项目编号： AIGC 生成式大模型医疗场景应用可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍....................... ........................................................................................11 2. AI 生成式大模型概述..................................................................................12 2.1 定义与特点 ........................................................................................15 2.1.1 生成式模型概念.........................................................................16 2.1.2 大模型的优势......

摘要 2024 的医疗 AI，既是坎坷，又是新生。 快速发展的大语言模型，携着生成式 AI 掠过医疗领域。过往的互联网医疗、医学影像、 新药研发……一个一个场景经由新一代 AI 重塑，焕发出前所未有的价值。 不过，发现价值并不意味着能够掘得价值。如今惨淡的融资形势下，躬身大模型的企业 们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流，意味着每一家企业必须全面考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。 亿的营收规模，迈向第一个 10 亿。 2. 超 160 个影像 AI 获批医疗器械三类证，影像 AI 企业们逐渐跳出影像科，向医学装 备、外科手术辅助系统等领域进发，打开了新的百亿市场。 3. 生成式 AI 对于医疗 IT 的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域，许多 互联网医疗、院内信息化系统已经引入相关技术，或能在明年实现规模化落地。 4. 下行经济形势下，医健企业一级市场融资受阻，IPO ................................46 第四章：大模型之下，生成式 AI 何以颠覆医疗？.....................................................................48 4.1 前沿技术：从判别式 AI 到生成式 AI...........................................

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 服务生成算力网络 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于紫金山实验室、中国联合网络通信有限公司研 究院所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方 式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源： 紫金山实验室、中国联合网络通信有限公司研究院”。否则将违反中 黄 祥 吴 媚 贾 倩 范子瑜 彭开来 邵子豪 王 壮 王志浩 徐 鹍 李振红 陈娟娟 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 I 前 言 算力是数字化时代的基础设施和核心动能，是全社会智能化转型 的基石。随着云计算、大数据、物联网、边缘计算等技术的兴起，以 及各行各业在数字化转型过程对网络、计算、存储等多维资源需求的 得海量的应用能够按需、实时调用分布式计算资源，为数字化转型业 务提供更加经济、高效、泛在的算力供给方案。 在算力网络推进各行业数字智能化转型过程中，随着行业应用涉 及的需求逐渐多样化、模型更加复杂化，行业应用中新业务、新需求、 新场景的多样化多对算力网络的灵活性、自动化和智能化提出了更高 的要求。为应对上述挑战，服务生成算力网络的概念得以提出。服务 生成算力网络通过将 AI 技术与算力网络的基础设施、功能流程、服

基于互联互通的统一“一张网”，采用分布式构架建设数据资源，形成统一的自然 资 源“一张图”，基于分布式国土空间基础信息平台管理“一张图”，并在其支撑 下构建 各类业务应用。 提供应用服务基础支撑，不断完善分布式体系下的用户统一访问 入口，保证高并发 访问的安全、高效、稳定，为构建调查监测评价、 监管决策、政务服务等业务应用 提供技术支撑。 推进大数据处理服务等云基础服务设施建设，构建统一的分布式数据库资源池和大数据 和大数据 服务平台，提供统一的数据存储和大数据分析处理服务。 建成覆盖土地、地质矿产、测 绘、海洋等多节点的分布式自然资源云数据中心运行体系。 31 处 P4 分布式 GIS(Distributed GIS) 新 一 代 三 维 GIS (Three Dimension GIS) 大 数 据 GIS (Big Data GIS) 人 工 智 能 GIS (AI Platform P5 分布式空间数据引擎技术 云 原 生 GIS 技 术 边 缘 GIS 技 术 分布式 NoSQL 数据 库 空间区块链技术 Fabric IPFS 分布式空间分析与处理技术 GeoAI 经典空间数据分析处 理 端 GIS 组件端 Web 端 移动端 桌面端 分布式文件系统 分布式 SQL 数据 库 空间大数据分析处理 分布式 Geoprocessing

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 分布式算力感知与调度技术 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于中国铁塔股份有限公司和江苏省未来网络创 新研究院所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其 他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来 源：中国铁塔股份有限公司、北京邮电大学和江苏省未来网络创新研 究院”。 化转型和智能化升级的关键挑战与核心技术方向。 本白皮书首先详细阐述了分布式算力感知与调度的背景、需求、 体系架构以及关键技术，同时介绍了该技术在远程医疗、智慧城市、 大模型分布式训推以及云游戏等领域的典型应用场景，并探讨了当前 技术落地、基础设施建设与改造以及标准化建设面临的挑战和发展建 议。 目前，工业界和学术界对分布式算力感知与调度技术的研究尚处 于起步阶段，并仍处于快速发展之中，新的架构、算法和应用模式不 ................... II 一、分布式算力感知与调度背景............................................................ 1 1.1 分布式算力感知与调度概念和特征........................................1 1.2 分布式算力感知与调度研究意义..................

