大模型应用技术分析， 阐述医疗健康行业现状及大模型应用场 景， 如疾 病诊断 、 个性化治疗等， 同时指出其面临的 数据隐私安全 、 质量 一致性 、 伦理问题 、 技术基础设施及法规合规等挑战 ； 介绍开发技术框架 及数据收 集 、 训练 、 部署 、 推理应用 等环 节的技术要点 ； 说明行业大模型 在医疗领域应用框架的各组件功能；通过实例给出大模型最佳实践建议。 管 与 评 估 体 系 建 设 等 方 面 提 出 风 险 防 控 措 施 ； 阐 述 提 升 医 疗 健 康 行 业 大 模 型 专 业 性 的 多 种 方 式 ； 说 明 大 模 型伦理与法规对 齐的方法 ； 强调 行业人 才在大模型能 力提升和 风险防控 中的 重要作 用及相关培养措施。 01 PAGE 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 应用场景 42 4.2.2.医学伦理规范与卫生法规数据集 42 4.2.3.评测考点数据集

................................................................................... 15 2.3.1 政策和法规 .................................................................................................. .................................................................... 61 5.5 思科具备全球化咨询服务能力，熟悉各国的政策法规 .................................................................................. 61 行。 企业在出海过程中，采用绿色低碳技术不仅有助于降低自身运营对环境的负面影响，还能契合当地环保法规与消费者的 绿色需求，提升企业在国际市场的 ESG 表现。 而在数据安全与合规方面，随着数据成为企业的重要资产，数据安全面临着严峻挑战。出海企业在全球范围内运营，涉 及不同国家和地区的数据法规，数据合规问题错综复杂。例如，欧盟的 NIS 2 在 2025 年已经全面落地其成员国，中国 的

.......................................................................................82 4.2.1 法律法规遵从................................................................................................. 集成学习中的随机森林算法，结合多个单一模型的预测结果，以提 高模型的稳定性和准确性。 在这一过程中，还需要注意以下几点：  数据隐私与安全：在数据的采集、存储和处理过程中，必须遵 循相关法律法规，确保患者隐私的保护。  实时性与可扩展性：模型应具备实时预测能力，并能够适应不 断增长的医疗数据规模。  模型的可解释性：在医疗领域，模型的预测结果需要具备一定 的可解释性，以便医生和患者理解。 全面的数据集，涵盖电子健康记录（EHR）、医学影像、基因组数 据等多源异构数据。数据预处理阶段，需进行数据清洗、归一化和 标准化，以确保数据质量。特别是在处理 EHR 时，需注意隐私保 护和数据脱敏，符合相关法律法规。 模型架构设计是 DeepSeek 开发的核心环节。根据医疗场景的 特点，我们采用混合模型架构，结合深度学习（如卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN）和传统机器学习算法（如决策树、支

智慧医院建设重视程度将持续提升 2.4 智能家庭保健医疗进入快速发展期 三、智慧医疗行业挑战 3.1 院内、院间互联互通仍然存在阻碍 3.2 医患人员对智慧医疗的适应性仍有待提升 3.3 智慧医疗相关政策法规有待完善 3.4 智慧医疗服务面临定价和支付挑战 四、展望 4.1 院内建立统一标准和专项小组，政府领头拉齐院间数据维度 4.2 多渠道患者宣教和匹配个性化需求，加强外部合作来落实数智技术应用 中国智慧医疗行业白皮书 03 27.9% 在此类趋势下，具有便捷性、高效性、精准性等特点的智慧医疗得以快速发展，在提高全产业链的效率的同时提供 更具多样化的医疗服务选择。现阶段，智慧医疗的发展在政策法规、资金支持、新临床需求和新兴技术等方面皆有 所体现。 为了提升医疗服务的可及性和公平性，国家陆续出台了 多个阶段性政策，推动医疗信息化的转型升级。根据政 府各时期发布的政策来看，我们可将智慧医疗发展分为 医院落地，医生借助AI能在5秒内完成诊疗全情的回溯、整合，1分钟完成病历书写，并拥有一本即问即答的 重症知识“百科全书”。 智慧医疗的快速发展过程中，也面临许多数据管理和合 规事务的挑战。国家近年来也颁布了一系列政策法规， 提高对药械企业的合规要求。药械企业合规体现在多个 维度，如对药品及医疗器械全生命周期质量管控、健康 医疗数据安全与隐私保护等。 医药及医疗器械行业正面临前所未有的监管压力。2019 年修订的《药品管理法》，对药品研制、生产、流通环

