医疗行业数字化转型解决方案 自然环境 经济水平 科学技术 医疗水准 政局稳定 国民素养 人民日益增长的寿命预期 与医疗资源的矛盾 按人均，我国为 83 位 5 年增长变化 國家 醫生數量 每萬人 醫生數量 每萬人 醫生數量 中國 埃及 179900 24 28.3 西班牙 163800 38 49.5 烏克蘭 143728 31 35.4 巴基斯坦 127859 8 8.3 英國 医疗资源有多少缺口？ 20% 30% 50% 非大城市 大城市 - 大医院 大城市 - 医院 80% 集中在 东部 药物： A $50 亿 VS C $-30 亿 创新： A 48 医保资金的不平衡；商保与医保的平衡 医疗行业利益链打破与医疗质量的监管 100 万 级别的医生 地区不平衡 级别差异大 药械的效用 保障的资金 数字化 & 云服务 （能在有限的条件下）解决哪些问题？ 举些”栗子” 数据多跑腿，病患少跑腿；分级、区域、医联体诊疗（区块链、云化） DRGs(Diagnosis Related Groups) 进行医疗费用区间的管控（合理控 费）

绿色园区与设备全生命周期运维.......................................................................................125 8 医疗健康与可穿戴设备协同......................................................................................... 端侧 AI 的崛起源于多重因素的共同推动。首先是数据隐私和安全需求的日益增长，越 来越多的企业和用户认识到，将敏感数据保留在本地处理的重要性。其次是实时性要 求的不断提升，工业控制、自动驾驶、智慧医疗等关键应用场景对毫秒级响应时间的 刚性需求，使得云端处理的网络延迟成为不可接受的瓶颈。第三是经济性考量，随着 端侧算力成本的持续下降和云端带宽成本的相对上升，在端侧完成大部分计算任务在 经济上变得更加合理。 可以将低分辨率、高噪声的传感器数据恢复为高质量的感知信息。例如，在 安防监控中，即使是在夜间或雾霾天气下拍摄的模糊图像，也能够通过 AI 增强技术恢 · 5 复出清晰的细节，识别准确率从原本的 60%提升到 95%以上。在医疗影像领域，生成 式 AI 能够从低剂量 CT 扫描图像中重建出媲美常规剂量的高质量图像，在保护患者健 康的同时不影响诊断准确性。 图：正在研发中的多模态感知机器人，来源同济大学机器人与智能感知课题组

现实世界与数字世界融 合 • 过去与未来压缩在当 下 • 连接大于拥 有 进入 形成 显现 数字化技术 各个产业 新产业组合 全新的价值 医疗诊断 人工智能 人工智能 与医疗新 价值空间 诊断准确率 示例：人工智能加入医疗诊断 理解产业数字化 产生 加入 提高 一切正在转化为数据 连接比拥有更重要 持续领先企业所拥有的数字化生存能力，关键核心是企业家认知的改 变

决策提供商业支持和服务 数据产品化 将计算机的逻辑功能嵌入到机器上，用数 据的方式描述机器制造和运行过程中产生 的大量信息。 产品数据化 通用电气 - Predix 工业互联网平台 航空 医疗 制造 采矿 石油 配电 发电 铁路 灌溉 风电 航天数据 - 发展方向 大数据软件专业厂商 大 数 据 技 术 专 业 能 力 低 高 低 高 制造业行业积累和能力 工业企业 大型信息化企业 哈尔滨电气集团 - 数据治理框架升级 哈尔滨电气集团公司现有的远程运维系统 中，仅考虑了水轮机一种数字资产，在考虑 汽轮机时水平扩展性上存在很大的缺陷 水轮机模型 汽轮机模型 锅炉模型 航空 医疗 制造 采矿 石油 基于机械抽象模型的数据结构基类设计 利用航天数据与金山云合作开 发的公网工业数据专用云系 统，适应工业数据的采集特 点，能够实现弹性扩展的数据 高并发接入、复杂流数据处

