疾病预防，提高医疗保健质量和效率。其应用涵盖临床、管理、教育、公共卫生等多 个方面，突显了医疗大模型的全流程应用，有望推动医疗保健的创新和进步。 人工智能技术 在医疗领域的优势与挑战 （一）医疗大模型超越传统方法的优势特征 大语言模型（Large Language Model）在医疗领域相对传统方法具有多方面的优势， 不仅体现在知识的提取整合上，也体现在医疗实践的各个环节之中。 在自动化的知识提 医学领域大模型的广泛应用缺乏相应的伦理监管和针对性法律法规，特别是在处理患 者隐私数据安全方面。 大模型在开发、训练、测试和实际应用中需要适应医疗实践的真实场景。尽管有报道 和研究声称“大模型在某些方面超越真实医生”，但这些“超越”大多仅适用于特定医学考 试和测试数据集。医疗大模型的发展涉及数据科学和医学科学，其最终服务对象为一 线医务工作者、科研人员和患者。因此，在看到医疗大模型发展潜力的同时，我们需 要保持冷静和审慎的态度。

您员工获取的数据 您的流程产生的数据 您的机器记录的数据 来自外部的浩瀚数据 共享认知库 数据 洞察 执行 结构化数据 非结构化数据 人与机 , 机与机交互 大数据分析 认知技术 认知技术超越了传统的数据分析，擅长处理非结构化数据、机器学习和人机交互。对智能制造有着突破性的意义。 展示页 11 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 目录 1 2 3 ME 您员工获取的数据 您的流程产生的数据 您的机器记录的数据 来自外部的浩瀚数据 共享认知库 数据 洞察 执行 结构化数据 非结构化数据 人与机 , 机与机交互 大数据分析 认知技术 认知技术超越了传统的数据分析，擅长处理非结构化数据、机器学习和人机交互。对智能制造有着突破性的意义。 24 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 更强数据采集能力 更大范围网络连接 更深层次的数据链打通 GUANLIJISHUHUA 您员工获取的数据 您的流程产生的数据 您的机器记录的数据 来自外部的浩瀚数据 认知技术超越了传统的数据分析，擅长处理非结构化数据、机器学习和人机交互、对智能制造有着突破性的意义。 27 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 认知技术超越了传统的数据分析，擅长处理非结构化数据、机器学习和人机交互、对智能制造有着突破性的意义。 28 GUANLIJISHUHUA

指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普 500 指数），具体如下： 行业评级 增持：预计行业股票指数超越基准 中性：预计行业股票指数基本与基准持平 减持：预计行业股票指数明显弱于基准 公司评级 买入：预计股价超越基准 15%以上 增持：预计股价超越基准 5%~15% 持有：预计股价相对基准波动在-15%~5%之间 卖出：预计股价弱于基准 15%以上 暂停评级：

）强人工智能：强调“人造智能”，意在研发出具有心智和意识，能够按照其心 智和意识进行行动的人造物或机器 （ 3 ）超人工智能：同样强调“人造智能”，甚至可能造成人工智能对人全面的超越 和替代 主流观点：人工智能是人类的辅助，不是替代或超越人工智能 1.5 人工智能产业 基础层 —— 基础层负责提供支撑 AI 的设施和方法，是 AI 发展的基础，主要包括芯片、传感器、 算法、大数据等，其中大数据、计算能力和算法被视为拉动

效率与经济性兼备。 安全效能 保障系统安全 ，精准控制 ，同时降低能耗 ，实现高效能与绿色计算的完 美 结合。 开发理念与技能 特殊功能与算法 圆 校正功能卓越 高端测试仪器 ， 校正功能卓越 ，精度超越同类 ， 满足年校准需求 ， 防 电子产品采样漂移 ，独特功能领先 BMS 市场。 True RMS 计算 ，独特算法与无芯片依赖 集成 True RMS 计算能力 ， 配合特殊算法 ， 实现低成本下的精准测量， XS4-BMS 电压采样误差≤ ±1mV ，远优 于 市场＞ ±4mV ，精度提高显著。 02 电流检测优化 XS4-BMS 电流检测误差降至 50mA ，检测 频率提升至 2mS ，性能超越市场标准。 PART 012 BMS 对 电 池 寿 命的优化 BMS 对电 池寿命的优 化 技术优势 相较于被动式均衡方式 ， XS4- BMS 的主动式方法极大优化了 电池安全管控 SOH 估算能力 具备实时 / 动态 / 静态 SOH 估 算功能 ，精准反映电池健 康 状态。 SOC 精度 XS4-BMS 展现卓越 SOC 精 度 ，误差低于 0.3% ，显 著 超越市场水平。 综合性能优势 全面考量关键因 素 ， XS4- BMS 在多项指标上实现 优异表现 ，引领行业标准。 性能对比 PART 014 数十兆瓦级储能系 统的管控特色 绿色能源管理

