主题：智慧医工论坛
时间：2026年9月22日 下午14：00-17：30
地点：国家会议中心二期 256会议室
内容：
主持人（王雨楠）：各位专家、各位领导、各位来宾，尊敬女士们、先生们，大家下午好！我是本次论坛的主持人，来自京东方智慧医工的王雨楠。首先，请允许我代表京东方智慧医工业务全体同仁，对各位的远道而来、莅临参会，表示最热烈的欢迎和最衷心的感谢！
一直以来，京东方IPC都是我们认识新朋友、重逢老朋友的重要场合，今年已经走到第九个年头，作为第九年办论坛，我们不仅在内容上有创新，在形式上也有两个有意思的创新，第一个创新，今年特别有幸携手北京市科学技术研究院作为本次论坛的共同联合主办单位，和我们一起共襄盛举，共探未来。在此，让我们以最热烈的掌声预祝本次论坛圆满成功。
第二个创新，请允许我把它称为一次惊喜，会务组为了感谢大家的远道而来，特意为每位到场嘉宾准备了一份丰厚的伴手礼，请大家在专注地参与论坛的同时也别忘了在所有论坛议题正式结束之后，在门口签到处领取属于大家的专属伴手礼。
本次论坛以“AI 赋能 智汇医工” 为主题，共话医工深度融合的全新发展未来。全面打通“防、治、养” 全健康服务链条。
当前，京东方智慧医工正加速构建 AI 赋能的医工融合创新生态。以AI 为核心引擎，我们打通“医”与“工”的壁垒、贯通临床与产业，全面升级诊疗、康养、管理全场景，推动产品从功能落地迈向智能迭代，让“屏+AI+医疗”更贴合临床、适配场景、温暖惠民。
接下来，让我们响起最热烈的掌声，有请京东方集团高级副总裁、智慧医工董事长兼 CEO 张涛先生，为我们深度解读 AI 赋能下京东方智慧医工的全新战略，分享医工融合的创新成果与未来发展展望。有请涛总！
张涛：尊敬的各位来宾，大家下午好，欢迎参加今天下午智慧医工的专题论坛，我是张涛，首先我代表整个京东方智慧医工感谢大家一直以来的支持，今天我分享的题目是《AI赋能智慧医工》，大家这两年听到最多的就是AI、智能体、大模态等等，其实，AI跟医疗结合早在30年前就已经开始应用了。我把它总结成“3A跃迁”，第一个A，辅助，第二个A是增强，第三个A是自主。
第一个阶段，从1995年标志性的案例，全球首个AI医疗筛查系统在美国获批，这时候AI更多是医生的“第二双眼睛”，帮助医生做决策。
第二个阶段，增强阶段，这时候人际共同决策，AI进行评估，医生最后进行复核和确认，标志性的事件2020年我国首张AI三类证获批，AI辅助诊断正式可以开始收费了。
第三个阶段，智能与自主的时代，2023年随着大模型出现AI实现跨越式进步，实现自主决策，这两年头部医院、医疗科技企业纷纷推出医疗大模型进入医疗自主流程和服务建设模式中。
第一页给大家阐述一下AI医疗过去30年的基本路径。
第二，我们的思考，刚才讲到AI在过去30年特别是最近这几年，企业、医疗都在纷纷进入行业，结合京东方AI医疗实践，AI成功落地有四个重要的因素，场景、高质量的数据、合规、生态。场景决定AI好不好用，要从业务和客户的痛点出发，真正能够起到降本增效，甚至创造新的业务收入，这才是有用的AI。所以，有真实场景决定AI到底有没有用，京东方的智慧医工待会会讲到我们自己在过去几年在医疗方面投入接近200亿，自主建设和收购了5家数字化医院，所以我们有真实应用场景，同时已经开业了一家康养社区，第二个社区和第三个社区也在规划和建设路上，由医院和康养我们为AI落地提供了第一个坚实的基础，我们有真实的应用场景。
第二，数据，高质量的数据决定了AI好不好用，刚才说场景决定AI有没有用，第二是高质量的数据决定了AI好不好用，稀缺的是经过临床验证真实可靠，而且是连续完整的高质量数据，这是行业一个真正的瓶颈。而京东方过去十年间我们积累了50亿条高质量的医疗数据，为我们AI能够赋能医疗奠定一个好的基础。
第三，合规，安全合规决定了AI能不能用，AI大家都知道，最近我们安全尤其是数据安全是国家层面很重要的事情，医疗AI相对于其他行业无论从准入还是监管其实门槛是最高的，所以合规能力也是AI能否使用的一个核心的竞争力。
第四，生态，生态协同，决定AI到底能不能造福更多的人群，能不能使用的更广，只有打通医院、检验、药械、康养、保险等全链条才能发挥AI巨大的潜力。京东方自建了5家医院、2家康养社区，打造真实应用场景，也沉淀了高质量的50亿条数据，为我们将来打造医疗垂直垂类大模型，推动AI建设奠定成功的基础。
下面给各位嘉宾阐述一下，正好借这个机会把京东方智慧医工战略做个介绍。
从业务发展战略来说，京东方智慧医工以智慧康养、数字医院、产业基地作为场景和能力孵化平台，在这个平台上通过AI赋能，在座各位如果听董事长报告会听到围绕创造新的应用、开拓新的业务、开发新的技术，围绕这三个方向在健康屏联、居家康养系统、创新药械三个赛道进行医工总体布局，共同构建智慧医工创新融合的新的生态。
在新应用方面，京东方过去20几年从半导体显示开始，到目前为止显示还是我们的基石，也是我们的压舱石，这比较好理解，显示和半导体和传感在我们大健康领域的应用，包括我们围绕这块开展了智慧病房、居家智慧防控，这都是京东方过去的传统优势，在大健康领域的应用我们智慧病房开发的智慧手术室、智慧导诊，包括三个多模态智能体、智慧算力、智慧医疗、智慧运营，都是围绕这个赛道，京东方传统优势在大健康领域的应用和拓展。
第二，开发了新的业务，今天上午张院士一直聊，京东方做医疗跟别人干的一样不一样，我说其中一个不一样，我们医院不是传统的医院，我们康养也不是传统的康养，我们希望康养和医院作为能力孵化的基地，我们希望把我们这么多年沉淀下来的东西通过AI把它建立统一的健康档案，统一的数据平台和服务平台，把标准化的诊疗、标准化的健康管理、标准化的用药能够把它量化和标准化，通过智慧康养终端逐渐下沉到社区甚至进入我们家庭，把医院和康养的服务半径和场景进行进一步延伸，开拓了我们新的业务，拓展了新的业务，这是我们在工方面的第二个赛道。
第三，医疗器械，京东方从成立以来，我们的使命是用心改变生活，作为高科技公司一直立足于解决行业里面卡脖子和前沿技术，京东方在智慧医工方面的第三个赛道，围绕前沿技术自己有再生医院，在干细胞和NK细胞，治疗心衰，治疗肿瘤，自己投资的博尔诚围绕基因甲基化、重症早筛，现在也是国内的头部企业，我们自己孵化的病毒快检、知微生物、POCT的，知微生物22分钟可以实现多种病毒，人不需要加样，一次出结果，同时跟其他合作伙伴在深入研究脑机接口领域，这是整体京东方智慧医工的发展战略。
下来我具体跟大家介绍各自的业务，先说数字医院，京东方在过去十年大概通过收购和投资接近200亿在数字医院板块，我们在北京、合肥、成都、苏州布局了5家数字化医院，房山作为医院总院大概在2027年初正式开诊，总床位5600张，拥有卫生人员3300人，副高级以上人员560人，形成了以骨科、心脑血管等肿瘤等优势学科，累计服务7000万人次，为患者提供优质便捷、可负担的医疗服务。
基于这5家医院，过去几年间数据的积累和京东方集团AIOT蓝鲸大模型，打造了以智算平台、医疗平台和运营平台作为核心的京东方智慧医疗孪生医院，再通过孪生医院赋能到合作机构，服务基层医疗机构和千家万户，构架“1+5+N”的无界医疗生态。
下面汇报智慧康养，京东方在设立医院之初，在每个医院旁边都预留了一片地，我们在进入康养赛道的时候，京东方有12个字的核心，第一是医养融合，第二是科技赋能，第三是活力共享，两年前首发的成都锦城拾光，与成都京东方医院比邻而建，中间隔一条马路，配备了50多项黑科技，目前常住的人口超过500人，服务居家客户超过3000多人，成为西南地区在养老方面的标杆项目，同时我们基于项目经验，一方面推进北京和苏州自建的康养社区项目，另外我们积极打造智慧康养AI引擎，从智慧运营、智慧服务几个维度打造智慧化的特色，不仅为项目提质增效，也为行业积极赋能。我们自己轻资产输出了很多公寓和社区，以托管服务提供康养服务，为轻资产输出模式，最终打造从重资产到轻资产，打造从社区到公寓到居家智慧化的分级诊疗照护体系。
第三部分讲一下能力基座，战略里面有康养、医院、园区，为了进一步推动医工融合创新发展，在几年前在房山投资了136亿，打造了建筑面积65万方的生命科技产业基地，也是京东方智慧医工的总部所在，基地前面是三级综合研究型医院，2027年年初要开业的京东方房山的总院，同时围绕创新转化、云算力等5个平台，围绕新医疗器械、新技术、新材料三个方向打通从临床中来到临床中去的，端对端的创新转化全链条，提供全流程服务体系，欢迎各位能够去我们医院和社区参观，到我们基地，希望介绍更多客户入驻我们基地。
重点把医工产品给各位做一个汇报：
第一是健康屏联，充分发挥京东方的技术优势，刚才提到在开拓新的应用，聚焦智慧医疗和智慧防控，智慧医疗刚才提到，初期以病房为节点，首创患者护理、医生管理四大AI智能体，构建起了从体能监测、安全监测、跌倒预防、3D可视化的一体物联孪生系统，实现了从被动响应到主动干预，强化医护能力，塑造服务流程。第二是智慧防控，主要围绕青少年，但一开始以青少年智力防控作为切入点，先从近视切入，开发了读写台、远望屏，通过光学远像的技术，减少青少年近视的发生。未来将继续依托AI技术和大模型算法，不仅仅关注青少年视力上，心理健康、专注力也是我们下一步重点关注的方向。用科技守护孩子们健康的成长。
第二，开拓新的业务，在我看来更像是服务和居家的延伸，这是居家康养系统，核心是以医院和康养，左手边以医院和康养重资产作为基地，作为物联网能力的萃取平台，把专业的诊疗、健康管理、用药等标准化能力轻量化产品化，通过医工科技打造的统一的数据平台和服务集成平台，将服务延伸到千家万户，构建分级诊疗体系，将医院和康养服务半径扩展到无界，走向千家万户。以家庭智慧终端为载体，围绕家庭诊室、情感陪伴、安全监测核心功能，将刚才提到的专业和连续服务延伸到社区到家庭，打造高频应用场景。
第三，技术创新，重点是创新药械，有三块业务，第一块业务，再生医学，目前为止在这个领域耕耘了9年，现在围绕干细胞和NK，干细胞和NK现在有6条产品线进入临床，其中跟赴外合作的心脏膜片治疗高度心衰已经马上进入二期了，跟天坛合作的干细胞治疗急性脑卒中也进入一期了，同时跟东肿合作的NK，围绕晚期实体瘤也进入一期了，还有几个产品在临床研究阶段。
另外两个，一个是博尔诚一个知微生物，博尔诚是京东方在6年前投资的一家企业，全国唯一拿到呼吸道四个癌症早筛文号的辅助诊断文号的企业，从食管到胃到肠到肝，听说肺也在路上，博尔诚到现在为止服务了200万人，同时进入国家四个省市的医保，20多个省的物价，服务了几百万人次。另外一家企业知微生物，也是京东方从智慧医工孵化出来的企业，这个企业在新冠期间应北京市政府要求和号召，希望我们能够开发出半个小时以内能检出新冠病毒的设备来，所以它可以做到22分钟从采样到出结果，产品覆盖呼吸道、结核、HIV等病毒检测，目前已经有8款产品经过NMPA三类文号，目前在众类医院和海关有专机。
