24 共建鸿蒙生态 30 华为学堂，身边的大课堂 32 科技创新助力大众健康 32 孵化创新科技，构建运动健康行业影响力 34 构建医疗器械质量管理体系 34 打造领先的运动健康产品 36 加速研究创新，聚焦大众健康 39 悦动三环，引领运动健康生活方式 42 守护听力健康 65 企业责任 67 以消费者为中心 67 用高质量赢得消费者信赖 69 保护消费者隐私安全 73 可持续的供应链 73 供应商责任管理 74 供应商产品环保管理 74 负责任原料管理 75 促进社区发展 75 创造就业，培养人才 77 员工关爱与健康保障 79 为所在社区做出贡献 81 让产品创造更多的社会价值 83 附录 83 关于本报告 可持续发展寄语 可持续发展管理 数字包容 科技至善 绿色环保 企业责任 附录 02 可持续发展寄语 可持续发展寄语 科技正在以前所未有的速度重塑世界，并深刻地影响着 我们工作、生活的方方面面。华为终端始终将可持续发 展视为我们的核心战略。我们坚信，科技创新的终极意 义在于推动社会公平、守护人类健康、保护地球生态平 衡、促进自然资源的可持续利用。我们持续围绕数字包 容、科技至善、绿色环保、企业责任四大领域深耕笃 行，以实际行动诠释我们的企业社会责任理念。 华为坚信科技不应设限。我们在新发布的HarmonyOS

系的建设。 中国人口老龄化进程显著加速，预计至2050年 老龄化水平将达30%，远超全球平均水平。面对 这一严峻挑战，中国正积极推进智慧养老技术应 用与生态构建。在健康监测领域，可穿戴设备已 形成覆盖“预防-诊断-康复”全周期的健康管理闭 环，数据显示其使用使高血压早期检出率提升 12.5%，慢性病风险下降4-7%。人工智能云平台 作为数据价值转化核心，通过“设备-平台-医疗” 一体化生态，显著提升服务响应效率。 核心观点三：智慧养老产品持续升级，构建 全周期健康管理生态 智慧养老产品正经历从单一功能向系统解决方 案的升级。可穿戴设备通过技术融合形成覆盖 “预防-诊断-康复”的全周期健康管理闭环；养老 机器人向技术融合与产品分化方向发展；互联 网医疗则通过适老化改造、数据互联、AI融合等 路径，构建“设备-平台-服务”一体化生态。这些 创新正推动养老服务从基础照护向个性化、普 惠化的健康管理解决方案演进，为应对老龄化 挑战提供技术支撑。 来源：头豹研究院 智慧养老 健康管理类产品 可穿戴设备 家用健康监测设备 老年辅助器具 智能轮椅 智能助听器 养老监护类产品 智能摄像头 智能看护设备 家庭服务机器人 康养机器人 陪伴机器人 适老改造智能产品 智能照明系统 智能卫浴设备 中医数字化产品 中医体质辨识设备 中医理疗设备 智慧健康服务 个性化健康管理 互联网+健康咨询 / 科普 智慧养老服务 互联网+居家养老生活照料

府部门提供了强有力的业务指导和管理手段， 可全面提升养老的服务水平 1 个服务宗 旨 3 个全面 5 个目标 服务 监测 管理 预警 决策 全覆盖 全覆盖 24 小时 核心宗旨是服务老人要为老人提供安全、健康、贴心、便利的精细化智 智慧养老综合服务平台建设愿景 依托“五位一体”社会养老服务体系 机构 养老 慧养老服务。 365 天 精准化 人性化 多样化 精细化 智能化 规划 建设 管理 业务运营 适老服 务 智慧 健康 康 养人才 智能客 服 养老 商城 客 户分析 养老服务 助行服务 助餐服务 助浴服务 社区商店服务管理 居家社区养老服务 主动健康管理服务 ... ... 监督管理 养老数据上报 服务质量监管 质量评价报告 排名统计分析 服务评价管理 可视化展示 ... ... 养老群体 健康小屋监护 语音视频联动 • • • • • • • 物联使能中台 物联监控、物联感知、物联分析、物联决策 老人体征检测 居家健康监测 康养安全监测 居家养老服务前端应用 机构养老服务前端应用 养老经营分析前端应用 适老化服务前端应用 智慧健康前端应用 ...... 数 据 综 合 治 理 中 台 前端应用 统一 接入 应用 中台 三大中台全方位支撑养老业务运营

