药物筛选 药 物副作用预测 / 跟踪研究 健康管理 营养学 / 身体健康管理 精 神健康管理 医院管理 病历结构化 / 分级诊疗 DRGs 智能系统 / 专家系统 辅助医学研究平台 线上科研平台，提供 GPU 计算 算 法框架 / 数据分析等服务 综合分析了我国目前“人工智能 + 医疗”领域的公司和产品，梳理出包括虚拟助理、医学影像、辅助诊疗等在内的应用场景 2 典型应用场景 45 且使医生能够将更多时间和精力用于与患者交流和疾病诊断之中；  产品及业务模式：软硬一体全套解决方案，软件是以语音识别引擎为核心、以医疗知识系统为基 础的语音对话系统（行业术语：语 音 OS ），硬件是医用麦克风。公司与医院进行科研合作，前 者通过脱敏病历数据和临床使用不断训练模型，优化算法；后者免费使 用语音电子病历产品， 并与公司共享优化后的产品。 2 典型应用场景 医疗专用麦克风 • 增强说话者语音 • 抑制环境噪声干扰 音对话系统 的基础， 能够帮助完成语 音识 别、病历纠错等功能 训练语音识别引擎 医院 • 公司与医院科研合作， 公 司通过脱敏病历数 据和临 床使用不断训 练模型，优 化算法； • 医院免费使用语音电 子 病历产品，并与公 司共 享优化后的产品 脱敏病历数据 公司与医院 科研合作 使用中不断训练模型 2 典型应用场景 产品 出品公司 产品介绍 云医声 科大讯飞 “ 云医声”

息网络。建立完善人口健康信息化标准规范体系。加强信息安全防护体系建设。实现各级医疗服务、医 疗保障与公共卫生服务的信息共享与业务协同。 • 二、重点任务和重大工程 4. 推进健康医疗临床和科研大数据应用。依托现有资源建设一批心脑血管、肿瘤、老 年 病和儿科等临床医学数据示范中心，集成基因组学、蛋白质组学等国家医学大数据资源， 构 建临床决策支持系统。推进基因芯片与测序技术在遗传性疾病诊断、癌症早期诊断和疾病 床用药研制、药物产业化共性关键技术等需求，建立药物副作用预测、创新药物研发数据 融 合共享机制。充分利用优势资源，优化生物医学大数据布局，依托国家临床医学研究中心 和 协同研究网络，系统加强临床和科研数据资源整合共享，提升医学科研及应用效能，推动 智 慧医疗发展。 • 二、重点任务和重大工程 7. 研制推广数字化健康医疗智能设备。支持研发健康医疗相关的人工智 能技术、生物三维（ 3D ）打印技术、医用机器人、大型医疗设备、健康和 中医辨证 论治智能辅助系统应用，提升基层中医诊疗服务能力。开展基于人工智能技术、医疗健康智 能设备的移动医疗示范，实现个人健康实时监测与评估、疾病预警、慢病筛查、主动干预。 2.加强临床、科研数据整合共享和应用，支持研发医疗健康相关的人工智能技术、医用 机器人、大型医疗设备、应急救援医疗设备、生物三维打印技术和可穿戴设备等。顺应工业 互联网创新发展趋势，提升医疗健康设备的数字化、智能化制造水平，促进产业升级

医院数据开放和流通 数据价值在⼤模型背景下进⼀步被凸显 • 精细化运营管理（DRG/DIP） Ds推理思考能⼒以及医保控费压⼒ 医院 • 学习/培训模式发⽣改变 • 医⽣临床决策影响模式发⽣改变 • 科研与学术⽅式和效率 医⽣ • 数据驱动的精细化监管：⽐如药占⽐/集采 vs&药品经济学 • 数据安全和合规重构 • 多元⽀付体系（商业参与度更强） 监管 15 DeepSeek对于医疗体系有那些影响？-患者 DeepSeek对于医疗体系有那些影响？-医⽣ • 学习/培训模式发⽣改变→交互性、个性化学习 模式 • 医⽣临床决策影响模式发⽣改变→从经验驱动 →基于医学搜索、循证医学证据的驱动 • 科研与学术⽅式和效率→通过⼤模型进⾏科研 课题筛选、⽂献收集、数据结构化提取和分析、 摘要及初稿撰写等 医⽣ 基于DeepSeek推理模型，整合患者的信息，辅助医⽣深度问诊、 鉴别诊断、病情分析和建议，提出治疗、预防等建议 基于Deepseek⼤模型，再现医⽣临床思维链路的推理模型 • ⾃动⽣成病情分析、IDC⾃动编码 • 分析准确率达90%，为医⽣提供权威决策⽀持 • 指出权威出处（如指南、专家共识等） 基于DeepSeek病历讨论助⼿ 科研助⼿ 20 医⽣画像 AI问答助⼿ 话术智能推荐 拜访记录⽣成 学术推⼴：千⼈千⾯，让销售拜访更专业、更⾼效 21 代表培训：AIJ辅导，实战中提升专业能⼒ 22 ⽼⽅法 辅导! 培训

