2026年9月17日至19日,华为全联接大会2026在上海世博展览馆及世博中心隆重举行。作为中国健康管理行业的领军企业之一,爱康集团深度参与本届大会,并在行业AI梦工厂智慧医疗专区展示以AI助力健康管理的创新实践。　爱康集团与华为云联合打造健康管理解决方案　　爱康集团携手华为云联合打造的企业级健康管理解决方案,可通过健康数据精准洞察,智能生成个性化健康干预方案,一键推送并随身守护用户的健康,让精准、高效、便捷的专业医疗健康服务,普惠每一位职场人、每一个家庭。         传统模式下的健康管理,1名医生能管理好客户的数量是有限的,且高度依赖人工操作。健康管理智能体的介入,正在让这一局面被改写。　　通过健康管理应用与AI智能体能力,帮助专业健康管理团队提升服务效率,为员工提供健康咨询、个性化干预等服务,通过“AI智能体+医疗专家”的人机协同模式,让健康管理服务更加高效、精准。　　全流程闭环,构建AI健康管理体系　　双方联合打造的健康管理智能体与全流程联合解决方案深度融合爱康集团深耕大健康行业数十载积累的8,000万合规体检数据、全场景健康管理实战经验和华为云健康管理大模型的AI能力,成功构建了“筛查-评估-干预-随访”的全闭环AI健康管理体系。 在获得用户授权后,健康管理智能体可基于多维健康数据,自动生成“千人千面”的个性化管理方案,并由专业医生进行严格审核把关。在用户端,该方案提供包括现状分析、管理目标、每日任务、运动饮食建议等模块的详尽指导,确保每一份方案的精准性与专业性。　　软硬一体,打通数据与管理的无缝衔接　　此外,爱康与华为在智能硬件领域达成深度合作。通过华为智能穿戴设备,用户授权的血压、血糖、心率、体脂等体征数据可自动同步至爱康个人健康档案,实现了C端健康数据与B端管理服务的无缝对接。          此外,在健康管理进程中,用户还可通过华为智能手表实时接收来自爱康健管医生团队的通知,包括方案生成、任务提醒、医生对话等,有效提升了健康管理的互动性与执行效果。　　开放AI能力,共建健康管理生态　　面向未来,爱康集团与华为云将持续深化合作,推动健康管理从单病种向多病种延伸、从疾病干预向主动健康管理拓展,并携手更多医疗健康领域伙伴,共建开放协同的健康管理生态。 

          2026年9月17日至19日，华为全联接大会2026在上海世博展览馆和世博中心成功举办。横方健康作为国内领先的人工智能患者旅程与医药科研平台，深度参与本届大会，全面展示了AI在全旅程智能健康服务场景中的落地实践。　　10+行业AI联合解决方案亮相　　9月18日下午，横方健康参与华为云AI生态联合解决方案发布仪式。随着主持人宣布“联合伙伴共同发布10+行业AI解决方案”，现场多位嘉宾将手掌按上灯柱，汇聚成能量流、触发倒计时，宣告发布仪式盛大启幕。　　华为云与横方健康共建行业AI联合方案，双方围绕患者旅程模型在健康管理服务场景中的应用展开共建，助力医生，智能服务每位患者。 从健康管理大模型到4大场景落地的全面呈现　　随着经济社会快速发展与人口老龄化进程加速，居民健康需求从“以治病为中心”向“以健康为中心”转变，慢性病高发、亚健康普遍化及健康管理意识增强，促使健康服务从单一医疗救治向预防、保健、康复、康养等全周期、多层次、多元化方向拓展，成为保障全民健康的重要支撑。 华为云赋能横方健康打造的AI健康旅程平台正是这一方向的实践成果。平台覆盖就医、康复、随访、科研四大核心场景，共享同一核心引擎：患者旅程图 × 健康管理大模型——患者旅程图回答“患者现在在哪里”，健康管理大模型回答“患者现在应该做什么”。平台并非简单理解文字，而是理解患者的全生命周期健康状态。  依托华为云健康管理大模型，平台通过华为云云搜索服务CSS承载医学知识、患者数据和长期记忆，通过智果(AgentArts)智能体平台完成Agent编排、工作流和工具调用，并结合安全存储能力，构建起可持续运行的健康管理智能中枢。　　围绕具体业务，平台进一步形成四类AI领队：　　AI就医领队：帮助患者连接合适的医疗服务;　　AI康复领队：让患者离开医院后服务不断线;　　AI随访领队：负责长期触达、风险识别和持续管理;　　AI科研领队：将服务过程中产生的数据转化为真实世界研究资产。　　四大场景看似各异，背后服务的却是同一位患者，共享同一套患者旅程、医学知识和健康干预能力，由此形成完整链路：患者触达→ 风险识别 → 智能决策 → 干预执行 → 效果评估 → 证据沉淀，真正解决患者健康管理问题。         真实验证：一位医生管理8600名患者        目前，AI健康旅程平台已在关节外科健康管理场景完成实际验证。        以某知名三甲医院关节外科的权威主任为例：仅一位医生，通过平台管理了43个健康班，服务8600名患者;AI顾问回复采纳率达93%;医生每日用于患者管理的时间，从过去的两三个小时压缩至约10分钟;平台累计收到872封患者感谢信。         过去，患者每天会提出大量问题——疼痛是否正常、要不要复诊、康复动作怎么做。若全部依赖医生逐条回复，一位医生每天需投入两三个小时。如今，AI先结合患者旅程图和健康管理大模型生成建议，医生再审核确认。平台的原则非常明确：AI不是替医生做决策，而是把医生从重复劳动中释放出来。         在康复场景中，AI实现30秒内响应，及时响应率达96%，患者满意度达95%。未来，AI+健康管理服务将形成一种全新分工：AI负责规模，医生负责专业——让医生把更多时间真正留给高风险和需要专业判断的患者。规模化落地：21万患者的真实运行　　目前，横方健康患者管理平台已进入真实患者、真实医生和真实业务流程的持续运行中：　　累计管理患者超21万人;　　近30日产生消息14万余条，患者提问超6.2万次，AI回复近6万次，AI问题解决率达94.47%。　　患者提问后，AI先理解问题、生成辅助建议，医生进行审核、修改和确认。每一次提问、回复、确认与反馈，都会持续沉淀为真实世界数据，并反哺患者分层、医学知识和健康干预模型——服务产生数据，数据形成证据，证据优化模型，模型再提升下一次服务，形成不断进化的正向循环。　　让技术真正服务于“以人民健康为中心”　　横方健康与华为云共同建设的，不只是一个AI+健康管理服务产品，而是一套面向患者全生命周期、全健康过程的智能健康服务体系——让AI不仅进入医院，更进入患者完整的健康旅程;让AI从一个回答问题的工具，进化为一套持续提供健康服务的基础设施。　　让技术真正服务于——以人民健康为中心。  

 医疗AI使能平台“体验有礼”活动流程1、平台试用申请（申请格式填写：体验官活动+姓名+工作单位+职位）2、PC端登录体验，操作指引请见【医疗AI使能平台操作指引】3、本帖评论，上传模型推理&训练体验图片+华为云账号领取好礼！一、活动时间2026年10月21日——2026年11月23日 二、活动规则及奖项说明1、医疗AI使能平台试用申请在线上传本地切片完成病理模型推理，完成后在本页回帖，分享完成在线诊断的截图+华为云账号名即可获得华为云镭射包、数据收纳包（任选一） 2、下载医疗AI使能平台客户端并登录完成上传图像切片病理模型推理，体验后在本页回帖，分享完成病理诊断的截图+华为云账号名即可获得华为云定制数据收纳包、镭射包、防晒服、胶囊伞、保温杯（任选一）       3、VOC声音反馈有礼：体验医疗AI使能平台功能后，在本帖下分享反馈您对平台功能的建议或者意见反馈合理有效建议可获得华为mini超级快充充电器(Max 25W)、柔绒保暖披肩围巾、防晒服（任选一），最多10名  4、优秀案例分享有礼：在智慧医疗社区发帖分享您使用医疗AI使能平台的实践任务，参考案例“基于华为云医疗AI使能平台训练专属模型...”可获得华为云定制三脚架自拍杆、柔绒保暖披肩围巾、罗技键盘套装、云宝盲盒（任选一），最多10名（奖品有限，先到先得） 如有疑问，请咨询医疗AI小助手联系邮箱：hcmedcommunity@huawei.com  活动注意事项：1、严禁使用多个账号重复盖楼；严禁恶意刷屏、发布与主题无关的内容，影响活动秩序；严禁使用 P 图、盗用等作弊手段。上述行为一经发现取消获奖资格；2、开奖公示：活动结束后，将于5个工作日（11月23日至11月30日）后在本活动贴发布获奖名单公示，公示期为5天（11月30日至12月5日）；3、奖品发放：公示期结束后，工作人员将通过论坛站内信联系获奖用户核对信息、发放奖品，虚拟奖品直接发放至用户账号，实物奖品通过快递邮寄。获奖名单公示期后预计5个工作日内寄出；4、活动期间，如遇不可抗力因素（如服务器故障、网络问题等），活动主办方有权调整活动时间或内容；5、活动奖励不可兑换现金，奖品颜色、款式等以实物为准；6、活动最终解释权归论坛运营方所有。

为什么分子分型重要：从TCGA到临床实践子宫内膜癌传统上根据组织病理学和临床特征进行分类。2013年，癌症基因组图谱（TCGA）发表了373例子宫内膜癌的整合基因组、转录组和蛋白质组学表征，将其分为四个分子亚型。这一分类的预后意义随后得到确认，并通过ProMisE分类系统进一步发展用于临床常规诊断。四个分子亚型的预后差异显著：POLE超突变型（POLEmut）预后极佳；p53异常型（p53abn）预后最差；错配修复缺陷/微卫星不稳定型（MMRd/MSI）和无特定分子谱型（NSMP）预后居中。MMRd/MSI型患者应进一步筛查遗传性Lynch综合征，该亚型中Lynch综合征的患病率约为10%。MMRd/MSI肿瘤的肿瘤突变负荷显著高于错配修复功能正常或微卫星稳定型肿瘤，提示对免疫治疗可能产生应答。然而，分子分型通常依赖额外的基因检测，成本高、周期长，基层医院难以普及。若AI能从常规H&E染色切片中预测分子分型，则可能为临床提供一种快速、低成本的初筛工具。研究设计与方法发表于 npj Precision Oncology 的一项真实世界验证研究，使用AI基础模型从H&E全切片图像中预测子宫内膜癌分子亚型。该研究在来自常规诊断病例的真实世界队列中进行评估，图像质量参差不齐，较科研精选数据更具现实代表性。研究基准测试了CTransPath和UNI两种基础模型的特征提取能力，展示了在不同扫描仪硬件上的稳健结果，并通过额外的染色归一化量化了性能变异。主要性能结果基于UNI特征的外部真实世界数据结果如下：p53abn型AUROC为0.844（n=18），MMRd_MSI型为0.700（n=79），NSMP型为0.684（n=176），POLEmut型为0.646（n=16）。研究还提供了亚型特异性形态学特征的人类可解释解读，即AI不仅给出分类结果，还能提示其依据的形态学特征。临床转化价值解读p53abn型识别准确率最高（84.4%），而该型恰恰预后最差。若能通过常规H&E切片快速识别p53abn型患者，临床可更早调整治疗策略，无需等待数周基因检测结果。该亚型的识别对治疗决策影响最大——p53异常型需要积极的辅助治疗策略。MMRd/MSI型虽然AUROC为0.700，但其临床意义在于提示Lynch综合征筛查与免疫治疗可能性，作为初筛工具仍有价值。POLEmut型虽然AUROC最低（0.646），但该型预后极佳，早期阶段甚至可能无需辅助治疗，识别该型有助于避免过度治疗。局限性与后续方向需注意的是，POLEmut型仅16例，样本量小，AUROC 0.646的置信区间可能较宽。p53abn型仅18例，虽然AUROC较高，但样本量同样有限。该研究定位为真实世界验证，而非临床替代方案。其核心提示在于：形态学中可能隐藏分子信息，AI可辅助读取。后续需要更大规模的多中心验证，并探索将AI预测结果与临床决策流程整合的实际路径。来源：npj Precision Oncology, 2026.

