9月22日，厦门大学附属第一医院联合厦门大学医学院、紫东太初、海光信息，正式发布全国首个通专一体医疗大模型——“壹问”大模型。
同步落地战略合作签约、联合实验室揭牌两大核心动作，依托全栈国产算力，实现医疗大模型从训练、微调到临床落地的全流程自主可控。
随着医疗信创深化落地，国内三甲医院基本完成基础硬件国产化替换，但AI核心环节仍存在短板。
不少医院AI应用存在场景割裂、无法持续迭代、依赖海外算力生态等问题，难以支撑智慧医院全流程建设需求，行业亟需成熟、可复制的国产化落地路径。
作为国产自主算力赋能临床级医疗AI的标杆案例，本次合作的核心突破，是真正打通了国产算力底座、国产基础大模型、三甲真实临床场景的全链路闭环，解决了医疗AI“难适配、难迭代、难可控”的行业普遍问题。
不同于行业单次模型发布、一次性项目交付的模式，本次依托四方联合实验室的长效机制，实现模型、算力、临床场景的长期协同优化。
底层算力层面，整套方案基于海光CPU+DCU全栈国产算力集群搭建，海光并非仅提供硬件支撑，而是深度嵌入模型预训练、专科微调、性能优化、院内部署、临床联调的全研发周期。
C86 CPU承担医疗数据脱敏清洗、病历结构化预处理、集群资源调度、HIS/EMR业务系统对接；DCU加速卡承担大模型预训练、LoRA增量微调、高并发临床推理。
针对临床超长病历场景，海光团队专项优化显存分片策略与分页注意力机制，长病历处理吞吐量提升30%以上。
整套方案既满足院内核心医疗数据不出域的安全需求，也能提供7×24小时稳定算力支撑，适配医疗场景高稳定、高合规的运行标准。
模型能力层面，“壹问”走的是通专一体路线：通用基座负责理解医生指令、拆解任务、调度专科模型，专科子模型负责在各自领域输出专业结论，最后再由基座融合多源结果、叠加循证校验。
这套架构解决的是一个核心矛盾——通用模型不够专，专科模型不够通。落到临床，就是能同时读影像、病历、检验和主诉，做交叉印证，而非各自独立。
落地机制层面，项目设置清晰的三期迭代节奏：
短期完成核心AI智能体试点落地，提升医护工作效率；
中期实现诊疗、护理、质控、科研、患者服务全流程智能化；
长期打磨标准化解决方案，向全国医疗机构输出国产化智慧医疗落地模式。
全国首个通专一体医疗大模型落地表明，国产算力、国产大模型、三甲临床场景完成了深度融合，进一步支撑临床级医疗AI常态化运行。
随着这套落地范式持续成熟，将为全国医疗行业信创转型、智慧医院建设提供务实可行的全新方案，加速国产医疗AI生态的规模化落地。