AI在口腔卫生保健中的应用

YYYY/MM/DDAI在口腔卫生保健中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

口腔卫生保健行业现状与挑战02

AI在口腔疾病诊断中的应用03

AI在口腔治疗规划与执行中的创新04

AI在日常口腔护理与健康管理中的应用CONTENTS目录05

AI口腔应用的核心技术支撑06

AI在口腔卫生保健中的优势与挑战07

未来展望与发展趋势口腔卫生保健行业现状与挑战01全球口腔健康问题严峻世界卫生组织数据显示，全球约60%-90%的儿童和30%-50%的成年人患有龋齿，口腔健康问题已成为全球公共卫生的重要挑战。中国儿童青少年龋患率居高不下《第四次全国口腔健康流行病学调查报告》显示，我国5岁儿童乳牙龋患率高达71.9%，人均龋齿4.24颗；12岁青少年恒牙龋患率为38.5%，农村地区较城市高出15个百分点，已患龋儿童中规范治疗率不足30%。中国成人牙周健康问题突出2025年第四次全国口腔健康流行病学抽样调查数据显示，35-44岁居民牙龈出血检出率为87.4%，牙周健康率有待提升。中国老年人口腔健康状况不容乐观2025年第四次全国口腔健康流行病学抽样调查数据显示，65-74岁老年人存留牙数平均为22.5颗，全口无牙率控制目标为2026年底在4.5%以内。全球及中国口腔健康问题现状传统口腔卫生保健模式的局限性

诊断依赖经验，准确性受限传统口腔疾病诊断多依赖医生主观经验，如龋齿、牙周病等，易受视觉误差和经验差异影响。研究显示，传统方法对早期龋损识别灵敏度低于AI系统，年轻牙医诊断准确率较AI系统低约9%。

治疗规划缺乏个性化与精准化传统治疗方案制定常基于通用标准，难以针对患者个体口腔结构、骨质条件等差异优化。例如种植手术中，仅凭二维影像评估骨量易导致三维空间偏差，影响种植体稳定性。

数据孤岛现象，诊疗协同不足口腔影像、病历、治疗数据分散存储，设备间数据互通不畅，如CBCT与口扫数据难以有效协同，导致诊疗流程缺乏标准化支撑，影响多学科会诊效率和治疗连贯性。

预防保健被动，早期干预不足传统模式侧重疾病治疗，对早期预防和风险预测重视不足。我国5岁儿童乳牙龋患率高达71.9%，已患龋儿童规范治疗率不足30%，反映出预防体系薄弱，缺乏个性化风险评估和干预措施。口腔医疗设备市场规模与增长趋势中国口腔医疗设备市场规模2019年中国口腔医疗设备市场规模达到150亿元，预计到2026年将突破300亿元，年复合增长率达到15%以上。中国口腔科技工室设备市场规模2019年中国口腔科技工室设备市场规模约为300亿元人民币，预计到2026年，市场规模将达到500亿元人民币。中国口腔数字化诊疗设备市场规模预计到2026年，中国口腔数字化诊疗设备市场按出厂价计算的市场规模将突破300亿元人民币，2021至2026年的复合年均增长率（CAGR）有望保持在20%以上。AI在口腔疾病诊断中的应用02AI在龋病诊断中的技术突破

多模态影像智能识别技术AI通过卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，对曲面断层片、牙合翼片、根尖片、CT影像及口内照片等多模态影像进行分析。例如，基于CNN的龋病诊断模型对第三磨牙龋坏的检测准确度达87%，灵敏度87%，特异度86%；混合神经网络（HNN）技术对龋病进展程度分类的准确性达96%，平均耗时0.732秒。

早期龋病与复杂病变检测能力AI在早期龋病识别方面表现出高灵敏度，如某研究中AI系统对咬合翼片龋病检测的AUC值为0.884，高于25名医生的平均AUC值0.717。同时，AI可精准检测根尖周病变，基于CNN的诊断系统对CBCT图像根尖周病变的灵敏度达86.7%，特异度84.3%，有助于发现传统视觉观察易遗漏的病变。

辅助诊断效率与准确性提升AI辅助诊断显著提升效率，如Diagnocat系统评估一位患者CT影像的平均时间较传统减少1.19分钟。在准确性方面，AI系统对龋齿检测的准确度可达80.0%，高于部分年轻牙医；对根面龋风险识别的机器学习算法准确度高达97.1%，为临床诊断提供有力支持。AI辅助牙周病诊断的临床价值

