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2026-01-23 00:13 2,612次浏览8月11日電 據國家疾病預防控制局網站消息，國家疾控局近日發布關於印發傳染病疫情預警管理辦法(試行)的通知，具體內容如下： 國家疾控局關於印發傳染病疫情預警管理辦法(試行)的通知 國疾控監測發〔2025〕11號 各省、自治區、直轄市及新疆生產建設兵團疾控局，中國疾控中心(中國預科院)： 為規範開展傳染病疫情預警工作，我局制定了《傳染病疫情預警管理辦法(試行)》。現印發給你們，請結合實際認真組織實施。 國家疾控局 2025年7月30日 傳染病疫情預警管理辦法(試行) 第一條 為規範和指導傳染病疫情預警工作，防範和化解傳染病疫情風險，預防傳染病對人民群眾生命健康的危害，依照《中華人民共和國傳染病防治法》《中華人民共和國生物安全法》等法律法規和國家有關規定，制定本辦法。 第二條 本辦法適用於中華人民共和國境內傳染病疫情預警(以下簡稱預警)的形成、傳遞、應答和反饋。預警情形包括法定傳染病、新發傳染病、原因不明的傳染病以及其他重點傳染病等引發或可能引發的公共衛生風險，需要提醒可能受影響人群、相關部門或機構提前採取一定的防範準備措施。 第三條 傳染病疫情預警工作遵循生命至上、預防為主、依法管理、屬地負責、及時預警、行動導向的原則。 第四條 本辦法所稱預警包括健康風險提示、警示信息通報及預警決策建議。 (一)健康風險提示是指由各級疾病預防控制機構向公眾提示傳染病疫情風險，幫助公眾提高對傳染病的科學認識，引導採取必要、適當的防護措施，保護自身健康。 (二)警示信息通報是指由各級疾病預防控制部門向風險關聯部門、風險關聯地區和屬地醫療衛生機構，通報傳染病疫情風險信息，提示協同做好傳染病風險管控和疫情防控。 (三)預警決策建議是指各級疾病預防控制部門報請衛生健康部門，向本級人民政府提出的發布、調整、終止預警的決策建議。 第五條 國家疾病預防控制局負責建立傳染病疫情預警工作制度，指導各級疾病預防控制部門開展傳染病疫情預警工作。省級及以下各級疾病預防控制部門應當落實傳染病疫情預警工作制度，負責建立健全本行政區域內傳染病疫情預警工作機制，指導本級疾病預防控制機構和下一級疾病預防控制部門規範開展傳染病疫情預警工作。根據風險評估結果，負責進行警示信息通報、報請衛生健康部門向同級人民政府提出預警決策建議。 各級疾病預防控制機構負責收集多渠道傳染病監測信息，開展傳染病監測信息分析和風險評估。按照風險評估的結果和工作需要，向公眾公布健康風險提示，向同級疾病預防控制部門提出警示信息通報、預警決策建議等建議。 第六條 各級疾病預防控制部門會同同級衛生健康、教育、民政、農業農村、海關、移民、林草等有關部門，以及毗鄰地區疾病預防控制部門建立健全工作機制，建立聯席會議和聯絡員制度，及時通報和會商傳染病監測信息、風險評估結果和措施建議，實現信息互通和預警聯動。 第七條 各級疾病預防控制機構收集多渠道傳染病監測信息，開展傳染病疫情風險評估，識別可能存在的公共衛生風險，評價疫情風險等級。風險等級分為極低風險、低風險、中風險、高風險四級。風險等級為低風險及以上的，形成健康風險提示，提出警示信息通報、預警決策建議等建議。風險等級為極低風險的，繼續做好常態化監測工作。 風險分級標準由國家疾控局另行組織制訂。 第八條 風險評估等級為低風險，需要公眾採取一定防護措施的，各級疾病預防控制機構向公眾公布健康風險提示。 健康風險提示可包括傳染病病原特徵、流行病學特點、主要臨床症狀、近期監測結果、防治要點、重點人群防護措施和公眾防護建議等。健康風險提示應當科學明了、通俗易懂，避免使用過於專業性語言，可通過各類渠道進行傳播。 第九條 風險評估等級為中風險，需要醫療衛生機構、風險關聯部門和地區採取一定專業防範措施的，各級疾病預防控制機構應當向同級疾病預防控制部門提出警示信息通報的建議，同步做好健康風險提示。 