32：美国数据开放法律法规体系建设进程 ................................. 54 图 33：美国进行专门数据保护立法的细分领域 ............................... 58 图 34：美国数据基础设施建设和运营模式 ................................... 67 图 35：欧盟数据权益法律法规体系建设路径 .. ......................... 59 表 4：全美著名的数据经纪机构的服务领域和数据库规模 ...................... 61 表 5：英国的数据保护相关法律法规 ........................................ 82 表 6：国务院及各部门数智产业相关政策一览表 .............................. 据产权垄断，坚持公共数据开放，引导企业数据共享，兼顾 个人隐私保护，布局全球数据规则，鼓励数据经纪发展”的 数据要素市场化方式和路径。通过立法司法等措施坚决防止 对数据产权的垄断，通过法律法规等方式大力推动政府数据 全方位开放，通过传统反垄断法引导企业数据增强互操作性 52 和共享程度，通过分领域立法保护个人信息隐私，通过修改 相关法律、以及与其他国家签订合作框架布局全球数据流动

群。这种根植于本土、深度融 合的产业生态，将成为我们在全球竞争中不可撼动的基石。 当然，前路光明，挑战犹存。我们在欣喜地看到供应链金融蓬勃发展的同时， 也必须清醒地认识到其面临的现实困境：法律法规体系仍需完善，跨部门、跨行 业的数据协同机制尚待建立，复合型专业人才缺口巨大，以及在复杂交易结构下 风险的识别与管控难度也在增加。这些挑战，恰恰是未来改革与创新的着力点。 解决这些问题，需要政 再者，数据安全与隐私保护的矛盾日益尖锐。 供应链金融的生命线在于数 据，但数据的汇聚与共享是一柄双刃剑。一方面，我们需要打破“数据孤岛”， 实现信息的有效流动，以构建精准的风控模型；另一方面，我们必须严格遵 守法律法规，保护企业商业秘密与个人隐私，防止数据泄露与滥用。如何在开放 共享与安全合规之间寻求精妙的平衡，已成为决定供应链金融能否健康、可持续 发展的关键法律与伦理议题。 面对这些严峻挑战，我们必须超越“亡羊补牢”式的被动防御，前瞻性地构 ；要求核心企业承担起“链 主”责任，维护产业链的整体健康；要求科技公司提供安全可靠的技术解决方案； 更要求监管机构以“沙盒监管”等创新方式，在鼓励发展与防范风险间找到最佳 平衡点，完善相关法律法规与行业标准。 本白皮书的撰写，正是希望为这一宏大目标的实现贡献一份力量。它不仅系 统梳理了行业发展的脉络与趋势，更深入剖析了我们面临的真实挑战，并尝试给 出前瞻性的解决方案。我们深信，唯有将安全的基石打得更牢、将风控的藩篱扎

联网法院院长带队围绕“以高质量司法服务保障智能制造发展” 主题，深入广汽集团、亿航智能、文远知行、里工实业、致景科 技、南方电网等 6 家智能制造企业园区一线，开展实地调研。结 合对相关法律法规、政策文件和典型案例的研究，为司法机关护 航智能制造产业高质量发展提供决策参考与实践指引。 2 二、智能制造产业反映、问题分析与司法对策 随着新一代信息技术与制造业的深度融合，产业的法律形态 坚持“市场评价贡献、贡献决定报酬”原则，区分原始数据提供、 技术加工、平台运营等不同贡献类型，合理确定各参与方的价值 8 贡献比例。同时，应加强数据要素市场竞争秩序和知识产权的司 法保护，依法规制不正当竞争行为，维护公平竞争市场环境。 （2）强化涉数据案件的审判指引作用，健全数据侵权责任 与纠纷解决体系。为妥善应对数据领域的新型纠纷，并为市场发 展提供更为清晰、稳定的规则预期，建议从个案审理的针对性与 尚不够细化，易引发劳动争议。二是新型职业安全风险显现。人 机协同的新型工作场景，带来了新的职业安全风险，不仅包括物 理伤害，也涵盖了因长期接受算法监督与管理而产生的心理健康 问题。现有劳动安全法规对于如何评估和防范此类新型风险，以 及如何界定用人单位的安全保障义务，规定尚不充分。三是人才 流动中的商业秘密保护与择业自由平衡困难。关键技术人才的流 动，往往伴随着商业秘密泄露的风险。如何在保护企业核心技术

