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医疗人工智能方案范文1
关键词：人工智能；教育；新模式；改革；构想
教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器，大大推进了医学发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、FAD连续发文，多次提及医疗走智能化、云化的趋势，为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。
一、目前医学教育以及医学人才培养状况
智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。
智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。
而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。
二、智能+医学教育的必要性探究
2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助
以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。
上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。
2.2智能医学对于新时代医生培养的影响
人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。
教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。
三、交叉医学人才的培养
3.1建立智能医学人才培养体系的必要性
目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。
3.2医学人才培养体系初步构想
据悉，目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育，旨在弥补上述缺口，相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程，应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学，电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，充分进行计算机技术在医学中的应用的训练，具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。
医疗人工智能方案范文2
2017年什么概念最火？人工智能当之无愧。作为新兴热点，人工智能领域的公司很多还处于创业阶段，在A股市场中成熟的公司虽然也有或多或少涉足，但总体还处于探索阶段。
咨询公司Venture Scanner统计，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13个子门类，融资金额高达48亿美元。
在这13个种类中，研究机器学习（应用）的人工智能公司数目最多，达260家，约占整个行业的30%。从区域分布情况来看，欧美等西方国家发展较为迅猛，其中美国以499家人工智能公司占据绝对主导地位，且初创公司数量众多;而以中国为首的发展中国家在人工智能领域显然仍处于起步阶段，真正布局该产业的公司较少，以传统互联网巨头进军人工智能领域为主。
目前较为成熟的感知智能技术（如语音、视觉识别的服务、硬件产品等）的应用开发所形成的新“人工智能+”将引领产业变革，成为推动社会飞跃发展的新动力。在传统产业，人工智能可以在制造业、农业教育、金融、交通、医疗、文体娱乐、公共管理等领域得到广泛应用，将不断引入新的业态和商业模式;在新兴产业，人工智能还可以带动工业机器人、无人驾驶汽车、VR、无人机等处于产业生命周期导入期的公司飞跃式发展。
