烟火 医闹 智慧医学科研平台 CHIMA 导航式科研工具应用 • 数据驾驶舱 • 患者全景视图 • 多条件筛选搜索引擎 • 研究路径导航式工具应用 • 科研项目管理 科研能力提升 • 科研方法论培训 • 人才培养 • 数据 + 工具 + 方法论融合 • 助力高水平医院建设 智慧医学科研平台 全院级“多模态异构数据治理 全院级“多模态异构数据治理 + 智能工具应用 + 科研转化体系建设”支撑高水平医院建设目标 多模态异构数据治理 • AI 技术 + 疾病知识图谱融合 • 文本数据 + 影像组学 + 生物信 息等多模态数据治理 AI 技术赋能 • NLP 自然语言处理 • 深度学习 / 机器学习 • 统计分析支持 • 工具、算法开放探索 CHIMA 提出科学问题 科研方法学 统计方法学 成果转化方法学 科研设计

心化、学习个性化的进程中，需要同步重塑价值导向与能力结构。基于深入分析，报告提出推动高等教育走向 智能、高效、开放、可持续发展的总体目标，涵盖升级智慧教育环境建设、创新人才培养模式、促进跨学科和 人机协同科研、提升社会服务能力、加强国际交流合作、助力文化传承传播、建构数据驱动的教育治理体系等 七个重要方面。报告的核心关切聚焦于如何在拥抱人工智能技术创新的同时，建立有效的治理机制，并确保高 等教育的人文价值和社会责任得到维护。 理、构建安全可信的伦理治理体系、配置优质均衡的教育资源、 强化智能协同的科研创新。据此提出“统筹规划、分步建设、优选场景、协同发展”的教育大模型建设原则， 阐明基于通用大模型研发教育大模型的具体实践，倡导通过算力、数据、算法协同优化的工程创新来实现教育 大模型的高算效和高能效。 应用层面，报告系统归纳教学、管理、科研与社会服务等主要应用场景，汇聚典型案例包括 DeepSeek 助力数 字 字化实训、大模型赋能智慧教室、人工智能数智化学习新模式、师范生实践教学能力提升、在线个性化学习、 全栈人工智能科研创新等，验证了智能导学、人工智能助教、智慧教室、数字化实训与科研助手等应用的实践 成效，充分展现了教育大模型在提升教学质量、优化学习体验、促进科研创新等方面的显著价值。 治理层面，报告从四个维度提出系统性对策：法制建设与标准化工作方面，完善法律法规保障教育应用的规范 性，落实标准

务 云 市 - 区域医院智慧管理平台 统一患者管理 医疗从业资质 管理 医疗资源共享 业务协同 病历信息共享 检验检查结果 互认 双向转诊 医疗辅助决策 支持 运营管理决策 支持 科研决策支持 医院绩效监管 区域全息医疗健康大数据中心 CDR ODR RDR 区域共享数据 中心 公共卫生 信息 微服务集成引擎 ( 数据交互 / 上传通道 ) 光 纤 专 线 光 纤 智慧管理 智慧科研 HERP 人力资源 财务核算 采购管理 预算管理 物流管理 绩效管理 成本核算 固定资产 智慧后勤 物资 基建 餐饮 总务 布草 档案 安全 分析预警 医务活动 医务质量 药事管理 护理管理 消毒供应 单病种库 生物样本库 后结构化处理 专科科研病历 科研项目管理 科研成果管理 大数据检索 科研数据分析 科研随访 人工智能应用转化 医院运营决策 临床科研 / 教学 患者 360 全息视图 医疗质控管理 运 维 与 管 理 体 系 标 准 与 安 全 体 系 标准发布 标准化服务管理 运维管理 权限管理 非标转化 单点登录 服务发布 消息订阅 监控管理 服务注册 标准审核 信息集成 数据中心 临床数据 CDR 临床信 息库 临床文 档库 运营数据 MDR 人资业 务库 财务 管理库 科研文 档库

