■本报记者 张懿
      
       人工智能（AI）风起云涌，特别是大模型有望在未来深刻改变经济发展和社会治理的面貌。面对这一趋势，上海正全力以赴，变革创新范式，构建开放多元的大模型产业生态，加大AI创新要素的供给力度，从而加速垂类大模型与重点行业深入融合，助力新质生产力发展壮大。
      
       作为这一战略举措的重要落地内容，全市首个MaaS（“模型即服务”）平台昨天发布，重点将聚焦就医诊疗场景，利用大模型技术，满足医生、病人的痛点需求，同时降低“AI+医疗”的创新门槛。
      
       与该平台同步发布的还有首批5个由平台赋能的AI应用。其中，受益于上海的AI战略布局，一个由小团队和医院携手开发的医学AI模型，在诊断某些复杂罕见病方面，其能力已可比肩新版GPT模型，接近顶尖三甲医院多学科会诊的水平。
      
       “医生最大的梦想”近乎实现
      
       如果你试过和高水平大语言模型对话，那么，在AI驱动下不断流淌的高质量语句，应该会给你留下深刻印象。这种通过“简单输入”，就能迎来“优质输出”和“实时反馈”的爽快感，本质上源于人类获取智能的门槛被大幅降低。
      
       某种意义上，上海正在打造的AI创新模式，与之颇有共通之处——通过不断强化城市这个“智能体”的AI“输出”能力，同样可以显著降低创新门槛，从而让那些在传统行业中有经验、想创新但缺资源的人，能以低成本、高效率推出大模型技术，实现“AI+”。
      
       同济大学附属东方医院正在试点的Med-Go医疗大模型，就是昨天发布的5个AI应用中的一例。现场演示中，东方医院急诊和重症医学科主任张海涛拿出一本由北京协和医院编撰，有医疗界“蓝宝书”之称的《罕见病多学科合作诊疗病例集》，从中选取一个病例，将记录病症和检查结果的几页文字复制粘贴给Med-Go。
      
       只不过几秒钟时间，模型就迅速给出判断：这位表现为发热、反复中风、口齿不清的病人，得的是“孤立性中枢神经系统血管炎”。而翻到“蓝宝书”下一页，就是协和医院多专家会诊给出的“标准答案”——确实是这个病。
      
       在现场，张海涛甚至还做了一次PK，将该病例提供给其他AI大模型，结果显示，Med-Go的诊断能力不亚于新版GPT-4o，且大幅领先于另一个著名模型。
      
       “医生最大的痛点和梦想，就是能成为顶级专家，解决疑难复杂病例。”张海涛说，借助大模型，这个梦想实际上已接近实现。
      
       用联盟的力量推动产业创新
      
       昨天的这场发布让记者深深感到，医疗界正急切期待拥抱大模型。
      
       除了Med-Go外，现场亮相的其他几个典型场景也都切中医患痛点。比如，复旦大学附属中山医院在胃癌病区率先应用的“AI医健助手”，让病人和家属能与大模型加持的“数字人”对话，获悉术前后的须知，相当于一个7×24小时无休的专家。 ▼下转第四版（上接第一版） 将内置在上海街头公用电话亭的“就医小帮手”，则让社区居民能在就诊前得到实用的指导，解决“不知该去哪儿看病”的疑惑。此外，另两个大模型应用，服务的是医院管理和医疗科研，也都让落地医院感叹“太好用”。
      
       可以听听上海申康医院发展中心副主任王育的判断。在她看来，医疗是大模型最具潜力的应用领域，可望为患者带来更便捷高效的就医体验，并且助力医院管理模式智能化升级。也正是看到了这种需求和价值，上海会在优化大模型创新环境的工作中，选择医疗行业首发大模型赋能的公共平台。
      
       实际上，该平台一方面是技术架构，但更重要的是其背后行业联盟的力量。作为牵头方，中国电信上海公司负责为模型的训练、推理和应用提供算力底座，打造“底层大脑”。之上的“加速层”汇聚硅基流动、无问芯穹等创新企业，重点是提供类似“操作系统”的技术服务，从而在异构算力的环境下，加速模型训练和推理的效率。再往上，是由商汤日日新、阶跃星辰，以及中国电信星辰等基础大模型构成的“模型层”，以及对模型训练必不可少的语料资源。最终，这个生态系统的能力被MaaS平台整合，在市人工智能行业协会的服务下，将体系化输出——医院可以选择合适的技术伙伴，基于平台开展产学研合作，实现大模型的低成本落地。
      
       事实上，Med-Go的开发就体现了这个平台和生态的价值。它一方面融汇东方医院的专家经验和智慧，而负责其背后AI技术的则是一个核心团队只有40多人的创新企业。公司负责人倪益多告诉记者，能做出这样的成果，离不开上海为AI大模型创业者提供的环境，包括低成本的智能算力设施、AI适配软件、开放的应用场景等。
      
       未来将进一步释放大模型潜能
      
       随着上海抢抓机遇，推动首个行业MaaS平台在医疗领域落地，未来更值得期待的，是类似模式如何在更多行业复制。
      
       据记者了解，过去一段时间以来，围绕推动AI赋能，上海做了大量工作，重点就是不断完善产业生态，降低AI应用和创新的门槛。经过多个部门协同发力，全市算力基础设施布局持续优化，算力资源统筹供给力度提升，企业发展成本有效降低，行业高质量语料库建设顺利推进，各垂类应用场景也扩大开放。
      
       面向未来，上海已拟定相应的行动方案，不久后有望公布。该方案将全面释放大模型的创新潜能，特别是聚焦“5+6”场景，包括智能终端、自动驾驶、在线新经济等5个重点领域，以及教育、医疗、文化传媒、智能制造等6个重点行业，推动人工智能与传统产业、新兴产业及新赛道、未来产业的深度融合。同时，将在技术标准、基准测试、可信认证等方面，探索建设人工智能治理体系，为AI向善贡献“上海智慧”。
      
       而在此过程中，全市将进一步夯实AI基础底座，打造超大规模智能算力基础设施、强化语料数据基础支撑体系，吸引头部企业和高端人才落“沪”发展，推动技术和产业升级。
      
       值得一提的是，除了MaaS平台和典型应用亮相之外，上海昨天还发布全市首个行业语料库——上海市卫生健康行业语料库，相当于为大模型这台“引擎”备足“燃料”。目前，该语料库已形成容量达5TB的“临床医学版”和3TB的“公共卫生版”。前者覆盖的医学专科超过100个，兼顾常见病、肿瘤、急难危重症等，后者则细分到61个公卫科目，支持15类典型应用。
      
       虽然昨天并没有发布上海公卫领域的大模型应用案例，但据上海市疾病预防控制局副局长毛洁透露，目前，一套基于大模型的“AI+传染病”监测系统正在全市部署，未来，将使传染病预警从过去的“被动应战”转变为“主动感知”，开创医防融合新局面。
      
       很多人把2024年称为AI大模型应用和商业化的“元年”。而未来无疑更值得期待。