人口结构压力下的预防保健转型新加坡正经历显著的人口结构转变。联合国预测显示，65岁及以上人口比例将从目前的9.7%上升至2050年的16.4%。与此同时，男性预期寿命达到80.7岁，女性达到85.2岁，对初级保健、医院服务和长期护理的需求持续攀升。然而，护士和其他关键医疗专业人员的人力短缺已对医疗系统造成显著压力，公共医疗设施拥挤、初级和中间护理服务受限等问题进一步加剧了这些约束。为应对这一挑战，新加坡推动“Healthier SG”国家预防保健计划，试图将医疗体系重心从“病后治疗”转向“病前预防”。但预防保健依赖大量人力进行居民沟通与方案制定，在人力有限的条件下难以规模化。家庭医生的工作负荷预计将因这一改革而显著增加。在这一背景下，AI辅助的个性化健康计划生成被视为一种可能的缓解路径。试点设计与技术框架研究团队开发了一个基于多智能体框架的数字助手——HealthGuide@Home，用于生成并迭代个性化健康计划。该工具通过HealthHub移动应用为居民提供服务，帮助其生成个性化的饮食和运动建议，以支持Healthier SG健康计划。系统采用代理式大语言模型架构，包含用于提取条件特定参数的提取器、用于检索数据的检索器等核心组件，系统高度模块化，允许共享功能复用和新节点集成。试点研究纳入20名居民和7名临床医生，旨在评估用户接受度。试点结果两组对四项成功指标的评分均显著高于中性满意度（p<0.05）。居民端的具体反馈如下：多数居民重视计划的个性化程度（p=0.003），认可建议的颗粒度（p=0.0003），且未对推荐方案表达重大担忧（p=0.941）。超过50%的反馈对个性化饮食（p=0.110）、个性化运动（p=0.003）和通用功能（p=6e-06）表达了正面情绪。临床医生端的评分同样积极。政策启示与本土化参考从政策视角看，这一试点的意义不在于技术本身是否足够成熟，而在于它验证了一个关键假设：AI生成的个性化健康计划，居民愿意接受，医生也认可。这对国内推进家庭医生签约服务具有参考价值。当前不少地区存在“签而不约”的问题，若AI能承担部分个性化沟通与方案生成工作，家庭医生的时间便可释放至更需要人类判断的环节。局限与待观察问题试点规模有限（20名居民、7名临床医生），长期健康结局、成本效益与数据治理问题仍需进一步观察。此外，AI生成建议的安全性保障机制、责任归属框架以及在不同健康素养人群中的适用性，都是后续研究需要回答的问题。但方向值得关注：在老龄化与人力短缺的双重压力下，AI辅助预防保健可能成为一条现实路径。来源：Goh HL, et al. npj Digital Medicine, 2026.

天筹数值计算求解器是做什么的？数值计算求解器是用于求解数学问题的计算机程序。求解，即寻求问题的数值结果；器，即承载求解过程的工具系统。求解器以计算机为载体，将数学问题转化为可计算的数值过程并给出结果。天筹数值计算求解器聚焦于方程组求解与特征值问题求解两大核心方向。依托计算机的大规模数值计算能力，面向更大规模、更高复杂度的计算场景，为工业仿真、电路分析等领域提供基础数值计算支撑。提供了哪些功能？天筹数值计算求解器提供以下核心能力：内核引擎：线性方程组求解、特征值问题求解、非线性方程求解。仿真能力：基于开源生态与 AI 技术，构建具备良好易用性的仿真功能。AI 能力：具备 AI4PDEs（AI for Partial Differential Equations）相关能力。天筹数值计算求解器与天筹（运筹优化）求解器的关系天筹求解器品牌下涵盖运筹优化求解器与数值计算求解器等多个产品。二者同属天筹求解器产品系列，定位各有侧重：数值计算求解器提供底层数值计算引擎，为上层应用提供核心计算能力支撑；运筹优化求解器则面向运筹优化问题提供求解能力。二者在技术栈上相互独立，各自服务于不同的应用场景。支持哪些特性？天筹数值计算求解器以线性方程组求解与特征值问题求解为核心方向。其中，线性方程组求解涵盖直接法与迭代法两类方法体系。在算法与参数设计方面，综合借鉴主流求解器的技术特性，实现核心算法与功能的全面覆盖，具备良好的功能完备性。性能表现如何？天筹数值计算求解器在性能层面持续优化。以下为与主流开源求解器的对比测试结果，测试基于 suitesparse 矩阵库的全量数据集，采用默认参数对比默认参数的评测方式：综合测试结果如下：求解率：54%–98%更快占比：72%–84%相对开源竞品性能提升：10%–44%以迭代法为例，天筹数值计算求解器整体性能较开源竞品平均提升约 30%。AI 求解器的 AI 能力体现在哪里？天筹数值计算求解器在仿真层穿透的视角下，将 AI 能力融入计算全流程。AI 赋能的三种模式：AI 生成是一种替代，AI 嵌入是一种插入，AI 分析是一种伴随。基于上述理念，设计与打通智能仿真与计算全流程工具链。在工业仿真全流程中，AI 可赋能的关键环节：从数值计算求解内核引擎维度来看，目前已实现求解器超参数与运行时过程动态参数的 AI 推荐功能，初始解的 AI 生成功能正在研发中。算法部件的 AI 替代以及面向计算机体系架构的策略智能选择也在持续推进。性能提升的主要技术点有哪些？天筹数值计算求解器的性能提升主要依托以下技术方向：底层数据结构优化经典算法改进编译层面适配 ISPC、GCC，并面向鲲鹏平台进行优化引入随机化方法引入混合精度计算引入启发式策略产品有哪些特色？天筹数值计算求解器的核心优势体现在四个维度：特性丰富：单一求解器对齐 MKL Pardiso、MUMPS、PETSc、Hypre、SLEPc、FEAST 等主流求解器，核心功能实现全面覆盖。性能优良：整体性能较开源竞品平均提升约 30%。稳定性好：一次求解成功率保持在较高水平。易用性强：支持开箱即用，自动拉取依赖；AI 荐参功能在多数场景下无需指定参数即可完成求解；黑箱零阶优化可辅助在特定领域寻找局部最优参数值。典型问题来源天筹数值计算求解器所处理的方程组问题，主要来源于 CAE 仿真中的离散化过程，部分来源于 EDA 电路分析相关场景。试用与交流试用请访问：https://optv-ncs.top/欢迎技术交流与合作。

临床痛点：术中诊断的时间窗口与IHC的固有延迟肺癌仍然是全球最常见的恶性肿瘤和癌症相关死亡的首要原因。低剂量计算机断层扫描的普及显著提高了肺结节的早期检出率，这使得病理学在准确区分良恶性病变方面的重要性更加突出，尤其是在腺瘤与腺癌的鉴别中。根据2021年WHO肺肿瘤分类，细支气管腺瘤/纤毛黏液结节性乳头状肿瘤（BA/CMPT）被认定为一种独立的腺瘤亚型，其特征是存在连续的基底细胞层。然而，在术中冰冻切片检查中，基底细胞往往难以清晰辨认，其形态变异又增加了误诊为腺癌的可能性。此类误诊可能导致不必要的肺叶切除和过度治疗。免疫组化在肺癌分型中发挥着关键作用，自2015年起已被正式纳入WHO诊断框架。但传统IHC流程复杂，需要固定、切片、抗原修复和抗体孵育等多步操作，通常耗时超过36小时，远超术中会诊大约30分钟的时间窗口，使其在冰冻切片诊断中不具可行性。因此，如何在术中提供IHC等效的分子信息，一直是外科病理学的核心挑战之一。技术方案：AI驱动的虚拟免疫组化发表于 Expert Systems with Applications 的一项研究，开发了一个AI驱动的虚拟免疫组化框架，能够直接从H&E切片在术中诊断窗口内重现分子染色。该多任务学习模型整合了跨染色配准与弱分子引导，以捕获形态学和分子线索，生成在视觉和诊断上与真实染色难以区分的虚拟IHC切片。模型采用了多任务优化策略，专门针对“抑制假染色、保留基底细胞”进行优化，以降低误导性信号的风险。在多种肺组织类型的盲法测试中，病理学家将虚拟切片评为与真实IHC在诊断上等同，整个工作流程在30分钟内完成，完全处于手术时间限制之内。结果与临床意义该研究解决的不是一个“锦上添花”的问题，而是一个“能否做到”的问题。术中诊断的时间窗口只有约30分钟，传统IHC在这个窗口内完全不可用。虚拟IHC将不可能变成了可能。从临床意义来看，若该技术经多中心验证后落地，最直接的受益者将是肺部可疑结节、正在手术台上等待冰冻结果的患者。连续基底细胞层的确认是BA/CMPT与腺癌鉴别的关键，虚拟p40染色能够在术中提供这一关键分子线索，从而支持更自信的手术决策，避免不必要的肺叶切除。局限性与后续方向从研究到临床常规应用仍有距离，需要更大规模的多中心验证，以评估其在不同扫描仪硬件、染色方案和组织类型中的稳健性。此外，虚拟IHC的监管审批路径、病理医生对AI生成切片的信任建立，以及成本效益评估，都是落地过程中需要解决的问题。但方向是清晰的：实时分子病理信息融入手术流程，为快速跨肿瘤诊断和生物标志物特异性虚拟染色提供了一个可扩展的模型。来源：Expert Systems with Applications, 2026.

