技术的运用尝试由来已久。“从信息化建设、数字化转型，再到人工智能发力，我们在图像识别、深度学习等诸多领域提前布局，从眼科疾病的预防、保健，到诊断、治疗、康复，人工智能可以赋能眼健康的全流程环节。”唐凡说。

　　唐凡以早期的角膜塑形镜智能验配技术为例，角膜塑形镜的验配过程需要专业视光医师参与，按照一系列标准化的眼科检查、试戴等验配流程来操作。为了提升验配效率和效果，爱尔眼科在2020年就由视光研究所领衔开展相关算法的研究，结合人工智能技术从患者的“角膜地形图”等专科检查结果中抽取特征值，迅速测算出角塑验配最关键的几个参数。相关成果发表后，已被集成到公司的业务系统功能中。

　　在眼健康预防阶段，爱尔眼科基于图像识别的算法应用同样在眼科领域处于领先地位。唐凡表示：“科学研究证实，通过一张质量高的眼底照片，可以识别出患者的性别、年龄，筛查出眼科类甚至全身疾病。由数字眼科研究所牵头的眼底影像智能辅助诊断技术，已广泛运用在爱尔的眼健康筛查业务领域。AI技术与我们的业务场景紧密结合，得到了很好的应用发展。”

　　唐凡介绍，在与中国科学院计星空智能科技算技术研究所、科大讯飞、华为等专业人工智能机构开展深度合作的同时，爱尔眼科也一直致力于在大模型领域的自主研发。例如，2024年发布的AierGPT眼科垂直大模型，通过使用公司自有眼科数据库、眼科学专业书籍材料以及和开源医疗问答数据集进行知识增强，可为视光、屈光、白内障和眼底筛查等多个下游任务提供培训、导诊、辅诊、科普等服务，极大地提升了业务环节智能化能力。

　　3月初，爱尔眼科完成了DeepSeek满血版本地化部署。当前爱尔眼科的人工智能应用共涉及C端、办公和临床三大领域场景。“在消费者端，我们通过爱尔眼科智慧医院小程序为客户提供眼健康科普健教的智能化客户服务。在办公端，我们在企微配置的AierGPT向员工提供智能化辅助办公工具。”唐凡介绍，“针对临床适配，我们通过自主研发的信息化系统对集团连锁机构实现了全面覆盖，并建立了眼健康大数据中心，形成一套‘无缝集成’的信息架构体系，为AI技术的嵌入应用打下了坚实的数字化底座。”据透露，集团新一轮的AI战略规划正在紧密研究编制中，即将发布。

　　展望未来，“人工智能+”对企业的赋能还需在哪些方面持续发力？唐凡认为，对于爱尔眼科来说，算法、算力、数据和场景都是未来需要持续努力的方向，其中算力的科学部署是近期关注重点。“无论是针对医疗机构还是眼健康C端应用，大规模的应用对算力的需求会逐步提升。是自建算力还是外购云端算力，如何找寻一种更为合适的方式来支撑企业对算力的需求并满足波峰波谷的弹性扩张，是企业AI应用大规模普及后面临的最大挑战。”

　　唐凡说：“作为最具规模的眼科数据中心，我们汇聚了超过数万名眼科患者的临床数据，如何充分运用AI与技术，促进眼健康科普健教发展和眼健康学术科研水平的提升，是爱尔持续关注的方向。”（刘一枫）