提升诊断准确性与效率AI模型如支持向量机（SVM）和决策树（DT）在牙周病诊断中表现出优异性能，可将患者牙周数据分为六种不同疾病状态，提升临床医师的诊断准确度。

实现早期风险预测与干预基于深度学习模型，通过分析口腔微生物组等数据，可实现口臭等牙周相关问题的预筛查及预测，准确率高达97%，有助于早期干预和教育。

优化种植体周围健康监测改进的R-CNN模型能够对种植体周围的骨量丢失比例进行分级，并评估种植体周围炎的严重程度，帮助医生精确监测和管理种植体健康状态。

推动牙周炎分期分级自动化深度神经网络（DNN）系统可自动识别根尖片上的牙齿标记点并检测牙周骨质丢失情况，与专家视觉评估高度一致，标记点定位准确度达89.9%，实现牙周炎分期自动诊断。口腔影像智能分析系统的应用案例

01美亚光电3D显微智能体：AI+显微根管治疗美亚光电3D显微智能体融合“髓易诊”AI诊断模块，实现AI+显微根管治疗。其配备全视场3D摄像系统与4K超高清成像，支持一键自动对焦，深度融合美亚美牙云平台及DentOS软件系统，实现手术、影像、病例数据无缝互通，有效提升手术精准度与效率。

02羽医甘蓝口腔AI专病智能体：基层多场景筛查羽医甘蓝发布的口腔AI专病智能体与口腔数字观察仪智能设备，可覆盖学校、社区、养老机构等多类基层医疗场景。围绕儿童与老年人等重点人群开展高效口腔健康筛查，能提示龋病、牙周问题等10+种口腔风险，并快速生成报告，辅助提升基层口腔筛查能力与服务效率。

03AI辅助龋病诊断：提升早期识别灵敏度一项研究评估基于CNN的AI诊断系统在3686张咬合翼片中的龋齿检测性能，结果显示AI系统准确度80.0%，高于口腔医生的71.0%，且在识别早期龋损方面的灵敏度显著高于专业人士，有助于实现龋病的早发现早治疗。

04AI在根尖周病变诊断中的应用Hadzic等基于CNN研发的根尖周病变诊断系统，自动检测195个CBCT图像的根尖周病变，显示出86.7%的灵敏度和84.3%的特异度，能够帮助医生更精准地识别和检测根尖周病变，为临床诊断提供有力支持。AI在口腔癌早筛中的潜力与实践01AI辅助口腔癌影像识别技术AI通过深度学习算法分析口腔内窥镜图像、CT影像等，能精准识别早期癌前病变及微小肿瘤。有研究显示，基于CNN的AI系统对口腔鳞状细胞癌的诊断准确度可达89.7%，为早期发现提供有力支持。02AI在口腔癌风险预测模型的构建结合患者的口腔微生物组数据、吸烟史、饮食习惯等多维度信息，AI可构建个性化口腔癌风险预测模型。例如，通过分析唾液微生物组开发的深度学习模型，预测口臭及潜在癌变风险的准确率高达97%。03AI驱动的口腔癌早筛设备与应用场景如羽医甘蓝发布的口腔AI专病智能体与数字观察仪，可覆盖学校、社区、养老机构等基层医疗场景，对10余种口腔风险进行高效筛查并快速生成报告，推动口腔癌早筛的普及化与便捷化。04AI早筛助力提升口腔癌诊疗效率与预后AI技术的应用有助于实现口腔癌的早期预警与及时干预，降低因延误诊治造成的更高治疗成本。将AI早筛纳入机构增值服务，与肿瘤科合作建立转诊通道，可提供早筛+治疗一体化服务，提升患者五年生存率。AI在口腔治疗规划与执行中的创新03AI辅助正畸方案设计的精准化与个性化

AI方案生成的高精度表现2026年临床数据显示，AI正畸方案生成精准度可达98.2%，能自动匹配近三年案例库，显著降低意外偏差与返工风险，确保每一步移动符合生物力学规律。

数字化口扫与即时方案生成依托最新一代数字化口扫仪与3D数字印模系统，仅需30分钟即可完成口腔全貌扫描、三维建模与即时方案生成，相比传统两周等待的流程，效率提升逾90%。

