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、智能中枢和智慧应用四个主要层次。四个层次共同构 建了一个能够实现医院人、财、物全要素协同，医疗、服务、管理全场景智慧化的系统。 熙软科技的医院运营管理智能体在保有上述基础特征的情况下，围绕医院运营管理建设 进行重点突破，围绕 ODR 核心运营数据中心、ODSS 运营辅助决策、小熙 前业界也没有达成一致如何进行监管。 建议风险程度较高和不确定产品推动机构监管模式，开展软件机构预认证模式的试点， 由第三方机构进行相关伦理、安全人员等方面的认证，通过对机构的认证，减少相关风 险，同时可促进加快相关产品研发和使用。 CDSS 和 GPT 等风险较高且还未纳入监管的产品推动“机构监管”模式对于 NLP 类的辅 31 助决策系统和生成式人工智能产品，目前并不符合纳入人工智能医疗器械管理的范畴， Morgan 数据， 生物制药行业交易的预付款份额自 2020 年来呈下降趋势，其中 2024 年上半年的预付 款比例仅为 6%。药物研发的高风险高投入属性，小额预付款无疑降低了交易的经济风 险，该现象也反映了 MNC 在 BD 交易时日趋谨慎的态度。在此背景下，MNC 资金更多 流向 AI 医疗领域更是“用脚投票”，肯定了 AI 制药的价值。 据蛋壳研究院不完全统计，2024 年间截至

众源数据不仅用于实时交通服务，也用于验证和更新地图要素， 提升地图的“鲜度”和对现实世界变化的响应速度，形成了高 效的数据闭环。 • 例如，与 smart 的合作中，TomTom的实时交通数据、本地危 险警报和动态路线重规划能力，确保了smart电动车用户能够获 得平稳、安全的旅程，并能实时了解充电桩可用性。  提升地图鲜度与准确性 基于众源数据和先进算法，TomTom 提供精准的车道级实时交 体现，将支撑市场实现稳健增长。预计到2030年，市场规模有望达到117亿元。  “轻地图”方案将巩固其市场主流地位，数据闭环的效率和服务模式的创新将成为决定市场竞争格局的 关键因素，市场参与者将持续洗牌。 数据来源：企业财报、中国汽车工业协会、泰伯智库 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2022，Beijing Taibo Co.， Ltd. All Rights

件、业务审批邮件、商务谈判邮件、营销信息邮件等。借助AI的多模态内容生成、数据分析处理、逻辑推理能力，阿里邮箱通过接入 AI模型，可以将邮箱数据格式化，成为自动化工作流的“元数据”，让邮箱数据接入企业的人、财、物、事等业务系统。 基于邮箱的智能业务场景 基础：多种大模型接入 初阶：邮件文本处理 高阶：场景邮件流转 进阶：三方应用接入 通义千问 DeepSeek 零一万物 Minimax 月之暗面 = 模型 X 场景 X 数据 X 算力 • 阿里邮箱 • 钉钉邮箱 • 邮件群发 邮箱数据 钉钉数据 私有数据 联网数据 阿里云 灵骏集群 百炼平台 人：人力资源 财：财务资金 物：物资存货 产：生产环节 供：采购供应 销：销售市场 企业信息系统 电子邮件 邮箱AI AI工作流 业务执行 内容生成 数据库 • Windows • macOS/iOS 容，造成网络环 境虚假信息泛滥 信息茧房加剧 根据用户反馈断 优化推荐内容， 加剧认知固化 违法犯罪滥用 人工智能被应用 于欺诈、攻击等 违法犯罪活动 模型生成内容的知识产 权归属不明确，在高风 险场景中如模型出现错 误决策，事故追责存在 困难 情感伦理风险 过度依赖人工智能，可 能导致人机交互中的情 感依附，人类权力的让 渡可能引发根本性道德 伦理问题 49 BUSINESS COOPERATION

