人工智能预训练模型医疗机器人控制产业升级（医疗智能机器人的研究与应用）

本文目录一览：

• 1、人工智能研发用什么模型
• 2、人工智能及多模态大模型在医疗行业如何落地?AI赋能医学领域的四大应用...
• 3、深索(DeepSeek)的技术落地与产业变革:从工业级应用到通用智能生态
• 4、各类AI医疗大模型推荐
• 5、新一代人工智能的关键技术有哪些?

人工智能研发用什么模型

人工智能研发常用的模型包括生成模型、判别模型、自监督学习模型、强化学习模型和多模态模型等。生成模型：主要用于生成新的数据样本。常见模型：生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和扩散模型（如Stable Diffusion）等。应用场景：图像生成、语音合成、文本创作等。判别模型：用于分类或回归任务。

当下流行的4种人工智能模型是：CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、GNN（图神经网络）以及Transformer。 CNN（卷积神经网络）CNN是一种专门用来处理具有类似网格拓扑结构的数据的神经网络，例如图像数据（可以看作二维的像素网格）。

我国的人工智能大模型包括但不限于以下这些：百度文心一言（ERNIE Bot）、阿里巴巴通义千问、腾讯混元大模型、华为盘古大模型、深度求索·DeepSeek、字节跳动豆包大模型、科大讯飞星火大模型、智谱AI·GLM-百川智能·百川大模型以及商汤日日新大模型等。

可灵（快手）短视频生成模型，支持动态表情、动作捕捉与实时渲染，适用于社交媒体、短视频平台。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片、广告宣传片制作。垂直领域大模型 医疗大模型 华为云盘古气象大模型：用于气象预测与灾害预警。

人工智能及多模态大模型在医疗行业如何落地?AI赋能医学领域的四大应用...

人工智能及多模态大模型在医疗行业的落地是一个复杂而多维的过程，涉及医学影像分析、疾病检测和慢病管理、医疗机器人、健康管理等多个方面。以下是AI赋能医学领域的四大应用，以及多模态大模型在医疗卫生领域的应用前景与风险。医学影像分析 人工智能在医学影像领域的应用主要体现在图像识别和辅助诊断两个方面。

应用：AI京医体系为线上医疗咨询、诊疗和科研提供了全方位的支持，加速了医疗服务的智能化进程。瑞智病理大模型（RuiPath）简介：瑞智病理大模型是基于华为DCS AI解决方案的医疗人工智能大模型。

低剂量医学影像处理：AI技术能够有效去除低剂量医学影像中的噪声，提高图像质量。多模态数据分析：AI不仅应用于乳腺癌研究，还扩展到整合临床、基因等多种数据，实现对疾病的多维度认知。医疗领域的赋能：精准判断：AI能够提升诊断和治疗的精准度，帮助医生做出更全面的判断。

医疗健康服务方面，AI在医疗影像分析、临床决策、药物研发等方面有关键作用。医学多模态大模型可辅助精准诊断，缩短医生工作时间。智能监测设备能实时收集患者健康数据并提供个性化建议。AI还可加速药物研发流程，通过分析生物数据预测药物效果与副作用，降低研发成本。

诊所AI赋能价值体现 AI在诊所中的应用显著提升了运营效率和服务质量。通过AI技术，诊所可以实现70–80%的重复性文书、搜索、方案撰写等工作的自动化处理，每周为医生节约1天以上的操作时间。同时，AI提供的个性化方案逻辑更加清晰，符合根因思维，有助于提升患者的治疗效果和满意度。

砭石大模型——多模态医学智能问诊 砭石大模型是智慧眼旗下的医疗领域多面手，支持多模态数据，包括问诊文本数据、医疗影像数据、用户的面部体征视频数据以及用户睡眠音频数据等。

深索(DeepSeek)的技术落地与产业变革:从工业级应用到通用智能生态

DeepSeek作为人工智能领域的创新力量，其技术落地与产业变革正在深刻影响着多个行业领域。从工业级应用到通用智能生态的构建，DeepSeek通过“算法+硬件+行业Know-how”的深度融合，实现了从单点创新到全产业链赋能的跨越。

