合作与产品发布 - 医朵云与阿里云达成全面合作，将基于阿里云全栈AI能力共同推进AI+临床研究的落地，实践临床试验+AI应用新范式 [2] - 医朵云正式发布基于通义千问3和通义千问VL等模型打造的临床研究助手 [2] 产品功能与效率提升 - 临床研究助手可实现临床患者智能筛选、不良反应精准发现及试验文档自动生成 [2] - 在患者招募初筛环节，助手可自动解析电子病历、检验报告、影像结论等非结构化数据，并结合多源异构数据在数十秒内完成初步筛选，而传统人工筛选过程通常需要6-8个月 [2][3] - 通过AI技术，患者筛选命中率提升2倍，入组速度提高20%以上 [3] - 单例筛选成本下降70%以上 [2][3] 数据采集与不良反应管理 - 临床研究助手可自动完成数据采集与校验，精准提取检查检验指标、病程记录、疗效评估等关键字段 [3] - 助手能在分钟内完成上百份CRF的自动录入并提供核证副本用于校验，准确率超过98% [3] - 基于对提取数据的全程分析，助手可实现临床试验不良反应的精准发现、评估与报告生成 [3] 患者服务与公司背景 - 临床研究助手能够根据患者个性化状况，提供用药指导、健康建议和心理支持，提供个性化陪伴 [3] - 医朵云是2021年由多家联合战略投资成立的智慧诊疗综合服务平台，其首创的"线上临床试验"模式被《柳叶刀》评为"中国智慧医疗的典范" [2]

核心观点 - 阿里云在云栖大会上展示了AI技术在多个具体场景的应用 包括珊瑚礁生态监测、视障辅助、机器人开发和农牧场管理 强调技术向善和普惠价值 [1][3] - 公司不追逐单一"杀手级应用" 而是通过构建"模型+工具+场景"的闭环 推动AI与物理世界交互能力的升级 [4][5] - 阿里巴巴集团CEO提出"ASI（超级人工智能）"蓝图 将大模型定义为下一代操作系统 超级AI云为下一代计算机 并进行了全栈技术升级 [7][9][11] - 阿里云战略从技术输出转向生态共建 通过开发者平台和产业合作挖掘AI应用价值 目标成为全栈人工智能服务商 [14][16][18] AI场景应用案例 - 通义千问VL多模态大模型应用于珊瑚礁生态监测 将人工分析时间从18.6小时压缩至12小时 处理20多T水下影像数据 [1] - 瞳行科技利用AI语音交互技术为视障用户提供沟通渠道 [1] - UP主张子豪通过通义大模型实现低成本机器人开发 支持C++、Python等多种编程工具 [1] - 铁骑力士使用通义千问VL多模态大模型提升养殖场生物安全风险识别能力 管理8000多个摄像头监控数据 [3] 技术战略与布局 - 通义千问Qwen3-Max模型具备顶级智力和推理能力 Qwen3-VL在32项核心能力测评中超过Gemini-2.5-Pro和GPT-5 [11] - 通义万相（视觉）和通义百聆（听觉）升级 强化AI感知能力 [11] - Agent开发框架完善Tool Use能力 使AI具备工具使用和复杂任务执行功能 [11] - 阿里云推出以GPU为核心的全新AI原生计算架构 覆盖从模型制造到生态构建的全链条 [11][13] 生态建设与商业模式 - 超过20万开发者在阿里百炼平台开发80多万个Agent 利用阿里云AI基础设施和Qwen模型能力 [16] - 公司支持ISV生态伙伴开发产业级产品 推动中国AI应用在不同维度的生态发展 [14] - 基础模型能力同质化背景下 阿里云从技术输出方转型为生态共建者和价值发现者 [14]