知识运营白皮 阿里云 智能客服知识运营白皮书 2022 年 2 月 版本： 1.0 知识运营白皮书 【公开】 法律声明 阿里云提醒您在阅 阅读或使用本文档，您的阅读或使用行为将被视为对本声明全部内容的认可。 1. 您应当通过阿里云网站或阿里云提供的其他授权通道下载、获取本文档，且仅能用于自身的 合法合规的业务活动。本文档的内容视为阿里云的保密信息，您应当严格遵守保密义务；未 经阿里云事先书面同意，您不得向任何第三方披露本手册内容或提供给任何第三方使用。 2. 未经阿里云事先书面许可，任何单位、公司或个人不得擅自摘抄、翻译、复制本文档内容的 可能变更。阿里云保留在没有任何通知 或者提示下对本文档的内容进行修改的权利，并在阿里云授权通道中不时发布更新后的用 户 文档。您应当实时关注用户文档的版本变更并通过阿里云授权渠道下载、获取最新版的用 户 文档。 4. “ ” 本文档仅作为用户使用阿里云产品及服务的参考性指引，阿里云以产品及服务的 现状 、 “ ” “ ” 有缺陷 和 当前功能 的状态提供本文档。阿里云在现有技术的基础上尽最大努力提供

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 AI 应用开发 场景篇 14 4 AI 推动医疗服务升级 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 分 分别为 5.21 分、4.41 分、4.36 分。 1 资料来源:RolandBerger, Future of health 6/The AI(r) evolution in health；阿里云研究院整理 9 医疗健康行业 AI 应用白皮书 本报告对医疗健康行业， 除公共管理和监管方外，涉及的 3 个关键主体展开分析，即以医院 为主体的智慧医疗、以生物科技和医药企业为主体 少数保险公司推出相关产品， 但市场接受度和产品成熟度有 待提升 中，保险创新投资关注 数据隐私和安全问题突出， 模型对风险的精准评估能力 有待提升 13 医疗健康行业 AI 应用白皮书 3 阿里云助力医疗健康 AI 应用开发 随着 AI 在医疗健康和生命科学行业的应用深化，行业企业在 模型训练、微调及应用开发上，需要高性能 GPU 集群、高性 能存储系统及低延迟网络支持，需要适配医疗数据特性的

.........................................................................................9 4.2.3 阿里云 ................................................................................................. 所示左边画面。随后选择 DeepSeek-R1-满血版高速专线 ”，即可进入 图 5 所示右边画面。接着就可以在下面的输入框中输入你需要的问题了。 图 5 360 纳米 AI 搜索 app 4.2.3 阿里云 阿里云 PAI Model Gallery 支持用户通过云平台一键部署 DeepSeek-V3 、 DeepSeek-R1 模型及其蒸馏版本。用户可以根据业务需求选择部署不同参数量的 模型。具体请参考链接： 模型。具体请参考链接： https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/one-click-deployment-DeepSeek-v3-model 图 6 阿里云模型界面 4.2.4 百度智能云 百度智能云提供两种使用 DeepSeek 模型的途径： 一是在模型广场调用 DeepSeek 的 V3 和 R1 模型的 API；二是在体验中心与这两款模型直接对话。

件时的责任追索。 第六章 梯控子系统 一、现状分析 基于人脸识别系统的不断成熟，应用场景也越来越丰富，目前在智能 楼宇项目中广泛应用的基于人脸的闸机通道解决方案已经在全国各地广泛 推开，如阿里巴巴各地的园区等。 但是应用人群的逐步扩大，业主的个性化和现实需求也越来越多，如 闸机通过人群量比较大的时候，往往不知道是哪一个人被人脸识别系统验 证通过；同时目前人脸识别系统往往需要与派梯系统集成，人员经过闸机 迎宾服务、员工考勤、访客登记、陌生人提醒、日常数据统计、查询 等功能。案例包括后海阿里巴巴、车公庙 NEO 大厦、前海信利康等 二、人脸闸机通道 基于旷视科技人脸识别技术的新一代闸机通道解决方案是通过在传 统的通道闸上面开孔安装半球摄像机进行图像采集，基于旷视人脸识别算 法服务器做图像比对，然后通过网络继电器执行开闸动作来实现的 系统组件： 后海阿里巴巴现有系统实际场景图： 三、闸机可视化改造系统图 人脸 电器给予 开闸信号 权限信息 不正常， 闸机不予 放行 第九章业务流程 9.1 员工与租户进出流程 9.2 访客通行流程： 第十章案例 深圳创新工场 广州富力物业工作人员参观深圳阿里巴巴，并体验大堂访客系统。 南山中洲控股金融中心 江西南昌中航地产二期售楼处。 通过自助终端采集人脸照片快速上传到云平台，刷脸经过闸机通道，实现 快速打造楼宇智能化系统。 深圳平安信息科技中心