从具体应用方向来看，如今十分火热的工业4.0、人脸识别、智能答题机器人、智能家居、智能安保、智能医疗、虚拟私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆发的重点领域。目前人工智能在图像识别、语言识别和自然语言处理，以及人机交互、机器视觉、自动驾驶等方面都已经成功应用。
人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，需要长期投入进行战略布局;通用技术层是构建技术护城河的基础，需要中长期进行布局;解决方案层直戳行业痛点，变现能力最强。
基础层公司 多为传统IT转型
人工智能基础层就是我们常说的大数据、云计算、CPU等。目前国内上市公司中在人工智能基础层方面相关的公司包括久其软件、东方国信、天玑科技、浪潮信息、恒生电子、拓尔思等。
恒生电子（600570.SH）2016年成立了恒生研究院，负责人工智能、区块链、大数据等前沿技术的研发。区块链课题，恒生电子作为发起单位加入了金融区块链合作联盟（金联盟），并加入了linux基金会hyperledGEr开源项目等。
久其软件从最初的软件提供商到移动互联和大数据运营的再次验证，未来定位基于高端客户资源大数据和移动互联网变现的不断执行公司。公司创立之初以报表管理软件切入，为政府提供结构化数据分析和整理，并进一步提供完整解决方案，现已发展成集大数据、集团管控、电子政务和移动互联领域软件于一身的大数据解决方案提供商，A股稀缺。
拓尔思（300299.SZ）大数据服务领域稀缺纯正标的。公司脱胎于北京信息科技大学中文信息处理研究中心，自1985年起便开始研究中文信息检索，目前公司已拥有大数据领域非结构化数据处理技术，在大数据分析领域具有较高的技术壁垒，从底层技术、平台产品到应用产品服务技术全产业链布局。随着非结构化数据的地位在整个大数据领域中的不断上升，拓尔思有望进入高速增长期。
科大讯飞（002230.SZ）是A股人工智能龙头，公司在以“从能听会说到能理解会思考”为目标的讯飞超脑项目上，持续加大投入，在感知智能、认知智能等领域均取得显著研究成果。
技术及应用层公司 靠智能制造落地
人工智能技术层主要涵盖了框架、算法、通用技术，目前人工智能算法大体上流行12种，这12种算法包括决策树、朴素贝叶斯分类器、最小二乘法、逻辑回归、支持向量机、集成学习、聚类算法、主成分析法、SVD矩阵分解、独立成分分析、关联规则、其他方法等。
人工智能算法通过AlphaGo与柯洁的人机大战，成为当前数据分析领域中的一个热点内容。目前通用的框架层：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系统。作为投资者或者普通消费者更多的会关注通用技术如：语音识别、图像识别、人脸识别、NLP、SLAM、传感器融合、路径规划等技术或中间件，毕竟通用技术与我们日常生活习习相关，如你们平时所能看到的智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景应用。
目前，A股市场有59家公司涉足机器人产业，部分公司通过收购进入这个领域。以昆仑万维为例，公司收购美国的机器人公司WooboInc.，致力于开发人工智能技术驱动的交互式机器人;在东方网力的18.30亿元增发方案中，1.57亿元拟投入智能服务机器人项目。
人工智能目前最看好生物识别，如远方光电和佳都科技。金融科技Fintech围绕IT与金融创新展开。虚拟的网络战争已经开始，IT安全有更大的弹性。无人驾驶里有四维图新和中海达。绕着人工智能产业链有很多投资机会，大数据是产业链发展起点，作为数据采集的关键通道，传感器至关重要，如汉王科技;云计算、大数据处理技术支撑上，国内FPGA（可编程性）稀缺标的紫光国芯;人工智能应用场景上防领域佳都科技、营销领域浙江富润等相关的上市公司。
我国在人工智能领域底层的计算机体系架构、智能硬件、软件应用虽有技术积累质的进步，国内人工智能的产业发展和商业化路径划，依然需要借鉴国外的产业政策引导和企业商用成功模式。
医疗人工智能方案范文3