个性化矫治轨迹与生物力学模拟AI系统可精准分析牙齿移动路径、咬合关系及骨骼动态，结合专利技术自动生成个性化矫治轨迹，并通过四维模拟展现牙齿移动全过程，量化预测牙周组织受力与骨改建反应。

复杂病例的智能化处理与风险预警AI模拟技术在处理拔牙病例、牙根控制及隐形推磨牙向远中等高难度场景中展现创新算法，能动态力学预测并进行风险预警，如针对骨性畸形患者可智能规划掩饰性正畸或正颌手术方案。多模态数据融合与三维重建整合CBCT（骨量评估、神经血管定位）、口内扫描（牙列、黏膜形态，精度达5-20μm）、面部扫描（微笑线、唇部支撑等美学参数）及咬合记录数据，通过AI算法实现像素级配准，构建包含“骨-软组织-咬合”信息的复合模型，配准误差控制在0.1mm以内。AI辅助个性化种植方案设计基于百万级病例训练的AI系统，综合患者骨质（ClassI-IV类）、骨量、咬合力及修复方式等因素，通过随机森林算法推荐种植体直径（3.5-6.0mm）、长度（8-16mm）及表面处理方式，并生成“骨量最大化”“避让重要解剖结构”“符合生物力学原则”的植入位置与角度方案，同时进行应力分布有限元分析。术中实时导航与误差校正采用动态导航系统（如X-Guide、Navident），将术前规划实时映射到手术视野，通过红外摄像头追踪种植手机位置，偏差超过0.5mm时发出警报。结合卡尔曼滤波算法的AI系统可实时校正因患者呼吸、吞咽等导致的体位变化误差，确保操作与虚拟方案一致。临床应用优势与案例AI辅助种植方案可显著提升效率，方案设计时间从数小时缩短至数分钟；提高精准度，对复杂病例（如上颌窦底提升、严重骨吸收）的预测准确率达92%以上。例如，某上颌后牙区骨量严重吸收患者，传统方案需12个月分阶段植骨与种植，AI辅助方案优化后缩短治疗周期，降低植骨失败风险。智能种植手术规划与导航系统3D打印与AI结合在口腔修复中的应用个性化修复体设计与快速制造AI通过分析患者口腔扫描数据、CBCT影像及咬合关系，自动生成个性化修复体设计方案，如牙冠、种植体基台等。3D打印技术则根据AI设计的模型，实现高精度、快速制造，例如1小时左右可完成单副义齿打印，材料成本降低约30%。生物相容性材料的AI优化与3D打印应用AI辅助筛选和优化具有良好生物相容性的纳米陶瓷复合树脂等材料，克服传统3D打印材料强度不足、易变色的缺陷。如DesktopHealthFlexcera和SprintRayOnX等新一代材料，抗折强度达到传统亚克力材料的数倍，耐磨性和美观度直逼天然牙，通过3D打印实现永久修复体的精准成型。修复体精度与适配性的提升AI算法优化修复体设计，结合3D打印的高精度特性，显著提升修复体与患者口腔组织的贴合度。例如，AI驱动的设计与3D打印结合，可使氧化锆长桥实现完美的被动就位，消除返工和崩瓷风险，同时减少患者就诊次数和不适感。AI驱动的全流程数字化诊疗闭环

