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“随着对大模型的认知的深入，最近我越来越怀疑OpenAI试图打造一个全知全能、像神一样的超级通用大模型的可能性，一方面，人类的训练数据已经基本用得差不多了，规模定律遭遇了巨大的瓶颈；另一方面，想开发一个大模型一统江湖，解决不同企业、不同国家、不同用户的所有问题的目标在逻辑上也很难自洽。”周鸿祎认为，未来大模型会形成两条发展路线，一条路是模型越做越大，继续探索超级人工智能的发展方向，探索人类的星辰大海，“有点像造原子弹”；另一条路是把大模型和具体场景相结合，向着垂直化、产业化的方向发展。
对此，周鸿祎提出了大模型的“六大应用场景”，首先是科技平权下的人人普惠、人人智能，结合个人需求，消除数字鸿沟；第二是万物智能压球软件app，大到智能网联车，小到个人电脑和手机，大模型将成为硬件设备标配；第三是助力国家最重视的传统制造业、传统行业“数转智改”，将大模型与具体的业务场景结合起来打造专业大模型解决专业问题；第四是赋能新兴产业、未来产业，充分发挥大模型的能力，变不可能为可能；第五是AI for Science，利用AI改变基础科学问题的研究方法；最后是重视大模型带来的安全问题。周鸿祎介绍，在实践中，360集团训练了行业内首个安全大模型压球软件app，既能提升传统的安全能力，又实现了以模治模，“以魔法对付魔法的设想，为攻克AI大模型本身的安全挑战提供了可行的方案”。
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在放射检查项目中，检查设备差异是绕不开的话题。以CT平扫为例，随着技术发展压球软件app，CT设备排数已经从16排、64排逐步提高到128排、256排等。通俗来说，检查设备排数越多，扫描结果也就“切得越薄”，呈现更加清晰的成像效果。与此同时，这也带来了更高的设备价格和医疗机构更多的收费立项诉求，部分地区根据排数增多，叠加收费，造成了新一代设备检查价格降不下去，老一代设备检查价格“降了白降”。
目前，人工智能技术在临床实践中一定程度上起到辅助诊断或提高效率的作用，但还无法替代医师诊断，在尚无独立的医疗服务产出、辅助诊断质量效用难以确定的情况下，在已收取诊断相应项目检查费用后，不宜单就人工智能辅助诊断再向患者额外收费。对此，为支持人工智能辅助诊断进入临床应用，又防止额外增加患者负担，立项指南在放射检查类主项目下统一安排“人工智能辅助诊断”的扩展项，也就是说医院利用人工智能进行辅助诊断的，执行与主项目相同的价格水平，但不与主项目重复收费，体现了以医疗服务产出为导向的价格政策取向，与其他行业一样，也体现了人工智能技术在提质增效方面的功能定位，而非增加成本的作用。
近些年，随着存储手段进步，保存查阅检查结果不再依赖实体胶片，通过检查结果上传“医保云”等方式，个人可以在手机端免费获取，同行和医保部门可以在云端直接调取，这种观念已深入人心。立项指南吸收部分地方实践经验，将数字影像处理、上传与云存储纳入放射检查的价格构成，也就是说，检查结果上传至云端，实现患者可通过便捷方式阅读本人检查资料、同行可跨地区跨机构调阅检查资料、医保部门可核查已上传的检查资料，是检查行为的完整体现，是医保部门开展检查的重要依据，也是同行跨地区跨机构调阅，形成检查结果共享互认的基础条件。如医疗机构无法做到检查影像云存储的压球软件app，就需要减收一定费用。可以大胆预想的是，经过一段时间之后，随着共享观念的不断深入，如果一项检查检验结果不可上传、不可共享、不可核查，可能会大幅贬值，甚至被医保拒付。云影像在价格项目中予以明确，将促进医疗机构补齐云影像服务供给短板，助力跨地区跨医院的检查结果共享互认。
此外，立项指南统一将实体胶片从项目价格构成中剥离，由患者按需选购，实体胶片实行零差价销售，不捆绑收费。过去，一些地方将实体胶片的费用打包在检查项目的价格中，患者在交检查费时已支付了胶片费用，打印了往往也用不上。随着数字影像技术的进步，影像信息的存、传、阅已可以脱离实体胶片。江苏等省份率先将实体胶片与检查价格解绑，患者需要胶片就付费，不需要就不付费，有些医院还贴心地把扫码付费的功能设置在自助打印设备上，把选择权完全交到患者自己手上。
过去，我国大型设备检查市场大多被少数厂商占有，定价权牢牢控制在少数厂商中，项目价格中设备折旧费用占比达到30%-50%，这也成为医疗机构高定价的主要原因。近年随着更多企业进入这个领域，检查设备整体研发水平进步，市场竞争更为充分，采购价格呈下降趋势，由千万元级下降到百万元级，不仅给医疗机构提供了更多质优价宜的选择，也为检查价格回归合理提供有力支撑。
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