DeepSeek-RPA框架采用了非侵入式智能交互技术，无需修改现有系统，即可直接通过UI界面模拟人类操作。这一技术不仅支持跨平台任务调度（如Windows、Linux、Web应用等），还因其底层轻量化设计，在低配置设备上也能高效运行。

核心逻辑：全面接入DeepSeek并本地部署，训练智慧文旅模型，推动数字营销行业从数据分析到决策支持的全链条智能化。行业渗透：作为数字营销领域AI应用的标杆企业，客户覆盖政府与大型企业，行业影响力显著。DeepSeek的崛起不仅重塑了AI技术格局，更带动了算力、通信与消费电子产业链的协同发展。

DeepSeek大模型以1/20于GPT-4o的训练成本，实现了日均3000万用户的爆发式增长。2025年2月，DeepSeek正式接入国家超算互联网平台，获得了国产深算智能加速卡与全国一体化算力服务体系的强大支撑。这一技术突破，为DeepSeek在电力行业的深度应用提供了坚实的基础。

各类AI医疗大模型推荐

华西黉医 简介：华西医院主导的AI医疗系统，集成720亿参数的医学大模型，构建了全程健康管理平台。优势：支持智能导诊、预问诊病历生成、焦虑抑郁评估等多项功能，诊断准确率高达98%。医学影像类 深睿医疗 简介：提供肝脏人工智能全自动诊断系统、肺部感染精确诊断系统等影像诊断产品。

砭石大模型——多模态医学智能问诊 砭石大模型是智慧眼旗下的医疗领域多面手，支持多模态数据，包括问诊文本数据、医疗影像数据、用户的面部体征视频数据以及用户睡眠音频数据等。

简介：瑞智病理大模型是基于华为DCS AI解决方案的医疗人工智能大模型。功能：该模型融合了多模态数据，并结合了中国人群的疾病特征，通过学习大量病理诊断书籍，实现了对常见癌种病理切片诊断的高效和准确。应用：瑞智病理大模型显著提升了病理切片诊断的效率和准确性，为临床治疗提供了更精准的决策支持。

技术领先性 国内首家：医联MEDGPT是国内第一家基于Transformer架构的医疗大语言模型，其技术参数规模达到1000亿，确保了模型的精准度和泛化能力。精准诊疗：该模型基于医疗知识图谱和大量医疗数据进行训练，实现了从疾病预防到治疗的全流程智能化诊疗。

以下是10个医疗领域开源AI模型/工具的推荐：XrayGPT 简介：XrayGPT是一种开创性的人工智能模型，能够以对话的方式解释胸部X射线，并回答相关问题。它将视觉理解与文本知识相结合，并通过真实放射学报告的摘要进行增强，为自动化X射线分析提供了新的可能性。

这一模型的出现，标志着AI在加速生物科学研发方面迈出了重要一步，有望推动医疗设备的快速审批与应用。Evo2模型 Evo2则是由Arc Institute等科研机构联合发布的生物学大模型，是迄今为止最大的公开AI生物学模型。

新一代人工智能的关键技术有哪些?

高精度图像分析：持续发展高精度图像分析、目标检测、实时视频分析等技术。三维视觉：包括点云分析、立体视觉、SLAM（同时定位与建图）等，对于自动驾驶、机器人导航和AR/VR等领域至关重要。视觉问答和跨模态学习：结合视觉输入和语言理解，使得机器能够解释图像内容并回答相关问题。

新一代人工智能的关键技术主要包括以下几点： 模型设计**： 大模型成为主流：在不同垂直领域，单一大模型已能实现多种场景应用，如大语言模型LLM，其性能显著优于过去的小型NLP模型。大模型推理速度更快，应用更加高效。

机器人技术 机器人技术是将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，催生了新一代能与人类一起工作、在各种未知环境中灵活处理不同任务的机器人。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。

人工智能的核心技术主要包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语音识别技术。计算机视觉是人工智能领域的一项重要技术，它使计算机能够从图像中识别出物体、场景和活动。