数字经济每日参考（2026-08-25）

活 动

聚焦医疗数字化，数智赋能传统医学传承创新论坛在穗举办

新快报讯 我国大健康产业正迈入数智化高质量发展的新阶段。2026年8月21日，数智赋能传统医学传承创新论坛在广州举办，由广州多爱国际医疗管理有限公司主办、广州蒙一堂承办。行业主管领导、三甲医院科研专家、医院质控负责人、传统医学非遗传承人、非公医疗机构管理者及生物医学工程学者围绕传统医学守正创新、AI技术医疗落地、医院高质量发展、民族医药活态传承等议题展开研讨。

中国非公立医疗机构协会创始人郝德明指出，新时代医疗机构核心竞争力正从床位、规模、设备转向信用、质量、安全、服务能力与品牌影响力。他强调，医院高质量发展须依托“社会信用与医疗质量服务能力双评价体系”，推动公立医院与社会办医共同提质增效。

郝德明同时指出，传统特色专科是非公立医疗机构差异化发展的核心优势，也是我国医疗服务体系的重要补充。医疗数字化势在必行，但技术创新不能脱离医疗本质与合规底线。

论坛指出，行业数字化面临两大制约：一是大量临床案例、专家经验、学术资料散落在个人存储设备或社交账号中，依靠口口相传，易随人员流动发生知识断层；二是通用大模型缺少垂直医疗数据约束，易产生AI幻觉，输出看似合理但不符合医疗事实的错误结论，在高风险、强监管的医疗行业难以接受。

针对上述痛点的多爱AI大健康管理数字中台当天正式发布。广州多爱国际医疗管理有限公司聚焦大健康行业数字化，致力于打造医疗垂直领域数字资产中台。多爱国际医疗数字资产中台创始人赵云林表示，算力与大模型已成为普惠基础设施，但通用技术底座不等于企业核心竞争力。该中台定位医疗大健康垂直领域，通过结构化知识治理、分层级知识本体、智能Agent引擎、反馈迭代闭环、区块链确权存证五大能力，实现医学资料、诊疗经验、非遗技法的标准化归集管理，同时为专家原创成果提供链上存证。

他表示，中台面向医疗机构、大健康企业和从业者提供四重功能：集中沉淀机构隐性知识，减少人员流动导致的知识流失；用自有数据约束AI输出，降低幻觉风险；知识资产入库后可复用于培训、科研、科普等多场景；支持医生沉淀个人专业资产，打造专属AI分身处理重复性咨询。

围绕这一中台的应用前景，多位与会专家从各自领域出发，分享了传统医学数字化的具体路径与思考。

蒙一堂第十八代传人、首席专家秦玉东介绍，蒙医药拥有四百余年宫廷医学积淀，但长期依赖口传心授模式，大量技法经验散落在传承人个体身上，存在流失风险。数字化可将非遗诊疗技法系统化梳理、结构化沉淀，打破地域与师承壁垒。

广州市医院协会会长、医院等级评审与质量管理专家舒建昌指出，医疗机构面临“想做科普、不会做、做不规范”的难题，专属AI中台可搭建内容审核与质量管控体系。中山大学生物医学工程学院杨越雄教授认为，医疗AI产品须同时满足专业精准、合规可控、业务场景可落地三大标准。广东省人民医院临床药学科副主任、广东省药理学会药品再评价专业委员会主任委员王来友教授补充，AI数字化工具可推动医药知识标准化沉淀，将科研成果转化为通俗科普内容。

与会专家达成共识称，传统医学数字化转型不是简单技术叠加，而是在守正根基之上的模式革新，需打通传承-科研-临床-科普全业务链路，将口头经验、零散案例转化为可保存、可流转的数字财富。（新快报）

各 地

深耕词元经济 赋能数字新赛道

随着人工智能产业加速迭代，数字算力新业态持续涌现。最近，长春迎来全域算力调度平台“FCN未来算网”投运和全省首个Token（词元）超市上线等新突破，数字产业基础不断夯实、创新动能持续迸发。Token经济，正在成为激活长春新质生产力的数字新引擎。