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医院运营效率 医教研业务拓展 集成平台 + 数据中心 + 基础设施 + 信息安全 + 应急容灾：医院互联互通成熟度测评 质量管理 设备管理 后勤管理 科研管理 教学管理 办公管理 5G 人 工 智 能 大 数 据 云 计 算 物 联 互 联 网 面向患者 面向医务 过程信息 采集 持续质量 提升 业务流程 无纸化 数字化转型下的智慧 医院 标准规范化 耗材 专病知识 库 检 验 手 术 用 血 科研平台 质控监管 AI 引 擎 基于核心 业务系统 固化管理 + 数据利用 数据治理能力 数据应用能力 药品 输血 手术 临床应用 患者服务 精细管 理 智慧医院建设内 涵 医疗质量 目标 科研应 用 高质量 数据 临床知 识 业务与信息化的深度融合 通过数据和信息系统，支持管理理念的固化 Right People - Right Time - Right Place

数据消费 应用建设 保障体制 机制建设 规划目标 planning objectives 一卡通消费 宿舍违纪 学生学业 食堂 消费 数据 + 学工 数据 + 教学 数据 + 科研 数据 + 人事 数据 + 后勤 数据 +X 规划逻辑 Planning logic 数据 + 行为 异常 预警 心理 异常 预警 学业 预警 学生 亲密 分析 学生 预警 消费 分析 考勤 欠费 学生 姓名 宿舍 楼 年级 专业 院系 全量数据集成平台 学工系统 人事系统 教务系统 教学系统 科研系统 后勤系统 安防系统 一卡通系统 校企系统 产教融合 图书馆系统 网站系统 流程应 用 大数据分析 学科情况分析 资产情况分析 其他主题分析 心理咨询分析 数据 + 服务 数据能力开放 数据使用申请 数据使用审核 数据回写 学科规划分析 数据 + 科研 数据治理 数据质量 数据监控 数据报告 学习行为分析 数据 + 教学 数据仓库 加工脱敏 数据集市 切片备份 数据 集成 管理 数据 消费 规划框架 planning

设阶段。 智慧校园将数字化、智能化技术与教育业务实现了更深度、更紧密的融合。智能化、一 体化、个性化功能不断增强 ，各类数字化应用日趋完备 ，有效支撑了教学、科研、管理 工作 ，全方位覆盖的面向社会公众、校园生活、师生教学、科研等的服务。高校师生对 于智慧校园的各类数字化应用和数据的依赖程度越来越高 数据化 服务化 智能化 教育信息化进入智慧校园建设阶段 网络化校园 智慧校园 TB 级快速增长。对于高校如此庞大的数据量， 如何将其在安全合规的基础上进行协同共享 ，是高校数据资源能够高效利用的保障。 在这些数据资源中 ，积累着大量的知识 ，其中不乏教学资料、学术文献、科研报告、试 验数据、会议视频音频等。知识于高校而言 ，是最大的资源、也是最强的生产力 ，知识 是高校的智力 ，是高校保持旺盛生命力、保持可持续发展的能力源泉。 但当前 ，数据资源中的知识并未被高效利用 12 万次备份，备份成功 率 >98% ，执行恢复（含演练）超 过 150 次，恢复成功率 100% ； 有效的灾难恢复管理 每年 24+ 次测试与演练， 100% 成 功 恢复，师生教学与科研数据零丢失； 增强智慧校园数字化韧性，提升服务水平（ SLA ） 数据驱动智慧校园建设｜ 12 增强智慧校园数字化韧性，提升服务水平（ SLA ） 高性能 万兆网络环境下备份恢复速度可达 300MB/s

