2025 智能驱动的 医疗健康生态系统 从数据到决策的全面优化 卫宁健康 创新研究院专题报告 Foreword 前言综述 在数字化与智能化浪潮的推动下，医疗健康领域正经历着深刻的变革。《智能驱动的医疗健康生态系统：从数据到决策的全面优化》 聚焦于人工智能、大数据等前沿技术与医疗健康领域的深度融合，构建了一个以数据为核心、以智能为驱动力的医疗健康服务新体系。 报告阐述了智能驱动的医疗健 层、 价值创造层，以及数据驱动域、智能决策域、应用服务域。该生态系统与传统医疗智能的本质区别在于强调多技术融合、多领域协同， 具有系统性、动态性和协同性特点。 在数据整合与智能分析方面，详细介绍了医疗健康生态数据的采集、预处理与特征提取、多模态数据融合以及智能分析的流程和方法。 通过全流程数据处理链条，实现了从原始数据到决策知识的价值跃迁，为智能决策支持、医院管理和患者全过程参与式医疗服务等场景 提供了坚实的数据支撑。 智能决策支持系统展现了传统 CDSS 与 AI-CDSS 的差异，AI-CDSS 在实时性、自主性、知识发现等方面具有显著优势，尤其在精准 医疗中，从癌症预防与诊断到精准治疗、创新治疗方案等应用场景，都体现了 AI 强大的数据处理与模式识别能力。 智能驱动的医院管理涵盖了基于智能孪生体的人财物管理和医疗质量的智能化管理。智能孪生体实现了资源动态优化与决策预演， 在急诊科潮汐

AI 赋能配电网数字化转型 从状态感知到智慧决策 国网电力科学研究院：杜红卫 2 0 2 5 年 1 0 月 2 4 日 国家电网公司 STATE GRID 3 AI 赋能配网可靠性管理实践 1 配网 AI 应用背景与关键问题 2 配网 Al 核心技术及典型场景 CONTENTS 国家电网公司 STATE GRID > 2025.07 2024 新型配电系统是典型的信息物理社会系统，统筹源 - 网 - 荷 - 储 - 微 ( 聚 ) 多元灵活性资源，贯 通规建运营业务环 节， 基于 “知识 + 数据 + 模型 + 算法 + 算力”等数智技术 ，协同感知、分析、决策等运行控制环节，实现多元负荷等要素 的时空互补控制与调节，形成大电网 - 配电网 - 微电网协同的主配微控制调节新模式。 清洁低碳 安全充裕 经济高效 质电力供应，具有清洁低碳、安全充裕、经济 高效、供需协同、灵活智能等特征，其物理形态、业务形态、商业形态和数智形态正在发生深刻变革。 配网 AI 应用背景与关 键问题 电网全景透明化 分析决策多维化 运行控制智慧化 调控运行有源化 规建运营一体化 对外服务一站化 接入要素多样化 网络形态差异化 资源配置平台化 市场主体多元化 交易品种多样化 资源交易市场化 新型配电系统应用

前 言 当前，制造业正处于加速转型升级、迈向高质量发展的关键阶段， 这既是战略发展要求，也是未来发展的必然趋势。新一轮人工智能技 术创新演进，驱动制造业从“判别分析智能”向“自主决策智能”跃升， 为制造业转型升级带来深刻的变革动力与重大历史机遇。 人工智能的深度融合发展勾勒出未来制造图景，呈现三个核心方 向：一是主动高效与持续增值的创新，快速识别市场需求、创造新的 产 、深度 智能决策和自主协同执行的新要求，驱动其面临一场体系“进化”：未 来 3-5 年，有望构建形成“智能模型+数字孪生+智能体”的工业智能化 系统。其中，智能模型具备强大的知识管理与综合推理能力，用于复 杂决策支持与方案生成；数字孪生将提供可解释、高准确的分析能力， 解决工业场景中低容错、高可靠问题；智能体是具备感知、决策、执 行一体化能力的软硬融合系统，实现复杂决策的自主化执行。三者深 划执行演进。模式演进方面，人工智能逐步与研发设计全流程、生产 制造全过程以及供应链全环节融合，驱动形成全生命周期一体化优化、 零缺陷精益制造、可重构柔性生产等未来制造模式。 我们希望本报告能够为政府决策部门和行业企业提供有益参考， 助力各方精准把握工业智能发展方向和机遇，共同应对未来图景实现 过程中可能面临的多重挑战，系统推进制造业智能化变革，共同为制 造强国建设作出更大贡献。

