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人工智能医疗诊断范文1
《新闻周刊》5月24日
几十年来，技术不断地让手机、笔记本电脑、应用程序等整个行业的产品变得
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申明:本网站内容仅用于学术交流，如有侵犯您的权益，请及时告知我们，本站将立即删除有关内容。 《新闻周刊》5月24日
几十年来，技术不断地让手机、笔记本电脑、应用程序等整个行业的产品变得越来越便宜，而医疗保健却在另一个世界里顽固地徘徊，在这个世界里，科技让一切变得更加昂贵和复杂。现在，许多美国创业公司正在利用人工智能和海量的数据以及自动化的方法，有望在提高医疗效率的同时降低医疗成本。比如有些公司正在试图利用人工智能实现一些医生的工作自动化。IBM的沃森利用机器强大的计算能力来解决问题，目前正在成为世界上最好的诊断专家。它的软件可以吸收所有可用的病人稻荩以及每年发表的成千上万的医学研究论文（远远超出了任何人的阅读能力）。该系统甚至可以跟上新闻的步伐，例如，了解哪些地区会受到某种传染性疾病的影响，这可能有助于诊断最近去过这些地区的人。
人工智能医疗诊断范文2
――找到甲状腺结节，标注位置和尺寸，并提示良性或恶性的可能性。
浙医一院的医生接待了一家来自兄弟单位的医疗人工智能创业团队――德尚韵兴的专家们。
这个团队的背景很牛，首席科学家孔德兴是知名数学家，浙大求是特聘教授。10多年前，当国际上刚开始把数理模型和高性能数学算法应用到医学图像领域时，这个团队也极为敏锐地进入这个新兴领域探索。他们开发的“DE三维可视化系统”，用于精准外科手g的术前规划、术中导航和术后定量评估，是北京301医院的必备软件之一。
最近几年，他们将深度学习技术应用于超声声像，开发了甲状腺结节智能诊断系统DE-超声机器人（以下简称超声机器人）。在此过程中，他们对原本“均码”的算法和神经网络，针对疾病特点进行“量体裁衣”。相关技术文章发表后，谷歌深度学习团队DeepMind也关注并引用了文章。
“副主任医师水平”
德尚韵兴团队此行就是带着“超声机器人”来跟浙医一院的超声医生“PK”的。医生只要坐在B超机前，用探头给病人检查后，将采集的图像保存发送给超声机器人，超声机器人就能实时生成检查结果――找到甲状腺结节，标注位置和尺寸，并提示良性或恶性的可能性。
不过，面对这个“超声机器人”，浙医一院的医生心中充满疑问――这个系统怎么能像他们一样做判断？结果准吗？出于礼貌，他并未当场提出。
当德尚韵兴专家离开后，这位主任医生准备了202个病例（恶性结节有病理对照，良性结节有三年以上随访期）发送给超声机器人，并认真记录机器人的诊断结果， 结果显示机器人的诊断准确率为85.7%。一段时间后，当他再次见到德尚韵兴的专家时，主动告诉他们：“我判断，超声机器人达到了医院副主任医师的水平，确实挺好。”
好的开始是成功的一半――这也开启了浙医一院和德尚韵兴后续的合作。
实际上，人工智能在医学领域的发展，在国内外都是刚刚起步。
“不能说是完全空白，但这个方向有很多值得我们研究的东西。”德尚韵兴总经理胡海蓉说。
德尚韵兴扮演着领域的“拓荒者”。胡海蓉向《IT经理世界》坦言，在这几年人工智能的落地实践中，她认为，组建跨学科团队，选择合适的切入点，收集和规范数据，开发让医生得心应手的产品是较为关键的环节。
跨学科明星队
人工智能+医学的落地实践，需要跨学科明星队。
“这里的关键体现在‘交叉’上。”胡海蓉说，“在医学重大需求上，数学家、计算机科学家或医学专家，任何单一力量是无法实现的。”
在这类团队中，数学专家负责提出高性能数学模型，“好的模型就像具有高IQ的大脑。”医学专家提供临床知识和经验，让机器能学到“真知灼见”，计算机软件专家要把数学家的语言转化成高效的计算机语言。
“可是，数学家、医学家和计算机专家都有各自的语言，怎么把他们串起来呢？”胡海蓉继续分析说，“我们就需要找到一个具有生物医学工程背景的人来做产品经理。他来负责产品的市场调研和规划，管理整个团队，充当‘多种部队’之间的翻译和桥梁。”
切入甲状腺超声诊断