优势突出，长春具备发展Token经济的厚实家底。我省风电、光伏绿电资源富集，适宜布局大规模算力基础设施，为算力中心提供低成本绿色能源支撑；长春位于全省产业核心位置，能够串联算力供给端与产业应用端，构建服务与转化协同发展格局。作为长春市数字经济核心产业示范区，净月高新区更是集聚了一批数字经济骨干企业和科创平台，形成了从基础算力到场景应用的产业生态。尤其是“FCN未来算网”投运和Token超市的上线，推动高端智能资源从“重资产专属品”转向“轻量化公用资源”。对长春而言，这一模式降低了数字化转型门槛，让中小企业共享AI红利，激发创新活力。

不同于单纯建设算力机房，发展Token经济的关键在于打通算力通往实体经济的通道，这恰好契合长春的产业发展布局。长春集聚了中国一汽、中车长客等装备制造龙头企业，光电信息产业集群加速成型，新材料、现代农业特色突出，数字经济、低空经济蓬勃发展。汽车智能制造、光电信息、商业航天、数字文创等多条赛道，持续释放海量算力需求，形成了丰富的本土应用土壤。Token经济的价值，正在于把算力从“实验室的奢侈品”变成“工厂里的日用品”，缩短项目研发与内容制作周期，降低创新创业成本，助力传统产业提质增效、转型升级。

做强Token新经济、培育发展新优势，还需持续完善数字产业生态，补齐人才、网络、政策配套短板。长春有多所高校、科研院所，具备雄厚的人工智能人才培育基础。应进一步引导产学研协同，围绕词元计量、算力调度、行业大模型开发开展技术攻关；依托确定性网络基础设施，降低算力跨区域调度时延；出台精准扶持政策，面向科创企业、文创团队等推出更多算力激励措施，持续壮大本地AI应用市场。同时，主动对接京津冀、长三角数字产业资源，吸引模型研发、算力运营类企业落户，构建上下游联动发展的产业生态圈。

Token经济，为长春开辟了一条以数字要素赋能实体产业的新路径。接下来，长春应立足自身产业优势，用好省内绿色算力资源，持续畅通算力供给与产业需求之间的通道，不断丰富人工智能应用场景，将Token经济带来的发展机遇，转化为新质生产力持续成长的强劲动能，塑造数字产业竞争新优势。（长春日报）

金 融

银行业为数字经济重新定义“信用”

一场围绕“算力”的信贷产品创新正在银行业展开。近日，广东省发布首个词元经济专项金融产品“算力Token（词元）贷”，将“算力Token消耗”纳入授信评估，中国银行、中信银行、广州银行三家银行率先参与布局，引发行业广泛关注。据中国银行广东省分行介绍，“算力Token贷”目前投放贷款6户2800万元。农业银行近日也宣布温州市首笔以算力Token产出消耗为核心评价依据的信用贷款落地。

银行授信逻辑正经历一次重要转向——从“看资产、看抵押”转向“看Token调用、看算力消耗”，为轻资产科技型企业开辟新的融资评价路径。

Token消耗量成重要授信参考

作为AI（人工智能）领域的专业术语，词元成为金融机构使用的“信用词汇”，以企业算力Token产出、消耗、佣金结算量为授信核心依据的“算力Token贷”金融产品应运而生。

据了解，中国银行广东省分行“算力Token贷”产品聚焦算力供给、应用、服务三大业务场景，推出三个子产品，包括算力Token供给贷、算力Token应用贷、算力Token服务贷，覆盖算力领域大中小微各类企业。在产品设计上，中行突破传统授信模式，为企业提供最长三年、最高3000万元授信总量。

该行工作人员向北京日报记者透露，截至目前，“算力Token贷”投放贷款6户2800万元，已落地的主要为算力应用和服务客户，算力供给客户暂未落地，另有一户正在接洽收集授信资料。授信额度主要参照企业历史算力结算数据、算力Token产出/消耗、算力服务合约价值、算力业务产生的应收账款、Token佣金结算量等作为依据，同步审核财务、征信等，综合上述因素核定最终额度。“企业的Token消耗量仅为主要指标之一，不是唯一授信额度核定依据。”这名工作人员补充表示。

