尽管已经有多家医疗AI启动IPO，但是实现盈利的企业尚未出现，根据已公开的公司数据，研发费用占比高，并且仍在持续增长，可见在未来短时间内，医疗AI产品研发及优化仍是重点，资金需求缺口大。
近年来，国内关于人工智能领域的研究十分密集，发文量激增。目前，中国不论在高水平论文还是专利申请数量上都位居世界前列，视觉、语
音、自然语言处理等基础智能任务工程实现水平全球领先，并且拥有一批追求算法技术极致优化的人工智能企业。
随着理论突破速度开始放缓，深度学习技术进入升级优化阶段，驱动图像分类、机器翻译等多类感知任务提升准确率，在政策的支持下，持续释放技术红利，促进医疗AI技术生态不断完善
尽管已经有多家医疗AI启动IPO，但是实现盈利的企业尚未出现，根据已公开的公司数据，研发费用占比高，并且仍在持续增长，可见在未
来短时间内，医疗AI产品研发及优化仍是重点，资金需求缺口大。医疗AI行业已出现轮次比较靠后的融资，部分企业已步入预上市阶段，
上市企业也已崭露头角，融资数量及金额持续上涨，为医疗AI企业提供资金支持。
中国正在加速进入老龄化社会，相应地带来更多在医疗健康方面的需求，同时，医疗产业也存在优质医疗资源不足的结构性问题。通过“AI+
医疗”的融合与加速，是在推动医疗行业从数字化向智能化升级的方向上，探索医疗智能化服务能力与水平的提升，从而在缓解医疗资源结
构性问题的基础上，提升医疗服务的效率和质量，从而更好地满足人民群众的医疗健康需求。
附件：中国医疗业人工智能行业应用发展图谱2023-医疗AI产品研发及优化仍是重点
大模型训练和应用面临着算力和能耗算力方面的挑战;大模型在数据和资金方面也面临着挑战; 大模型发展在技术和人才方面也面临着挑战
鹏程·盘古模型是全球首个全开源2000亿参数的自回归中文预训练语言大模型，在知识问答、知识检索、知识推理、阅读理解等文本生成领域表现突出
开源大模型是基于开源软件模式，由全球开发者共同参与、共同维护、共同发展的机器学习模型。开源由开源规则、开源对象、开源基 础设施、参与主体组成
第三阶段AI聚焦学习环节,注重大模型的建设,AI能力覆盖学习和执行;第四阶段则聚焦执行与社会协作环节,开始注重人机交互协作,注重人类对人工智能的反馈训练
数据、算力、算法作为人工智能发展的核心三要素已经具备基础条件;大数据+大算力+通用大模型成为新的发展范式;大模型开源生态成为推动AI产业发展的重要模式
深入分析了人工智能大模型的开源生态体系,探讨了其在不同行业中的应用,并展望了未来的商业化潜力与挑战,闭源大模型的融资规模高于开源大模型
生成式人工智能技术可以用于参与数字内容创作，突破传统内容创作的数量约束，有着更为流畅和高效的人机 交互模式，减少了重复性的任务负担，实现生产力解放
提供了详细的数据分析、图表和预测模型，以及对未来AI技术和应用的深入探讨。整体而言，报告对AI产业的未来发展持乐观态度，并认为AI将深刻影响社会生产力和人类生活的各个方面
面对行业用户多样的智能化需求,AI如何真正走出实验探索期,实现与不同行业的众多业务场景的融合,帮助企业实现商业价值,是AI在企业数字化转型中面临的首要挑战
挑选了5个典型案例进行分析,深入分析中小企业在 AI 时代的机遇,评估中小企业当前智能化的现状,找出智能化过程中遇到的痛点, 给出中小企业应对 AI 时代的路径建议
金融行业中不少细分领域的领先者已经开始将生成式人工智能引入业务实践,其卓越的内容理解和创造能力将对金融服务行业不同细分赛道带来极大的效能提升
将煤矿和非煤矿山智能化标准建设纳入同一体系，通盘考虑、统筹规划，注重大数据、人工智能、机器人等新技术与传统矿山行业深度融合