研究背景：诊室空窗期的行为支持缺口2型糖尿病是全球范围内主要的慢性疾病之一，也是可预防性并发症、医疗资源使用和医疗成本的重要驱动因素。有效管理需要持续的生活方式支持，以及围绕饮食、体力活动和用药依从性的频繁自我管理决策。然而，许多卫生系统在两次门诊之间提供持续、个体化指导方面面临显著困难，原因包括人力短缺、门诊容量有限以及糖尿病教育可及性不均等，这些因素可能进一步加剧结局差异。数字健康干预可以将自我管理支持延伸至诊室之外，但许多现有方案提供的是通用建议，未能充分贴合个体的行为模式和偏好。基于个体纵向自我监测数据进行学习的精准方法，有望在提高建议相关性和参与度的同时，减轻临床医生的负担。“数字孪生”模型——一种基于行为输入预测近期生理结局的计算表征——为个体化行为支持提供了一条潜在路径。研究设计与方法该研究是一项为期6个月的随机试验。母研究纳入40名年龄≥18岁的2型糖尿病成人患者，先完成3个月基线观察，随后进入3个月干预期，在体重、饮食摄入、体力活动和血糖监测方面共生成6467个纵向数据点（平均随访174天）。在辅助AI干预部分，19名参与者被随机分配至AI组（n=10，每日接收AI生成的个体化反馈）或对照组（n=9，不接收每日反馈）。干预系统的核心是一个“人在回路”（human-in-the-loop）预测控制模型，包含一个基于迁移学习的人工神经网络预测性数字孪生，训练数据来自参与者的自我监测记录，包括体重、饮食日志、体力活动和血糖值。一个粒子群优化控制器负责识别与血糖和体重目标一致的个人化行为建议，数字孪生每周使用新积累的数据重新训练。模型在所有饮食条件亚组中的预测准确率达到80%以上。主要结果在干预期间，接收AI生成反馈的参与者表现出每日步数增加的趋势，以及对热量和碳水化合物摄入目标依从性的改善。AI干预组的体重下降显著大于对照组（平均减重5.87磅 vs 3.57磅，p<0.012），同时在整个研究期间维持了稳定的血糖水平（p=0.661）。讨论与启示这些发现表明，基于AI的预测性数字孪生模型可能为将精准糖尿病自我管理支持延伸至诊室之外提供一种可扩展的方法。该研究的定位并非替代临床决策，而是填补诊室空窗期的行为支持空白。其核心价值在于验证了一种低负担、可规模化的干预思路：从患者自身纵向数据中学习，生成每日可执行的个性化提示。干预组在体重下降的同时维持了血糖稳定，这一点值得注意——它说明行为建议的优化方向是“在不牺牲血糖安全的前提下改善体重结局”，而非单纯追求减重。局限性与后续方向该研究存在若干需要客观看待的局限。样本量仅19人，单中心设计，随访期相对较短，属于早期概念验证。原文措辞亦较为克制，将结论表述为“suggest”而非“demonstrate”。此外，研究未正式评估行为中介路径，体力活动和饮食依从性的改善趋势仅作为观察性发现报告，因果关系尚不能确认。后续需要在更大规模、多中心、更长随访期的试验中验证效果，并进一步探索行为改变的机制路径。来源：Wang J, et al. npj Health Systems, 2026.

本指南面向天筹数值计算求解器（NCS）试用客户，说明试用版软件的下载、试用 License 申请、环境配置与 SDK 使用的完整流程。流程概览整体流程分为以下六步：注册账号：在华为技术支持网站注册并升级为合作方帐号。下载软件：在 Support 网站申请下载 NCS 试用软件包。获取机器标识：在运行程序的机器上获取机器名与 MAC 地址。申请 License：按邮件模板申请试用 License（有效期不超过 3 个月）。配置环境：将 .lic 文件路径配置到环境变量 NCS_LICENSE_PATH。使用 SDK：解压软件包，参考用户手册与示例进行调用。目录前置说明软件试用版下载方式① 方式一：Support 网站软件试用软件申请a. 注册成为合作伙伴账号b. 申请下载② 方式二：行业梦工厂科学计算专区申请License 申请① 试用 License 申请② 机器 MAC 地址获取方式a. Linux 平台方法一：通过 ncs-license-helperb. Linux 平台方法二：通过命令行c. Windows 平台 License 申请③ 配置 License 环境变量软件 SDK 使用FAQs前置说明对外提供试用版本属于非正常交付方式，请提前与陆嵩（lusong18@huawei.com）联系，说明业务背景与必要性。天筹数值计算求解器 SDK 属于专业软件，试用版本会提供完整的用户手册和样例，但仍需试用用户具备基本的线性代数、编程和矩阵求解器使用经验。试用阶段天筹数值求解器团队无法提供求解器使用方面的培训。对外使用版本目前同时支持 Linux 和 Windows 操作系统，提供 C/C++/Python/Fortran 等程序接口。如果试用客户已有数值计算求解相关使用经验，建议先要求客户提供标准格式的 mtx 文件，供天筹数值计算求解器团队进一步分析与调优。试用阶段天筹数值计算求解器团队无法提供驻场调优服务。软件试用版下载方式方式一：Support 网站软件试用申请注册成为合作伙伴账号访问华为技术支持网站 OptVerse 项目页面，找到带 NCS 字样的最新发布的包。如需登录，请使用手机号及邮箱注册账户并登录。若无法看到下载按钮，需将普通用户升级为合作方用户，请点击网页右上角的“账号升级”。在弹出的页面中点击“升级为合作方帐号”，如下图：在升级表单的“华为工程师公司邮箱”一栏填入：zengzitao1@huawei.com，并填写其余星标（必填）信息。提交后等待审核，注册成功后会收到邮件通知。申请下载升级为合作伙伴账号后，在原下载网页即可看到软件包和用户手册，点击“申请下载”。审核人填写工号 z00808053，提交后等待工程师审核，通过后即可下载 NCS 包。方式二：行业梦工厂科学计算专区申请访问行业梦工厂科学计算专区：cid:link_1该渠道当前仍在建设中，相关申请流程暂未上线。如需通过此渠道申请，请联系陆嵩（lusong18@huawei.com）咨询，或优先使用上述“方式一”完成申请。License 申请试用 License 申请请按如下格式发送邮件进行 License 申请：主题：天筹数值计算求解器客户试用申请-[客户名称]内容：说明项目背景、应用场景与必要性，并写明机器的 MAC 地址。主送：毛坤（maokun@huawei.com）抄送：陆嵩（lusong18@huawei.com）、曾梓涛（zengzitao1@huawei.com）、张志宇（zhangzhiyu6@huawei.com）、夏青（xiaqing31@huawei.com）、黄泯胜（huangminsheng@huawei.com）申请须知：试用版本仅用于外部客户/伙伴试用，不可用于商业交付或生产环境，由试用版本造成的一切影响华为概不负责。试用版本带有唯一标识码，试用者不可对天筹数值求解器试用软件包中的任何内容进行篡改和二次分发，或公开披露天筹数值求解器相关信息。试用过程中如对华为侧造成损失或影响，华为保留追究相关责任的权利。试用 License 有效期不超过 3 个月。如果需要将程序提交至集群运行，则需要发送集群中每台机器的机器名和 MAC 地址。机器 MAC 地址获取方式试用 License 与机器的 MAC 地址绑定，因此需准确提供运行程序的机器的机器名与 MAC 地址。如程序需在集群多台机器上运行，需提供集群中每台机器的机器名与 MAC 地址。Linux 平台方法一：通过 ncs-license-helper在需要运行程序的机器上运行 NCS 包中的 bin/ncs-license-helper；如果需要校验 license，可以设置环境变量 NCS_LICENSE_PATH。# 进至 NCS 包解压目录后执行 ./bin/ncs-license-helper将输出的机器名和 MAC 地址发送至我们的邮箱。如果需要将程序提交至集群运行，则需要发送集群中每台机器的机器名和 MAC 地址。Linux 平台方法二：通过命令行在需要运行程序的机器上输入：ip link show找到一张状态为“UP”且以“en”开头的可用网卡，将机器名和可用网卡的 MAC 地址发送至我们的邮箱。如果需要将程序提交至集群运行，则需要发送集群中每台机器的机器名和可用网卡的 MAC 地址。Windows 平台 License 申请Windows 平台暂不支持通过 ncs-license-helper，只能通过命令行获取对应的 MAC 地址。在需要运行程序的机器上输入：ipconfig /all找到一张真实的物理网卡，将机器名和可用网卡的 MAC 地址按格式要求发送至我们的邮箱。如果需要将程序提交至集群运行，则需要发送集群中每台机器的机器名和可用网卡的 MAC 地址。配置 License 环境变量拿到 .lic 文件之后，在 Linux 平台和 Windows 平台均需要设置环境变量 NCS_LICENSE_PATH，其值指向用户存放 .lic 文件的绝对路径。