将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、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 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 政策护航，全方位助力医疗健康 AI 创新应用 4 5 6 7 2 医疗健康行业 AI 应用全景 8 3 阿里云助力医疗健康 17 智能导诊与预问诊 18 医学影像与辅助诊疗 19 组学研究与个性化治疗 21 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 24 药物研发与设计 25 药物筛选与 ADMET 性质预测 27 临床试验设计与优化 28 6 AI 助力健康管理 29 健康监测与评估

.....................................................................................15 2.1.1 处理器与加速器选择..................................................................18 2.1.2 存储系统设计.............. 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 在硬件方面，DeepSeek 智算一体机将搭载最新的多核处理 器、高速内存和大容量存储设备，以支持大规模的医疗数据处理。 同时，显卡和专用加速器将被集成用于加速深度学习模型的训练和 推理，特别是在医学图像识别和自然语言处理任务中表现优异。网 络模块将支持高速数据传输，确保医疗数据在院内外的快速共享与 协同处理。 软件层面，DeepSeek 智算一体机将预装医疗行业专用的操作 及区域性医疗数据中心，满足其在医学影像分析、临床决策支持、 病历数据挖掘等领域的计算需求。 在竞争优势方面，DeepSeek 智算一体机具备以下几点核心优 势： - 高性能计算能力：采用最新的多核处理器和 GPU 加速技术，支持 海量数据处理和高并发计算任务，确保在医疗场景中的实时性和高 效性。 - 智能化算法集成：内置多种深度学习模型和医疗专用算法，覆盖 影像识别、病理分析、基因组学等多个领域，能够自动化处理复杂

2 模型迭代优化.............................................................................81 3.4.3 模型压缩与加速.........................................................................84 4. 知识库与 AI 模型集成....... 率和稳定性。此外，模型的调参也是一个不可或缺的环节，通过调 整网络层数、神经元数量等参数，找到最优的模型配置。 最后，模型的部署和监控是确保模型在实际应用中有效运行的 重要步骤。部署时需要考虑模型的压缩和加速，以适应不同的应用 场景。监控则是在模型投入使用后，持续跟踪其性能，及时发现并 解决问题，确保模型的长期稳定运行。 通过上述步骤，可以设计出一个全面而有效的 AI 大模型训练 方案，不仅能够 在模型优化方面，常用的技术包括学习率调度、梯度裁剪、正 则化等。这些技术能够有效防止过拟合，提升模型泛化能力。此 外，可以采用混合精度训练（Mixed Precision Training）来加速 训练过程，并减少内存占用。对于超参数调优，可以采用网格搜 索、随机搜索或贝叶斯优化等方法，以找到最优的参数组合。 最后，模型的评估与验证是确保其性能和可靠性的重要步骤。 可以采用交叉验证、

机交互等方式，可以更好实现意图理解、任务分解、任务规划并完成具体 “ ” 任务，有效解决了大模型 有脑无手 的问 题。随着行业对 AI 应用形态的理解逐步深入，未来将诞生更多高智能化、对业务流程理解更深刻的多智能体系统， 并加速在生产生活各场景中落地应用。 . 2、人工智能核心三要素全面筑牢数智化转型基础 智能算力规模高速增长，为 AI 训练和应用筑牢算力基础 人工智能算法模型的训练与应用离不开智算中心的算力支撑。2024 能高水平应用促进经济高质量 发展的指导意见》（国科发规 〔 2022〕199 号） 科技部等六部门 以促进人工智能与实体经济深度融合为主线， 强化主体培育、加大应用示范、创新体制机 制、完善场景生态，加速人工智能技术攻关、 产品开发和产业培育，探索人工智能发展新模 式新路径。 2022 年 8 月 《关于支持建设新一代人工智 能示范应用场景的通知》 （国科发规〔 2022〕228 号） 科技部 行第九次集体学习 人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很 “ ” 强的 头雁 效应。在移动互联 网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学 习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局 等方面产生重大而深远的影响。加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，