高，挤压产业附加值 农产品生产、加工、销售等一二三产业协同不足，信息流通不畅 产业化程度低 资源配置效率低 产业附加值低 农业产业互联网概述 银行 农业担保公司 保险公司 农资企业 农业科研机构 物流企业 农事服务企业 加工企业 金融机构 产业互联 网平台 农业生产主体 农资经销 商 / 合作社 交易企业 信贷、担保、保险一站式供应链金融服务 农事服务 农业科技指导 来自 B 端、 C 端的产品订单 全产业链数据 农户 / 企业信用数据 农产品全程数据 质量稳 定 、可追溯的产品 批 量 化 的 客 信 源 用 数 据 产业扶持和监管 稳 定订 单 科研数据  农业产业互联网是管理和运营农业产业资源的数字化载体，目标是打造链接所有涉农主体和产业链各个价值环节的运营服务平台；  核心理念是整合产业资源构建新型产业运行机制，以合伙制经营的模式， （云） 生态合作伙伴应用 （长应用） 计算储存 网络 安全 数据 物联网平台 AI 平台 大数据中台 云自研应用 金融机构 农资企业 农业龙头企业 农业科技企业 农产品贸易企业 农业科研机构 专业 合作社 业务服务 数据服务 技术服务 • 平台带来合作伙伴规模 效应 • 利益共享凝聚产业生态 • 培育产业初创企业 • 平台服务赋能合作伙伴 • 产业集群规模 与平台能力形

家公司拥有成熟技术。具体商业化时，影像 AI 厂商根据不同主题提供买断或订阅的付 费方式，目前国内以买断为主流，欧美以订阅为主流。 五、医院－教育与研究服务 针对医学院校和研究机构，影像 AI 企业可基于影像 AI 科研平台，为医生提供科研、教 育等服务。除了收取平台配置费用外，AI 亦能通过提供培训课程、研究支持等方式获取 一定规模的收入。 六、消费者－健康建议 以保险机构、体检中心、视光中心等机构为连接点，为用户提供非医疗性质的健康建议 面向中文医疗大语言模型的开放评测平台 MedBench 的评测榜单中，以综合得分 61.3 分登顶榜首。此优异的成绩也助力医渡科技大模型成功与多家全国排名前 20 的头部医 22 院合作，对医学科研、临床辅助、数据治理等多场景进行赋能。 深睿医疗同样着力数据平台智能化，于 3 月推出了 DeepwiseTrioData 多模态医疗大数 据平台。Deepwise TrioData 构建的智能 高质量发展至关重要。 目前，深睿医疗已与东南大学附属中大医院、郑州大学第一附属医院、陆军军医大学西 南医院、浙江大学医学院附属儿童医院、四川大学华西医院等医疗机构在智慧管理、智 慧临床、智慧科研及 AI 创新领域达成合作，在医疗 IT 领域实现广泛落地。  医院运营智能体 所谓医院运营管理智能体，是指构建一个立体的、多域协同、精确判断和持续智能的系 统，它包括智能交互、智能连接、智

区域参照：结合贵州发展情况，看广西医学人工智能落地路径 贵州 人工智能 全景应用 实施智能医疗健康重大产业化示范项 目，推进公立医院与互联网医院等重 点医院先行先试、联合攻关，加强与 全球知名人工智能科研机构和企业合 作，推进计算机视觉、模式识别、深 度学习等技术应用到医疗健康领域， 开发智能医疗影像、智能医疗。 健全完善电子健康档案、 电子病历、全员人口、卫 生资源四大基础数据库， 整合医疗卫生计生信息资 我们所关注的人工智能+医学研究重点应用产品是病历结构化处理及多源异构数据挖掘。 病历结构化处理 基于高质量的前结构化的专病数据平台, 超过90%的内容可以做 到结构化； 传统临床科研过程中病历筛选、数据提取占用整个临床科研过程 的50%以上时间。人工智能能精准完整的读懂病历所表达的含义， 并消解其中的歧义。系统利用自然语言处理技术，深度挖掘和分 析医疗文本的信息，它可以快速批量抓取病历中的信息生成一个

