公共云致力于提升覆盖范围和服务可及性，重点支撑政务、金融、能源、医疗、教育、交通等关系国计民生的关键行业的智能化发展。

面向这些领域，公共云通过安全合规、稳定可靠和普惠可及的智能服务供给，推动高质量公共服务更便捷触达全社会。

公共云是民生福祉的“普惠桥”

政务、金融、医疗、能源、教育等公共服务领域，通常具有合规要求高、数据敏感度高、业务连续性要求高、服务覆盖面广等特征，上云和智能化改造复杂度较高。

同时，这些领域直接关系民生保障、社会运行和公共资源配置，智能技术一旦实现规模化落地，能在服务效率、资源公平配置、风险防控和用户体验等方面产生显著价值。

▲生成式AI对全球主要行业生产力提升价值评估

从全球主要行业生产力提升价值看，医疗保健、能源、教育和政府等公共服务相关领域合计可贡献约6900亿美元生产力提升价值，占主要行业合计增量的近50%，是AI应用最广泛最具价值的场景之一，也是AI云需求集中的核心领域。

公共云通过安全合规、稳定可靠和普惠可及的算力、数据、模型和应用等智能服务供给，帮助公共服务机构以更低门槛引入生成式AI和智能体应用，支撑智慧政务、普惠金融、智能问诊、个性化教育等场景实现安全可靠部署和持续优化，推动高质量公共服务更便捷触达全社会，将产生巨大的经济和社会效益。

[案例]瑞金医院

AI使能，重塑病理诊断未来

关键挑战：资源结构性失衡

病理诊断是肿瘤确诊的“金标准”，却长期受困于资源结构性失衡。一方面，资源分布失衡，优质病理能力高度集中于三甲医院，基层医院缺设备、缺技术、缺医生，患者跨区域就医成常态。

另一方面，中国目前仅有约2万名病理医生，远无法满足日益增长的诊断需求。即便在瑞金医院这样的顶级三甲医院，病理科40位医生单日人均仍需处理300余张切片，疑难病例多方会诊耗时长达数日。

解决方案：智慧病理云-边-端方案

针对病理诊断行业医生短缺、负荷繁重、诊断难度高、普惠程度不足的行业难题，瑞金医院联合头部云厂商，打造智慧病理云-边-端方案，实现系统性、分层级的医疗AI普惠，全面赋能病理诊疗体系。

模型研发：高效打造临床级病理大模型

在云服务商技术支撑下，瑞金医院研发临床级多模态病理大模型RuiPath，模型具备泛癌种视觉特征提取、视觉—语言跨层表征对齐以及长序列深度思考训练能力，覆盖国内19类常见癌种，适配全国90%以上的癌症发病人群，可完成上百项临床辅助诊断任务。并且，RuiPath病理大模型已经开源，而相关评测数据集，以及云服务厂商的一整套病理模型开发工具链也同步开放。

其他医院可以选择“RuiPath病理大模型+本院数据微调”模式，或是基于本院数据重新训练模式。总之，每家医院都可拥有自己的专属病理模型，而且只要模型内部的“数据飞轮”转起来，模型就会越用越准。

端云协同：兼顾数据安全与算力效能

在部署模式上，采用端云协同架构，敏感医疗数据不出本地即可完成绝大部分推理任务，云端专注处理复杂病例的高精度分析。

▲医疗AI使能平台

智慧病理云-边-端方案充分发挥公共云安全合规、弹性普惠的能力，将前沿技术转化为基层“用得上、用得起”的普惠工具，降低公共医疗智能化升级门槛，从而使优质诊疗能力实现更为广泛的覆盖。

由此可见，公共云可以助力公共服务资源均等化普惠供给，让高品质公共服务更加便捷、高效地触达各类社会主体，全方位夯实数字民生服务能力、提升民生服务质量，成为民生福祉的“普惠桥”。