纪要涉及的行业和公司 - 行业：AI、政务、医疗卫生、数据要素、医疗信息化 - 公司：万达信息 纪要提到的核心观点和论据 万达信息AI基础与进展 - 万达信息在数字政务、数字金融等领域有行业应用场景和案例基础，积极参与AI相关团体标准和地标制定 [2][3] - 从19年开始在人工智能比赛中多次获奖，如19年获世界人工智能大会创新大赛赛道冠军，20年获CCF大树巨鱼西藏智能大赛某赛道一等奖 [3] - 构建技术体系，定制调优行业大模型，在政务和医疗领域有应用和落地，积极跟踪DeepThink技术并本地部署 [4] 大模型本地化部署 - 已完成JPEG全量版671B在内部3D中心的本地化部署，目前部署占用资源更少、响应更快的intel次量化版本，技术部署过程已走通并与行业产品对接 [7][8] 医疗领域AI应用 - 聚焦智慧管理、智慧医疗、智慧服务三个方向。智慧管理上，人工智能使医院运营管理在数据指标定义、取数和计算上有进步；智慧医疗中，大模型能辅助临床医生诊疗和专病管理，BPC推理过程透明，可信度高，受医院欢迎；智慧服务方面，能为患者提供便利服务、健康预测等，理解非专业问题并给出符合意图的回答 [9][10][11] - AI进入医院与智慧化改造结合，从病例指控、电子病例生成到用药辅助、医嘱跟踪随访等都有涉及，以智慧和智能为抓手，传递到数据化或信息化底座提供支撑 [12][13] 医疗领域AI收费模式 - 过往医疗信息化以项目制为主，加入AI功能后可能有多种尝试，如在原有项目中联合报价提价、单独采购、探索订阅制收费模式 - 存在大算力加小场景结合的模式，政府或行业主管部门建设基础算力，医院按需使用和调用；也有按互联网方式按需调用，按调用量计费 [14][15] 数据要素与AI协同 - 数据要素从资源整合到资产建设，人工智能助力数据质量提升和脚本自动化生成 - 数据需转化为大模型可理解的语调体系才能被吸收，将数据工程工作放在大模型之下，助力大模型为场景提供精准智能服务 [16][17] 医疗类大模型行业竞争 - 通用大模型需在医疗行业进行垂直优化、微调、再训才能成为好用的垂类模型 - 医生强调大模型推理过程透明度，Deepfake在这方面表现出色 - 大模型能结合专业与非专业知识，满足不同需求 - 以往行业应用AI基础投入大，Deepfake降低推理成本，硬件厂商推出一体机，利于AI模型在行业客户中快速部署 [18][19][20] 政务领域AI应用 - AI在政务领域应用场景多，可降低成本、提高效率，如提供在线政务服务、辅助材料预审、减轻社区工作压力、进行城市治理等 - 利用业界通用大模型赋能政务行业智能应用，结合行业数据训练微调形成行业大模型 [22][23][24] 公司投入与发展 - 公司有一百多个机柜用于自用，为行业应用、AI训练、互联网平台和SaaS应用提供支撑 [27] - 加大在AI和行业应用结合方面的投入，重视建设复合性人才梯队，从算力、算法、数据、业务把握和应用构建等方面提升能力 [28][29] - 公司内部尝试用AI自动编码、做代码助手和需求文档编写助手，以实现内部增效 [30] 大模型发展趋势 - 大模型从互联网应用向更广泛领域落地，成本下降使客户更愿意投入尝试基于大模型的应用 - 大型模型和多模态大模型技术发展，降低训练和推理成本，开源带动产业活跃度，将形成大模型支持的应用生态 - 大模型到用户端落地需根据用户场景、建设程度和数据资源进行量身定制工作 [31][32][33] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 政务领域AI应用需求和业务需求在回暖，此前可能因预算部署成本等原因受限 [25] - 关于医保与AI协同的细节问题，因医保方面领导未在场，无法详细回答 [26]