兼顾算力效能与AI安全，天融信携手某省疾控中心打造数智化转型标杆实践

如今，人工智能技术与公共卫生业务深度融合，在慢性病预测预警、流行病溯源、疾病负担智能分析、公共卫生知识库建设等场景发挥重要作用。AI平台落地建设仍面临多重现实挑战：算力资源分散、模型迁移部署复杂、提示词注入攻击、敏感医疗数据泄露、大模型供应链风险等，一系列现实安全考验制约着技术落地与发展。

某省疾病预防控制中心已具备一定信息化建设基础，部分AI测试业务运行在原有的第三方智算环境。受限于缺乏统一资源调度平台，现有架构难以支撑大规模数据处理、模型训练及多场景AI应用需求，迫切需要一套安全可控、开箱即用的国产化智算底座，支撑AI业务发展，满足合规要求。

智算+安全一体化

支撑公共卫生智能业务创新

AI平台建设“算力要高效、模型要安全”，是该疾控中心与天融信共同确立的目标。天融信以智算云平台为算力底座，协同大模型安全网关系统、API安全代理系统等，实现算力调度、模型全生命周期管理、AI安全防护三位一体，打造疾控领域智算与安全融合的标杆项目。

算力资源集约管控，实现业务平滑迁移

依托天融信智算云平台，CPU、NPU异构算力实现池化统一管理，结合任务级别的算力独享、算力共享混合调度模式，完成存量大模型、容器业务完整迁移，同时显著提升硬件资源利用率，硬件支持横向按需扩容，可充分适配未来业务规模增长。

完备AI工程能力，支撑疾控业务创新

天融信智算云平台内置完整大模型工程工具链，具备模型微调、推理服务发布、知识库问答、智能体开发等能力，支撑重大慢性病预测预警、疾病负担智能分析等业务。针对疾控文档、政策文件构建专属知识库，助力科研与业务人员开展智能检索、智能分析，提升数据分析效率。同时，借助低代码智能体编排能力，快速搭建面向疾控业务的智能应用，有效降低业务开发门槛。

构建AI全生命周期安全屏障，守护敏感数据

公共卫生领域涉及大量敏感数据，安全是AI落地的先决条件。项目建设中，在智算云平台内生安全能力的基础上，结合大模型安全网关系统、API安全代理系统构建了覆盖全周期的安全防御能力，有效抵御提示词攻击、容器逃逸、API滥用、敏感数据泄露、组件漏洞等安全风险。完整留存访问交互日志，满足医疗卫生行业数据安全、审计追溯的合规硬性要求。

当前，医疗卫生行业正加速迈向AI规模化落地阶段，公共卫生、临床诊疗等场景对大模型的需求持续释放。在关注算力与模型能力的同时，安全防护需要同步规划、同步建设、同步运行。

本项目建设完成后，既可提供大模型部署、微调、评测、RAG知识库等完整AI能力，又覆盖从基础设施、容器环境、API接口到大模型输入输出的全链条安全防护。

未来，天融信将持续深耕医疗卫生行业，面向医院、疾控中心、医共体等行业客户，提供适配业务发展与合规要求的整体解决方案，助力医疗数字化与AI应用安全落地，赋能公共卫生与医疗健康行业高质量发展。