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維修服務(wù)綠色維修技術(shù),環(huán)保節(jié)能:采用綠色維修技術(shù),減少維修過程中的能耗和污染,推動(dòng)環(huán)保節(jié)能理念在維修服務(wù)中的實(shí)踐。




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 濟(jì)南市鋼城區(qū)、莆田市涵江區(qū)、濟(jì)寧市梁山縣、廣西柳州市柳南區(qū)、曲靖市宣威市、沈陽(yáng)市沈北新區(qū)、孝感市大悟縣、南充市儀隴縣、菏澤市單縣、湘潭市湘潭縣





三門峽市澠池縣、永州市江永縣、贛州市興國(guó)縣、漢中市寧強(qiáng)縣、天津市紅橋區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、上海市青浦區(qū)、海東市樂都區(qū)









南京市六合區(qū)、大理大理市、瓊海市長(zhǎng)坡鎮(zhèn)、成都市金堂縣、重慶市南岸區(qū)、寧波市奉化區(qū)、綏化市綏棱縣









內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、珠海市香洲區(qū)、忻州市偏關(guān)縣、玉溪市紅塔區(qū)、蚌埠市五河縣









定安縣黃竹鎮(zhèn)、周口市西華縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、長(zhǎng)治市潞州區(qū)、蘇州市姑蘇區(qū)、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、重慶市南岸區(qū)、南通市啟東市、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣









臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、白銀市靖遠(yuǎn)縣、盤錦市大洼區(qū)、寧波市海曙區(qū)、三亞市天涯區(qū)、紅河綠春縣、呂梁市方山縣









佳木斯市前進(jìn)區(qū)、長(zhǎng)治市潞城區(qū)、平?jīng)鍪谐缧趴h、淮南市八公山區(qū)、焦作市溫縣、東方市板橋鎮(zhèn)、平頂山市湛河區(qū)、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、臨汾市霍州市、慶陽(yáng)市華池縣









安慶市望江縣、株洲市淥口區(qū)、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、隴南市徽縣、寶雞市金臺(tái)區(qū)、阜陽(yáng)市潁州區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣、襄陽(yáng)市南漳縣、惠州市博羅縣、鹽城市大豐區(qū)









杭州市西湖區(qū)、湛江市麻章區(qū)、廣西玉林市博白縣、上饒市鄱陽(yáng)縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣









伊春市豐林縣、金華市磐安縣、平頂山市湛河區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、畢節(jié)市織金縣、渭南市華陰市、晉城市陽(yáng)城縣









儋州市海頭鎮(zhèn)、九江市濂溪區(qū)、大連市甘井子區(qū)、重慶市萬(wàn)州區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、臺(tái)州市天臺(tái)縣、德州市臨邑縣、鶴崗市向陽(yáng)區(qū)、濱州市惠民縣









廣西百色市隆林各族自治縣、安康市白河縣、寧德市壽寧縣、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、臨滄市云縣、馬鞍山市和縣、武漢市青山區(qū)









天津市西青區(qū)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、臨沂市蘭陵縣、合肥市瑤海區(qū)、濟(jì)南市市中區(qū)、龍巖市永定區(qū)、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、運(yùn)城市垣曲縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣









盤錦市雙臺(tái)子區(qū)、黑河市五大連池市、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、宿州市靈璧縣、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、重慶市大渡口區(qū)、吉安市安??h、重慶市黔江區(qū)、聊城市茌平區(qū)









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河源市源城區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、五指山市通什、綿陽(yáng)市鹽亭縣、三明市大田縣、上海市嘉定區(qū)、鶴壁市淇縣、吉林市舒蘭市、南京市浦口區(qū)

盤前機(jī)會(huì)前瞻|七部門重磅發(fā)布!事關(guān)AI醫(yī)療,這幾家公司在醫(yī)療智能體和醫(yī)藥領(lǐng)域已實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)落地(附概念股)|界面新聞 · 證券

