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售后服务上门服务电话，智能分配单据：上海海关推出监管新模式助力跨境电商进口蓬勃发展

　　上海6月18日电 (记者 姜煜)上海海关大力推进跨境电商海关监管数字化改革新模式，为国内消费者购买“全球好物”提供了安全便捷的“无感通关”新体验。

上海海关关员在虹桥商务区保税物流中心开展监管工作。周燕 摄

　　作为上海跨境电商进口的重要渠道，虹桥商务区保税物流中心(以下简称“虹桥B保”)2025年跨境电商进口销售订单达1486.8万单，占全市六成以上，同比增长超过20%。业务量的持续攀升，叠加消费者对电商企业“小时达”的更高期待，让传统的跨境电商管理模式面临新的考验——如何在保障监管到位的同时，进一步提升通关效率，成为一个需要破解的现实课题。

　　改革契机来自国家级航运贸易区块链网络的上线运行。上海海关以京东国际等电商平台为试点，尝试将区块链技术引入跨境电商监管，构建“企业订单链+物流供应链+海关监管链+航贸区块链”的多链协同框架，将企业采购、仓储、物流、支付等11类数据接入区块链平台。

　　在此基础上，海关后台运用智能模型对订单的真实性与合规性进行交叉验证，形成“事前风险预警、事中无感验核、事后全程追溯”的监管闭环。新模式的核心变化在于“监管更加智慧和精准”，对企业日常作业流程的影响降低到最小。

　　试点企业京东国际进口关务负责人崔子靖说：“2026年1月到5月，我们在虹桥B保完成跨境电商进口订单16.8亿元，同比增长超过8.9%。我们积极参与海关的跨境电商数字化改革试点，用数据换便利，整体物流配送效率较试点前提升了16.1%。”

　　虹桥B保主管海关莘庄海关物流监控科副科长莫浩文表示：“我们在数字化监管过程中还发现了企业商品名称申报差异、支付时间节点存疑等5类不规范事项，及时提示并指导企业加以整改，引导企业提升合规水平。”

　　基于前期探索，上海海关正在推动将相关理念和模式推广至长三角区域内各海关，选取有条件、有意愿的关区和企业共同参与改革试点。(完)

今日相关部门发布新研究报告上海海关推出监管新模式助力跨境电商进口蓬勃发展

　　上海6月18日电 (记者 姜煜)上海海关大力推进跨境电商海关监管数字化改革新模式，为国内消费者购买“全球好物”提供了安全便捷的“无感通关”新体验。

上海海关关员在虹桥商务区保税物流中心开展监管工作。周燕 摄

　　作为上海跨境电商进口的重要渠道，虹桥商务区保税物流中心(以下简称“虹桥B保”)2025年跨境电商进口销售订单达1486.8万单，占全市六成以上，同比增长超过20%。业务量的持续攀升，叠加消费者对电商企业“小时达”的更高期待，让传统的跨境电商管理模式面临新的考验——如何在保障监管到位的同时，进一步提升通关效率，成为一个需要破解的现实课题。

　　改革契机来自国家级航运贸易区块链网络的上线运行。上海海关以京东国际等电商平台为试点，尝试将区块链技术引入跨境电商监管，构建“企业订单链+物流供应链+海关监管链+航贸区块链”的多链协同框架，将企业采购、仓储、物流、支付等11类数据接入区块链平台。

　　在此基础上，海关后台运用智能模型对订单的真实性与合规性进行交叉验证，形成“事前风险预警、事中无感验核、事后全程追溯”的监管闭环。新模式的核心变化在于“监管更加智慧和精准”，对企业日常作业流程的影响降低到最小。

　　试点企业京东国际进口关务负责人崔子靖说：“2026年1月到5月，我们在虹桥B保完成跨境电商进口订单16.8亿元，同比增长超过8.9%。我们积极参与海关的跨境电商数字化改革试点，用数据换便利，整体物流配送效率较试点前提升了16.1%。”

　　虹桥B保主管海关莘庄海关物流监控科副科长莫浩文表示：“我们在数字化监管过程中还发现了企业商品名称申报差异、支付时间节点存疑等5类不规范事项，及时提示并指导企业加以整改，引导企业提升合规水平。”

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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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