业务发展离不开伙伴们的支持，众多高校、医院、科研机构、企业与我们一道通过协同创新，解决行业痛点，成果显著。截止目前共建北京市重点实验室有4个，分别是北科院、天坛、东肿、清华，参与省部级课题10项，国际和国家标准8项，联合研发项目30多个，授权专利过千项。
未来我们将继续坚持“深度合作、协同创新、价值共创”理念，开放平台，希望能与政府、高校、科研院校、医院、专家、企业等业界同仁，特别是在座各位，携手共创医工融合创新生态，以上是我的分享，谢谢大家。
主持人：非常感谢涛总的精彩分享！相信大家通过涛总的分享，大概能够窥探京东方如何通过200亿打造的能力平台、服务平台。如何通过这个平台长出我们的应用、创新我们的产品。也希望能在这个平台上和大家一起共享胜局。再次回应涛总的号召，欢迎我们在座的所有合作伙伴有空去京东方的医院、京东方的康养社区、京东方的研发中心去坐坐、去转转、去看看，探索我们的新的机会。
随着银发时代的到来，银发经济是每一个企业和企业家绕不过去的话题。如何安全的医养、智慧康养抓在手里，这是大家都关注的，但不是每个人都做的好的，接下来非常荣幸的请到北京市科学技术研究院副院长邵锦文先生，为我们带来《中国智慧康养前沿技术应用实践》主题分享。有请邵院长！
邵锦文：尊敬的各位专家，各位院士、各位来宾，我今天感冒了，嗓子比较哑，非常感谢涛总，京东方的邀请，北科院作为这次活动的共同主办方，我很荣幸，今天也是跟各位交流，我们院里面开展研究和大家交流一些心得。
交流三个问题，刚才像涛总也讲了，康养是研究的热点，特别是我们中国现在老龄化人60岁以上已经到3.2亿，这个趋势越来越严重，所以说我们智慧康养话题越来越被重视，今天跟大家一起分享三个问题，第一，国际上走到那一步，关于智慧康养。第二，中国实践走到哪一步，也跟大家一起分享一下未来我们在智慧康养上还能够开展哪些研究工作。
后面我再介绍一下，第一是国际前沿技术以及最新进展，特别是刚才在展厅的时候，刘院长带着我一起看了，特别是人工智能现在在各行各业的发展，特别是人工智能技术也从实验室走向康养的一线，从传统的被动照护模式已经转向主动照护模式。下面主要是梳理一下国际上六个方面的技术主线。这六个主线主要是我们自己主要开展的方向相关，针对我们自己开展研究的几个主线跟大家一起分享。
第一，AI大模型，原来传统AI大模型大家在交互式聊天，现在形成一个决策系统，从国际上看，英国Cera SmartCare公司通过护理得到很多记录，能够预判整个健康的一些进展，准确率达到83%，可以根据病人实际情况自动提出处置的建议，一线的护理经验可以形成专业的判断，给护工提供一个更专业的护理决策。
第二，物联网与传感监测，传统上穿戴式的监测比较多，现在走向无感，因为穿戴式的监测牵扯到伦理，现在非接触式的传感实现了隐私的友好，现在是发展的趋势。像以色列Vayyar Care公司采用毫米波雷达，无摄像头，让老人在黑暗各种不同的环境下对他所有的状态能够实时监测。
第三，具身智能，前段时间机器人大会，具身智能现在是个热点，传统具身智能很多都是在跑步体育方面，现在已经开始走向人机协同的照护，韩国机器人叫Hyodol，在独居老人家庭部署了超过1.2万台，老人使用大概4周以后对它的评价评分明显下降，包括澳大利亚机器人Abi，在22家养老机构在使用，效果反映非常的明显。
第四，美国Rendever VR，大家在展厅参观的时候，应该传统上Rendever VR是娱乐属性为主，主要是老年人以娱乐进行干预，现在国际上整体思路是以沉浸式场景作为载体，就社交进行干预。像美国PARO公司，通过旧的社交参与干预，特别是抑制老人抑郁有非常明显的改善。
第五，慢病管理，我们院专门在前三年专门针对糖尿病开展慢病管理，现在国际上慢病管理从单一疾病单次就诊转向综合性的以人为中心的诊治。患者主要是针对欧洲肥胖、血脂异常、睡眠的问题，通过将危险因素识别、用药、营养运动纳入到统一链条，进行远程监测、评估、干预。
第六，智慧营养照护，今天陈博士也在，主要从营养餐健康里面进行精准干预，陈博士也从日本学习的，日本建立LIFE介护信息系统，将营养照护感觉转为可量化可追踪，形成计划？执行？检查？处理动态营养风险监测与质量评价这样一套体系；我院也参与冬奥运动员膳食营养干预调配。
这六个方面也是我们院开展研究方面介绍一下国际上的一些进展。
第二方面，我们国内现在的应用现状。总体来看，我们国家智慧康养业务场景非常丰富，落地速度很快，产业规模大，技术深度和标准规范仍处在追赶的特征，下面分几个方面来介绍。
第一，人工智能大模型技术，我们国家医疗健康大模型同步发展，演示到临床，今天看到京东方在大模型上做了大量的工作，包括科大讯飞，现在面向老年人的健康大模型目前还是存在专业深度不足，另外是适老，老年人用起来不友好，还有责任边界不清晰。
第二，物联网与传感监测技术，目前国内在智能床垫、智能手环、毫米波雷达硬件上开展，大家非常关注隐私方面的研究，我们医院开展跌倒预警、临床告警、生命特征体征监测，规避了一些隐私的隐患。但目前所有传感现在存在的问题是因为不同环境它的干扰比较大，精度还没有达到医疗级，特别数据互联互通，规模化的推广还是存在一些问题。
第三，具身智能、机器人与6G，国内养老机器人目前涵盖的护理、康复、情感陪伴、安全防护、健康监测五大类型，其中情感陪伴类的最高，一个方面是护理康复机器人造价比较昂贵，进入家庭成熟度普及有限。第二是人形机器人还没有真正的落地，整体来看性人及其人争夺是可看不可用，6G主要是试验验证为主，商业化有待提高。
第四，VR/AR沉浸式技术，国内最早从拓展认知训练，我们医院从20年前建斌博士开始做这方面的研究工作，从认知训练拓展到情绪疏导，现在很多国内医院和一些科技场馆已经开展了一些沉浸式的康复体验，总体来看，目前国内在内容资源上比较匮乏，内容比较简单。另外是硬件舒适度上不足，同时缺乏统一的评价标准，也是VR/AR在康养领域的重要障碍。
第五，慢病管理，国内现在基本上常见病高血压、糖尿病，包括心血管病、肥胖，政策重点原来主要是建档，现在已经开始转向全链条智能化，医防融合，营养餐饮、数字赋能这样一个转变。近几年，我们医院希望通过提前预知来对慢病进行有效的干预，我们也期望未来建成一个个性化、精准、可验证、可反馈的技术平台，实现一人一册，实时反馈的慢病管理系统，期待下一步要做的。
第六，营养健康，我们主要在老年评估这一块做了很多工作，国内主要聚焦在从膳食生产、临床干预、平台服务，推动养老从营养质量，不简单是吃饱，现是吃好更方面的方面。
我主要从养老领域介绍一下，第一个刚才涛总已经介绍了，京东方智慧非常的出色，我不再重复了。
第二，深圳福田社区做的非常亮点的是什么呢？AI智慧平台+全品类适老硬件，形成一体化智慧养老服务体系。通过毫米波雷达、智慧安防、健康检测等适老设备，形成政企协同、三方运营，多元化康养服务，也是比较有特色。
第三，浙江康复医院康复中心，它的突出特点是低成本轻量化，因为现在很多养老机构存在着经营困难的模式，用一些蓝牙信标技术，用低成本的模式能够提升服务的质量，达到精细化的管理，这是低成本的模式。
第四，新悦健康智慧康养营养管理，医养结合，“三师共管”，数字医师初筛、保健医师核实、专科医师诊疗，形成居家医养融合的路径，在国内很有特色。
最后一部分，前面讲了国际和国内目前的应用现状。第三部分结合我们自己开展的研究探索一下，现在随着技术的发展，特别在中国特定场景下我们什么样的应用构想，走向什么样的模式。
第一，慢病管理，依托AI发展健康大模型、多源传感，打破传统发病以后再进行干预，包括从青年阶段就可以推演慢病，从很早的时候开展干预，在病症并发前开展干预，减少多病共存的模式，这是未来慢病管理的一个发展趋势。
第二，这里面我们和浙工类脑合作，开展类器官，通过类器官对每个人不要在身体里面做检测，提前通过类器官分析，能够预判对每个人进行预判和干预，从过去经验通过现在的一些实验手段来进行，模拟提供一个更优的解决方案，同时提供一个更好的手段。
第三，外骨骼，现在研究的非常热点，很多老人在助行，随着技术发展外骨骼技术随着它的轻量化、智能化，传感模式从体表肌电的传感，更容易接触到神经信号，能够感到老人或者行动不便的人员按照他的意愿自动提供一些辅助帮助，这未来是非常好的对老人和行动方便的人提供一个完全和正常人一样的自主生活能力，这是未来巨大的应用场景和研究热点。
第四，随着人年龄大以后记忆力是衰退的，衰退以后通过虚拟空间投影、气味模拟、声场复现，还原老人原来的记忆，不是传统通用化的VR游戏，能够去动态调整它，隐患它的记忆，让老人减少记忆的衰退感，提高认知能力。
第五，失能老人，我们国家失能老人里面也是一个巨大的群体，针对失能老人采用脑机接口的形式，让老人凭借意念能够去完成，我刚才说的是外骨骼技术，通过他的翻身、进食、洗浴，让他从被动的护理转向自主主导，虽然老人一些机能失去了，但通过这样的手段能够维护老人生活的尊严。
第六，老年人最怕什么？最怕孤独，未来的陪伴机器人能够和老人像亲人一样的相处，要保证亲人信息和数据，能够融合到家庭里面，消除老人的孤独感，这里面主要是守护他的精神尊严，起居是生活尊严。
第七，饮食，每个人特别是老了以后他对饮食的挑剔越来越厉害，通过配餐的研究，一人一策，结合一生的口味偏好、地域特点，比如湖南人喜欢吃辣，包括提高吞咽的能力，建设每个家庭不同膳食系统，提升老人营养的质量，很多老人他抗拒，提高他饮食的效果。
第八，场景，现在养老有三个趋势，90%居家，还有一部分社区，也有一部分在养老机构，未来对养老机构他如何去适合于像居家一样，很多老人去了以后感觉相对封闭的监狱，如何在养老机构里面同时要保证他的安全，第二是保证他舒适度，主要是提升他的照护水平。多技术融合，保证他的安全，使老人既安全又有尊严，同时又有温度的康养环境，这是未来多技术融合，包括人工智能各方面的技术。
第九，像我们这样的环境，未来智能不光是其他的智能，未来住宅也会智能，包括建筑材料，现在很多做生物材料，建筑材料未来也是具备生物响应能力，可能按照老人的呼吸、代谢、睡眠，动态调节整个环境的成分，环境温湿度，包括微量元素。减少老年人哮喘、睡眠障碍，使我们的住宅变成适合人居住的环境载体。现在在我们研究院做康养智慧养老的时候我们自己的一些设想。
今天在座很多都是年轻人，我过几年就开始步入康养，未来需要涛总养老机构享受成果的时候。智慧康养的本质不是让技术取代人，更多的是科技来赋能人，温暖人。技术发展最后回归到人类本身，最后的结果是希望每一位长者在科技的守护下能够健康快乐的安度晚年，我的报告到这儿，谢谢大家。
