纪要涉及的公司 万达信息 纪要提到的核心观点和论据 - AI 技术基础和成就：公司在数字政务、数字金融等领域积累丰富行业应用场景，积极将 AI 技术赋能其中提升智能化程度；参与多项 AI 标准研制，包括大规模预训练模型技术和应用评估方法、人工智能研发运营一体化（MAX 能力成熟度模型）等；自 2019 年起连续获世界人工智能大会创新大赛医疗赛道冠军等多项比赛大奖 [3][4] - AI 技术行业应用：打造 AI 中台，定制调优行业大模型，构建行业智能体；政务领域集成 DeepSeek 进行公文辅助写作等应用；医疗健康领域与浙江宁波卫健委和宁水集团合作，将白泽大模型落地服务宁波市，覆盖多端；响应上海市大模型产业推进工作，与多家医院及卫健管理机构合作注入医疗场景语料 [5] - 本地化部署实践：针对政府和医院客户数据不外流需求，进行本地化部署实验并集成到产品中，如城市治理公文辅助写作场景集成 DeepSeek 大模型，保障用户私有数据安全，提高产品对具体场景需求适应性 [6] - AI 领域发展方向：继续推进产业衔接工作，增强推理能力和开源基础，提高数据接入与场景映射能力；服务健康管理千行百业，满足政府、医院等具体对口场景需求，致力于成为领先的 AI 解决方案提供商 [7] - 本地化部署 DPC 大模型情况：成功在内部算力中心部署 671B 全量版和智能量化版（需 66 块以上 A100 显卡），还部署了千分 32B 版本并与多款产品对接；32B 版本占用资源少、响应速度快，更适合行业客户落地应用，技术部署已无难度 [8] - 医院端 AI 功能及信息化投入变化：医疗健康领域 AI 聚焦智慧管理、智慧医疗和智慧服务三个方向；随着 AI 功能成熟，医院信息化投入预算增加，AI 与医院主体信息系统紧密关联 [9][10] - 医疗领域 AI 收费模式：可能包括传统项目制、政府或行业主管部门投资基础算力建设按需订阅使用、完全按需调用以云计算方式计费，可解决单体医院资金压力，结合场景端推理和小模型训练实现灵活高效应用 [11] - 数据要素领域与 AI 协同工作：从数据资源整合到数据产品和未来数据资产链路，响应国家数据局数据要素产业布局；人工智能助力数据治理、数据质量提升以及自动化生成脚本等工作；将数据工程工作置于大模型之下，通过大模型提供更精准智能服务 [12] - 医疗类大模型新产品领域情况：不同大模型公司需对通用多参数能力在医疗行业进行垂类优化和微调；PCA 提供良好推理过程，克服开放度不足问题；大模型结合专业与非专业需求为老百姓提供更好回答；随着推理成本降低及硬件厂商部署一体机，本地低成本部署能力将快速实现，有助于 AI 应用高效落地 [13] - 政务信息化 AI 功能及投入趋势：AI 在政务服务、预审环节、社区管理、城市治理等方面用途广泛，目标是降低成本、提高效率；利用通用大模型赋能政务智能应用，结合业内数据训练微调形成行业专属大模型并通过中国信通院测评；大型系统对 AI 需求丰富且有所回暖 [14][15] - 政策促进投入效果：相关需求和业务需求正在回暖，原来受预算部署成本等制约的需求正在释放 [16] - 医疗信息化协同及算力储备：医保领域与 AI 协同技术细节待进一步沟通了解；公司算力中心拥有一百多个机柜容量，主要用于自用，为行业应用及 AI 训练等提供支撑 [17] - 人员及研发投入规划：2025 年研发投入保持稳定并有所增加，特别是在 AI 与各行业应用结合方面加大投入；重视建设复合型人才梯队，提升智能化新质生产力能力 [18] - 公司内部 AI 应用探索：利用人工智能形成软件工厂工具平台，尝试使用 AI 大模型作为代码助手或需求文档编写助手，目前仍在探索中，希望实现内部降本增效 [19] - 大模型发展趋势判断：大模型从互联网应用扩展到政务、医疗等领域，成本下降使客户更愿意投入；大语言模型及多模态大模型技术发展将推动更多落地应用；大规模预训练模型开源将提升产业活跃度；具体应用端需根据用户情况量身定制，各产业需关注后续发力问题 [20] 其他重要但是可能被忽略的内容 无