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售后服务上门服务电话，智能分配单据：（活力中国调研行）从火箭动力到太空算力 北京以AI加速“算力上天”

　　北京6月15日电 (记者 陈杭 卢晓娜)AI驱动火箭发动机研发范式革新，太空数据中心突破能源与散热等关键技术……北京当下正打通“算力上天”的关键环节。

　　记者近日走进北京新型研发机构、科创企业等，实地感受人工智能加速赋能科研与生产。

　　AI技术快速发展带动算力需求激增，目前国内外已建成的地面数据中心普遍存在占地广、能耗高、散热难等问题，将数据中心“搬”上太空成为全球产业布局热点。

　　北京太空数据中心建设正处技术验证阶段。“尽管整体建造成本较高，但一旦建成，运营成本极低。”北京星辰未来空间技术研究院副院长武江涛表示，太空数据中心优势在于能源供给免费且持续，太空太阳能利用效率远高于地面，且无需支付电费；散热依靠辐射散热板，无需配备大量水冷设备。

　　武江涛说，该院在能源获取和散热上取得创新突破，独创设计了聚光型太阳电池和石墨烯轻质散热系统，在地面完成工程化实验基础上，正通过试验星在轨进行验证，后续将逐步推进小规模、全系统应用。

　　在北京科学智能研究院内，人工智能赋能科学研究(AI for Science)有效帮助打破学科与学科、理论与实验、科研与产业之间的壁垒，火箭发动机研发周期由以年计缩短至按月计，推动更多原创性、引领性成果落地。

　　研究院副院长陈帜表示，火箭发动机作为高度复杂的工业产品，其研发过程对工程经验、试验验证和多轮迭代依赖较高，研发周期长、成本高，对设计效率和可靠性评估能力提出了更高要求。围绕火箭发动机，研发人员依托AI技术与行业经验，打造“设计—仿真—制造—试验”智能自动化研发平台“Prime一行”，打通从设计目标输入到仿真评估、制造验证和热试车反馈的全流程协同。

　　他表示，该平台有望提升传统研发流程中各环节之间的协同效率，支撑AI生成式设计、AI驱动燃烧仿真、金属增材制造及自动化流体测控等方向的研究，为发动机构型优化、一体化制造和可靠性提升提供新的技术路径。

　　火箭发动机核心材料需兼顾导热性、强韧性、高温强度等。“平台具备自主迭代和演进能力，可从海量元素排列组合中，精准筛选、锁定最优材料。”他表示，团队正研制可支撑小型火箭发射的新一代发动机，推力目标量级进一步提升。(完)

本周研究机构披露行业研究动态（活力中国调研行）从火箭动力到太空算力 北京以AI加速“算力上天”

　　北京6月15日电 (记者 陈杭 卢晓娜)AI驱动火箭发动机研发范式革新，太空数据中心突破能源与散热等关键技术……北京当下正打通“算力上天”的关键环节。

　　记者近日走进北京新型研发机构、科创企业等，实地感受人工智能加速赋能科研与生产。

　　AI技术快速发展带动算力需求激增，目前国内外已建成的地面数据中心普遍存在占地广、能耗高、散热难等问题，将数据中心“搬”上太空成为全球产业布局热点。

　　北京太空数据中心建设正处技术验证阶段。“尽管整体建造成本较高，但一旦建成，运营成本极低。”北京星辰未来空间技术研究院副院长武江涛表示，太空数据中心优势在于能源供给免费且持续，太空太阳能利用效率远高于地面，且无需支付电费；散热依靠辐射散热板，无需配备大量水冷设备。

　　武江涛说，该院在能源获取和散热上取得创新突破，独创设计了聚光型太阳电池和石墨烯轻质散热系统，在地面完成工程化实验基础上，正通过试验星在轨进行验证，后续将逐步推进小规模、全系统应用。

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　　研究院副院长陈帜表示，火箭发动机作为高度复杂的工业产品，其研发过程对工程经验、试验验证和多轮迭代依赖较高，研发周期长、成本高，对设计效率和可靠性评估能力提出了更高要求。围绕火箭发动机，研发人员依托AI技术与行业经验，打造“设计—仿真—制造—试验”智能自动化研发平台“Prime一行”，打通从设计目标输入到仿真评估、制造验证和热试车反馈的全流程协同。

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“前段时间，我有幸在北京大学参与了AI与医疗信息化专题课程学习，了解医疗数据安全防护、人工智能技术落地等前沿内容。课堂上，专家学者对行业痛点的剖析与未来趋势的预判，让我深刻感受到这场技术革命正重塑医疗生态——AI不仅是提升诊疗效率的工具，更在数据安全与创新平衡中，开启了医疗健康事业高质量发展的新赛道。”管玉玲深耕医疗领域多年，聚焦神经外科与功能神经外科学细分赛道，专注医院的全链路管理、精准运营及投资管理工作。凭借对行业趋势的深刻洞察与实战经验，以科学管理体系为支撑，优化医疗资源配置，驱动医院实现高质量发展，为神经外科领域医疗服务升级与价值提升持续赋能。

医疗数据作为AI赋能的核心燃料，其安全与价值释放始终是行业绕不开的命题。医疗数据包含患者隐私信息、诊疗记录等敏感内容，一旦泄露或滥用，将直接威胁生命健康权与隐私权。当前，数据孤岛现象与共享需求的矛盾尤为突出：不同医疗机构的数据格式不统一、隐私保护要求严格，导致海量数据难以形成合力，制约了AI模型的训练效果。

AI与医疗的深度融合，正从单点应用迈向全链条赋能的新阶段。在临床诊疗领域，AI辅助诊断已实现从单病种到多病种的拓展，3秒完成影像病灶识别、1分钟生成智能病历，让医生从重复性工作中解放出来，聚焦复杂病例诊疗。基层医疗是政策倾斜的重点，到2030年，基层诊疗智能辅助应用将基本全覆盖，绵阳市游仙区的120多家卫生院已通过AI系统为32万居民建立“数字健康护照”，让优质医疗资源触手可及。在公共卫生领域，传染病智能监测预警系统、短缺药品智能调配平台的应用，大幅提升了应急响应效率;中药种植数字孪生系统、中医智能诊断设备的研发，更推动了传统医药的现代化转型。

未来，医疗AI的发展将呈现三大趋势。一是技术架构持续升级，“基础大模型-领域专用模型-临床微调模型”的三级架构将逐步成熟，跨模态数据融合能力不断增强。二是人机协同成为主流范式，AI将承担50%以上的标准化工作，与医生形成“技术辅助+人文关怀”的互补模式。三是治理体系日益完善，“人机对齐”原则将贯穿AI全生命周期，通过可解释性设计、双保险复核机制、伦理委员会审查等措施，筑牢医疗安全防线。

这场医疗数智化变革，本质上是技术向善的实践过程。当AI让基层医生拥有“超级大脑”，让患者看病少跑腿，让科研创新更高效，我们看到的不仅是技术的力量，更是“以人民健康为中心”的初心落地。未来，唯有持续筑牢数据安全屏障，推动技术创新与伦理规范同频共振，才能让AI在医疗领域行稳致远，为健康中国建设注入不竭动力。（管玉玲）

李震

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