主持人：感谢邵院长的精彩分享！邵院长从国际视角出发，告诉我们现在国际国内上大家对AI智慧化的技术能够对养老精神需求的供给、营养的管理、居家服务的照护一些供给已经做到什么程度，当然也代替我们畅想了一下未来整个行业整个生态能够走到哪里。当然在这过程中，特别感谢邵院长，还不忘为京东方锦城拾光做了一个广告，如果有时间一定到成都走走转转，采访采访老人。如果大家和这些老人交流过一定很惊讶，怎么会有服务品质这么高的，满意度这么高的老人在这里生活着，大家真的需要亲自看看。作为整个智慧居家养老的从业者来说，我们第一个目标就是把京东方锦城拾光老人的体验也搬到每一个普普通通的老人家里，这可能就是我们成功的标志了。
如果上午听了主论坛的分享，如果还对陈董事长概念有印象的话，将和接下来的讲者产生共鸣，数字孪生数字人体概念，大家可以畅想一下，如果有一天管理自己健康手段的时候，在我们医生为我们制定手术方案的时候，如果有一个数字孪生人来指导这个工作，相信我们可以把真正的智慧健康管理做到实处，这过程中特别需要底层传感技术突破，也需要AI算力突破，也需要碳基和碳基技术的底层融合。伟大的思想都是同频的。
今天特别有幸请到深圳大学深圳医疗保障研究院院长、美国医学与生物工程院院士、欧洲科学院院士张学记，为我们带来《可穿戴智能传感与具身智能 — 无尽的科学前沿》主题分享。欢迎张院士！
张学记：各位领导，各位同仁，下午好，今天非常高兴受京东方的邀请分享我们做的工作，前面两位讲的非常好，把我一些内容都讲了。我今天讲的《可穿戴智能传感与具身智能-无尽的科学前沿》。
我是个教育工作者，也是个科研工作者，但我和大部分教育工作者和科研工作者不一样的是什么呢？我在和涛总一样在企业也做过，在美国世界机器人公司从研究员做起，做到部长，做到副总，做到高级副总，我在教授面前称总裁，总裁面前称教授，碰到既有教授又有总裁怎么办呢，我还是总编，我担任25个国际杂志的主编和副总编。过去30年，主要聚焦于智能传感、生物材料和生物医药，我简历从欧洲到美国做教授，回国以后中央叫我回来在北京建了第一个实验室，做的还可以，因为我们在这个领域学者来说最重要的是看你发了多少文章，我们发了900篇文章，引用6万多次，在生物传感领域去年排名是全球第二，第一名是我在美国UC的导师，生物医学工程排名全球第四，我们开玩笑“一半一半，全球第三”。
我们做的这些工作团队可能是国内外最大的团队之一，和美国哈佛MIT、斯坦福、UC伯克利、UCSD，在国内和301、北大、清华等有很好的合作，因为我在301做过临床生化部副主任，当时我在北京的时候蔡奇同志担任北京市委，我们组建北京精准医疗与健康研究院，当时北大和清华争得不可开交，最后决定由我来带领北大华清加入。我们有自己的学校和机构，中国生物检测监测产业联盟，我是科技部的机构，我是创始理事长。我2009年回国，今年正好是17年，巧的是我们17年正好用我们的技术在中国孵化了十几个高科技公司，第一个是在北京的，起的学记博创，最近又成立一个公司，又是巧合，他们说叫学记智能吧，像智能戒指、智能眼镜、智能诊疗都装进去了。
今天讲我们智能传感首先讲生物传感，大家以前不太清楚，实际上有三部分，第一是分子识别，特异性探针识别分子，包括临床诊断都是做一套系统。第二是信号传导，第三是信号放大。生物传感器可以说是非常典型的交叉学科，我的团队包括生物、化学、物理、医学、信息、计算机都有，同时也是应用十分广泛的学科，大到国家安全，我们航天、航空、航母、深空、深地，到医学检验、环境生物，大家记忆犹新的是2020年的新冠，当时我们国家是全球管控最好的国家，我在会前和涛总讨论，京东方也做了新冠，我担任深圳新冠公安组组长，两个星期之内拿出整个新冠的检测方法，我们在全球除了我们体制以外最重要的是我们的技术，当时全球有60%的国家用的是我们中国科学家开发的技术。有的人发了大财，我的校友他敏锐的把握了机会，从中国进口大量的检测试剂，最后赚了100多亿美元。
我们讲了智能传感，后来我们就讲我们做智能生物传感，智能生物传感是我提出的概念，我当时在北京，当时我敏锐的发现了人发展，大数据的发展，必将带动这个领域，我提出这个理念很多人觉得有点胡扯，今天为止人工智能从五六年的图灵在达特茅斯提出以后，上世纪80年代到黑白棋对弈到IMB深蓝对决，一直到Alpha Go，GO就是围棋，人工智能和围棋对弈。我当时的搭档也是我的老朋友，他访问我的时候带着9个世界冠军。人工智能觉得我们人笨就不搞这个研究了，最后就搞Alpha Fold，蛋白质机体机构的预测，Alpha Fold 3的出现最后获得了诺贝尔奖，把人类未来走进永生的大门悄悄打开了，我们把人工智能技术和大数据结合起来，未来小型化、智能化，特别是个性化的医疗发展。
把人工智能和指纹识别、人脸识别虹膜识别、姿态识别结合起来形成全部的智能传感系统，未来人把这些系统结合起来，就有可能把我们人数字化，为什么叫数字人类。我们通过人工智能可以赋能传感器，所以我们实验室在国家基金支持下对性能有非常大的提高，一是选择性和材料识别和离体分析。
糖尿病是中国乃至世界最大的慢病，糖尿病检测以前靠扎手指，现在雅培做了一款连续学堂监测，但只能检测14天，我们现在把技术提高到30天，正在拿临床批文，俄罗斯给了我们100万订单，糖尿病如果控制好了，整个慢病控制会一个新的台阶。
另外一个例子，比较有趣，我的一个博士后他上班无精打采，我说你怎么回事，他说张老师，我刚刚生了小孩，小孩一天到晚闹，也不知道他什么时候发烧什么尿，尿片上装个智能传感器行不行，把智能传感一装，一试验挺好，实验室比较大，有几百人，一用数据一采发了一篇文章，发了以后一个公司看到，马上来找我们，给了3亿订单，就一个尿片3亿订单，我们一年要用多少尿片，我们一年大概1000亿只尿片，如果一只尿片赚1元就是1000亿的利润，京东方估计还没有1000亿的利润，华为也没有，我从北京坐飞机和华为的高级副总裁坐在一起，他说我们现在利润很好了，去年到800多亿，尿片如果做好了就是一个很大的企业。
今天和杨书记在聊，我们做传感器做的比较好，国际奥委会找到我，说做传感器全球第二，能不能解决我们在运动时候很多裁判打架的问题，他就给了我们一笔钱，我们就做了。首先发了一篇文章，把传感器做到织物上，现在裁判误判率低得多，足球里面也装了智能传感器，所以现在整个体育比赛裁判越来越公平。
2022年，冬奥会在北京举行，处在一个特殊情况，国际奥委会和国家体育总局和国家安全部找到我，说我们奥运会是政治人物，怎样解决运动员、裁判员、观众的问题，每个人进场都戴一个，解决了它的温度、定位等等。
国家“十四五”揭榜挂帅最大的项目，9000万的项目，智能传感对我们新冠病毒元件进行研究，当时我作为首席科学院承担了这个项目，承担以后第一个，从理论上解决了用LbuCas13a直接靶向DNA，得到了机理，用这个机理建成全球医疗分子机器人，FlashDetect Nano，在任何地点任何时间任何地点都全自动检测，我们去年12月28日结题，12月27日我给中办请示，我要结题了，我们150台仪器放在中南海，每个领导人家都放了一台。我们商业化已经到了8分钟，现在全球使用，实验室做的5分钟任何病毒任何细菌都可以检测，创造了世界纪录。同时把我们系统做了大蓝系统，多很多人有隐私问题，行动不便，一键呼叫机器人就到家里，一采样10分钟就在你手机上得到结果，第一隐私第二速度，解决康养隐私等等问题。同时汗液检测也非常重要，蕴藏着大量电解质、血糖、皮质醇等等，贴在身上，给运动员提供了一个家庭护士。
我们经常讲诗和远方，我们要去火星等等，所以欧洲宇航局第一个提出我们怎样解决航天员远航的问题，要解决纳米控制系统，我带领团队把这个项目拿下来，他也给了我们500万欧元，所以现在传感器放在飞船上。
前面讲了把我们传感器是单个的，能不能把人从脚到腿到腰全部布置传感器，我们数字人的好处是有两个，但我们解决两个迫切需求，一个是军事问题，2022年俄乌战争爆发了，很多人觉得俄罗斯一定会碾压乌克兰，但现在越打越焦灼，什么原因？由于政治原因，美国欧盟支持的，最重要的技术原因很多人都不知道，美国把它单兵作战系统给了乌克兰，我们国家马上知道了这个事，要求我们专家赶快研究，这个系统包括三个方面，全方位的智能感知系统、高数据链传输系统，三是人工智能决策系统，最后我们国家加了防弹系统。第一是智能传感系统就是我们做的，第二个传输系统是电子部的，第三个人工智能决策系统，第四是我们做了防弹系统。所以我们全面完成以后单兵作战系统就形成了，单兵作战系统和传统的军师比彻底的改变了。2019年全球十大突破性进展，我们做了心电一，不仅用于军事，还可以用于医疗。我们还把我们的传感系统用在航天舱，保障航天员的安全。
这里讲的是智能戒指，可以全面的监测我们睡眠、心动、血压、血糖、血氧。我在全球大会上就讲，通过戒指产生健康分，健康币的概念以四川健康为基础，六个驱动六大体系，一讲不得了了，搞完之后全球的币圈都来找我合作。我回到深圳以后，深圳协会马上让我做了荣誉会长，荣誉会长没有做完后来金融办公室给我打电话，说我们现在搞人民币基础建设，你赶快来一下，包括各大银行行长和人民银行的金融专家，给他们做了一场报告，专门做健康币。你看我们科技搞到金融去了，我们国家人民币走向市场最后和美元平行，最后取代美元，就是我们未来要有自己的经营数字币理论。
前面讲了传感，未来要传输，刚才院长也讲了，以前三个互联到第一个提出脑机连的状态，脑连的应用场景在智慧康养、教育等方面，这个领域应用越来越广泛。主要有三个系统的框架，包括互联层、核心层、感知层。和Neuralink相比我们有三大本质，第一是我们不需要手术，第二是它是单点的，我们是全谱的，第三他们主要用医疗，我们是真正开启了万物互联的方式。利用智能传感通过生物技术的协同，细胞再生、组织再生、器官再生，我们生命会提高，大概10年会提高到150岁左右。通过技术的融合、5G、6G、区块链，构建数字人平行宇宙。最后是我们数字生命，生物、物理、数字的三界融合，意识、记忆、情感、算力、传感。
整个数字生命演化了有3个阶段，第一个阶段是协同阶段，第二是迭代阶段，第三是我们期待的永生阶段。
对数字人来说，对我们整个社会是一个巨大的影响，总体来说，一是法律方面的影响，当我们数字人生物人和数字生物人hybrid，整个法律要重构，第二是社会机构，我们生物的人也可能跟数字人产生感情。当然最大的冲击是对哲学的冲击，以前我们生与死，通过数字人生与死的界限模糊了，存在和虚无模糊了，当然还有伦理的问题，通过这个技术可能活的比你孙子还要年轻，所以跨代消失了。
数字人重构未来最大的影响是教育、康复、医疗、工业，对教育去年世界教育大会邀请我做了大会报告，我做了AI驱动下全球高等教育的范式改革，我去年做了报告以后，哈佛大学、东京大学、清华大学正在筹办全球AI大学，总部准备放在硅谷，北京、深圳可能都会有分布，彻底改变我们高等教育模式。
现在生物芯片技术不仅可以治病，更重要的是重构我们神经网络。