选择切入点也很有讲究。这个切入点不能太过复杂――它要让团队能小步快跑，保障后续项目的进一步深入拓展；也不能太容易――它要能对医疗痛点有质的帮助，才有推广的价值，容易被市场接受。
“甲状腺结节诊断”最终跳入德尚韵兴团队的视线。
甲状腺癌在中国女性癌症发病率排名第五，在德尚韵兴所在的杭州，甚至排在第一位。但由于个体化差异，目前三甲医院甲状腺结节的诊断准确率平均只有60%～70%。用人工智能提升诊断准确率能造福老百姓。
相对肺、肝脏等器官，甲状腺是一个浅表器官，器官结构相对简单，没有复杂的血管。根据超声声像，就能对甲状腺结节的良恶性作出诊断。
但同时，甲状腺超声诊断也有一定复杂度――不像CT和核磁，超声因每位医生的扫描手法不同，得到的数据千变万化，因此对影像识别算法有很高要求。从这样一个诊断既有其简便性，又有其复杂度的疾病做起，可以在过程中积累足够经验，为开发难度更高的疾病，如乳腺肿块、肝脏肿块、肺结节的良恶性诊断打下基础。
数据！数据！
对于医疗人工智能团队来说，数据的收集、规范和标注是行业性难题。
“数据收集不能全靠医院。”胡海蓉总结说。深度学习靠的是“吃透”大量样本。但目前大部分医疗机构并不愿公开数据。德尚韵兴尝试通过多个渠道，有社区检查，有付费志愿者，也有试点医院。
“我们已收集了两三万张超声图像，这是不多的。”胡海蓉客观地说，“如果样本量能提高一倍，我们的诊断准确率还有较高的提升空间。”现在德尚韵兴的甲状腺超声机器人诊断准确率已达85%以上。
除了数据收集，数据的规范和标注是另一项需要大量调研和沟通协作的活。
以甲状腺结节超声诊断为例，数据规范要从“医生的扫描手法”开始。团队走访了多家医院，听取多位医生建议，规范扫描手法，形成最终文档。
拿到超声影像后，还要找到结节进行勾画。现实中，医生和算法工程师对结节的勾画有不同标准，哪一种勾画对计算机算法更有利？团队要综合考虑，制定出适合的标准。
在数据规范化过程中，对那些疑难病例的判断和标注，特别需要医学专家的指导。“但高水平医生的工作是最繁忙的，他们往往没有时间和兴趣参与标注。”德尚韵兴要想办法争取医学专家的支持。
线上线下的商业探索
目前，国内业界对医疗人工智能的定位有一个共识――定位在辅助诊断上。人工智能系统可取代医生重复性、机械性的工作，让医生能够看更多的病人，做更多有价值的医学探索。
德尚韵兴的超声机器人也是这样定位的。它可以先选出有问题的声像图给医生，及时提醒恶性风险，让医生能更仔细的查看把关。
经过一段时间的试点后，德尚韵兴的超声机器人将首先向基层医院推广，这将提高基层医院患者首诊的诊断水平，让更多患者不出远门就能获得“专家级”服务，再根据诊断结果到不同级别医院治疗。
超声机器人可部署在云端，这特别适合新疆、等基层医院分散的地域。通过英特尔联合创新实验室的牵线，在新疆人民医院联合130多家医院建立的远程会诊体系中，超声机器人将成为关键服务之一。同时，与远程医疗平台汇医在线的合作，超声机器人也为平台上签约的全国基层医院服务。
超声机器人也有单机版，部署在医院和体检中心。其中，与从事体检中心业务的北京世纪经纶的合作，超声机器人将推广到几个省。
人工智能医疗诊断范文3
人工智能(Artificial Intelligence. AI)是计算机科学的一个分支，主要是使用计算机系统来模拟人类的思维活动。人工智能技术己应用于医学领域中，例如IB M机器人医生" WATSON”在10分钟时间诊断出很难诊断的自I.病类型，且诊断准确率比初级医生的临床准确率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系统来进行医学影像诊断，同年8月，腾讯“觅影”来诊断早期癌症，未来人工智能技术将在医学领域有更广阔的应用，其对医学专业学生的计算机应用水平的标准和要求越来越高，高职院校在计算机教学中也应跟随科技发展的步伐。现阶段高职院校在计算机教学过程中还存在着下列问题:1现阶段医学高职院校计算机教学现状及存在的问题
大学计算机基础作为一门基础课，其内容是理沦知识和实践知识的融合，医学生学习计算机知识表现在以下几个方而:医学生个体之间存在的差异性较大
从生源分布上看，来自城市的学生平时接触过计算机，并且在以前的学习中己经学习过计算机相关的基础知识，而来自偏远农村的学生，没有机会接触过计算机，且教学设备落后，起点较低，因此在教学过程中应该考虑到学生之间的差异性计算机基础课程学时安排不够，且学生不够重视