海量数据分析，将“人体拆解”进行保险，将保险覆盖到更多人群 将海量人群的全生命周期病理 / 健康状况数据汇集、分析，提升诊疗水 平 通过基因筛查，获知风险；通过算力与海量数据分析，加快医药研究 运用大数据手段，提前预知疫情；有效分析病症的关联因素和预防机制 通过 IOT 等类型设备，将慢性病、特殊人群的健康日常关怀进行覆盖 构建跨语言，跨时间轴的医疗相关知识库，有效促进医疗知识的发展 技能的 据、 AR 、 RTC ） 药物依从性，个性化药物，以家庭 / 家族为单位考虑医疗健康 医疗健康行业很宽（让我们收敛一下） 其他 要素 如：出生前的环境因素 如：健康活动的参与 如：后天的环境与心理建设 如：有效且良好的医疗环境 如：国家与个人层面的保障全面性 从医院主题 到医药与创新主题 到健康与保障主题 （这是一个系列）… 发达国家医疗信息化投资规模占卫生支出比例达到 3%-5% 会诊 & 转诊 处方 复诊 分诊 导诊 诊疗 支付 （医保 & 商 保） 互联网 + 医院 / 医疗机构：闭环 转线下 - 临床 医药 - 配送 更有效的 商业保险 家庭医生 健康管理 衍生服务 社区医疗站？ 标准检测器？ 个性化治疗 专业化治疗 实现了 更安全有效 的监管 互联网 + 医疗：组织者 医院 / 集团 互联网平台 监管机构 互联网 + 医疗：分层

 掌握设备健康状态评估方法  了解工业大数据在设备健康状态评估中的应用  了解工业大数据在设备故障检测的应用  了解工业大数据在质量检测和工艺优化中的应用 知识目标 技能目标  能够结合工业领域的不同行业，分析应用需求，了解大数据应用平 台的用途。 学习目标 三、工业大数据建模 • 数据驱动的制造 • 设备预测维护 • 设备健康状态评估 • 设备健康指数计算 • 设备健康等级划分 设备健康等级划分 • 了解风力发电行业对大数据 应用的需求 • 了解设备故障检测平台 • 平台应用实例 • 了解汽车整车生产行业对 大数据应用的需求 • 了解质量检测和工艺优化 平台 • 平台应用实例 （一）认识数据驱动的设备状态评估应用 （二）认识数据驱动的设备故障检测应用 （三）认识数据驱动的质量检测和工艺优化应用 什么是数据驱动的制造？ 三、工业大数据建模  数据驱动的 利用传感器从设备端采集数据，再利用计算机 对采集到的数据进行智能分析，判断设备当前 健康状态，对设备健康状态进行预测后提前采 取相应的维护措施，可实现设备的零故障运 行。 例：某钢铁企业的液压系统设备监控设置设备在线监测的测点 三、工业大数据建模 什么是设备健康状态评估？  设备健康状态评估 通过采集设备传感器的历史数据并进行分析，了解运行设备的健康状态及稳定性趋势，及时发现 设备的异常状态或故障征兆。 •

媒体用户端 ， 实现全网互通、 人机相连、 全程覆盖。 基于互联网 + 思维 ，创新平台配合 + 实体服务 + 产品配套模式 ， 实施智慧养老工程 ，构建全 国 统一服务管理总平台 ，全面整合医疗、 健康、 护理、 产品等社会服务资源 ，将医养机构、 服 务机构等的专业养老服务延伸到社区 ，派送到千家万户 ， 真正实现机构、 社区、 家庭三方融通 ， 生态养老闭环服务。 平台为广大中老年人提供 采集统计汇总建档老人基础信息 ， 对政府所有拨款经费进行审核监管； 为社会组织、服务企业、生产厂家等提供 供需匹配、派单销售、宣传推广等服务 ， 提高销售收入。 培养 50-75 岁有经济能力， 有文化 ， 有健康生活追求 的 3 有年轻老人。 子女购买 ，老人消费 “ 特惠 ”“ 特困 ” 老人 （高 龄 、孤寡 、 失能 、 失智 等） 。 政府购买 ，老人专享 以资源的整合为基础， 产品的集成为配套。 配 套 一、平台化运作模式 生态型养老特色 1 、 单位 + 企业 + 用 2 、 软件 + 终端 + 硬 3 、社会服务机构 1 、护理院、 养老 2 、 医疗健康 3 、第三方服务商 4 、信息、 数据、 1 、产品厂家 2 、 服务商 3 、行业主管 4 、社区群团 1 、居家老人 2 、社区老人 3 、养老院老人 5 、政府部门 全 网 互 通