“真没想到，算力也能成为银行授信的‘硬通货’！”浙江城安大数据有限公司负责人从农行浙江温州鹿城支行拿到200万元贷款后，发出这样的感慨。据了解，农行浙江温州鹿城支行将企业“算力资源”“科创指数”等多维指标纳入授信评价体系，使算力资产从“看不见”变为“可评估”，从“摸不着”变为“可授信”。据农行方面介绍，今年6月，农行上海徐汇科技支行就推出“算力Token贷”专属金融服务方案，将企业Token使用需求量作为授信重要依据。

破解科企“有技术无抵押”困境

看不见、摸不着的“算力指标”，正在变成看得见的“真金白银”。为何Token消耗量能作为授信考量因素？中国银行广东省分行工作人员介绍，Token消耗量是证实企业持续稳定经营的重要参考依据和推算其真实营业收入、参考核定额度的重要考量因素，是对企业真实运营现状的穿透式洞察因素之一，最终也将反映在与算力平台的月度结算数据中，实现Token消耗量、运营、收入以及未来收款的多个环节的交叉印证。

“银行看中的是Token消耗量作为AI企业真实业务活跃度的穿透式反映。”招联金融首席经济学家董希淼进一步解释说，传统信贷依赖房产等抵押物，但AI公司多为轻资产运营，Token消耗直接反映大模型被调用的频次和强度，是衡量企业客户活跃度、产品市场接受度及业务持续性的核心指标。

在南开大学金融学教授田利辉看来，数据流正在被承认为一种可量化的经营能力，中行、农行等密集布局“算力Token贷”产品，说明金融体系正在为数字经济重新定义“信用”，轻资产科技企业长期面临的“有技术无抵押”困境有了破题方式。更深层次来看，这是地方政府将产业政策与金融工具精准耦合的样本，标志着词元经济从概念叙事正式进入金融基础设施层面。

记者梳理发现，今年以来，不只有广东，多地探索算力金融产品的脚步正在加快，明确提出支持“算力贷”“Token贷”等创新信贷产品，例如8月5日，安徽省发文明确提出鼓励银行业机构开发“Token贷”“模型贷”等创新信贷产品。银行实践方面，多家银行推出面向算力硬件企业的专项信贷产品，例如江苏银行推出的“算力贷”聚焦AI芯片、智算服务器等算力基础设施类企业，将算力算效水平引入评分体系；张家港农商银行在今年5月成功投放首笔100万元“算力贷”，采用“基础授信+算力券增信”双维度规则。

需警惕三个潜在风险

从信贷风控实操层面看，将Token数据作为授信参考，银行可能面临风险。中国银行广东省分行工作人员认为，如单纯将Token数据作为唯一授信依据，可能将面临企业无效调用、刷单虚增Token消耗量，人为做大业务规模等风险，因此银行还将结合其订单、应收账款、营业收入、征信等多个维度综合确定授信额度。

田利辉认为，银行要警惕三大风险：一是词元消耗数据的真实性核验尚无统一标准，存在刷量骗贷的道德风险；二是AI行业技术迭代极快，企业今天的高消耗量不代表一年后的持续经营能力，期限错配风险不容忽视；三是地方贴息政策若退出过快，可能留下不良贷款敞口。“银行务必建立动态监测和提前预警机制，不能让创新工具沦为风险盲区。”他提醒，短期来看，算力更可能成为授信的补充维度而非替代传统信用体系；中长期来看，这一赛道的健康发展有赖于风控模型、数据审核与贷后管理的系统性迭代。

针对算力用量动态波动所带来的贷后管理挑战，多位受访银行人士认为，银行大概率会配套动态监测机制。中国银行广东省分行相关人士透露，未来该行计划推动算力平台数据直连，例如对平台推荐的企业开放银行查询ID，直接查询和监测企业的Token消耗数据，强化数据真实性管控，防范造假风险。北京地区某国有银行信贷业务人员认为，银行可以联合服务商等多方搭建统一、可审计的Token数据平台，方便银行对企业Token消耗数据等经营情况进行实时动态跟踪，保障授信依据真实可信。

“Token贷”会否全面推开？中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏认为，算力未来更可能成为科技型企业授信的补充，而非替代传统信用体系。针对新型科创金融产品规范落地，他建议，银行要夯实数据基础设施，建立标准化的核验与存证体系，并构建多因子风控模型，将词元与现金流、订单真实性等交叉验证。此外，各地可探索政府风险补偿机制兜底，先在小范围试点成熟后再扩容。（北京日报）