1.公司基本面信息

(1)数据管理和加工

公司对行业应用软件中的数据管理和加工具有丰富经验，能够提供解决方案，并实现相应的人工智能

场景。

(2)合资公司的成立

公司计划与合作伙伴成立合资公司，以在国家开放数据运营和利用方面进行探索。公司的主要优势是

行业经验，能够针对行业复杂需求提供解决方案，并实现相应的人工智能场景。

(3)人工智能战略布局

公司在人工智能方面的整体战略布局如下：

·基础支撑层：与厂商合作

·平台技术层：与厂商合作，涉及通用的大模型和底层计算平台等

·算法库和知识库层：与行业密切相关，需要结合行业应用场景和特定技术进行研发

(4)目标

将公司的AI赋能平台封装成一个能够应用于智慧城市和智慧医疗的生态系统。构建一个真正的智慧城市，将城市视为一个数字生命体，并建立智慧的大脑和神经系统，即城市各个数字化系统之间的连接。

(5)在医疗健康领域的布局

公司在智慧医疗卫生方面的覆盖面广，包括公共卫生、医疗、医联体等方面。在医疗健康方面的布局

完整，涵盖了大量的智慧医疗和智慧工位等相关应用场景。

(6)具体应用场景

·互联网医院：利用AI模型实现一键配药，提高药品配送效率。

·医生助手：为患者提供照顾、咨询解答和随访等服务，平衡医患之间的需求。

·病理读片：构建了一些病种的智能分析模型，如前列腺癌和阿尔兹海默症等。

·健康教育和健康科普：结合大模型对大量的健康科普知识进行精准推送和生成，满足用户需求。

·智能健康数据助手：通过不同的数据获取个人的健康画像，识别个人疾病发生的风险，并提供健康干预策略。

·医保领域：开发了病案医生AI诊断系统，通过对医疗电子病历进行结构化和分析，实现医保基金的有效使用。

(7)小模型的作用

除了大模型技术外，小模型在特定细分领域有作用，能够满足不同行业的需求。公司会在大中小模型之间进行有机组合，以满足不同行业的需求。

(8)合作与数据驱动

公司将加强与政府和企业的合作，共同推进人工智能技术在各个领域的应用。同时加强数据要素的驱动，通过数据的加工、利用和运营发挥人工智能的价值。

(9)公司策略

公司的策略是以行业需求为导向，联合合作伙伴，自主研发，加强与政府和企业的合作，以及加强数

据要素的驱动。通过这些措施，提升技术实力和市场竞争力，为客户提供更好的人工智能解决方案。

Q&A

Q：公司说的浙江临床健康公司未来的方向是什么？

A：临床健康大数据科技有限公司的未来方向主要分为三个层面。第一层面是基于卫生健康行业的公共数据授权加工，为医疗机构、科研机构、保险公司和AI企业等提供医疗大数据产品服务。第二层面是构建数字健康与管理平台，整合基层医疗机构和中级医院的资源，为居民和医生提供智能化的健康管理服务。第三层面是探索大语言模型的数字产品应用，利用宁波的高质量标注和超算中心的条件，开发数字化相关的场景应用。这三个方面是我们目前的主要业务方向。

Q：商业化变现的角度来看，万达信息认为哪个领域可能是落地最快、潜力最大的？

A：我们认为智慧城市领域，特别是以政务为核心的智慧城市领域，可能是落地最快、潜力最大的领域。在这个领域中，我们近期正在打造整体的一体化产品，即城市操作系统，并计划在其中应用一些AI技术，这将有助于快速实现商业化变现。

Q：公司与其他大模型合作方的合作展望如何？是否有关键的时间节点？

A：目前，我们与华为合作紧密，一直在协调合作事宜并试用一些产品。我们已经利用盘古大模型的能力在基层治理、政策咨询等领域进行了一些优化训练，并初步形成了一些产品和行业应用场景。今年，我们计划形成一批AI应用场景，并与盘古大模型合作，在智慧城市领域取得一些成果。我们希望逐步实现向智慧城市行业大模型的演化过渡。

Q：公司在使用数据方面有哪些考虑？

A：对于万达信息来说，我们主要接触到的数据大部分是我们建设的项目中客户的数据。除此之外，还有市场上公开的数据和一些客户的数据，我们正在谈论与客户合作进行授权运营的方式。例如，我们已经利用政府授权经营的数据与宁波银行合作。我们在使用数据方面主要依靠自己运营的平台和市场上公开的数据。

Q：公司在数据要素领域的布局如何？数字智慧政务的数据要素产品储备情况如何？

A：万达信息在数据要素领域有几个布局。首先，我们入股了上海市医疗中心有限公司，并成为了上海数据交易所、山东数据交易所和安徽数据交易所的股东。另外，我们与上海数据交易所保持着频繁的互动，希望能尽快推出成熟的数据产品进行挂牌交易。此外，我们正在全力进行数据管理能力成熟模型评估的贯标工作，以提升我们在数据管理方面的能力。

Q：公司在过去30年中通过软件开发为客户提供了大量的系统和平台，这些系统和平台上沉淀了大量的数据，请问这些数据有哪些权利？万达信息为未来的数据开放运营打下了什么基础？

A：我们万达信息在过去30年中通过软件开发为客户提供了大量的系统和平台，在这些系统和平台上沉淀了大量的数据。对于这些数据，我们不能说我们拥有所有权，但我们拥有数据的持有权、加工权和运营权。我们认为这为未来的数据开放运营打下了很好的基础。 (节选）

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