....................................................................................21 2.2.2 个性化健康建议................................................................................................... 技术在医疗健康领域的长期发展潜力..................................................................................137 9. 结论与建议................................................................................................... ........................................................................................141 9.2 实施建议与后续行动计划............................................................................................

华为，以上为华为公司的商标（非详尽清单），未经华为公司书面事先明示许可，任何第三方不得以任何 形式使用。 注意 华为会不定期对本文档的内容进行更新。 本文档仅作为使用指导，文档中的所有陈述、信息和建议不构成任何明示或暗示的担保。 华为终端有限公司 地址： 广东省东莞市松山湖园区新城路 2 号 网址： https://consumer.huawei.com 1）应用框架 · · · · · · · · · 1）影音娱乐· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · O6 1）HarmonyOS 应用专项测试质量建议· · · · · · 2）HarmonyOS 应用上架流程及运营· · · · · · · · 3）HarmonyOS 元服务上架流程及运营· · · · · · · 145 173 Kit（融合场景服务）基于 ArkUI 框架组件开发，提供跨多个子系统融 合的场景化组件，降低开发者接入复杂度，确保鸿蒙生态体验统一。ArkUI 一行核心代码启 71 用，智能推荐输入建议，复杂表单一键填充。通过完善应用/元服务的系统开发能力，进一 步丰富鸿蒙生态，满足开发者在 HarmonyOS 系统下的服务闭环诉求。 业务价值 ⚫ 提升开发效率 跨子系统构建体验一致

防控信息支持能力等指标。 最终形成了包含 5 个一级指标、 13 个二级指标、 34 个三级指标的初始 指标体系。 1. 2 专家咨询法 本研究采用德尔菲专家咨询法收集专家对指标体 系的重要性与适宜性评分及对各项指标的建议与意见, 根据咨询结果修改完善指标体系, 确定各项指标权重。 1. 2. 1 遴选专家 资料显示德尔菲法通常确定咨询专家人数在 15~ 50 人 [14], 综合考虑本研究咨询内容体量、 研究经费 通过微信和邮件的形式向 15 位专家发放专 家咨询函, 并规定每次意见返回时间为 7 天, 考虑到 专家工作繁忙, 容许个别专家推迟返回时间, 但是最 多不能超过 14 天, 否则将作废该份咨询函。 将第二 轮专家意见与建议趋于一致、 所有指标的变异系数均 小于 0. 25、 第二轮肯德尔系数大于第一轮且有统计 学意义作为停止征询的标准 [14]。 1. 2. 4 层次分析法 本研究采用层次分析法中的结果集结确定指标权 和专家 提建议率反映。 在 2 轮咨询中, 每轮发放专家咨询问 卷 15 份, 均有效回收, 专家积极系数 100%。 第一轮 咨询提建议专家人数 13 人, 专家提建议率 86. 67%。 第二轮咨询提建议 专 家 人 数 6 人, 专 家 提 建 议 率 40. 00%。 2 轮专家积极系数均为 100%, 第一轮专家 提建议率超过 85%, 表明专家对本研究高度重视并给 予积极支持和建议。 2.

技术基础设施及法规合规等挑战 ； 介绍开发技术框架 及数据收 集 、 训练 、 部署 、 推理应用 等环 节的技术要点 ； 说明行业大模型 在医疗领域应用框架的各组件功能；通过实例给出大模型最佳实践建议。 其二， 介绍通用大模型评测框架的任务定义 、 数据准备和评测方法 ； 概 述 医疗 健康 领域大模型评测的科学性 、 安全 性 、 合规性 、 伦理道德等方 面， 建包含应用场 景、伦 理 规 范 与 法 规 数 据 集 、 评 测 考 点 数 据 集 及 主 观 题 类 型 与 评 测 标 准 的 评 测框架。 最后， 对于大模型伦理与安全提升措施做出建议 。 从数据安全防控 、 伦 理合 规 建 设 、 技 术 可 靠 性 与 风 险 监 控 、 监 管 与 评 估 体 系 建 设 等 方 面 提 出 风 险 防 控 措 施 ； 旨在为医疗行业的数字化转型提供技 术支持。具体内容包括：大模型在医疗健康领域的应用机遇与挑战、医疗健康行业大模型的开发技术， 如数据收集、模型训练、部署与推理应用等关键环节，并提供行业应用框架与实践建议。 2.1 大模型在医疗健康领域应用的机遇与挑战 大模型的引入， 为医疗健康行业带来了前所未有的机遇， 但也伴随着相应的挑战。本节将从医疗 健康行业的现状出发， 探讨大模型在该领域的潜力，