前面也讲了，今天上午也讲了，碳基和硅基，我们现在是碳基生命，我们有情感，但我们很脆弱，但我们硅基生命结合起来会产生更大的。第一个是最新技术通过智能传感在梦中可以交流，把以前的梦想以前的神话变为现实。第二是解决算力问题，今天上午嘉宾也讲了，但这里解决不了算力，如果把大脑和硅片结合起来是不是可以解决，我们有8个通道，如果做1万通道就可以了。如果大脑能到10年，算力问题就会彻底解决。
不仅可以改造世界，关键可以创造世界，通过智能传感、人工智能、AR/VR，我们又创造了第三个世界，数字世界，数字宇宙。
从第一点结束我的演讲，现在人工智能、智慧医疗、智慧社区全部依据的是传感系统，通过传感系统走向数字生命最后走向元宇宙，到元宇宙到重新思考我们的肉体和精神，自然和宇宙宏大的哲学命题和科学命题。结合区块链、AR/VR，通过数字创造、数字货币、数字生命。
最后，我们目的是要通过智能传感到数字生命，使哑巴能说话、聋子能听见，瞎子能看见，瘫子能站起来，最终在10年左右人类寿命走向150岁，30年左右走向300岁，50年左右大概人类生命会走向永生，前提是要努力，每年实现一个小目标，再过500年再过1000年再聚北京国家会议中心，再论人生，谢谢大家。
主持人：感谢张院士非常精彩的分享和特别让人振奋的祝福，相信大家听了他的演讲以后对如何实现数字生命，如何实现数字永生感觉可以够到了目标，但实现这个目标过程中有一个议题一定不能错过，最近几年马斯克呼吁的那件事，脑机接口议题。
接下来让我们热烈欢迎北京脑科学与类脑研究所副所长张泽工，为我们解读《脑机接口临床转化与应用实践》。欢迎张所长！
张泽工：院士说完没话讲，非常感谢能够到我们尊重的公司京东方来做交流，我们是做应用技术的研究所，之所以今天到这来交流，前面几位嘉宾讲到，我们做了点医工结合的事，脑机接口，但我们脑机接口前面专家也讲到了，医学场景，现在说的多的或者是消费类大家比较了解的是非进入式的，后来我们为什么选进入市，因为非进入式做不过京东方，所以我们只能干进入式的，需要有一些基础研究发现的东西，也跟我们研究所的情况结合在一块，我们是个新兵，做的一点实践跟大家做个交流。
简单从三个方面，第一，大家都很了解，我们经常说人脑子里有860亿个神经细胞，我们了解未知的很少，我们自己经常说，我们对外部世界的了解可能远远大于对我们自己的了解，这就是我们脑科学工作者要完成的使命。另外，脑机接口简单说通过读取和解码上亿个细胞脑电信号。
我们做了一些转化工作，因为这个所我们有40个独立实验室，有11个平台，都是国际化的，他们一天到晚都在开展认知、脑疾病、神经工程方面的科学研究。实际上很多科学家虽然来自国际上最顶尖的机构，但很多人科研研究对象在细胞层面，或者是器官，然后是动物，到灵长类就很少了，这么多的基础研究，我们的目标都是要用到人身上，所以说基础研究和人之间是一个什么样的连接，或者是什么样的基础研究能跟人有更短的连接，这是我们从成立就在思考的。这个所成立很年轻，8年半前成立的，从无到有。光做基础研究因为我们政府支持投入的比重非常大，光做基础研究水平挺高，但回答这些人水平为什么高，得拿硬东西来证明，我们是这个出发点才走上的所谓转化之路。
我们有些病人目前三年多从无到有，我们从基因治疗到脑机接口，现在大概拿到20个临床IIT的批件，取得了4个创新药械的IIT，现在在临床上脑所的成果用到人身上大概有超过100个患者，我可以告诉大家，三年前我要跟大家汇报我们有100个人用到科学家的成果，那我肯定是在吹牛，无论做什么样的科研，最终应用场景对我们来说毫无疑问是人，我们希望在人身上尤其是包括患者受益上能够做出我们的一点贡献。
脑机接口大家都知道，要么分两类，进入和非进入，现在分的比较细的是半进入和全进入，半进入和全进入的区别就是大脑脑膜的一层是在上面还是在下面，我们选的临床应用场景是在进入和非进入都有布局，在全球目前是唯一的机构。因为我们半进入现在在国家药监局注册临床入组36例，目前全球脑机接口植入的病人大数不会超过300人，我们现在是44人，可以看出它是全新的应用场景。
因为我们当时三年半前开始调研脑机接口，开始布局这件事，我们也没有想到现在这么火，所以我们是属于被搁到风口，而不是说自己有非常前瞻的眼光我们发现脑机接口一定要火起来，目前围绕脑机接口国家层面是很重视，因为我们前两天还在争取国家“两重”项目，前面中了一个，最近在申请一个，虽然小，但还是很重视，各级政府也很重视，因为我在脑所一个主要的工作是接待各级领导和各兄弟省市领导。可以看出大家都特别积极，但积极可能意味着这个行业的希望，因为资本关注就不可能不发展起来。这是一个背景。
第二部分，给大家汇报一下具体实践，脑疾病从种类上讲跟肿瘤啥的肯定不是一个大的病，脑的疾病对家庭和个人包括对社会负担是非常重的，大概有统计，脑疾病给人类社会带来的负担在所有的疾病病种里占30%-35%，要么别得，得了真是对家庭和社会的影响非常大，
脑机接口的出发点一个是要用到人，因为我们还有一个很好的优势或者优点，经常标榜自己国内中国跟临床结合最紧密的研究所，可能没有之一，国际可能是之一，我们所长组织安排的顶尖的神内神外医院挂职院长，他们临床顶尖的科学家医生会到我们这儿来建立自己独立的实验室，跟我们科学家从基础临床紧密的结合，我很少能看到，包括有很多青年医生，现在有30余位青年医生是通过双向选择的方式进入到我们现在的实验室。我们是医科还有一部分医工高度融合的地方，围绕需求场景之间的碰撞和互动，而且是多元的，就容易出一些东西，这是我们的理解。
所以说，我们在布局脑机接口的时候，其实主要是临床选择决定了我们，北脑一号是半进入，128通道，硬膜外场电位，“北脑二号”是微丝电极单细胞动作电位，插到硬膜下的，我们最早启动对标的马斯克的北脑二号，我们很快在灵长类有限的原型机做出来，当时较为轰动，前年中关村论坛上的十大成果，我们也有个样机，当时是个明星的成果。后来在上临床开展的时候就考虑，因为进入式的一旦进入到硬膜下，首先安全性是极大的挑战，无论对医生还是患者接受起来都有困难，通过跟医生充分沟通的基础上，我们选择北脑一薄膜电极先开展临床，硬膜上是四级，从风险上几乎没有，我跟临床合作之后才发现的，医生觉得产品稳定，没有风险，有新的技术，所以接受度很高，患者也是一样，所以在临床上开展的就比较快，北脑一、北脑二进入和非进入的差别，因为是两套系统，很多人都在讲，到我们那交流的时候都认为北脑一是1.0，北脑二是2.0，其实是两个管线，最重要的区别一个是在电极上，部位不一样电极也不一样。另外因为采集的信号不一样，后面的算法也不一样，几乎是两个并联的管线。
刚才讲到我们是一个研究所，大家了解国家实验室强调创新驱动，有组织科研，任务质，这是一个典型的任务质项目，是北京市当时给我们的任务，说要做脑机接口，当然我们还不是太理解为什么要做脑机接口，实际上我们当时用了不到一年时间，把国内外从研发临床市场企业的情况都做了一圈调研，当时做了脑机增强计划，北京市脑机接口计划，因为是个研究所，考虑的特别简单，我们就想肯定多了一笔研发经费，这样可以招更多的科学家来从事0-1原创性的研究，但后来确定这件事市里又做了一个尝试，做脑机接口这件事要有个新的机制，所以当时提出来是要参照荷兰三角洲的模式，后来我发现北京其他行业也在参照它的模式。最后确定了在中关村发展集团建北脑基金，启动4个亿，建一个项目公司，就是现在的芯智达。因为是科学家出身也不知道怎么做，既然做这件事肯定需要钱，只要有钱的支持我们就干，设计什么体制就按照什么体制干，这事就干起来。一个是各方面，第一是我们团队很努力，第二是脑所从基础平台各方面的支持，跟临床的紧密结合，所以我们进展比较快。我们也算国际和国内头部之一，但我们是最晚的一个，我们从无到有三年半的时间，其他最短的应该有六七年的时间，为什么跑的快，也是因为有机制。因为我们在探讨脑机项目的时候，跟我们研究所完全不一样，研究所实验室大家说说做什么，有些进展，今天我觉得这个兴趣他就当这个，它的目标是搁在这儿的，我们开会可能大家对企业领导很熟悉，我们科学家尤其基础的都自由散漫惯了，开会最重要的一个问题是时间节点没有守住，要守住了就不用说了，没有守住你给我说说。大概这三年多就是这么过来的。因为我们脑机接口科研人员每周工作时间超过80小时，所以还是非常感动的。
另外我刚才讲到临床，我们跟临床紧密也是非同寻常的，因为我一直也算是在生物医药行当里面工作，我可能没觉得谁跟医院合作是平等的，但我们现在感觉到平等的感觉，从基础科研和临床之间的连接我们认为可以有更好的连接。
这些产品的情况时间关系不详细汇报了，北脑二或从电极、原型机、解码、芯片，除了个别芯片，核心部件都是我们委托脑所科学家做的，公司做的集成，这套系统都是我们国产的，这是我们做的原始创新的科学家们，把最核心的自己做出来了，不然我们也交不了差。
临床上刚才讲到了，这三位医生天坛医院的赵院士、宣武医院的赵国光院长、北大医院神外的李助阵，在我们那各自做的第一例手术，我们首先想的是运动功能的障碍，刚才讲到，项目进展还是比较快，今年7月底完成了器审注册36例，前面有8例IIT，通过180天的观察，预计明年1月份报产，理想状态希望明年9月份能够批产，这是北脑一的进展。
我们对这些产品基本理解，在座企业家朋友比我们有经验，但我们自己的理解首先一定是安全、安全、再安全，我们特别怕，如果不安全或者有些安全的隐患，不光是咱们公司完蛋了，咱们赛道可能就不行了，所以这是第一位的。第二是产品稳定，第三才是改善患者受益，我们自己是这么认为的，不一定对。
这是我们目前临床分布。这是我们植入病人的情况，所有36例入组的病人，每个人都是单独的档案，这里面会不断积累，今天也在探讨AI的概念，我们肯定要建立一个非常强大的基于病人的脑机数据库，这是支撑未来后续康复的基础设施。
因为我们北脑一号是半进入，目前全球进入临床的最高通道，因为我们看到国际上的报道，最高的是64通道，但在临床后面没消息了，我们病人因为通道数高和低最大的差别是可以做更加精细的动作。
这是一例截瘫5-6年，通过脑机植入和脊髓刺激，结果是临床的ASIA ，临床上认定是不可逆的，这个病人就做了一例，6个月之内从A变成B，六个月之后变成C，这是个医学奇迹，我们做临床的时候前面有一例批的，国家药监局入组要求我们36例至少超过50%是A，要做原创的颠覆的一定要做人家临床上没有招的，所以难度还是挺大。
北脑二刚才我介绍了，这是对照马斯克，现在的进展是希望今年年底做第一例临床验证，现在动物实验都做了。
前景，时间关系不详细说了，因为是未来产业，肯定要有发展的眼光，但重视之后会不断拓展新的内涵，有可能赛道会越来越壮大，无论在技术、临床、商业层面，我们都希望按照相应的规则去进行。围绕脑机接口未来的方向肯定是更高的通量，更高的精度和高度的集成。
