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智慧医疗人工智能技术范文1
记者的一位朋友，从小受过专业围棋的训练，长大后又从事过很长一段时间程序员的工作，对于围棋的奥妙深有体会，因此在李世石与AlphaGo的人机大战开始前，他曾拍着胸脯说，对战的结果一定是5∶0，人类轻松获胜。可是事情的结果呢？事与愿违。通过此事，记者的这位朋友对于人工智能（AI）有了更新的认识。
不可否认，人工智能给人们带来了无穷无尽的想象空间。人工智能到底能给人类社会的发展带来多大影响？人们的工作和生活是否将从此产生质的飞跃？现在人工智能技术的发展到底进入到什么样的阶段？11月1日―2日，一年一度的C&C用户论坛暨iEXPO 2016在日本东京举行。我们或许能从这次大会一窥人工智能领域的新动向。
NEC主办的C&C用户论坛暨iEXPO大会今年已经是第20届，“Orchestrating a brighter world”（协同创造更美好的世界）成了本届大会最响亮的口号。NEC希望借助在人工智能和物联网（IoT）方面的诸多技术和产品创新，更好地肩负起构建安心、安全、高效、公平社会的责任。
改变已经发生
“人工智能市场的增长已经超出了人们的想象。”NEC全球总裁兼首席执行官新野隆在大会的主旨演讲中开宗明义，“人口增长带来的巨大压力，新型城镇化发展引发的各类社会问题，人与人、人与物之间广泛而复杂的连接……为了更好地解决这些问题，我们必须更充分、有效地利用ICT的创新。”
人类社会正面临一场新的数字化革命，而云计算、人工智能、可视化、大数据、安全、物联网等技术将成为支撑这一变革的技术驱动力。作为一个传统的ICT厂商，NEC将如何应对这一变革，扬长避短？NEC中国总代表兼日电（中国）有限公司总裁吉田直树表示：“我们的优势主要体现在具有很强的综合实力，凭借深厚的技术积淀，以及长年服务大型企业级客户累积的经验，可以为行业用户提供全面的针对其应用需求量身订制的解决方案。”
新野隆特别强调了NEC的三大技术优势――人工智能、连接性、网络安全。NEC在这些技术领域的许多创新之作都可以在本次大会的展示区看到。据NEC的工作人员介绍，往届大会的展示区通常是按技术和解决方案的类别来划分，而今年有了很大的改变，以助力数字化变革为核心，突破了技术间的界限，以蓝色、红色和绿色三种颜色来划分展区：蓝色代表“AI和IoT引发的数字化革命”，主要展示NEC在AI和IoT领域的最新技术成果；红色代表“加快数字化变革的先进技术”，主要包括大数据、网络安全、SDN和云平台；绿色代表“利用AI和IoT加速构建更美好的世界”，主要展示NEC的AI和IoT在制造、流通、通信、医疗、市场营销、安全、智慧城市等领域的成功应用。
在展区中，让记者印象最深刻的还是NEC在网络空间安全方面的技术创新和应用。人脸识别可以说是NEC最擅长的一项技术，不仅识别速度快，而且准确率极高，已经在机场、海关，以及涉及公共安全的很多应用场合得到了广泛部署。在人脸识别技术展台前，记者做了一次亲身体验。负责演示的技术人员现场用平板电脑给记者拍摄了一张照片，并上传到后台的数据库中，然后记者走到摄像头前，NEC的人脸识别系统几乎是瞬间就认出了记者。
其实，人脸识别在今天来看已经不是什么新鲜事，许多中国厂商也在这方面有所建树。“在人脸识别方面，我们会将其他厂商不做或做不到，但又是NEC所擅长的技术和解决方案带入中国市场，凸显自身的差异化竞争优势。”吉田直树介绍说，“我刚刚参加了在北京举行的2016中国国际社会公共安全产品博览会，目的是进一步了解中国客户的需求，以及中国同类厂商的动态。虽然很多厂商都可以提供针对特定个体的人脸识别解决方案，但是目前在数百人中快速找到特定的人还是一个难题，而这正是NEC的强项。”
NEC还将人工智能技术用于网络安全领域，探测未知的网络安全威胁。NEC的自主学习型系统异常监测技术，可以在攻击发生后到产生实际危害前的这一时间段内，及时发现系统异常并报警，从而尽量避免造成实际的安全损害。NEC已经将这套融入了人工智能的系统异常监测技术用于公司内部的16万台设备上，更好地保证了公司业务的正常运行。
人工智能在行动
在本次大会上，记者还看到NEC将人工智能用于健康和医疗、物流，以及智能工厂等诸多领域。比如，NEC将人工智能与可穿戴设备相结合，用于工厂的设备管理、业务流程控制，以及远程监控等，可以及时发现生产中的问题，持续提升生产效率。在物流行业，即使是一个新手，他只要通过一副智能眼镜和一块智能手表，就可以根据货运单的要求，准确找到货物存放的货架，然后将货物运送到指定的地点。这同样得益于NEC的人工智能技术与可穿戴设备相结合的解决方案。
其实，早在半个多世纪前，NEC就已经开始在可视化、分析、控制等领域展开了研究，尤其是在声音和图像识别、语义解析、机器学习、风险预测、控制和优化等方面取得了非常多的成果，并广泛应用于多个商业场景。这为今天NEC构建先进的人工智能技术群奠定了坚实的基础。在可视化、分析、控制和引导三大领域，NEC拥有多项世界领先或唯一的技术创新成果。
举例来说，在人工智能方面，应用了NEC世界最高精度的面部识别技术的出入境系统、可以察觉因肉眼无法发现的微小状态变化导致故障的飞机故障预警系统、基于机器学习技术的可精确预测订货需求的零售订货系统等，已经广泛应用于创造安心、安全环境的公共安全领域、大型社会基础设施的监控、强化企业营销、提升业务效率等方面。NEC希望通过人与人工智能技术的协调，最终实现生活的智慧化。
就在本次大会召开前，NEC刚刚了几款人工智能和物联网解决方案。NEC the WISE NeoFace Watch Image Data Mining可以快速对图像数据进行分析。据称这是目前世界上最快速、准确率最高的人脸识别解决方案。另外，像Auto Responses Solution可以更加准确地理解文本文件中上下文的意思。NEC the WISE IoT Platform提供了一个验证平台，让那些有关物联网应用方面的创意可以更快速地转化为商业化的产品。新野隆介绍说，NEC还与大阪大学、东京大学等高校合作开发用于人工智能方面的低功耗智能芯片等。NEC与通用集团合作推出的IoT方案已经在某些领域付诸实施。