运行天地间 一 召越九天 办 天府国际机场 - 智慧飞行 区 目 录 Catalog 建设理念 天府机场背景 . 智慧理解 . 架构及管理模型 . 建设路径 建设成果 智慧战略格局形成 . 决策脑 . 专业脑 . 单元脑 . 智慧业务能力 . 智慧系统 建设感悟 顺应之道，融创之术 .“ 两场一体”全域协同平台化发展 . 数字化转型升级助力打造具全球影响力的国际航空枢纽 01. 天府机场智慧飞行区 数据驱动自我演进 运行态势 决策管理智能化 安全运行 风险识别自动化 全 局 性 战 略 转 型 引 领 发 展 方 向 数字化感知 场面、空域全面监视冲突监测 协同运行可视化 对内统一指挥 <---- 统一运行体系 ----> 对外统一接口 智慧 IT 接入多个场面业务系统 决策脑层 接入处理飞行器监视数据 信息安全技术 单元脑层 边灯式探测器 温湿度传感器 速度传感器 GPS 差分定位传感器 云计算技术 网络技术 RFID 传感器 物联 感知层 智能 IT 管理技 术 》 > 架 构 决策管理层 决策脑 专业脑 单元脑 飞行区数据资产 飞行区安全 飞 行 区 生 产 服 务 保 障 >> 管理模型 飞 行 区 运 行 3. 集成集中 通过整

2 6 版 FOREWORD 数字经济浪潮奔涌，财务数智化转型已然成为大型企业实现高质量发展的核心必答 题。企业财务管理历经电算化、信息化、数智化 1.0 阶段的迭代演进，如今正式迈 入以智能决策与价值创造为核心的数智化 2.0 新阶段。在政策引导、技术革新、管 理升级的三重驱动下，企业财务职能正完成从传统核算后台向战略价值引擎的关键 转型。本白皮书立足大型企业财务数智化建设的丰富行业实践，创新提出 数据无法跨系统共享，财务与业务数据割裂，形成若干 “信息孤岛”；管理维度单一，仅满足基础核算需求， 缺乏数据分析与决策支持能力，财务职能仍局限于 “会 计与记录”。 • 主要特征：核算线上化，手工 记账的电子化替代 • 主要系统：基础核算 • 系统形式：单机版财务软件 • 系统集成：无跨系统集成能力 • 数据粒度：法人 • 决策分析：法人维度分析为 主，依赖人工 会计电算化 • 主要特征：财务运营线上化 系统形式：ERP • 系统集成：点状集成 • 数据粒度：法人、部门 • 决策分析：法人、组织层面 分析 财务信息化 • 主要特征：财务运营全面自动化 • 主要系统：核算、成本、报表、 税务、资金、共享、预算、经营 分析 • 系统形式：ERP深化 • 系统集成：集成扩展 • 数据粒度：法人、部门、客商 • 决策分析：基于数据平台实现核 心指标自动化 财务数智化 1.0 • 主要特征：财务系统全面自动化、智

根据土壤养分状况和作物需求实现肥料的精准投放，节约水资源 智能温室通过自动化控制系统为作物提供最适宜的生长环境，垂直农业通过立 体种植方式最大化利用空间资源 整合农业生产、市场、政策等多方面的数据资源，为农业决策提供科学依据 通过为农产品建立唯一的身份标识，实现从田间到餐桌的全链条追溯，增强食 品安全的透明度 资料来源：公开资料整理 资料来源:《国民经济行业分类》(GB/T 4754-2017) 生物农业 业遥惑、物联网、5G、人工智能、区块链等 应用，推动新一代信息技术与农业生产经 营、质量安全管控深度融合 《社会资本投盗农曼农村指引1（2021年）》 （2）技术赋能：从“经验驱动”到“数据决策” 科技正在重塑新型农业的底层逻辑。北斗导航自动驾驶系统渗透率突破重要比例，搭载5G物联网的智能农 机作业效率较传统设备提升重要比例以上；基因编辑作物商业化面积以年均重要比例的增速扩张，抗逆性状改良 程的动态感知与精准调控。该体系深度融合卫星遥感数据获取及AI决策算法，构建起覆盖种质资源管理、环境参 数监测、装备智能控制的立体化管控网络。在智能育种环节，基因组选择与机器学习模型结合，显著提升品种选育 效率；在田间管理阶段，多源遥感数据与作物生长模型的耦合分析，可实时生成变量施肥处方图；智能灌溉系统则 通过土壤湿度传感器网络与气象大数据联动，实现水肥一体化精准投送。 农业生产决策正由经验驱动转向数据驱动，在提升单

基于历史案例库构建应急领域知识图谱，实现灾害 链推理。例如：关联气象数据与地质灾害模型预测 山洪爆发风险。 动态加权 采用注意力机制对多源数据流进行动态权重分配， 提升关键指标识别精度。例如：在台风路径预测中 强化气象雷达数据的决策权重。 01 02 03 结构脆弱性评估 人为因素分析 动态权重调整 环境应力建模 依赖关系图谱 关键基础设施风险要素识别 采用深度学习算法分析桥梁、电网等基础设施的传 感器数据，量化其材料疲劳度、承重能力等指标， 和 " 狭小空间救援装备使用 规范 " 。 内置基于物理规则的灾害推演模块， 可模拟不同应急策略的实施效果，为 预案优化提供量化依据。 采用认知计算技术将领域专家的隐性 知识转化为可计算的决策规则，例如 将灾情分级标准编码为机器学习特征。 提供众包式知识标注工具，允许多地 应急管理部门共同维护和验证知识条 目，确保知识的实用性和权威性。 以深化“人工智能 +” 建设为契机，建设综合应急管理一体化支撑系统 4. 形成治理 - 反馈闭环 平时 战时 AI 赋能应急数字化场景 两客一危 突发人群聚集 重大防疫事件 森林火灾 公路生命通道 重大气象灾害 解决方案 - 智能预警与决策支持 02 人工智能辅助决策 人工智能技术平台 / 框架 CPU 集群 云平台 CPU 计算 IP 网络 GPU 集群 GPU 计算 IB 网络 FPGA 集群 FPGA 计算 IB 网络 异构计算