具身智能市场规模不断扩大，人形机器人资本热度不断上升 2.2 技术泛化能力不足以满足场景需求复杂度，商业回报阈值不足以 支撑量产成本 2.3 科研与工业制造率先迈入商业化试点， 同时渐进突破其他领域 2.4 产业图谱 03 具身智能应用场景洞察 3.1 科研场景 3.2 工业场景 3.3 商业场景 3.4 家庭场景 3.5 优秀企业案例分析 04 具身智能产业发展关键路径探索 立专项投入增长机制，与生物制造、量子科技、 6G 等 技术并列发展。 北京 2025.02 《北京市具身智能科技创新与 产业培育行动计划》 目标： 2027 年培育核心企业超 50 家，量产规模破万台， 落地科研教育、工业商业等场景。 深圳 2025.03 《深圳市具身智能机器人技术 创新与产业发展行动计划 （ 2025-2027 年） 》 到 2027 年，深圳市具身智能机器人产业集群相关企业 获取更多维度报告数据， 请访问亿欧网 (www.iyiou.com) 7 u 中国具身智能产业已从技术验证迈入商业化试点阶段，科研与工业制造为试点领域，医疗与服务场景加速渗透。 u 人形机器人在细分市场率先商业化，如工厂生产、安防巡检、物流配送、服务业引导等，初期功能单一，后逐步成熟转为通用型机器人，由 ToB 转 为

场景分析：提升医院标杆场景服务 全流程导医服务｜全方位医护服务｜全院区运营服务 全流程无感服务｜全战备救援服务｜全流程安全服务 建设目标｜架构思路｜整体架构 智慧服务｜智慧医疗｜智慧管理 智慧运营｜智慧协作｜智慧科研 6 | 公立医院高质量发展推进智慧医院建设政策依据 国家卫健委和国家中医药管理局联合印发《公立医院高质量发展促进行动 (2021-2025 年 ) 》，其中提出建设“三位一体”智慧医院。国务院新闻办 医、护、药、技 智慧 医疗 面向居民患者 诊前、诊中、诊后 智慧 服务 面向医院管理 质量、安全 智慧 管理 面向医联体大健康 融合互联、信息共享、业 务协作 智慧 协作 智慧 科研 面向科研 科研、教育、大数据 智慧 运营 面向运营管理 人事、绩效、财务 20 | 基于中台构架“ 1+3+N” 的一体化智慧医院 服务资源中心（业务中台） 业务能力中心 资源共享服务集群平台 资源共享服务集群平台 ( 开放平台 ) 数据资源中心（数据中台） 数据服务 云服务基础设施 基础服务中心 数据资产资源库 CDR DOR 数据主题库 预约中心 支付中心 医嘱中心 随访中心 诊疗中心 科研中心 排班中心 公卫中心 远程中心 .... 人事中心 财务中心 物资中心 患者中心 档案中心 病历中心 组织中心 ...... 认证中心 结算中心 接口中心 影像中心 资源中心

进、环环相扣，从技术概述到教学应用、学习辅助、科研支持再到管理赋能，通过教-学-研-管四个教育环节构建了 DeepSeek教育应用的立体图景。本讲座内容比较多，分为上中下三部分课件，学习和讨论三天时间： n 第一天：DeepSeek技术重塑教育。 n 第二天：教-DeepSeek贯通教学流程。学-DeepSeek实现个性化学习。 n 第三天：研-DeepSeek赋能学术科研。管-DeepSeek提效学校管理。 媲美Claude 3.5 Sonnet。 • 数学问题求解、科学推理和逻辑分析等需要复杂推理的场景。 Ø 强推理任务 • 需要基于大量知识，进行长链分析和强推理的复杂任务。 • 例如：工作方案、科研实验、病理诊断、命理玄学、市场分析、舆情分析、教育教学等。 Ø 中文要求高的任务 • 理解和使用中国文化背景、习惯用语、古文诗词（如生成春联） 。优于ChatGPT的中文能力。 • 语言风格：DeepSeek体（不明觉厉）。 理健康教育等资源，营造家校协同氛围 4.高等教育阶段 侧重：学生专业能力培养 教学模式变革：推进在线课程建设和资源共享；通过虚 拟仿真实验解决"三高三难"问题 科研能力提升：整合共享科研资源；高效数据采集分析 和可视化；借助数字化手段进行科研协同 个性化发展：提供丰富学术资源；文献检索与知识服务； 结合职业规划制定个性化学习方案 6.特殊教育阶段 侧重：面特定人群的定制化服务 无障碍学习：转化多交互元素（触觉、听觉、视觉）