上文提及的NEC最新推出的产品名前面都有“NEC the WISE”的字样，其实这是NEC今年正式的人工智能技术群的统一品牌名称。在本次大会的现场，“NEC the WISE”的标志无处不在。NEC the WISE表明，NEC将协调人与AI技术，为创造安心、安全、高效、公平的社会做出贡献。
人工智能的核心之一是数据。人工智能技术的应用必须与大数据有机地结合一起。吉田直树表示：“收集数据只是第一步，更重要地是如何对数据进行有效的分析和预测。从技术的角度讲，人工智能的推进要从两方面入手，一是基础技术研究，二是与实际应用相结合研发出针对不同行业和应用场景的解决方案。NEC在全球各地的研究院将主要精力放在人工智能基础技术研究方面。NEC与各国当地的合作伙伴，以及各行业的用户协作，共同开发适合不同行业需求的人工智能解决方案。”
NEC the WISE所代表的人工智能产品是NEC物联网整体解决方案的一部分，它还要与其他相关软硬件，以及行业应用需求紧密结合。未来，NEC会把物联网作为一个独立业务计算收入。
本次大会传递的信息十分明确：NEC将积极推进人工智能技术的开发与应用，并以大数据、物联网、安全、云计算等为核心，提供创新的解决方案，支持企业的数字化变革。本次大会也可以看作是NEC全面向人工智能和物联网领域进军的誓师大会。它为NEC未来十年甚至更长远的发展定下了基调――协同创造更加美好的世界。
差异化和本地化是关键
数字化转型、人工智能、物联网等都是当下最热门的话题，也是所有ICT厂商共同关注的焦点。对于NEC来说，挑战在于如何做出差异化，如何在中国市场上更好地实现本地化发展。
吉田直树讲述了NEC的原则：第一，人无我有，做别人没有的技术和产品，比如在大数据方面，很多厂商都可以做大数据的收集和处理，那么NEC就把重点放在大数据的分析和预测上；第二，在注重自主创新的基础上，加强同合作伙伴之间的协作创新，比如NEC与农业有机栽培方面的专业公司合作，利用ICT的创新改进西红柿的栽培，推而广之，就是将NEC在构建大型基础设施方面的经验与特定行业或应用领域专业公司的技术特长相结合，取长补短，实现理想的经济效益和社会效益。
结合NEC在中国的业务发展，上面的两条原则具体体现为，根据中国用户和市场的实际情况，选择最适合的合作和发展模式，提供差异化的产品和解决方案，寻找属于NEC的蓝海市场。
根据中国的具体情况，NEC将当前的发展重点放在了安全、流通和零售，以及智慧城市等领域。安全包括与政府相关的公共安全，以及企业内部的安全两个方面。NEC的策略是，积极与本地的伙伴合作，在一些自己拥有优势的细分安全领域进行投入。NEC在流通和零售行业的业务前景十分广阔。随着电子商务的快速发展，物流可能是一个新的瓶颈。NEC有针对物流行业的融入了人工智能和物联网技术的解决方案。另外，在便利店的管理方面，NEC也有先进的解决方案，比如很多便利用店的POS机就是NEC的产品。POS机是信息汇聚的一个源头，以后针对POS机的数据进行智能分析也是NEC的强项。
智慧医疗人工智能技术范文2
【关键词】计算机；人工智能技术；研究进展；应用
1 计算机人工智能技术概念
计算机人工智能技术主要是指建立在计算机技术基础之上，研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能化的人工系统，指引计算机完成需要人类智力才能够完成的工作（如：推理、判断及证明等）的基本理论、方法和技术[1]。其涉及多个学科，例如：心理学、哲学、社会科学等，与基因工程、纳米科学并成为世界三大尖端技术，在许多学科领域得到了广泛推广，并取得了显著的成效。
2 计算机人工智能技术发展历程及发展方向
2.1 发展历程
2.1.1 兴起阶段，在20世纪50年代，计算机人工智能概念第一次出现，许多学者针对这项新型技术展开了系统的分析和研究，且取得了一定具有参考价值的研究成果，例如：机器定理证明等，不仅如此，一些理论知识也为此做出了许多支持，例如：唐纳德・海布描述的一种简单的修改规则，为修改神经元间的强度奠定了基础。诚然，人工智能技术在此阶段取得了一定发展，但是，由于人工智能技术涉及学科范围较广，各学科之间发展并不是同步的，难以为该项技术进一步发展提供支撑，不仅如此，一些解法的推理能力并不高。因此，人工智能技术在兴起阶段，发展情况并不乐观。
2.1.2 应用阶段，20世纪70年代，知识工程概念提出后，促使商品化专家系统和智能系统应运而生，并在世界范围内得到了推广，在相关领域创造出更多价值，由于专家系统自身存在一定局限性，使得人工智能技术再次面临挑战[2]。
2.1.3 集成阶段，随着各个学科不断发展，专家系统取得了进一步完善，并积极与其他功能相结合，例如：智能语言、多种知识表示方法等，创造出更多功能。近年来，计算机人工智能技术已经逐渐开始朝着并行推理、多专家协同系统等趋势发展，然而，我们也不得不承认，计算机人工技术在理论、方法及技术方面并不完善，尚处于发展阶段，有待深入研究。
2.2 未来发展方向
计算机人工智能技术作为一项综合性技术，其发展潜能很大，立足于技术发展情况来看，在未来，人工智能技术将会朝着模糊处理、并行化及神经网络等方向发展。首先，自动推理，作为最为关键的研究方向，其理论基础是计算机与人工智能两项技术的结合，主要是针对系统动态特点而进行的可行性推理；其次，智能接口，主要是实现人们与计算机之间交流而创造的应用，为人们工作、生活等方面提供了极大的支持，具有较高的应用机制，基于此，如何更好地完善的智能接口成为研究重点课题；最后，数据挖掘，作为最受瞩目的课题，主要是研究在数据库基础之上，进行知识发现系统，并运用合理方法，从数据中得到知识，进而找到客观世界的内在联系及规律，从而实现知识自动获取目标。因此，计算机人工智能技术将会为人类社会发展带来更多惊喜。
3 计算机人工智能技术的应用
3.1 实现远程自主规划和控制
该项技术能够对距离我们上百万公里以外太空中航天器进行远程规划和控制，例如：美国航天局利用计算机智能程序对航天器进行操作、调整和控制，并成为国际上首例利用计算机人工智能技术远程遥控的国家。远程智能程序能够结合地面系统中预先设定好的任务和目标，进行自主规划，并在对航天器实现实时监督和控制，了解和掌握航天器运行情况，及时发现与程序相悖之处，并发出指令进行调整，实现检测、诊断及恢复目标，从而确保航天器在遥远的外太空稳定、可靠运行，为科学家研究提供参考。
3.2 预测步骤，提高博弈技巧