【七部門:開展“人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈”應(yīng)用試點(diǎn)】4月24日,工信部等七部門印發(fā)《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案(2025-2030年)》提出,深化人工智能賦能應(yīng)用。支持相關(guān)單位建立醫(yī)藥大模型創(chuàng)新平臺(tái),協(xié)同開展醫(yī)藥大模型技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)、監(jiān)管科學(xué)研究等,強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、科技倫理、應(yīng)用安全和風(fēng)險(xiǎn)管理等規(guī)則建設(shè)。開展“人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈”應(yīng)用試點(diǎn),鼓勵(lì)龍頭醫(yī)藥企業(yè)與醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研院所、上下游企業(yè)、大用戶等組成聯(lián)合體,面向醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈形成一批效果顯著的標(biāo)志性應(yīng)用場(chǎng)景。鼓勵(lì)各地建設(shè)醫(yī)藥人工智能領(lǐng)域概念驗(yàn)證、中試驗(yàn)證、共性技術(shù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)運(yùn)營(yíng)、開源社區(qū)等公共服務(wù)平臺(tái)。

【機(jī)會(huì)前瞻】

4月24日,工業(yè)和信息化部等七部門聯(lián)合印發(fā)的《醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)施方案(2025—2030年)》正式公布,該《方案》以“人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈”為核心,提出兩步走目標(biāo)。到2027年,醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型取得重要進(jìn)展,突破一批關(guān)鍵技術(shù),制修訂30項(xiàng)以上技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),研發(fā)推廣100款以上高性能產(chǎn)品,打100 個(gè)以上數(shù)智技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景,建成100個(gè)以上數(shù)智藥械工廠,建設(shè)50家以上卓越企業(yè)和5個(gè)卓越園區(qū),并培育30家以上轉(zhuǎn)型服務(wù)商;到2030年,規(guī)模以上醫(yī)藥工業(yè)企業(yè)基本實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型全覆蓋,形成完善的全鏈條數(shù)據(jù)體系和生態(tài)體系。

《方案》聚焦四大行動(dòng)系統(tǒng)推進(jìn)實(shí)施:一是數(shù)智技術(shù)賦能行動(dòng),包括加強(qiáng)智能制藥設(shè)備、工業(yè)軟件研發(fā),整合醫(yī)藥數(shù)據(jù)要素價(jià)值,建設(shè)醫(yī)藥工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)并推進(jìn)數(shù)據(jù)分類分級(jí)管理,改造升級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系、5G 專網(wǎng)等信息基礎(chǔ)設(shè)施,以及支持建立醫(yī)藥大模型創(chuàng)新平臺(tái)、開展 “人工智能賦能醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈” 應(yīng)用試點(diǎn)。

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二是數(shù)智轉(zhuǎn)型推廣行動(dòng),通過梳理研發(fā)、生產(chǎn)、流通等環(huán)節(jié)的數(shù)智化場(chǎng)景清單,培育 50 家以上卓越企業(yè),建設(shè) 5 個(gè)數(shù)智化醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)園區(qū),推動(dòng)智能靶點(diǎn)篩選、智能排產(chǎn)、藥品追溯等場(chǎng)景落地。

三是數(shù)智服務(wù)體系建設(shè)行動(dòng),強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng),制定醫(yī)藥工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,加強(qiáng)質(zhì)量支撐和創(chuàng)新載體培育,壯大服務(wù)商隊(duì)伍。

四是數(shù)智監(jiān)管提升行動(dòng),探索區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用,推動(dòng)監(jiān)管科學(xué)研究與技術(shù)工具創(chuàng)新,提升全生命周期質(zhì)量管理水平。

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《方案》通過“數(shù)智技術(shù)賦能”“場(chǎng)景應(yīng)用推廣”“服務(wù)生態(tài)構(gòu)建”“智慧監(jiān)管升級(jí)”四大行動(dòng)體系,系統(tǒng)性推動(dòng)醫(yī)藥工業(yè)與人工智能深度融合,標(biāo)志著我國(guó)AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)進(jìn)入政策驅(qū)動(dòng)、全鏈協(xié)同的新階段。

當(dāng)前,AI醫(yī)療已在醫(yī)學(xué)影像、AI制藥、手術(shù)機(jī)器人等領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展。例如,瑞金醫(yī)院基于AI的病理診斷系統(tǒng)將單張切片診斷時(shí)間從40分鐘縮短至秒級(jí),效率提升超100倍;華為云與天士力合作的中醫(yī)藥大模型通過權(quán)威認(rèn)證,可賦能方劑篩選和輔助問診。然而,行業(yè)仍面臨數(shù)據(jù)孤島、算法可靠性、法規(guī)監(jiān)管等挑戰(zhàn),例如醫(yī)療數(shù)據(jù)分散在不同機(jī)構(gòu),標(biāo)準(zhǔn)化程度低,導(dǎo)致模型訓(xùn)練效果受限。

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