人工智能医疗是否能改变百姓的就医习惯？人工智能概念自诞生以来，至少经历了两个关键时间节点，一个是上世纪70年代，《西部世界》、《星球大战》等一系列经典科幻影片把机器人概念带到了普通大众的身边。而另一个节点就是被业内视为元年的2016年，从阿尔法狗战胜人类到随处可见的AI标签，人们对人工智能的关注达到了一个前所未有的高度，同时人工智能技术的发展也不断站上新的台阶。
10月11日，百度医疗在北京召开了“百度医疗大脑”会，对人工智能和医疗行业而言，这无疑是个双重利好。
人工智能技术让用户与服务无缝衔接
中国医疗产业长期存在着资源分配不均的问题，优质医疗资源主要分布在北上广深等一、二线城市，大量的三、四线城市病人跋山涉水蜂拥至省城乃至北京就医，使一些知名医院在接待能力上不堪重负，出现挂号难的问题。为了改善医患之间的资源分配困局，百度医疗运用自身的技术和平台优势，为患者就医提供了高效的解决方案，实现了以手段提升医疗核心资源运营效率。
在此基础上，人工智能的应用从技术层面上进一步推动了医疗资源优化配置进程，为改善医疗服务生态提供多元化选择。百度医疗大脑既可以帮助患者在就医前实现科学又可靠的自诊，同时也具备辅助基层全科医生（包括社区医生与村医等）日常诊疗的能力，在迈入实用化、商业化阶段后，这个机器助手会极大地提升医生的工作能力与效率。在百度开放云天算、天像、天工三大智能平台的助力下，百度医疗在打造顶级医院、药品流通商、基层医疗机构和患者的多方共赢格局上更具优势。
百度总裁张亚勤在致辞中表示，百度的人工智能技术要内化于应用，更要服务于生活。事实上，人工智能概念由来已久，但是在与用户实际应用的融合上始终有所偏离。百度大脑的出现让人工智能具备了与各行业深度切入的可能，围绕生活中的各种应用场景，人工智能技术可以进一步实现用户与服务的无缝衔接，这也正是百度医疗大脑的意义所在。
百度医疗实现“智能+医疗”的跨界创新
从最初提供医疗相关的搜索，到联手知名医院推出挂号预约服务，再到病情与医疗资源的咨询和接入越来越多的服务，百度医疗自成立以来就不断在互联网医疗领域内创新布局。
对此，百度医疗事业部总经理李政用三个阶段来概括百度医疗的发展战略。
第一个阶段是打通医患不对等信息通道，即“连接人与信息”。第二个阶段是打通与优化领域资源与服务，即“连接人与服务”。第三个阶段是基于万物互联条件下的人工智能，即“连接人与智能”。借助于在云、大数据与人工智能等技术领域的扎实储备，百度医疗试图率先实现在人工智能时代的提前布局。
百度医疗大脑的面世把百度医疗的发展战略全面推向了新的台阶，开启了“智能+医疗”的全新服务模式。人工智能助力下的百度医疗不仅可以为患者、医生和平台创造更多新价值，同时也能推动“智能+医疗”平台朝着移动化、聚合化、个性化和服务化演进。
通过创新科技有效帮助医疗行业升级、让亿万患者受益，这是互联网医疗平台的发展方向。依托百度医疗大脑平台，在构建互联网医疗生态以及在突破“智能+医疗”的跨界创新方面，百度医疗已经抢先占据先机。人工智能技术的助力让未来中国医疗产业的转型升级充满了想象空间，在这场变革中，百度医疗大脑平台的价值必将大放异彩。
2015年是互联网医疗迅猛发展的一年。自从年初“制定‘互联网+’行动计划被提出来，推动移动互联网、云计算、大数据等与现代制造业结合”以来，国家大力倡导互联网与传统行业的融合。
医疗作为人民生活的重中之重，看病难、看病贵、医疗资源分配不均匀等问题一直存在。百度作为互联网公司的领军者，在中国就医环境亟须改善的大背景下，为了促进人民平等就医，推动中国医疗事业健康发展，开始在互联网医疗广泛布局，进一步加速转型“连接人与服务”。
“百度医生”打造互联网医疗的闭环服务
在今年年初，百度推出“百度医生”APP，标志着进军互联网医疗。百度医生致力于让用户能快速找到身边的好医生，打造国内首个医患双选平台。用户可以在这个APP上预约挂号，完成诊疗后可以对医生进行评价，逐渐形成“找医生、约医生、评医生”的闭环服务新模式。
百度医生的覆盖范围从最开始的粤、闽、赣、鄂、陕、皖6省也已经扩大到了如今的29个省市。其中包含304个城市，4000多家医院，共19余万医生入驻在此，方便患者能真正最快速度预约到身边的医生。
