“确定性幻觉”。 福岛事故中 ，地震概率模型曾被 视为安全依据 ， 最终证明人类对复杂系统的认知存在根本局限。 核安全的终极悖论：人类文明的“普罗米修斯之痛” n 康德“人为自然立法”的困境 u“ 人类为技术立法” ， 而 AI 系统正悄然成为新的 “立法者” ：通过数据训 练 形成的隐性规则 ， 可能超出人类理解范围 ， 其科学性如何评价。 u 当 AI 制定安全阈值 ， 核安全监管数据资产 数据治理的困境 整合多领域数据 资源 实现核电厂、研究堆等多领域数据孤岛的打 通 ，促进跨部门、跨集团的数据互通。 构建覆盖设计、建造、运行、退役全生命周 期的数据链条。 建设“核设施 - 环境 - 人文 ”的数据 ，形成 全景数据库。 跨生命周期数据 链条贯通 整合形成全景数 据库 三个打通与整合 数据治理的困境 监测网络共享 建设核安全专线 谈起共享 ， 大家都能形成共识 。 然而更多的是只希望别人共享给自己 。 就算是愿意共享给别人 ，可操作上面临 ： 数据确权 ，商业秘密 ， 审批流程等一系列问题 。 而难以实现 。 数据治理的困境 数据要素的价值潜能与其固有的敏感性、 隐私性以及潜在的安全风险之间 ， 存在着深刻的内在矛盾。 一方面 ，数据的汇聚、 融合与分析能够催生巨大的经济社会效益； 另一方面 ， 无序或不安全的流通则可能引发隐私泄露、

不是孤立存在的。一般来说，有效的教 学（无论是否使用AI）需要一种综合的 方法来整合各种能力。例如，教师应用A I教学的能力受到其对AI基础知识的理解 、对AI政策指导的认识以及对持续专业 发展的承诺的影响。同样，他们解决AI 伦理困境的能力也受到其对AI基础知识 的理解及其在教育中应用AI的经验的影 响。在一个领域中的熟练程度可以增强 另一个领域的熟练程度。事实上，对AI 基础更深入的理解可以提高教师应用与A I相关的教学和伦理原则的能力，而持续 的创造者有一个 深远的影响 人的自主性 和权利 ， 以及 都知道 的重要性 当人类机构 评估和使用 AI 工具。 CG1.1. 1 培养批判性思维 在 AI 上 ， 通过组织教师 讨论和采取观点 论利益的困境 由 AI 提供的风险与 人类自主性的减少 和人类机构 ； 使用特定的 AI 工具作为示例来支持 教师批判性审查 好处、限制和 人工智能在地方教育中的风险 设置和关于 他们自己的责任。 CG1.1 包容和公平 ， 包括 在教育环境中 ， 以及 特别关注学习者 谁有残疾和 / 或 来自边缘化群体 ； 指南 老师们讨论这些如何 风险可以在 个人层面。 接受 “视角 ” 伦理困境 ： 采用 关于 AI 在学校的使用 基于一种理解 多重困境 他们在隐私周围摆姿势 ， 人力代理 ， 公平 ， 包容, 当地文化 语言和气候 改变。 知识图谱 道德原则 ： 应用基础知识 - 映射工具 (如 纸质工作表 或数字概念

检查科室、 5. 检验处理、 6. 治疗信息处理、 7. 医疗保障、 8. 病历管理 9. 电子病历基础 10. 信息利用 智慧服务 智慧管理 医疗设备信息管理面临困境 ● 设备采购前，缺乏对现有设备和配件使用效率评估，造成浪费 ● 招标采购环节，没有与信息部门沟通，很多设备数据不能联网， 单机运行，纸质报 告 ● 很多设备输出的数据不符合 DICOM 、 HL7

的好与不好 " . " . • 新基建带来的冲击 ，要不要追个新技术？ • 上新技术可能会改变当前学校信息化格局？ • 新技术往哪里上？不会有风险吧？ 高校面临未来智慧校园规划困境 Future work plan • 学校就这么多部门 ，该建系统的都建了 • 下一步要怎样？短期不可能推翻再来一遍？ • 是不是该做些面子上面的事情了？ 到底要不要 追新技术

