个性化健康计划 · 智能核保与理赔 · 保险服务优化 · 个性化保险设计 智慧医疗 · 智能预问诊 · 智能导诊 · 医学影像分析 · 临床决策支持 · 手术辅助系统 · 基因组学与精准治疗 · 智慧病案与质控 · 医疗教育与临床培训 总体篇 场景篇 趋势篇 表能够通过心率监测和房颤预警功能，帮助用户及时 发现潜在健康风险。然而，由于个体差异和健康影响 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 AI 开发工具链（如基因数据脱敏、医学影像标注）、模型部署与 监控体系等。传统 IT 架构在应对海量数据计算、大模型训练 及跨场景 AI 部署时，逐渐面临算力瓶颈、敏捷性不足、开发 运维成本高等多重挑战。基于此，阿里云为医疗健康行业企业 医疗健康行业 AI 应用开发和数智化转型。 总体篇 场景篇 趋势篇 为医疗健康行业模型的训练和推理提供 AI 基础算力 医疗和生命科学的科研计算（如分子模拟、基因组学分析等）和模型训练对算力需求极高，计算任务节点间高 频数据交互，对集群内通信性能、计算资源利用需求高；需要大吞吐量、高 IOPS、低成本海量文件存储支持。 阿里云提供弹性、高性能、高可用的 AI

度学习的智能分析工具，具备高效的数据处理能力和强大的预测分 析功能，为医疗健康领域的智能化转型提供了新的可能性。 医疗健康场景中，数据的复杂性和多样性对技术提出了更高的 要求。例如，患者的电子健康记录（EHR）、医学影像数据、基因 组数据等多源异构数据的整合与分析，需要处理大量的非结构化数 据，并从中提取有价值的信息。传统的处理方法往往依赖于人工干 预或简单的算法，导致效率低下且容易出错。而 DeepSeek 通过其 DeepSeek 技术在医疗健康场景中的典型应用示 例：  疾病诊断：通过深度学习模型对医学影像、病理数据等进行分 析，辅助医生进行早期疾病筛查和诊断，提高诊断准确率。  个性化治疗：基于患者的基因组数据、病史和生活习惯等信 息，DeepSeek 技术能够推荐个性化的治疗方案，提升治疗效 果。  健康管理：通过实时监测患者的生理指标，如心率、血压 等，DeepSeek 技术可以提供个性化的健康建议，帮助患者实 技术具有显著的潜在优势， 能够极大地提升医疗服务的效率和质量。首先，DeepSeek 技术通 过其强大的数据分析和模式识别能力，能够快速处理海量的医疗数 据，包括患者的电子健康记录（EHR）、医学影像、基因组数据 等，从而为医生提供更准确的诊断建议。例如，通过分析患者的病 史和实时生理数据，DeepSeek 可以预测潜在的健康风险，帮助医 生提前采取预防措施。 其次，DeepSeek 技术在个性化医疗方面表现出色。通过对患

知识复用。 4.3.5 安全评估体系缺失 环境毒性、长周期稳定性等安全指标缺 乏量化标准，AI 优化框架未充分融合可持 续性约束条件。将安全性评估前置化嵌入 AI 设计流程，融合生命周期分析与材料基因工 程，开发兼顾性能与可持续性的多目标优化 算法。 1. Hu, Y. et al. Identifying a highly efficient molecular photocatalytic 过高分辨率成像重构疾病诊断，多 尺度数据驱动模型和基因组学、蛋 白质组学深度融合，解码生命复杂 系统的内在规律。 总量 中国 欧盟 美国 印度 英国 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 0 5 10 15 20 25 0 20 40 60 80 100 120 140 大脑 基因 医疗健康 基因组 公共卫生 连接性 30 31 1. 合成生物学 1.1 背景 合成生物学是一门深度融合了生物学、 工程学、计算科学等基础和应用学科的新兴 交叉学科，旨在设计、改造乃至重新合成新 的生物系统，实现特定功能。随着基因编辑、 蛋白质从头设计、代谢工程等技术的进步， 合成生物学近年来蓬勃发展，已在医药健康、 环境治理和新型材料等众多领域产生变革性 影响。人工智能（AI) 技术，凭借其强大的 多任务学习能力和未知空间智能探索能力，

