什么是智慧健康养老？

什么是智慧健康养老？

智慧养老也被称为全智能老年系统。

即打破时间和空间的限制，为老年人提供高质量的养老服务。

根据智慧健康养老产业发展行动计划的定义，智慧健康养老是指面向居家老人、社区以及养老机构的传感网系统与信息平台，并在此基础上提供实时、快捷、高效低成本的物联化、互联化、智能化的养老服务。

主要有三个方面分别是智慧助老，智慧用老和智慧孝老。

所谓的智慧助老：用信息技术等现代科学技术帮助老年人。

智慧用老是指利用好老人的经验智慧，帮助老年人实现人生的第二青春。

而智慧孝老则是指全面应用包含供老、料老、伴老、顺老、敬老、耐老、防啃老、防扰老，几个智慧知识模块，老人或子女可根据实际情况选择性的使用。

斐讯智能体脂秤无法使用的原因可能包括：

1 斐讯智能体脂秤的服务器出现问题，导致无法使用。

2 用户下载安装的派健康app出现问题，导致无法与斐讯智能体脂秤连接。

3 电量不足，导致无法正常使用。

4 某些体脂秤需要用户脱鞋测量，如果用户没有这样做，可能会影响测量结果。

5 新换的钮扣电池亏电，电压过低，导致无法正常使用。

6 换的电池正负两极安装错误。

7 体重秤内部连接线断。

如果以上建议无法解决您的问题，建议您联系售后服务或者寻求专业人士的帮助。

智慧医疗由三部分组成，分别为智慧医院系统、区域卫生系统、以及家庭健康系统。

1． 智慧医院系统，由数字医院和提升应用两部分组成。 数字医院包括医院信息系统（即Hospital Information System，HIS）、实验室信息管理系统（Laboratory Information Management System，LIS）、医学影像信息的存储系统（Picture Archiving and Communication Systems，PACS）和传输系统以及医生工作站四个部分。实现病人诊疗信息和行政管理信息的收集、存储、处理、提取及数据交换。 医生工作站的核心工作是采集、存储、传输、处理和利用病人健康状况和医疗信息。医生工作站包括门诊和住院诊疗的接诊，检查，诊断，治疗，处方和医疗医嘱、病程记录、会诊、转科、手术、出院、病案生成等全部医疗过程的工作平台。 提升应用包括远程图像传输、海量数据计算处理等技术在数字医院建设过程的应用，实现医疗服务水平的提升。比如： 远程探视，避免探访者与病患的直接接触，杜绝疾病蔓延，缩短恢复进程； 远程会诊，支持优势医疗资源共享和跨地域优化配置； 自动报警，对病患的生命体征数据进行监控，降低重症护理成本； 临床决策系统，协助医生分析详尽的病历，为制定准确有效的治疗方案提供基础； 智慧处方，分析患者过敏和用药史，反映药品产地批次等信息，有效记录和分析处方变更等信息，为慢性病治疗和保健提供参考。 2． 区域卫生系统，由区域卫生平台和公共卫生系统两部分组成。 区域卫生平台包括收集、处理、传输社区、医院、医疗科研机构、卫生监管部门记录的所有信息的区域卫生信息平台；包括旨在运用尖端的科学和计算机技术，帮助医疗单位以及其它有关组织开展疾病危险度的评价，制定以个人为基础的危险因素干预计划，减少医疗费用支出，以及制定预防和控制疾病的发生和发展的电子健康档案（Electronic Health Record，HER）。比如： 社区医疗服务系统，提供一般疾病的基本治疗，慢性病的社区护理，大病向上转诊，接收恢复转诊的服务； 科研机构管理系统，对医学院、药品研究所、中医研究院等医疗卫生科院机构的病理研究、药品与设备开发、临床试验等信息进行综合管理。 公共卫生系统由卫生监督管理系统和疫情发布控制系统组成。 3． 家庭健康系统。

家庭健康系统是最贴近市民的健康保障，包括针对行动不便无法送往医院进行救治病患的视讯医疗，对慢性病以及老幼病患远程的照护，对智障、残疾、传染病等特殊人群的健康监测，还包括自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。

