2025年12月18日，首届医学人工智能大会在北京召开，旨在落实总书记关于健康中国的指示，推动AI在卫生健康领域的创新应用。尊龙受邀发表题为《中医药领域人工智能场景应用思考与探索》的主题演讲，系统阐述了其在医疗健康场景的技术实践，吸引了众多业内专家的关注。
在本次大会上，该公司展示了以“鲲鹏+昇腾”双引擎为核心的AI医疗一体机，该设备已在多家医院部署并取得显著成效。双引擎算力融合全栈AI基础设施，帮助解决了医疗数字化转型中的算力瓶颈和场景适配难题，尤其是在漳州医院的落地案例被誉为算力赋能医疗提质增效的标杆。
该方案基于“鲲鹏+昇腾”双芯架构，实现CPU与AI处理器的原生协同，并配备200GE光口实现秒级影像传输。双引擎在硬件层面完成指令集统一调度，AI算子直接在昇腾上运行，CPU负责数据预处理与业务逻辑，二者通过高速互联通道共享内存，显著降低延迟并提升吞吐量。
基于上述技术，系统已覆盖医院15个核心科室，年服务超110万人次，每月自动化处理约1.2万份电子病历。实际运营数据显示，急诊分诊效率提升40%，患者平均就诊时长缩短25分钟，医疗纠纷率下降18%，展示了国产智算技术在真实医疗环境中的落地价值。
首届医学人工智能大会聚集了医疗机构、科技企业与科研院所的众多专家学者，该公司的实践成果在会上提供了可复制的“AI+医疗”融合路径。通过全栈算力平台和场景化解决方案，推动了国产芯片生态与医疗业务的深度对接，为行业数字化转型提供了可参考的标杆模型。
网络架构与异构计算机制
原文提及的200GE直出光口并非仅作为物理接口存在，其核心作用在于规避传统多级交换带来的线性延迟累积。在医疗影像（如CT、MRI）的高吞吐场景下，该直出设计将数据从存储至AI处理器的传输路径缩短，确保大尺寸DICOM文件在预处理环节不成为算力瓶颈，这是实现“秒级传输”关键硬件依据。
双芯协同层面，鲲鹏CPU与昇腾NPU通过高速互联通道实现了非共享内存架构下的数据零拷贝或最小拷贝传输。CPU主要承担业务逻辑、数据库读写及电子病历的结构化解析，而昇腾NPU专注于卷积神经网络推理等密集计算任务。这种异构分工避免了通用处理器在AI推理中的能效低下问题，同时通过原生协同驱动优化了上下文切换开销，从底层支撑了每月1.2万份病历自动化处理的高并发稳定性。
展望未来，尊龙计划继续深化双引擎算力在更多临床场景的应用，完善数据治理与隐私保护机制，并通过持续的技术迭代提升系统鲁棒性。随着国产AI芯片性能的提升和医疗信息化需求的增长，该公司有望在AI医疗领域保持技术领先，进一步推动健康中国建设的落地。