各級疾病預防控制部門收到疾病預防控制機構建議後，應當及時會同相關部門綜合評價醫療秩序和經濟社會影響，確需進行警示信息通報的，應當及時向相關疾病預防控制機構、下級疾病預防控制部門、屬地醫療機構，以及風險關聯部門和風險關聯地區疾病預防控制部門進行通報。警示信息可包括傳染病危害、影響範圍、發展趨勢等疫情情況，業務技術培訓、人員設備物資準備以及病例識別報告、重點機構健康管理、重點場所通風消毒、職業人群防護等措施建議。 警示信息通報應當保證時效性，以安全、內部的形式進行，並同時向屬地政府和上級疾病預防控制部門報告。疾病預防控制部門應當建立進行警示信息通報的工作流程。 第十條 風險評估等級為高風險，各級疾病預防控制機構應當在2小時內向同級疾病預防控制部門提出發布傳染病預警、依法採取預警措施的建議。 各級疾病預防控制部門收到疾病預防控制機構建議後，應當組織多領域的風險評估專家組對本級疾病預防控制機構的風險評估結果進行論證，對傳染病疫情風險進行全面分析和綜合研判。確需人民政府發布預警的，疾病預防控制部門應當及時報請衛生健康部門向本級人民政府提出發布預警、依法採取相應預警措施的書面建議，同時報告上一級疾病預防控制、衛生健康部門。 第十一條 各級疾病預防控制機構指導接到預警的單位依法採取健康監測、減少聚集、加強防護、資源準備、培訓演練等疫情風險管控措施，配合疾病預防控制機構開展病例排查、疫情報告和會商研判等工作，消除或降低疫情發生擴散的風險。人民政府發布預警的，各單位應當依法落實預警措施。 各級疾病預防控制機構應當持續監測傳染病疫情發展趨勢，評估研判疫情及其風險的演變態勢，提供公共衛生專業支持。 第十二條 各級疾病預防控制部門、疾病預防控制機構應當加強風險溝通，主動收集公眾、醫療衛生機構、風險關聯部門預警應答情況，評估預警效果，發現沒有達到預期預警效果的，應再次預警。 第十三條 各級疾病預防控制部門、疾病預防控制機構依據疫情風險發展態勢，動態調整預警類型和內容。對於政府已向社會發布預警、根據疫情變化應當予以調整的，疾病預防控制部門提出預警調整建議，報請衛生健康部門報本級人民政府依法決定。 第十四條 傳染病疫情發展擴散、構成一般及以上突發公共衛生事件的，各級疾病預防控制部門應當報請衛生健康部門，及時報告本級人民政府並提出應急響應建議，根據本級人民政府部署，依法採取傳染病疫情和突發公共衛生事件防控措施。 第十五條 各級疾病預防控制部門應當對本級疾病預防控制機構的健康風險提示，以及下級疾病預防控制部門的警示信息通報和預警決策建議加強指導，對發現的問題，應當予以督促調整。如果傳染病疫情未出現跨域擴散風險或風險等級未出現明顯變化的，原則上，上級疾病預防控制機構不應對下級疾病預防控制機構發布的健康風險提示進行重複預警。 各級疾病預防控制部門應當總結分析傳染病疫情預警經驗做法，不斷優化預警的形成、傳遞、應答和反饋機制，加強與應急響應協調聯動，實現預警工作的持續優化與改進。 第十六條 各級疾病預防控制部門和疾病預防控制機構應當鼓勵和支持推動建立傳染病疫情預警指標閾值、疫情資料庫、算法模型庫，加強大數據、雲計算、人工智慧等技術研發應用，為實現多點觸發、智慧化預警提供支撐。 第十七條 各級疾病預防控制部門為傳染病疫情預警工作提供必要的人員經費、設備設施和制度保障，加強跨部門、跨機構互聯互通。依託已有信息系統和網絡基礎，建設或依託國家級、省統籌區域傳染病監測預警與應急指揮信息平臺，支撐預警業務需要。 第十八條 預警內容應當清晰準確、權威專業，注意保護個人信息，不得擅自發布，不得隨意編造和傳播。 第十九條 本辦法自發布之日起施行。