将一些技术运用于下棋过程中，能够将下棋涉及的复杂问题分解为多个小问题，提供下棋数据信息，促使其朝着搜索和问题归纳等方向发展，从而为下棋者科学决策提供支持，近年来，这项技术发展速度及应用范围十分广泛。诚然，技术能够达到国际象棋锦标赛的水平，但是，还不能够很好的解决人类棋手的表达和洞察等能力，人们仅能够实现具体问题具体分析，基于此，还需要进一步提高。
3.3 结合目标需求，实现自主控制
技术涉及的视觉系统能够应用于引导汽车沿着行车道前进，结合这一应用，美国将这一技术安装到微型汽车上，实现了自主导航前进两千公里，其中98%以上时间是由该系统控制汽车前进，剩余部分由人类控制，通过调查发现，人类控制部分主要是公路出口寻找，也就是说，通过对技术进一步完善，能够促使系统获取更多应用经验，从而计算出最佳驾驶方向，从而控制汽车前进[3]。因此，无人驾驶这一目标将会在不久的未来实现。
3.4 提高医疗水平，实现准确诊断
该项技术在医疗领域中的应用，能够有效突破传统医疗诊断的弊端，进一步提高诊断水平，例如：建立在概率分析基础之上的医疗诊断程序已经得到了应用，且效果十分明显，在一定程度上提高了专家医师的实践水平。诚然，一部分医师对程序诊病这一事实并不认可，但是，程序通过对病人的检查，提出了影响判断的原因，并阐述了并发症状等，最后得到了医师的认可和肯定。技术在医疗领域的应用，不仅能够有效提高医疗水平，还能够更好的解决病人的疑难杂症。
3.5 深度理解语言，解决问题
建立在该项技术基础之上的程序，在解答纵横字谜问题中得到了重视，其解答效果优于人类，在具体应用过程中，该项程序通过利用填充词限制及相关字谜数据库等多项资源解决问题。
3.6 提高专业化水平，完善专家系统
专家系统主要是建立在专家已具备知识基础之上的系统，具有特定知识、经验的系统，与人类专家水平基本一致。专家系统是计算机人工智能技术研究较早、且成果最为显著的领域，在地质勘探等方面得到了广泛的推广和普及。[4]
3.7 深化推理证明，提高推理准确性
逻辑推理作为技术研究最为持续的课题，主要是通过对事件进行深度挖掘和分析，计算其可行性数据，最终确定科学、合理的解决方案，这主要是归功于计算机技术中的数据库，没有数据库作为基础，很难提出解决方案。因此，此技术在相关领域的应用能够有效提高工作效率和质量，从而指导具体工作。
3.8 利用社交软件，实现沟通和交流
技术中的智能AGENT十分重要，该项程序在机器人系统中的应用，能够通过了解人类的动机和情感状态，实现与人类的良好的沟通和交流，基础的礼貌性打招呼等都能够实现，具备正常情绪的机器人，在实现人机互动，完成高难度工作等方面发挥着积极的作用[5]。不仅如此，计算机人工智能技术还能够在多个领域发挥有效性，由于技术自身具有哲学及心理学等方面内容，使得其具备与人类相似的想象力和创造力，在具体工作中，能够像人类一样发挥潜能，创造更多价值。
基于上述介绍，该项技术的出现和发展，不仅为社会各个领域发展助力，而且在一定程度上改变了人类文化生活模式，是人类进步的有效手段和方法。
【参考文献】
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万东医疗(600055)与包括阿里健康在内的多家人工智能企业开展技术合作，全面开展放射影像的机器智能诊断学习项目；思创医惠(300078)推出了国内唯一以“医疗大数据+认知计算”为基础，同时结合临床应用的人工智能辅助决策解决方案。
【公告】
新华锦(600735)：目前没有在雄安设立养老 业务分支机构的计划
舒泰神(300204)：上半年净利增两成 拟7000万收购德丰瑞剩余股权
金通灵(300091)：拟发行不超6亿元“双创”债
通富微电(002156)：总投资70亿封测生产线今日奠基
葛洲坝(600068)：联合中标逾80亿元PPP 项目
洛阳玻璃(600876)：股价连续三日涨停 无未披露重大事项
美锦能源(000723)：发起设立矿业特种智能机器人(300024)研发公司
中国中车(601766)：控股股东与中国铁路总公司战略合作
【增减持】
海螺水泥(600585)上半年大幅减持股票收益18.6亿
天原集团(002386)股东东方资产管理公司拟减持不超6%股份
达威股份(300535)股东吴冬梅计划减持不超6%股份
恺英网络(002517)遭股东海通开元减持4.69%股份
高科石化(002778)三名股东拟合计减持不超228万股
飞马国际(002210)：副董事长拟减持不超731万股
【复牌】
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关键词：人工智能；智能经济；智能营销；精准营销
中图分类号：F713 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）007-000-01
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为计算机科学的一个分支，产生于1956年，由McCarthy在Dartmouth学会上正式提出。它通过计算机来对人的意识、思维过程和智能行为进行模拟。人工智能主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。作为一门综合型技术学科，人工智能涉及心理学、博弈论、信息科学、生物科学和思维科学等多重学科。随着计算机的出现，人们开始利用计算机来模拟人类思维。可以看到，在众多领域，计算机都代替了人类，并利用其高速和精准的特点来工作。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和计算机软件都因为人工智能的发展而得以存在并进步。人工智能得以流行并迅速发展的原因，除了硬件技术进步和机器人的发展之外，还在于互联网和移动终端的普及带来的海量的数据。
除了我们熟知的智能搜索、智能控制、人脸识别、自动程序设计等领域，人工智能还应用于生产、管理、营销等领域，使得经济形态也变得更加智能化。智能经济是以控制论和现代智能理论为基础，以智能技术、机器人技术、高速通讯网络等为主要技术，根据知识社会的经济规律进行运作的经济形势。它是控制经济、信息经济、网络经济和现代管理经济的更高层次的发展形势。整体性、系统性和开放性是智能经济的三大特征。在智能经济时代，人脑智慧与电脑网络和物理设备相结合，形成三位一体的总体结构。从智能家庭到智能企业再到智能城市，智能社会的层面越来越多；从智能环保到智能交通再到智能医疗，智能经济领域越来越广。
