3.13 亿医疗 AI 超级大单落定:上海电信如何拿下顶级医院全栈底座|深度拆解

近日，复旦大学附属中山医院2026年人工智能全栈能力开发服务平台采购项目（采招2026-362）中标结果正式公示，上海仪电鑫森科技发展有限公司（联合体：中国电信股份有限公司上海分公司）以31296万元中标，成为2026年国内医疗AI领域规模最大、架构最完整、技术含量最高的标杆性项目之一。

这不是一次普通的医院信息化采购，而是国家级医学中心面向未来十年的AI底层基础设施一次性建成，更是三大运营商政企线从“管道提供者”向“医疗数字化总集成商、算力底座运营商、场景生态服务商”转型的关键里程碑。对于正在攻坚医疗行业、争夺高质量政企大单的运营商而言，这份近3.2亿的全栈AI项目，几乎完整给出了下一步市场打法、能力清单、合作模式与盈利路径。

一、项目定调：不是买系统，是建医院级“AI能力工厂”

先从项目本质说起。复旦大学附属中山医院是国内顶级三甲医院、国家医学中心建设单位，其采购方向具有极强的风向标意义。本次项目核心定位十分清晰：深化建设人工智能全栈能力开发服务平台，建成后可系统开展影像、多模态大模型研究与临床应用，全面推进“人工智能+医疗”全场景落地。

从预算与建设要求看，这是一个顶格投入、标准严苛、全栈覆盖的超级工程：

项目预算：31370.5万元

最高限价：31352.7万元

中标金额：31296万元

项目周期：合同签订后450日内完成建设（含30天调试及试运行），硬件设备6个月内到货，成品软件12个月内完成部署，总周期最长不超过21个月

投标要求：接受2家以内联合体，不允许转包、不允许进口产品、不允许缺项漏项，严格执行本国产品、节能环保、中小企业扶持等政策

更关键的是，项目明确要求平台部署在中山医院自建IT机房或合规租赁算力资源，所有数据、模型、应用均在院内闭环，满足医疗数据不出院区、低时延高可靠、7×24小时稳定运行的刚性要求。这直接决定了：只有具备强大算力底座、云网资源、集成能力与现场服务能力的主体，才能承接此类项目。

二、架构拆解：五大平台+全栈能力，医疗AI的“操作系统级工程”

本次招标文件最有价值的部分，是把“医疗AI全栈平台”拆解为五大核心平台，从底层算力到顶层运营全覆盖，形成完整的技术架构。这也是运营商政企必须掌握的医疗AI标准方案框架。

1.算力支撑平台：院内AI超算中心底座

这是整个平台的物理根基，也是运营商最具优势的部分。项目采购超大规模硬件集群，构成一套完整的院内AI算力专网：

计算节点：50台高性能训推节点、189台通用计算节点、16台管理节点、9台网络节点、2台安全服务节点、9台数据服务节点，总算力节点超270台

存储体系：全闪核心存储、混闪文件存储、混闪对象存储、AI加速存储、全闪块存储、备份一体机合计74台，构建多模态医疗数据高吞吐存储能力

网络体系：核心交换机、Leaf/Spine交换机、存储TOR、业务TOR、带外管理交换机等合计97台，配套25G/100G/400G光模块2300块，搭建无阻塞AI算力网络