联汽车“车路云一体化”应用试点工作以及后续产业发展具有重要意义。 1.2 车路云一体化系统 车路云一体化系统通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物 理空间、信息空间融合为一体，基于系统融合感知、协同决策与控制，实 现智能网联汽车交通系统的安全、节能、舒适[13]。车路云一体化系统是由 车辆及其他交通参与者、路侧基础设施、云平台、相关支撑平台、C-V2X 直连通信网和4G/5G通信网等部分组成的一个复杂系统。在车路云一体化 系统架构设计方案 2.1 架构定义 车端C-V2X协同应用系统是运行在车端的系统软件（可根据不同电子 电气架构运行于不同的硬件上），根据接收到的C-V2X数据以及单车智能 感知数据进行融合决策，实现车车/车路协同应用。 该系统从C-V2X RSU接收RSI/RSM/SPAT/MAP/RSC等消息、从远端车 辆接收BSM等消息、从云平台接收交通规划数据/天气播报等信息。如果存 在单 对应相位为 红灯，且倒计时小于阈值时，提示红灯即将变绿； 3) 车辆越过路口中心点（交叉路口地图节点的参考位置），停止服务， 即不再显示路口的红绿灯信息； 4) 如果存在“融合感知与决策” 模块，则将根据当前红绿灯信息，向底 盘/车身系统发送控车信号。 4.1.4 基本性能要求 1) C-V2X RSU播发SPAT消息频率≥2 Hz，MAP消息频率≥1 Hz，信息传输

04 04 05 05 06 第三部分：践行⸺AI重塑新能源核心场景 �.� 新能源资产智能：从“被动设备”到“主动收益单元” �.� 新能源规划智能：从经验判断到数据驱动的投资决策 �.� 新能源调度智能：从集中命令到分布式协同 �.� 新能源市场智能：从经验交易到认知计算 �.� 新能源用户智能：从充电服务到能源生态 11 13 15 17 19 第四部分：新能源企业智能化转型的进阶路径 化改革全面深化。这场变革以新能源发展为核心驱动力，正在重塑从发电、 输配、交易到消费的全产业链条。 然而，变革伴随挑战。高比例新能源并网带来的波动性、海量分布式资 源的协同难题、复杂市场环境下的决策困境，正驱动产业寻求新的技术路 径。当人工智能与新能源深度融合，其价值在于对产业逻辑的深刻优化与 系统整合。人工智能，尤其是近年兴起的大模型技术，为破解这些难题提供 了新的可能。但实践表明，通 心场景。 本白皮书提出“纵向业务升维”与“横向基座赋能”的双轴驱动产业数智化转型 模型： 纵向维度：核心业务的智能升维，驱动新能源规划、调度、交易、服务等关键业务 从经验范式向数据驱动、智能决策跃迁。 横向维度：技术基座的兼容与赋能，构建集多模态数据处理、行业知识、模型与 智能体能力于一体的共享基座，为所有纵向业务提供标准化、模块化的智能支持。 二者协同构成“飞轮效应”，纵向业务牵引基座迭代，横向基座加速业务创新。共

整合水利领域内的设施功能 、管理手段及建设目标 。 以信息网络 为骨架 ， 串联水利领域的所有设施 、节点和要素 ， 融合不同通道 、信号与数据； 形成全面贯通 、互联互通的信息化管理 与指挥网络 ，集“感知 、预警 、决策 、处置”功能于一体 ，助力构建常态化的水利指挥调度能力； 实现水利领域的“ 实时监管 、 科学预测 、精准控制 、高效处置”的现代化管理目标 ，从而显著提升水利工作在生态文明、生态安全等多方面的服务保障能力。 一平台”实现管理值班与 决策指挥 全面提升智慧水利 综合管控能力 按照“建管并举”思路，围绕“智慧水利”构想，以信息化手段为支撑，将水利领域各类设施功能、各种管理手段、各项建设目标有机整合，统筹 构建以信息网络为脉络，链接水利领域的各类设施、各个节点、各种要素，融合各条通道、各类信号、各种数据，形成条口贯通、条块互联、信息 互通，打造一个集“感知、预警、决策、处置”为一体的信息 智慧 使能 服务 应用 支撑 服务 水利模型 学习算法 机器感知 知识图谱 视频智能 分析服务 水污染 溯源服务 水利一张图 智能决策 分析服务 物联管 护服务 云网托管 服务 智慧 水利 应用 指挥中心平台 应急指挥调度系统 决策分析辅助系统 n 个业务应用系统 水旱灾害防御 江河堤防险情排查 河长制信息系统 排水管网信息系统 中小水利工程监管 …… 政务服务接口