SAE 对自动驾驶的分级标准 自动驾驶近年来一直未能进入 L3 时 代 资料来源： SAE J3016- 2018 100 亿公里 马斯克曾在推特点赞了这样的观点： 实现超越人类的自动驾驶能力至少 需要 100 亿公里驾驶数据。 1000 亿公里 自动驾驶初创公司 MOMENTA 在其 公众号上提出： 要实现 L4 级驾驶，至少需要千亿公 ，特斯拉 L3 级自动驾驶系统 FSD 的安全性能已高于人。 FSD 已具备高于人驾驶的安全性 100 亿公里 马斯克曾在推特点赞了这样的 观点： 实现超越人类的自动驾驶能力 至少需要 100 亿公里驾驶数据。 1000 亿公里 自动驾驶初创公司 MOMENTA 在其公众号上提出： 要实现 L4 级驾驶，至少需要千 亿公里驾驶数据。

1.4 内涵 2 背景 2.1 社会学基础 2.2 国家政策 2.3 民生需求 2.4 3 共识 4 实践 九明医养融合服务范例介绍 目 CONTENTS 5 结束语 特点 即超越传统养老理念中只强调单一性的养 老服务，而更加注重养老服务与医疗服务 的兼得性，注重老年生活保障需求中“养” 与“医”的结合，满足未来高龄、失能、空 巢、患病等人群的多重需求。 1.1 概念 概念 半失能老人在护士助护下，穿着软底鞋在碎石小路上进行足底按摩康复及休闲活 脑出血老人经老年病科治疗后病情稳定入住医养中心辅助进行助护康复养老 脑出血老人经老年病科治疗后病情稳定入住医养中心辅助进行助护康复养老 （ 1 ）超越了传统养老理念中单一性养老服务； （ 2 ）注重医疗护理 + 康复养生 + 地域化个性服务 + 人文关怀 , 四位一体的九明医养 融合 服务模式； （ 3 ）从认识层面、实践

适（智能能 源消费者合作组织，2025）。 • 进一步提高可再生能源的整合 通过有效管理发电组合中的可变性。人工智能增强的预测和自动化可以有效地最 大限度减少可再生能源消纳。人工智能可以使电网运行超越其传统运营极限（IRENA，2025a）。来自澳大利亚、 印度和英国的例子展示了人工智能如何使预测精度比传统方法高45%，从而更好地预测风能和太阳能的波动性并减 少消纳（Solcast，2025；Sustainable 市场和发展中国家，或意味着特定途径能同等程 度地使所有国家受益。相反，本报告展示了在新兴市场和发展中国家电力系统转型方面的几个成功、创新的举措，并 鼓励全球范围内最佳实践、学习与创新经验的分享。 超越区域差异，在新兴市场和发展中经济体中，挑战在规模上存在差异，并且可能因一个未能充分支持这些技术的薄 弱生态系统而加剧。基础设施覆盖率低（撒哈拉以南） 即 截至2023年，非洲占全球无电力人口总数的85%[IEA 需求（从可变性到拥堵再到灵活性 的日益增长复杂性管理）和工具（先进的和普遍的传感器/计量器、人工智能和量子计算等革命性的计算能力）在今天 比以往任何时候都更加相关。 数字化转型是一个广义的概念，它超越了简单的模数替代，涵盖了利用计算能力实现的自动化和智能系统的多样化、 演变应用。因此，数字化转型并非一项有始有终的任务，而是利用信息技术创新来提升其应用系统的变革性过程。 2. 数字优势：数字化电力系统的

模式。互联网作为数字经济的关键底座，正面临前所未有的机遇与挑战。 “新质互联网”是“新质生产力”发展的基础承载网络，也是其在信息通信领域的 重要体现，是以科技创新为主导、面向智能化时代的新一代网络技术体系。“新 质互联网”超越了传统互联网“尽力而为”的服务模式，致力于构建可靠、高效、安 全、智能、绿色的新型网络基础设施，实现从“连接万物”向“智联万物”的跃迁。 本报告在《新质互联网智鉴报告 V1.0》的基础上，进一步总结了业界在“联 月，习近平总书记在黑龙江考察调研期间首次提到“新质生产力”。新质生产力是创新起主导作用， 摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质 态。这种生产力超越了传统的增长模式，其核心在于“新”与“质”的结合，即通过科技创新为核心驱动力，实现生 产方式的变革，并符合高质量发展的要求。作为新质生产力发展的基础承载网络，同时也是其在信息通信领域的 重要体现，“新质互联网”的概念应运而生。 源端通过两条路径发送信号，接收端选择更优路径接收，实现网络级故障秒级切换，使关键业务时延降低一倍， 丢包率从 1e-5 降至 1e-9，传输效能提升至 95% 以上。 五是单位网络能耗有效实现“降一半”。新一代节能机制将超越单一环节优化，建立涵盖“设备层 - 网络层”的 多层能效优化体系。一方面，深入推进设备级节能技术应用。加快路由器、交换机、宽带接入服务器等数据通信 设备的节能技术研发，开展人工智能技术赋能网络节能技术攻关，广泛部署基于

实时物体识别/异场景识别并输出告警 基于直播基础上打造 AI 物体识别功能，对包括基站、人、车、楼、道路等已经训练好 的 10 个种类的其中 3 个物体进行组合识别，设置识别阀值。 当所选物体的识别度同时达到超越了识别阀值，服务后台发送一条识别推送消息， app 接收后屏幕上提示推送内容弹框，并保存到本地。 推送内容包括：框住物体的识别图像，坐标，识别内容，时间。推送内容根据预填的 飞机号进行归纳分类。