数据采集：多模态数据融合与三维重建AI技术整合CBCT影像（骨结构、神经血管）、口内扫描数据（牙列、黏膜形态，精度达5-20μm）、面部扫描（微笑线、唇部支撑）及咬合记录，通过深度学习算法实现多模态数据融合，构建高精度“数字患者”模型，为后续诊疗提供全面数据基础。智能诊断：AI辅助疾病识别与风险评估AI系统基于深度学习算法，可自动识别龋齿、牙周病、根尖周病变等，如基于CNN的龋病诊断系统准确度可达80%-96%，AI辅助的牙周病诊断模型特异度和灵敏度均超80%，同时能预测疾病进展风险，为早期干预提供依据。治疗规划：个性化方案设计与动态模拟AI结合患者数据智能推荐种植体型号、植入位置及正畸方案，如AI正畸方案生成精准度达98.2%，并能模拟牙齿移动序列、种植手术动态力学及骨改建反应，实现从“经验依赖”到“数据驱动”的精准治疗规划。手术操作：AI辅助导航与实时误差校正AI与手术导航系统结合，将术前规划实时映射到手术视野，通过红外追踪与AI算法实时校正误差（误差控制在0.5mm以内），如智能力反馈种植机器人YomiS，术中能自动锁死或修正偏离轨迹，提升手术精准度与安全性。术后管理：智能随访与全生命周期健康维护AI通过美亚美牙云等平台实现患者全流程管理，包括术后数据追踪、智能提醒复诊、口腔健康风险动态评估，并结合远程医疗技术，构建“预防-治疗-康复”一体化的全生命周期口腔健康管理体系，提升诊疗效率与患者依从性。AI在日常口腔护理与健康管理中的应用04智能牙刷与AI算法改善刷牙效果AI技术突破传统刷牙盲区

追觅科技研发的X10F技术产品，依托AI算法与精密传感技术融合，旨在辅助改善大众口腔护理中存在的"盲刷"问题，将专业刷牙逻辑刻入产品运行基因。智能硬件与算法协同提升清洁效率

通过"声波扫振+旋转"技术与智能压感实现护龈清洁，利用空间定位与刷牙数据报告，帮助用户了解刷牙覆盖情况，无需刻意学习即可提升日常口腔护理效果。从极简交互到底层智能的战略进化

以北美热销的NB01产品"无按钮设计、即拿即用"的极简美学为基础，X10F进一步挖掘底层智能，使牙刷从单纯清洁工具转变为能适配不同人口腔状态的智能护理辅助设备。AI口腔健康监测设备与远程管理平台

01AI智能牙刷：破解日常盲刷难题如追觅科技研发的X10F技术产品，依托AI算法与精密传感技术，通过“声波扫振+旋转”技术与智能压感实现护龈清洁，结合空间定位与刷牙数据报告，帮助用户了解刷牙覆盖情况，将专业巴氏刷牙法逻辑刻入产品运行基因。

02AI口腔数字观察仪：基层高效筛查利器羽医甘蓝发布的口腔数字观察仪智能设备，可覆盖学校、社区、养老机构等多类基层医疗场景，围绕儿童与老年人等重点人群开展高效口腔健康筛查，提示龋病、牙周问题等10+种口腔风险，并快速生成报告。

03AI+口腔健康管理平台：构建全周期服务“2026中国口腔新健康行动”中提出搭建“AI+口腔健康管理”平台，推动建立“卫健指导、教育落地、社区接力、家庭参与”联动机制，实现口腔健康数据的整合分析、个性化健康建议推送及远程咨询等功能，提升服务可及性与管理效率。个性化口腔健康评估与干预方案

多模态数据融合的健康画像构建整合CBCT影像、口内扫描数据、面部扫描信息及咬合记录，构建包含骨组织、软组织、咬合功能和面部美学的四维数字孪生模型，实现毫米级精度的口腔健康状态评估。

AI驱动的动态风险评估模型基于机器学习算法，分析患者遗传因素、生活习惯、既往病史等多源数据，建立龋病、牙周病等口腔疾病的动态风险预测模型，如AI儿童龋齿预测模型性能优于传统回归模型。

精准化干预策略生成与实施根据个体健康画像和风险评估结果，AI系统自动生成个性化干预方案，包括局部用氟、窝沟封闭等预防措施及治疗建议，如针对易患龋人群制定强化防龋方案，提升干预有效性。