应用与落地献智献策。 AI 在人力资源中的应用规划 38 CHAPTER 2 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 企业人力资源管理中推进 AI 技术最需要的支持 行业最佳实践分享 政策与法规指导 技术供应商的专业指导 内部培训与能力建设 资金投入 25.1% 24.7% 22.1% 16.2% 11.9% 3.2 AI 在人力资源中要落地扎根，还需“把格局打开” 综合 管理各个场景实现无缝交互体验提供可能，比如借助智能 体平台实现对话式交互，简化员工操作流程（如请假申请、福利查询）等。 合规与风控强化：例如自动合规审查，通过实时监控招聘、薪酬等流程是否符合劳动法规，避免法律纠纷；再 例如数据安全保障，基于通过权限分级、数据加密等技术保护敏感员工信息，降低泄露风险。 易路 iBuilder 赋能 HR 价值升级、人力资源管理“标配” 在 AI 赋能从提升 和分享内容，以及有策略构建知识的 一系列技能、态度和行为的集合。 从其定义不难看出，数智能力不仅涵盖数字技术操作技能和人工智能应用能力，还包括对数字化和智能化相关 的知识、价值观、态度、伦理和法规的深刻理解与遵循。 从个人层面看，数智能力关注个体在个人和职业生活中使用数字技术的技能、知识和态度。具体而言，个体尤其 是管理者，需要对当下的数字化技术、AI 技术如大语言模型、生成式人工智能、AI

2 应用智能化的实施路径 5.2 应用智能化的关键考量点 5.2.1 战略与业务价值对齐 5.2.2 用户体验重构 5.2.3 组织流程适配 5.2.4 渐进式演进策略 5.2.5 法律法规与伦理合规 6 应用智能化最佳实践案例 6.1 华为流程 IT 智能化应用升级 6.2 某智慧家庭解决方案提供商提升运维管理效率，实现资源优化 6.3 社区平台基于华为云打造训推一体化平台 来，数据 将在更多领域实现跨界融合，推动智能化升级和创新发展。然而，随着数据联接的深化，智能应用产品安全和供应链 安全问题也将日益凸显。政府、企业和个人将更加注重数据安全和隐私保护，推动相关法律法规的完善和执行。 1.4 人机协作成为社会融合发展的主流趋势 1.3 数据联接正在影响行业转型和应用安全 随着人工智能技术的快速迭代发展，人与机器的界限正在日益消融，二者在多元场景的深度交互与融合过程中，将 同时，也将激发商业模式重构与产 业生态变革。企业将更加注重人机协作的能力建设，通过引入智能技术，提升生产效率和服务质量，创造新的商业价 值。政府和社会各界也将加强对人机协作的引导和支持，推动相关法规和标准的制定，保障人机协作的健康发展，推 动社会生产力的全面提升。 2. 用户旅程地图是可视化的用户流程，展示用户在使用产品时的各个阶段和接触点，帮助开发者理解用户需求和行为。 1.5 客户群体转型加速驱动应用开发新范式

TRUSTWORTHY MaaS 2.2 大模型风险：算法合规、内容安全、对抗攻击 大模型在技术原理上具有天然的局限性，面临全生命周期的风险挑战。 ● 算法合规风险：大模型全生命周期需要遵循明确的法规和技术标准要求，包括但不 限于训练数据来源、数据预处理、数据标注、输出内容、内容标识等方面； ● 内容安全风险：由于训练数据的偏差和污染，以及模型生成机制的不完全可控，可 能生成违法违规不良价值观的内容； 在负责任的 AI 发展框架下，通义大模型紧密围绕 “合规遵循、安全可靠、伦理向善、 可解释可溯源” 四大核心，结合国内法规要求与国际主流 AI 治理倡议，构建覆盖大 模型全生命周期的服务治理体系，推动AI技术朝着更加可信、可控、可持续的方向发展。 ● 合规遵循：严格遵循法规和国标，对训练数据执行信息化筛选与过滤，并通过技 术手段构建围栏防护，防止模型被滥用或生成违法不良信息。 ● 安全可 构建全攻击指令：在各类型风险指令基础上扩展多样化的攻击手段，比如：角色 扮演、指令注入、越狱攻击、任务转换攻击、system prompt 攻击等。 ● 制作完善的“安全回复” 1）内容合规：基本要求是遵守法律法规和强制性技术标准。 2）负责任的价值观导向：还需要考虑伦理道德和正向引导，比如对于危险指令拒绝 执行，然后劝导用户采取正向的行为，对于用户的情感求助提供安抚等。 SFT 安全训练 55 54