行业深度报告 · 医药生物行业 Catalog 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业 行业深度报告 · 医药生物行业

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复杂人工智能应用。二是突破核心技术瓶颈，集中攻关高端训练及 推理芯片、先进计算架构、高速互连芯片技术等领域，强化国产芯 片在现有系统中的规模化应用验证和生态适配。三是加强算力与行 业结合，推动更紧密对接工业仿真、材料研发、生物医药、气象预 报等前沿领域和实体经济需求。四是发展多元化算力形态，支持边 缘计算、量子计算、光子计算等新型计算模式的研发、试点和应用 部署，探索未来算力增长点。 综合算力指数 38 （三）夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进

实施大模型创新扶持计划。支持引进高水平创新企业，支持本市创新主体打造 具有国际竞争力的大模型，鼓励形成数据飞轮，加速模型迭代，对取得重大成 果的予以专项奖励。实施大模型示范应用推进计划。重点支持在智能制造、生 物医药、集成电路、智能化教育教学、科技金融、设计创意、自动驾驶、机器 人、数字政府等领域构建示范应用场景，打造标杆性大模型产品和服务。 国务院 《2024 政府工作报告》 2024 年

- 异常发现率提升 40%（原人工抽查覆盖率为 15%-20%） - 通过历史偏差的机器学习，预测并阻断 86%的潜在违规操作 该方案特别适用于高频、多节点的复杂流程（如跨境贸易通 “ 关、医药研发阶段评审），既能满足监管机构对 可追溯、可验 ” 证 的合规要求，又能通过持续学习机制适应制度更新（如 2024 年 新发布的《上市公司内控指引》修订条款）。 7.2.2 内部控制缺陷识别 计意见有效性。 2. 行业特异性不足：不同行业的审计要点差异显著（如金融业信 贷减值评估与制造业存货计价），通用模型在细分领域准确率 可能下降 20-30%。测试数据显示，未经行业调优的模型在生 物医药研发费用资本化判断中错误率达 18.7%。 3. 动态规则适应滞后：会计准则更新（如新收入准则 IFRS 15） 或监管政策变化时，模型需重新训练周期导致临时性准确率滑 坡。2023 年某券商审计案例显示，税务规则变更后模型在递

增加的数据和市场需求，使得 AI 生成式大模型在医疗领域的 商业化可能性不断提升。根据 Forester Research 的分析，未来医 疗 AI 市场中的主要参与者将不再仅是科技公司，而是包括医药、 保险和医院在内的多方联盟，形成一个多元化的生态系统。 综上所述，随着技术的不断演进，以及各方的共同努力，AI 生 成式大模型将在医疗领域展现出其广阔的市场前景与商业价值。 9.3 伦理与社会影响展望