在信息技术发展的时代下，人工智能也为营销界带来了多重改变，使得企业的营销活动变得更加智能化。作为智能经济的一部分，智能营销是一种智能运作的形式。但不同于虚拟营销或者电子营销的是，智能营销建立在更高科技水平上的运作模式。营销活动的智能化体现在多个方面：
人工智能优化营销数据搜集和处理方式。以Google Street View为例，这一应用在谷歌地图（Google Maps）和谷歌地球（Google Earth）的技术，可以为用户提供街道全景图。在这项技术运用之前，谷歌员工必须亲自去检查矫正街景上地址。而在“谷歌大脑（Google Brain）”诞生之后，这项耗时耗力的繁琐工作就交给了机器，员工再也不用日复一日的审查一张张街景图片。谷歌工程师利用人工智能技术，解决了图像识别的困难。如今谷歌可以在短短一小时内识别出德国街景地图上的所有地址，大大提高了工作效率，也优化了用户使用效果。人工智能技术的应用使得谷歌公司不再只是一家搜索公司，也是一家机器学习的公司。除了应用于谷歌地图和谷歌地球之外，Google Brain还能够应用于Android的语音识别和Google+的图像搜索。人工智能为谷歌产品相关的原始数据收集处理提供了新的方案，降低成本的同时也增加了准确性。
人工智能提供个性化的营销策略。人智能技术和物联网技术的结合可以为企业提供先发制人的营销策略。以Nike体验店为例，商家可以利用类似于iBeacon技术向周边消费者实时推送销售及活动信息，吸引顾客到实体店试用。同时，商家可以在实体店的样品中放入传感器，记录消费者试用的次数和感受，并将体验信息发送至后方企业进行数据分析。数据量足够的情况下，用户行为数据分析就产生了。依据真实可靠的数据，在对数据快速分析下，通过建立数据模型，后方企业的人工智能技术可以为营销人员提供策略建议，并将信息发送至体验店中，及时调整营销策略。人工智能技术还可以根据客户个人资料和偏好，经过数据分析，把具有相似特征和购买偏好的客户归类，并据此进行有针对性的广告推送。此应用可以保证企业在第一时间内获得前方客户端信息，缩短了市场信息传送到管理层的时间差，使得企业获得了制定先发制人的营销策略的能力。
智慧医疗人工智能技术范文5
2015年12月，微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩博士去蒙特利尔参加了NIPS年会(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，这是人工智能领域的顶级学术会议。但与会期间，他印象最深的不是同行的专业进展，而是一位科学家告诉台下的与会者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年却被一抢而空。
这也是中国正在发生的故事。从硅谷到北京，人工智能都是热浪滚滚。这个在上世纪50年代和80年代掀起过两次的技术，现在似乎真的到了产业化的临界点。互联网时代的思想家和预言家凯文·凯利宣称，人工智能是下一个20年里颠覆人类社会的技术，它的力量堪比电与互联网。
人工智能(Artificial Intelligence)，缩写为AI。它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人(26.660， 0.12， 0.45%)、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能快速进入大众视野，源于今年3月谷歌围棋人工智能程序AlphaGo战胜世界冠军李世石。人机围棋对弈只是普及人工智能的一个秀。它的背后是规模千亿级的人工智能产业市场。BBC预测，2020年全球人工智能市场规模将达1190亿元人民币。
目前看，这一数据远比不上2015年中国移动互联网的产业规模。但人工智能的意义不仅于此，人工智能技术的发展，还将带动云服务、大数据分析、移动互联网和物联网产业的升级迭代。它甚至将超越移动互联网，全面改变人类的生活和工作方式。
离人工智能最近的IT互联网公司敏锐嗅到了这一机遇。从2011年开始，包括深度学习算法、计算资源和大数据产业的成熟令人工智能技术实现飞跃，包括微软、IBM、谷歌、Facebook、BAT在内的国内外企业都开始深度布局人工智能，试图把握风口，成为下一个产业变革的巨擘。
已布局人工智能的IT和互联网巨头们，最有资格成为这一轮革命的获益者。但这终究是一个漫长的耐力游戏，除了技术布局，产业布局和战略视野也是决定成败的关键因素，短视者将随时出局。
BAT保守布局
中国的所有行业中，以BAT为代表的互联网行业在人工智能研究和商业化探索方面走得最早，也看得最远。其中，技术起家的百度走在最前端。
2012年10月，百度董事长兼首席执行官李彦宏参加了内部的一个基于深度学习的语音识别产品研究会。当时该产品的主导者余凯回忆，那是李彦宏第一次知道深度学习，他非常吃惊，并给全公司写信，让所有产品经理都要了解人工智能技术的发展。
当年12月，李彦宏开始和余凯讨论成立深度学习研究院的可行性。次年7月，这个研究院成立，李彦宏任院长，余凯为常务副院长。这是中国公司里的第一个人工智能研究院。
李彦宏很快将相关技术投入到搜索的核心业务中。2014年的百度内部统计数据显示，深度学习技术的应用，让百度和竞争对手的Diff(different，内部叫Diff)指标提升了若干倍。
但人工智能的科研，尤其是基础科学研究，是一个冗长寂寞的过程。此后，迫于财务数据和竞争压力，百度的决策者们更加注重眼前的布局和资源。
“到了后期，太长远项目，或是比较创新的项目，百度总部确实不太支持了。百度i站的项目、百度快搜这样的项目没了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究岗位人士评价。一位现任百度相关人士对《财经》记者表示，百度前些年确实剔除了不少经过验证没有商业化前景的分支项目，但最近两三年，百度明显加大了在人工智能上的投入，包括无人驾驶汽车等长期项目。
6月8日，在2016百度联盟峰会上，李彦宏将百度无人驾驶汽车称作“一台带轮子的电脑”。他现场播放了百度无人车路测的实况录像，百度无人车已经可以像正常车辆一样加速、并线、超车，他同时表示，三五年之内，无人驾驶一定可以成为现实。