配套部署：机柜、PoE交换机、传输设备等，实现机房一站式交付

简单说，这是一套部署在医院内部、专属医疗、安全隔离、可管可控的AI超算中心。

2.数据工程平台：医疗数据“采-治-用”全链路

医疗AI的核心是数据，平台专门建设数据全生命周期能力：

数据清洗、标注、加工管理平台

数据测试、封装、质量核验平台

多模态数据（文本/影像/语音/病理/基因）统一处理能力

数据溯源、版本管理、闭环修复机制

所有临床数据、影像数据、检验检查数据、随访数据、科研数据在此完成标准化，为模型训练提供高质量“燃料”。

3.模型开发平台：大模型训练微调全工具链

平台提供一站式模型研发环境，覆盖从训练到部署全流程：

多模态数据编码对齐、增量预训练、混合专家训练、指令微调

思维链推理、Prompt工程、模型量化部署、模型优化工具

模型评测、幻觉检测、安全性验证、版本管理

支持医疗大模型低代码开发、可视化编排、分布式训练

医院可基于底座自主训练、自主微调、自主迭代医疗大模型，不再依赖外部模型能力。

4.智能体构建平台：医疗Agent全流程开发运营

这是当前最前沿的AI应用形态，平台直接具备智能体工厂能力：

Agent构建工具、多任务协作、多智能体协同API

工作流开发、图文交互、模型流程编排、模型设计优化

AI数字人平台、医学向量知识库、Agent与知识库深度集成

支持临床问诊、诊疗流程、质控随访、科研分析等自动化Agent

医院可快速生成各类医疗智能体，实现流程自动化与服务智能化。

5.对外运营服务平台：AI能力商业化与生态化出口

与传统信息化项目最大的不同是，本项目同步建设运营体系，实现AI能力可运营、可计费、可扩展：

运营生态门户、市场前端、伙伴门户、平台运营中心

数据产品/模型产品成本测算、价格设计、订阅计费

产品试用、订阅订购、订单管理、评价体系、需求大厅

租户管理、权限管理、审计管理、桌面系统、个人中心

这意味着医院AI平台不仅服务内部，还可面向医联体、生态伙伴开放，形成可持续运营的AI服务体系。

三、中标结构：为什么是“集成商+运营商”联合体？

本次项目明确接受联合体投标（不超过2家），最终中标的是上海仪电鑫森（总包）+中国电信上海分公司（算力底座）联合体。这种结构，正是当前医疗亿级AI项目的标准落地模式。

1.联合体分工：专业的人干专业的事

上海仪电鑫森：作为总包方，承担整体方案设计、项目管理、系统集成、定制化软件开发、成品软件整合、项目验收与售后，是项目第一责任主体。

中国电信上海分公司：作为联合体成员，提供高性能训推集群、存储、网络、机房部署、云网资源、算力运维等底座能力，是平台稳定运行的物理支撑。

2.运营商不可替代的三大价值

为什么顶级医院AI项目必须深度绑定运营商？招标文件给出了明确答案：

算力与硬件集群必须现场部署：医疗数据合规要求不出院区，低时延要求算力就近部署，运营商具备IDC、机房、供电、制冷、现场部署一站式能力。

高可靠网络与安全能力：AI训练与临床业务同网运行，需要高带宽、低时延、高稳定、高安全的专属网络，运营商具备医疗级网络建设与运维能力。

长期运营与弹性扩展：平台不是一次性交付，而是长期迭代升级，运营商可提供算力扩容、服务续约、持续运维、生态接入等长期服务。

可以说，运营商是医疗AI全栈平台的“底座运营商”，没有运营商参与，亿级院内AI项目几乎无法落地。

四、交付清单：42项定制开发+36款成品软件，覆盖全医疗场景

如果说五大平台是“骨架”，那么具体软件与场景应用就是“血肉”。本次项目交付内容极为详尽，几乎覆盖中山医院全部临床、科研、教学、运营场景，堪称医疗AI场景大全。

1.核心自研大模型（L1级）

L1医疗影像大模型：支持CT/MRI全身组织自动分割，覆盖肺、肝、心、脑、肾、骨骼、血管、淋巴结等上百种解剖结构，支持病灶自动分割、交互式标注、3D重建、量化分析。

L1医疗多模态大模型：支持胸部CT、脑部CT、颈椎MR、腰椎MR自动报告生成，支持语音识别、语音合成、声纹验证、多轮对话，实现影像与文本跨模态理解。

2.42项定制化软件开发（临床刚需）

包括医学向量知识库、大模型医疗流程应用、多模态AI数据协议、AI数字人、Agent协作工具、MR脑结构分析、多模态影像拆分、运营生态门户、临床试验智能招募、CMR心血管智能诊断、放射报告质控、肝肿瘤智能诊断、基因测序辅助分析、AI患者随访、健康咨询机器人等，全部面向临床真实痛点。

3.36款成品软件（平台支撑）

包括多模态编码对齐、增量预训练、混合专家训练、指令微调、推理量化、L2手术智能规划大模型、L2 ICU大模型、数据标注平台、自动化评测工具、专病科研平台、统一算力运营平台、国产化数据库、服务器操作系统等，构建完整模型研发与算力调度能力。

4.数据与集成服务

包括数据预处理、系统集成、算力调度、云平台扩容、存储软件等，确保平台一体化交付。

如此庞大的场景覆盖，意味着中标方必须具备极强的医疗行业理解、全栈技术整合、大规模项目管理能力，而运营商在其中承担的底座支撑，是所有场景稳定运行的基础。

五、对运营商政企的启示：四大能力升级，打开医疗亿级市场

中山医院3.13亿大单，对三大运营商政企线而言，是一份可直接复用的医疗AI作战地图。结合招标文件与中标结果，运营商必须完成四大关键能力升级。

1.从“卖资源”升级为“算力底座总提供商”