......................... 11 范围和适用性 ..................................................... 12 1. 生成式人工智能法律和监管的重点领域 ............................ 14 1.1 数据隐私和安全 ....................................... 22 1.5 《医疗电子交换法案(HIPAA)》 ............................... 31 2. 如何应对生成式人工智能的幻觉对数据隐私、安全和伦理的影响 ...... 36 2.1 国土安全部政策声明139-07对生成式人工智能的影响 ............ 37 2.2 联邦贸易委员会政策宣传与研究指导: ........................ ...... 63 4.5 负责任的生成式人工智能的技术保障（数据管理） .............. 64 4.6 案例研究--在实践中展示透明度和问责制 ...................... 66 5. 持续监测与合规 ................................................ 68 6. 管理生成式人工智能的法律与伦理考量 .......

现？AI与人类是否会在社会和教育资源上展开竞争？这些重大问题，因AIGC的到来，再一次冲击了 现有的教育体系。 在微观层面上，教育的各场景和环节，都因AIGC技术的应用而有所助益，如教师侧的备课规划、作 业生成和批改，学生侧的自主学习、辅助练习、测试评估等，新技术与古老教育场景的结合，总会 产生令人欣喜的化学反应。然而，商业实践的落地是受到现实和周期限制的。从落地逻辑而言，当 前产品基本是原有教学场景 养要 求；在学习主体方面，引发近乎科幻但并不遥远的哲学思辩：教育人类还是训练大模型，二者可 能存在着广义上教育资源的竞争。 AIGC技术在教师、学生、管理者多角色中，在学术科研、备课规划、作业生成和批改、自主学习、 辅助练习、测试评估的多场景中，都发挥着一定效力。从落地速度来看，表现为C端>B端>G端， 成人教育>高等教育>K12>幼教，教师>学生>管理者。具体到细分场景中，师生应用的全流程 、思考、判断、学习等内在能力的延伸，同 时在巨量数据的加持下，AIGC在发现、认识、运用规律上有着明显的优势，是人的智能在机器形态上的规模化聚集、运作和反应， 突破了人类能力的边界；而AIGC的问答式交互、无需下载和配置等特性，使得AI技术的使用门槛大大降低，AI技术走向平权化；同 时，联网后的实时海量数据支持，模型开源及插件生态的开放，结合用户无限的创造力，AIGC的影响力渗透进各行各业的每个角落，

社会计算与信息检索研究中心 人机对话关键技术及挑战 本科生 对话理解与对话生成 对话主导 朱才海 冯梓娴 推荐主导 胡景雯 一致性 张家乐 张开颜 连贯性 个性化 多样性 朱庆福 马龙轩 宋皓宇 刘元兴 李凌志 多轮建模 朱泽圻 风格化 Conversational Intelligence (CI) 张伟男副教授 对话式推荐 个人简介 HIT-SCIR 刘挺教授 博士生 硕士生 http://conference.cipsc.org.cn/smp2019/evaluation.html 13 任务一结果排名（ 2019.07.15 ） SMP-ECDT III • 个性化对话生成评测 • 给定特定用户属性，生成符 合 该属性的个性化对话回复 • 特点 • 百万级数据集 • 客观 + 主观评价 • BLEU 、 Perplexity 、 Distinct • Fluency 、 Personality . 自然语言生成 . . . 开放域对话 ( 聊天 ) 系统构 成 隐式反馈跟踪 确认状态跟踪 澄清状态跟踪 词法、句法、语义分析 拒识回复 确认及澄清回复 多领域用户对话意图识别 多领域对话状态跟踪 上下文建模 情感回复 个性化回复 风格化回复 . . . 对话质量评估 情感分析 拒识、确认、澄清、隐式反 馈 ...