近年来，人工智能技术的兴起为制造业转型升级提供了强大的动力， 其在制造业全流程的落地有助于提升我国制造业的整体竞争力，使 其在全球市场中占据更加有利的地位。 自党的十八大以来，我国高度重视制造业与人工智能的融合， 正加速制造业与人工智能的融合进程， 旨在提升制造业效率、质量 和创新能力，促进产业链协同优化，构建开放共享的制造业生态， 为经济高质量发展和全球可持续发展贡献力量。 在此背景下，本报告深入剖析当前技术应用的现状，关键技术 同时，西方发达经济体促进高端制造业回流，而我国高端制造 业体系尚未形成。 （二）人工智能赋能制造业具有重要意义 在制造业面临诸多挑战的背景下，人工智能赋能制造业能够降 本提效，提高制造业产品质量，加速产品创新，提升我国制造业竞 争力。据埃森哲公司测算，到 2035 年，全球人工智能技术的应用将 使制造业总增长值增长近 4 万亿美元，年度增长率达到 4.4%。随着 人工智能技术的不断发展和应用，制造业将迎来更大的变革和发展 能的应用可以助力我国形成新的产业生态和经济增长点。通过 促进 制造业与其他产业的深度融合，打破产业的界限，催生众多 新兴的 交叉产业，为我国经济的高质量发展提供强大的动力。 当 前，新一 轮科技革命和产业变革加速演进，重大前沿技术、颠覆 性技术持续 涌现，科技创新和产业发展融合不断加深，催生出具 8 身智能、脑机 接 口、量子信息等新产业发展方向。我国具备工业 体系完整、产业 8 规模庞大、应用

题也随之而来，对法律框架 和行业 规范的建立提出了紧迫需求。随着 5G、人工智能与物联网技术的融 入，低空经 济将持续创新，深度融合科技与传统产业，为全球经济注入新活 力。 5G 时代的到来加速了低空交通管理的智能化，无人机物流网络逐渐成 熟， 重塑了供应链模式。在教育领域，无人机操作及安全规则教育成为新课 程，培养 新一代航空专业人才。然而，随着技术应用的拓宽，如何在保障安全 与监管间找 升质量控制和预测性维护，确保产品质量并减少故障停机。同时，企业愈发重 视 可持续性，通过绿色制造和回收利用策略，降低废弃物产生，减轻环境负 担。全 球化合作与本地化生产策略并行，利用跨境电商平台，加速全球化市场 渗透，实 现上下游资源的深度融合，驱动低空经济产业链的全球化布局。 三、中游：低空经济核心部分 1、无人机与航空器制造 低空经济产业的蓬勃兴起推动了无人机与航空器制造技术的飞速进步。这 在科研领域，无人机协助培育新品种，测试土壤条件对作物生长的影响，助 力农 业科技革新。在政策制定中，无人机提供数据支持，推动农业保险精准估 损，保 障农民利益。智能化的农业实践，结合无人机技术，重塑了教育培训，提 升农民 技能，加速农业产业升级，共创未来农业的蓝图。 3、低空经济+旅游：空中观光新体验 在旅游行业中，低空飞行器正在创造全新的空中观光体验。它们提供了从全 新的视角欣赏自然和城市风光的机会，让旅客的旅行体验变得更为丰富和个性化。

隐私性和合规性。数据预处理流程将包括数据增强、特征提取 和格式转换等步骤，以提高模型训练的质量。 3. 模型开发与训练：基于经典算法和最新研究成果，开发适用于 不同场景的 AI 模型。通过分布式训练技术，加速模型训练过 程，并采用自动化调参工具优化模型性能。模型训练将涵盖监 督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。 4. 模型部署与优化：将训练好的模型部署到生产环境中，支持实 时推理和批量处理。采用模型压缩、量化和剪枝等技术，优化 GPT、BERT）作为基础，结合企业特定的业务场景进行微调，同 时支持多模态数据处理（文本、图像、音频等），以增强模型的适 应性和泛化能力。模型训练过程中，采用分布式训练框架（如 Horovod）加速训练速度，并通过自动化超参数优化工具（如 Optuna）提升模型性能。 服务层提供统一的 API 接口和模型管理功能，支持模型的部 署、监控和更新。采用容器化技术（如 Docker）和编排工具（如 社区支持。同时，架构设计中引入了持续集成和持续交付（CI/CD ）流程，自动化测试和部署，提升开发效率和系统稳定性。 为了进一步优化系统性能，架构设计中引入了模型压缩和加速 技术。例如，通过量化、剪枝和蒸馏等技术，减少模型的计算和存 储开销；结合硬件加速器（如 GPU、TPU）和边缘计算节点，提升 模型的推理速度和响应效率。 以下为技术架构中涉及的关键组件及其功能概述：  数据层：数据采集、清洗、存储与预处理；

