当DeepSeek等大模型成为各行各业热议焦点时，伏泰科技凭借其深厚的技术积累，自主构建了大模型训练和推理的软硬件平台，并成功研发了具有自主知识产权的大模型。在此基础上，伏泰科技实现了包括DeepSeek满血版在内的多个大模型的本地自主化部署，并针对公共卫生领域研发了多个场景化的智能体（Agent），形成了强大的AI矩阵，为公共卫生智能化的未来点亮了新的方向。

AI矩阵能力中台

伏泰科技深耕公共卫生领域多年，深刻理解行业痛点与需求，提前布局AI战略，组建了专业的技术团队，致力于打造全面的AI解决方案。伏泰科技积极探索AI技术与公共卫生的深度融合，通过一系列创新应用系统，实现了从传统模式到智能模式的重大转变，显著提升了公共卫生管理的效率与精准度。

实时性进化

从“静态记录”到“动态情报站”

传统公共卫生管理模式中，信息记录依赖静态数据，面对政策调整或突发公共卫生事件，难以实时更新信息。这导致在关键决策时刻，由于信息滞后，无法做出最及时有效的应对。

接入AI后，可整合最新政策文件、历史疫情事件库等多源异构数据，构建动态情报知识库。通过自然语言处理技术对信息进行实时分析，确保信息的时效性。运用语义检索技术，实现对海量数据的精准提取，融合分析结果，为公共卫生决策提供包含风险评估、趋势预测、应对策略等全方位的参考。

传染病疫情监测场景为例：

Q：某地区近期流感病例数异常增加，是否存在大规模爆发风险？

A: 接入 AI 的系统可通过实时汇集的医疗机构上报病例数据、天气变化数据、人口流动数据，以及最新的流感防控政策。通过分析这些数据，结合历史流感疫情的传播规律，快速给出 “未来一周内，在人口密集区域有 20% 的概率出现小规模爆发，建议加强疫苗接种宣传和重点场所消毒工作” 的评估报告，为疫情防控争取宝贵时间。

自治性进化

从“人工主导”到“智能代理”

以往，公共卫生管理系统在部分流程中严重依赖人工干预，如疫情数据统计、防控措施执行监督等，效率较低且易出现人为失误。

利用 AI 大语言模型的推理能力，伏泰AI智能体能够自主对复杂的公共卫生任务进行目标规划、任务拆解、工具调用、过程迭代。通过智能算法自动生成任务执行方案，并在没有人工干预的情况下完成任务。

社区疫情防控物资调配场景为例：

Q：为某社区调配一周的疫情防控物资？

A: 模型先进行指令解析，提取社区人口数量、疫情严重程度、物资储备现状等关键信息，利用强化学习机制自动询问缺失条件，如特殊人群需求等。随后，将指令拆解为物资类型、分配数量及组合、配送时间优化等多目标优化问题，自动生成物资调配方案。通过物联网平台与配送设备通信，下发配送任务指令并实时接收配送状态，独立完成从任务接收到执行监控的全流程，提升社区疫情防控物资调配的智能化水平。

成本优化进化

从“高耗低效”到“高效低耗”

公共卫生领域存在海量数据处理需求，如流调信息、环采检测报告、疫苗接种数据等，本地服务器算力有限且成本高昂，严重制约了复杂模型的训练与应用。

伏泰科技AI 采用分布式计算、模型压缩等技术，提升数据处理效率，降低算力门槛。通过自动化机器学习，使公共卫生领域垂直模型能快速迭代更新，适应业务发展变化。

免疫规划中的查漏补种&个性化接种推荐场景为例：

Q：如何高效地开展疫苗查漏补种工作并为受种者提供精准的接种推荐？

A：AI 系统通过对接种信息数据库的深度挖掘，结合国家免疫规划要求。利用构建的个性化疫苗推荐算法，充分考虑受种者的实际接种情况、接种禁忌以及免疫程序要求，对下一针和全程预约接种疫苗进行精准推荐。系统实时追踪接种动态，一旦发现应种未种情况，立即向受种者及相关接种单位发送提醒信息，包括适宜接种的疫苗种类、最近可接种时间及地点等。

协同性进化

从 “分散作业” 到 “智能协作中枢”