框架来承载数据的重 量，也需要灵动的创意唤醒观看者的共鸣；既要遵循“功能至上”的实用法则，又要回应“美 即适用”的情感诉求。 从科技感的冷峻光影到极简商务的克制表达，从未来主义的超前想象到行业基因的深 度契合，每一种视觉风格、每一次数据呈现背后，都是对业务场景的深刻解读，对用户需 求的细腻洞察。 （一）构建标准底层框架 在数字孪生技术从概念验证迈向规模化落地的关键阶段，其核心目标已不再局限于物  提炼核心基因：针对行业特点提炼关键属性，如：生物医疗行业的核心基因为洁 净感、生命健康，金融行业的核心基因为稳定性、风险管控；  进行视觉转化：使用符合行业用户认知的代表配色作为主题色，代表性产品和意 象作为核心元素造型，如：生物医疗行业的主题色可选用白色、浅蓝、青绿色， 元素造型可来自于 DNA 螺旋、药物胶囊、化学分子式等；  明确设计禁区：避免使用违背核心基因的设计语言，和行业中忌讳出现的色彩和 彩如紫色、爆炸效果等，违背其权威、传统、正式的核心基因。 (2) 选择方式 在选择设计风格时，我们可以结合项目实际，通过如下几个维度综合判断。在实际的 数字孪生项目设计中，将行业特色属性与科技风相结合是过稿率最快、效率最高的方式。 数字孪生世界白皮书 12 2. 颜色定义 数字孪生项目中，主色调和辅助色的选择通常来自两个渠道，一是符合用户心智的行 业基因色，二是企业自身设定的品牌标准色。 (1)

客户并创造高毛利 IaaS层产业机遇——云厂商在IaaS层的价值实现路径 云厂商在IaaS的价值实现路径 来源：头豹研究院 ➢ 阿里云：高端卡+行业knowhow锁定头部客户（ 拥有六大人类基因组数据库为客户省去数千万 元存储成本） IaaS的核心价值是卖GPU，其中政企、互联网巨头、AI驱动新兴行业三类客户对GPU算力 有大量需求。 互联网与大模型企业 （美团、滴滴、智谱） 政府央国企 有空置压力，偏好签 回租协议 部分技术能力不足，需 要云厂PaaS层能力 具身智能 自动驾驶 生物制药 算力消耗核心场景 世界模型训练、物理 时间孪生仿真 视觉模型训练、仿真 测试 基因测序对比、分子 机构模拟 芯片偏好 高端芯片H20(141G)、B100/B200 行业能力需求 数据处理、模型训练、仿 真、应用开发 数据标注存储、分布式训 练、仿真测试平台 行业数据库、数据存储、 MaaS未来将成为调动I+P+S营收的核心入口，成为各大云厂的战略必争之地。 • 丰富模型超市（至少做到头部开源适配）。 • 丰富且低门槛的开发工具链（数据处理、 模型训推、知识库微调和业务环节部署）。 • 丰富的行业能力模块（如基因组数据库、 机器人训练场等） • 开源+闭源双轨策略。闭源保持性能优势绑定 客户到PaaS平台，开源吸引生态建设。 • 三者至少做到其一，越多越好：性能领先 （阿里）、性价比领先（豆包）、行业适配

，培养生命科学复合 型人才。 1. 多学科交叉融合 精准医疗 (Precision Medicine) 是以个体化医疗为基础、随着基因 组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展 起来的新型医学概念与医疗模式，其本质是通过基因组、蛋白质组 等组学技术和医学前沿技术，对于大样本人群与特定疾病类型进行 生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原 因 以及通过一体化解决方案以实现对全业务链条赋能等方向发展，以 形成行业价值闭环。 当前快速发展的多模态大模型就是一种多能力融合的人工智能。医 疗多模态大模型是指将多种医疗数据类型（如医学图像、病历信息、 基因数据等）进行融合和分析的大型人工智能模型。这种模型可以 充分利用不同数据类型之间的互补性，提高医疗诊断和治疗的准确 性和可靠性。医疗多模态大模型的应用领域非常广泛，包括医学影 像诊断、病理学分

