经济的影响 - 110 新基建为消费行业转型奠定基础 - 112 科技发展对消费市场的变革影响 - 112 人工智能赋能消费行业生产智能制造 - 113 人工智能赋能消费产品智能化 - 113 AI算法在消费品牌的应用场景 - 114 人工智能改变消费者的消费模式 - 114 物联网技术发展趋势曲线图 - 115 物联网应用场景 - 115 商业物联网零售场景应用 - 116 传统支付系统与区块链支付系统区别对比 - 117 区块链技术革新支付方式 - 117 智慧零售 数字一体化解决方案 - 119 零售行业数智化转型 - 120 中国未来消费增长主要群体 - 121 中国消费品类市场份额情况， 2020年 - 123 主要国家宠物渗透率情况， 2020年 - 125图表目录 95后人群对宠物相关品类消费金额增速， 2020年 - 125 中国宠物消费驱动因素 - 125 中国家装行业数字化整装业务 - 126 中国智能家居发展方向 - 126 中国娱乐消费媒介演变进程 - 127 中国 “碳达峰”与“碳中和”目标规划时间 - 130 中国发电 设备容量 结构， 2016-2020年 - 131 新型电力系统 简述 - 133 中国“碳中和”相关产业政策布局 - 134 中国光伏装机规模及度电成本走势， 2020-2060年预测 - 135 中国风电装机规模及度电成本走势， 2020-2060年预测 - 136 中国储能装机规模与结构， 2020-2060年预测 - 137 中国氢能发展目标， 2025-2060年预测 - 138 中国钢铁行业碳减排相关政策事件， 2020年 12月 -2021年 1月 - 140 中国 钢铁行业脱碳路径 ， 2020-2060年预测 - 140 中国交通领域未来展望， 2060年预测 - 142 中国森林蓄积量与森林覆盖率情况， 2018-2060年预测 - 144 中国森林累计吸收二氧化碳总量， 2018-2060年预测 - 144 CCUS技术流程 - 145 中国碳交易市场参与主体与基本流程 - 147 中国碳金融市场建设结构示意图 - 148名词解释 符号主义： 将认识对象通过数学逻辑的方法以符号形式表现出来，利用计算机的符号处理推算能力来模拟人的认识。 连接主义： 主张从结构和工作模式上对人脑进行模仿。 行为主义： 与人工智能应像人类智能一样通过逐步进化而实现。 决策树模型： 是一种简单易用的非参数分类器，它不需要对数据有任何的先验假设，计算速度较快，结果容易解释，而且稳健性强。 人工神经网络： （ Artificial Neural Network， 即 ANN ）， 是 20世纪 80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。 Boosting算法： Boosting(提升 )是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。提升算法基于这样一种思想：对于一个复杂的任务 ,将多个专家的判断总和得出的结果要比任何一个专家单独的判断好。 支撑向量机 SVM： 支持向量机 (Support Vector Machines)是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 深度学习 ： (Deep Learning)是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 对偶学习： 一种新的学习范式，其基本思想是利用机器学习任务之间的对偶属性获得更有效的反馈 /正则化，引导、加强学习过程，从而降低深度学习对大规模人工标注数据和监督的依赖。 边缘计算 ： 是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应。 可解释的机器学习： （ Explainable AI) 是机器学习研究由线到面的关键一步，当前的机器学习仍处于黑箱技术阶段，输入数据的关联性无法解释因果关系。 量子人工智能： （ Quantum Artificial Intelligence，简称 QAI）是量子力学与人工智能相结合的跨学科领域，分两种不同的途径与方法：构建改善当前人工智能系统的量子算法；建立在量子计算机基础上的量子增强型人工智能算法。 遗传编程： 借鉴了自然界生物进化理论和遗传的原理，是一种自动随机产生搜索程序的方法。是一种新的全局优化搜索算法，简单通用、鲁棒性强，并且对非线性复杂问题显示出很强的求解能力。 元宇宙： 元宇宙是一个极致开放、复杂、巨大的系统 ,它涵盖了整个网络空间以及众多硬件设备和现实条件，是由多类型建设者共同构建的超大型数字应用生态。 脑机接口： 在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接，实现脑与设备的信息交换。名词解释 PLM： Product Lifecycle Management，产品生命周期管理，是一种应用于在单一地点的企业内部、分散在多个地点的企业内部，以及在产品研发领域具有协作关系的企业之间的，支持产品全生命周期的信息的创建、管理、分发和应用的一系列应用解决方案。 MES： Manufacturing Execution System，制造执行系统，是生产制造和目标计划之间的信息枢纽。 OT： Operational Technology，运营技术。 创新药： 境内外均未上市的新药，含有新的结构明确的、具有药理作用的化合物，且具有临床价值的原料药及其制剂。 