最后，我们作为基础研究所，从脑认知、脑疾病、脑神经、编解码方面做了很多0-1的工作，这些可以支撑脑机接口1-10、10-100的转化，今天特别高兴有机会跟产业界有个交流，我们非常开放，刚刚开始，我们也希望在我们共同感兴趣的方向能够跟大家建立交流，能够探讨合作，我就汇报这么多，谢谢各位。
主持人：感谢张所长非常专业又深入的解读，虽然张所表达非常的谦逊，但大家知道北脑一号和北脑二号在整个脑机接口的分量和地位，也希望在张所继续带领下让我们科学家在企业化运营、有组织科研的机制下更快和产业界融合，拿出直接成果来，让更多患者尽早受益，也让我们早点看到让我们活到150岁的人机交互新的模式。
看完了这么多创新前沿的医疗新技术和新场景，也让我们随着大会议程一起来沉下心来看看落地。接下来一起掌声欢迎健康县域传播平台总编辑、上海交通大学健康长三角研究院健康县域发展研究中心执行主任汪言安，为我们分享《AI 赋能县域医疗高质量发展》。欢迎汪总！
汪言安：尊敬的张涛总，各位专家，很抱歉，这个环节应该由我们毛总来讲更合适，我是一个医学的媒体人，最近十年我在中国县域基层跑了十年，跑了1000个县，在之前接到课题的时候一直在想，县域发展在技术层面可能还有很多缺点和弱点，在新的科技时代，怎么能够借助AI给未来或者当下正在往未来走的县域科技带来新的快速发展机遇。围绕AI怎么去赋能县域医疗的时候我也做了一些思考，今天下午时间有限我简单做一些分享，希望给在座在新技术、新产品、新服务拓展上带来一些启迪。
刚才讲我是一个媒体人，一方面跑基层，一方面做医疗强基工程卫生政策的研究，有些基本的数据大家要了解，知道为什么AI赋能基层很重要，当下来看现状是这样的，我刚才跟张院士还在说，我们AI在基层应用场景速度已经远远超过当下我们国家政策出台，应用场景跑到政策前端了，所以说我们讲一些政策的时候简单的梳理。
这些内容都不是什么新鲜内容，我讲讲我自己的感受，中国有2000个区县，2862个区县市，覆盖10亿人口，今天我们讲县域，当下常住人口超过9亿，现有医疗服务体系大概差不多有将近6000家二级以上医疗机构在支撑县域医疗服务。大概县域内差不多有将近300多万医务人员，承担目前基层诊疗50%多的诊疗服务提供。应该说跟全系统1600多万医护人员比重来算，基层医疗虽然工作效率没有我们想象那么高，但承担的医疗诊疗服务任务依然很重。在人力不够、技术又跟不上、效率又很难提升的背景下，AI正当其时，也是我想结合这个点讲的很重要的切入点。AI怎么能够更好的应用到基层，说实话，我梳理了最近几年的最新政策，真正在国家政策体系谈到AI在基层医疗的顶层回应时间节点很短，2023年的政策里面表达到了，明确加快推动人工智能辅助诊断去支持在基层应用。到现在为止，围绕怎么去鼓励和推动人工智能在基层的应用，政策时间节点很有限，但我们技术发展很快，所以说在这样的背景下，怎么能够把我们在产业端形成那么多好的技术，能够更快的应用到我们基层医疗体系。在我们现在服务体系内产业端所做的工作已经超过了政策的发展，这是我刚才讲的第一个观点。我们也看到了，其实今年以来，尤其在推动人工智能应用在医疗体系的拓展其实有新政策，我们系统试点和场景的开发要求，去年到今年有很大的突破，我说技术应用跑到了政策端，目前AI在基层的应用有了很多的贡献，但政策支持还是很尴尬。
各位都关注到了去年国办出了一个文件，医疗卫生强基工程的实施方案，从2009年中国新医改启动以来，2011年国家推动县级公立医院改革试点，中间经历了国家层面推动县级公立医院医疗服务能力标准出台，随后推动医共体试点，从医共体试点到2019年推动千县工程，去年医疗卫生强基工程实施方案的出台，一系列政策背景至少我们也看到在国家层面对基层的支持是非常明确的政策支撑，从去年年底开始国家层面开始了去年136个县，今年批了399个县，累计批了将近440个县的医疗强基工程县，累计资金投入280亿左右，但这些钱当下应用场景主要是县域内医疗资源共享体系的平台建设，围绕影像中心、心电诊断中心、病理中心、消毒供应中心、临床检验中心，或者在新基建，围绕乡镇卫生院硬件能力的提升，设备配置、老病房改造。文件当中真正谈到如何推动人工智能应用要求，其实在资金配置上非常模糊，没有形成明确的共识。
我说政策落点没有跑在技术进步的前端，因为我们看到这个医疗卫生强基工程实施方案一共12项重点内容，第11条内容就是推动数字化和人工智能化在基层医疗应用体系的应用。如果你鼓励应用如果在基层体系没有更好的财政做支撑，很多新技术、新产品下不去，下去以后没有合理合法合规的身份，所以我说这是当下一个是有好的政策，同时也感受到好的政策催生了我们技术领域很多变革、新的产品、新的服务能力产生。但是，在应用本身层面，没有得到更好的财政政策支持，当然在医保支付体系也没有得到很好的支持。关于这一点，我多次在国家医保局专家座谈会上我都呼吁，我说在现有的医保政策体系应该要更加开放的支持整个人工智能对基层医疗的实质性支撑。这是当下一些政策的现状。
案例不多讲，我讲到去年3月12日在河北南皮县启动的数字医共体建设案例，真正推动者是我们在的数坤科技毛老师带着他的技术团队在河北南皮开创了数智医共体建设，数智在全域内进行医疗卫生服务体系和医疗卫生健康管理体系的赋能，这项工作从去年3月12日到现在已经一年半时间，我觉得我们看到了人工智能技术在基层体系里面全域内全范围的进行支撑，南皮已经形成一个很好的样板点，这个样板点来到的国家和省级层面的支撑。这样的应用不再说简单是探索性应用，为基层发展带来了根本性的变革，刚才讲到人力绩效提升、资源节约、体系内资源整合。
这块我不多讲，大家比我更懂，我不是搞这个专业领域的，从人工智能应用层面所面对的内容其实各地都在探索，我跟我们国家卫健委跟国家发改委包括医保局领导讲，我说人工智能在整个基层领域的赋能不要仅仅停留在有限的探索，我觉得应该要更加开放的心态迎接各个领域各个方向应用开放，我也理解到在国家体系也会有一些自己的焦虑，一旦要全面开放，其实我这里面片子里面简单写到了，最大的问题不是说不可以开放，确实会有一个很重要的挑战，医疗体系非常重视或者非常在意与质控体系的要求。我今天我也呼吁，包括毛老师和各位企业家，我们对人工智能在应用场景当中，我们一方面在应用场景下开疆拓土，同时也不要忘本，我们要紧密跟国家政策决策体系形成联动。我们主动参与到围绕应用在质控体系构建国家质控体系标准，这也是我今天特别想表达的。在我们医疗体系很多探索最后都不能够广泛应用的重要原因，医疗决策体系对质控体系的要求很高，你做了一万件事，如果有一件事出了问题都可能会影响一个决策的推进。确实需要各位企业家们向下开疆拓土，向下影响决策体系，这是我的一点分享。
当然还有落地难点，基层机构对人工智能认知还很简单，我最近在帮西部一个县做关于医疗强基新的设计，后来他们就很痛苦，因为所有的县院长告诉我们信息化没有钱，我说我告诉你，党中央层面上绝对不大可能在未来还要给基层医院无限制的大量资金信息化的投入，不可能了，未来信息化投入方向一定是构建省级统筹平台，不可能在县域投入大量资金。尽管没有信息化，但国家层面推动人工智能数字化在基层应用的方向是非常明确的，应该把过去传统对信息化大量的资金投入转向对人工智能和数字化层面的投入，包括对一些软件硬件系统的部署，同时还有很重要的是对基层医务人员应用认知的培训和培养，这点需要我们产业界同仁一起共同努力解决当下的困难。政府投入刚才讲我在跟云南县委书记说的时候，他当时强调，能不能把信息化包进去，我说不要包进去，完全可以把数字化和人工智能化应用包进去，可能会成为人工智能资金审批一个很重要的抓手。河北南皮就是一个很重要的案例，南皮县是第一个强基工程县，去年拿到强基工程第一笔钱，本市内同一个竞争县域最后把别人竞争下去以后，最重要的抓手是在人工智能领域的实践得到了支持。
关于思考和建议，我不多说，我特别希望待会毛老师讲这一块，因为这不是我的强项，我始终觉得要想在当下医疗强基工程背景下我们能够把数字化和人工智能化在未来进行更好的推进，它确确实实已经在方方面面对我们整个基层医疗产生根本性的影响，根本性的影响之下，怎么能够更加深入，我反复说一件事，我们不要把我们产业端这些年来投的大量资金，研发了优秀的产品，最后应用这一步变成一个生意，为了这个生意求爷爷告奶奶想各种办法进入，它应该纳入到国家省市县地方决策体系里面去，应该给他们构建一个更加便捷和快捷的通道更好的应用。我跟国家卫健委和国家医保局领导反复呼吁的，只有这样才不至于把前期那么多的投入形成这么好的应用变成一个生意，为了生意降低标准，可能会减少服务的模块，这点需要我们共同努力，也是我本人在当下工作很重要的内容。
这是我最后一张片子，国家医保局在支付端对我们产生了很大的影响，国家医保层面怎么突破，我们看到脑机接口领域医保局长一率先开放，已经形成了很好的产业发展，现在大家言必提脑机接口，在支付端应该有更好的突。
应用端，基层医务人员受制于知识面和信息面的差异，我们依然要坚定的对他们进行专业层面的培训，中国基层医疗体系在人力端确实很难像现在北京上海大城市大社区，当然北京上海大社区我也不认为它有高级别的认知，这个任务还很重。
在投入端，政府怎么能够投入，在国家现有经济下行、地方财政严重困难的情况下，怎么把投入端做好，这一点我也特别想要推南皮或者金寨，地方一把手长官在有限资金的前提下把钱及时用在刀刃上，让人工智能和数字化围绕县域内医疗卫生综合服务管理能够发挥作用，能够有效果，最后实质性带来老百姓受益。
这是我今天分享的内容，刚才说了，AI赋能基层，已经不再是探索是个探讨，它是个必须，我们有了技术引擎还要构建一个重要的制度，制度是轨道，轨道铺好了引擎才能跑得起来，这一点确实需要我们各界同仁一起努力，我今天的分享就这么多，希望未来基层医疗能够得到更好的发展。
主持人：感谢汪主任的精彩分享！感谢您的深入洞见，正如汪主任所说创新的科学技术不能只是高高在上的概念，甚至不能成为有钱人的玩具，应该深入到基层，成为我们基层医疗人员、医护人员工作人员提升效率、节约资源的一个利器。
接下来有请数坤科技股份有限公司创始人、董事长毛新生先生，为我们带来《医疗AI 的发展及其基层应用》主题分享。有请毛总！
毛新生：大家下午好，AI我做了30多年了，在IBM做了一段时间的医疗人工智能，数坤又做了快十年了，对这个话题还是有特别多想说的。我分三个部分讲，跟大家分享一下人工智能技术发展历程，跟这个话题非常相关。然后我们谈一谈落地，实践，来自产业界虽然也做一些学术，有一些发展的展望，希望对大家有帮助。
