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云知声(09678)成功中标北京友谊医院AI能力平台等多个智能体(Agent)项目
智通财经网· 2025-10-09 19:58
这一项目是本公司顺应国家人工智能赋能医疗政策导向的关键举措,推动智慧医疗从单一场景智能化向 诊疗全流程数智化解决方案升级。本公司凭藉山海大模型在MedBench等权威评测中领先的医疗专业能 力,以及覆盖全国超30%百强三甲医院的解决方案经验,进一步巩固了其在医疗智能化竞争中的领先地 位。 智通财经APP讯,云知声(09678)发布公告,本公司成功中标首都医科大学北京友谊医院(北京友谊医 院)AI能力平台等多个智能体(Agent)项目,实现与北京友谊医院在目前合作基础上服务关系的进一步深 化,也标志着本公司在智慧医疗领域的技术落地和商业应用取得重要进展。该项目依託本公司自主研发 的医疗大模型、多模态数据识别与治理、文本推理等核心技术,构建了医院可自主运营的智能服务中 台,并融合医院知识库形成医疗垂类大模型,突破了传统医疗信息化建设模式。基于该平台,本公司实 现了对多模型的统一管理及与业务系统的智能衔接,在创口图像识别、感染风险评估、病历智能生成、 随访管理等场景中显著提升了医院的数据价值挖掘与诊疗效率。例如,在北京友谊医院的实践中,门诊 病历生成系统使病历录入效率提升80%,问诊时间节省15%,患者满意度大幅提 ...
云知声成功中标北京友谊医院AI能力平台等多个智能体(Agent)项目
智通财经· 2025-10-09 19:58
项目中标与业务深化 - 公司成功中标首都医科大学北京友谊医院AI能力平台等多个智能体项目 [1] - 此次中标标志着公司与北京友谊医院的服务关系在现有合作基础上进一步深化 [1] - 该项目依托公司自主研发的医疗大模型、多模态数据识别与治理、文本推理等核心技术 [1] 技术平台与解决方案 - 项目构建了医院可自主运营的智能服务中台,并融合医院知识库形成医疗垂类大模型 [1] - 平台实现了对多模型的统一管理及与业务系统的智能衔接 [1] - 技术应用突破了传统医疗信息化建设模式 [1] 应用场景与效率提升 - 平台在创口图像识别、感染风险评估、病历智能生成、随访管理等场景中应用 [1] - 在北京友谊医院的实践中,门诊病历生成系统使病历录入效率提升80% [1] - 系统应用使问诊时间节省15%,患者满意度大幅提高 [1] 行业地位与竞争优势 - 公司凭借山海大模型在MedBench等权威评测中领先的医疗专业能力 [1] - 公司的解决方案经验已覆盖全国超30%百强三甲医院 [1] - 该项目进一步巩固了公司在医疗智能化竞争中的领先地位 [1] 政策导向与行业趋势 - 该项目是公司顺应国家人工智能赋能医疗政策导向的关键举措 [1] - 项目推动智慧医疗从单一场景智能化向诊疗全流程数智化解决方案升级 [1]
网络安全企业加速AI创新 新产品竞相落地
中国证券报· 2025-09-24 04:26
网络安全公司AI技术应用进展 - 绿盟科技近期将发布AI安全一体机、AI安全围栏、大模型安全评估系统及相关服务解决方案,针对客户AI系统不同应用模式提供场景化防护[1] - 北信源已开发集成大模型、开发工具和知识库的AI能力平台,支持私有化部署,并在金融、能源行业交付AI技术软件产品[1] - 深信服将大模型技术应用于网络安全产品,形成安全GPT、AI防火墙等多款产品,并计划加大AI研发投入[2] - 天融信在AI+安全、智算云方向布局,形成全栈安全产品体系与智算云解决方案,已在多行业规模化应用[2] - 启明星辰安星智能体应用于安全运营、威胁检测及数据安全领域,显著提升产品能力和服务效率[3] - 亚信安全上半年AI大模型应用与交付业务显著增长,未来聚焦AI大模型、5G专网及数智运营三大增长引擎[3] - 蚂蚁集团发布融合AI与网络安全的产品,包括智能眼镜可信连接技术框架gPass,已与Rokid、小米等品牌合作落地"看一下支付"场景,并展示AIGC滥用检测及深度伪造防御解决方案[2] AI技术带来的行业机遇与挑战 - AI技术帮助网络安全行业提升效率和完善产品性能,同时带来新型安全风险[1] - Gartner预计到2027年60%中国大型企业将在安全运营中心采用暴露面管理技术,到2028年60%部署AI技术的中国企业将实施协作式AI防御策略(目前仅5%)[4] - 企业应用AI大模型需警惕提示词注入、模型诱导等风险,行业主要依赖电子围栏技术防止违规输出[4] - 工具链漏洞和配置错误可能导致严重数据泄露,需加强软件供应链安全如版本漏洞管理和代码审计[5] - 大模型既是生产力工具也可能成为攻击载体,导致数据资产和商业机密面临暴露风险[5] - 智能体应用拥有企业内网超级权限,带来爆炸式安全风险,建议企业加强跨部门协作并部署特权账号管理系统[5] AI安全防护体系建设 - AI大模型备案应成为强制性要求,模型厂商需通过网信部门基础评估以提前识别风险[6] - AI大模型风险需专业安全厂商持续投入,检测与防御将走向一体化,客户需从产品开发到代码审计全流程规划[6] - AI运营单位可通过合规评估、部署专项防护(如AI安全围栏)及引入第三方评估(渗透测试和安全评估)构建防护体系[6] - 通过安全手段建立信任可推动数据流通,全面应用AI技术将为各行业释放巨大价值[6]