当前AI医疗影像虽创造巨大价值，却因技术同质化和商业模式挑战陷入“叫好不叫座”的困境。文章深入分析，未来的增长点在于从基于CNN的辅助诊断向基于Transformer的多模态综合诊疗大模型的范式跃迁，这需要克服“数据围城”的核心瓶难，通过技术创新与制度设计构建新的商业护城河，并最终重塑医疗生态与社会价值。

华南理工大学联合约翰霍普金斯大学和加州大学圣地亚戈分校，在联邦学习安全领域取得重大突破，推出了FedID和Scope两大创新防御机制。这两项研究通过引入多维度度量、动态加权和深度梯度分析，有效解决了联邦学习中恶意投毒和高级后门攻击的难题，极大地提升了隐私保护AI的鲁棒性和可信度。这项进展不仅加速了联邦学习的商业应用落地，更预示着AI安全将进入一个更加智能、自适应的攻防新阶段。