从技术角度分析，智慧医疗的概念框架（见智慧医疗方案架构图）包括基础环境、基础数据库群、软件基础平台及数据交换平台、综合运用及其服务体系、保障体系五个方面。 基础环境：通过建设公共卫生专网，实现与政府信息网的互联互通；建设卫生数据中心，为卫生基础数据和各种应用系统提供安全保障。 基础数据库：包括药品目录数据库、居民健康档案数据库、PACS影像数据库、LIS检验数据库、医疗人员数据库、医疗设备等卫生领域的六大基础数据库。 软件基础平台及数据交换平台：提供三个层面的服务： 首先是基础架构服务，提供虚拟优化服务器、存储服务器及网路资源； 其次是平台服务，提供优化的中间件，包括应用服务器、数据库服务器、门户服务器等； 最后是软件服务，包括应用、流程和信息服务。 综合应用及其服务体系：包括智慧医院系统、区域卫生平台和家庭健康系统三大类综合应用。 保障体系：包括安全保障体系、标准规范体系和管理保障体系三个方面。从技术安全，运行安全和管理安全三方面构建安全防范体系，确实保护基础平台及各个应用系统的可用性、机密性、完整性、抗抵赖性、可审计性和可控性。

AI正在成为企业助力决策、提升客户体验、重塑商业模式与生态系统、乃至整个数字化转型的关键驱动力。

但在崭新的AI时代，数据中心网络性能也正在成为AI算力以及整个AI商用进程发展的关键瓶颈，正面临诸多挑战。

为此，华为以“网络新引擎 AI赢未来”为主题发布了业界首款面向AI时代数据中心交换机CloudEngine 16800，将人工智能技术创新性的应用到数据中心交换机，引领数据中心网络迈入AI时代。

AI时代数据中心网络面临三大挑战

当前，数字化转型的持续推进，正在提速驱动数据量暴增；同时，语音／视频等非结构化数据占比持续提高，庞大的数据量和处理难度已远超人类的处理能力，需要基于机器运算深度学习的AI算法来完成海量无效数据的筛选和有用信息的自动重组，从而获得高效的决策建议和智慧化的行为指引。

根据华为GIV 2025（Global Industry Vision）的预测，企业对AI的采用率将从2015年的16％增加到2025年86％，越来越多的企业将利用AI助力决策、重塑商业模式与生态系统、重建客户体验。

作为人工智能的“孵化工厂”，数据中心网络正成为AI等新型基础设施的核心。但与此同时，随着AI时代的到来，AI人工智能的算力也受到数据中心网络性能的影响，正在成为AI商用进程的一大瓶颈。

华为网络产品线总裁胡克文指出，AI时代的数据中心网络将面临以下三大挑战：

挑战1．AI算力。高性能数据中心集群对网络丢包异常敏感，未来的网络应该做到零丢包。但传统的以太网即使千分之一的丢包率，都将导致数据中心的AI算力只能发挥50％。

挑战2．大带宽。未来5年，数字洪水猛增近20倍，现有100GE的网络无法支撑。预计全球年新增数据量将从2018年的10ZB猛增到2025年180ZB（即1800亿TB），现有100GE为主的数据中心网络已无法支撑数据洪水的挑战。

挑战3．要面向自动驾驶网络的能力。随着数据中心服务器规模的增加，以及计算网络、存储网络和数据网络三网融合，传统人工运维手段已难以为继，亟需引入创新的技术提升智能化运维的能力，如何用新的技术去使能、把网络问题排查出来成为业界都在思考的问题。

华为定义AI时代数据中心交换机三大特征

从行业大势来看，随着以人工智能为引擎的第四次技术革命正将我们带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界，数据中心网络也必须从云时代向AI时代演进。在华为看来，数据中心需要一个自动驾驶的高性能网络来提升AI算力，帮助客户加速AI业务的运行。