的标准，在连续广域 覆 盖和高移动性下，用户体验速率达到 100Mbit/s ，可满足高清视频、虚拟现实等 的大数据量传输。 时滞更短 空中接口时延水平在 1ms 左右，可满足自 动 驾驶、远程医疗等的实施应用。 5G 的中文全称是“第五代移动通信技术”，是 4G 、 3G 、 2G 的延伸。和 4G 等前几代移动通信技术相比，有了突破性进步。 数字技术和基础设施（ 5G ） 工业互联网可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、 式主要是 2C 。 基础设施层 对应的是 5G 网络、云计算、大数据、人工智能等，这些基础设施最终都会通过云 服 务的模式对外开放共享，其商业模式是 2B 。 产业智能化层 对应的是交通、医疗、城市、教育等具体行业的智能化，以及在智能化基础之上， 这些行业之间的相互影响，其商业模式可能是垂直整合的，既有 2B 的成分，也有 2C 的成分。 数字经济与智能经济 智能经济对经济和产业结构的影响 智能经济对经济和产业结构的影响 资本密集行业： 高端制造、油气、基础产品制造、 化工和制药 本地化和碎片化行业： 农业与狩猎、个人与本地服务、酒 店服务、建筑 政府相关行业： 公共事业、医疗保健、政府政务、 教育 信息与通信技术（ ICT ）、 媒体、金融和保险 面向消费者的行业： 娱乐休闲、零售贸易 麦肯锡按照数字化程度把产业分为五个集群 数字经济与智能经济 和数字化相关 特高压

企业数字化转型发展双曲线”可以清晰描绘现阶段数字原生程度不同的企业数字化发展阶段，为我们围绕转型者和赋能者开展标准研究奠定了理 论基础。 • 对于数字原生程度较低的企业，比如农业企业、医疗企业等，他 们 往往遵循转型者曲线路径，现阶段数字应用水平相对较低； • 对于数字原生程度较高的企业，比如通信企业和互联网企业，他 们 遵循赋能者曲线路径，目前数字应用水平相对较高，但自身的

PAR T 财务数智化项目建设背景 1 国投集团：业务遍布海内外，多元化产业，规模体量大，经营业绩卓越 电力 为主能源 矿产 资源开发 交通 先进制造 新材料 生物能源 健康养老 医药医疗 检验检测 智能科技 生态环 保 多种业态 三大战略 业务单位 战略性新兴 金融及服务 基础产业 工程设计 资产管理 咨询业务 服务保障 金融 人力资源 多种组织 控股企业 参股企业

人工智能发展历程 （1）知识表示与推理 20世纪60至70年代，专家系统成为AI的研究热点，这些系统通过存储大量的专业知 识和经验来模拟专家的决策过程。IBM的Watson医疗助手是一个著名的专家系统案 例，该系统通过学习大量的医疗文献和病例数据，能够辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定。在实际应用中，Watson已经成功辅助医生诊断出了多种复杂疾病，并 提供了个性化的治疗建议。 （2）机器学习 在AI技术的影响下，人们对知识的观念也在发生变化。知识不再被视为静态的、孤 立的实体，而是被视为动态的、互联的过程。知识的价值不再仅在于本身的正确性 或实用性，更在于其激发思考、引导创新的能力。同时，随着AI技术在商业、教 育、医疗等领域的广泛应用，人们对于知识、能力与智慧的新关系，也会有更加深 入的认识和思考，进而改变知识观和行为价值体系。 1.3.2 知识与知识观变革的意义和挑战 AI时代下的知识与知识观变革，对于人类社会、经济和文化将产生深远的影响。首 hatGPT的学习效 率和内容生成质量，使其能够更准确地理解用户意图并提供更自然的回复。 ❍ 多样化的应用场景：ChatGPT被设计为能够适应不同的应用场景，从而拓宽了其 应用范围。无论是在教育、医疗、娱乐还是客户服务等领域，ChatGPT都展现出了 广泛的应用潜力。 33 ❍ 人机交互体验：ChatGPT提供了一种全新的人机交互方式，使用户能够通过自然 语言与机器进行交流，大大提升了用户体验。

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工作岗位创造考虑 资本投资考虑 税收优惠政策 生活环境因素 住房成本 生活成本 教育与成本培训可用性 财务共享服务中心选址 教育投资 货币稳定性 对共享 / 外包的态 度 近期税务判决 退出成本 医疗服务 犯罪率 交通运输便利性 文化兼容性 P48 财务共享中心总部组织设置 财务共享中心总部 业务管理部 运营管理部 信息化管理部 业 务 专 家 组 数 据