两票制： 中国药品政策，规定药品从药厂至公立医院批发环节中，仅开具两次发票（一次为药厂到一级经销商，另一次为末级经销商到医院），避免各级经销商层层加价，以降低药品虚高价格。 带量采购： 化学药品新注册分类批准的仿制药品目录，经联采办会议通过以及咨询专家，确定采购品种（指定规格）及约定采购量，其基本思路是提升医保对药品采购使用的影响，取消质量分层，加剧竞争，以量换价，最终达到医保基金降低总体用药花费的效果。 药物一致性评价： 药物质量要求，主体为仿制药，要求其与原研药质量及疗效一致，具体体现在药物稳定性、杂质谱图及溶出性一致。 MAH： Marketing Authorization Holder，药品上市许可持有人制度，药品上市许可与生产许可分离的制度。 原研药： 原创性、自主研发的新药，在中国指过了专利期的进口药品。 仿制药： 在结构、剂型、规格、疗效及质量等方面与原研药一致的药品。 肿瘤： 肿瘤是机体在各种致瘤因素作用下，局部组织的细胞在基因水平上失掉了对其生长的正常调控，导致异常增生而形成的新生物。 靶向药： 被赋予了靶向能力的药物或其制剂，其目的是使药物或其载体能瞄准特定的病变部位，并在目标部位蓄积或释放有效成分。 免疫治疗： 针对机体低下或亢进的免疫状态，人为地增强或抑制机体的免疫功能以达到治疗疾病目的的治疗方法。 License-in： 许可引进，许可引进人向许可授权人支付费用引进产品许可，并获得该产品在本地区的知识产权及商业化权利。 License-out： 授权方收费向引入方授予许可。 药品注册： 药品注册申请人（医药企业）向国家药品监督管理局申请并注册药品的过程。 IND： Investigational New Drug，新药研究申请。 NDA： New Drug Application，药品申请上市完整路径。名词解释 DRG： Diagnosis-Related Groups， 疾病诊断相关分组 ， 根据病情状况等因素对疾病分组后 ， 整体进行医保支付 ， 利用医疗资源优化配置 。 罕见病： 新生儿发病率小于 1/万 、 患病率小于 1/万 、 患病人数小于 14万的疾病 。 孤儿药： 又称为罕见药 ， 用于预防 、 治疗 、 诊断罕见病的药品 。 CSCO： Chinese Society of Clinical Oncology， 中国临床肿瘤学会 。 MAA： Marketing Authorization Application， 上市许可申请 。 CFDI： Center for Food and Drug Inspection of NMPA， 国家药品监督管理局药品审核查验中心 。 PLI： Pre-License Inspection， 许可前检查 。 NIFDC： National Institutes for Food and Drug Control， 中国食品药品检定研究院 。 GMP： Good Manufacturing Practice， 药品 GMP认证 。 GCP： Good Clinical Practice， 药物临床试验质量管理规范 。 CDE： Center for Drug Evaluation， 国家药品监督管理局药品审评中心 。 RCD： Regulated Cell Death， 调节性细胞死亡 。 MTD： Maximum Tolerated Dose， 最大耐受剂量 。 数智化： 数字智慧化与智慧数字化的合成 ， 在大数据中加入人的智慧 ， 使数据增值增进 ， 提高大数据的效用 ， 运用数字技术 ， 把人的智慧管理起来 ， 相当于从 “人工 ”到 “智能 ”的提升 ， 把人从繁杂的劳动中解脱出来 。 物联网： 通过各种信息传感器 、 射频识别技术 、 全球定位系统 、 红外感应器 、 激光扫描器等各种装置与技术 ， 实时采集任何需要监控 、 连接 、 互动的物体或过程 ， 通过各类可能的网络接入 ， 实现物与物 、 物与人的泛在连接 ， 实现对物品和过程的智能化感知 、 识别和管理 。 5G： 5th Generation Mobile Communication Technology， 第五代移动通信技术 ， 是具有高速率 、 低时延和大连接特点的新一代宽带移动通信技术 ， 是实现人机物互联的网络基础设施 。 VR： Virtual Reality， 虚拟现实技术 ， 是 20世纪发展起来的一项全新的实用技术 。 虚拟现实技术包括计算机 、 电子信息 、 仿真技术 ， 其基本实现方式是计算机模拟虚拟环境从而给人以环境沉浸感 。 AR： Augmented Reality， 增强现实技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术 ， 广泛运用了多媒体 、 三维建模 、 实时跟踪及注册 、 智能交互 、 传感等多种技术手段 ， 将计算机生成的文字 、 图像 、 三维模型 、 音乐 、 视频等虚拟信息模拟仿真后 ， 应用到真实世界中 ， 两种信息互为补充 ， 从而实现对真实世界的 “增强 ”。 eMBB： Enhanced Mobile Broadband， 指在现有移动宽带业务场景的基础上 ， 对于用户体验等性能的进一步提升 。名词解释 mMTC ： Massive Machine Type of Communication， 是指在现有移动宽带业务场景的基础上 ， 对于用户体验等性能的进一步提升 ， 主要还是追求人与人之间极致的通信体验 。 uRLLC ： Ultra R