11月20日,由中关村论坛办公室指导,英特尔中国研究院主办,“‘芯’系数医融合 ‘智’创健康未来”2023中关村论坛系列活动暨英特尔智能医疗健康创新合作论坛在京举行。在医疗行业加速数字化转型的大背景下,英特尔中国研究院携手“医产学研用”合作伙伴,共同探讨如何推动数医融合创新,助力“健康中国”建设,并分享技术解决方案和相关落地实践。
北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会副主任张宇蕾, 北京市海淀区常务副区长林剑华出席活动并发表了开幕致辞。英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强,首都医科大学急诊医学系主任、北京朝阳医院急诊中心主任郭树彬,东软智能医疗科技研究院副院长彭成宝,南京市转化医学研究院运营总监胡鹏,英特尔医疗健康与生命科学部高级架构师梁海奇等嘉宾出席本次活动并做了主题演讲。
北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会副主任张宇蕾在致辞中表示:“中关村论坛是面向全球科技创新交流合作的国家级平台,英特尔是中国创新发展的重要参与者和贡献者。2023中关村论坛系列活动——英特尔智能医疗健康创新合作论坛的举办,有助于汇集更多行业力量融合创新,充分发挥北京市医疗健康和信息技术产业的协同优势,打造智能医疗国际产业创新生态,进而为北京市全球科技创新中心和世界领先科技园区的建设贡献力量。”
北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会副主任张宇蕾致辞
北京市海淀区常务副区长林剑华也肯定了英特尔中国研究院推动本土创新的贡献:“英特尔中国研究院成立以来,扎根中关村这片创新创业的沃土,倾听中国本土市场需求,与中国产业界合作伙伴携手合作,深耕多个领域,推动公司不断加大在中国的发展布局,为海淀区的数字经济发展提供了强大的技术支持和创新动力,同时培养输出了大量的优秀科研人才。”
北京市海淀区常务副区长林剑华致辞
在题为《“芯”创新 “智”无限》的主题演讲中,英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强表示:“英特尔凭借制程与封装的深厚底蕴持续创新,对神经拟态计算和量子计算等未来计算领域的探索,推进高能效比算力增长,并通过软硬件协同优化,来满足无所不在的人工智能的发展。英特尔中国研究院,秉承发现、解决、推广的探索逻辑,将数字人和生成式AI等技术结合,和一级医院及其它技术伙伴密切合作,将AI带入智慧医疗行业,打造可规模化落地的智能医疗解决方案。”
英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强发表主题演讲
首都医科大学急诊医学系主任、北京朝阳医院急诊中心主任郭树彬则围绕《科技革命与产业变革重塑急诊医学体系》这一话题进行了分享。“作为国家适应新一轮科技革命和产业变革要求提出的‘四新’战略之一,‘新医科’是传统医学与人工智能、大数据、智能机器等技术的深度融合形成的‘新兴智能医学’。在‘新医科’的背景下,为了更好地推动急诊医学体系全面数字化转型与智能化发展,医院需要主动走出去,去寻找拥有共同理念的合作者,建立深度战略合作关系,以实现多元数智化赋能的目标”,郭树彬表示。
首都医科大学急诊医学系主任、北京朝阳医院急诊中心主任郭树彬发表主题演讲
此外,英特尔中国研究院,联合首都医科大学附属北京朝阳医院、同济大学数字创新中心、泰安市中心医院和英麒智能发布了新一代“无界”医疗技术创新平台。该平台聚焦防诊治康能力,覆盖诊前诊中诊后多领域,在数字人、数字孪生、自由视角视频等英特尔中国研究院先进技术,和英特尔异构硬件强大算力的支持下,提供端到端系统方案,为医生和患者带来便捷、高效、沉浸式的远程沟通体验。
智能医疗的蓬勃发展离不开技术与生态。英特尔中国研究院将继续秉持英特尔中国“植根中国、服务中国、共同发展”的理念,发挥在技术、资源等方面的优势,推进整个医疗生态的更广泛合作,与各界伙伴一起打造本地化的数医融合解决方案,让医护服务更人性化、更有温度。
好文章,需要你的鼓励
谷歌宣布为Chrome iOS版推出新功能,用户可在工作和个人谷歌账户间轻松切换,无需反复登录登出。该功能支持托管账户浏览,实现严格的数据分离,工作账户的标签页、历史记录和密码等本地数据与个人浏览完全隔离。随着企业不再提供公司手机,员工常需在个人设备上访问公司资源,此更新有助企业允许员工使用自选设备。
以色列理工学院和希伯来大学研究团队通过创新的"对调训练"实验,首次系统性地揭示了大语言模型认知偏见的真正来源。研究发现,AI模型的32种认知偏见主要源于预训练阶段而非微调阶段,这一发现颠覆了此前的认知,为开发更公正的AI系统指明了新方向。
OpenAI宣布其最新实验性推理大语言模型在2025年国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水平。尽管机器在数学推理、代码生成等认知任务上表现卓越,但这并不意味着它们具备真正的智能。机器缺乏知识迁移能力、情感理解、自我意识、内在动机等关键特征。它们无法像人类那样灵活适应新环境,也不具备主观体验和意识。真正的智能需要多方面综合能力,而非仅仅在特定任务上的优异表现。
约翰霍普金斯大学团队开发了VLV系统,仅用1000美元成本就能达到GPT-4o级别的AI图像描述效果。该系统巧妙组合现有的视觉编码器、扩散模型和语言模型,通过两阶段训练实现高质量图像描述。测试显示VLV在重建质量和人类评价方面与顶级商业模型相当,同时具备出色的空间理解和创意组合能力,为AI技术普及化提供了新思路。