到平台讨论，选出核心 问题委托智库开展高质量研究，并将研究成果和政策建议提交到平台征求意见，从而支持相关政策的制定和落地， 推动中国电力行业的改革和可持续发展，提高电力行业节能减排、应对气候变化的能力。 报告编写人员 中国能源研究会双碳产业合作分会：黄少中、张葵叶、于立东 感谢自然资源保护协会专家为本报告提供的宝贵建议。 项目课题组 中国能源研究会双碳产业合作分会于 2021 年 8 4. 发展区域电力互济建议 .....................................................................17 4.1 特高压输电通道建设发展建议 ............................................................. 17 4.2 区域互济市场机制体制发展建议 .......... ................................................18 4.3 区域互济价格政策发展建议 .................................................................19 参考文献 .........................................................

机构、制药企 业以及广大患者的重要纽带，助力构建更加高效、智能、个性化的医疗生态系统。 本白皮书将深入探讨 AI 在医疗健康行业的应用现状、发展趋势和未来机遇，为 行业参与者提供有价值的参考和建议。 1 目录 Contents 总体篇 1 医疗健康行业的智能化发展机遇 人口老龄化趋势下，全社会医疗服务需求显著上升 AI 技术加速迭代，推动医疗向更高效率、更精准服务发展 的分布领域如下： · 问诊对话占比 48%，即模拟医生问诊过程，基于用户 输入的症状与病史等文本信息，为用户提供疾病诊断与 治疗建议； · 健康评估与咨询占比 24%，即根据用户输入的问题文 本，生成医学相关文本答案，为用户提供健康咨询、报 告解读、用药指导、膳食建议等功能； · 病历生成与结构化医学报告生成占比 14%，根据输 入的医生与病人的对话内容，生成病历和诊断报告等结 构化的医疗文本报告； 表能够通过心率监测和房颤预警功能，帮助用户及时 发现潜在健康风险。然而，由于个体差异和健康影响 因素的复杂性， AI 在疾病预防和个性化健康干预上 的精准度仍有待提高。虽则整体市场接受度较高，但 用户对 AI 建议的信任度有限。此外，个人健康数据 的采集和分析涉及用户隐私，必须符合相关法规（如 GD- PR、HIPAA）。随着技术的进步， AI 有望在未 来提供更多定制化的健康管理服务，释放商业价值。 总体而言，

27 6. 发展趋势与发展建议.................................................................28 6.1 发展趋势............................................................................28 6.2 产业发展建议................ ITU-T SG15 Q6 全会上，联通进一步探讨了 AWGR 与 可调谐激光器的结合在光交换中展示了极大的潜力，能够提供灵活、 云智算光互连发展报告 高效的交换能力，并增强网络的适应性和性能，并建议在 G.671 中 立项修订 N×N AWGR 和可调谐激光器标准。在 2023 年 7 月，ITU-T 中间会议上，会议通过了 N×N AWGR 的在 G.671 的标准立项修订， 周期一年。目前该标准增补工作已在 配套光网络软件定义。在 2025 年 8 月的 OCP 亚太峰会（OCP APAC)上，OCS 子项目作为四大进 展之一，首次亮相，后续将以月度例会形式持续推动进展。 云智算光互连发展报告 6. 发展趋势与发展建议 6.1 发展趋势 在可插拔光模块产品方面，LPO 技术主要聚焦光模块内部架构 革新，通过去除 DSP 芯片或仅保留部分重定时功能，降低功耗与延 迟。该项技术目前已实现了初步商业化，并在 112G