在百度医生智能导诊的基础上，研发人员还根据用户的使用体验，将已经成熟的百度语音智能识别技术运用到百度医生APP中，使得用户通过语音录入便可得到自己想要的信息，方便老人与儿童。
除自身医疗产品的发展外，百度还与业内各方展开合作，共建医疗大数据，打造互联网医疗的闭环服务。
多线合作
连接人与医疗服务
百度在1月与北京301医院达成战略合作，开始与传统医疗机构融合。接下来，与上海华山医院、上海市第一妇婴保健院、广州医科大学附属第一医院、中日友好医院等三甲医院的合作让百度不断丰富医院资源，构建了智慧化的医疗平台。同时，百度还为医院专门开设了科室直达号助力医院信息化转型。作为世界领先的互联网公司，百度在医院层面的布局使得国内顶级的医疗资源能够通过互联网进行整合，而双方的技术融合能够提高医院整体的服务质量与效率，惠及广大人民群众。
百度还与健康之路达成合作，连接线上资源与线下服务。紧接着投资了医护网，并且相继与就医160、贵州朗玛信息、天津医指通等服务平台合作。与这些互联网医疗企业的合作，整合了大量的优质资源，大幅提升了百度在医疗信息服务平台、医疗服务支付、医疗大数据、个人医疗消费信贷等领域的服务能力。百度医疗与各平台共同探索医疗健康管理服务的同时，逐渐丰富医患双选平台，为更广泛的患者提供高效、便捷的对接，让医患匹配更加准确。
除此之外，百度在互联网医疗领域中所具备的大数据、云计算、入口流量等优势，也得到了政府的认可与支持，从而促成了百度与政府的紧密合作。
在2015年百度连下三城，相继与贵州省政府、天津市政府、深圳市卫计委达成战略共识。与政府的合作能够连接官方的医疗资源，打破了行政和区域内的壁垒，助推当地医疗领域的一体化，打造区域内的优质医疗服务，从而提升当地居民就医的便捷性。百度先于其他企业打造与政府合作的样板间，将快速推进百度在移动医疗领域的布局，强化互联网医疗的闭环服务能力。这既是互联网医疗行业的发展趋势，也是很多用户的需求所在。
医疗人工智能方案范文4
伴随着大数据时代的到来，人工智能在过去的几年内取得了突破性的进展，其中人工智能+云计算更是成为未来的大势。
数据显示，2017年全球公有云市场规模已达2602亿美元，同比增长18.5%，到2020年更是将达到4114亿美元，而在这场“云巅大战”中，AWS、Azure、Alibaba Cloud(阿里云)成为目前全球云计算三大巨头(3A)，并借助在云计算基础设施上的优势，扩展至人工智能领域。
如此激烈的追逐战中，2018年还将有哪些产业登上“云端之巅”？未来变幻莫测，但至少我们可以尝试重新审视，这场由人工智能+云计算相互融合而带来的新产业机遇。
餐饮：解码饿了么跑的比对手更快的秘诀
从稻香集团自助炒菜机到肯德基人脸识别点餐，人工智能技术的每一次进步都为餐饮业带来翻天覆地的变化，数据显示，目前30%的外卖平台已经实现人工智能化，在用机器智能调度整个餐饮行业的备料、运输到互联网客流引入等全产业环节，餐饮行业在悄无声息之下已经进入人工智能时代。
以饿了么为例，阿里云ET大脑帮助饿了么搭建起覆盖全国100万家餐厅和180万名饿了么小哥的线上调度系统，餐厅的出餐速度和饿了么小哥的骑行速度精准匹配，当系统接到一个新订单后，ET大脑会根据历史数据和实时交通信息合理分配给相应外卖员，达到配送最优化。
农业：几千年养猪行业引入高科技，解码每只母猪多生3个仔的奥秘
由于自然环境的多变性和复杂性，人工智能技术在农业领域表现出多样化和定制化的特性。谷歌投资企业Abundant Robotics开发出自主采摘取水果技术，阿里云则与隆平高科借助人工智能技术，就筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产进行探索。
近期在国内，人工智能技术则率先实现养殖业的新突破。
阿里云与特驱集团正式达成AI养猪合作，人工智能技术将帮助养殖产业实现疾病识别、生育能力预测、进食分析等方面的智能管理，在前期理论验证阶段，ET大脑可以让母猪每年多产3头小猪仔，且猪仔死淘率降低3%左右。以点推面，2018年人工智能在农业领域的应用和大规模推广将会成为现实。