北京8月11日電 (記者 夏賓)2025開放計算技術大會近日在北京舉行，大會聚焦在MoE(混合專家)大模型與AI智能體的技術發展趨勢下，如何以開放計算更好促進縱向擴展性能(Scale up)與橫向擴展效率(Scale out)的協同發展。 當前，模型算法開源、算力系統開放，已經成為AI時代一個主流趨勢，開源開放的全球化協作平臺正發揮越來越重要的作用，既能以系統化思維，通過提升單系統性能，滿足萬億參數大模型發展的需求；又能應對日益擴張的數據中心規模，通過全球產業鏈協作解決未來GW級AI數據中心面臨的系統性工程挑戰。 2025開放計算技術大會由開放計算社區OCP及開放標準組織OCTC(中國電子工業標準化技術協會開放計算標準工作委員會)聯合主辦，來自中國移動、字節跳動、阿里雲、三星、浪潮信息、清華大學、立訊技術等超千位知名學者、技術專家、應用開發者及廠商代表參與大會。 開源大模型正深刻重塑全球AI產業格局和發展路徑，與之伴生的是，公共雲平臺和模塊化AI基礎設施的普及，為開源模型的規模化落地和應用創新提供了至關重要的開放算力基礎。這種開源模型與開放算力的結合，會有效驅動海量長尾應用爆發，進一步加速AI普惠的實現。 OCP基金會高級總監Michael Schill表示，隨著AI日益成為社區成員關注的核心場景，OCP的工作重心正轉向AI主導，所有核心工作圍繞著AI開放系統(Open Systems for AI)戰略計劃展開，包括數據中心物理基礎設施、數據中心IT基礎設施和系統管理三個重點領域，並且發布了《可擴展基礎設施的藍圖》，這是AI開放系統戰略計劃當中的重要工作成果。 OCTC秘書長陳海認為，產業協同創新要從應用出發、從用戶思維出發，堅持標準引領產業發展，制定更切實落地的規範標準，推動和加速數據中心各領域的技術創新與成果普惠，讓更多的組織和個人從中獲益。 例如，面向多元計算資源組合和多應用場景的伺服器算力算效評估基準，就是通過系統評估伺服器整機的綜合算力與能效表現，為行業提供科學、可信的算力算效評估體系，為用戶伺服器架構選型和優化提供標準範式。 毋庸置疑，開放計算的興起與日益壯大，使得數據中心產業鏈的協同效應更緊密、融合創新能力更強，這一點對於飛速迭代的AI產業至關重要。 目前，MoE大模型的參數量仍在保持高速增長且迭代迅速，對單系統的算力密度與互聯速率提出極致要求，帶動了計算架構的變革。 OCTC輪值主席、中國移動通信有限公司研究院副院長段曉東指出，MoE大模型持續推高大算力，仍然是今天的時代主題，產業將會很快邁入以超節點這種網絡和算力、軟體和硬體全面協同優化的一個時代。 阿里雲基礎設施異構硬體和系統資深總監盧曉偉表示，超大規模MoE帶來了AI基礎設施的算力、互聯、能耗瓶頸，以及可靠性和穩定性的挑戰，需要為AI重構算力系統，Scale Up超節點架構將成為核心發展路徑。 三星電子副總裁、先行開發團隊負責人張實完表示，未來，超節點架構將會採用GPU發起式直連內存，通過GPU友好型介質與存儲，有效減少內存瓶頸，為大模型訓練推理提供強力支持。 字節跳動伺服器架構師高曉軍表示，當產業鏈各方以開放心態共建標準、共享技術、共拓場景，多樣性算力將不再是分散的「孤島」，而是互聯互通的「大陸」。 浪潮信息副總經理趙帥強調，開放計算社區的核心目標就是利用生態力量打破性能瓶頸，推動業務創新發展，這是一種系統化思維與應用價值導向。超節點架構本質上也是系統化思維的產物，它不是某一個點的突破，而是在現有技術、生態和成本約束下，從系統層面去打破晶片本身的性能邊界，最大化用戶價值。 作為社區的一員，浪潮信息後續將向社區成員開放自研的超節點架構設計以及PD分離框架，推動開放超節點架構的發展。 事實上，GW級AI數據中心對算力生態帶來的重要變革，已經推動了跨社區合作的進程加快。目前，OCP正在籌備成立「GW級開放智算中心OCP中國社區小組」，結合中國在能源、算力基礎設施與供應鏈方面的需求與優勢，推動AI開放系統戰略計劃在中國的落地。 同時，OCP也在同OCTC積極合作，探討將OCP領先的AI基礎設施技術架構、參考方案、前沿研究成果等在中國市場落地，在中國建立GW級AI數據中心的全球性標杆。(完)
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