....................................19 6.1 对政策制定者的建议................................................................................. 19 6.2 对企业的建议................................................... .........................................19 6.3 对金融机构与投资者的建议.......................................................................20 4 6.4 结论：迈向一个可信、普惠、可持续的ESG数据新时代............................. 20 体框架，确保治理触角 延伸至数据采集、处理、披露、应用的全链条，真正消除治理盲区与漏洞。 17 图5-1 多层次协同治理框架图 框架构成解析： （1）国家级数据治理委员会（中心枢纽）： 建议设立一个跨部门的协调机构，负责制定国家层面的数据战略、核心法 规和伦理准则，协调各监管部门的行动。 （2）顶层设计与监管（自上而下）： 法律法规制定：完善《数据安全法》等法律框架下的ESG数据专项规定，明

，比如“销量下降因促销减少，建议下月加大广告”。 • 用户意图理解：通过对话，AI推测老板关心什么（比如不是单纯要数据，而是想知道对策）。 • 可视化增强：结合图表和文字，动态调整呈现方式。 应用效果 • 老板看报告不再是冷冰冰的数字，而是“为什么”和“怎么办”的完整故事。 • AI能够“以用户更容易理解的方式呈现痛点”，AI能直接说“你的痛点是库存积压，建议促销清仓”。 当前状态 • 述来解释原因：“销量下降因 促销减少，建议下月加大广告投放”。这种方式能够帮助决策者迅速理解数据背后的 意义，并做出相应的行动决策。此外，AI还能通过对话或历史数据分析推测用户的意 图，从而更精准地为决策者提供信息。例如，老板可能并不单纯需要销量数据，而是 想知道如何应对销量下滑。AI通过对用户需求的理解，可以主动提出对策：“库存积 压问题可能是主要痛点，建议开展促销清仓活动以提升销量”。这种主动洞察不仅解 决策反馈实时化是AI + BI模式的另一重要特征。在快速变化的市场环境中，及时、准 确的决策反馈对于企业的生存和发展至关重要。AI + BI模式通过实时的数据处理和分 析，能够迅速地将数据洞察转化为决策建议，并实时反馈给决策者。这种实时化的 决策反馈机制，使得企业能够更快地做出决策，抓住市场机遇，降低决策风险。 知识沉淀系统化是AI + BI模式推动企业从“经验驱动”迈向“认知驱动”的关键。在传统

网络排障智能体。该Agent 嵌入生产灵活规划71个排障流程和近500个诊断节点（MBB和FBB）。提供故障信息查询、排 障指引、处置方案建议、二次诊断、故障恢复辅助验证、复盘报告自动生成等能力。该Agent 可以实现实现故障根因快速精准定位、修复建议智能推荐，使故障端到端历时(MTTR) 下降 10%，降低网络异常导致的业务中断风险。 核心机房智能巡检Copilot：面向核心机房巡检 该价值流构建2个智能体。 无线网络质量问题闭环管控Copilot：构建任务生成和智能分拣模型，为一线人员聚焦高 优先级任务，自动提供分拣处置建议能力帮助一线快速决策。构建优化根因分析和问题处置分 析报告模型，实现网络问题自动分析输出优化方案建议，减少一线人员跨工具分析操作。针对 方案执行后的效果评估验证，实现自动输出分析报告，并对优化前后数据进行分析对比，自动 验证问题处置成效。该Co 案，实现方案执行后自动闭环评 估，提升问题闭环效率。该Agent为一线路测优化工程师提供道路“自动测、随时测、全量测” 能力，支持道路问题智能识别、自主推理决策动态调用诊断分析工具并生成优化辅助建议，年 自动路测里程1000万公里，实现道路问题平均分析决策时长小于5分钟。 l 保障客户业务感知价值流 保障客户业务感知价值流通过检测客户网络体验问题、确定问题根因、制定感知修复方案、 20