资料来源：动脉智库 数字营销需要全新组合拳。从图 8 不难看出，将传统营销线上化，仅是数字营销的一部 分，当企业将其理解为数字营销全部的时候，将很容易陷入投入产出不对等、数字营销 并无增量的困境。换言之，真正的数字营销被赋予了更高的要求和期待，在传统营销链 9 路线上化的同时，更需要创造新的、有效的营销模式，如纯数字化的多渠道学术推广； 甚至打造全新的营销场景，如纯线上就医流程闭环等。京东健康，基于其强大的供应链 尤其是需要患者自行反 馈的如用药方式、周期、不良反应、检验检测数据以外的效果等。针对此，行业进行着 多种尝试，并不断涌现出创新解决方案。例如商涌科技利用支付+运营的创新，解决了 患者数据收集的困境。作为商保与患者之间的桥梁，商涌科技打造了“医疗垫付+健康管 理”的价值医疗服务，一方面帮助商保提升赔付合理性；另一方面帮助患者解决治疗费 用压力并寻求最适合的治疗方案。价值医疗服务中，由于治疗费用垫付，商涌科技获得

检测智能化与自动化 个性化医疗 多指标联合分析 / 精准诊 断 大数据整合与模型预测 检测智能化与自动化 数字生物标志物解决临床应用挑战 实验室检测挑战 临床应用挑战 临床应用场景复杂 • 多指标组合困境 -DRG/DIP （如肺癌需 ProGRP+NSE 或 CEA+CYFRA21-1 组合） • 动态监测复杂性—治疗干扰，生物半衰期差异 沟通及认知偏差 • 检验 - 临床信息断层 - 异常值解读缺乏上下文（如

示装置，以便在治疗师的时候可以及时了解情况。 3安全防范系统 号贩、失窃频 发 号贩问题一直是困扰医院安保工作的“疑难 杂症”医院财务聚集，人员众多且复杂 医护人身安全受到威胁 患者和家属往往情绪比较激动，对 于遇到的困境很难接受，易与医护 人员发 成 冲突 人流量大、重点部位多 医院人流量非常大，现有的安放设备 无法做到全覆盖，存在“漏网之鱼” 医患关系敏感 如今的医患关系非常敏感，容易出现医疗 纠纷，需要必要的安保防范

12 日 24 时，湖北当日新增新冠肺炎病例 14840 例，其中就包含了当日新 增临床诊断案例 13332 例，这说明大量具有肺炎影像学特征的疑似患者已归入 此类。 但影像科也面临着资源不足的困境。武汉等地排队等待胸部 CT 检查的疑似患 者非常多，医院每天 CT 检查近千例，患者需要排队几个小时等待检查，交叉 感染的风险巨大。 因此 AI 的介入势在必行。体素科技希望通过 AI 分析异常病例和重症病例，帮

全部迁移到云数据中心 手机 PC 瘦客户机 离线 iPad 云桌面 云计算引领桌面进入“后 PC 时代” ，使办公桌面及数据与终端分离 ，从根本上解决桌面困境。 本地无数据 ， 安全可控 简单运维 一人维护 1500 个桌 面 价值优势 故障 快 速处理 减少业务中断时间 移动办公 随时随地接入 PC 变成瘦客户 机

大模型横空出世，在获得高性能的同时极大地降低了模型训练 和推理的算力需求，为高校构建大模型提供了一体机本地化部署新的选择。 尽管平均化是长期趋势，当前算力资源仍高度集中于大型高校和研究机构，中小型高校面临算力获取困境。 49,50 这种不平衡状态进一步加剧了教育资源的马太效应，使技术创新红利难以真正普惠。此外，大模型应用面临着 显著的部署门槛——初期投入成本高昂、技术要求苛刻、专业人才稀缺。多数教育机构难以同时克服这些障碍， 识权威的算法迁移解构了传统信任机制，数字鸿沟的认知再生产 加剧了知识权力的结构性失衡。这种双重危机不仅动摇劳动价值论的认知基础，更通过人际信任网络的算法中 介化，使得社会关系陷入“真实性衰减”的困境，最终威胁到知识社会赖以存续的伦理根基。 4. 大模型服务教育的同时给教育公平带来了挑战 大模型促进在教育公平方面展现出巨大潜力，具有深远的社会意义。大模型能够突破传统教育的物理边界，实 现知 技术赋能重构四类资源配置逻辑，推动优质资源突破时空限制、提升供给效率，促进高等教育资源均衡发展。 教师队伍协同共享，跨越地域鸿沟。当前优质师资过度集中于发达地区，而农村及欠发达地区则面临教师流失 率高、专业发展难的困境。教育大模型通过构建“实体 + 虚拟”混合师资网络，推动教师资源均衡配置。一方面， 搭建跨区域师资协同平台，基于教师能力画像实现优质师资智能调度，打破地理隔离；另一方面，开发教师能 力动态评估模