那么，AI时代的数据中心网络究竟该如何建设呢？胡克文指出，“华为定义了AI时代数据中心交换机的三大特征：内嵌AI芯片、单槽48 x 400GE高密端口、能够向自动驾驶网络演进的能力。”

特征1．业界首款内嵌AI芯片数据中心交换机，100％发挥AI算力

从应用侧来看，刷脸支付的背后是上亿次图像信息的智能识别，深度 健康 诊断需要基于数千个算法模型进行分析，快捷网购体验离不开数百台服务器的智能计算。也就是说，新商业物种的诞生，产业的跨越式发展以及用户体验得以改变，强烈地依赖于人脸识别、辅助诊断、智能推荐等AI应用的发展。

但由于AI算力受到数据中心网络性能的影响，正在成为AI商用进程的关键瓶颈。为了最大化AI算力，存储介质演进到闪存盘，时延降低了不止100倍，计算领域通过采用GPU甚至专用的AI芯片将处理数据的能力提升了100倍以上。

CloudEngine 16800是业界首款搭载高性能AI芯片的数据中心交换机，承载独创的iLossLess智能无损交换算法，实现流量模型自适应自优化，从而在零丢包基础上获得更低时延和更高吞吐的网络性能，克服传统以太网丢包导致的算力损失，将AI算力从50％提升到100％，数据存储IOPS（Input／Output Operations Per Second）性能提升30％。

特征2．业界最高密度单槽位48 x 400GE，满足AI时代5倍流量增长需求

数据中心是互联网业务流量汇聚点，企业AI等新型业务驱动了数据中服务器从10G到25G甚至100G的切换，这就必然要求交换机支持400G接口，400GE接口标准化工作已经于2015年启动，目前针对数据中心应用已经完成标准化，400G时代已经来临。

集群的规模是数据中心架构演进的动力，经典的无阻塞CLOS理论支撑了数据中心服务器规模从千台、万台到今天10万台规模的发展，增大核心交换机容量是数据中心规模扩大的最常见手段。以一个1000T流量规模的数据中心组网为例，采用400GE技术，核心汇聚交换机需要5K个接口，相对100GE技术减少75％。

为此，CloudEngine 16800全面升级了硬件交换平台，在正交架构基础上，突破超高速信号传输、超强散热、高效供电等多项技术难题，不仅支持10G→40G→100G→400G端口平滑演进能力，还使得单槽位可提供业界最高密度48端口400GE线卡，单机提供业界最大的768端口400GE交换容量，交换能力高达业界平均的5倍，满足AI时代流量倍增需求。同时，CloudEngine 16800在PCB板材、工艺、散热，供电等多方面都进行了革命性的技术改进和创新，使得单比特功耗下降50％。

特征3．使能自动驾驶网络，秒级故障识别、分钟级故障自动定位

当数据中心为人工智能提供了充分的技术支撑去创新时，人工智能也给数据中心带来巨大利益，如借助telemetry等技术将异常信息送到集中的智能运维平台进行大数据分析，这极大提升了网络的运行和运维效率，降低运维难度和人力成本。但是当前计算和存储正在融合，数据中心服务器集群规模越来越大，分析的流量成千倍的增长，信息上报或者获取频度从分钟级到毫秒级，再加上信息的冗余，这些都使得智能运维平台的规模剧增，智能运维平台对性能压力不堪重负降低了处理的效率。如何减轻智能运维平台的压力，在最靠近服务器，最靠近数据的网络设备具有智能分析和决策功能，成为提升运维效率的关键。

CloudEngine 16800基于内置的AI芯片，可大幅度提升“网络边缘”即设备级的智能化水平，使得交换机具备本地推理和实时快速决策的能力；通过本地智能结合集中的FabricInsight网络分析器，构建分布式AI运维架构，可实现秒级故障识别和分钟级故障自动定位，使能“自动驾驶网络”加速到来。该架构还可大幅提升运维系统的灵活性和可部署性。

引领数据中心网络从云时代迈入AI时代

自2012年进入数据中心网络市场以来，目前华为已服务于全球6400＋个用户，广泛部署在中国、欧洲、亚太、中东、非洲、拉美等全球各地，帮助互联网、金融、政府、制造、能源、大企业等多个行业的客户实现了数字化转型。