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。 4. 个应用场景， 如下图所示。其中， 五大场景 分别是科研、临床、护理、健康管理和公共卫生。科研场景下有动物实验、人体试验、基因 / 干细 胞研究 3 个应用场景。临床场景下有常规诊疗、急危重症处置、器官移植、辅助生殖、生殖健康、 互联网问诊、基因 / 干细胞治疗、医疗人工智能、数字医疗、安宁疗护、医患关系 11 个应用场景。 护理场景下有常规护理、特殊疾病护理、护患关系 附录 应用场景三：基因/干细胞研究 文件 / 规范名称 施行 / 发布时间 国内法律法规

HR 更全面、更立体、 更准确识别候选人，实现选、融、育、激各个环节高效的人才管理。 （扫描二维码查看文章） 23 第二部分 | 作为 HR+AI 赛道的领跑者，e 成科技从创立伊始就将 AI 基因根植于业务，并开创性地将 AI 技 术与人才战略升级场景深度结合。同时，基于积累多年的 AI 能力和 HR 行业经验，e 成科技重 磅打造了 AI 开放平台，通过 OpenAPI 及需求定制等形式将 面试的初衷是帮助优秀的候选人脱颖而出，从而让招聘者重点关注优秀候选人； 同时，可以大大帮助 HR 节省时间，把更多精力放在关注人才质量、选拔多样性上。人工智能是 应对这些挑战的最佳方式。 而从创立之初就将 AI 基因深植于业务的 e 成科技，一直在潜心研发和积累，致力于将 AI 技术深 度应用于人力资本全场景中，推动人力资本智能变革。凭借自身在 AI 能力和行业经验的独特优势， 以及来自全球顶尖跨媒体技术实验室的 AI” 的道路上越走越远。 AI 技术成功应用到人力资本场景，是不断试错，不断创新和优化的过程，需要长时间的研发和 打磨。作为 HR+AI 赛道领跑者，e 成科技的 AI 能力从创立起就深植于基因，并伴随着人力资本 业务发展不断学习和进化，融合了深厚的 HR 行业经验积累、顶尖专家团队提供专业知识，突破 技术边界，才在 HR SaaS 领域形成独一无二的 “护城河”。 △从 Bot 集群到超级

句子中没有出现显性的“首次”、“最早”、“第一次”等标志性词汇的句子称为“描述性句子”非评论性句子。 学术评论句举例：斯坦福大学医学院 Michele P. Cabs[1]实验室在利用中Ф31 整合系统进行基因治疗方而做出了系列开创性的工作。2000 年，他 们首次将中Ф31 整合酶用于人细胞并获得成功。 摘自文献：张霖, 赵国屏, 丁晓明，中国科学, 2010, 40（12）: 1090−1111

展位预定 IOTE 2025 国际物联网展·上海站 4 月 23-25 日 13530533040 图表目录 CONTENS PART 06 PART 07 5.10 如果没有某个细分行业的“基因”，就做不了这个市 场吗？ 99 5.11 UWB 的通信能力与雷达功能是否能被开发出来？ 如果没有某个细分行业的“基因”，就做不了这个市场吗？ 在很多人的认知里，会相信一种“基因说”，即一个企业能不能成功，由该企业的出生基因决定，包括：技术背景（对 那些技术更熟）、资源背景（有哪些资源圈子）、资本背景（有没有钱，有哪些投资人）等等。 这个说法有一定道理，但适用面远没有到占比很高的局面。 就以本次白皮书我们调研的定位企业来说，很多在细分市场做得很好的定位企业并不是具有所谓的 “基因”。 比如说，化工厂属于典型的 端行业，且传统的产业链也很完善，但是我们看到了市场上有很多定位企业都在该场景 打开了市场，而这些定位方案商并没有化工厂领域的“基因”。 再比如说，汽车数字钥匙，可能很多人会认为汽车产业链也是一个壁垒很高的行业，新兴的方案商没啥机会，但是根 据我们调研，市场上有很多做汽车数字钥匙方案的企业也没有汽车行业的“基因”，同样也打开了这个市场。 总结起来，虽然很多 B 端行业有较高的行业壁垒，但是壁垒并不是绝对的，我们更看重方案商在做某个市场的时候是