过去运营商做医疗，多以网络、机柜、云主机、专线为主。现在医院要的是：院内AI超算中心+专属算力网络+安全隔离存储+7×24小时运维。运营商必须打造标准化产品：

医疗级院内算力集群方案

医疗AI无损高速网络方案

医疗多模态高性能存储方案

机房一站式部署与运维服务

把算力、存储、网络打包成**“医疗AI算力底座”**，成为医院智能化的物理根基。

2.从“单设备供应商”升级为“联合体总集成伙伴”

亿级医疗AI项目几乎不会由单一厂商承接，联合体是主流模式。运营商必须主动构建医疗AI生态：

锁定医疗大模型、影像AI、临床应用、数据治理等头部伙伴

形成“运营商（底座）+集成商（总包）+应用商（场景）”标准联合体

具备方案整合、接口对接、项目协同、验收交付能力

运营商不必成为全栈软件开发方，但必须成为生态核心与底座保障方，在联合体中占据不可替代的位置。

3.从“一次性交付”升级为“长期算力运营商”

传统项目是“验收即结束”，医疗AI平台是“上线才开始”。运营商的盈利模式将随之升级：

算力服务费：训推算力、存储容量、网络带宽按需计费

平台运营费：租户管理、权限管控、运维保障、版本升级

生态接入费：伙伴接入、API调用、应用上架、运营支撑

扩容增项费：算力扩容、模型迭代、场景新增、硬件升级

从一次性项目收入，转向长期、持续、可沉淀的服务性收入。

4.从“通用方案”升级为“医疗合规深度适配”

医疗行业合规要求极高，运营商必须补齐医疗合规能力：

数据不出院区、内网隔离、权限管控、日志审计

等保三级、医疗数据安全、隐私保护、伦理合规

本国产品要求、节能环保政策、政府采购流程

医院验收标准、临床业务适配、科研数据规范

只有深度适配医疗合规，才能进入医院核心采购清单。

六、市场趋势：国家医学中心带动，医疗AI进入规模化建设期

中山医院作为国家医学中心，其3.13亿全栈AI平台落地，标志着医疗行业智能化进入“底座建设期”。

接下来，三大市场将快速爆发：

国家医学中心/区域医疗中心：批量建设AI全栈平台，单项目规模1-5亿级

头部三甲医院：建设院内AI算力底座与大模型平台，单项目千万至亿级

医联体/县域医共体：建设区域共享AI平台，规模数百万至千万级

医疗AI不再是试点，而是刚性基础设施投入。对于运营商政企而言，这是继医疗专网、互联网医院、智慧病房之后，规模更大、粘性更强、价值更高的主战场。

七、行动建议：运营商政企三步走，快速抢占市场

面对即将爆发的医疗AI全栈市场，运营商政企可快速落地三步走：

第一步：快速形成“医疗AI算力底座”标准化方案

基于中山医院项目硬件清单，提炼出训推集群+存储+网络+安全+机房的标准化配置，形成可直接投标的底座方案。

第二步：组建2家制标准联合体

锁定1家本地医疗集成商作为总包伙伴，自身作为算力底座提供方，形成“集成商+运营商”稳定联合体，匹配政府采购要求。当然这个要看自身实力和客情关系

第三步：切入头部医院，打造标杆案例

优先攻关本地三甲医院、国家/区域医疗中心，以算力底座为切入点，快速落地1-2个标杆项目，形成可复制模式，进而抢占区域市场。

八、结语：3亿大单背后，是政企市场的范式转移

复旦大学附属中山医院3.13亿医疗AI全栈大单，释放了一个不容置疑的信号：政企市场的竞争逻辑已经彻底改变——不再比价格、比带宽、比机柜，而是比方案、比集成、比生态、比长期价值服务能力。

中国电信上海分公司以联合体身份中标，证明运营商已经具备参与顶级医院、亿级AI、全栈交付项目的核心能力。对移动、联通而言，这不是压力，而是巨大的机会——医疗AI全栈赛道刚刚启动，大量头部项目即将释放，谁先补齐能力，谁就能拿下下一阶段政企高质量增长的主动权。

医疗AI不是可选赛道，而是运营商政企必须打赢、也最有优势打赢的下一仗。

本文由数说123行研组根据公开权威信息整理分析，如需进一步咨询合作可添加文末微信。

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