从整体来看，百度仍是BAT三家中首先完成有关人工智能技术体系整合的公司。目前，百度研究院、百度大数据、百度语音和百度图像等技术都已归入人工智能技术体系。李彦宏多次向外界强调，百度未来的发展将严重地依赖人工智能。
IBM研究院一位人工智能专家告诉《财经》记者，百度是被他们列入竞争列表的唯一中国公司。
硅谷尤其关心“百度大脑”的进展。百度大脑是百度在人工智能领域的核心。百度此前的诸多人工智能产品，如无人驾驶、智能搜索等，都是基于百度大脑的能力。
百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲称，百度大脑已具备视、听、说和预测、规划决策以及行动控制的能力。在数据方面，百度有万亿级的网页、移动和行为数据可供分析。在深度学习方面，百度的万亿参数排在世界第一。
2015年，百度的研发投入超过100亿元。占百度2015年总营收663.82亿元的15%。
百度正在计划将百度大脑在金融、汽车、医疗等领域商业化。李彦宏称，人工智能的“井喷式”创新，将推动互联网进入第三幕，并将重构传统产业。比如“人工智能+金融”，可以快速地实现征信升级，实现“秒放”贷款。
阿里巴巴和腾讯的布局则更加克制。或者说，它们更代表中国公司的普遍做法，从业务驱动开始，逐渐加大档位。
阿里从2011年开始布局互联网医疗，投资收购和战略合作的公司数以百计。围绕医院、医保、医药做了大量布局。最新的统计数据显示，全国已经有超过400家大中型医院加入阿里的“未来医院”计划，覆盖全国90%省份。阿里云人工智能首席科学家闵万里博士告诉《财经》记者，阿里在健康医疗领域的布局快慢，取决于阿里在人工智能领域的技术突破。
阿里的设想是，未来，在阿里遍布全国边远山村的医院医疗点里，病患足不出户，只需拍一张CT，通过远程技术来完成专家级的诊疗过程。这种诊疗，依赖的就是基于阿里云的人工智能医疗系统。随着学习数据的不断增加，机器会变得越来越聪明，最终成为一个“永不退休的医学专家”。
多位接受《财经》记者采访的专家评价，阿里这个技术并不复杂，医疗诊断是基于经验的专家型劳动，是机器擅长的经验学习，三年内该技术便可成熟。
闵万里告诉《财经》记者，要实现这个目标，除了技术平台，还需要整个医疗体系的打通，需要政府和社会共同推动设备和资源的开放。一旦打通，聚合在一个人工智能服务平台之上，就将衍生出更多的应用服务场景，从而实现“商业和技术互为驱动”。
阿里是目前中国所有公司里，数据生态最完善、最健全的公司。iPIN创始人兼CEO杨洋认为，阿里的MaxComputer数据通道，是非常健康的数据大动脉，可以将阿里的所有数据资源非常高效地结合在一起。
此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亚马逊云服务)的云计算平台。数据生态体系是做人工智能的重要基础。因此，在这场有关未来的布局中，阿里云的主导地位清晰。
阿里的人工智能研究分散在其各个业务分支之中，有待整合。闵万里说，阿里希望在算法能力上有所突破，这需要一个集中的技术机构来整合阿里的所有相关技术资源。
腾讯和阿里的情况类似。腾讯在人工智能上的布局，以IM和SNS业务为基础。例如语音识别主要是在微信部门、图片识别主要是在QQ，支付和金融业务方面植入了人脸识别，搜索部门则关注自然语言识别。
其中一些技术已在腾讯内部实现产品化。SNG(社交网络事业群)的优图团队聚焦图象识别领域，推出了黄图识别功能，并为腾讯内部产品如图片优化工具“天天P图”提供技术支持。WXG(微信事业群)则人机互动领域的拓展，也对图像和语音识别进行了原发。WXG推出了智能机器人“小微”，用户可以用自然语言与之沟通，解决此前语音助手智能机械应答的短板。对于未来，工程师希望“小微”成为一种“连接器”——与微信支付串联起来，接入微信公众号以及钱包内的各种生活服务，打造完整的微信内O2O闭环生态体系。
腾讯高级副总裁姚星在接受《财经》记者采访时表示，腾讯越来越重视在人工智能领域的技术开发，这包括两个路径：一是整合腾讯自身的技术资源，形成体系和重点；二是加快对优秀公司的收购和合作步伐。
腾讯参与了多个人工智能项目的早期投资。腾讯投资并购部一直在为公司寻找需要的标的，服务于腾讯的整体战略。腾讯日前与硅谷风投机构Felicis Ventures领头了人工智能创业公司Diffbot 1000万美元的A轮。这家公司通过人工智能技术，让“机器”抓取网页关键内容，并输出软件可以直接识别的结构化数据。
BAT的人工智能技术研发从第一天开始就是商业需求驱动的，他们从业务入手，收购甚至模仿别人的东西，这种做法避免了漫无目的研究和不必要的失败，但也无法保证在下一轮的人工智能平台大战中胜出。
今年，阿里和腾讯均有组建人工智能研究院的想法。姚星对《财经》记者说，很快，腾讯人工智能研究院就会成立。
国际巨头深入无人区
如果说BAT的人工智能布局处于对标和追赶的状态，那么以IBM、微软、谷歌、Facebook为代表的美国巨头公司已经开始深入科技无人区。
这些公司技术和业务各有所长，面向的用户也不同，但它们的目标一致：把人工智能机器做大、做强、再做没。
IBM和微软可能没有谷歌、Facebook看起来那么酷，但在人工智能领域有深厚的技术底蕴，IBM甚至已经开始用人工智能赚钱。
IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深蓝”战胜当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。2011年，代表着IBM在认知计算领域最先进技术的Watson在一个电视节目中一战成名，被认为是人工智能历史上的一个里程碑。
今天可以代表IBM在人工智能领域最高技术水平的，是不断进化中的Watson系统，和已经可以量产的人脑模拟芯片SyNAPSE(超大规模神经突触计算机芯片)。
Watson是一台超级计算机，最初由90台IBM的Power 7服务器并行组成。和Google、微软的人工智能相比，它从硬件芯片构架就开始模拟人类神经元，基于IBM的“DeepQA”技术开发。2014年1月初，IBM宣布组建“Watson Group”，旨在进一步开发、商用和增强“Watson”及其他认知技术，此外还投入10亿美元用于其他相关项目。
Watson已经开始为IBM赚钱了。法国农业信贷银行预测，Watson系统创造的收入将在2018年占IBM总收入的12%以上。Watson已经被部署在IBM去年收购的云计算基础设施业务Softlayer上，成为IBM与亚马逊、谷歌、微软等大型科技公司在云计算领域展开竞争的武器。
