出版单位 / 组织名称： 发布日期： 医疗健康大模型 伦理与安全白皮 书 上海交通大学 复旦大学 上海交通大学医学院附属瑞金医院 蚂蚁集团 2025 年 7 月 18 日 Ab 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 孙晓宁 上海交通大学 唐 健 天津医科大学 王 玥 西安交通大学俞 凯 上海交通大学 张新庆 北 京协和医学院张海洪 北 京大学医学部 张洳源 上 海交通大学 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 医疗健康大模型兴起， 但在应用中面临诸多问题。 本 白 皮 书 旨 在 全 面 剖 析 医 疗 健 康 大 模 型 应 用 的 各 方 面 情 况 ， 包 括 技 术 分 析 、 伦理法律评测、模型评测及提升措施等， 为其安全、有效、合规应用提供指导， 促进医疗行业智能化发展， 保障患者权益与医疗质量 。《 医疗健康大模型应用 伦理与安全白皮书 》 围绕医疗健康大模型展开多方面探

项目编号： 医疗健康场景引入 DeepSeek AI 大模型 研 究 报 告 目 录 1. 引言............................................................................................................................................. 医疗机构不仅要提供基础的医疗服务，还要能够利用大数据、人工 智能等先进技术进行病情分析和治疗方案的优化。然而，技术的快 速发展和应用的落地之间存在着显著的鸿沟，如何有效地将前沿技 术转化为实际医疗解决方案，成为行业面临的一大难题。  人口老龄化带来的慢性病管理需求  医疗技术的快速迭代与实施应用之间的差距  医疗数据的安全与隐私保护  全球化趋势下的医疗卫生标准统一  医疗成本控制与资源优化分配 综 DeepSeek 的 计算需求，特别是在处理大规模医疗数据时。服务器的选择应注重 其处理能力、存储容量和网络带宽，确保能够高效运行深度学习和 数据分析任务。此外，还需投资于高容量的存储设备，用于存储大 量的医疗影像、病历记录和其他相关数据。 软件投资方面，主要包括 DeepSeek 系统的采购或开发费用、 操作系统、数据库管理系统及相关的中间件费用。DeepSeek 系统 作为核心，应具备

述不确定性，市场主体已在探索如“尽职免责”等新型内部风险管 理机制。然而，此类商业实践创新的法律效力与适用边界，尚有 待司法裁判予以明确和指引。 （3）湾区“一国两制三法域”下，数据要素市场规则衔接面 临挑战。在粤港澳大湾区一体化发展的宏观战略下，数据作为关 键生产要素的跨境流通，面临着特殊制度环境问题：内地、香港、 澳门三地在数据安全与个人信息保护领域的法律制度与监管逻 辑存在差异。内地的《数据安全法》《个人信息保护法》等法律 法认定标准 9 进行阐述，为企业在风险可控前提下的模式创新提供一定的探索 空间。 （3）服务保障大湾区数据要素一体化流通。针对粤港澳大 湾区数据跨境流通所面临的制度性问题，为提供更高水平的司法 服务与保障，应从宏观与微观两个层面协同发力，稳步推进相关 工作。在宏观层面，探索建立与大湾区发展相适应的数据司法协 作新模式，须加强司法机关间在信息共享、案例互鉴、司法互助 等方面的常态化 参考。 （二）算法维度：需关注人工智能权责界定与应用安全限定 算法是实现智能制造由自动化向智能化演进的关键，是连接 数据与物理实体、实现价值转化的核心环节。随着人工智能技术， 10 特别是大模型的突破性进展，算法的应用正从辅助性工具向生产 核心系统的角色转变。这种转变在催生新质生产力的同时，其内 在的复杂性、决策过程的不透明性以及对生产经营活动的深度介 入，也带来了一系列需要审慎对待的法律问题，对现有治理体系

释放云转型带来的优势。 该框架可帮助企业在各利益相关方之间建立统一 的云成本管理认知基准，使云支出更具可预测性， 同时培育长期自给自足的成本意识文化，为云转 型全流程提供持续支持。 衡量和问责 云财务管理的四大支柱 · 建立成本透明度和问责 机制，通过必要步骤确 保支出可视化。 · 实施账户结构与标签规 范，将实现成本和使用 情况精准映射到工作负 载和组织结构。 成本优化 · 企业通过识别资源浪

面向大规模智算集群场景 光互连技术白皮书 （2025年） 发布单位：中国移动 编制单位：中移智库、中国移动通信研究院、中国移动云能力中心、中国移动设计院 II 前 言 当前，智算集群已成为支撑人工智能大模型训练、自动驾驶算法 迭代等前沿领域的核心基础设施，并以惊人的速度从万卡向十万卡级 规模演进。随着单节点算力突破每秒百亿亿次，这类超大规模集群的 极致计算能力对互连链路带宽、延迟和功耗提出了极其严苛的要求。 ...........II 1. 下一代智算集群提出近乎严苛的互连需求.......................................................1 1.1. 大模型的巨量迭代引发智算集群架构变革................................................................... 1 1.2. 大规模智算集群呼唤“光进电退”技术 新型光互连技术具备巨大潜力............................................................................15 2.2. 芯片级光互连三大技术路线场景互补........................................................................ 16 2.2.1. 芯片级光互连技术的组成原理

