每经编辑｜李梓萌    

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精准成像的基石：低剂量与高分辨率的完美平衡

在医学影像领域，追求更清晰的图像质量与更低的辐射剂量，始终是放射科医生和患者共同的期盼。2023年，这一目标在胸片成像技术上得到了前所未有的重视和突破。我们看到，低剂量胸片技术已经不再是遥不可及的“概念”，而是逐渐成为临床实践中的“标配”。这背后，是探测器技术的飞跃式发展，以及图像重建算法的不断优化。

过去，我们常常面临一个两難的困境：要获得高分辨率的图像，就必须增加X射线的曝光剂量，这无疑会增加患者的辐射风险，尤其是对于需要反复进行胸片检查的群体，如儿童、孕妇以及慢性病患者，這种担忧尤为突出。而低剂量技术，虽然能有效降低辐射，但往往伴随着图像质量的下降，信噪比降低，细节丢失，这又可能导致漏诊或误诊。

2023年的趋势，正是打破这一僵局。新型数字X射线探测器，如新一代的非晶硅（a-Si）和氧化锌（ZnO）探测器，其量子探测效率（QDE）和填充因子得到了显著提升。这意味着在相同的X射线通量下，这些探测器能够捕捉到更多的X射線光子，从而转化为更强的信号。

即便是在降低曝光剂量的前提下，探测器依然能获取足够多的信息，为后续的图像处理打下坚实基础。

与此先进的图像重建算法，特别是基于统计模型和深度学习的算法，在低剂量图像的去噪和细节增强方面展现出了惊人的能力。这些算法能够智能地识别和滤除图像中的随机噪声，同时又不会过度平滑，从而保留甚至凸显出微小的病灶细节，如早期结节、细微的纹理改变等。

一些研究表明，采用先进的低剂量技術和算法，其图像质量在视觉评估和客观评价指标上，已经可以媲美甚至超越传统高剂量成像。

例如，在肺结节筛查领域，低剂量CT（LDCT）已经成为金标准，而胸片作为更便捷、成本更低的影像学检查手段，其低剂量技术的进步，使得在基层医疗机构和常规体检中，实现更安全、更有效的早期肺癌筛查成為可能。这不仅能大幅提升早期肺癌的发现率，还能有效降低整个社会在醫疗资源上的投入。

随着“智慧医疗”概念的深入人心，胸片曝光的智能化管理也成为重要趋势。在2023年，我们看到越来越多的X射線机系统集成了AI辅助的曝光参数优化功能。这些系统能够根据患者的体型、年龄、性别以及检查部位的具体情况，自动推荐最优的曝光剂量和参数组合。

通过对海量临床数据的学習，AI能够精准预测不同参数下的成像效果，从而避免了过去经验性、试错性的曝光模式，实现“一次成像，最佳效果”。

这种智能化的曝光管理，不仅保证了图像质量，更重要的是，它将医生从繁琐的参数设置中解放出来，让他们能更专注于诊断本身。标准化的曝光流程也有助于提高影像科的工作效率，减少因人为因素导致的图像质量波动。

总而言之，2023年胸片曝光的趋势，清晰地指向了“精准成像”。通过低剂量技术和先进算法的深度融合，我们正在实现以更低的辐射剂量，获得更高质量、更具诊断价值的影像信息。这不仅仅是技术的迭代，更是对生命健康的深切关怀，為疾病的早期诊断和精准治疗奠定了坚实的基础。

AI赋能与数字化转型：重塑胸片诊断的未来格局

如果说低剂量技术是胸片曝光“硬实力”的提升，那么人工智能（AI）的深度介入，则赋予了胸片诊断“软实力”的飞跃。2023年，AI在胸片影像分析领域的应用，已经从最初的探索性研究，逐步走向成熟和规模化部署，深刻地改变着放射诊断的每一个环节，从图像采集到最终的报告解读。

我们注意到，AI在胸片领域的应用，已不再局限于单一的病灶检测。现如今，AI模型能够承担更复杂的任务，包括：

智能辅助阅片：AI算法能够快速扫描大量的胸片图像，自动识别和标记可疑病灶，如肺结节、肺炎、胸腔积液、气胸等。这大大减轻了放射科醫生的阅片负担，尤其是在面对海量检查需求时，AI能够充当“第二双眼睛”，提高阅片效率和准确性。许多AI系统还能对病灶进行初步的量化分析，如结节的大小、密度、边缘形态等，為医生提供更全面的信息。

早期病变筛查：尤其在肺癌筛查方面，AI算法通过学习大量的肺部影像数据，能够识别出人眼難以察觉的微小病灶，或者在早期表现不典型的病灶。这对于提升早期肺癌的检出率至关重要，为患者争取宝贵的治疗时间。

