2025年，医疗器械行业仍处风高浪急之势。然而，正是在这片充🙌满挑战的海域中，中国医疗器械巨头迈瑞医疗却乘风破浪，交出了一😘份令人瞩目的成绩单。公司国际业务收入达83.32亿元，占整体👍营收比重提升至50%，实现国内外市场平分秋色。 这份成😢绩单背后是迈瑞医疗已在海外市场持续突破。在体外诊断领域实现了😁超210家高端客户的突破，其中包括160家全新高端客户，以及💯50家已有客户的“横向拓展”(即从单一产品采购转向多产品线合😅作)。这些客户涵盖多国教学医院、大型公立医院、政府医疗卫生机😜构，及部分当地顶级教学医院/大型实验室、私立医疗集团等，包括😊西班牙HM Group、意大利Policlinico Uni😴versitario Sant’Andrea-La Sapi🙌enza、韩国Busan St. Mary's Hospit🙌al、土耳其Atatürk University Hospi😘tal等。 在西班牙，迈瑞团队与西班牙排名前二的私立医🚀疗集团HM Hospitales深入合作，克服了空白市场、竞🙌对低价及售后信任等挑战，通过介绍会、产品演示及参观马德里样板😅医院等努力，凭借“一管血”解决方案的技术与工作流优势赢得认可😍，成功打败竞争对手，最终实现迈瑞西班牙首个大型项目突破。 💯 在泰国，迈瑞团队率先实现了血球产品线的全面突破与生化免疫⭐中低端市场的显著进展。随后，公司聚焦长期被国际品牌垄断的TL🌟A业务，自2024年起专门组建多部门专职小组，系统扫描并分析😡了30余家目标客户，深入结合客户实际需求、临床痛点以及迈瑞自🙌身优势，进一步明确了产品定位与市场策略。在此基础上，公司集中🌟攻坚100余家中大型潜在客户，通过多维度产品方案展示、组织客😀户赴华参观考察、以及举办超千人规模的TLA发布会等一系列举措😎，持续增强市场影响力。最终公司实现TLA客户群的突破与拓展，😢目前已在泰国多家医院实现全实验室智能化流水线装机。 更🤗值得关注的是，在罗马尼亚，迈瑞团队成功在当地样本量最大的省立🤩综合医院The Clinical Emergency Hos🤗pital of Constanta County完成全实验😁室智能化流水线装机，成功替换掉竞争对手产品，体现出迈瑞在国际🙄头部实验室集成与自动化领域的竞争力，该案例也成功辐射到克罗地🥳亚、保加利亚、斯洛文尼亚等地的潜在合作伙伴。 “海外高🤩端客户最看重的，是产品能否解决临床实际问题。” 迈瑞对此深有😘体会。在罗马尼亚The Clinical Emergency⭐ Hospital of Constanta County，🤗迈瑞的MT8000流水线不仅替换了使用多年的国际品牌产品，更😁通过优化检测流程，将该院的样本检测时间缩短30%，大幅提升了😜急诊患者的诊疗效率。这一案例不仅成为迈瑞在东欧市场的“标杆”😀，更辐射至克罗地亚、保加利亚等周边国家，推动更多客户选择迈瑞🎉的解决方案。 国际市场的亮眼表现，为后续公司业绩的稳步😁提升打下了扎实基础。国信证券在研报中表示，尽管国际市场局部仍⭐然面临宏观环境变化和地缘政治冲突带来的挑战，但得益于公司海外🙌高端客户群持续突破、本地化平台能力建设逐步完善，以及全球各主😆要地区收入的均衡分布，国际业务收入占整体收入比重提升至约50🤯%。未来几年国际业务的收入占比有望不断提升，其中发展中国家将🔥维持快速增长趋势，并且伴随更多高端客户突破，国际业务盈利水平😅有望稳步提升。 【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与😅和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含🤯内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者🤔仅作参考，并请自行承担全部责任。邮箱：news_center🙌@staff.hexun.com 返回搜狐，查看更多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，😎研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队🥳主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😅推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到🤩学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出😡，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🚀案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领🔥域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干😎预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会😀获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS😀eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我🤯验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🌟的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行👍评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😆Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🚀ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，😎尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在😅论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模❤️型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了🤔同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 😉划重点:返回搜狐，查看更多