互联网：茫茫人海不仅靠缘分，人工智能还能帮你找到更适合自己的“真爱”
互联网行业成为应用人工智能技术最广泛的行业，各种人工智能为互联网行业带来源源不断的创新力。
数据显示，中国内地单身人数在2017年已经达到2亿，其中73%的人有婚恋倾向。而在具体应用场景下，婚恋平台使用阿里云ET大脑的技术对用户行为进行分析，帮助约会对象建立数据画像，为约会双方进行精准的智能匹配，通过人工智能技术找到更适合自己的真爱。
城市管理：大脑让城市学会思考，为城市配备一位智能管家
2016年，在杭州市政府的牵头下，阿里云ET城市大脑以杭州萧山区为试点，通过智能调节城市全局红绿灯状况，实现区域内通行速度提升15%，对于特种车辆更是实现120救护车到达现场时间缩短一半。而近期，马来西亚正式引进阿里云ET城市大脑，中国人工智能技术正式向世界提供解决方案，首期将应用在吉隆坡281个道路路口上……
这些一直困扰着人们的城市问题，将在人工智能协助下，逐渐解决。
航空：世界第二大机场的智能之道
在航空业，由于机位资源、地勤保障资源有限，资源分派压力巨大，人工操作耗费时间长且灵活性低，往往会导致或加剧航班延误。这个困扰诸多航空公司的问题也即将在人工智能的帮助下得到解决。
作为全球最繁忙的机场之一，首都机场率先引入阿里云ET大脑，实现每天调度1700架次航班、每天节省旅客时间5000个小时。在这个巨型客流枢纽中，庞大的旅客流、飞机流、行李流互相交织，ET大脑实现每个航班都能高效中转，减少延误。
医疗：人工智能让普惠医疗成为现实
作为国计民生的医疗领域，医疗也是AI最先落地的行业。我国人口老龄化高速增长、医疗资源供需失衡等问题，造就了医疗人工智能的巨大需求。阿里云ET大脑可以实现医院线上挂号、缴费、取报告在线完成，节省人力物力，还能协助医生进行临床分析，并让医院对病人的全生命周期管理成为可能。
交通：刷脸进站语音购票
成熟的人工智能技术“语音识别”和“人脸识别技术”，正在应用到这一领域。
阿里云ET大脑与上海地铁牵手，实现首个强嘈杂环境下的语音购票、人脸识别过闸体验，还有替代肉眼的智能客流分析技术。今后，地铁买票只需喊一声，全程不过几秒钟。过闸机直接刷脸，地铁拥挤也有望缓解。
体育：百年奥运首次实现“全数字化”
在2017年中国国际体育用品博览会开幕式上，国家体育总局副局长赵勇指出，体育行业要运用大数据与新技术，迈进智能化的时代。
随着阿里巴巴成为奥运会“云服务”及“电子商务平台服务”的官方合作伙伴，奥林匹克将进入新的一轮时代变革，以平昌冬奥会为开端，阿里巴巴将通过云计算、人工智能让“云上奥运”成为现实。
医疗人工智能方案范文5
从物联网到云计算，再到人工智能，行业正在经历的一波新的技术浪潮，可能会改变并极大地影响我们周围的世界。全球领先信息服务提供商IHS Markit(纳斯达克：INFO)最新题为《2018全球技术趋势》的白皮书。助您了解这些技术如何以崭新而强势的方式聚集在一起，从根本上改变企业、推动创新、颠覆行业，在带来威胁的同时也创造机会。这8大技术或将颠覆2018年
IHS Markit白皮书中阐述的2018年全球市场变革性技术，概要如下：
趋势一：人工智能(AI)
人工智能已经发展成熟到一定程度，在若干行业已经成为一种竞争优势，特别是智能手机、汽车和医疗市场。此外，移动设备的优化与基于云计算的解决方案正日渐成为焦点。基于云计算的人工智能采用深度学习算法，能拥有更强的计算能力进行数据分析，但存在隐私权、延时和稳定性等方面的问题。移动设备的人工智能在某种程度上有助于抵销这些危险。比如，智能手机用户若在其手机上部署内置的人工智能，则能够在本地存储数据，从而保护其隐私。
趋势二：物联网(IoT)
IHS Markit预测，全球物联网设备的安装基数在2025年将增长至730亿。强化的连通性选项与边缘计算和云分析功能的汇集协作，将会带来2018年物联网的加速发展以及“连接、收集、计算与创造”的四阶段进化。
物联网连通性增强，比如低功耗无线访问(LPWA)，将会推动增长。此外，与物联网相关的技术也将会越来越成熟。机器视频和无处不在的视频将会支持新的视觉分析类型。人工智能、云计算和虚拟化将会有助于产生源自所谓计算机网络“边缘”数据的关键性判断。人工智能应用于数据，将会以节约成本、提高效率和服务模式从以产品为中心转型为以服务为中心等形式，推动收益化。