另一个代表性产品是IBM在2014年的人脑模拟芯片SyNAPSE。该芯片能够模仿人脑的运作模式、低功耗，在认知计算方面要远胜传统计算架构。和其他芯片公司的纸上规划不同，这款芯片已达到量产要求。
IBM将其技术和商业实力总结为“认知计算体系”。IBM大中华区副总裁、战略部总经理郭继军向《财经》记者表示，IBM推动认知计算体系，目标是把IBM在人工智能、大数据、深度学习、模式识别等所有领域里所做的积累应用到各个行业中去，帮助各行各业客户提升效率，解决他们所面临的现实挑战。
微软人工智能技术的研究已超25年。1991年微软成立研究院，最早的五个研究组，研究方向分别是人机交互、自然语言处理和机器学习、语音识别和语音合成、计算机视觉。这些恰恰是今天人工智能的几个最重要的分支。
微软的人工智能研究方向要宽泛很多，微软研究院拥有超过1000位科学家，在包括深度学习的多个领域的技术布局处于世界顶端。
微软最新的深度学习系统在2015年ImageNet计算机视觉识别挑战赛中，将计算机视觉系统错误率降低至3.57%，相比于人眼辨识的5.1%，这是人工智能首次在识别图像的错误率上超越人类水平。这些机器由微软的Azure云服务提供支持。
微软不仅将人工智能技术应用于如Windows、Azure等核心业务中，还构建开放的平台，将多年的技术积累开放给产业界，它的目标是打造一个人工智能生态圈。
它在无人区走得最远，在现实商业世界中隐蔽得最深。
和前辈相比，年轻的谷歌在人工智能领域做的事情更让外界看得懂，也更兴奋。谷歌一方面不知疲倦地做底层人工智能技术的积累，研发更加高级的深度学习算法，增强图形识别和语音识别能力。另一方面亲力亲为布局了包括智能家居、自动驾驶、机器人(2013年收购了8家机器人公司)等领域，前者为后者带来基础技术支撑，后者为前者提供数据和反馈。
值得一提的是，谷歌在无人驾驶汽车领域的技术积累，已经远远超过传统汽车厂商和其他互联网公司。
更加年轻的Facebook，将人工智能视为未来的三大方向之一。Facebook天然拥有全球范围内的海量社交数据，但在基础科学的研究上依然不遗余力。2013年，Facebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员田渊栋称，FAIR的研究方向自由宽松，研究所需的计算资源(如GPU)相对丰富，同时也没有近期的产品压力，可以着眼长远做困难和本质的研究。他称，这样的学术氛围在各大公司是极其少见的。
如果说前述几大巨头都是从人工智能技术出发，结合云计算赋予技术更多势能，那么亚马逊的路径正好相反。亚马逊是全球第一大云服务提供商，它的云服务收入超过微软、IBM、谷歌、Salesforce等所有对手的总和。但亚马逊目前的人工智能技术，多数集中在提升购物体验的深度学习领域。
人工智能技术有两大要素：核心技术平台和数据循环。只拥有技术是不够的，需要业务和数据结合，才能打造好的技术。对循环数据的获取，巨头们也都不遗余力。
以最热衷开源的微软为例，去年，微软了“牛津计划”(现更名为“微软认知服务”)，这是一个基于微软云平台的智能API(应用程序编程接口)，涵盖了五大方向的人工智能技术，包括了计算机视觉、语音、语言、知识、搜索五大类API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助该平台快速开发出来的一款应用，一共只有20多行代码。
类似的工具包微软还有很多，例如深度学习工具包(CNTK)和微软亚洲研究院主导的微软分布式机器学习工具包(DMTK)等。
这些对于创业公司和中小企业来说相当实用。他们不用从底层技术一点点学，在小集群上或者是云服务上就可以直接调用。
对于巨头来说，算法已经不再是竞争的障碍，数据和用户习惯才是山头。大量的初创企业会采用开源做很多垂直领域的业务，其中包括海量试错和验证，最终也会反馈回开源，而这正是巨头们所期望的。
做B2B生意的IBM对数据的专业度要求更高，无法仅依赖搜索引擎和大量应用的交互来训练Watson系统，因此通过深度合作和并购来获取专业数据。
以医疗领域为例，IBM和多家世界级顶尖医院合作，向医院部署Watson的智能系统，通过分析这些医院的病历、专家的治疗经验、现有的学术研究等，帮助它们制定、观察和调整癌症患者的治疗方案。在这一过程中，Watson也就有了这一领域的数据积累。
2015年4月，IBM收购了Explorys，它是一家可以查看5000万份美国患者病历的分析公司。类似的收购IBM还有不少，并且出手相当大方。
Watson已经可支持针对乳癌、肺癌和结肠直肠癌、皮肤癌等癌症的初期诊断。在皮肤癌领域，在一项对3000幅皮肤镜检查图像的研究中，Watson识别皮肤癌的准确率高达95%以上。而人类识别皮肤癌的准确率只有84%。
国内的一位人工智能业者调侃，国际巨头在人工智能领域真正有价值的是它们的那些你看不见的、没开源的、国际会议上含含糊糊一笔带过的技术。“那些才是可以颠覆未来的弹药。”
填补断层
人工智能的产业结构可以分为三层：应用层、技术层和基础层。应用层聚焦在人工智能和各行业各领域的结合；技术层是算法、模型和技术开发；基础层则是计算能力和数据资源。
BAT擅长第一层。BAT手中，天然握有全球最大的数据资源。但在第二层和第三层严重断层。中国在人工智能领域的科研水平停留在工程数学、物理算法等工程科学的创新层面，基础理论研究领域的人才和资源很少。
多位接受《财经》记者采访的中外业者认为，BAT的优势在于海量数据，和国际巨头的核心差距在技术。
腾讯高级副总裁姚星告诉《财经》记者，今年初，他和腾讯的投资并购部达成了一个共识，开始大量考察美国的机器学习平台类创业公司。一则中国这类技术公司不多；二则收购这种公司可以快速补足腾讯在算法领域的不足。
姚星向《财经》记者分析，同样提供10万个样本给机器，优秀的算法平台可能只需要几个小时，速度慢的可能需要几天时间。
对于海外收购，搜狗公司CEO王小川则更加直白：“国内适合收购的标的公司很少，因为根是断的，(技术和基础研究)源头在国外，要到国外看。”
在快速迭代的互联网世界里，即便是互联网巨头，单打独斗练独门秘籍也会错失良机。最佳方式，就是拥有数据和拥有技术的公司，通过各种结盟方式形成优势互补，快速抢占市场。