传统的公共卫生应急指挥，各类报告的协作完成过程繁琐且效率低下。不同部门和人员分散作业，信息沟通存在延迟和偏差。报告撰写往往需要人工收集、整理来自多个渠道的数据，不仅耗时费力，还容易出现数据不一致的情况。而且在整合各方意见和建议时，由于缺乏高效的协同工具，导致报告的完善过程漫长，难以快速响应紧急的公共卫生事件。

伏泰科技引入 AI 技术后，构建了智能协作中枢系统。该系统能够将来自医疗救治、疫情监测、物资保障、社区防控等多个部门的数据进行实时整合与分析。利用自然语言生成技术，根据不同报告的模板和要求，自动生成报告初稿。同时，借助 AI 的智能提醒和任务分配功能，明确各部门和人员在报告完善过程中的职责，确保信息及时传递和反馈。在报告汇总阶段，AI 可以对报告内容进行智能校对，检查数据准确性、逻辑连贯性以及格式规范性，大大提高审核效率。

撰写突发公共卫生事件应急处置总结报告为例：

Q：生成一份关于近期某地区食物中毒事件的应急处置总结报告？

A：AI 系统首先从医疗机构获取中毒患者的救治情况、症状表现及诊断结果；从疾控中心获取中毒原因的检测分析报告。然后，依据总结报告的标准模板，自动生成包含事件概述、应急响应过程、处置措施成效、存在问题与改进建议等内容的初稿。在初稿生成后，系统将不同部分的审核任务自动分配给对应部门的负责人，如医疗专家审核救治部分等。最终根据各类成员的审核内容，最终快速生成一份全面、准确、规范的应急处置总结报告，为后续类似事件的应对提供宝贵经验。

规范性进化

从 “传统执法” 到 “精准公正执法”

在传统公共卫生执法模式下，执法人员面临着文书制作复杂、法律条款引用不准确、文书格式不规范等问题，这些问题不仅降低了工作效率，还可能因执法人员对法规理解的差异，导致执法标准不一致等，影响执法的公正性和权威性。

伏泰利用人工智能技术，在执法过程中自动提取关键信息，并与法规库进行比对，精准判断执法场景中的违法违规行为，快速识别医疗机构的医疗废物分类是否正确、公共场所的卫生设施是否达标等，即时给出对应法律条款依据并提供执法建议。借助大数据分析，对区域内经营主体的公共卫生进行风险分级，尽早发现卫生安全隐患，提升执法效率。

卫生执法处罚工作为例：

Q：该案件有哪些违规情况，以及有哪些针对性的整改建议？

A：AI通过综合分析卫生自动监测数据、现场人员调查数据、听证和复议过程录音等，运用自然语言处理技术分析其中是否存在违规线索，并将收集到的各类信息综合与法规库匹配，结合历史处罚事实库，明确指出处罚对象存在的问题、对应的法规条款，以及针对性的整改建议，并自动生成执法文书。执法人员确认后，即可完成执法记录并上传至系统。整个过程高效、准确、公正，大幅提升了公共卫生执法的规范化和精准化水平，有力保障了公众的健康权益。

面对公共卫生数据的敏感性问题，伏泰科技结合DeepSeek等可本地部署的大模型，实现了数据的本地安全存储与高效利用。这一创新举措不仅确保了数据的安全性，还通过精准赋能公共卫生决策，为行业的智能化发展注入了强大动力，推动公共卫生领域迈向更加智能化的未来。

伏泰科技在深度结合AI的过程中也关注到 AI 在发展过程中暴露出的诸多问题如：因本地知识库与联网搜索内容冲突时，AI回答专业问题时会出现失误；不同模型对客观数学问题可能会犯低级错误；AI的幻觉问题等，在行业中尚未有很好的解决方案。

在公共卫生领域探索 AI 应用的进程中，伏泰始终保持理性思考，深刻认识到这些问题可能带来的负面影响，并提前布局，积极探索应对措施。一方面，从技术层面深入研究，致力于优化算法与数据处理流程，提升 AI 的准确性与可靠性；另一方面，主动与各专家展开沟通交流，积极参与行业标准与规范的制定，力求构建科学、权威、保持更新的知识库，以及合理实用的 AI 应用体系，确保 AI 能够在公共卫生领域安全、有效地发挥作用，助力行业稳健发展。