形成现象级应用，其他行业领域渗透率持续提升，如科研教育等细分市场均同比増长。值得注意的是，随着负载的逐 渐扩大，协作机器人与工业机器人的边界正逐渐模糊。 当前，协作机器人行业仍处于发展初期阶段，市场基数相对较小，下游应用仍主要在工业领域。GGII 数据显示， 2024 年中国协作机器人销量为 4.0 万台，在汽车及零部件、3C 电子、食品包装、机械加工等工业细分领域合计占比约 59%。在非工业领域，包含科研教育、医疗保健 根据负载不同，通常能将协作机器人分为轻负载（负载＜7kg）、中负载（7kg≤L＜12kg）、大负载（12kg≤L＜20kg）、 超大负载（L≥20kg）。 从应用来看，目前轻负载协作机器人凭借较高的性价比以及在 3C 电子、教育科研、商业零售等行业中较高的适用 性占据主要市场地位。中大负载协作机器人则多用于装配、螺丝锁付、包装、搬运、物流、消防救援等场景中。超大 负载主要应用于物料搬运、码垛、机器 看护、大扭矩螺丝 四轴协作机器人的形态主要有协作 SCARA 机器人和桌面四轴协作机器人两种，四轴协作机器人在具备协作机 器人高精度、轻便、安全可靠、操作简便等优点的同时，还具有一定成本优势，被广泛应用于轻量级工业制造的生 产环节以及科研教育、医学检测、化学分析、样品处理等场景。 六轴协作机器人最为常用，其运动方式类似于人类手臂的运动，被广泛应用于各个行业中。机器人的自由度与 其轴数相关，六轴协作机器人已经具备完整的自由度，能够到达空间

临床信息化 后勤辅助 医疗辅助 病房辅助 门诊辅助 医院环境管理 医院绿色管理 医院信息管理 电子病历 合理用药 其他医技 移动医疗 资源管理 办公自动化 医疗信息 科研管理 1 . 现状分析 1 2 3 4 5 6 专家资源分布不均衡，区域内资源统一规划调度机制不完善 药品数据信息数据共享水平不高，药品供应体系有待完善 部分区域诊疗手段单一，本地资源无法满足实际需求 在科技方面，以北京大学重离子物理研究所技术为先导，以发展“军 工航天”、“特种设备及油气管网 安全”、“节能环保”、“智慧医疗”等产 业为重点，紧密联合“国家行业职能机构”、“大科研院所” 和“国际著 名企业”，共同打造产业平台及技术服务平台，使科研成果顺利转化， 企业迅速发展 北京大学秦皇岛科技产业园 成功案例分享 • 在教育方面，建立园区自己的教育培训机构，并引入北京大学及 清华大学等优质的继

与此同时，技术的飞速发展也带来了巨大的人才缺口。有统计 数据表明，目前我国人工智能人才需求缺口达 500 万人 7，在 人才需求结构上，基础层人才需求尤为迫切。 为此，无论是教育行政主管部门，还是科研院校、中小学以及 培训学校等各级各类教育机构，都把打造高质量的人工智能教 育体系做为面向未来人才培养的重要方向和目标之一。国务院 在 2017 年 7 月印发的《新一代人工智能发展规划》中也明确 供了关键支撑。” ——五舟科技 背景与挑战 作为高新技术人才重要的输出地，高等院校正不遗余力地通过 人工智能学科建设，推动人工智能领域的产学研融合。在这一 进程中，高校将人工智能的教学与科研创新及行业需求相结合， 以促进前沿人工智能技术落地应用作为重要方向，有的放矢地 进行课程设置和实训。例如，面向医疗与金融领域，课程强调 与大数据的结合；在语音图像领域，则更加重视深度学习方法 司（以 下简称 “五舟科技”）携手，构建了深度学习与人工智能科研环 境管理平台解决方案。新的平台方案以一系列英特尔先进产品 与技术为抓手，借助英特尔® 至强® 可扩展处理器等产品提供 的算力，有效应对高校开展人工智能教学和实训时遇到的挑战。 解决方案 ■ 方案解析 如图 2-1-15 所示，五舟科技深度学习与人工智能科研环境管 理平台采用 “中心 - 边缘” 多层 BS 架构的模块化设计。针对数

整理 【医疗行业】中国电子云联合武汉大学人民医院共建医疗行业垂直模型，并基于 平台创新孵化医生智能助手、规培医生智能实训、智能科研平台、运营管理智能平 台、人工智能辅助诊断等人工智能应用，充分发挥临床数据、科研数据、运营数据 和医学文件价值，得到了广泛验证和医患认可。 【交通行业】中国电子云通过专业知识库数据检索、场景化的数据分析和语音交 互大屏操作，赋能湖北楚天高速公路实现了隧