近日，在中华医学会第二十五次超声医学学术会议（CSUM2025）上，迈瑞正式发布启元超声大模型，创新推出围绕超声检查全场景打造的“设备+IT+AI”原生智能超声解决方案，标志着超声影像迈入全流程数智化新阶段。

作为中国超声的先行者，迈瑞三十年来聚焦临床洞察与创新引领，持续普及高端影像科技，推动医学影像的普及与普惠。迈瑞已率先在行业提出“全栈全景”智能化技术路线，并以此为指引，实现了超过十个全栈式解决方案，涵盖妇产、全身、心血管、POC等临床应用领域。

然而，随着超声使用场景与临床应用的日益增多，行业发展仍面临不少挑战，如依赖医生经验容易导致的漏诊误诊；日常工作需花费大量时间进行数据录入、报告书写等重复性工作；质控依赖人工抽查，难落实且效果不佳。

迈瑞深刻洞察到：超声数智化发展不仅要求超声设备搭载智能应用，且需要从设备到IT系统、从扫查到诊断、从日常检查到质控管理的超声全场景智能解决方案。

启元超声大模型搭载的先进数智化技术，贯穿了超声设备与超声信息管理系统，用原生智能的方式帮助医生实现超声全场景智慧赋能，重塑超声检查工作流和范式。

在乳腺超声领域，启元超声大模型聚焦漏诊风险与诊断效率的难题，实现乳腺超声检查全流程的提质增效：

在妇产超声领域，启元超声大模型则化身超声医生的智能助手，针对性解决信息录入繁琐、扫查耗时久、标准切面难获取、报告易出错等全流程痛点，聚焦诊断效率与质量的提升，以“数智赋能”为核心，重新定义妇产超声的工作方式。

同期，迈瑞携手中华医学会超声医学分会，举办了题为“ AI NOW就现在超声新技术分享”科技沙龙，多位专家进行了超声AI在不同临床应用领域的分享，这些来自一线的真实使用感受，让到场的超声专家与同道深切感受到启元超声大模型的临床价值。

北京协和医院王红燕教授在分享中表示，最新的乳腺超声大模型使BI-RADS诊断准确性提升5%-10%，其思维链技术还原专家诊断路径，结合实时扫查质控与自动测量功能，为临床提供更精准、可解释的智能诊断解决方案。

浙江大学医学院附属妇产科医院朱江教授在交流中指出，妇产超声大模型既助力临床医生提升扫查精准度与效率，又能辅助科室优化质控流程、加速青年医师成长，同时有效降低人力消耗，推动妇产超声诊疗向更规范、更高效的智能化模式升级。

在CSUM2025大会上，迈瑞把启元超声大模型带到大会现场，通过互动体验、工作流还原等方式，让超声同道能真实感受到AI为临床工作带来的价值。启元超声大模型在工作流优化、切面获取、测量分析、报告管理等方面的价值，受到在场专家的一致认可。

大会期间，迈瑞携手浙江大学医学院附属妇产科医院，打造“数智超声样板间”，将启元超声大模型在医院真实应用的情况与一众超声医生进行交流与分享。

启元超声大模型的正式发布，是迈瑞不忘初心，深入临床场景兑现每一步使命的体现，同时也是推动超声迈入智能新时代的开始。

从单机性能到生态互联，从单点智能到全栈全景，从概念到落地。围绕“设备+IT+AI”，迈瑞持续打造数智影像生态，与医者同成长，与行业共迭代，让全场景原生智能普及到医学影像每一处。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

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02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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