嚴打外掛黑灰產 《坦克世界》協助河南警方抓獲外掛製售團夥
2026-01-20 16:16 5,628次浏览周三上午，上海市第八人民醫院5樓MDT(多學科聯合診療)診室內，孫阿姨與3名醫生相對而坐，圍繞她的心血管、內分泌、呼吸系統等多處問題，「圓桌會議」就此開始。 這是八院日前推出的多病聯合管理門診，門診的火爆遠超院方預期，「目前號源已預約至9月底，患者以老年群體為主。」上海市第八人民醫院副院長朱捷說。 預約爆滿也從一個側面反映出老年患者就醫的需求與困境。統計數據顯示，我國60歲以上中老年人患有一種及以上慢性病的比例高達75%，其中43%的老年人面臨多病共存的問題，80歲及以上老年患者同時患有兩種及以上慢性病、老年症候群、老年問題者佔總人數的87.2%。而簡化老年患者就醫流程，滿足其多病共治需求，滬上醫院正在探索。 對於八院的這次「嘗鮮」，有患者直言，「以前看病像趕場，現在醫生圍著我討論，方便多了！」但也有人疑惑，「這和全科有什麼差別？」多病聯合管理門診究竟能提供怎樣的服務？與傳統MDT、全科門診又有何不同？帶著諸多疑問，記者昨天走進八院一探究竟。 響應患者呼聲，鏈入多科資源 孫阿姨有備而來。診療桌上，她將過往報告一字攤開——瑞金醫院的血糖檢測報告、仁濟醫院的免疫組化報告、上海市第一人民醫院的心臟檢查報告、上海市公共衛生臨床中心的B超報告…… 「年紀上去了，『零件』不行了。」年過七旬的孫阿姨自嘲是醫院常客，看著報告單上高高低低的指標，她的心情常常如同過山車。聽聞八院開出多病聯合管理門診，她決定來試試。 診室裡，不同於平日裡醫生的主動問診，心內科、呼吸內科、內分泌科等三名醫生共同聆聽孫阿姨的疾病症狀與困擾，從一堆既往病歷與檢查報告中抽絲剝繭，梳理關鍵脈絡。「平時會心悸嗎？」「運動時會不會喘不上氣？」「日常飲食情況如何？」醫生們仔細問診，逐一給出解決方案。 其中最困擾孫阿姨的莫過於肌酸激酶和肌酸激酶同工酶的升高，這是診斷心肌損傷的關鍵指標，而她的指標較正常值翻了個倍。排查一輪，心內科醫生敏銳地發現，引起孫阿姨指標升高的並非心臟問題，而是用藥問題。很快，雙方達成一致，調整用藥，待兩周後再來複診。 作為區域性醫療中心，八院所在的徐匯區老齡化程度高。醫院前期調研顯示，老年人慢性疾病多，看病往往要掛好幾個科室，在不同樓層間奔波，候診等待時間也由此拉長。 「患者以症狀看病，醫院以系統分科，兩者之間往往存在信息差。」朱捷告訴記者，以簡單的頭暈為例，可能涉及神經內科、五官科、血液科等多個科室，究竟該掛什麼科室，很多患者尤其是老年患者往往找不到頭緒，「患者對推出多病聯合管理門診的呼聲很高。」 經前期籌備，醫院匯集呼吸與危重症醫學科、心內科、神經內科、內分泌代謝科、腫瘤科、消化內科、泌尿外科、普外科八個科室高年資醫師，通過多學科協作模式，讓醫生圍著患者轉。 就醫也講「高定」？根據患者需求自由組合科室 事實上，這種打破單科主導，多學科聯合診療的模式由來已久，但以往更多醫院將資源用於疑難雜症，且以專病為導向進行固定的多科合作。 多病聯合管理門診則聚焦患者個體。「我們根據患者的需求和症狀進行科室組合，堪稱『高定』版就醫服務。」上海市第八人民醫院門診辦公室副主任王田龍介紹，掛號前患者需提前預約，預約中心工作人員根據患者病史、病症、需求等判斷需要哪些科室醫生一起出診。 72歲的張老伯是首批受益者之一，他患有糖尿病、高血壓、腦梗等疾病。根據其訴求，工作人員為其配備了內分泌科、心內科、神經內科等三科醫生出診的「高定」慢病MDT，解決其血糖血壓波動大、頭暈胸悶症狀反覆出現等問題。 但是，「高定」版的門診也牽引出另一個問題，不同患者就診時需要參與的科室不同，參與的醫生數量不同，該如何收費？王田龍解釋，目前採取的是普通門診收費，按照18元一個門診號來計算，如果同時預約了3名醫生，一次看病門診掛號費是54元，「這與患者單次分別掛3個科室的號是一樣的收費標準」。 這種方式於患者而言，並非增加就醫成本；於醫生而言，也可有效計算工作量。王田龍補充道，門診運行以來，受到諸多好評的還有檢查流程的再造。「如果專家團隊當場評估患者需要CT、心電圖等檢查，由門診協調優先安排。」 「看著眼前坐了一排專科醫生就安心」 患者的另一個關注點在於，目前在全市範圍內，不少醫院已開設全科門診，加之社區衛生服務中心的全科醫生均可提供基礎性、連續性的健康管理。那麼，多病聯合管理門診與現有的全科門診有何區別？ 在王田龍看來，關鍵在於「專科深度」與「協作效率」。患者在就醫傾向上，尤其是面對多種複雜疾病時，更期待由多名專科醫生共同會診，以獲得更精準、專業的診療服務，「有患者跟我們說，看到眼前坐了一排專科醫生就覺得很安心」。 後續，八院計劃根據運行情況與患者反饋，將逐步增加開診頻次並拓展覆蓋病種範圍，院方計劃將中醫科、營養科、藥劑科等納入。「對於老年患者而言，避免藥源性疾病同樣重要。」朱捷告訴記者，不同科室開具的不同藥物，是否存在用藥衝突，用藥劑量又該如何把握，這些都需要重視，雖然醫院已推出用藥諮詢門診，但老年患者由於觀念的原因鮮少踏足，未來這些都可以得到解決。 「為了確保就診效率，我們建議患者就診前能提前準備好病曆本、既往檢查報告、化驗單以及詳細的用藥清單，方便專家團隊快速、全面評估。」王田龍特地提醒道。(本報記者 李晨琰)
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
凤凰网直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 578.43MB
- 最后更新: 2026-01-20 16:16
- 最新版本: v5.3.3.10
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 飞速直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 2.32以上
客服热线：131-3742-4137
84765
95
69815
48
2026-01-20 16:16
59812
23
2026-01-20 16:16
92137
39
2026-01-20 16:16
97621
36
2026-01-20 16:16
16485
87
2026-01-20 16:16
67281
73
2026-01-20 16:16
56387
12
2026-01-20 16:16
31759
14
2026-01-20 16:16
64539
82
2026-01-20 16:16
46192
42
96
96
46781
15
17982
95413
67521
18964