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华为发布医院通用人工智能平台HAIP:医院AI正在告别“各自为战”

发布时间:2026-04-13 来源:AI医疗观察 浏览量: 字号:【加大】【减小】 手机上观看

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4月10日,以“数智融合·赋能医疗”为主题的“AI驱动智慧医院建设新范式高峰论坛”在广州举行。论坛由广东省卫健委、广州市卫健委指导支持,南方医科大学南方医院与华为共同主办。会上,南方医院联合华为及行业伙伴首次面向全球发布医院通用人工智能平台(Hospital AI Platform,简称HAIP),同时发布《医院通用人工智能平台技术白皮书》,并为医疗AI全场景智慧医院联合创新实验室揭牌


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告别“烟囱式”AI:HAIP如何搭建医院的“数据高速公路”


华为HAIP平台定位为医院专属“AI操作系统”,通过统筹全院算力、数据、模型资源,将分散的AI能力整合为可共享、可进化、向基层赋能的统一数智化底座,推动医疗AI建设从“单点部署、零散应用”向“统一规划、全域协同”转变。


南方医院院长孙剑用一个生动的比喻解释了这个平台的价值:“过去各个学科打造的都是各自独立的‘烟囱式’AI智能体,HAIP平台就像一条高速公路,建好底座后,不同学科的AI智能体可以高效运行、互通有无。”华为副总裁李俊风则从痛点出发指出,“数据无法流通、资源不能协同、AI难以融入全流程等是主要挑战。该平台的核心就是建立统一数据底座,不打破医院现有流程,让人工智能赋能每个诊疗环节。”


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在技术架构上,HAIP采用“能力底座、智能中枢、工具引擎”三位一体架构。能力底座依托昇腾、鲲鹏等自主创新算力,构建100%自主创新的AIDC算力集群,通过DCS AI容器底座实现算力切分和任务智能调度,将AI算力利用率提升30%以上。智能中枢通过AI数据湖提供全院统一的数据视图,打破科室壁垒与数据孤岛,构建AI训练的“数据粮仓”;AI数据平台的知识库、记忆库和KV Cache加速能力实现毫秒级检索响应。工具引擎则通过ModelEngine人工智能工具平台实现全类型数据智能化标注和多模态AI语料生成,数据飞轮支撑模型快速迭代。


平台还具备NL2Agent自然语言驱动智能体能力,让医生无需懂代码即可开发出专属的数字分身;原生多智能体协同架构支持各AI应用协同运转,多级协同能力实现三甲医院和基层医疗机构之间模型的自动化部署和迭代。据南方医院披露,该院已落地慢性肾脏病综合管理大模型“智肾”、围手术期麻醉管理大模型“南方智麻”、病理AI辅助诊断、病案质控、电子病历AI助手及“南医小智”智能体中心等场景化应用,覆盖临床诊疗、患者服务、科研创新与运营管理。


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从军团到平台:华为AI医疗的“操作系统”野望


HAIP的发布,是华为AI医疗战略的最新落子。早在2025年3月,华为便成立医疗卫生军团(第21军团),大规模整合内部销售、研发、服务资源,聚焦构建AI辅助诊断解决方案体系,推动医疗大模型在临床场景的深度应用,直击医疗行业数字化进展缓慢、数据孤岛、重复开发、AI应用成本高等痛点。



军团由存储产品线总裁张伟力挂帅。华为以“盘古大模型+昇腾AI框架+云计算”为核心技术底座,构建起覆盖病理诊断、医学影像、药物研发、健康管理等多场景的AI医疗生态。在AI影像领域,华为云医学影像平台已与联影医疗、万东医疗等头部公司达成深度合作;在医疗大模型与智能体领域,盘古大模型衍生出盘古药物分子大模型和盘古医学大模型,并与瑞金医院推出病理大模型“RuiPath”、与华西医院推出“睿宾2”医疗智能体;在智慧医疗领域,华为已与润达医疗合作打造医疗AI大模型,与讯飞医疗开发智能医疗助手。


值得注意的是,华为的ICT(信息与通信)技术基因决定了其定位:不直接提供医疗产品或服务,而是成为医疗行业企业的技术合作伙伴,协同制定行业规范。正如孙剑院长所说,“与其让每一个科室、每一个专家去做AI,不如我们从整体上做一个宏观的基座平台,再去搭载不同学科、不同专家的智能体,将来就能够构建一个智慧医院。”


AI医疗正迎来历史性机遇。国家卫健委等五部门发布的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》提出,到2027年基层诊疗智能辅助应用在医疗卫生机构广泛应用,到2030年基本实现全覆盖,二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等AI技术应用。据弗若斯特沙利文预测,中国AI医疗市场规模将从2023年的88亿元飙升至2033年的3157亿元,年复合增长率高达43.1%。各地已争先出台AI+医疗的指导性文件,医疗机构在智慧医疗考核推动下释放了大量硬件、数据治理和智能应用需求。


从医疗卫生军团的组建到HAIP的全球首发,华为正在成为推进AI医疗智能化的重要力量——不仅是硬件提供商,更是生态构建者。正如华为在HAIP发布中所言,未来将通过通用人工智能平台HAIP与通用人工智能助手HAIC的云边协同架构,把智慧医院做成“可持续的系统工程”,实现AI赋能医生、赋能基层,助力优质医疗资源均衡布局。

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