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数据安全等多方面都取得了显著的建设进展。 1.在供应链金融方面 数字孪生技术可以通过物联网设备收集的实时数据，实 现对供应链全程的可视化分析，从而为金融机构提供更精确 的企业信用评估和偿债能力分析。这不仅能够降低信贷风 险，还能促进跨区域业务的发展，尤其在风险评估和信贷决 策方面，能够显著提升金融服务实体经济的能力，体现科技 金融的核心价值。 2.在客户服务方面 融合元宇宙、VR、AR等技术构建的金融虚拟厅堂，能为 通过数字孪生技术，构建对养老机构进行数字化信息采 集，获取机构场地、设施、入住等各类信息。通过仿真模拟 构建孪生体，生成虚拟养老社区，在获取养老机构运营情况 辅助贷款发放的同时，在虚拟养老社区中提供线上支付、财 富管理类金融服务，实现虚拟孪生场景中的存贷联动，大幅 提升养老金融服务的覆盖范围（见图9）。 32 图9 数字孪生技术构建虚拟养老社区 33 四、机遇与挑战 （一）数字孪生带来的机遇

每⼩时70英⾥的 速度⾏驶⽽⽆需监督存在很⾼⻛险，导致监管批准进展缓慢是可以理解的。现在这 ⼀情况正在改变。Waymo每周进⾏10万次AV乘⻋。其他试验和批准也正在进⾏中 ，有机会减少死亡⼈数（每年有140万⼈死于⻋祸），增加⽆法驾驶的⼈的出⾏机 会，以及解放⼈们的时间。我们的分析指出到2050年估计将有18亿辆AV。 AV⽬前⾮常昂贵。在价格和⻛险谱的另⼀端，AI智能机器⼈吸尘器已经在美国的20 场的相当⼤部分。下图显⽰ ，到2050年，较不发达地区将占⼈形机器⼈市场的三分之⼆。 图3.按发展组别细分的人形机器人分析（单位：百万） 来源：Citi GPS 我们还注意到，亚洲对机器⼈的⻛险投资正在增加，根据专利数据，机器⼈创新在亚 洲蓬勃发展。美国可能在⼈⼯智能领域处于领先地位，但我们的专有分析显⽰，过去 20年中国占了所有机器⼈专利的78％。 ⾕歌⾸席经济学家哈尔·⽡⾥安曾经说过：“预测未来的⼀种简单⽅法就是看看富⼈ 如Bommasani等⼈（2021年）定义的基础模型是“在⼴泛数据（通常使⽤规模上的 ⾃我监督）上训练的任何模型，可以适应（例如，微调）各种下游任务”。 图5。人工智能的故事是一个不断增长和同质化的过程 来源：关于基础模型的机会和⻛险 基础模型对机器⼈的影响深远。它们可以接收任务描述，将其转换为可执⾏代码，然后通过机 器⼈将其转化为物理动作。这种能⼒可以使更多⼈接触到先进的机器⼈技术。 2。多模态性 多模态性涉及整合各种⼈⼯

动范围和趋势，帮助能源企业和交易商制定相应的风险管理策略。例如，利用衍生品市场进行套期保值，对冲价格波动风险。 2、信用风险：在能源交易中，交易双方的信用状况直接影响交易的安全性和可靠性。AI 大模型可以通过对交易对手的信用记录、财 务状况和市场声誉等信息的分析，评估交易对手的信用风险，并为交易商提供信用风险预警和防范措施。 3、政策风险：能源行业受到政策法规的影响较大，政策的变化可能对能源市场的供需关系和价格走势产生重大影响。AI

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此外，银行还应挺身应对人工智能带来的风险。银行要 想在发展过程中纳入人工智能作为自身的整体资产，就 需要用于识别、降低和监控风险的强有力框架。这些风 险包括依赖复杂模型必将带来的道德问题（如偏见）、 合规挑战、安全漏洞以及运营风险。 管理层必须培养一种透明的文化，建立能够尽早发现风 险的流程，并建立识别并解决新兴风险的机制。积极主 动的风险管理不是为了消除不确定性，而是为了有效地 管理不确定性，以便能够信心十足地向前迈进。