趋势三：云计算和虚拟化
云服务将为技术上欠成熟的企业应用机器学习(ML)和人工智能铺平道路，从根本上改变其对数据的使用和理解。
趋势四：连通性
随着首批5G商用部署出现，连通性将会成为焦点。不过，通往5G全面应用与部署的路径比较复杂，对于移动网络运营商、技术设施提供商、设备制造商和终端用户而言，新的机会与挑战并存。5G代表着从传统蜂窝技术的急剧扩展，除了移动语音和宽带以外，还有包括大批物联网与各种关键应用系统的整合。
趋势五：无处不在的视频
屏幕和摄像头广泛应用到消费者和企业的各种设备，加上日益先进的广播、固定和移动数据网络，正在引发视频消费、创作、和数据流量大爆炸。更重要的是，视频内容正逐渐从娱乐扩展至医疗、教育、安全、远程控制及数字标牌等应用中。
趋势六：计算机视觉
计算机视觉的重要性与日俱增，这与工业、企业和消费部门的数字化大趋势息息相关。图像传感器的多种化，加上图像处理与分析的改进，正在为更广泛的、包括产业机器人、无人机、智能交通系统、高质量检测、医疗和汽车等方面的应用推波助澜。
趋势七：机器人和无人机
2018年，全球机器人和无人机市场将增长至39亿美元。不过，更深层的意义在于，机器人和无人机有可能颠覆制造业与工业长期以来的商业模式，影响到物流、仓储分拣、自主导航和配送等关键领域。
医疗人工智能方案范文6
如何应对人工智能时代的转型？人工智能的商业价值地图中，哪些产业将最先享受技术红利？
“智造”并不是一个新词，几年前，我们可以看到数字技术从虚拟世界向实体世界渗透。3D打印、激光切割等一系列数字制造设备的发明让制造变得民主化，所以诞生了创客这个群体，让普通人也可以通过智造来实现想法。而今天，我们都看到“智”的含义又进化了。
人工智能正在全球范围内掀起产业浪潮。从去年开始，腾讯研究院就对人工智能的产业发展有一个持续的跟踪。我今天将从一个更广的维度，不限于制造业来与大家分享关于人工智能如何融合产业，创造万亿实体经济新动能的一些观察。
人工智能认知差距存在：已走入平常生活
在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工智能”，目前，科学界和工业界对何时发展出“强人工智能”并无定论。
现在处于全球热议中的“人工智能”，并不完全等同于以往学院派定义的人工智能。你可能没有意识到，我们日常生活中已经用到了许多人工智能技术：早在2011年，苹果就率先将人工智能应用Siri放进了大家的口袋里；拍照、签到时用到的人脸识别技术，智能音箱的语音对话系统，以及我们现在主流的新闻推荐引擎，也都用到了深度学习的算法。
人工智能算法存在于人们的手机和个人电脑里，存在于政府机关、企业的服务器上，存在于共有或者私有的云端之中。虽然我们不一定能够时时刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已经高度渗透进我们的生活之中。
人工智能的商业潮起：九大领域形成热点
人工智能的历史已经有60年的时间，但它作为一个商业化浪潮是最近几年爆发的。与以往几次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技术商业化的临界点。
下图为腾讯研究院的《中美人工智能产业报告》，人工智能领域的投资金额从2012年起呈现出了非常陡峭的增长趋势，转折点就是深度学习技术的突破。
IT产业经过数十年的发展，在存储、运算和传输能力上都有了几何级的提升，使深度学习最终有了质的飞跃。互联网积累了20年的数据终于有了用武之地——训练数据。机器学习和深度学习的飞速发展直接引领了此次人工智能产业浪潮。
截至目前，美国在融资金额上人工达到了938亿，中国仅次于美国达到了635亿。人工智能产业发展出了九大热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶。