诊断流程优化：AI还可以用于优化整个诊断流程。例如，智能排队系统可以根据病情的紧急程度对胸片进行优先級排序；AI驱动的报告生成工具可以根据AI的分析结果，自动生成结构化的诊断报告初稿，大大缩短报告撰写時间。

影像质量控制：AI还可以对输入的胸片图像进行质量评估，自动判断图像是否清晰、是否存在伪影，及时提醒操作人员重新拍摄，确保了影像质量的稳定性。

2023年的一个显著趋势是，AI不再仅仅是独立的“辅助工具”，而是开始深度融合到现有的医学影像工作流程中。无论是PACS（影像归档和通信系统）、RIS（放射信息系统）还是HIS（医院信息系统），都展现出与AI解决方案无缝集成的能力。这使得AI的应用更加便捷，能够实时反馈给临床医生，极大地提升了工作效率和协作水平。

与此胸片影像的“数字化转型”也进入了新的阶段。随着数字化X射线探测器（DR）的普及，以及数字影像存储和传输技术的成熟，胸片数据已经完全实现了数字化。2023年，这一趋势进一步深化，体现在：

云影像平台：基于云的影像存储和分析平台逐渐兴起，這使得医疗機构能够更灵活地管理和共享影像数据，方便了远程会诊和多中心协作。AI模型也可以部署在云端，为更多基层医疗机构提供先进的诊断服务。互联互通：随着国家醫疗信息互联互通标准的推進，不同医院、不同系统之间的胸片影像数据能够实现更高效的交换和利用。

这不仅方便了患者的转诊和连续性治疗，也为AI模型的大规模训练和验证提供了更丰富的数据源。影像大数据分析：数字化转型催生了海量的胸片影像数据。通过对这些大数据的深度挖掘和分析，我们可以从中发现新的疾病规律、评估治疗效果、优化诊疗方案，甚至预测疾病的发生风险，这为医学研究和公共卫生决策提供了前所未有的机遇。

当然，AI在胸片领域的应用并非一蹴而就，仍然面临挑战，例如数据的隐私安全、模型的“黑箱”问题、临床的接受度以及监管的完善等。但2023年的趋势表明，这些挑战正被积极地解决，AI与胸片影像的融合正在朝着更加成熟、普惠的方向发展。

展望未来，胸片曝光技术的演進，将是一个由低剂量、高分辨率的精准成像技術，与AI驱动的智能化分析和数字化转型共同驱动的宏大叙事。这场变革，将使胸片检查变得更安全、更高效、更精准，最终惠及每一位患者，引领放射诊断迈向一个更加智慧、更加人性化的新時代。

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搞机time10分钟，电信与长安的“联姻”：不止于5G，更是智慧出行的“超级连接”

最近，“搞机time”的聚光灯悄然聚焦在一个稍显出乎意料的组合上——中国电信与长安汽车。当通信巨头遇上汽车龙头，这背后绝不仅仅是“中国电信给长安汽车提供5G网络”这样简单的信息叠加。这更像是一场关于未来出行方式的深度预言，一场“软”与“硬”的极致碰撞，一次对“万物互联”在汽车领域最the现实的践行。

10分钟，我们尝试剥开这层表象，探究这场合作的核心逻辑，以及它可能为整个产业带来的深远影响。

从“连接”到“智慧”：电信的基因与汽车的未来

中国电信，作为国家队的一员，其核心能力在于构建和运营强大的通信网络基础设施。从2G到5G，每一次通信技术的迭代，都深刻地改变了社会生活的方方面面。而当5G的“高速率、低时延、广连接”特性日益成熟，它便不再仅仅是手机的“加速器”，而是开始渗透到工业、医疗、交通等各个垂直领域，成为赋能千行百业的“超级连接器”。

汽车，作为人类最重要的人机交互载体之一，正经历着前所未有的变革。从燃油到电动，从机械到智能，汽车的智能化、网联化已成为不可逆转的趋势。在这个过程中，通信技术扮演着至关重要的角色。长安汽车，作为中国汽车品牌的佼佼者，早已将智能化、网联化作为其战略发展的重中之重。

他们需要的，不仅仅是车辆本身硬件的强大，更需要一个能够承载海量数据、实现实时交互、并且安全可靠的网络通信环境。

因此，电信与长安的结合，是时代发展的必然，也是双方战略需求的精准契合。电信的“通信基因”为长安汽车的“智能大脑”提供了高速、稳定的“神经网络”。想象一下，未来在高速公路上，你的汽车能够通过5G网络实时与周围的车辆、交通信号灯、路侧基础设施进行信息交换，提前感知潜在危险，优化行驶路线，甚至实现车路协同的自动驾驶。