Linux（临时，当前终端会话生效）：export NCS_LICENSE_PATH=/path/to/your/license.licLinux（永久，写入启动文件）：echo 'export NCS_LICENSE_PATH=/path/to/your/license.lic' >> ~/.bashrc source ~/.bashrcWindows（临时，当前命令行生效）：set NCS_LICENSE_PATH=D:\path\to\your\license.licWindows（永久，系统环境变量）：setx NCS_LICENSE_PATH "D:\path\to\your\license.lic" 也可通过“系统属性 → 高级 → 环境变量”图形界面永久设置。软件 SDK 使用在配置好依赖环境并获取了试用 License 之后，解压所需平台和依赖的天筹数值计算求解软件包，软件包中包含若干文件夹：bin：可执行文件，用户无须编写程序即可通过可执行文件调用求解器动态库进行计算，矩阵输入文件支持标准的 mtx 格式，其它输入参数可参考用户手册使用。docs：包含用户手册的 PDF 和 HTML 版本。examples：用户使用示例。运行根目录下的 setup_openmpi 脚本（若有）后，可直接通过提供的脚本编译运行。用户可修改 examples 中相应的示例代码进行求解器调用。include：头文件。其中以 wrapper.h 结尾的头文件专供 Windows 平台使用，接口遵循 C 语言规则，用户可通过 MSVC 或 Windows 平台任意 C++ 工具链使用。Linux 用户推荐使用以非 wrapper.h 结尾的头文件进行代码编写，各求解器模块接口的参数说明可参考用户手册。lib：求解器 SDK 的动态链接库。Linux 平台直接链接 libNCSolver.so 即可；Windows 平台（以 MSVC 编译为例）文件夹中包含 .dll 和 .dll.a 文件，编译阶段需静态链接 libNCSolver.dll.a，编译完成后运行阶段需将 lib 目录中全部 .dll 动态库拷贝到运行程序的同级目录下，或将 lib 目录的绝对路径添加到系统变量 PATH 中，exe 程序运行时会自动链接 dll 动态库。licenses：引用的必要三方库授权说明。SDK：配套 C++/Python/Fortran SDK 使用示例。FAQsQ1：天筹数值计算求解器的安装和部署是否需要专人现场部署？A：天筹数值求解器 Windows 版本的线下 SDK 用户仅需配置好 MS-MPI 环境后解压即可使用，Linux 版本线下 SDK 需配置相应的三方库环境后解压使用，安装步骤和环境配置可参考网站中的用户手册。Windows 版本 SDK 对系统版本没有要求，Windows 10、Windows 11、Windows Server 搭配 MS-MPI 均可使用；Linux 版本 SDK 支持 x86 和鲲鹏 ARM 架构，但要求满足 glibc >= 2.31 和 libstdc++ >= 6，如需在更低版本的环境中运行可联系天筹数值求解器团队，确认是否有低版本适配。x86 架构目前已支持 OpenMPI 和 Intel-MPI，鲲鹏 ARM 架构支持 OpenMPI，其它 MPI 根据需求持续集成中。Q2：天筹数值计算求解器运行的资源依赖有哪些？A：只依赖 CPU 算力，支持 x86 和 ARM 架构，可安装在单台服务器中，推荐规格 32U64G，可根据求解问题的规模放大或缩小。同时天筹数值计算求解器支持共享内存的单机多线程模式，以及计算集群通过 MPI 分布式内存进行数据输入和计算的模式。

在结构力学、流体仿真、电磁计算这些 CAE 场景里，工程师真正要攻克的，往往不是前处理的建模，而是隐藏在仿真软件背后的那一道道大规模数学问题——线性方程组、非线性方程组、特征值问题。这些"底层数学题"解得快不快、稳不稳，直接决定了仿真能不能跑、要跑多久、结果可不可信。天筹（OptVerse）NCSolver，正是华为云为这道题准备的答案。一、NCSolver 是什么天筹（OptVerse）数值计算求解器（Numerical Computation Solver，以下简称 NCSolver）是华为云自主研发的科学计算工具库，面向广泛的科学与工程领域，提供高效、可移植且可扩展的数值计算解决方案。其底层依托 OpenBLAS 线性代数库、MindSpore-Lite 推理框架与 Scotch 图划分工具，从算法执行、智能选型到分布式调度，构成一套完整的求解能力栈。二、为什么"求解"值得专门关注很多团队把精力放在建模和前处理上，却容易忽略：模型建好、离散成数学问题之后，真正把它"算"出来的那一步，往往才是耗时最长、也最容易出问题的环节。一个不够强的求解器，会让仿真表现为——算例跑不收敛、单次求解耗时数日、结果对参数高度敏感甚至不可信；而一个高效稳健的求解器，能让同样规模的算例在更短时间内稳定给出可信结果，直接缩短产品研发的迭代周期。正因如此，求解器被称为仿真引擎的"计算心脏"，值得作为一项独立的、可替换的核心能力来选型，而非默认接受软件自带的、未必最优的那一个。NCSolver 要做的，就是为您提供这颗可信赖的"心脏"。三、四大求解能力，对应您的业务场景NCSolver 面向工业数值计算中最核心的几类底层数学问题，每一类都提供了成熟的算法组合：问题类型通俗理解NCSolver 提供的算法典型业务场景线性问题求解大规模线性方程组直接法（LU 分解、超节点方法等）+ Krylov 迭代法与预处理组合结构力学刚度方程、热传导、电磁场离散非线性问题求解非线性方程组Newton-Raphson、弦截法等线搜索类方法非线性材料、非线性场方程特征值问题求解（广义）特征值Krylov-Schur 算法，可求最小/最大/指定区间特征对模态分析、稳定性分析、能级计算AI 辅助求解不确定该怎么解时，让 AI 帮您选基于 MindSpore-Lite 的方法自动选型 + 超参自适应调整复杂矩阵、缺乏调参经验时的智能兜底逐一对应到您的业务里：线性问题是 CAE 中出现频率最高的一类。结构力学的刚度方程、热传导的离散方程、电磁场离散后的线性系统，最终基本都要归结于此。NCSolver 同时提供稳健高精度的直接法，以及适合大规模稀疏问题的迭代法 + 预处理两条路线，覆盖非对称、对称正定、对称不定等多种矩阵形态，并配套端到端求解接口与灵活的参数配置，支持从矩阵输入到结果输出的全流程贯通。非线性问题出现在使用非线性材料（塑性、超弹性等），或多物理场耦合含非线性项时。NCSolver 提供 Newton 类线搜索方法，通过局部线性化加步长控制逐步逼近解，在非良态情况下也能保持迭代稳定。特征值问题对应模态分析（求固有频率与振型）、稳定性分析、量子力学能级计算等。工程上往往不需要全部特征值，而是关心最小的几个、最大的几个或某个区间内的特征对——NCSolver 的 Krylov-Schur 算法正是为此设计，专攻大规模稀疏矩阵。AI 辅助求解并非第四类数学问题，而是一种"智能选型"能力。面对一个新矩阵，拿不准该用直接法还是迭代法、该配哪种预处理时，由底层集成的 MindSpore-Lite 推理框架基于矩阵特征自动推荐解法与参数，相当于自带一位"调参工程师"，对不熟悉底层算法的用户尤其省心。简言之，无论您的仿真最终归约成哪一类数学问题，NCSolver 都有对应的求解能力，并将持续扩展更多数值求解方法。四、能用在哪些领域NCSolver 不仅适用于单机环境，亦可在分布式集群下运行，确保在不同规模和复杂度的计算任务中保持高性能与高效率。其应用领域包括但不限于：计算机辅助工程仿真（CAE）：结构力学分析、流体动力学模拟（CFD）、热传导计算、多物理场耦合问题；计算物理学：等离子体模拟、量子力学计算；地球科学：地震波传播、地下水流动建模；计算化学：电子结构计算；生物医学工程：心脏电生理仿真等前沿领域。五、规模可扩展：从单机到超算，一套求解器覆盖全场景很多求解器要么只能跑单机小规模，要么只在超算上才发挥威力，换个环境就得换工具。NCSolver 的设计目标是在不同规模的平台上都能高效运行：单机环境：适合中小规模问题、快速验证与原型开发；分布式集群：适合大规模工程问题，原生支持分布式并行，可跨节点部署；超算中心：支撑工业级大规模计算任务。底层的 Scotch 图划分工具为分布式并行提供了高效的负载均衡与数据分发支撑，同时 NCSolver 兼容集中式与分布式两类矩阵数据格式，使从单机到集群的迁移无需重写数据接口。这意味着从研发验证到生产落地，您不必中途更换求解内核——同一套 NCSolver，规模跟着您的硬件走。前期在单机上验证的模型与调优经验，进入生产后可平滑扩展到集群上跑全规模任务，无需推倒重来。六、如何开始使用：三种方式，按角色对号入座NCSolver 为不同背景的用户准备了三种使用方式，您可以根据自身角色选择：命令行工具（无需编译）：安装包内自带现成可执行程序，准备好矩阵数据文件运行即可得到求解结果与过程报告，并支持数据批量计算。最适合业务/仿真工程师快速验证算例、做方案对比或团队演示。Python 接口（少量脚本）：适合有算法或数据科学背景、习惯用 Python 做实验的用户，用于原型验证、参数实验或与现有数据流水线打通。C++ 接口（工程集成）：适合仿真软件开发商，将求解能力以动态库形式嵌入自有产品作为底层求解内核，并支持跨节点分布式并行。三种方式覆盖同一套四类求解能力，总有一种适合您。不论选择哪种，遇到问题均可联系团队获得支持。七、为什么选择 NCSolver国产全自研：华为云自主研发，适合有国产化替代或供应链自主可控需求的场景，从算法到工程均有团队持续演进，而非对开源方案的简单封装。能力全覆盖：线性、非线性、特征值、AI 辅助四大能力，覆盖 CAE 领域（结构力学、计算流体、电磁仿真、动力学分析等）广泛的科学计算需求。高效可扩展：从单机到超算中心，原生支持分布式并行，算例规模可随硬件同步成长。稳健可兜底：直接法与迭代法互补，再加 AI 自动选型，面对形态各异的矩阵均有稳妥的求解路径，而非"某种矩阵跑不动"。全流程支撑：团队汇集华为云、2012 实验室与海外研究所的数学优化与数值计算能力，可提供从问题建模、模型优化到算法调优、服务部署的全流程支持——不只是交付一个库，而是与您一起把求解这件事做扎实。八、当前状态与联系目前 OptVerse-NCSolver 仍处于内测阶段，如需将其用于生产环境或对外商用，请联系 OptVerse 求解器开发团队。天筹求解器还在快速迭代演进中，将持续提升求解性能与稳定性，并推出更多用户友好特性。无论您是希望改进现有求解方案、推进自研替代，还是在新项目中应用数值计算工具，都欢迎随时联系。联系邮箱：lusong18@huawei.com欢迎在评论区交流您在科学计算中遇到的求解难题，或对 NCSolver 的功能期待，团队会持续关注并反馈。

