基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 1. 合成生物学 2. 医学 3. 神经科学 4. 医疗 5. 演化 第六章 地球与环境科学 1. 大气科学 2. 环境科学 3. 生态科学 第七章 工程科学 1. 通信 2 快速适应新任务或学科场景 2.2.3 如何利用 AI 拓展科学发现的创新 边界 AI 目前仍局限于已有知识的重组与推 理，主要通过对已有数据的模式识别和重组 来生成结果，而缺乏真正的创造性思维。科 学研究往往涉及跨学科的知识和数据，AI 模 型在整合不同领域的知识时存在困难。如何 使其真正参与科学假设的提出和验证，仍是 未解的难题。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 数，优化实验流程和候选对象。 总之，人工智能可以有效整合不同学科 的数据和知识，打破学科壁垒，促进多学科 深度融合，解决学科的挑战性问题。跨学科 合作不仅拓展了各学科的研究边界，还催生 了计算生物学、量子机器学习、数字人文等 新兴学科。 1. P. Berens. et al. AI for science: an emerging agenda. arXiv Preprint, https://arxiv

性的新阶段。技术的突破不再仅源于实验室创新，更依赖 于紧密的"行业协同”。各方角色日益清晰:科技公司提供 基础模型与工具链，垂直行业贡献海量专业数据与核心场 景，学术界攻坚前沿理论与共性难题。这种深度的产、 学、研、用融合，共同构成了驱动大模型落地应用的核心 生态。未来，大模型将作为关键基础设施，其价值将在与 千行百业的协同创新中得以真正释放，推动社会进入智能 化的新纪元。 未来展望：技术演进与行业协同

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 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 30 元和 5 元。随着人口 老龄化的加速及居民对健康的愈发重视，我国医疗保健需求不 断增长，医疗体系面临较大压力。医疗健康行业数据密集，与 AI 技术形成强耦合。人工智能的应用，有助于加速医药研 发、推动精准医疗、提升医疗服务效率，成为医疗健康行业可 持续发展的重要技术驱动力。医疗领域 AI 支持政策的持续出 台，也进一步推动医疗健康的 AI 创新应用。 图 中国老龄人口规模及占比 志》发表的《不同年资神经内科医师对数智化诊疗 的认知、态度及功 能需求现状调查》，对全国范围内不同医院级 别和 年资职称的 174 名神经内科医师进行问卷调查， 结果显示， 40.23%的医师尝试使用过 AI 工具， 而神经 病学 专业 未定级 / 医学生 尝 试 过 AI 工具 的 比例达 71.43%。神经内科医师对 AI 的临床应用 前景普遍持积极态度，89.08%的医师认可 AI 技术 将会引领医学变革。医师对影像智能判读、临床指

，在二层增加城市主题公共文化项目展览 ，丰富市民的文化体验触点 ；增 加 城市记忆馆的功能属性 ，打造成为了解城市文脉 ，文化专家互通互学的研学体验空间 ，可融入天津出版集团提供 的资源如国防安全、劳动、城市历史、杨柳青画社等一系列的研学资源 ，串珠成链 ，形成一个固定的体验空间。 天津市河西区城市记忆馆研学体验空间 叁 . 实施方案 —— 三大盘活 意向方案 现状照片 人民公园盘活更新提升实施方案 Implementation 苹果园 亲子友好宠物乐园 国学大讲堂 传统文化体验馆或 脱口秀互动剧场 藏经阁 品牌文化书店及 文化体验空间 显密圆通殿 都市解压疗愈馆或 沉浸式剧本杀 河西城市记忆馆 延展展览空间 & 研学体验空间 东一、东二房屋 公共文化活动平台 低碳数字植物园 常态化活动空间 导入七大业态一驱动公园功能互补 提升公园多样服务 促进文旅深度融合 推动周边经济丰富 人民公园盘活更新提升实施方案 景区期望通过科技赋能提升游客服务和景区管理效能 ，整合周边吃住行游购娱资源 ，拓展旅游服务场景 ，吸引更多国内外地游客 来到人民公园。尤其是景区监控及数据分析、导游导览、行李存储、线上展陈、文创产品及运营、天津文化研学、停车管理以及展馆 科技提升赋能方面 ，经过初步研讨 ，拟通过建设人民公园数字人导览小程序和人民公园智慧景区平台推进科技赋能人民公园景区管理 和游客服务效能提升。 2. 人民公园智慧景区平台 围绕人民公园游客服务各场景进行科技赋能。