这背后，正是电信强大的网络能力在支撑。

5G之上，价值的裂变：智能座舱、自动驾驶与生态构建

这场合作的深度远不止于此。5G只是一个基础，更重要的是基于5G所能实现的“价值裂变”。

极致的智能座舱体验。5G带来的高带宽、低延迟，将彻底改变车内娱乐和信息服务。高清的视频流、流畅的游戏体验、实时的云端服务、甚至是VR/AR的沉浸式体验，都将成为可能。这意味着，汽车将不再仅仅是代步工具，而是移动的智能终端，一个集娱乐、办公、社交于一体的第三空间。

长安汽车可以通过与电信的合作，为用户提供更丰富、更个性化的车载服务，提升用户粘性。

自动驾驶的加速器。自动驾驶技术的成熟，离不开海量数据的实时传输和处理。V2X（Vehicle-to-Everything）通信，即车与一切的通信，是实现高级别自动驾驶的关键。5G的低时延特性，使得车辆能够以毫秒级的速度接收和发送信息，这对于避免交通事故、提升道路通行效率至关重要。

电信提供的网络保障，将为长安汽车在自动驾驶技术的研发和应用上提供坚实后盾，加速其在L3乃至L4级自动驾驶领域的突破。

再者，构建智慧出行新生态。电信作为通信领域的巨头，拥有庞大的用户基础和丰富的生态资源。通过与长安汽车的合作，双方可以共同探索车联网的商业模式，构建一个更加开放、互联的智慧出行生态。这可能包括与地图服务商、内容提供商、第三方应用开发者等进行深度整合，为用户提供一站式的出行解决方案。

长安汽车可以借此机会，从传统的汽车制造商，向出行服务提供商转型。

芯”的思考：长安汽车的战略前瞻与“芯”的自主

在探讨电信与长安的合作时，我们不能忽略“长安汽车”自身在技术战略上的深远考量。当今汽车产业，芯片的重要性不言而喻。一颗小小的芯片，承载着整车的“大脑”和“神经”。从传统的ECU（电子控制单元）到如今的自动驾驶域控制器，芯片的算力需求呈指数级增长。

而长安汽车，在智能化转型的浪潮中，显然已经预见到了“芯”的重要性。在与电信合作的背后，我们看到了长安汽车在“软硬件结合”上的决心，更看到了其对“核心技术自主可控”的追求。即便此次合作主要聚焦于通信网络层面，但每一次的合作，每一次的技术融合，都意味着对数据、对算力的需求都在提升，而最终的算力载体——芯片，将是这场变革的核心。

长安汽车在智能化战略上的投入，例如其自研的智能驾驶系统、智能座舱操作系统等，无不体现了其在核心技术上的自主研发能力。而与电信这样拥有强大网络基础的伙伴合作，无疑是为这些“自主研发的成果”搭建了更广阔、更可靠的“赛道”。网络是“路”，芯片是“车”，而应用是“驾驶员”，三者协同，才能真正驱动智慧出行驶向未来。

长安汽车的“芯”格局：不止于通信，更是面向未来的“算力”与“芯片”战略

上一部分，我们深入剖析了中国电信与长安汽车的合作，揭示了其在5G通信、智能座舱、自动驾驶以及生态构建等方面的深层价值。当我们将目光从“通信连接”移向“长安汽车”本身，我们会发现，这场合作的背后，更隐藏着长安汽车在“芯”技术，特别是汽车芯片领域的战略前瞻与深远布局。

10分钟，让我们继续探寻长安汽车是如何在“搞机time”的时代浪潮中，构建其面向未来的“算力”与“芯片”格局。

从“连接”到“算力”：汽车智能化升级的“硬核”挑战

如果说5G通信是智慧出行的“高速公路”，支撑这些高速公路上的“智能车辆”运行的，则是强大的“算力”。汽车智能化，尤其是高级别自动驾驶的实现，对算力的需求是海量的，并且对实时性、可靠性有着近乎苛刻的要求。

自动驾驶系统需要实时处理来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的数据，进行场景感知、决策规划、控制执行。这需要高性能的车规级芯片，如AI芯片（NPU）、CPU、GPU等。智能座舱也需要强大的算力来支持多屏幕互动、语音助手、影音娱乐以及人脸识别等功能。