另一个明显的趋势是中美科技巨头的集体转型。从互联网到移动互联网的历次转换历程中，把握技术革命带来的商业范式革命是屹立不败的关键。技术革命将带来基础设施、商业模式、行业渠道、竞争规则变化的涟漪效应。
谷歌最早意识到机器学习的重要性，从2012年开始从搜索业务积累数据。从2012年到2017年短短的5年时间已经渗透到了超过1200个谷歌的服务中。业务发展战略从“移动优先”转为“人工智能优先”。除此以外，美国的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中国的BAT无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，有的甚至转型成为AI公司。他们纷纷从四方面从基础到全局打造AI生态：
第一，通过建立AI实验室，来建立核心的人才队伍。第二，持续并购来争夺人才和技术。第三，建立开源的生态，占领产业核心。今天，大多数技术进步都不是封闭的创造发明。技术的指数级增长，受益于底层技术的共享。今年，腾讯向外输出了两大AI开源项目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服务将可能化为无形，即与云服务结合。工具AI将大幅降低企业使用AI的门槛，越来越多科技巨头选择将自己的服务“云端化”来赋能全行业。正如马化腾所说的未来的企业都是在云端用AI处理大数据。并且在一些领域开始试水消费级人工智能的场景。
认识人工智能的能力与局限
认识人工智能的能力与局限AI要在商业上取得成功，首先要理解人工智能的真实能力。AI的爆发对商业的塑造也许与互联网彻底颠覆传统行业不同，在很大程度上会不动声色地嵌入到商业中。应用场景不再是新奇的概念展示，而是融入现有的生产中，进入垂直领域，创造直接的经济价值。
认识人工智能的能力与局限从认识物理世界到自主决策，目前人工智能已经具备以下几种能力：
认识人工智能的能力与局限感知智能：在语音识别、图像识别领域已经有很深入的应用，赋予了机器“看”和“听”的能力。甚至情感也能被机器理解 ；语音识别和图像识别都有了显著的提升。
认识人工智能的能力与局限理解能力：自然语言理解成为隐形的标配植入到产品中。配合计算机视觉可用于理解图像，来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答（给定图像和问题，输出答案）等。
认识人工智能的能力与局限数据智能：机器学习、深度学习让机器能够洞察数据的秘密，并且不断自动优化算法，提升数据分析能力。
认识人工智能的能力与局限决策能力：本质是用数据和模型为现有问题提供解决方案。棋类游戏是一种典型的决策能力，人类在完美信息博弈的游戏中已彻底输给机器，只能在不完美信息的德州扑克和麻将中苟延残喘。在更广泛的领域，例如如何自动驾驶汽车，如何将投资收益最大化等丰富的场景都将是决策能力的用武之地。
人工智能的价值地图：产业融合正在加速
与互联网时代一夜颠覆的渠道革命不同，人工智能的带来的商业变革正在不动声色地渗入到各行各业。一大批AI应用的先导者正在将AI能力赋能产业，涉及吃住行、工业医疗等各个领域。下面将用三个例子来说明正在发生的“AI+”产业增强革命。
首先是零售行业。上图是亚马逊推出的无人超市Amazon Go。在亚马逊的蓝图中，顾客从货架上取下货品，无需再经过收银台便可自动完成结算过程。从顾客进店开始，通过人脸识别验证顾客身份，在顾客购物时，通过图像识别和对比技术判断商品种类，自动生成购物订单完成自动结算。
现在，各种形式的无人零售商店在国内也如雨后春笋般兴起。当然，无人收费只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的应用将全面改变现在的零售模式。比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、覆盖多少人群、卖多少东西？时装周采购设计师的衣服，买那些今年会畅销？以前这些都靠零售人的经验做决策，但在信息时代，这些都可以用精准的算法做决策。
第二个例子是医疗行业，医疗在任何国家都是最大的行业之一，我们经济发展和科技进步追求的最终目标也是增进健康。