数字医院基础架构创新 2 Huawei Confidential 行业趋势 阶段 3 ：全民健康管理 （全局资源整合） 疾病治疗 慢病管理 健康预防… 区域管理 数据共享 医联体 / 区域医疗中心 医疗 / 医药 / 医保 区卫 / 三医联动 区域影像 / 双向转诊… 阶段 1 ：医院信息化 （院内资源整合） 院内管理 移动医疗 / 协同医疗 … • 推进健康中国建设，要坚持预防为主； • 调整优化健康服务体系，强化早诊断、早治 疗、早康复，坚持保基本、强基层、建机制； • 坚持共建共享、全民健康，坚持政府主导， 动员全社会参与。 • 推动健康科技创新，建设健康信息化服务体 系 健康中国上升为国家战略，技术手段与全民健康理念深度融合 习总书记在“健康中国 2030” 规划纲要 评审会议上，指出： 评审会议上，指出： 医疗卫生发展趋势——从疾病治疗到健康管理， 从资源孤立到资源整合 阶段 2 ：区域医 疗（局部资源整 合） 医疗集团 网络医院 健康管理 3 Huawei Confidential 医院发展战略演进： 信息化基础建设阶段 • 医院信息平台建设 （ HIS/PACS

域。根据面向对象的不同可分为患者、医护、高校、医疗机构及企业角色等；根据临 床场景数据交互类型的不同，又可分为文本任务、视觉任务、语音任务、跨模态任务 等。具体来讲，如就诊前的挂号问诊、健康宣教、知识问答等，就诊中的辅助诊断、 电子病例生成与理解、手术模拟等，就诊后的健康管理、医药服务、慢病管理等，医 学研究领域的文献挖掘、药物研发等，医疗元宇宙中的场景构建、内容生成等。表 2 展示了部分医疗大模型的应用情况。 表 2 OpenMEDLab 浦医 2023.6 上海人工智能实验室 医学图像、医学 文本、生物信 息、蛋白质工程 多模态 ProactiveHealthGPT 2023.6 华工数字孪生人实验室 健康对话、心理 咨询 文本 灵医 Bot 2023.6 百度灵医智惠 文档理解、病历 多模态 bmr.202312.00027V2 http://www.biomedrxiv.org.cn/article/doi/bmr 理解、医疗问答 HealthGPT 2023.6 叮当健康 药物咨询、营养 指导、健康建议 文本 华佗 GPT 2023.6 深圳市大数据研究院 健康咨询、就医 导诊、情感陪伴 多模态 紫东太初 2023.6 中国科学院自动化研究所 手术辅助、辅助 诊疗 多模态 京医千询 2023.7 京东健康 辅助诊疗、健康 管理、文献挖 掘、病例报告生 成 多模态 星火认知大模型

2023年是中国医疗大模型发展的元年，各种医疗大模型已广泛应用于临床辅助决策、 医学研究、健康管理等多个场景。未来，医疗大模型有望实现多模态AI与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 的应用及其面临的挑战。 大模型技术在医疗领域的应用 （一）医疗大模型的逻辑框架 医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 据集包含大规模的医疗科研文献、电子病历、医学图像等，参数量通常在百万级到亿 级，远超过普通深度学习模型，因而能够获取更强的特征提取和学习能力等。 医疗大模型的典型运作逻辑主要包含三个层面： 从数据层看，大模型可构建医疗数据集，收集包括电子病历、文献报告、医学知识图 持。例如，腾讯健康发布的混元通用大模型针对医疗领域升级了多个AI产品，包括智 能对话、病例结构化与检索、影像报告和辅助诊断等。这些医疗大模型产品已被整合 到患者就诊全流程中，从而提高了医疗服务的效率和质量。 在患者护理和保健过程中，医疗大模型可助力实现以下几方面工作：一是远程监测患 者健康，特别是慢性病患者，分析生理参数、设备数据和健康记录，帮助医生管理疾 病，减少住院和急诊；二是分析健康记录、生活方式和基因信息，识别风险因素和早