一、它是什么，跟我有什么关系Q1：NCSolver 到底是什么，一句话说清楚？A： 天筹（OptVerse）NCSolver 是华为云自主研发的科学计算工具库，专门用来高效求解科学与工程仿真背后的那些大规模数学问题——线性方程组、非线性方程组、特征值问题，并提供 AI 辅助的智能选型能力。如果您的工作涉及 CAE 仿真（结构力学、流体、电磁、热等），它很可能和您有关。Q2：它是仿真软件吗？能直接用来建模吗？A： 不是。NCSolver 定位是仿真"背后"的数值求解内核——前处理建好模型、离散成数学问题之后，由它来负责"算"出结果。它不替代建模软件，而是可以集成到仿真软件里，或被工程师直接调用。可以把它理解为仿真引擎里的"计算心脏"。Q3：和 PETSc、MUMPS 这些开源求解器是什么关系？A： NCSolver 是华为云自研的国产方案，覆盖线性/非线性/特征值/AI 辅助四类能力。比较有特色的是 AI 辅助求解——能根据矩阵特征自动推荐解法与参数。对于希望做国产化替代、或希望获得从建模到部署全流程工程支持的用户，它是一个值得评估的新选择，而非对开源工具的简单封装。Q4：NCSolver 具体能解决哪几类数学问题？A： 目前核心覆盖三大类：问题类型典型场景说明线性方程组 Ax = b结构力学平衡方程、热传导离散方程、流体压力 Poisson 方程等提供直接法与迭代法（含 Krylov 子空间系列算法），支持集中式与分布式数据格式非线性方程组大变形接触、材料非线性、流动非线性等内置多种非线性迭代策略特征值问题 Ax = λBx结构模态分析、稳定性分析、声学共振等支持大规模稀疏矩阵的特征值求解此外还有 AI 辅助求解能力——自动分析矩阵特征，为您推荐最适合的解法和参数组合，省去反复试错的成本。二、适不适合我Q5：我是做结构/流体/电磁仿真的，适合用吗？A： 非常适合。NCSolver 的应用领域就包括结构力学分析、流体动力学模拟、热传导计算、多物理场耦合、电磁仿真等 CAE 场景。只要您的仿真最终会归约成大规模线性/非线性/特征值问题，NCSolver 都有对应的求解能力。Q6：我不是开发者，不会写代码，能用吗？A： 能。NCSolver 提供了三种使用方式，由浅入深：使用方式适合人群说明命令行工具（二进制可执行文件）不写代码的工程师准备好矩阵数据文件，一条命令即可求解，附带过程报告Python SDK有算法背景的工程师/研究者灵活调用，方便与 NumPy/SciPy 生态集成，适合快速原型验证C++ API仿真软件开发商深度集成到自研仿真平台，性能最优，支持端到端求解接口三种方式总有一种适合您，无需担心上手门槛。Q7：我的问题规模很大，单机跑不动，能上集群吗？A： 能。NCSolver 原生支持 MPI 分布式并行，既能单机运行，也能跨节点集群、甚至超算中心运行，支撑大规模工业级计算。规模可以跟着您的硬件走，不必中途换求解内核。Q8：我们公司有国产化替代的要求，NCSolver 合适吗？A： 合适。NCSolver 由华为云自主研发，是国产化的科学计算方案，适合有自研替代或供应链自主可控需求的场景。团队还能提供从问题建模到服务部署的全流程工程支持。三、怎么用Q9：我的数据要是什么格式才能喂给它？A： NCSolver 支持两种数据组织方式，匹配不同规模和运行模式：集中式数据格式——矩阵和右端项存放在单个文件中，适合单机运行或中小规模算例，格式与业界通用矩阵文件格式兼容，多数仿真前处理工具可直接导出。分布式数据格式——矩阵按分块存放在不同文件中，各 MPI 进程各自读取本地分片，适合大规模分布式并行场景，避免单节点内存瓶颈和 IO 瓶颈。无论哪种方式，都不存在额外的格式壁垒。具体的格式细节在用户手册里有完整说明，获取安装包时会一并提供。Q10：同一个模型要算很多工况（多个右端项），方便吗？A： 方便。NCSolver 支持"一次分解、多次求解"——矩阵只需分析分解一次，之后换不同的右端项（对应不同工况）反复求解即可，不必每次都重算。这对结构分析里"同一模型、多种载荷工况"的场景能显著节省时间。Q11：需要批量算很多组矩阵数据，支持吗？A： 支持。NCSolver 提供数据批量计算能力，可以将多组矩阵数据组织后统一提交求解，避免逐个手动操作的繁琐。特别适合参数化扫描、批量验证等需要大量重复计算的场景。Q12：直接法和迭代法我该用哪个？不懂调参怎么办？A： 简单经验：直接法——规模不大、要高精度、对稳健性要求高时优先选择；迭代法——规模大、非零元稀疏、对内存敏感时优先选择。NCSolver 的迭代法提供了多种 Krylov 子空间算法（如 CG、GMRES、BiCGSTAB 等），并可灵活配置预条件器和迭代终止准则（如残差阈值、最大迭代步数等）。如果拿不准，直接交给 AI 辅助求解——它会根据您的矩阵特征自动推荐解法和参数，相当于自带一位"调参工程师"，对不熟悉底层算法的用户尤其友好。Q13：什么是"端到端求解"？跟手动分步调用有什么区别？A： "端到端求解"是 NCSolver 提供的一种一键式接口——您只需传入矩阵和右端项，求解器内部自动完成分析、分解、求解、输出全流程，无需关心中间步骤。适合快速验证、或不想深入底层参数调优的用户。如果需要精细控制（比如自选算法、手动调参、复用中间分解结果），也可以使用分步调用接口。两种方式灵活切换，满足不同深度的使用需求。Q14：我需要做模态分析/稳定性分析，特征值问题支持吗？A： 支持。特征值问题求解是 NCSolver 的核心能力之一，专门针对大规模稀疏矩阵设计。无论您是做结构模态分析、屈曲稳定性分析，还是声学共振计算，NCSolver 都能提供高效的求解支持。Q15：数据怎么读入和输出？方便和我的工具链对接吗？A： NCSolver 提供了完善的数据 IO 接口：输入：支持从文件读取矩阵和右端项，也支持通过 API 直接传入内存中的数据（C++ 接口和 Python 接口均可），方便与您现有的工具链无缝衔接。输出：求解结果以标准格式输出，同时提供求解过程报告（迭代收敛曲线、残差历史等），方便您分析求解质量和调优方向。四、安装与环境Q16：安装过程复杂吗？需要自己准备很多依赖吗？A： 不复杂。安装包中已预置所需依赖，多数情况下无需额外安装。NCSolver 主要依赖以下组件（安装包会一并处理）：依赖组件作用说明OpenBLAS基础线性代数运算高性能开源 BLAS 库，提供矩阵向量运算加速MindSpore-LiteAI 推理引擎为 AI 辅助求解功能提供轻量级推理能力Scotch图分区与排序用于分布式并行场景下的矩阵重排和负载均衡安装包获取后按说明操作即可，团队也会提供必要的安装支持。Q17：支持什么运行环境？A： 主流 Linux 与 Windows 均已测试支持：Linux：EulerOS、Ubuntu、CentOS 等主流发行版Windows：Windows 10/11/Server 2019 及以上（并行需搭配 MS-MPI）安装包预置了所需依赖，多数情况下配置成本较低。Q18：装好之后怎么快速验证？A： 安装包附带简单示例，包括示例矩阵数据和对应的运行命令，装好后几分钟内即可跑通第一个算例，确认环境正确、感受求解过程。无论使用命令行工具、Python SDK 还是 C++ API，都有对应的入门示例。五、怎么获取与商用Q19：现在能直接下载使用吗？要不要付费？A： 目前 OptVerse-NCSolver 仍处于内测阶段，安装包与文档通过团队获取。如需用于生产环境或对外商用，请联系团队沟通授权事宜。Q20：怎么获取安装包和文档？A： 发邮件到 lusong18@huawei.com 说明您的场景与需求，团队会与您对接，提供安装包、用户手册以及必要的使用支持。Q21：用起来遇到问题，有人支持吗？A： 有。天筹求解器团队汇集了华为云、2012 实验室和海外研究所的数学优化与数值计算能力，可提供从问题建模、模型优化到算法调优、服务部署的全流程支持。使用中的问题、建议和需求都可以通过上面的邮箱反馈。Q22：后续还会有新能力吗？A： 会。天筹求解器在快速迭代演进中，会持续提升求解性能与稳定性，推出更多用户友好特性（例如更多数值方法、更广的数据类型支持等）。您的反馈会直接影响演进方向。

