过去几年中，人工智能(AI)的迅速演进，尤其是生成式技术的突破，正在悄然改变医疗大健康产业的运作方式。这一产业横跨多个细分领域。我们此前已先后研究了其中两大重要领域的AI潜在应用(请参阅《智启新质生产力:生成式人工智能在医疗医药领域的潜在应用》《智启新质生产力之二:生成式人工智能(AIGC)在医药零售的潜在应用》)。此次，我们将视角投向医疗大健康产业中的另一大关键细分领域--医疗器械以探讨AI在该领域的应用前景。
随着新一轮科技革命和产业变革的持续深化，人工智能是新质生产力重要的驱动力，是抢占未来竞争制高点和构建国家竞争新优势的新赛道。2025年9月4日，国家发展改革委国家能源局《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》指出，要抢抓人工智能发展重大战略机遇，突出应用导向，加快推动人工智能与能源产业深度融合，支撑能源高质量发展和高水平安全。
中服云作为国内领先的工业物联网平台厂商，其技术架构与功能特性高度适配火山地震监测场景的需求
金融的本质是服务实体经济，而信息是现代金融市场的基石。在可持续发展 成为全球共识的背景下，ESG信息正以前所未有的速度成为影响资产定价、资产 配置与风险管理的核心因子。ESG数据资产化的提出，标志着我们将非财务信息 的价值发现与利用提升到了一个新的战略高度。
在搜索引擎与？成式AI快速融合的背景下， 传统SEO正在演变为AI SEO与GEO（？成式 引擎优化），品牌竞争的焦点也从“流量 排名”转向“AI推荐”。随着？户越来越依赖 AI？成的内容进？认知与消费决策，如何 影响AI的“认知模型”与？户？智已成为营 销的关键命题。基于此，本报告结合中国 AI？户？为及消费态度调查开展系统研究， 旨在客观分析中国AI搜索？户的？为态势， 并洞察品牌与企业为适应这？变？所需要 产？的应对举措。
随着数字化转型不断加快，数据已经成为推动社会发展的重要资源，其流通与共享的重要性日益凸显。数据的流通利 用在于打破“信息孤岛”与“数据壁垒”，以应用为中心，通过网络、计算、数据、产业链等多方资源的深度协同， 利用网络吸纳全社会数据、计算资源，组成泛在、立体的服务网络，形成数据、算力、人工智能、区块链等多要素融 合的一体化服务，实现数据资源的精准配置与价值转化。特别是人工智能大模型的应用带来的海量数据汇聚和流通的 需求，面对千万个计算小任务和频繁地交换数据，大带宽、低时延的网络能力成为发挥计算性能的基础。这就如同城 市的智慧交通系统，需路网（网络）、车辆（计算）、客流数据（数据要素）精准协同，才能实现高效调度。
本报告以中国科技论文为研究对象，从世界论文引用中国论文这一关系，开展国际引用和中国被引两个方面全面扫描。其中,国际引用指引用中国的国际论文,可以揭示世界上“谁关注中国的科学研究及其关注程度;中国被引指被国际引用的中国论文，可以展示中国“哪方面”研究影响到世界及其影响程度
人工智能（AI）浪潮已至。作为继电力、互联网之后的新一代通用目的技术，AI 正以前所未有的潜能重塑着生产 和生活方式。身处这场深刻的技术变革中，我们既满怀兴奋和憧憬，又不敢须臾忘记肩上的责任 ：如何驾驭这股 强大力量，确保其始终沿着“ 以人为本” 的方向前行？
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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