阿里发布AI向善报告2026：数据中心算力密度两年增近5倍，绿电占比73.6%

AI要往前走，得先跨过社会、环境、经济这三道边界

阿里巴巴今年第二次发布AI向善行动报告。阿里巴巴集团ESG战略负责人刘伟表示，AI从实验室走进千行百业之后，外界关注的重点已经变了——不再只盯着模型能力和算力规模，而是看这项技术能给普通人带来什么，以及哪些事值得交给AI去做。

刘伟的看法是，到了AI智能体时代，技术发展得落在一个“安全运行空间”里，社会能接受、环境能承载、经济能持续，三个条件缺一不可。所谓社会可接受，就是技术要服务于人的福祉；环境可承载，指向的是能源、水资源和碳排放；经济可持续，则要求技术投入能变成长期的社会和产业价值。

阿里云智能集团全球数据中心总经理王朝阳提到，AI算力需求涨得快，行业对人才的需求也跟着迅速扩大。

社会可接受这一头，阿里云在做人才标准、培训材料和考核机制的标准化。过去一年，阿里云团队吸纳的人才里，超过70%来自传统行业之外，制造、能源等行业都包括在内。

环境承载这一头，阿里云数据中心的算力密度两年前还是约0.8kW/㎡，如今已提升到4.5kW/㎡，到2027年3月底预计达到9kW/㎡。过去一年，阿里云自建数据中心的清洁电力占比已经达到73.6%。

水资源上，阿里云从数据中心建设之初就坚持节水。今年自建数据中心平均WUE（水资源使用效率）为1.198升/度，风冷主导园区是0.205升/度；全年还回收利用了中水13.5858万立方米。接下来会从选址、技术架构和运营管理三个方面继续推进节水，把水资源利用效率提上去。

经济可持续这一头，阿里云用模块化的方式建数据中心，项目交付周期压到了100天——30天设计与生产、50天现场安装、20天联合调试，交付效率因此提高不少。

从风险筛查到辅助诊疗，医疗AI正在走进临床

报告发布之后，阿里巴巴重点展示了几项医疗领域的AI向善案例，方向集中在三块：多癌种影像筛查、循证医学辅助、认知障碍语音早筛。

达摩院资深算法专家、多癌早筛项目负责人张灵介绍，阿里的癌症筛查模型已从单一癌种扩展到胰腺癌、胃癌、肝癌、结直肠癌等消化系统高发癌症，后来又进一步覆盖通用影像诊断。团队的做法是利用患者已经做过的CT影像，让AI重新分析其中的影像信息，在不增加额外检查和辐射的前提下，找出潜在的疾病线索。

张灵说，这套多癌早筛模型正在真实医疗场景里使用。结直肠癌前瞻性试验中，29783例CT筛查里有597例被AI判为阳性，75例进入临床复核，17例确诊病变；另外，模型还发现了一些原有标准流程没能识别出来的癌症病例。

筛查之外，阿里把AI也用到了临床诊断和疾病治疗等环节。阿里健康CTO、氢离子负责人王祥志认为，医疗大模型进临床，关键看两点：能不能给出可靠答案，有没有医学证据支撑。为此阿里巴巴推出氢离子医学AI助手，把医学文献、临床指南和证据分级体系纳入模型的工作流程，让模型先理解证据，再组织答案。

眼下氢离子已经组建了一支约300名医生参与的专家团队，负责制定评测标准、审核模型结果，并持续优化产品。平台每天产生数十万次查询，使用者既有三甲医院医生，也有基层医疗机构的人员。

中国科学技术大学少创班学生、守忆科技CEO刘思哲还分享了AI语音认知障碍早筛项目。项目通过电话与老人交流，从停顿、用词、表达连贯性等特征判断认知障碍风险。刘思哲称，用合成语音补充训练数据后，模型在真实样本上的实验准确率从81.67%升到85.83%，提高了4.16个百分点。

该项目已在社区筛出30多名潜在风险人群。其中一位老人筛查时提示中风险，后来在医院复诊，被确诊为阿尔茨海默病相关认知障碍——风险提前被发现，老人也因此更早接受了治疗。