2014年11月，蚂蚁金服宣布和旷视科技战略合作，利用后者的人脸识别技术Face++软件去确认开立在线银行账号的用户身份，即“人脸支付”。
Face++在人脸检测的多项指标评测中接连拿下世界第一。2013年，在极难识别的互联网新闻图片上，获得了97.27%的准确率，这个指标高于Facebook团队。三年后，这一准确率已提高至99.5%。
进行面部识别，需要处理大量来自面部的数据信息，包括结构、五官以及肌肉等方面的数据分析。阿里云为这个合作注入自身的数据和分析能力。
“凡是花钱解决的问题都不是问题，阿里可以自己完成这些事情，但时间成本是相当昂贵的。”闵万里对《财经》记者说，“阿里有1000件同级别的事情要做，能做好的只有其中几件，剩下的用投资+合作，这是时间和资本效率最高的做法。”
技术和数据的结盟并不限于BAT，更多的公司希望通过结盟方式获得未来，新的巨头或许从中诞生。
搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多连接，通过建设社群关系，把人大脑里的智慧表达出来，从而解决目前搜索技术存在的内容不够精准和实用性较差的问题。2013年腾讯入股搜狗后，先后向搜狗开放了微信公众号数据和QQ兴趣部落，为搜狗输入数据资源。除此之外，搜狗还在去年11月战略投资知乎1200万美元，全面接入知乎内容。
王小川想让搜狗的人工智能机器不断学习社群数据，他对《财经》记者说，“人工智能下一个五年不在于人工智能本身，而是让机器找到人。”
今天，技术和数据的天然开放性让各公司之间的竞争变得“我中有你、你中有我”，最终的赢家是可以将技术和数据平衡利用，达到平台效益最大化的公司。
微软亚洲研究院常务副院长芮勇认为，横向对比，中国和国际领先公司在核心技术上确实存在差距，国外更加注重基础研究和技术研发，国内企业可以将国外的研发工具化、商业化；从纵向看，中国在人工智能领域的技术积累近几年确实出现了飞跃，无论是最底层的计算机体系架构，还是智能硬件，或是上层软件应用，都有质的进步。
“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中国的人工智能产业相当值得期待。”芮勇说。
挤出泡沫
马云在一次内部讲话中强调：“全球都在讲人工智能，到了风口浪尖，在创新面前，没有第二只有第一，创新落伍了，你就输了。”
焦虑的不仅是BAT，华为公司创始人任正非5月30日在全国科技创新大会上发言提到，“未来二三十年人类社会将演变成一个智能社会，其深度和广度我们还想象不到。如果不能坚持创新，迟早会被颠覆。”
开放趋势之下，人工智能也注定不是一场巨头间的战争。
市场调研机构CB Insights的统计数据显示，2014年风险资本对人工智能的投资增长302%，达到3.09亿美元。
中国人工智能领域已有近百家创业公司，65家获得投资，共计29.1亿元人民币，其中旷视科技、优必选、云知声、SenseTime四家公司登上艾瑞独角兽榜单。
更多初创公司只是打上了人工智能的标签。它们本质上是用国际开源的平台，用数据训练一两个模型，甚至照搬国际模型，这其实潜含危险，最大的风险是产品严重同质化，尤其在人脸识别、语音识别等成熟领域，这些公司的产品没有突破性创新，根本没有继续走下去或被收购的价值。
姚星常常为投资人鉴定真伪人工智能公司。他说，辨识伪人工智能公司有两个关键点：一是这家公司所采用的技术是否是最新、最前沿的技术，如果不是，则是用人工智能概念包装的伪人工智能。
其二，这家公司的技术和业务是否具备可扩展性？若否，则是采用部分机器学习算法或浅层人工智能技术的商业公司，而非真正的人工智能公司。
iPIN是一家拥有文本认知智能技术的公司，从去年开始，iPIN收到了不少投资机构的投资意向，该公司创始人兼CEO杨洋告诉《财经》记者，到目前为止，他还没有遇到真正有能力鉴别人工智能技术水平的投资机构。
“这对于做伪人工智能的公司绝对是一个好消息。”杨洋调侃说。
危险在于，就算是一些初创时期确实手握人工智能独特技术和商业模式的公司，也在资本的胁迫下慢慢走形。
在资本的压力之下，一些人工智能创业公司开始过早商业化，研发投入逐步降低，人员结构也发生变化，销售开始主导公司，最终技术公司变成营销公司，失去了被并购的价值。
投资人工智能公司，需要专业技术知识和长线投资眼光。根据Gartner的“智能机器炒作周期图”，由人工智能驱动的应用中，语音识别产业化最高，自动驾驶汽车和智能顾问处于炒作最高点，智能机器人、自然语言处理/生成和虚拟个人助手则处于爬坡期。这些都属于5年-10年内能广泛普及的颠覆性技术。而神经形态硬件(如神经元芯片等)属于10年以后才能普及的技术，但该技术可能还没研发成熟就被淘汰了。
智慧医疗人工智能技术范文6
一、超智能社会的主要内涵
近年来，信息技术取得了突飞猛进的发展，使得全球迎来了经济社会的大变革时代。物联网、机器人、人工智能、生物医学、脑科学等领域的技术的进步，已经给人们的生活带来了重大改变。信息技术及网络化的大时代潮流，也使得超智能社会5.0变得不再遥远，人工智能也成为实现超智能社会的核心。谷歌的人工智能―阿尔法围棋，战胜前世界冠军李世石；IBM人工智能医生“华生”达到全球医生的平均水平；美国风险投资企业收购NBA勇士队，采用大数据和人工智能分析，使勇士在6年之内由全联盟倒数第2变成总冠军等，均显示了人工智能取得的突破性进展。
超智能社会5.0是在当前物质和信息饱和且高度一体化的状态下，以虚拟空间与现实空间的高度技术融合为基础，人与机器人、人工智能共存，可超越地域、年龄、性别和语言等限制、针对诸多细节及时提供与多样化的潜在需求相对应的物品和服务，是能够实现经济发展与社会问题解决相协调的社会形态，更是能够满足人们愉悦及高质量生活品质的、以人为中心的社会形态。
超智能社会5.0，也是在德国工业4.0强化产业竞争力、实现产业变革的基础上，试图通过智能化技术解决相关经济和社会课题的全新的概念模式。具体而言，不论都市与地方，都可以确保方便使用自动驾驶汽车，实现分布式能源的自产自用，以及使用基于新一代通信系统的智能医疗体系等。
超智能社会不仅涵盖能源、交通、制造、服务等多个系统组合，未来还将包括人员、商务、法律等管理机能，以及劳动力提供与理念创新等人类自我价值的实现。建设超智能社会不仅需要高速公路等交通智能化、能源价值链最优化、制造体系全新化等核心智能系统的开发，也需要跨区域的医疗健康系统、食品产业链、生产体系等新的智能价值链的创造与创新，以及导航卫星系统、数据综合解析系统、公共基础设施认证等方面的支持。