预训练数据 大模型预训练 1. 医疗文献： 包括学术论文、专业杂志 等发表的文献， 涵盖各类疾病的病因、诊断、 治疗及预后等研究内容。 2. 科研数据库： 如基因组学、蛋白质组 学等数据库， 为模型提供大量的基因、蛋白 质等生物信息。 3. 公共数据集： 如医疗影像数据集、电 子病历数据集等， 这些数据集经过标准化处 理后，可以用于模型的训练和验证。 药物研发数据： 用于药物研发的相关 数据，如药物筛选、药效评估等。 推理引用数据 大模型推理 1. 医学教科书和专著： 提供各类疾病的 定义、分类、诊断标准、治疗方法等基础医 学知识。 2. 临床指南和规范： 指导医生进行临床 实践的规范和指南， 包括各类疾病的诊断流 程、治疗方案等。 3. 专家经验和案例： 医生在临床实践中 积累的丰富经验和成功案例， 这 一 步骤中首先会对原始数据 进行预处理， 如清洗、去重、标准化等操 作， 再将预处理后的数据输入到模型中， 进行自监督学习。 自 监 督 学 习 通 过 生 成 一 些 自 我 生 成 的 任 务 来 让 模 型 学 习 到 数 据 的 表 示 能 力 。 这 些 任 务 可 以 是 数 据 增 强、遮盖预测、对比学习等形式。自监督学习的关键在于构建适当的辅助任务， 这些任务能够帮助

轮专家咨询形成最终的指标体系, 采用 层次分析法确定指标体系权重。 [结果] 2 轮咨询的专家积极程度较高, 专家权威系数为 0. 8, 专家咨询较为可 靠。 第二轮肯德尔协调系数大于第一轮且有统计学意义, 变异系数均小于 0. 25, 专家意见协调性较好。 最终形 成包含预警能力、 适应能力、 恢复能力和变革能力 4 个一级指标、 12 个二级指标和 32 个三级指标的基层疾控 疫情防控韧性评价指标体系。 钱东福: 基层疾控疫情防控韧性评价指标体系构建研究 分为吸收能力、 适应能力和变革能力, 李寻昌 [10] 等 从抵御能力、 恢复能力和适应能力三维度建立新冠疫 情防控韧性评估指标体系。 本 研 究 从 动 态 能 力 视 角 [11] 将疫情防控韧性划分为 5 个维度作为目标层, 分别是预警能力、 吸收能力、 适应能力、 恢复能力和 变革能力。 调查显示, 基层疾控应急防控体系建设不足、 容许个别专家推迟返回时间, 但是最 多不能超过 14 天, 否则将作废该份咨询函。 将第二 轮专家意见与建议趋于一致、 所有指标的变异系数均 小于 0. 25、 第二轮肯德尔系数大于第一轮且有统计 学意义作为停止征询的标准 [14]。 1. 2. 4 层次分析法 本研究采用层次分析法中的结果集结确定指标权 重。 首先, 建立判断矩阵, 在第二轮专家咨询中完成 权重判断矩阵打分; 其次, 对所有专家的所有判断矩

