“體重管理、慢病防治已進入國家視野。而數據要素與AI技術的突破，正在為破解這一全球性難題提供了關鍵抓手”，芯?？萍级麻L盧國建在演講中指出：“精準測量是精準服務的基石，而AI讓數據流動產生倍增效應。芯海通過‘健康測量芯片+AI算法+大數據+云平臺’的全棧布局，已形成覆蓋家庭、社區、醫院的全場景解決方案”。

如何理解“大數據 ‘芯’生態——健康精準測量·AI佳醫診療”？

關于“芯”生態：基于芯海科技自研高精度生物測量芯片及模組（BIA/PPG/ECG等），實現人體成分、心率等30+維度的動態健康數據采集，精度對標醫療級設備（如八電極人體成分分析儀，與行業金標DXA檢測結果的相關性達0.95以上），提供健康數據精準測量。

關于大數據：基于芯?？萍计煜驴毓勺庸究佃挚萍糘KOK智慧健康管理平臺,構建行業領先的健康數據庫，結合區塊鏈技術實現數據確權與安全流通，為AI模型訓練提供高質量數據。

關于AI佳醫診療：創新開發HHM健康大模型，融合醫學知識圖譜與多模態時序分析技術，在關鍵指標預測準確率上達醫療級標準，實現“可解釋的AI診療”。

針對體重管理、慢病防治，要如何為精準健康測量與AI慢病防治策略提供可落地的解決方案？如何將專業醫療能力下沉至家庭、社區、健身等場景？隨著科技的發展，人體的變量被更多發現和更精準記錄，而算力的提升和算法的迭代，使得數據處理的深度，包括變量間相關性的建立，遠超人腦的工作能力。精準醫療的核心在于每個患者都有其獨特的健康方程式，他們的“輸入數據”具有個性化特征，因此“輸出結果”也會有所不同。通過提前構建這些方程式，我們可以更早地預防和預測疾病，從而提高生活質量。盧國建指出：未來的慢病防治，必將是人工智能、算法與患者、醫生、科學工作者共同協同的結果。在“健康中國2030”戰略與AI技術爆發的雙重驅動下，芯海持續推動健康管理從經驗驅動轉向數據驅動，以“芯片+算法+生態”的云管端健康測量與診療生態，通過打通家庭、社區和醫院的數據流，建立全面健康檔案，同時基于多模態數據的代謝仿真模型，打破傳統的“千人一方”，實現“數字孿生人體”健康推演，成為健康領域變革的關鍵力量。

芯?？萍际且患疑罡?a target="_blank">信號鏈技術20多年，通過“模擬+MCU”雙技術平臺驅動，集合“感知、計算、控制、電源、連接及AI技術于一體”的集成電路科技企業。在健康測量領域，芯?；谧陨砑捌煜驴毓勺庸究佃纸】颠\營的OKOK智慧健康管理平臺，構建了從“健康測量芯片+AI算法+大數據+云平臺”的全棧式健康管理生態，可提供“AI智能服務+專家人工干預”的全場景解決方案，真正實現從家庭、社區到醫療機構的個性化健康管理，現已成為全球體脂體重健康測量細分市場的核心技術供應商，與眾多一線龍頭品牌實現深度合作。

成功入選大會行業標桿案例

本屆論壇上，芯?？萍悸摵峡毓勺庸究佃挚萍继峤坏摹丁癇IA精準測量·AI佳醫診療”——基于精準數據的體重管理、慢病防治智慧平臺》方案，從眾多頂級參賽案例中脫穎而出，成功入選世界人工智能大會“數據要素x人工智能+”賦能行業高質量發展論壇優秀案例。

康柚科技副總經理盧菁（左五）領取優秀案例獎項芯海·康柚“BIA精準測量·AI佳醫診療”智慧平臺突破傳統健康管理數據孤島與決策單一的瓶頸，創新融合動態機器學習、區塊鏈數據確權技術，實現用戶數據安全流通；HHM模型結合醫學知識圖譜與多模態時序數據分析，在關鍵健康指標預測上，提供可解釋的醫療級決策支持。應用場景覆蓋家庭健康檔案、社區慢病篩查、醫院精準診療的三大場景，形成全生命周期管理閉環。此外，芯海科技作為發起單位之一，參與“人工智能健康數據生態聯盟”啟動儀式。該聯盟由國家數據局指導，旨在制定健康數據采集、流通、應用標準，推動行業規范化發展。

芯海科技生態發展戰略首席顧問徐洪延（左二）參與啟動儀式在“健康中國2030”與數字中國戰略的雙重驅動下，芯海科技正以“大數據 ‘芯’生態”為支點，撬動慢病防治的管理范式變革。正如盧國建所言：“未來，健康管理競爭是基于AI精準大數據生態的競爭。芯海愿與所有生態伙伴共建開放、安全、普惠的健康數據新生態”。

WAIC2025：智能時代 同球共濟

世界人工智能大會（WAIC）經國務院批準，由外交部、國家發展和改革委員會、工業和信息化部、教育部、科學技術部、國務院國有資產監督管理委員會、國家互聯網信息辦公室、中國科學院、中國科學技術協會和上海市人民政府共同主辦。自2018年創辦以來大會已成功舉辦七屆，是全球人工智能領域最具影響力的行業盛會。

WAIC2025吸引了73個國家和地區的1572位重磅嘉賓參會，構成歷屆最具權威性的知識共創陣容：包括圖靈獎、菲爾茲獎、諾貝爾獎得主共計12位，80余位中外頂級院士，30余位世界一流高校人工智能院系負責人以及215位產業大咖。本屆大會以“智能時代 同球共濟”為主題，聚焦人工智能發展的關鍵命題，圍繞大模型與智能體應用、算力新基建及大數據、AI for Science（科學智能）、智能終端與具身智能、新型工業化、AI+金融、AI+民生、AI重塑、安全治理以及AI+生態發展十大方向展開，系統刻畫智能時代的知識版圖與時代坐標。