AI70多年了，中间经过若干个环节，我也参与过IBM深蓝，这些历程大家听得很多，很重要的是什么，确实已经到了产业化的阶段，不再是概念的阶段，还有很多验证的技术问题，更重要的是去年年底开始，到今年非常蓬勃发展的智能体运动。大模型从可以去思考的一种能力，到了一系列技术手段，去对已有的软件系统和已有的硬件系统，并且越来越多的通过具身智能等等技术跟物理的环境紧密结合起来，能够把一个想法付诸行动，所以它实质性的去从一个大模型聊天的状态进到真正可以产生实质效果的交付价值的系统。这个变化是非常大的，也会让你看到现在中国一天可以消耗600万亿Token，所以这是一个巨大的数字。看下面数字，今年1月份第一周才6.4万亿，换而言之，一个月大概在20多万亿，现在中国一个地方就60多万亿，全球是这个数字的好几倍。所以，我们看到智能体的发展它的应用飞速发展的。
通用的人工智能大家都比较了解，讲的也比较多，但医疗人工智能数坤或者我自己对它的理解是非常深刻的，因为我们就是人工智能的发展史，医疗人工智能的发展史。十年前那时候只有计算机视觉是比较成熟的，所以医疗人工智能从医学影像开始的，医学影像里面CT比较标准，所以大家会开始从CT来开始做，大家听的最多的就是肺结节之类的，当然国外也有一些做DR的。但是，这些技术在过去七八年里面，一直都是单一的场景，每用一个场景就开发一个网络开发一套算法，比如说肺结节，我有一套二维的数据上去做Detection，把病灶给它检测出来。做心脏，数坤第一个做心脏，用三维的模型，几百张的灰度图里面把解剖结构找出来，然后再把病灶找出来，再做测量再做诊断，等等。到了今天，逐渐开始业界找到了一种方法，去构建通用的一些影像的大模型，所以我们可以用一个模型把全身不同部位不同器官都可以把解剖结构重建出来，病灶找到，去测量，去做诊断，并且可以结合影像报告，多模态的融合。一个胸片可以帮你把七八十种疾病一次性都看完了，对影像科医生对医院医生的帮助就要大很多，所以这是一个大的技术上的演进。
另外一条线，Open AI、ChatGPT通用的语言大模型，我们开始做医学文本的大模型，做电子病历和医学文本一直都有两个流派，一个是在通用的语言模型上造一个壳，这是走不太远的，另外是真正构建医学数据的高质量数据集，理念的电子病历、医生的经验等等形成一个真正的医学文本大数据集，包括各种指南等等，从头训练医学垂类大模型，这走的比较远一点。当然，现在业界开始在这样的基础上把影像、病理等等融合进去，形成垂类医学的多模态或者全模态的大模型，这会走的更远。
医学界没有停在这里，刚才谈的基础上，因为是纯数字世界的，可是医学的东西跟物理世界的关系是非常多的，首先我们身体是物理的，像失能老人生活在真实的物理空间里面，怎么把医学的具身智能构建起来，也没有办法用一个纯通用的医学智能来做这件事，因为没有一个医学的脑机没有一个医学的专业知识在很多具身智能操作的过程中，比方一个病人的护理没办法靠常识做，必须依靠本身专业来做。在这一轮人工智能大模型推动当中，杨楼春是最顶尖的人了，跟拿诺贝尔奖的亨特是伙伴，这一轮运动的创始者，他主要做医学的具身智能。
看完这个历程可以看一点点中国宏观统计的数据，整个人工智能在中国落地的情况。卫健委信息中心主任赵伟赵主任写的，第一谈到发展很快，非常快的五年规划，而且也非常明确的KPI考核，大家要去落地。其次，整个发展行动还是非常快的。2027年2030年KPI的指标，我们要做到什么样，而且你看到行业里面助医、便民各个方面非常多的细分场景都做到了。总体上来讲，越来越多的到建基座，一个城市一个省建基座，去统筹，避免多小散乱浪费钱，大的趋势非常明确了。成效方面，这些数据还蛮乐观的，我作为实践者来说，也蛮好的，病历的规范率从52%到93%，处方的合理率、基层的规范管理等等，这些数字也都表明进入一个成熟的应用阶段。
这些场景里面怎么成体系的，真正实用实效的落地做起来，现在大多数实践其实都是单点的，很难带来效果，往往会造成一个一个的单点相互之间不能连接的烟囱式建设，你又没有办法打通，导致持续投入浪费了。我们应该在一个体系化上下文里面去思考，一个医院需要在院前院中院外流程环节，需要在临床管理、检查检验辅助环节和学科建设环节，综合起来，立体式的去考虑。脱离开一个医院，我们需要在分级诊疗向下联动的体系里面去思考。从场景角度，我们需要从健康和治疗相结合，相打通，形成闭环，在这个角度去思考。只有当我们把所有这些层面和不同角度体系化的思考，去构思，去实践，我们才会真正的避免过去信息化不断的产生咽痛，不断产生浪费的情况。
从我们的意见来讲，从我们实践经验来讲，首先要把基座建起来，有没有数据的基座，将各个场景的数据、各个方面的数据、各个流程当中各个环节的数据，都能够很好的整合起来形成高质量的数据，从而使得它对你整个体系不断迭代演进形成一个支持。其次，能不能把多样的模型管起来，今天试图用一个所谓的了不起的大模型把任何事都干了，这就是一个幻想，技术发展是多样化多条路径，有些时候你需要用小模型。比方说你为了节省算力，其实你没有必要用一个大炮去打蚊子，要用一个很小的专门适用这个场景的，我们蒸馏过、量化过深入的优化过的小模型去做这件事，节省巨大的算力成本。更何况，有些场景你就是得用深度学习的模型，比所谓的基于Transformer预训练的大模型效果不知道要好多少，所以你需要有一个模型的基座，把不同模型跟下面算力以最合理的方式去调度和优化。其次，在这基础上要构建一个智能体的基座，对一个想法怎么转化为智能体，智能体怎么研发，怎么去测评，怎么去投入到应用监控，回过头来再不断的优化迭代，给它提高。全生命周期的结合，基座有了它才算是有了长治久安的基础，从流程角度对疾病各个环节防、筛、诊、治、康、管，不同角色不同机构怎么给它结合起来，形成一个体系。数坤就是围绕这个大的体系做的。
我们看一点点细节，比如从防筛的角度，我们有非常多的技术在进化，蛮多疾病用各种各样的方式做早筛。在医学影像方面举一些例子，在做一份数据把多种疾病进行扫查，比如一个胸部CT片子除了看肺以外还能看心梗，100块的CT扫描可以很精准的及早的发现和量化心梗的风险。除了心梗以外还可以对肺功能对骨质疏松等等去做了解，这对于普遍的筛查普惠的筛查是特别重要的，对整个健康中国的落地都非常的有意义。
另外，除了刚才谈到CT以外在基层超声是用的最多的，村医和家医怎么有一个掌超上门做早筛，我们怎么用AI做导航做辅助诊断，一扫完就出报告，跟老百姓去交流，这就是我们在南皮的实践，南皮买了我们的AI超声，特斯拉超声，不再是传统的工业超声。既好用，又实惠，对健康机构疾病的早筛是特别有意义的。我们还可以把这些东西放到一辆车里面去，变成一个巡检车巡诊车，只要派一个司机派个护士或者全科医生就可以做这个事了，对地方实施健康中国特别有帮助的。
除了这些早筛以外，很重要的是要帮助医生做精准诊断。我们怎样有一个全面的帮助到年轻医生或者基层医生，或者是对年资比较高的专家医生怎么提高他的效率，你会发现现在有全面的基础，一方面来讲，只要跟患者在对话过程中智能体就已经把电子病历写好了，很规范，与此同时给你做了辅助诊断，给你做了实时的质控，给你看了合理的用药，给你看了DRG、DIP是不是合规，医生的工作模式大幅改变了，另外也可以中西医去做结合。各种处方不管是中医还是西医处方是不是合理，做了前置了。更有意思的是什么，现在从普遍的能力全科的能力逐渐进入到专科能力，针对心脏专科或者是卒中专科，可以把各个方向上专业的科室能力转化为多个专科智能体，他们相互协同，他们来做MDT，对一些医院尤其是缺乏某个专科方面的大专家的时候就特别有意思。我们跟钟南山院士合作的呼吸专科，帮助很多地市和基层医院做精准诊断、疑难杂症支持。到你的数据怎么去自动的形成高质量数据集，变成专病库，支持科研工作和药物研究等等这些，都是医院很重要的收入来源。
我现在讲完这些对医生的帮助以外，很重要的是对老百姓，老百姓每一个人卫健委也有这个要求，一人一档，这个健康档案不是一个医院的数据，是所有他去过医院数据的整合，包括他可穿戴式设备和居家各种物联设备所采集的数据，包括智能手机的数据，只有人工智能才能帮你整理好的健康档案。苏州1000多万居民健康档案就是我们用AI帮他们整理，每天晚上做一个刷新，在这基础上提供一个健康助手，使得老百姓健康掌握在自己的手里面。
在这基础上，AI来提供一个很好的主动健康管理，分层分级，一些危机事件的提醒，主动健康计划的推进和AI随访。从而使得医院有机会做更多今天他们不能做的，包括居家怎么利用物联网设备和可穿戴设备，实时了解健康状况。然后到政府治理到政府城市，把这些能力组合起来就有一个健康城市的模式和落地。
从我们最新的例子给大家简单分享，一个是跟北大第一医院，在三甲里面最顶流的医院了，不仅仅只是帮他向支持医生今天电子病历生成、辅助诊断、病历质控、合理用药，我们帮他从院内走到院外，病人不管是术后康复还是主动健康管理都结合起来，使得病人到他们医院之后有一个很强的黏性，你来治一次病就变成一个顾客，不再是病人的观念，跟京东方讲的无界的医院概念就是这样，把业务性质就开始有了调整。
这是长沙麓谷，时间关系不放了，湘雅第一医院去了以后说你做的比我还先进。
未来来讲，很重要的是我们怎么把这些实践很好的落下来，我们跟京东方有一些战略的合作，去全面利用人工智能帮助京东方建立一个无边界的AI原生的“1+5+N”的战略。有两点特别想跟大家讲讲，一是AI总体上还是对每一个行业人力资源形成了再造，其实每个智能体就是一个数字员工，这个数字员工跟人类员工之间的关系究竟是什么，大家可能会比较简单的把它看成是替代的关系，它不是这样。
我作为一个程序员，对硅谷正在大规模的重构微软、谷歌这些公司，都在重构它的软件团队，它的工程师团队，当然有裁员，但你会发现真正带来的变化其实对人本身变化的要求，智能体它学的知识比我们多多了，它的行动速度比我们快多了，你再去跟它拼怎么做这是错误的方向，凡是智能体能做的事，人就应该从那个地方退出来，人比较多的应该聚集在为什么要做这件事，这件事做成什么样才算是我们怎么评价这件事做的怎么样，以及基于这样一个价值我怎么激励。实质上等于对人类员工判断力、决断力要求大幅提高了。所以其实在医疗领域是一样的，当我们智能体已经可以把辅助的诊断，可以把用药等等这些事做的越来越好的时候，就像一个协和高年资医生一样，为什么要用人类医生继续跟它拼呢？人类医生可以逐渐做更多他该做的事，管理者要有一个深刻的思考，怎样把人类员工和数字员工结合起来，去重构我们的工作岗位，去重构我们的工作流程，并且在这基础上重构业务类型和业务战略，极其重要，这才是真正的变革的地方。
到今天为止，我跟我所有的客户不管是省长、市长、卫健委主任、医院院长，你们现在都在数层面上用医疗AI在道层面上医疗AI。最终医疗AI医疗智能体的支持下，我们将会有越来越多的可支付性，让每个老百姓拥有主动的健康，让医生真正摆脱非常繁重的日常工作，真正回到以人为本的深入沟通和精准的诊疗。变得越来越有成就感，也希望他们收入更好，工作更轻松，谢谢大家。
主持人：感谢毛总的精彩分享！特别震撼数坤不仅科研做的扎实，产品也做的非常亮眼，希望在数坤的联合合作下京东方的无界医院无界诊室创造出更好的产业环境和更好的生态。