全周期管理与方案动态调整通过AI健康档案对患者口腔健康状况进行持续跟踪与监测，结合定期检查数据动态调整干预策略，实现从预防到治疗再到康复的全周期个性化管理，如AI随访提升患者粘性。儿童口腔健康AI筛查与管理系统AI辅助儿童龋病早期筛查AI系统通过分析口内照片或X光片，可实现儿童龋齿的自动化识别，如基于CNN的低龄儿童龋诊断系统，结合多因素分析，提升早期龋病检出率。校园口腔健康角与流动筛查建设“校园口腔健康角”，试点“流动口腔筛查”，搭载AI筛查设备，可覆盖学校、社区等基层场景，对儿童龋病、牙周问题等10余种口腔风险进行提示并快速生成报告。AI+口腔健康管理平台构建搭建“AI+口腔健康管理”平台，整合儿童口腔健康数据，提供个性化预防建议，如针对易患龋儿童制定强化防龋措施，助力实现“防、筛、诊、治、康一体化”服务体系。分龄版家庭指导与科普教育编制分龄版《儿童口腔健康家庭指导手册》，结合AI系统生成的个性化报告，开展“校园口腔健康课”，培训教师成为“校园口腔健康辅导员”，提升家庭口腔健康管理能力。AI口腔应用的核心技术支撑05多模态影像数据融合与三维重建深度学习技术实现了CBCT、口内扫描、面部扫描等多模态数据的像素级配准与融合，构建包含骨组织、软组织及咬合信息的高精度三维口腔模型，为精准诊疗奠定基础。关键解剖结构智能分割与识别基于U-Net等语义分割模型的AI系统，可自动识别并标注骨皮质、骨松质、上颌窦、下牙槽神经管等关键结构，将传统30分钟的手动勾画缩短至2分钟，一致性达95%以上。龋病与根尖周病变的智能检测深度学习算法在龋齿检测中表现优异，如基于CNN的模型在咬合翼片分析中准确度达80.0%，高于口腔医生的71.0%；在根尖周病变诊断中，AI系统对CBCT图像的检测灵敏度达86.7%，特异度达84.3%。牙周病与种植体周围骨吸收评估AI模型能够自动检测全景X线片的牙周骨质丢失情况，辅助牙周炎分期诊断，其标记点定位准确度达89.9%；改进的R-CNN模型可对种植体周围骨量丢失比例进行分级，评估种植体周围炎严重程度。深度学习在口腔影像处理中的应用多模态数据融合与三维重建技术

数据采集的标准化与精细化术前数据采集涵盖“硬组织（骨）、软组织（牙龈/黏膜）、咬合功能、面部美学”四维信息，包括层厚≤0.25mm的CBCT影像、精度达5-20μm的口内扫描数据、面部扫描数据及动态咬合力数据。

基于深度学习的图像配准与融合通过深度学习特征提取网络（如PointNet++）对齐CBCT的灰度图像与口扫的三维点云数据，采用“刚性配准+非刚性形变”算法，将配准误差控制在0.1mm以内，生成包含“骨-软组织-咬合”信息的复合模型。

骨组织与关键结构的智能分割基于U-Net等语义分割模型的AI系统，可自动识别并标注骨皮质、骨松质、上颌窦、下牙槽神经管等结构，耗时从30分钟缩短至2分钟，一致性达95%以上，为种植体植入提供精准边界。智能决策算法与临床经验的结合

AI辅助方案初拟与医生主导决策AI基于多模态数据自动生成初始治疗方案，医生聚焦方案审核、微调和批准，重点关注个体解剖变异、患者主观诉求及美学协调性，实现从“医生设计-AI优化”到“AI初拟-医生优化”的流程逆转。

复杂病例的人机协同处理对于拔牙病例、牙根控制、隐形推磨牙向远中等复杂场景，AI提供生物力学模拟与移动序列规划，医生结合临床经验判断方案可行性，如AI辅助制定支抗方案，医生评估患者骨质条件与依从性后调整。

经验数据化与算法持续优化医生将临床经验转化为标注数据反馈给AI系统，如成功矫治案例的移动轨迹、附件设计规则，AI通过深度学习吸收经验并优化模型，形成“临床经验-数据标注-算法迭代-临床应用”的良性循环。

伦理与人文关怀的医生把控AI提供技术层面的“最优解”，医生综合考虑患者生活质量、心理状态及家庭伦理，如AI推荐正颌手术时，医生需与患者沟通手术风险与恢复期影响，确保治疗决策符合医学人文关怀。种植手术机器人：精准与安全的革新全球首个获得FDA认证的牙科手术机器人YomiS实现智能力反馈，手术中通过物理力矩反馈提供实时限制，若钻头偏离轨迹或深度，机械臂会自动锁死或修正阻力，误差控制在0.5毫米以内，无需重新扫描。正畸治疗中的自动化与个性化AI驱动的隐形矫治方案设计中，机器人辅助实现牙齿移动序列模拟与矫治器生产自动化，从数字模型到实体矫治器无缝衔接，单套矫治器平均生产人工干预下降70%，端到端交付周期缩短50%。辅助诊疗与远程协作的拓展机器人辅助技术结合AI影像分析，可辅助医生进行复杂病例的诊断与规划，同时支持远程手术指导与协作，提升基层医疗机构诊疗水平，推动优质医疗资源下沉。机器人辅助技术在口腔诊疗中的应用AI在口腔卫生保健中的优势与挑战06AI提升口腔诊疗效率与精准度的优势