二、超智能社会的主要支撑技术
在2016年5月底颁布的《科学技术创新战略2016》中，对支撑超智能社会建设的主要技术领域进行了详细描述，主要涵盖虚拟空间和现实空间两大技术领域。
（一）虚拟空间技术领域
网络安全技术：对物联网技术而言，从系统的设计到最终生命周期结束的时间很长，需要以漏洞处理、加密及高存储容量等技术为重点，构建相应的研发及信任体系，并确保相关系统成本的降低；
物网系统构建技术：在大规模系统运行过程中，对系统进行结构改造以及新旧设备的相互衔接，结构边缘及服务器侧的虚拟技术就成为关键；
大数据解析技术：从含有非结构化数据的各种大数据中，挖掘出有价值的信息，需要实时的高速信息处理技术的支撑；
人工智能技术：在对当前人工智能的深层学习技术继续加强研发的基础上，还要推进搜索型、知识型、计算型，以及统合型人工智能的研发；
设备技术：不仅要强化对大数据高速和实施处理的小型超低电力消耗设备的研制，也要努力实现强功能和高性能系统的开发，以及最新的材料和设计技术开发之间的相互融合；
网络技术：在推进网络虚拟化技术的同时，为实现庞大物联网设备间无线通信，开发高容量的无线技术势在必行；同时还要构建对大数据实时把握及进行高度分析判断的网络技术；
边缘计算技术：面对信息的实时高速处理，需要同步推进分散处理技术，确保网关等终端设备安全，并建立无法确保情况下的防范架构。
（二）现实空间技术领域
机器人技术：为实现机器人在通信、社会工作支援、制造、老人及残障人士帮扶等多个生产和生活领域应用，日本应积极推进相关技术研发，并引领安全评估的国际标准制订；
传感器技术：在获取各种信息的基础上，开发可远程实施的远程监控及性能更新技术；
处理器技术：推进与机理、驱动、控制等信赖评价及处理器的人工智能研发密切相关的基础研究，强化微电机系统及生物处理器等领域的技术研发；
生物技术：加强生物传感器、人体运动数据采集装置、生物驱动器等的开发，强化生物基础技术研究，特别是高度小型化及超低电量消费的传感器技术；
人机交互技术：在加快推进虚拟现实与增强现实、感知工程、认知科学与脑科学等领域技术研发的同时，考虑到技术设备的进步，为实现以机器人为代表的人工智能与人类的共存，与人类平等或仅为工具等社会伦理问题也需要提上日程。
（三）综合领域相关技术
纳米等原材料技术：支撑能源、基础设施、医疗健康等领域创新型结构材料和功能材料的研发，以及相关应用组件的升级，重点突破领域为：高效电力控制的半导体技术、工艺创新的触媒技术，以及声光控制技术、高端测量诊断和成像技术、生物材料和纳米材料等新型原材料技术；
光学和量子技术：为推进对信息通信、医疗、环境、能源等领域给予综合支撑的、具有高精度、高敏感度、大容量、节能又安全等特征的、高端社会及产业基础设施的形成，必须加强计算技术、成像与传感技术、信息和能源传输技术、高加工技术等相关基础和应用技术的研究，特别是在大容量和高速光子传输等尖端光学和量子技术等前沿领域。
（四）2020年主要成果目标
在作为支撑平台的网络空间技术领域，实现创新性技术突破；
超小型、低电量消耗传感设备的实用化；
量子信息处理和量子传输基础技术的开发；
新一代电力电子技术的全面商业化；
开始进行综合性新材料开发系统的中试；
进行生物性能技术材料的生产；
2030年前后实现基干化工产品新触媒技术的实用化；
2030年前后实现结构性材料的飞跃，在汽车与飞机制造等领域普遍采用轻量化与超耐用的新材料。
被外界誉为日本的“巴菲特+盖茨”的软银总裁孙正义在2014年底提出了用人工智能机器人拯救日本，使日本在2050年产业竞争力重回世界第一的豪言。他指出，日本若能采用3000万台可24小时工作的人工智能产业机器人（相当于增加了9000万制造业劳动人口），而支付给每台机器人的“平均月薪”仅为1.7万日元，这无疑将让日本一举两得地扭转在人口老龄化和劳动力成本过高方面的劣势。
而日本新能源与产业技术综合开发机构（NEDO）的研究报告《面向2035年的机器人产业未来市场预测》指出，日本国内的机器人产业市场规模2020年2.9万亿日元、2025年5.3万亿日元、2035年9.7万亿日元。
三、政策建议
当前我国经济发展已经进入到新常态阶段，劳动力成本增长明显，2012年已过人口增长的刘易斯拐点，老龄化问题也日益见突出。为缓解相关压力，将物联网、大数据、云计算、人工智能、自动驾驶、共享经济等技术与经济、社会发展密切结合势在必行。相关政策建议如下：
（一）提出“智慧中国2050”
为坚持以人为本的科学发展观，深入贯彻五大发展理念的相关要求，应充分借鉴日本超智能社会5.0的科学内涵，研究提出诸如“智慧中国2050”的概念，并针对《国家创新驱动发展战略纲要》提出了2020、2030、2050年我国科技创新战略目标，今后在具体细则制定及实施上，融入“智慧中国2050”等内涵，将人工智能等技术与我国未来经济社会发展需求相结合，引领未来社会经济l展及模式转变。
（二）注重“人工智能+物联网”
将“人工智能+物联网”融入新技术、新产业、新业态、新模式等四新发展理念之中，建立“人工智能+物联网”国家实验室，注重人工智能机器人等主要支撑技术的发展，以及“人工智能+物联网”在创建与经济社会密切相关的新产业、新业态、新模式中的重要作用，加快从网络化、数字化向智能化转变，大力发展数字化智能经济，以人工智能为核心打造“智慧中国2050”。
（三）做好产业政策转型，提高选择性产业政策的聚焦度
在我国产业政策由选择性为主向功能性为主转变的情况下，将《中国制造2025》与经济社会发展更为紧密地结合在一起，不仅使选择性产业政策先中上游产业聚焦，在强化虚拟空间技术研发的同时，注重传感器技术、生物技术、人机交互技术等现实空间技术，以及纳米等原材料技术、光学和量子技术等综合技术的研发，还应进一步加强与经济社会的联系，使产业和技术创新能够真正服务于民。
（四）拓展大众创新、万众创业的内涵，推进智能社会建设
进一步拓展大众创新、万众创业的内涵，将支持范围扩大至社会经济领域，强化大数据、云计算、“人工智能+物联网”等在经济与社会领域的应用，关注自动驾驶、共享经济等对经济社会型态变革的影响，切实推动大众创新、万众创业在技术与社会经济发展相结合的综合性领域的发展。
（五）密切关注人工智能对全球产业与经济格局的影响
