25 日 厦门大学 林子雨 副教授 国 内 高 校 大 数 据 教 学 的 重 要 贡 献 者 团队负责人 ：林子雨 副教授 年轻力量： 核心成员全部 46 周岁以下 结构合理： 教学型、 科研型、 实验工程师 专注专业： 从 2013 年至今 ， 11 年专注于大数据教学 团队特点： 眼光前瞻、 紧跟技术、 创新实干、 执行力 强 影响力高： 多项指标在国内高校大数据教学领域领 先 • 2. 人工智能思维 3. 大模型： 人工智能的前沿 4. 高校本地部署 DeepSeek 大模 型 5. AIGC 应用与实践 6. 基于大模型的智能体 7. AI 赋能高校科研 8. AI 赋能高校教学 目录 厦门大学大数据教学团队作品 2025 年 2 月 1.1 图灵测试 1.2 人工智能的诞生 1.3 人工智能的发展阶段 1.4 未来人工智能发展的五个阶 亿（ 671B ） ， 相当于一个 “超级大脑” ， 能处理复杂数学题、 编程、 长文本分析等高 难度 任务。 部署本地 DeepSeek- R1 （ 671B ） 满血版模型 ，支持校园办公自动化、 科研项目辅助、 学术资源分析等多领域应 用 浙江大学、 中国人民大学、 厦门大学、 北京师范大学、 北京 交 通大学等高校发布消息 ，表示正在探索开展有关 DeepSeek 的 实践应用 ，部分高校已在自主研发的教学课程平台中接入

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”

本科：基础知识掌握 | 编程能力 | 算法理解 | 实践应用 | 跨学科意识 硕士：专业深化 | 研究方法 | 创新能力 | 工程实践 | 领域专精 博士：原创研究 | 理论突破 | 学术前沿 | 独立科研 | 行业引领  AI+学科 各学科（非人工智能专业）与人工智能的深度融合的课程  AI通识教育 面向院校所有学生、教师和教职工 基础概念 | 技术认知 | 伦理思考 | 社会影响 实训设备建设 • 教学资源库建设 • 教学数字化 • 学情数据诊断 • 教师队伍建设 • 实训项目建设 科研创新 • AI实验室建设 • 专业垂类大模型训练 • 教学创新大赛 • AI相关课题转化 • AI+学科教材共研 • AI领域科研论文 • AI技能大赛 人工智能通识课 • 人工智能通识课建设 • 实验设备、系统搭建 • AIGC课程建设 我们的AI教育实践：青鸟AI实验室 七类主要产品和服务 NovaAI开放平台 课程 实训平台 教研平台 教学平台 教学资源库 算力基础设施 科研 创新平台 人工智能专业（群）建设 高校科研创新实验平台 人工智能通识课实验平台 解决学校的三大需求 的方案 AI实验室算力基础设施 操作系统： Centos/ Ubuntu 分布式/并行文件系统

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

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 闭环服务、兼具高难度与高天花板的AIGC学术科研都是潜在机会方向。从商业模式来看，当前， 软件增值服务、硬件 应用场景—师生—学术科研 在文献整理、校对润色等方面减负，在数据处理与预测方面助力基础研究 学术科研中，存在大量机械性的工作，耗费心神且占据研究人员大量时间，而这正是AIGC的用武之地。AIGC并不能替代研究员，而 是作为一种辅助工具，在文献及引文整理、数据分析、图表生成、语法及错别字校对等方面解放部分人力，给予科研工作者一些喘 息机会。同时，大模型与科研工具包结合，可加速科研计算，进行数据预测等 等 ，助力科研基础研究及探索。但需注意，AI生成的文 章、数据分析结果等需要研究员进行校对及交叉验证，不可直接使用，尤其是研究结论及观点部分。同时，在应用AIGC技术时也需 要注意数据隐私、知识产权等问题，以及对AI的使用情况进行披露声明。  大量文献及摘要逐个阅读、图表逐个绘制  引文及参考文献手动生成、数据手动分析  表述细节逐个检查及调整，语法、错别字逐个校对  实验数据分析和预测耗时冗长，可达月余

汇报人：赵阳 浙江大学能源学院制冷与低温研究所 2025.2.14 报 告 提 纲 临近奇点： AGI 将带来颠 覆 结论和展望 DeepSeek 等带来的新范 式 大语言模型应用的科研案例 能源领域传统 Al 发展困 境 当下 Al 到了哪种程 度 John J.Hopfield Geoffrey E.Hinton "for foundational discoveries 当下 Al 到了哪种程度 能源领域传统 AI 发展困境 … … … … DeepSeek 等带来的新范式 大语言模型应用的科研案例 · 临近奇点： AGI 将带来颠覆 结论和展望 …… 长期以来，能源领域人工智能止步于信息化阶段，发展范式陷入困境 15/80 口能源领域智能化目前大多停留在数据采集和信息展示阶段，尽管研究成果丰富，但 17/80 口多学科交叉人才极其稀缺，而且非常昂贵 口 普通人才天花板效应明显，最不靠谱的人 / 环节是整个项目的天花板 2025 年 2 月，麻省理工学院何凯明指出： Al 正在悄然重塑全球科研生态：“过去，不同学科间的交流 像隔着一堵高墙；如今，人工智能正成为所有科学家都能听懂的通用语言 " 。 自动化 工程热物理 新能源 化工 软件 工程 人工 智能 范式困境主要

资料来源：西南证券 06 AI 手术机器人 微创机器人 天智航 5 AI 医疗信息化 电子病历、 病历分析、 在线问诊、 远程医疗、 医疗大数据、 智能诊断、 科研管理、 设备互联互通 综合性解决方案 AI 基因测序 收集样本基因测序、 罕见病遗传病分析解读 多组学风险预测和评估 AI 制药 分子虚拟筛选、药物发现 优化药物结构 康行业人工智能应用场景参考指引》为AI在医疗领域的应用提供 了明确的方向和支持。未来，发展和医学教学科研等方面发挥重要作用。 1) 政策引导与支持：《指引》列出了84个具AI技术将在医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业体的应用场景，涵盖医疗服务管理、基层公 卫服务、健康产业发展和医学教学科研四大领域。这些场景的明确，为AI技术在医疗领域的应用提供了具体的指导方向，有助于推动AI技 术在医疗行业 供个性化的治疗建议，辅助医生进行精准手术操作。在药物研发方面，AI技术缩短了研发周期，降低了成本，提高了成功率。 3) 数据共享与安全：数据共享是AI技术发展的重要基础。《指引》鼓励医疗机构和科研机构之间的数据共享，以促进AI技术的发展。数据共 享可以提高AI模型的训练效果，提升其在实际应用中的表现。同时，政策也强调了数据安全的重要性，要求医疗机构采取措施保护患者的 隐私和数据安全。 4)

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