2017年华为进入Gartner数据中心网络挑战者象限；2018年进入Forrester数据中心SDN网络硬件平台领导者；2013－2018年，全球数据中心交换机厂商中，华为连续六年复合增长率第一，发展势头强劲。

早在2012年，华为就以“云引擎，承未来”为主题，发布了CloudEngine 12800数据中心核心交换机，七年以来这款面向云时代的交换机很好的支撑了数据中心业务弹性伸缩、自动化部署等核心诉求。

而随着本次华为率先将AI技术引入数据中心交换机、并推出面向AI时代的数据中心交换机CloudEngine 16800，华为也在引领数据中心网络从云时代迈入AI时代。

2018年，华为轮值董事长徐直军宣布：将人工智能定位为新的通用技术，并发布了人工智能发展战略，全面将人工智能技术引入到智能终端、云和网络等各个领域。而本次华为发布的业界首款面向AI时代数据中心交换机CloudEngine 16800，也是华为在网络领域持续践行AI战略的集中体现。

而作为华为AI发展战略以及全栈全场景AI解决方案的一个重要组成部分，CloudEngine 16800不仅是业界首款面向AI时代的数据中心交换机，还将重新定义数据中心网络的代际切换，助力客户使能和加速AI商用进程，引领数据中心真正进入AI时代。

在人工智能时代，人类应该拥有以下高科技的东西：

1 更快、更可靠的互联网和通信技术，以便实现更快速、更全面的信息交流和协作。

2 更强大的计算机和处理器，以支持更复杂、更庞大的数据分析和模型训练。

3 更先进的传感器和机器人技术，以实现自主控制和自适应能力更强的智能系统。

4 更好的数据安全和隐私保护技术，以确保个人和企业的信息不被恶意利用或泄露。

5 更可持续的清洁能源技术，以降低能源成本和环境负担，促进可持续发展。

6 更人性化的界面设计和用户体验，以使人与智能系统之间的互动更加自然、顺畅。

人工智能在不同领域都有广泛的应用，以下是人工智能发展的十大领域：

机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中学习模式和规律，让计算机能够进行自主决策和智能分析。

自然语言处理：自然语言处理是让计算机理解和处理人类自然语言的技术，包括语音识别、语义分析、机器翻译等。

计算机视觉：计算机视觉是让计算机模拟人类视觉功能的技术，包括图像识别、物体检测、场景分析等。

智能交互：智能交互是让计算机能够与人类进行自然和智能的对话交互的技术，包括语音助手、智能客服、机器人等。

自动驾驶：自动驾驶是利用人工智能技术实现车辆自主驾驶的技术，包括车道保持、自动泊车、交通拥堵处理等。

金融科技：金融科技是利用人工智能技术来优化金融服务和金融风险管理的技术，包括智能投资、智能风控、智能客服等。

医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用包括医疗影像分析、智能诊断、健康监测等。

智能制造：智能制造是利用人工智能技术来优化生产和制造流程，包括智能生产、智能质检、智能物流等。

教育技术：教育技术是利用人工智能技术来改善教育质量和教学效果，包括智能辅助学习、智能教育资源管理等。

媒体和娱乐：人工智能在媒体和娱乐领域的应用包括智能推荐、情感分析、人脸变换等。

总之，人工智能技术在不同领域都有广泛的应用，未来也将会有更多的领域应用人工智能技术来提升效率和创造价值。

近一年来，有关“绿色IT”的种种报道一直不绝于耳，而绿色数据中心已经成为众多企业的重要战略。尽管大多数人都认同降低计算对环境的影响这一理念，但我们知道，对每个企业而言，还有一种绿色理念是最前沿、最核心的：利润最大化。 这就需要着眼于数据中心的架构、整合与虚拟化!对于数据中心来说，需要以全局的眼光，来看待绿色节能战略。可以把数据中心分成三大部分：应用服务器、电源机架、以及数据存储设备。当把虚拟化整合手段真正应用到以上三大部分时，会发现，可以绿色的空间还很大！应用交付：挖掘应用服务器绿色空间针对应用服务器的绿色节能，当前主要分成两个部分：一是通过技术手段减少服务器的发热量，二是提高单台服务器的应用效率，减少服务器数量。