NCSolver：AI 原生的求解器NCSolver 是华为云天筹团队开发的一款面向大型稀疏线性方程组与矩阵特征值问题的数值求解器，服务于科学计算、工程仿真、运筹与优化等场景。在CAE仿真的完整链路中——从几何准备、网格剖分、仿真设定到计算求解——求解器作用于数值模拟核心链路的末端，直接决定整个仿真流程的性能上限与研发成本。它广泛应用于结构、流体、显式动力学、电磁、光学、多场耦合等各类仿真应用，是数值模拟中价值最大、也最容易成为瓶颈的环节。NCS 不但具备高效的内核计算能力，还从底层设计和开发时就考虑融入 AI 能力。它不是给一个传统求解器外挂AI插件，而是把“选方法、调参数、甚至替换求解算子”这些长期依赖人工经验的工作，交给一个能够自适应、自调优、持续进化的智能内核来完成。这使NCS同时具备三句话所概括的产品理念：求解器识别问题特征、自动选择合适的方法与参数，这是自适应；在求解进行中持续优化自身参数，而非把一套静态配置用到结束，这是自调优；更进一步，以AI增强求解器内核本身，突破传统算法所能达到的性能上限。为什么需要AI求解器求解器长期受制于一个“不可能三角”，任何一位CAE仿真工程师都对这样的处境不陌生：线性方程组的求解方法众多，每一种都带着大量超参数。没有“银弹策略”——选错方法和参数，轻则求解慢、残差大，重则直接发散、报错、无法求解。要把一个算例调到最优，往往依赖资深专家的经验和反复试错；而专家本身就是稀缺资源，一个团队里能稳定调好难算例的人，数量有限。更进一步，即便找到一位专家、人工调到了当前最优，这套静态参数也存在着性能天花板。参数一旦设定便保持不变，求解过程中发生的情况——残差下降变缓、某层网格收敛停滞、预处理子效力衰减——静态配置都无法响应。于是形成了一个长期无解的“不可能三角”：易用性、性能、免专家经验，三者难以兼得。要么易用但性能平庸，要么性能强但依赖专家调试，要么免调参却难以求解复杂问题。这正是求解器成为整个仿真流程性能瓶颈的深层原因，也是NCS要打破的核心困局。NCS的三种AI能力：三个层次,逐层深入NCS的AI能力分为三个层次，三者逐层深入，共同定义什么叫“AI求解器”。层次一 • AI推荐：求解器识别问题特征,自动选择方法与参数提交问题后，NCS做的第一件事是给这个矩阵做一次特征刻画。它不只看维度、非零元密度、对角占优性、带宽这类标量指标，还进一步分析矩阵的内部结构——非零元的分布模式、图拓扑关系、块结构等，累计形成323维求解特征。这些特征共同回答一个问题：这究竟是怎样一类矩阵，适合用什么方法来解。这323维特征并非随意堆砌，而是按两条标准挑选：既要充分表征矩阵的求解特性，又要计算开销足够低、便于在每次求解前快速提取。这里有一个明确的工程取舍——没有一味依赖深度学习去自动挖掘特征。原因有两层：一是工程收益性，超大型模型自动提取特征本身就极其耗时，若这部分开销超过了AI带来的求解加速，反而得不偿失；二是技术原理，矩阵的结构信息不能像图像那样靠卷积自动捕捉——图像识别里丢几个像素几乎不影响判断，但矩阵主对角线上一个数值的变化就可能决定求解是否收敛，这类关键信息在结构下采样中恰恰容易被抹掉。因此NCS选择了人工设计物理含义明确的特征，在表征力与计算成本之间取一个务实的平衡。有了对问题的刻画，下一步是选方法、配参数。NCS的做法不是直接预测“哪个参数组合最好”，而是转向预测“每种参数组合的性能如何”。这两者听起来相近，实则有本质差别：预测最佳参数组，本质是一个高维稀疏的多分类问题，最优标签在样本里极少出现，而且耗时1秒与1.01秒的两组参数实际几乎等价，分类却可能把后者误判为次优而排除。改为预测性能本身，所有算例的结果就都成了可用的训练数据，模型也能对训练集里从未出现过的连续参数取值做出预测和优化——把“猜最优”这件稀疏且噪声敏感的事，变成了信息更充分的性能建模。这套映射学习的是资深专家反复试错积累的调参经验，沉淀进一个可复用的模型，每个算例进来都先刻画特征、再输出配套的方法与参数，开箱即用，无需用户自己成为求解器专家。下图展现了 KSP/PC参数推荐功能再开源数据集中的性能表现和耗时统计。这一层解决的是“易用性”：把“找专家配参数”这一步交给求解器自己完成，普通工程师也能拿到接近专家调参水平的求解配置。需要说明的是，推荐只改变“用什么方法、配什么参数”，求解器内核本身仍是成熟的数值算法在执行常规计算——这与后文层次三直接改写算子的做法，属于两个不同的深度。层次二 • AI伴随：求解器在求解过程中持续优化自身如果说层次一解决的是“求解前选对参数”，那么它的价值在于更充分地发挥求解器已有的性能潜力——把同一套方法配出更接近最优的参数。但参数一旦选定，求解器仍按固定配置跑完全程，是在既有方法里把潜力挖到极致。层次二要做的，正是突破这道上限：AI不再只存在于求解启动前，而是全程参与求解过程，在求解进行中动态调整那些过去不可触达的关键超参数。以非对称矩阵求解中最常用的GMRES方法为例，它有一个核心参数——Krylov子空间的重启维度m，这个参数在传统求解器里通常是一个写死的经验值(如30或50)。m设小了，残差容易在某个量级停滞怎么也降不下去；m设大了，虽然收敛更稳，但正交化的计算量随m呈平方级增长，每一步迭代都越来越慢。这是一个没法靠固定值调和的两难。NCS的做法，是让求解器在求解全程实时感知收敛态势——包括残差的整体下降趋势、当前轮与近几轮的下降速率、当前的计算开销与求解进度等，并据此动态调整m。当残差快速下降时，果断采用小的m值高频重启，避开平方级正交化的高成本，让每一步都快；当残差下降趋于平缓、甚至出现停滞时，反过来扩张子空间，在更高维的方向空间里寻找使残差骤降的突破口。上图显示的几个案例中，由智能子空间控制的策略会相比固定不变的子空间更快达到收敛精度。同样的逻辑也适用于代数多重网格(AMG)各层网格的连接强度等参数——它们都能在求解过程中随态势调整，而非一锤定音。层次三 • AI生成：以AI增强求解器内核AI不再只是优化配置，而是深入求解器内部的关键算子——迭代法的初始解、直接法的重排算子、AMG的粗化算子、预处理子等。这些算子过去依赖成熟的数值算法与深厚的领域经验来设计；AI不再只是在外围调整参数，而是直接介入这些算子本身的构造。以迭代初始解为例：一个好的初值能显著减少迭代次数、加速收敛。作为产品路线图，NCS将提供AI生成的迭代初始解(Warm Starts)，从算法内部突破传统数值方法的性能上限。再看代数多重网格(AMG)。AMG是求解大型稀疏线性系统的高效方法，核心是构造一套从细到粗的多层网格：在粗网格上以低成本消除低频误差，再经插值算子把修正传回细网格。连接细粗两层的插值算子，传统上依赖一套固定的启发式规则来构造，对结构规整的问题有效，但遇到各向异性、复杂几何或强耦合时常常力不从心，需要专家介入反复调。层次三的思路是用AI直接生成这套插值算子，让算子本身随矩阵结构自适应，而非套用固定规则——一个为当前问题量身构造的插值算子，能在更少的网格层数内收敛，直接压缩求解时间。这正是“改写算子本身”区别于层次二“调参”的所在：调参是在既有算子框架内找更好的设置，生成则是换掉算子本身。AI4NCS：AI 时代的数值计算引擎NCS能同时支撑三个层次的AI能力，根源在于它从底层就按AI原生架构构建——这是与传统数值库的根本区别。传统求解器建立在“先配置—再初始化—再求解”的生命周期上，关键参数在运行中往往不可调，也没有为AI预留接入空间。NCS则不同，它原生提供三类基础设施：求解过程的关键信息被结构化记录下来，可用于模型训练与性能分析，而非仅供人工排错；在求解运行中，通过交互API与Hook可以介入求解、读取运行状态并施加调整——这是AI伴随能力得以实现的前提，也是传统求解器普遍缺失的能力；调度与启发式策略可由用户以自定义回调函数的形式注入求解流程，实现深度定制集成。传统数值库的能力在发布那一刻就固定了；NCS则具备传统数值库没有的自适应进化能力。在不暴露客户原始矩阵与工程模型隐私的前提下，NCS可以采集算例的求解特征与性能反馈，持续优化推荐与调参模型；也支持在客户本地持续更新推荐模型，让求解器随使用不断精进。用得越多，NCS对你那类问题的特征刻画越充分，推荐越准、调参越精——形成传统数值库不具备的自适应优势。国际成熟求解器在传统数值算法上积累了数十年的工程优化，正面追赶需要漫长的时间；而AI原生这一方向，是国产求解器实现技术追赶的关键路径——不局限于在传统算法上比拼积累，而是在AI方向上建立新的能力优势。华为云天筹团队将自适应选择、动态调优、算子级AI增强三条路径同时打通，以国产内核承载被行业验证的AI方向，兼顾先进性与可控性，开发好用、易用且高效的 NCS 数值计算求解器。