经历了6场脑力激荡，再次把思维进行转化，回到银发经济上，我卖一个关子。大家家里都有老人，让大家畅想一下或者简单思考一下，家里老人日常最高频最刚需的需求是什么，最迫切的需求是什么。相信大家心里有答案，我在从事这个行业之前在我脑子里面我也认为或许老年人医疗的需求是特别刚需的，是特别高频的，也特别迫切的，但直到我真的去采访了一些老人，也去京东平台看了一下数据，今天有幸请到京东方平台的朋友看到了真实的数据，看到老年人日常中最高频最刚需的需求是精神需求，这就解释了为什么315报道了那么多骗老人的骗子，有些高知老人明知道是骗子还愿意给他们送钱。
我想郑重给大家介绍接下来的讲者，有请智慧养老与健康工程北京市重点实验室副主任、研究员刘建兵，为我们分享《情感陪护机器人研究进展及前景展望》。欢迎刘总！
刘建兵：大家下午好，非常感谢京东方的邀请，能够有这个机会一块给大家汇报一下我们其中一个项目的情况，京东方主持人刚才介绍的，我们一块申请下来一个北京市重点实验室，叫智慧养老与健康工程重点实验室，还有北航和北科院和京东方一块来做，北科院在过去2011年开始16年当中一直做养老的事情，持续投了很多钱和精力，包括现在智慧养老研究所，也是在团队上起来的，搭了一个比较好的跟今天主题相关的，跟人工智能应用的一个数据基础、应用场景，实验环境我们整体上叫生活实验室的环境来做这个事。加北航和医工这一块和产业这一块，一块把这方面的成果尽快产业化推出来。
未来今天的主题是人工智能包括医和养的两个方面。从人工智能这一块来看，大家前面几位专家包括毛主任讲到的，人工智能和最早的蒸汽机、后来的电、最近的信息化，其实是一模一样的，重构整个社会的东西，整个世界生产和生活都会重构的、一定影响到养老和医疗。快的来看肯定是医护快一些，因为氧首先从数据基础来看，前面是信息化，第二是物联网化、物联化，第三是人工智能化，第四个阶段是具身化，具身化指的是机器人这一层。对于养老医疗信息化已经做的很好了，比如到人民医院去，去任何地方排队不会超过10分钟，流程做的非常好，其他医院也一样。
第二，它的标准化，数据的质量是非常好的，这方面一个是量，一个是质量，会做的比训练起来各方面好很多，而且从支付能力来看也快很多。支付能力也差的非常多，大家为什么在做，首先是不得不做，独生子女的这一代父母已经70多了，都有一定概率的失能，政府在搭建养老服务体系。第二是设备、人工智能技术来提供一些协作和赋能和其他的支持，能够让它做起来。在咱们国内真有可能做成产业，因为养老自古以来是福利的事，欧洲国家跟医保一样90%报销很多年了，小企业和大企业都一样，老人照顾好就行了。对美国来说是托底的，把这间房子也败完了就有人管你了，中产阶级都在买保险，包括医疗也一样，医疗保险都是商业的，长期护理险也是商业的，养了几大商业医疗保险公司，有医院有护理院有养老院，有线上平台，非常大规模的企业，它在支撑养老体系。对中国来说肯定是多元的，包括市场化的包括长期护理险，最大的在于人口非常多，市场非常大，再加信息化是咱们的应用，和场景发展非常快，再加上数据丰富性和其他管控方面。说白了在中国做几千例应用很简单，欧洲一个国家费劲死根本找不着，就这种状态，什么还没做呢把数都给你了。对很多店来说还没有做就先讨论，讨论几年就没了。
从投资来看，从区域来看，最近这两年出了两趟国，去开国际会，欧洲其他国家确实没什么，咱们国内人工智能投的非常多，包括康养，进步的也挺快的，包括所谓泛在的东西。但是从应用来说，可能最有可能做起来的大家说把机器人替代保姆，其实还需要挺长的时间，不管是精细度还是人工智能设备，智能这一块其实都差的比较多的。最可能做出来的是情感陪伴，就是类似聊天机器人这样的，因为你有语料就可以。这块也是很多人想看好的，因为背后带的是把产品和服务进家里的入口，所以有很多人都在做这一块情况。
翻回来说聊天机器人，所谓的情感陪伴是什么呢？聊天机器人解决什么问题呢？这里面有两方面，一方面是老人得了抑郁症，得了焦虑，得病了，因为很多老年人有抑郁和焦虑的，他不说，在法律上也不行，法律上有一些问题也想到别的事情。在这里面我们做的事情另外一个方面是什么呢？老年人的孤独，孤独的问题和生活不便的问题，除了需要基层比较多的智能体应用以外，还有专家系统之外，其他更多的是一些训练性的事情，所以是最有可能把它做出来的一个产品。
我们要做的话包括几个方面，首先是基于大模型，原来基于八大底座大模型，现在DeepSeek、千问出来之后可以一块来用的。在这基础上来做情感陪伴训练，目标让他跟人一样聊天，而不是跟小孩和玩具在聊天，这是训练的基本目标，这里面会加上心理学相关的东西，大模型我不知道各位同事你们会翻墙看美国的GPT吗，它的应用做的非常高了，聊天的心理的抑郁症的，基本上像一个心理咨询师在说话了，比较中等水平的，你跟它聊做饭也像一个中等水平的有经验的厨师在跟你说话，看起来非常像，而且是通用大模型，各个领域都是这个水平。但你解决不了的一个问题是幻觉的问题，或者胡说八道的问题，包括把刚才医的问题，前年GPT模型刚出来的时候你把体检报告扔给他，它出来的东西90%都正确，但还有10%是幻觉的，胡说八道的。
在这基础上我们要做的是怎么把精准的数据库给他，因为这是北科的长项，我们有政策。比如说医疗相关的，健康相关的，我们给它一个专家系统，因为让大夫来做不可能，工作量太大了，但专家可以。另外其他相关的专业的知识首先去那儿查去那儿应用就可以纠正过来，首先是老年人聊天，有事没事聊几句，看看今天闺女回来没有洗锅聊两句，想起20年前他婆婆欺负她聊两句。然后想听个歌，听个相声。尤其老年人说句话钱就没了，肯定很紧张的，大概十几年前BIT里面一家老总在这儿讲，我们说句话就可以支付了，也是开这个论坛，没有老年人说句话把钱支付出去，其实都是这些问题，有很多小问题。在这基础上我们背后会搭上所谓的咱们想带的商业模式的东西，产品的服务的和其他的东西怎么给它集成进来。这些工作核心点是怎么聊天、说话，像个真人一样说话，同时带着心理学的背景，像心理咨询师一样在说，像知心大姐一样。同时你后面还得能满足他各种小的应用，而且是多样化的，所以是继承性的概念，工作量挺大的。我们在做这些项目。除了像与真人一样对话之外，其实就是长期的陪伴，情绪感知和共情做一些事情，需要这些东西。
这是当时说的一些指标。
项目内容，包括几个方面，大家简单看一下，首先是构建数据集，把模型构建起来，把智能体开发出来，里面包括一个终端和一个硬件，最后是下面实际的应用。其实数据本身有两个方面，一是互联网有很多数据，大家可以在用。另一块是实际的数据，实际服务当中产生的数据，真实的业务，给老人真实的服务，同时能够接触到老人，让老人实际产生反馈，来做这些应用，后面会讲到。这里面在中科院做的好的是真正的多模态，不需要把语音和视频转成文本，直接打乱了，都在里面，从底层开始多模态，在效率上各方面会好很多，这是一个关键技术。
这是目前数据的来源，一些基本的情况，还有一些专业知识，这是北科的优势，生活实验的采集。这是所谓的多模态多维的，这些模型是咱们里面的基本情况。
硬件是这样的，首先有个应用平台，前端有一个，后面是管理。剩下是硬件，硬件我们现在构建两个方面，一个方面是一个终端，类似于小度一样的智能屏，或者是变异的东西。另外是手机，类似于小爱同学或者这样的东西嵌进去，这是未来最有可能的，屏是最有可能卖到钱的。这两块我们都在做这样的应用。
我们做这些东西背后肯定要集一些应用系统，我们在北京市西城有很多基本养老服务的业务我们提供信息化的支持，所以拿的数据也能做到像刚才一样订个餐真的能订到，真的能把餐给送到家里去，这事都没有问题的，但业务需求是比较少的。
这是北科的优势，我们有实际的应用团队和科研团队，有老人，有系统，给老人在服务。我们测一个东西就会找现在项目里面招50个老人，然后对着机器在聊，聊完之后导出来再看语料再加标注，弄完以后再反馈回去再训练，其他的该训练就训练，最基本的训练是通过这个方式做的。在这种情况下，其实做了十几年了。最后把整个真实环境用了十年多的时间搭起来，逐步在做一些应用，这是这边场景的情况。
我不知道有没有机器人的厂家，自己在家里训练一个机器人，因为我调研比较多，包括机器人厂家也比较多，工程师在那儿弄机器人来回蹦，那种成本训练非常高，因为你是用的工程师，而且他又不了解业务，只能做简单的，如果把这样的业务放在生活实验室里面来，其实是一个非常好的合作方式，只需要定下来我要完成哪个行为或动作，定下来训练好多少钱，这是未来可以做的事。这是实验室未来的价值，而且这里面连接到医院其他的业务和应用的情况。
应用场景前面讲了不少了，我不展开讲了，比如社区交互，说白了可以聊天。
虽然看着挺简单，但要集进来也挺费劲的，一个是技术方面，第二是成本方面，技术方面比如说在智能体上，如果把虚拟人放进来，虚拟人的嘴、动作声音同步就调半天，因为受各方面的影响挺大的，调出来比较费劲的。第二，支付能力，如果说听个歌全要版权全要钱，其实很难，最近整个生态好了很多，很多都开源，做下来会好一点。
看着很简单，包括社会对信息化的成本和研发成本和使用成本是严重估计不足的，尤其一些行业和政府的，觉得弄个这就行，其实真的做起来非常费钱的，非常耗力的，你不去打磨是不知道的，往里面一放就会出现一堆的问题。包括语音紧急呼叫，将来都可以比较容易做到。
其他的我就不说了，总体上，这个项目对我们来说目前为止还是个研发项目，不成熟，没有到可以应用的阶段，但是从目前数据资源和各个方面来看，应该说可以把它基本训练出来，因为基础说白了大语言模型做的比较好了，而且进步的非常快。前面在它的基础上加一些精准知识，加一些养老的东西，加一些个性化的东西，给它集成一个体系出来，其实这事是有可能做成的，但这里面确实需要比较多的投资、打磨、时间和精力干这些事。其实这是个生态，大家一起做的事需要的话一块讨论一块集成看能不能做起来，谢谢大家。
主持人：感谢刘教授非常务实非常真诚的分享，希望京东方能够有机会依托北京市重点实验室把刘教授非常棒的思路和非常落地的场景放到产品里面去。
领略完各位专家的精彩讲解，最后，让我们再次回归本次论坛核心主题，聚焦 AI 时代下医工融合的创新落地实践。有请京东方智慧医工研究院院长刘帅，为我们带来《屏联万物·智汇医工：AI 时代的医工融合创新实践》主题分享。有请刘院长！
刘帅：尊敬的各位来宾、各位专家，今天一天议题很充分，上午到下午，时间过的很快的，从上午议题里面我们有4位讲者，其中3位提到我们AI+医疗的一些应用，下午我们论坛主题就是AI+医疗，基本上一天的时间都充斥着AI+健康医疗，落地、康养的场景中，我最后给大家分享的题目是AI时代医工融合创新实践，主要是基于京东方医疗医工十年时间做的一些尝试。