智能影像分析，提升诊断效率与准确性AI通过深度学习算法，能快速精准分析口腔X光片、CBCT等影像。例如，AI龋齿检测系统准确度可达80.0%，高于部分经验丰富医生的71.0%；在根尖周病变诊断中，AI系统灵敏度86.7%、特异度84.3%，显著提升诊断效率与精准度。

自动化治疗规划，缩短方案设计时间AI可自动生成个性化治疗方案，如张家港玉蕙口腔的AI正畸方案生成精准度达98.2%，30分钟即可完成口扫建模与方案生成，相比传统两周等待的流程，效率提升逾90%，大幅缩短患者等待时间。

手术导航与辅助，保障操作精准安全AI结合手术导航技术，如智能力反馈种植机器人YomiS，能在手术中实时限制钻头轨迹，误差控制在0.5毫米以内，解决传统手术依赖医生手感和视觉判断的问题，降低人为误差，提升手术安全性与成功率。

数字化流程闭环，优化诊疗全周期AI推动“口扫+3D打印+即刻修复”等全流程数字化闭环，如椅旁1小时完成牙冠制作，材料成本降低约30%。美亚光电3D显微智能体整合智能成像与诊断，实现手术、影像、病例数据无缝互通，助力诊疗从“群体智能驱动”到“全流程高效协同”升级。数据安全与隐私保护的挑战

患者敏感数据泄露风险口腔医疗数据包含患者CBCT影像、口内扫描模型、面部扫描数据等高度敏感的生物信息，一旦泄露可能被用于诈骗、保险歧视甚至身份盗用，2022年曾发生知名AI正畸平台5000例患者数据泄露事件。

数据所有权与使用边界模糊当前多数AI口腔平台通过用户协议默认获取数据永久使用权，甚至用于算法训练与商业开发，患者常对此不知情或无法拒绝，导致患者从“数据主体”异化为“数据原料”。

算法黑箱与决策透明度缺失多数AI系统算法逻辑属于商业机密，医生与患者无法知晓其决策依据，当患者质疑方案时，医生难以解释“算法为何如此选择”，削弱患者决策参与感与对治疗的信任度。

多模态数据融合带来的合规难题AI口腔应用需整合CBCT、口扫、面部扫描、咬合记录等多源数据，这些数据在采集、传输、存储、使用各环节均需符合《网络安全法》《个人信息保护法》等法规，跨模态数据处理易出现合规漏洞。算法可解释性与临床信任度问题算法黑箱现象的表现多数AI系统的算法逻辑属于商业机密，医生与患者难以知晓其决策依据，如AI推荐特定矫治器或治疗方案的具体原因，形成“不可解释”的黑箱。临床信任度的影响因素算法透明度不足导致医患对AI决策的疑虑，如患者质疑AI方案的合理性时，医生无法清晰解释；数据偏见可能使AI对特定人群（如不同人种）的方案设计存在偏差，进一步降低信任。提升可解释性的实践方向推动AI系统提供决策依据可视化，如展示方案生成过程中关键参数（骨量、咬合关系）的影响权重；建立算法审计机制，确保决策逻辑符合临床规范，增强医患对AI的理解与信任。技术成本与医疗资源普及的平衡

国产替代降低设备采购成本国产口腔设备如美亚光电3D显微智能体，价格仅为进口设备的50%-70%，2026年国产CBCT市场份额已达60%，显著降低医疗机构采购门槛。订阅制与融资租赁模式创新针对民营机构资金压力，厂商推出SaaS软件订阅服务及设备融资租赁方案，如口内扫描仪月租金可低至设备总价的1%，有效缓解初期投入压力。政策推动基层数字化设备配置国家卫健委“2026口腔疾病综合干预项目”要求基层诊所配置基础数字化检查设备，中央财政补贴覆盖60%采购成本，推动县域市场设备普及率提升至45%。