传统汽车的电子电气架构，已经难以满足日益增长的算力需求。因此，汽车行业正朝着域控制器（DomainController）甚至中央计算平台（CentralComputingPlatform）的方向发展，将原本分散在各个子系统的算力集中起来，实现更高效率的计算和更灵活的软件定义。

而这一切的实现，都离不开强大的汽车芯片。

长安汽车的“芯”一步：自主研发与生态合作的双轮驱动

长安汽车深谙此道，其在智能化转型过程中，并没有仅仅满足于简单的“连接”。相反，它正在积极构建自己的“芯”格局，而这通常是两条腿走路：自主研发与生态合作。

在自主研发方面，长安汽车在智能驾驶和智能座舱领域投入巨大。例如，长安的UNI-T、UNI-K等车型，已经搭载了多项L2级智能驾驶辅助功能，并持续迭代升级。这意味着其在感知算法、决策规划以及底层硬件的集成方面，已经具备了一定的研发能力。对这些核心算法的优化和部署，都直接关系到对芯片算力的需求。

长安可能会在某些关键的算法或中间件层面进行自研，以期更好地适配和利用特定的芯片。

更重要的是，汽车芯片的研发门槛极高，需要深厚的半导体工艺积累、严格的车规级认证以及庞大的研发投入。对于整车企业而言，完全实现芯片的自主设计和制造，是一条极其漫长且充满挑战的道路。因此，生态合作成为了长安汽车获取先进芯片、加速智能化进程的重要策略。

与中国电信的合作，虽然侧重于通信，但它间接地提升了长安汽车对数据和算力的需求。当车辆通过5G网络与云端进行大量交互时，对本地算力以及云端算力的协同能力提出了更高的要求。长安汽车在选择合作伙时，必然会考虑其在通信、云计算、甚至芯片领域的影响力。

芯片的“中国力量”：携手共铸汽车“芯”未来

当前，全球汽车芯片产业正经历着一次深刻的变革。一方面，传统汽车芯片巨头面临产能瓶颈和供应链风险；另一方面，中国本土的汽车芯片企业正在快速崛起，并在某些领域展现出强大的竞争力。

长安汽车在推进智能化战略时，必然会积极与这些“中国力量”合作。这可能包括与国内领先的芯片设计公司（Fabless）、芯片制造企业（Foundry）、以及封装测试企业（OSAT）建立战略合作关系。通过采购、联合开发、甚至投资等多种方式，长安汽车可以获得更具成本优势、更符合中国市场需求、且供应链更加稳定的汽车芯片。

例如，在AI芯片领域，国内涌现出多家有实力的新兴企业，它们在算力、功耗、以及AI算法的适配性方面，都有着不错的表现。长安汽车可以与它们合作，定制开发满足自身需求的智能驾驶或智能座舱芯片。在MCU（微控制器）等通用芯片领域，国内企业也在逐步实现突破。

影响深远：构建自主可控的汽车产业新生态

电信与长安的合作，以及长安汽车在“芯”格局上的谋划，其影响是多维度的：

加速中国汽车智能化进程：通过与电信等通信巨头合作，长安汽车能够获得更先进的网络基础设施，为智能化技术提供更可靠的支撑。而通过在芯片领域的布局，则能从根本上解决“卡脖子”问题，确保智能化技术的自主可控。推动中国汽车芯片产业发展：长安汽车作为国内汽车行业的领军企业，其在芯片领域的选择和投入，将直接影响到国内汽车芯片企业的研发方向和市场定位。

这种“牵引作用”，有助于加速中国汽车芯片技术的成熟和产业化。重塑汽车产业价值链：从传统的“硬件制造”向“软件定义汽车”转型，汽车产业的价值链正在发生重塑。芯片作为“新时代的发动机”，其在价值链中的地位日益凸显。长安汽车的战略布局，正是为了抓住这一历史机遇，在新的价值链中占据更有利的位置。

构建更加安全的汽车生态：高度依赖外部供应商，尤其是在核心芯片领域，容易受到地缘政治、供应链中断等因素的影响。通过加强自主研发和与本土企业合作，长安汽车能够构建更加安全、可靠、自主可控的汽车产业生态。

“搞机time”的10分钟，或许只是一个缩影。但在这背后，是中国科技企业在通信领域的实力展现，是长安汽车在汽车智能化浪潮中的战略决心，更是中国汽车产业向着更高技术壁垒、更强自主能力迈进的生动实践。电信与长安的“联姻”，以及长安在“芯”上的思考，共同奏响了中国智慧出行产业发展的新乐章。

未来，我们有理由期待，更多“软硬兼施”的合作，更多“中国芯”驱动的智能汽车，将加速驶向我们。

图片来源：每经记者 王志安 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