人工智能在医疗行业的应用很广泛。用人工智能来辅助医疗影像诊断大家已经比较熟悉了。我想说的是人工智能对精准医疗的推动。所有遗传密码的信息都是非常非常多的一个大数据，对任何人在他没有得病的时候我们测量他的组学数据，分析组学大数据，那么就可以对他未来健康发展的危险因素做出评估，根据评估进行适当干预，这样的话有些疾病不发展，有些疾病减轻他的程度，提高他的生活质量，这样就把整个医疗健康体系的关口前移，在没有病之前就提出评估与保证。
第三个例子来自制造业。波士顿有家著名的机器人公司叫Rethink Robotics，顾名思义就是重新思考机器人。这个公司开发了一款名为Baxter的智能协作机器人。这个机器人的特点是和人的交互不再是机械的。Baxter 采用顺应式手臂并具有力度探测功能，能够适应变化的环境，可“感知”异常现象并引导部件就位。你只要挪动它的手臂就能进行训练，完成特定的任务。其次，对于制造业来说人工智能不仅仅意味着完成某项工任务的机器人，也是未来制造业智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。
人工智能的经济影响
人工智能在经济层面的影响，主要有三个方面：
第一，生产效率的提升。人工智能创造了一种虚拟的劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。
第二，交易成本的下降。互联网的平台模式通过降低信息不对称，降低了交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务匹配，进一步优化资源的分配。
第三，人工智能将带来数据产业的蓬勃。机器学习需要数据的“喂养”，海量的数据需求催生了多种类型的数据交易模式。数据的需求会产生很多数据经纪商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促进数据在个人、企业及产业链层面流通。数据的来源不单单来自于用户，也来自于政府公开数据、商业渠道、博客等公共资源等。
转型之路：五要素坚实人工智能基础
人工智能将一切变化都带入了超高速发展的轨道。创新科技公司已集体转型，传统行业又改如何应对即将到来的人工智能时代？实现人工智能的转型，需要从几个方面并行：
数据、算法和算力是我们常说的人工智能的“三驾马车”，是人工智能得以应用的基础。
第一是数据，我们对数据的认识不应该停留在统计，改进产品或者作为决策的支持依据。而应该看到它导致机器智能的产生。但首先，数据是有条件的。垂直行业的数据，高质量的数据。在国家层面，也有许多数据开放计划。
第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企业的人才流动越来越频繁。但同时，企业通过开放生态，降低开发门槛。可以让更多中小企业享受AI能力。
第三是算力，现在的人工智能系统通过成百上千个GPU来提升算力，使深度学习能够走向生产环境。但随着数据的爆发式增长，现有算力将无法匹配。
除了这三驾马车，从实验室到行业应用，在人工智能的应用过程中还需要加入两个元素：
■ 首先是场景。理解场景是人工智能应用的核心。人工智能必须落到精准的场景，才能实现实在的价值。理解人工智能能力可落地的场景及对应的流程，将AI纳入决策流程。
■ 其次是人机回环，即human-in-the-loop。“人机回圈”的第一层含义是人工智能应用中需要用户，即人的反馈来强化模型。更进一步，机器学习是一种尝试创建允许通过让专家与机器的一系列交互参与到机器学习的训练中的系统工作。机器学习通常由工程师训练数据，而不是某个领域的专家。“人机回圈”的核心是构建模型的想法不仅来自数据，而且来自于人们怎样看待数据。专家会成为垂直领域的AI顾问，把关模型的正确性。
人工智能并不是静态的东西，训练出来的模型要用到某个业务场景里，业务场景里产生新的数据，这些数据进一步提升人工智能模型的能力，再用到场景中，形成一个闭环和迭代。
总结
本轮人工智能浪潮是基于深度学习的发展，将快速渗透到数据密集行业。
人工智能目前从感知智能、理解智能、数据智能和决策智能四方面发挥在各行各业的能力。