..................................................................................... 32 10.3.3 阿里置业 ................................................................................................ 作时间，通过先刷脸后刷卡的方式，又可以有效地杜绝陌生人捡到遗失卡片而进入敏感 区域的风险。 第 32 页/共 36 页 智能人员通行管理解决方案 10.3.3 阿里置业 深圳阿里云大厦位于深圳湾核心区域，致力于打造新一代智能楼宇、园区， 降低人 工成本，阿里巴巴 2015 年引入了旷视科技的智能楼宇、园区解决方案， 让园区从访客邀 请、来访注册、人脸识别闸机、楼层人脸识别引导、企业智能迎宾做到全流程智能化，

一键起飞。 在测绘行业，图像的传输、处理及生成高清地图的过程称为内业。传统测绘的内业极其复杂。极飞与 阿里云展开合作，把复杂的后期处理变得简单。极飞地理信息服务平台大规模运用阿里云加密计算，为每 一位用户提供独立的加密通道。拍摄完成后，用户可通过 A2 手持地面站将图像一键传输到加密云端。随 后，阿里云对数据进行统一进行管理、分析及处理，能以每小时 500 亩（0.33 平方公里）的速度快速拼 接农田高清图像。从 况进行直接检查。2014 年以来多个省份使用无人机进行大气污染防治的执法检查，以实现更到位的监管。 图 47 无人机应用于环境监测 1.1.4.20 快递送货 2015 年 2 月 6 日，阿里巴巴在北京、上海、广州三地展开为期 3 天的无人机送货服务测试，使用无 人机将盒装姜茶快递给客户。这些无人机不会直接飞到客户门前，而是会飞到物流站点，“最后一公里”的 送货仍由快递员负责。在国外

数据进行收集、整理、过滤、校对、打包、发布等等一系列整理，实现数据内 在的价值。信息租售，则是通过聚焦行业焦点，收集相关数据，深度整合、萃 取及分析，形成完整数据链条，实现数据的资产转化。数据使能，是指类似于 阿里这样的互联网公司，通过提供大量的金融数据挖掘及分析服务，为传统金 融行业难以下手的小额贷款业务，开创新的行业增长点。 第 50 页 总的来说，大数据是"工业时代的价值思维"的批判，也是对范互联网时代 信息租售：以彭博为代表的金融信息服务商，聚焦在某个行业，广泛收集 相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成 数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条，成为行业巨擘。 数据使能：类似于阿里金融这样的公司，通过对大量数据进行有效的挖掘 和分析，开展传统公司难以触及的小额贷款业务，为公司开创新的盈利增长点。 5.2.2 数据资产的保值增值 数据既然具备资产的属性，也就存在着折旧损毁和保值增值的问题。如何

在诊中环节，主要是互联网医院开放的在线诊疗功能，以及 AI 助力医护人员提 升工作效率。 疫情期间，有多家互联网医院平台提供线上发热门诊义诊，且各平台用户量和 诊疗量飙涨，如微医、平安好医生、阿里健康等。 在医院端，由于疫情突发，医院 CT 检测能力严重不足。在湖北地区，CT 图像 临床诊断结果可作为新冠肺炎病例判断的标准，但平均每位患者的 CT 影像达 到 300 多张，医生肉眼诊断需要

带宽以及 AI 服务的成熟度。 目前市场上主流的云服务商包括阿里云、腾讯云、华为云和 AWS 等。在评估过程中，可以从以下几个维度进行对比： 1. 计算资源与性能： o 大模型训练和推理需要强大的计算能力，因此应评估云 服务商提供的 GPU 实例类型、性能指标以及是否支持分 布式训练。 o 例如，AWS 的 P4 实例和阿里云的 GN 系列实例均提供 了高性能的 GPU 支持，适合深度学习任务。 支持，适合深度学习任务。 2. 存储与数据管理： o 大模型的数据存储需求较高，需要评估云服务商的对象 存储（如 AWS S3、阿里云 OSS）的容量、访问速度和 成本。 o 同时，需关注是否提供高效的数据传输服务，如 AWS Snowball 或阿里云的 Data Transport 服务。 3. 网络与带宽： o 模型的训练和推理通常涉及大量数据传输，因此需要评 估云服务商的网络架构、带宽能力以及是否支持低延迟 o 例如，华为云提供全球范围内的低延迟网络覆盖，适合 跨区域的数据密集型应用。 4. AI 服务与工具支持： o 云服务商是否提供成熟的 AI 开发平台（如 AWS SageMaker、阿里云 PAI）以及预训练模型的调用服 务。 o 是否支持主流的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）及其版本更新。 5. 安全性： o 评估云服务商的安全认证（如 ISO 27001、GDPR）和数

服务端：采用分布式框架，可按照业务场景划分成多个微服务，让业 务模块化、服务化并支持负载均衡，双机热备，集成 redis 集群； 架构采用 maven 构建，可以更好的支持模块化开发； 数据源采用 druid(阿里开源)的一个用于大数据实时查询和分析的高容 错、高性能开源分布式系统； 数据持久化采用 Mybatis。 前端：采用 vue 渐进式框架； 支持以数据驱动； 采用组件化的思想构建。 5.1