云消费 IT4IT 分布式 数据中心 世界级 IT 架 构 数据活化 大规模 数据框架 物联网 移动 app 边缘智能 智能机器人 海量与性能 挑战 绿色与成本 历史包袱 人才文化 生态革新 快速迭代 新型态的智慧医疗 – 感知能力 智能感知 – 连通能力 泛在连接，大规模互通 – 洞察能力 基于数据的认知与决策 – 执行能力 快速智能精准执行 – 安全能力 安全可靠；人才素养； 智算 中心 医疗智算中心建设模型 智算中心 33754 模 型 8 智算中心参考架构 智算中心操作系统 云数智融合 智能中台 多云架构 分层解耦 大规模 多数据类型 硬件重构 DSA 专用领域优化设计 CDI 解耦重组架构 资源池 AI 智慧医疗 软件 定义 硬件 重构 云计算 大数据 人工智能 智慧管理 智慧服务 9 智算中心操作系统

大模型数据训练和 复杂任务， AI 进 入第一个低谷 第一次 浪潮 1960s 1980s 2000s 2020s 1982 年 霍普菲尔德神经 网络被提出 1986 年 BP 算法使得大规模神 经网络的训练成为可能， 将 AI 推向第二个黄金 期 199 0 年 AI 计算机 DARPA 计划失败，政府缩 减投入， AI 进入第 二次低谷 2006 年 Hinton 提出“深度 深度学习 2010-2020 硬件发展，大规模数据，算法突破 推荐系统 人脸识别 算法框架：深度神经网络、卷积神经网络 自动进行特征学习，端对端训练，有监督 在特定场景效果好，但需要根据 不同任务训练不同的模型，泛化 能力差 生成式 AI 2020- 硬件、算法、大数据全面突破 对话机器人 算法框架： Transformer 大规模无 监督预训练 多任务、多模态统一处理 自然语言理解、世界知识记忆、

、上市圈钱，你醒来发现银行卡多了 100 亿。 一、人工智能发展简史了解 OpenAl 的 5 级 AGI 量表 二、大模型：人工智能的前沿 2.1 大模型的概念 大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化 能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型 通常说的大模型的“大”的特点体现在：参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高 是指在自然语言处理 (Natural Language Processing,NLP) 领域中的一类大模型，通常 用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型 的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练， 以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。 代表性产品包括 GPT 系列 (OpenAl) 、 Bard(Google) 、 DeepSeek 、 文心一言 ( 百 华为 ) 、 midjourney 等 视觉大模型 是指在计算机视觉 (Computer Vision,CV) 领域中使用的大模型，通常用于图像处理和分 析 。 这类模型通过在大规模图像数据上进行训 练，可以实现各种视觉任务，如图像分类、目 标检测、图像分割、姿态估计、人脸识别等。 代表性产品，包括 VIT 系列 (Google) 、 文 心 UFO 、 华为盘古 CV

面的数字化与 智能化管理。这一转变有助于提高中医院的服务水平，提升患者的 就医体验，同时促进中医事业的可持续发展。 2. AI 大模型概述 AI 大模型是近年来人工智能领域的重要进展，通过大规模的数 据训练和深度学习算法，能够在各种复杂任务中展现出强大的理解 和生成能力。其核心在于通过深度神经网络架构，尤其是 Transformer 模型，处理和分析文本、图像和音频信息。这些模型 处理上的优势，中医院门诊的病历自动生成系统可以在提高工作效 率的同时，确保数据记录的准确性与完整性，使医务人员能够更专 注于临床治疗，提高患者的就医体验。 2.1 AI 大模型的定义 AI 大模型是指通过大规模数据训练，具备强大上下文理解和生 成能力的人工智能模型。与传统的机器学习模型相比，AI 大模型在 处理复杂的自然语言理解和生成任务方面展现出了显著的优势。这 些模型通常采用深度学习技术，尤其是基于变换器 通过自然语言处理技术，理解患者的主诉，提升初步诊断的准 确性。 为了实现上述功能，AI 大模型通常由几个关键组成部分构成， 包括但不限于：  数据预处理：对病历数据进行清洗和结构化；  模型训练：在大规模标注数据上进行训练，微调模型以适应中 医病历的特点；  模型评估与优化：通过交叉验证和反馈机制，不断优化模型性 能；  推理与生成：利用训练好的模型进行实时病历生成，并根据医 务人员反馈进行调整。