种主流机器学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 Keras，确保 用户能够根据具体任务选择最合适的框架。其次，系统需提供分布 式训练功能，支持多 GPU、多节点并行训练，以加速大规模数据 集的训练过程，同时具备动态资源分配功能，根据训练任务的复杂 度自动调整计算资源。此外，系统应内置多种优化算法，如 Adam、SGD 等，并提供超参数调优功能，允许用户通过网格搜索 影响。为此， 采用分层抽样或交叉验证的方法，确保数据集的代表性。同时，针 对大规模数据集，引入分布式计算框架（如 Spark、Flink）或高效 数据预处理工具（如 Pandas、NumPy）加速处理流程。 以下为数据清洗与预处理的关键步骤总结： 1. 缺失值处理 o 均值、中位数或模型预测填补 o 删除缺失率过高的特征或样本 2. 异常值处理 o 3σ 原则或孤立森林检测 o 择需兼顾计算资源的限制和性能需求，同时为未来的模型优化和扩 展预留空间。 训练过程中，需设置合理的超参数，包括学习率、批量大小、 训练轮数等。学习率的设置可以使用动态调整策略，如余弦退火或 学习率预热，以加速收敛并避免过拟合。批量大小的选择应考虑硬 件资源的限制，通常需要通过实验确定最佳值。训练轮数的设置需 通过验证集的性能监控，避免过拟合或欠拟合。 为了提升模型的泛化能力，可采用数据增强技术。例如，对于

算法优化：采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）， 对图像进行快速识别和分类。通过模型剪枝、量化和知识蒸馏 等技术，减少模型的计算复杂度和内存占用，从而提高处理速 度。 2. 硬件加速：利用 GPU 和 TPU 等高性能计算硬件，加速图像处 理过程。通过并行计算和分布式处理，大幅提升处理能力。例 如，使用 NVIDIA 的 CUDA 技术，可以在 GPU 上实现高效的 图像处理。 3. 数据处理流 4. 实时处理与反馈：系统将具备实时处理能力，能够在无人机飞 行过程中即时识别目标，并将结果反馈给操作人员或自动控制 系统。实时处理的关键技术包括： o 并行计算：利用 GPU 或 TPU 加速计算，提高处理速 度。 o 数据流处理：采用流式处理框架（如 Apache Kafka 或 Flink）实现实时数据处理。 o 反馈机制：通过 API 或消息队列将识别结果实时反馈给 用户或控制系统。 技术，如旋转、缩放、翻转等，以增加数据的多样性。 3. 实时处理能力：系统需要具备高效的实时处理能力，能够在无 人机飞行过程中快速处理和分析图像数据。这要求硬件平台具 备强大的计算能力，如使用 GPU 或 TPU 加速计算，同时优化 算法以减少计算复杂度。 4. 自适应环境变化：系统应具备自适应能力，能够根据环境变化 自动调整识别参数。例如，在光照变化较大的情况下，系统应 能够自动调整曝光时间和增益，以保证图像质量。

个月的演进路线应包 括：Q3 完成企业私有知识库的定制训练，Q4 实现与审计软件（如 鼎信诺）的深度集成，最终达到审计项目全流程 30%以上的人工工 时压缩目标。 2. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速推进，审计行业正面临数据量激增、合 规要求趋严、人力成本上升等多重挑战。传统审计方法依赖人工抽 样和规则引擎，效率与覆盖率难以平衡。以某国际会计师事务所的 实践为例，其年度审计项目中，仅财务报表科目核对环节就需投入 40%。技术落地路径将优先聚焦应收账款核对、关联交易穿透、费 用异常波动等六大高频场景，确保方案在 2024 年审计季前完成生 产环境验证。 2.1 审计效率提升的迫切需求 随着企业数字化转型的加速和商业环境的复杂化，传统审计模 式正面临前所未有的效率瓶颈。根据 2023 年国际内部审计师协会 （IIA）的行业报告，78%的审计机构反馈其现有工作流程难以应 对数据量年均 40%的增速，导致项目周期延长 节点大小反映交易金额，边权重体现资金流转频率。 系统安全方面实施四重防护：FIPS 140-2 标准的传输加密、基 于 RBAC 的细粒度权限控制、审计操作区块链存证、模型推理结果 可解释性分析。性能优化上采用列式存储加速数据检索，热点查询 响应时间不超过 2 秒，支持年凭证处理量超 500 万条的企业级审计 需求。 3.1 DeepSeek 智能体的架构设计 DeepSeek 智能体的架构设计采用分层模块化结构，通过审计