计算、光神经网络等前沿技术研发，致力于攻克光芯片领域的关键核心技术，培 育具有国际竞争力的领军企业，打造千亿级产业集群。北京市印发《北京市算力 基础设施建设实施方案（2024—2027 年）》，提出推动硅光芯片等先进技术研 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 2 发，鼓励企业探索采用光计算等新技术、新架构开展智算中心建设。重庆市出台 的《重庆市未来产业培育行动计划（2024-2027 年）》，聚焦硅基光电子技术， 不仅加重了能源供应负担，还拉高了运营成本，不利于国家绿色低碳发展战略落 实，传统电子芯片能耗问题亟待解决。 1.3. 产业情况 在全球光计算技术竞速与 AI 算力需求爆发的双重驱动下，国内外企业及科 研院所加快光计算技术的探索与实践，取得了一系列关键进展。 以美国为主的海外光计算企业依托顶尖科研院校技术积淀与资本密集投入， 加速光计算产业化探索。Lightmatter 创立于 2017 年，技术出自麻省理工学院， 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 4 之一，围绕光子矩阵计算、片上光网络、片间光网络三大核心技术开展产品研发， 构建了从光计算到光互连的全栈技术链，2025 年推出天枢光电混合计算卡，光 学处理单元支持 128×128 规模矩阵计算，2025 年 9 月曦智科技宣布完成由中国 移动旗下基金、上海国投等参与的规模超 15 亿元人民币的 C 轮融资。苏州光本 位科技于 2022 年创立，技术源于牛津大学，光计算芯片产品支撑

有 机 体 。 张曙 ［5］认为智能工厂的智能化体现在设备必须具有 自我感知、控制、调整、交换和通信的能力，强调实时 的数据采集和设备状态反馈，从技术角度认为智能 工 厂 是 基 于 科 学 对 物 质 、知 识 的 加 工 系 统 。 ANDERSON 等 ［13］提出了一个支持在智能工厂制造 过程中的信息交换和一致性检测的专家系统，并在 航空航天领域进行了试验验证。该框架基于知识形 ，如 MindSpore、TensorFlow、PyTorch 等，L0 级大模型， 如 自 然 语 言 处 理（Natural Language Processing， NLP）组 件 、光 学 字 符 识 别（Optical Character Recognition，OCR）组件等，以及 ModelArts OS 开发 框架。采用结构化工艺数据，制造检验数据、产品图 像等生产制造数据，以及生产状况、计划进度、资源 重 组 ，而 且 基 于 总 装 单 位 拉 动 型 号 制 造 过 程 价 值 链 的 优 化 。 按 照“ 平 台 +APP”的 技 术 路 线 ，重 点 拉 通 结 构 化 工 艺 、科 研 生 产 管 理 、供 应 链 管理以及试验管理等核心链路。针对战时航天飞 行 器 应 急 大 批 量 生 产 构 建 快 速 响 应 、低 成 本 制 造 的 资 源 配 置 体 系 的 迫 切

AI+HR黑科技秘笈 A I 赋 能 人 力 资 本 智 能 化 变 革 e 成 科 技 H R 图 灵 学 院 出 品 a i . i f c h a n g e . c o m AI黑科技揭秘 顶尖科学家团队力作 AI+HR创新应用 前言 前言 献给走在数字化浪潮前沿的 HR 们， 数字经济时代已全面开启，大数据、人工智能、云计算等新科技推动经济、社会、 企业发生翻天覆地 AI 开放平台是 HR 赛道首个企业自主研发的聚焦人力资本场景的一站式 AI 能力服务平 台，覆盖简历解析、人岗匹配、HR 机器人等诸多场景，通过 OpenAPI 及需求定制等形式，面 向所有自研系统大型企业、垂直招聘平台、传统 HR 行业厂商等企业用户提供智能化服务。 未来，我们将一直保持高效的创新与研发能力，将前沿的 AI 技术深度融合至人力资本场景，为 所有企业赋能。 文献引用： 的发展，一些招聘网站纷纷推出自动化推荐功能，但却同质化严重，准确率不高。现在 “graph embedding” 给 人 岗 匹 配 带 来 新 突 破！在 e 成 科 技 AI 团 队 的 实 践 和 研 究 下，“graph embedding” 在人力资本领域落地且取得不俗效果，助力人岗匹配更加高效，这样的 AI 技术， 作为 HR 的你值得拥有！ 在 NLP（自然语言处理）中 , 自然语