建设服务企业或园区的 5G 网络，搭建基 于 5G 网络 的工业协同制造平台，推动 5G 技术与工业网络 工业软件、控制系统融合 建设 C-V2X 规模示范网络，开展满足 C- V2X 大规模测试结果要求的相关模组、 终端产品及平台的产业化研发 基 于 5G 新型网络架构及智能电网场景， 开展 5G 端到端网络切片及资源调度系 统研发，满足电网业务隔离等需求 建设 5G 智慧医疗示范网，加快 5G 虚拟企业专网建设 七大领域的 5G 应用创 新 5 G + 4 K / 8 K 超 高 清 制 播 系 统 基 础 设 施 建 设 面向智能电网的 5G 规模化应用 5G 车联网大规模验证与应用 5G 智慧港口应用系统建设 5 G 智 慧 医 疗 系 统 建 设 5G+ 智慧教育应用示范 天预力操云 中山防绵云 双域安全行业手机终端 (2) 行业数据 核心网 普通数据 ② 【网】行业数据传输的安全 ① 【端】行业终端安全防护 (1) 无线终端 第三方提供的 APP ■ 打造满足教育医疗云网融合的管理平台，支撑大规模云网融合与应用的部署和管理、云网对外能力开放。 ■ 打造满足教育医疗用户需求的专网态势感知平台，部署在客户本地，监控网络运行状况、应用运行与资源占用情况、安全状 态 与异常事件进行多维度网络态势感知，以及本地的应用生命周期管理等。

视联网技术 视联网是基于国产自主知识产权的全国性视频交换专网， 可以在一套系统上 ， 同时实现数万路以上的超大规模视频会 议、视频监控、 视频点播、 远程培训、 医疗示教等综合高 清 视频应用 ， 并可以实时同步传输高清医疗影像和数据。 实现大规模、 高品质、 实时、 双向对称的高清视频全交换。 全球数千公里的异地传输延时仅为 200ms （ 0.2 秒）

近年来，中共中央、国务院对新兴数字技术发展不断提出要求， “十四五”规划和 2035 年远景目标纲要中明确提出“打造数字经济 新优势”，各部门深入贯彻新发展理念，科学、合理、系统、全面地 布局我国数字化转型。 依托我国超大规模的市场，国内数字基础设施得以加速建设， 数字科技不断创新，数字经济保持快速发展的势头。其中，以 5G、 人工智能为核心技术的专利数量更是位居国际首位，5G 移动通信技 术商业化应用已达世界领先水平。在我国经济由高速增长向高质量 提升设备使用效率，延长使用时限，降低医疗服务成本， 保障医疗信息安全 云 计 算 综合虚拟化、分布式计算与存储、 网格计算等传统计算机技术、网 络技术的新型信息共享基础架构， 具备高可靠性、大规模、虚拟化、 多用户并发等特性 在动态管理患者健康档案、就诊记录等方 面，云计算技术以分散化的方式提高医疗 服务机构运转效率，降低信息系统建设成 本，改善医疗服务质量 在医疗诊治或健康管理场景中，患者的健康档案、就诊

fine-tuning ）方式适配各类 NLP 任务： The Stanford Question Answering Dataset 问答（ SQuAD ）、命名实体识别（ NER ）、 MNLI 任务（大规模分类任务，目标是预测第二个句子相 对于 第一个句子是包含，矛盾还是中立） CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 工程能力有很高的要求， GPT-3 模型的 训 练成本在 875 万 -1093.75 万美元之间 03 因为数据的偏见性，很可能生成有害内容 05 时效性差，无法实时地融入新知识，知 识范围局限于基础大规模语言模型使用 的预训练数据时间之前 02 反映的是标注人员的偏好，在标注人 员分布不均的情况下，可能会引入新 的偏见问题 06 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential

应考虑采用模块化架 构，以帮助简化微电网的设计和安装，同时降低维护成本。应对所有的融资方案、激励措施和运 营模式进行评估，以减少风险，实现收益最大化。 施耐德电气 2 引言 2003年，一场大规模停电导致美国东北部大部分地区陷入瘫痪，许多医院的备用电源系统由于发电机故障或过热 而无法运行。那些仍能运行的系统，其发电能力仅能为每家医院的部分设施提供支持，而且许多系统的燃料很快 就耗尽了。1

据为支撑完善多级医疗设备监测管理体系，监测分析医疗 设备采购、使用、维保等情况。 六、医药合同研发生产服务 41.医药合同服务机构数智化升级 16 医药合同研发生产服务机构（CXO）建立智能临床研 究协同、大规模可定制柔性生产等系统，推广客户交互、 智能排程、生产链协同、实验室自动化等智能应用，满足 医药研发生产全流程数据收集和质量追溯等需求。