数据中心整合，通常都会围绕减少支持关键任务应用所需的服务器数量展开。减少服务器数量固然可以降低功耗和发热量。然而通过虚拟化，我们还必须照顾到容量要求。随着用户和应用使用的增加，服务器和设备(如应用交付控制器)数量要不断扩充，以支持增长的关键任务应用。现在，服务器虚拟化技术已经非常成熟了。各大服务器厂商都结合虚拟化软件(例如VMware)，实现了服务器虚拟化。大多数物理服务器的利用率大约只有10%到15%。提高利用率，就能更充分地利用电力方面的投资。

我们会发现一个问题：服务器厂商的虚拟化的操作层面是单台服务器，当多台服务器进行集群运算时，就难以解决问题了。有一个游戏网站的系统工程师这样报怨到：他们为了上一个游戏，新购买了10台HP服务器，然而，在工作中，却只有三台服务器满负载，其他七台服务器的使用率却很低！

这个时候，就需要采用应用交付技术(本地负载均衡技术，例如应用交付平台)，对这10台服务器进行本地负载均衡。负载均衡平台根据负载情况决定将流量分担到哪一台服务器，保障每个用户的请求都能获得最优的响应质量。如果任何一台服务器出现故障时，负载均衡平台的智能健康检测机制都可以随时了解到相关状况，在处理后续的流量时，将不会再向有故障的服务器发送用户请求，这一切对用户都是透明的，用户不会因此受到任何影响。此时需要一款具有扩充能力的解决方案，而无需添加高功耗、高发热量设备：一款能够采用虚拟的模块式架构进行扩充的机柜式应用交付控制器。该解决方案可提高容量，同时不会对IT 的利润或环境产生负面影响。 在数据中心，文件数据存储占了很大的比例。当前，在数据中心的存储系统中，由于很多非结构化的数据爆炸性的、无管理的增长，文件虚拟化目前非常流行。这些数据不能放在数据库中进行管理，例如邮件、Word文件和音频视频文件等。并且企业也没有投资成百上千的美元去购置成百上千的NAS设备以及PB级别的磁盘存储来管理这些数据。

这些数据正以无法遏制的速度不断增长，企业只好花更多的人力去管理它们。而这些数据一开始就创建的乱七八糟，随处可见，这导致了当前的数据存储解决方案难以管理它们。在这种情况下，我们提出了ARX文件虚拟化解决方案。使得文件虚拟化技术能够隐藏所有你的物理设备，通过子物理设备上面构建一个新的层，本质上也就是为那些NAS设备提供一个对外的逻辑视图。

你可以非常有效的管理你的NAS设备，让一切变得非常容易。当数据存储减少了管理的成本，就是提高了工作效率，这也是数据中心绿色战略的重要组成部分。可见，数据中心可以绿色的空间还很大，需要不断地深化。F5可以提供从文件存储到物理/虚拟服务器，再到网络设备乃至ISP线路和数据中心的资源整合和虚拟化，从而将整个数据中心部署成为弹性，灵活的动态数据中心。

为能够承载足够多的用户访问请求，企业一定会部署大量的服务器，而过多的服务器部署，在访问低峰时，将浪费大量的资源。

针对服务器的绿色节能，当前主要分成两个部分：一是通过技术手段减少服务器的发热量，二是提高单台服务器的应用效率，减少服务器数量。

F5可通过如下技术帮助企业优化资源配置并实现“绿色计算”：

aF5提供的服务器优化技术，可极大提高服务器的资源利用率，减少服务器部署数量，从而实现节能降耗。

bF5独有的iControl技术，可动态调整服务器的数量，即：根据当前整体用户访问压力的情况，自动控制服务器的开启数量，当业务低峰期时，可自动控制部分服务器处于休眠状态，反之则将服务器自动唤醒。