深信服AI成果亮相CHIMA 2026 推动医疗行业迈入生产级AI
刚刚在珠海落幕的第30届中国医院信息网络大会，可以说是近期医疗信息化领域的一场思想盛宴。来自全国的专家学者和行业精英齐聚一堂，前沿技术的探讨、未来趋势的研判、现实挑战的剖析，现场交流的热度，丝毫不亚于珠海的天气。
在这场盛会中，深信服以“AI融合”为核心打造的展台，成为了人气颇高的技术交流站。他们从三个非常清晰的维度——AI构建、AI承载、AI保护，全景式地展示了AI技术与医疗业务深度融合的创新实践，吸引了不少医院信息化负责人驻足交流。
AI 构建：让“零专家”团队也能驾驭AI
展台上最受关注的亮点之一，当属SF-FastGPT（AI Builder）。这款由深信服与FastGPT联合打造的企业级Agent构建平台，解决了一个普遍痛点：如何让没有专职AI专家的单位，也能高效、高质量地用上AI？
它的思路很明确：将顶级的AI应用创新能力，与普惠化的企业级效果调优经验深度融合。平台不仅提供了强大的RAG（检索增强生成）能力，更关键的是实现了开箱即用的Agent构建、应用测评和平台级管理，形成了一个从开发到运维的完整闭环。
其核心优势在于预置的高精度知识解析算法和持续进化的自学习引擎。这意味着，用户无需从零开始钻研复杂的算法调优，就能让AI应用快速达到可用的、甚至良好的效果，真正降低了技术门槛。
AI 承载：为智能应用打造“高性能跑道”
AI应用建得好，更要跑得稳。这就需要一个稳定、高性能的底层基础设施来承载。深信服AI超融合的方案，正是瞄准了医院智能体、新一代HIS、科研平台等新型业务的需求。
在安全可靠性方面，方案通过Agent全链路监控，能够实时掌握运行状态、响应延迟和业务活跃度。一旦出现问题，可以实现端到端的快速定位和高可用智能切换，最大限度保障业务连续性。
特别是在新一代HIS这类对时延极其敏感的场景中，通过引入RDMA无损网络、SPDK Turbo加速等技术，实测将平均时延从4毫秒降低到了2毫秒，同时吞吐效率提升50%，存储写性能提升35%。这些数据背后，是一个“更懂新一代HIS微服务特性”的基础架构。
除了计算与存储，算力和模型的治理同样是医院面临的挑战。深信服推出的AI算力网关，试图成为统一的管理中枢。它向下可以兼容各类异构算力，并通过优化技术最大化释放其性能；向上则作为统一入口，为各类Agent按需调度最合适的模型服务。这种精细化的治理，不仅能提升效率，还能有效降低Token消耗成本，让算力管理变得简单而高效。
数据是AI的燃料。在医疗领域，PACS影像、数字病理、基因测序等业务产生了海量的非结构化数据。深信服基于新一代全闪与混闪存储构建的统一存储平台，针对AI应用进行了全链路优化。例如，打通存储与GPU之间的数据瓶颈，可使AI作业效率提升高达200%；通过优化海量小文件并发访问和智能数据预取，能够高效支撑医疗大模型训练、智能影像诊断等高性能场景，为医疗AI提供了一个既强大又可平滑演进的数据底座。
AI 保护：为“数字员工”上好安全锁
随着强推理、低成本大模型的加速落地，其自身的安全问题日益凸显。医院引入的AI“数字员工”，同样需要一套与之适配的安全管理体系。
深信服提出的AI应用安全方案，基于“AI保护AI”的理念，构建了智能体全生命周期的保护体系。从初期的风险评估、Agent身份绑定，到运行中的权限管理、内容安全过滤、行为意图分析，再到事后的溯源处置，形成了一套闭环。其目标是让AI资产可识别、风险可视化、权限可管控、行为可治理，最终确保AI的决策可信。只有筑牢这道安全防线，医院才能放心地规模化部署和应用AI。
从这三个维度来看，逻辑是层层递进的：先从“AI构建”入手，帮助用户零门槛地创造出智能应用；这些应用要稳定运行，离不开“AI承载”底座提供的强大算力与数据支撑；而在底座之上，必须由“AI保护”来筑牢安全边界，确保全链路可信可控。三者环环相扣，构成了一个“建得起、跑得稳、护得住”的完整能力闭环，这或许正是医疗用户迈向生产级AI时代所需的关键支撑。
CHIMA 2026的大幕已经落下，但医疗与AI融合的浪潮正奔涌向前。可以确定的是，AI已不再是锦上添花的技术点缀，它正在成为驱动医院流程再造、服务升级和科研突破的核心引擎。未来的探索，将聚焦于大模型、智能体与全栈基础设施更深度的协同，让AI能力能够随需、安全、可控地获取。这场关乎医疗行业未来的数字化变革，需要更多同行者的共同定义与实践。
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