行业趋势与挑战 - 人工智能技术正加速与医疗健康行业深度融合，政策持续推动医疗数字化、智能化升级 [2] - 医疗机构普遍面临信息孤岛严重、数据无法互通、管理效率低下、诊疗流程手工操作多易出错、传统服务模式难以满足患者高质量个性化需求等挑战 [2] 联想提供的解决方案 - 为循上医疗打造了以“AI大模型+RPA+集成平台”为核心的场景化智慧医疗解决方案 [2] - 通过建设企业级集成平台与临床数据中心，帮助医院汇聚、治理、标准化分散在多系统中的数据，构建统一的“患者360度全息视图” [2] - 部署AI中台与模型全生命周期管理能力，支持对私有化部署的大模型进行基于特定知识库的蒸馏训练和优化，实现模型从“一次交付”到“持续进化”的转变 [3] - 方案引入自激励的强化学习框架，以应对医疗数据标注成本高、部分场景样本少的挑战，使系统能在与业务流程互动中不断自我优化 [4] 解决方案的具体应用与成效 - 方案有效解决了医院内部信息孤岛、操作复杂、管理支撑不足等问题，提升了客户服务体验、内部管理效率及数据分析与决策支持能力 [4] - 面向患者，提供智能导诊、报告解读与健康咨询的“AI医生”“AI护士” [4] - 面向医生，提供实时转录医患对话、结构化生成病历并辅助诊断的“AI医嘱助手” [4] - 面向运营，实现跨系统自动对账等重复性工作的“RPA机器人” [4] - 面向管理人员，提供支持对话式数据查询分析的“ChatBI” [5] - 这些应用显著提升了问诊效率、患者体验与内部运营管理精细化水平 [5] 联想与合作伙伴的角色 - 联想作为领先的AI基础设施提供商，为医疗领域输送算力 [3] - 联想展出了搭载英特尔®至强®可扩展处理器的联想问天WA7880 G3大模型训练微调一体机以及联想问天WA5480 G5服务器 [1] - 英特尔作为紧密战略合作伙伴，其英特尔®至强®6处理器支持AMX加速转型多元算力引擎以及更高核心、更快内存和更强架构等技术，并支持软硬件全生态兼容 [3] - 英特尔致力于推动算力在产业端的普惠化，与联想共同赋能智慧医疗等关键领域 [4] 客户案例与愿景 - 循上医疗已在AI医生助手秒级决策、AI健康顾问精准跟踪、长寿医疗、慢病逆转智能路径以及肿瘤早筛精准治疗等场景落地应用 [2] - 循上鹏瑞利场景化AI应用解决方案体现了联想方案超越单点智能的系统性优势 [4] - 联想将联合生态伙伴持续深化AI与医疗场景的融合创新，共同推动医疗服务模式升级与健康产业高质量发展 [5]

大会概况与行业背景 - 2025CCF全国高性能计算学术大会在鄂尔多斯开幕 主题为"绿动算力 超智融合" 联想以"异构智算 本地引擎"为主题参展 [1] - 大会是全球高性能计算领域三大最具影响力盛会之一 集技术研讨、成果展示、生态对接于一体 [2] - 中国算力总规模跃居全球第二 但标准化普惠化算力服务统一大市场尚未形成 存在算力供给紧张与部分算力未能有效利用的矛盾 [5] 联想产品与技术展示 - 联想万全大模型训推一体机荣膺"产品创新奖" 证明其创新性获业界高度认可 [1] - 联想万全异构智算平台作为核心战略 可统一纳管异构算力 3.0版本新增AI推理加速算法集等四大突破性创新技术 [10] - 联想问天WA7880 G3大模型训练微调一体机通过软硬协同垂直优化体系 打造"开箱即用、场景适配、安全可控"的AI基础设施新范式 [10] - 联想问天WA5480 G5服务器具备超高算力 兼具高可靠性、高可扩展性及低能耗优势 显著降低数据中心PUE值及总体拥有成本 [12] - 联想问天NE8770-64QC 400G核心交换机专为AI场景优化 支持端到端无损RDMA技术 达成微秒级超低时延 [12] - 联想ThinkSystem DE6000H存储设备兼顾高容量与极致性能 助力打造灵活高效安全的存储底座 [12] - 联想展示ThinkSystem SC750 V4和SD650 V3服务器 应用"联想问天海神"温水冷技术 采用100%全覆盖冷板式液冷设计 功耗比传统风冷直降40% PUE值可降至1.1以下 [13] 性能成果与实践验证 - 在国家级高质量AI集群场景中 联想千卡训练场景将MFU从30%提升至60% [12] - 在企业AI基础设施场景中 全速运转满血版DeepSeek R1模型极限吞吐量超越12,000 tokens/s 刷新性能行业记录 [12] 行业趋势与企业需求 - 效率提升成为算力层发展主线 与模型层、应用层融合发展 共同推动AI潮流穿越周期 [5] - 企业AI落地存在清晰演进路径与需求层次 算力诉求经历三个阶段：尝试探索、方案整合与长期更新、大规模生产场景下的深度协同 [5][6] - AI应用算力底座架构逐步走向异构融合 企业需要强劲可靠高能效算力底座及集群管理软件平台实现全生命周期管理 [8] - 超智融合趋势下 HPC集群与智能计算集群并存导致资源分散管理 引发资源闲置浪费和管理复杂性增加 [10]