我相信大家对人工智能都有一些理解，回顾整个人工智能的发展，大家都有一种感受，技术迭代是越来越快，在20世纪人工智能速度迭代十几年甚至20多年有一些大的进展，我们1956年基本定为元年，确立的人工智能作为我们一个学科，定义了人工智能这个词，相当于是1956年，再进一步到达我们大众视野的时候，还是那个IBM深蓝的机器人，战胜了国际象棋的冠军，它相隔了十几年的时间。但进入到21世纪，每隔几年人工智能的应用会快很多，像Alpha Go战胜了韩国的李世石，到2021年Transformer架构提出，可能每隔几年就有一个大的进展，现在不用几年，每隔几个月都有一些新的里程碑和大的事件产生，从最早ChatGPT，从文生视频，到智能体，后来演化到龙虾，演化到后面的养马，上个月还在养龙虾，这个月就在养马，节奏是非常快的，也预示着人工智能已经融入到生活，融入到我们工作中。
健康医疗是我们国家最重要的民生之一，关系到十几亿人的切身利益，随着社会发展大众对医疗的需求不断升级的，导致大众日益增长的医疗需求导致AI不得不成为医疗体系的可选项，变成医疗体系的必需品，从政策、经济、社会、技术环境，从诸多环境也在支持AI发展。
AI+医疗国家指引是在2024年发布的，指引相当于涵盖了84个场景，包括在全面覆盖了医疗、公卫、健康、教学、科研。其实2024年指引是非常重要的，为什么说它重要，大家可以看一看，2024年的时候，对比全国不同行业其实AI在落地场景的指引。第一批发布了医疗在AI方面的一些行动指引，其他的像金融、交通、制造，在一年之后陆陆续续才有指引的发布，其实表达了一点，国家对我们AI在人工智能方面规范化的落地实施非常重视，确定要全力推进这个事的。同年，京东方AI+战略也在2024年发布，成立专门的AI+创新转化的专委会，聚焦制造、产品、运营方面，另外推动医工融合，推动医疗在AI方面的落地和推进。
整个医工发展战略前面涛总讲的非常详细了，核心从预防、诊疗、康复全周期闭环，另外构造医工融合创新生态，这就是整个医工战略的目标，毛总提到京东方在医疗方面的理念，凝练三个词，以人为本、生命数据、治未病，在AI时代场景下，它的内涵也进一步的升华，我们要以人为本通过持续连续的采集生命健康数据，打造全周期的个人健康档案，通过AI技术赋能，让人少得病、晚得病，得了病以后能够得到正确快速的规范的治疗，这就是我们在AI赋能下智慧医工的目标以及初心。
其实，京东方做医疗以及京东方在AI方面落地有一个优势，从预防诊疗到康复全周期闭环，其实如果在国家层面开展这个事，或者在省级层面市级层面开展需要协调的资源很多，京东方在医疗集团之下就可以完成这个事，我们也做了一些尝试，举一个实践案例。
第一是个人健康档案，也是我们刚才提到的，包括董事长和凯文凯利先生也都提到，未来AI在医疗方面很大的应用，他提到未来几年每个人都有自己的AI医生，但AI医生所有的基石一定要有个人的健康档案，这样AI医生才能发挥它真正的作用。我们项目和天坛联合申请了北京市科委AI+健康协同培育项目。遇到一些难点在于个人健康数据是非常分散的，标准化也比较难。另外很多指标也比较晦涩，出院以后患者和医院失去了联系，居家的健康数据、康复数据没有了，这是一个比较大的痛点。
所以，通过我们医养结合的优势，在医院有数字医院团队，居家方面有自己慢病管理的团队，我们目标未来是让每一个京东方医疗体系下的客户患者都能打通从居家、院内、院外隔阂，得到全生命周期的健康数据进行全覆盖。另外AI给出通俗易懂的指标解读，进行长期干预。数据分为5类，5类包括体征、病历、体检、基因、量表数据，4维包括遗传基线、躯体现状、环境诱因、精神状态。4维评价是非常重要的，之前参与一个项目发现，每个人的体征指标相对比较一致，但所在的区域有的在南方有的在北方，另外有的人长期压力比较大，比较焦虑的状态，有的人精神比较松驰，另外遗传也不一样，虽然发病状态比较一致，但不同4维的画像来看未来的愈后和健康干预指导不一样，我们从5类数据结合4类画像，通过一套多模态健康数据给予大家一些指导。所以个人健康档案也是我们未来一个基石。
第二个项目，康养终端，居家康养一直是一个比较大的痛点，现在1.2亿居家老人，包括子女不在身边，能不能实时照护，还有照护机构人员的缺口，针对这个问题我们通过AI进行赋能，通过无感监测、分级告警、AI私人医生、情感陪伴，使老人得到无感的监测，预测风险，子女通过远程随时看护，急救也通过AI节省人力，提高效率。其实这里面有几个比较核心的点，第一是无感监测，包括刘教授也提到，毫米波雷达是非常好的方式，实时的看老人状态，又没有隐私的风险。但除了毫米波雷达以外，还有很多好的产品可以做到，也不能叫一个产品，比如日常家里面的灯，开关的灯，比如一个老人之前开关灯有一定规律的，突然开关灯没有规律了，晚上关的比较早，说明睡的比较早，早上开的比较早说明醒的比较早，预示他的睡眠可能有一些问题。另外马桶冲水次数和每次上马桶的时间，也预示着他消化道的问题。另外包括用水，特别是厨房用水，也能给出一些吃饭和饮食方面是不是有不正常的现象。另外在床垫里面有一些传感器，也可以预示着老人睡眠是什么情况。其实无感的设备不是一个新的科技产品，在原有的老人日常生活中加一些监测，这样可以得到老人长期的数据，给出一些提示。一个银发产品不能让老人感觉到科技的存在，不能让科技改变老人，不能让老人适应科技，而是让科技适应老人，这才是一个比较好的产品。
下面一个实践，AI全景读写台，我们读写台是展厅的明星产品，来交流的时候大家都会坐在前面看看，体验非常好，可以达到远望，预防近视。也有一个大的痛点，近视防护是长期的过程，不会说今天用这个，连续用一天两天一周我就会有大的改变，在这基础上增加了一些AI功能，时刻记录用眼的信息，另外也可以让家长远程看一下孩子使用的频率和状态。这些记录也可以提供给医院医生让他做评估。其实这是一个比较小的智能体，但实现的价值非常大，能和软件和硬件结合达到非常好的效果。目前在60家医院3万家家庭里面进行推广，前期临床87%能跑赢生理性的增长。
下面一个是院内场景，无界诊室，刚才毛总也提到了，医院毕竟是有限的场景，只能看到有限的病人，如果把医院这堵墙拆掉，无界能服务的患者和客户就会有很多，但这是一个比较好的想法，有很多需要急需解决的问题。目前在无界诊室方面，一方面和数坤公司合作，另外聚焦在名医智能体上，我们先说1.0名医智能体，我们把一些名医做成数字孪生，跟他交流跟自己想见到的医生一样，交流起来的效果会比纯语言交互好一些。最大的价值是把院内诊疗拓展到诊前和诊后，另外从医院的场景拓展到一个社区，也可以做到7×24小时随身问诊。
接下来是智慧病房，也是院内的场景，内部叫特色数字孪生病房，强调信息的孪生。病房场景痛点还是比较多的，病人在住院的时候特别想知道什么时候做检查，做什么检查，需要注意哪些，如果不清楚就得问医生，医生说你问了好几遍了，有的时候还找不到医生，医生很繁琐，护士跑来跑去，所以这个场景是痛点非常多的场景，我们智慧病房主打三个方面，一是呼叫分秒级的响应，我们有自己的显示和系统，可以做到实时快速响应，做到信息透明，让病人知道每天需要做什么，医生也可以把病人知道的事情提前通过系统告知，这样病人也不会一直去找医生确认。另外，床位设备提供实时的展示，可以实时把信息同步给患者、医生、忽视，另外做多能体提质增效，为患者为护士为医生都配备了智能体和助手，提高工作效率，减轻做琐事的经历，让医生护士给患者提供更多的情绪价值。
下面一个项目是专病管理智能体，类似于慢病管理智能体，这个项目和天坛医院一块申报的十四五国家重点研发计划，主要是通过数字化手段解决脑卒中二级预防复发率高、依从性低的问题，我们做这个研究一开始想着不一定有很好的效果，因为相对比较简单的，通过一些血压血脂和用药指导，通过AI孪生医生随访，让病人按时吃药，如果有指标医生通过数字孪生医生提醒，进行及早的换药和干预，最后做了4000人的队列研究，我们发现干预组和对照组达标率提升了10%。10%的防复发效率提升为医疗提升减少了很多负担。包括一个行业说法，病30%靠治疗，70%靠养，靠康复，通过跟天坛医生和阜外主任沟通，特别是脑梗、心梗，通过支架通过搭桥通过溶栓很容易把血管打通，做到治疗上的效果。但是到家一样效果的病人有的康复的比较好，有的肢体语言会有障碍，其实就是康复的问题，专病慢病管理在未来还是有比较大的场景。
另外一个实践，康养智能体，所有实践项目和京东方场景紧密相关，这是院外的康养中心的场景，目标是通过健康管理智能体自动生成个性化的照护计划，其实个性计划不仅是健康的数据，包括刘教授也提到，老人精神需求是很重要，健康数据之外未来我们还会要录入老人兴趣、爱好、过往工作和经历，没有AI是很烦琐的，加进去以后有他感兴趣的活动定期推广，兴趣相投的老人也可以推荐他们一起参与活动，比只有健康数据更有意义。我们运营照护智能体随时让员工问到SOP和应急处置方案。老人还是比较脆弱的，有任何风险需要快速正确应急的去处理，这时候员工压力会非常大，如果有随时查到的应急处置方案，其实可以减少事故发生，也能提高智慧康养中心运营的效率，减少风险的发生。未来和北科院一起做一些尝试，像刘教授提到的精神方面的干预和指导，也会融入到我们康养智能体项目里面。
最后，刚才涛总也介绍了，北京生命科技产业基地，涛总开场介绍了邀请大家参观，结尾希望大家来到我们基地参观，基地有三级综合医院，1500张床位，600匹算力中心，有GMP药物生产基地、器械生产基地，以及研发孵化中心，期待大家能来去参观交流。
我们做到现在，一个人可以走的快，但一群人可以走的远，京东方医工到现在的发展离不开和各个合作伙伴的紧密合作，我们一起申报了重点实验室，一起申报了国家级的课题，省部级的课题，一起参与发表了文章。每一步成长也都离不开合作伙伴的支持，希望未来和大家一起拥抱AI，拥抱健康。临近中秋节，提前祝大家节日快乐，谢谢大家！
主持人：感谢帅总的精彩分享和总结。当下，我们从早上的主论坛，到现在的应用场景一直聊大未来生活的图景，下午和众多大咖相聚，从前沿技术聊到最落地的应用。相信我们通过这段时间能够感受到京东方在AI+战略的升维和转变中的决心、恒心以及毅力。现在我更希望能够呼吁在座各位合作伙伴和各位一起走下去。
不知不觉，本次 2026 IPC 智慧医工论坛已经接近尾声。请让我们以最热烈的掌声向分享嘉宾表示最热烈的感谢。
各位领导、各位来宾、各位朋友，2026 BOE IPC 智慧医工论坛到此圆满落幕！未来，京东方将始终秉持 “深度合作、协同开发、价值共创” 的理念，携手各界合作伙伴，深耕医工融合赛道，共建行业全新生态！
最后再次感谢大家的莅临与支持！温馨提醒各位嘉宾，可凭嘉宾证前往签到台领取专属伴手礼。本次论坛圆满结束，我们明年再见！
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