一、背景：CAE的速度困境与AI的变革机遇CAE工程师对"等待算法收敛"这件事并不陌生。网格规模一大，迭代次数随之攀升，一次高保真仿真往往耗时数小时；而参数扫描、优化迭 代等场景下，同一类方程还需被反复求解成百上千次，等待时间被进一步放大。这并非个别项目的偶发困扰，而是CAE工作流中长期存在的瓶颈，并且始终存在。这一瓶颈在工业设计场景下被放大到必须解决的程度：参数扫描、不确定性量化、优化迭代、逆问题辨识、数字孪生实时推演——这些任务既要求快又要求准，每一次正演的等待时间随查询次数线性叠加。面对这一困境，工程师面前长期摆着两条都不完全令人满意的路径。路径一：经典迭代求解器。 CG、GMRES等Krylov子空间方法精度可靠、收敛保证严格，多重网格这类经典迭代法同样收敛稳健，最终解可直接用作设计依据。问题在于大尺度网格上迭代次数随分辨率急剧增长，求解成为瓶颈。分辨率越高，等待代价越大——粗网格上尚可接受，细网格上往往成为整个仿真流程的性能天花板。路径二：纯数据驱动代理模型。 神经算子、深度算子网络这类代理模型推断快，秒级出近似解。但它在训练分布外精度不可靠、缺乏收敛保证，无法直接用作设计依据。代理模型可以用来“看趋势”，但落到需要应力校核、残差验证的环节，仍然得回到经典求解器。两条路径各自卡在一端：前者精度高但慢，后者快但精度不可靠。本质上，这是速度与精度的取舍——经典求解器以时间换精度，代理模型以精度换时间，二者难以兼得。华为云天筹团队构建的AI-数值双引擎仿真工具链，正是在这两条路径之间给出折中方案。二、快速推理+精确收敛新范式的核心思路是把“快”与“准”分别交给最擅长各自职责的两个引擎，再以数据流衔接。代理模型与数值求解器是链路中地位对等的两段，而非主从关系。上游：AI代理模型，承担“快”。 对参数化PDE快速产出近似解，以秒级推断承担快速正演的职责。代理模型并非单一技术，而是一个按场景选型的技术族：PINN（Physics-Informed Neural Networks）：在物理约束明确、标注数据稀缺时更具数据效率——它以PDE残差作为损失约束，数据需求低。经典PINN逼近单个PDE实例的解，处理参数化问题需以参数为额外输入做条件化，或采用物理信息神经算子（PINO）获得参数→解的算子结构，适合物理机制清晰但样本昂贵的场景。神经算子（如FNO等）：面向参数化PDE的工业设计场景，具备分辨率不变性，可在粗离散上训练、细网格上部署，适合需要跨分辨率反复正演的任务。Position-induced Transformer（PIT）：用于长程依赖与复杂输入建模，适合输入结构复杂、空间相关性强的PDE类。选型取决于数据可得性、PDE类型、查询模式与精度要求四者权衡。无论选哪一类，上游都以秒级推断产出近似解。下游：数值求解器（NCS），承担“准”。 在上游近似解基础上迭代至目标残差判据（如相对残差降至工程常用量级），将近似解收敛到工程级精度。下游保留经典迭代法的收敛保证、稳定性与可解释性，应力残差校核照常进行，最终解仍由数值方法担保其精度。调用高性能求解引擎 NCS，可在相比主流竞品求解器更快的速度下收敛至工程精度。其AI原生架构（AI推荐、AI伴随、AI生成三层次）使其适合承担精收敛阶段：AI推荐自动选择求解方法与参数，匹配后端收敛阶段线性系统的特征；AI伴随在后端收敛迭代中动态调参、稳定收敛性能。两段衔接后，上游秒级给出近似解，下游仅需少量迭代即达目标残差——速度来自AI引擎，精度来自数值引擎，二者协同，不再是非此即彼的取舍。三、验证结果与关键特性华为云天筹团队已在声学、热传导、流体、电磁等多类物理，以及2D与3D场景上完成代理模型验证，架构上覆盖PINN与神经算子两类；验证场景本身就包含对同一PDE取不同参数值反复求解的参数扫描——不同频率、热导率、入口速度、时间步。两点结论：其一，前端代理模型单次推断落在秒级，相对传统从零求解到收敛的正演，有数量级以上的运行时节省（此为前端代理推断的口径，不含后端收敛开销）；其二，代理模型相对传统数值解的偏差落在百分之几量级——对“看趋势”足够。下表汇总华为云天筹团队在多类物理、2D/3D场景上的代理模型验证结果。验证案例维度物理方程代理模型架构最佳相对偏差对应推断时间声学波动方程2DHelmholtzFourierMLP2.49%0.24s稳态热传导2DPoissonPINN0.07%0.013s瞬态散热2DTransient HeatPINN3.82%0.014sNavier-Stokes流动3DNavier-StokesFourierMLP0.52%0.013s贴片天线电磁场3DMaxwellDeepONet3.73%0.005sAirfoil2DNavier-StokesCoPiT-M~1%0.2sDrivaerML(car)3DNavier-StokesCoPiT-M/SMART-M~1%0.5sFourierMLP、DeepONet同属神经算子族，与PINN一道覆盖了声学、热、流体、电磁多类物理；每个案例都对同一PDE取不同参数值反复求解。仅就2D声学给出保守区间——推断相对传统从零求解的正演有数百倍节省（250×~398×）。工具链用四个特性回答工程师最关心的两个问题：能否接入现有求解链路？投入产出是否合理？第一个特性是场景化选型——按数据、PDE、查询模式选代理模型。代理模型并非单一通用技术。PINN在标注数据稀缺、物理约束清晰时更具数据效率；神经算子在参数化PDE的工业设计场景具备分辨率不变性，粗网格训练、细网格部署；PIT在长程依赖与复杂输入建模上有优势。AI CAE 工具链则具备各主流仿真场景的基础代理模型可供用户选择和后训练。第二个特性是求解器无关，下游求解方法可按问题特点任意切换。NCS对标PARDISO、PETSc、HYPRE这类成熟求解器，内置了从直接法到迭代法、再到多重网格的多种求解器及预处理子类型。工程师面对不同问题——大规模稀疏系统、病态矩阵、非线性方程组——可以按问题结构和收敛需求选用或更换下游求解方法，不必受限于单一求解路径。第三个特性是离散方法无关，覆盖FDM/FEM/IGA/FVM四类离散化。需要强调对比口径：工具链不替代离散化步骤，而是在求解器阶段叠加代理模型，因此比较的是“FEM+CG”与“FEM+CG+双引擎”，是对经典数值方法的增强而非替换。Poisson、Darcy、Burgers、Navier-Stokes等通用PDE类型均可作为方法适用范围的举例，工具链的加速机理与具体PDE类型无关，而与“是否需要反复正演”的查询模式相关。第四个特性是训练成本可摊销，数据驱动代理模型的离线成本在工业设计场景摊销。离线总成本 Toffline=Tdatabase+TtrainingT_{offline} = T_{database} + T_{training}Toffline​=Tdatabase​+Ttraining​，单次求解节省 ΔT\Delta TΔT，回本次数 NBE=Toffline/ΔTN_{BE} = T_{offline}/\Delta TNBE​=Toffline​/ΔT。关键性质在于：对数据驱动代理模型，离线成本仅取决于训练分辨率，而运行时节省取决于推理分辨率；粗训练+细推理使固定成本被多次查询摊薄、可变收益按推理分辨率放大，回本点明显前移。该方法在工业设计场景（参数研究、UQ、优化、逆问题）中尤为有利——因为这类场景需要大量正演，离线成本很快被摊销。四、收束：速度与精度同时成立回到“速度与精度”这一取舍。纯数据驱动代理模型快，但训练分布外精度不可靠、无收敛保证，无法独立用作设计依据；纯经典求解器精度高，但慢，大尺度网格上成为瓶颈。两者各自卡在取舍的一端。华为云天筹团队AI-数值双引擎工具链的价值落在速度与精度同时成立上。速度这一端，前端AI代理模型以秒级推断产出近似解，使后端仅需少量迭代即达目标残差，总运行时明显节省。精度这一端，后端NCS求解器收敛至目标残差，收敛后解与全收敛解几乎不可区分——这是两段式相对纯代理模型的关键差异，代理模型再快也补不出收敛保证，只有数值方法能给出可校验的残差并担保最终精度。两者不是并列罗列，而是有因果衔接：速度来自AI引擎，精度来自数值引擎，两段协同补足。

国家医保局《病理类医疗服务价格项目立项指南（试行）》发布不足一月，首个地方实施细则已迅疾出炉。2026年1月9日，重庆市医疗保障局发布《关于规范病理类医疗服务价格项目及医保支付政策的通知（公开征求意见）》，成为了全国首个公开制定并落实国家病理价格改革《立项指南》实施细则的省市。这并非一次简单的价格调整，而是一份对病理学科价值进行系统性重估、对未来技术应用进行前瞻性布局的“地方改革样本”。它标志着国家层面的病理价格体系顶层设计，正式进入实质性落地阶段。PART ONE变革核心，从繁杂到规范的系统性重构重庆市此次改革的核心动作是对病理服务项目进行根本性的“瘦身”。长期以来，病理科面临着“同项不同名、收费无标准”的行业困境。 改革前，重庆市存在多达130项病理相关收费项目，许多项目边界模糊、内涵重叠。这一状况不仅增加了医保监管难度，也使病理科的技术价值难以准确体现。新政策严格对标国家指南，将130项旧项目全面清理整合，形成28项主项目、2项扩展项，以及3项加收项的全新33项体系。这一精简不是简单的数量减少，而是对病理服务内涵的标准化和规范化。项目体系重构的同时，医保支付政策也同步明确。每项新设项目都标明了甲、乙、自费三类医保支付属性，建立了患者、医院和医保三方之间的透明费用预期机制。PART TWO价值回归，基础病理技术获合理定价长期以来，免疫组化作为肿瘤诊断的基石技术，在重庆的收费标准处于全国低位。此次改革将 “病理样本免疫组织化学染色检查费” 在三级医院的价格从原水平调整至150元/每种染色，体现了对基础病理技术的价值重估。