、 黄金超 中国联通软件研究院： 杨迪、李张体、张承琪、王宇、马煜 北京邮电大学： 邢颖、林雪燕 上海交通大学： 赵世振 前言 人工智能正以前所未有的速度重塑人类生产与生活方式。以大语 言模型、多模态模型为代表的新一代 AI 应用，持续突破计算与通信 的极限，推动智算中心从计算、存储到网络的全栈架构深度演进。在 这一浪潮中，智算中心不仅是国家科技战略的核心支撑，更是产业智 1.1 国家政策发展 全球智能化浪潮风起云涌，人工智能领域创新呈突破之势，语言 大模型、多模态大模型和具身智能等领域日新月异，推动以智算中心 为代表的基础设施向更高效、更弹性的方向快速发展。 2025 年 1 月 1 日，国家发展改革委等联合印发《国家数据基础 设施建设指引》[1]强调高效弹性传输网络可为大模型训练和推理等核 心场景数据传输流动提供高速稳定服务，在高效弹性传输网络支撑下， 在人工智能+医疗领域，医联 MedGPT、神农中医药大模型和岐 黄问道等医疗大模型已广泛应用于辅助诊断、中医诊疗、智能开方等 环节，显著提升了医疗服务质量和效率。在人工智能+汽车领域，大 模型推动变革汽车产业全链条，全面智能化升级。华为盘古汽车大模 型聚焦汽车产业全链条场景，覆盖设计、生产、营销、研发等核心环 节，为汽车行业垂直领域解决方案。在数据要素价值释放过程中，强 大的算力可以将“大数据”转向“好数据”，并充分挖掘海量数据的经济

新型光纤光缆技术 .................................................................................... 31 5.2. 高速大容量全光传输技术 ........................................................................ 31 5.3. 全光交换技术 .. 随着网络基础设施能力的持续提升，AI、数据、大模型与网络加 速融合，万兆接入需求以及智能应用场景大量涌现。当前，云游戏用 户已突破 1.8 亿，云手机用户过千万，多省市发布万兆套餐。同时， 根据权威机构预测，到 2033 年，AI 相关流量将占全球网络总流量的 3 Ⓒ中国电信版权所有 62%，AI 正加速成为驱动网络基础设施变革的核心引擎，亟需大带宽、 高可靠、低时延、敏捷灵活、智能协同的新型光网络。 光电器件、设备制造到全网系统集成等上下游环节实现全链条跃升， 开启光通信产业高质量发展新阶段。 “全光网 3.0”将以“全光智联”为核心，致力于构建以“光云 4 Ⓒ中国电信版权所有 智融合、光感业融合、天地海融合”为愿景的全光智能联接体系，夯 实未来十年 AI 时代的网络底座。 1）光云智融合：光网络支持海量数据的高效联接，结合智能化 升级，实现光网络和云资源的深度融合。依托弹性敏捷、泛在协同、

海外展：IOTSWC 世界物联网解决方案展 5 月 13-15 日（西班牙·巴塞罗那）参展联系：18676385933 PART 01 蜂窝物联网政策和主要 技术概述 参考工信部数据，2022 年三大运营商蜂窝物联网终端用户总数 18.45 亿，首次超过移动电话用户总数 16.83 亿。此 后蜂窝物联网用户数继续增长，移动电话用户数增长放缓，二者间的差距便不断拉大。依照 2024 年 9 月工信部《关于推 年底，国内移动物联网终端连接数突破 36 亿，对比 2023 年蜂窝物 联网连接数为 23.23 亿，需要 2024-2027 年间蜂窝物联网连接数的年复合增长率约 7.17%。 图表 1：2018-2027 年国内三大运营商蜂窝物联网终端用户数 数据来源：工信部 制图：AIoT 星图研究院 数据来源：工信部 制图：AIoT 星图研究院 拥有海量物联网连接设备的运营商，未来五年的工作目标依旧包含加快增设 网络。 截止 2024 年，我国 5G 基站建设数量为 425.1 万个，移动电话基站总数为 1265 万个，5G 基站总数占移动基站总数 的 33%（三分之一）。当然，截止 2024 年底，三大运营商加起来的 2G/3G 基站仍有 100 多万个。结合多项政策或通知来看， 未来 2G/3G 基站数量仍要持续减少，具体在不同运营商、不同省市，2G/3G 的实际退网进度略有不同。而且产业也清楚

27个、计划单列市5个），同时针对京津冀、长三角、 粤港澳大湾区三大主要城市群，选取24个地级市作为监测城市，共计60个城市。 1.2 城市选取 7 概 述 1 INTRODUCTION 1.3 研究指标 城市道路运行状态监测：与城市道路网密度监测城市范围一致，选取36个主要城市作为道路运行状态监测的 重点研究对象，三大城市群中的另外24个城市作为辅助。本次道路运行状态基础数据包括各个城市的出租车GPS数据、 汉 市 上 海 市 合 肥 市 杭 州 市 长 春 市 南 京 市 长 沙 市 郑 州 市 乌 鲁 木 齐 市 济 南 市 石 家 庄 市 太 原 市 西 安 市 海 口 市 贵 阳 市 昆 明 市 南 昌 市 宁 波 市 重 庆 市 南 宁 市 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 武 汉 市 上 海 市 合 肥 肥 市 杭 州 市 长 春 市 南 京 市 长 沙 市 郑 州 市 乌 鲁 木 齐 市 济 南 市 石 家 庄 市 太 原 市 西 安 市 海 口 市 贵 阳 市 昆 明 市 南 昌 市 宁 波 市 重 庆 市 南 宁 市 2023年 2024年 道 路 网 密 度 监 测 2 ROAD NETWORK DENSITY MONITORING 道 路 网 密 度