这种调整并非孤立现象。纵观整个新价格体系，传统病理项目价格普遍呈现 理性上调趋势，这是对病理诊断中蕴含的复杂智力劳动和技术投入的正式认可。分子病理领域也发生了重要变化。改革新增了“病理标本处理费（分子病理）”项目，将分子检测前的组织评估、制备等复杂流程独立计价。这一变化使得病理科在精准医疗链条中的关键贡献得以显性化，改变了以往这些工作被隐藏在总检测费中的状况。PART THREE技术赋能，创新诊断方法获政策通行证重庆新规最具前瞻性的突破之一，是为多重染色技术开辟了明确的收费路径。对于需要在一张切片上同时检测多个靶标的临床需求，以往因缺乏收费依据而难以普及。新规创造性地设立了 “多重染色”加收项目，明确其定价为基础单染价格的2.2倍。以三级医院为例，多重染色收费可达330元/每切片，并被归类为医保丙类。这一设计既为高端病理技术的临床应用提供了合法收益通道，又不占用基础医保基金资源，实现了技术创新与医保控费之间的平衡。人工智能在病理诊断中的应用也获得了创新性政策支持。新规新增了 “人工智能辅助诊断”扩展项，明确其不作为单独收费项目，而是包含在主诊断服务中。这种设计允许医疗机构自主选择采购AI产品，相关成本通过提升的诊断效率与内涵价值消化。这一模式为病理AI的规模化应用扫清了关键政策障碍。PART FOUR精准医疗，分子检测获分层定价体系随着肿瘤精准治疗的发展，分子病理检测已成为临床刚需。重庆新规首次为主流分子检测技术建立了系统化的政府指导价体系。PCR、RT-qPCR、一代测序、焦磷酸测序和NGS等关键技术均获得了明确的收费标准。其中一代测序被列为医保乙类，而NGS等高成本技术暂定为丙类自费。这种分层定价策略具有多重考量：既为基础性检测提供了医保覆盖，保障了基本医疗需求；又为前沿高成本技术预留了市场化发展空间，避免对医保基金造成短期冲击。值得关注的是，用于指导靶向治疗的IHC伴随诊断项目也获得了独立身份。新规将其从普通染色中分离，设立为“增强”类别，凸显了其在临床决策中的特殊价值。PART FIVE示范意义，地方样本引领全国改革进程重庆此次改革的速度与深度，超出了许多行业观察者的预期。从国家指南发布到地方细则出台，仅用了三周时间，展现了高效的政策执行力。作为全国首个落地病理价格改革的省市，重庆提供了一套从项目映射、价格测算到支付分类的完整操作方案。这套方案将成为其他省份制定本地实施细则的重要参考。改革的深层意义在于传递了一个明确信号：病理诊断作为疾病诊断的“金标准”，其专业价值必须通过合理的价格机制得到充分体现。长期以来，病理科因“千元检验，一元病理”的定价尴尬而面临人才流失、技术更新缓慢的困境。重庆改革正是对这一结构性问题的系统性回应。病理科医生们终于可以放下手中的计算器，专心凝视显微镜下的世界。随着重庆病理新规的落地，全国各地医院病理科主任的办公桌上，或许都摆上了一份来自西南地区的政策文件。重庆的一纸政策文件，唤醒的不仅是价格数字，更是一个学科被长期低估的价值认同。它通过一套精准的政策组合拳，旨在解决历史遗留问题、锚定当下核心价值、并打开未来发展空间。随着征求意见的推进与最终落地，这套“重庆样本”所激起的涟漪，必将加速推动全国病理学科从医疗体系的“成本角落”迈向“价值中枢”的进程。病理行业的春天，也正在从制度的土壤中破土而生。本文章转载自横方数字DigitalPath公众号 

2026年5月6日，天津市医保局就《关于规范药学、病理、物理治疗类医疗服务项目价格和医保支付标准（征求意见稿）》公开征求社会意见的截止钟声即将敲响。这意味着，在不到五个月的时间里，继重庆、安徽、青海之后，天津正式成为第四个启动病理类医疗服务价格规范化改革的省级行政区，一场以“透明定价、价值回归”为核心的全国性改革图景正加速成型。与此前重庆、安徽将病理类项目单独公示不同，天津此次采取了“三合一”打包方式，将病理、物理治疗、药学三类项目同步公示。这一策略与青海的“多类别统筹推进”一脉相承，进一步印证了这种高效模式可能成为全国改革的操作范本。从2025年底国家医保局发布立项指南，到四地密集落地，一条清晰的政策演进路径已然浮现：让病理诊断彻底告别“价格盲盒”，进入有标准可依、有价值可循的新时代。PART ONE四城探路，跑出改革“加速度”纵观这场接力赛，每一站都有其独特的突破点。2026年1月，重庆在全国率先破局，发布了首份地方实施细则。它将零散的病理项目大刀阔斧地规范整合为33项，停用原项目多达144项，并全部纳入甲类医保。新规新增“病理诊断费-人工智能辅助诊断（扩展）”、“病理诊断费（远程）-人工智能辅助诊断（扩展）”两项，不与主项目单独收费（即AI服务包含在诊断费中，不额外加价）。紧随其后的安徽，在定价策略上与重庆高度同步，同样单列了“人工智能辅助诊断”扩展项，侧重于区域医疗发展的特点，验证了重庆方案的跨省可复制性。青海则扮演了“历史破冰者”的角色。它不仅在4月公示了将于6月执行的新政，更在医保支付端迈出了最关键的一步：首次将NGS（高通量测序）等分子病理项目纳入乙类医保报销，捅破了高值分子检测全面自费的“天花板”。天津的此番亮相，正是站在三地经验的肩膀上。其征求意见稿明确将“人工智能辅助诊断”列为病理诊断费的扩展项，三级医院收费标准与基础诊断费持平，均为125元/次。这一设计标志着AI辅助技术正从试点加收走向常态化定价。同时，天津为高通量测序法检测费设立了独立的项目及最高9600元的封顶线，价格管控更为审慎，其支付标准虽暂为“C类”管理，但如同青海实现的“C转乙”一样，为未来的调整留下了想象空间。PART TWO终结“雾里看花”，重塑价格标尺长期以来，病理收费如同一个“盲盒”：项目拆分混乱、内涵模糊、隐性耗材收费屡禁不止。此次改革的核心，正是用一套清晰的“标准模块”取代过去碎片化的收取模式。各地新规将病理服务统一规范为“标本处理-染色杂交-分子检测-病理诊断”等标准模块。在“全流程打包、基本物耗纳入”的原则下，从样本进入实验室到报告发出，所有消耗的消杀用品、玻片、试剂乃至报告打印耗材等基本成本，全部计入项目价格，医疗机构不得再向患者额外收取。这就从制度上堵住了分解收费的口子，让患者的账单变为一份可逐项核对的“菜单”。更深远的变化在于对技术劳务价值的独立确认。以往，病理医师的诊断劳动隐藏在各类技术操作中。如今，重庆、安徽、青海、天津四地均专门设立了“病理诊断费”项目，定价在100至125元不等。这意味着，病理医生“看一眼”的专业判断，其核心价值得到了真金白银的体现。PART THREEAI与数字化：从“概念热议”到“定价落地”数字化切片与人工智能辅助诊断，是此次改革中反复出现的一组“强关联”制度设计。天津的征求意见稿，如同前三地一样，将“人工智能辅助诊断”正式列入价格扩展项，完成了从“概念热议”到“有价可循”的关键一跃。这意味着，未来患者仅需支付与基础诊断费相同的价格，就能享受到AI系统对切片进行预筛查、标记可疑区域的精准初筛服务，诊断效率和准确性有望同步提升。而这一切的基础是数字化切片的普及。各地政策中均出现了一条“减收”条款：医疗机构未上传病理数字化切片图像的，每切片减收5元。这并非简单的建议，而是直接与价格挂钩的约束机制。其目的正是利用价格杠杆，倒逼医院将病理切片从“实体存储”向“数字化共享”转型。一张数字切片可以借由网络供千里之外的专家实时会诊，也为AI辅助诊断提供了必要的“入场券”。对患者而言，未来跨院就诊无需重复制作切片，真正打通了医疗数据互认的“最后一公里”。PART FOURNGS的“破”与“立”：从无处可依到有据可查在所有改革项目中，NGS收费的规范化最受关注。此前，这项成熟的技术长期面临没有独立收费条码的尴尬。此次各地新政均为其给出了明确答案：重庆将每个基因检测面板定义为“3个基因或15个位点”，每面板收费1980元；安徽每面板定价1600元；天津则直接设定单次检测累计不超过9600元的封顶线。在医保支付上，重庆和安徽早期将其按丙类管理，青海率先实现了乙类报销的突破。天津暂按C类管理，其未来的支付演进，将为NGS在全国的医保准入提供关键示范。PART FIVE 三方博弈下的价值回归这场价格重构，正深刻地改变着医院、企业和患者的行为模式。对医院而言，病理科正从过去依赖耗材加成的“成本中心”，被迫向提升效率与质量的技术价值中心转型。政策中“限时处理可加收400%”这样的激励设计，以及对未上传数字切片、未上传诊断报告的减收约束，都在倒逼医院加快数字化建设和诊断闭环管理。对检测企业而言，过去的“打包收费”、“隐性耗材”、“与医院分成”等灰色盈利模式已走到尽头。在新的透明定价体系下，企业唯一的出路是回归产品力竞争，提供真正有临床价值、能经受住成本与质控考验的检测产品。对患者而言，获益直接而具体：收费透明避免了“被加项”；基本物耗打包使总体负担趋于合理；医保支付类别的明确也让自付比例清晰可期。在青海，患者做NGS检测已能享受乙类医保报销；在天津，尽管NGS暂为C类，但高定价项目被严格封顶。当然，患者也需建立起“价值优先而非价格最低”的理性预期，以保护那些技术要求高的精密检测不受低价竞争的损害。从重庆到天津，一条从顶层设计到地方探索的双向奔赴之路清晰可见。随着天津征求意见窗口的关闭，全国的病理定价规范化改革才刚刚进入加速期。一个价格透明、技术可及、价值回归的精准医疗新时代，正在这张逐渐清晰的价格清单上，写下最坚实的序章。本文章转载自横方数字DigitalPath公众号