由于医学高职院校主要开设的专业是医学类专业，计算机基础作为一门公共基础课，学校安排的学时不够，如本校开设的计算机基础课程64个学时，64个学时中不仅包括了理沦讲解，也包括了学生实践。同时，大多数学生没有购买计算机，课后也没有硬件条件来复习相关的知识内容，因此仅仅靠着上课的讲解实践难以保障教学的质量，同时，大多数学生重视医学类专业课程，往往忽略了计算机基础课程的重要性，学生没有摆正心态，因此出现上课玩手机，睡觉，讲话等不良现象
1. 3计算机基础教学与医学专业难以结合起来
目前，计算机基础课程教学使用的是统一的教材，统一的知识点，没有专门的针对医学专业出版的计算机基础教材，难以针对不同的专业来安排授课知识，使得学生毕业时与就业单位要求的计算机技术的掌握度不符合，使得他们在后续的工作中带来很多困难2提升计算机教学的几个建议
2. 1完善课程体系，采取课堂教授和线上自学的方法相结合
计算机教学过程中可以采用课堂教授和线上自学的方法，课堂上教授的是计算机基础知识，包括计算机基础知识、WORD文字处理、EXCEL电子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及计算机网络六大模块，主要目的是掌握计算机基础知识，达到国家计算机一级水平，线上教学平台可以通过微课、慕课等方式上传MS OFFICE高级应用课程，提升学生的办公软件应用能力，达到计算机二级水平，与此同时，还应包括医学专业软件的内容，如药学专业加入SPASS. SAS医学统计软件，影像专业加入DISC. OSIRIS医学图像处理与分析软件，护理、临床专业加入3DBody解剖学习软件、医院信息系统等内容2. 2增强学校和医院等企业的合作，掌握实践知识，输出技能型入才
在人工智能高速发展下，医院等医疗机构己从国外引进或者自主研发导诊机器人、肿瘤诊断专家系统、胃癌诊断专家系统等智能诊断系统，未来医疗行业的发展将对医学人才的要求越来越高学校和公立医院、私立医疗机构应搭建起合作桥梁，输出优秀的学生为医疗机构培养后备力量，同时医疗机构提供更多的机会让医学生参与到实践中，增强学生的专业素养、业务能力，达到合作互赢的局而提高教师的专业应用素质，加强师资培训
学校应提供给教师业务培训的机会，如到医院参观学习医疗机构目前研发或引进各类辅助医疗系统的使用，各类大型医疗器械的操作，使得教师在授课时能够注重计算机基础和临床的学科知识相结合，培养复合型人才
人工智能医疗诊断范文4
在医学互联网的时代，人工进化与自然进化开始并重而行，人体本身加载必要的智能设施将成为重要的社会消费，大多数人会自愿提升为半机械人、芯片人或者成为较完整的智慧人。生理人将被智慧人取代，人工辅助进化将在2020年前成为世界文明发展的重要奇迹。
发展医学互联网应该成为国家战略。中国经济必须维持在一定的增速水平才能实现国民经济的有效转型，这就迫切需要建设四、五个10万亿级别以上的创新产业，智慧医疗将是中国另外一个10万亿元以上的巨大产业。推进中国智慧医疗发展的关键之举就是建立放开型医疗经济，中国的健康医疗产业需要不断放开体制管制。历史机遇已经时不我待。
医学互联网通过将人体世界连接至网络空间，实现人机网一体化的智能医者和智能患者的良性互动。发展医学互联网应该成为国家战略。中国经济必须维持在一定的增速水平才能实现国民经济的有效转型，这就迫切需要建设四、五个10万亿级别以上的创新产业，智慧医疗将是中国另外一个10万亿元以上的巨大产业。推进中国智慧医疗发展的关键之举就是建立放开型医疗经济，中国的健康医疗产业需要不断放开体制管制。历史机遇已经时不我待。
医学互联网规模将超过现在互联网水平
40多年前，同样是基于电脑系统，美国发明了用宽带连接的电脑互联网，处理信息流的运行；同时也创造了用电脑解决医疗问题的专家系统，后者就是美国匹兹堡大学研发的适用内科诊断复杂病症的软件--敏捷医疗参谋软件系统，它收集了4000多种临床病征，可以经过系统程序运算，诊断600多种疾病，有效提高了快速诊断的能力。此外，美国斯坦福大学1972年也开始研制了MYCIN系统，这则是一个帮助医生选用抗菌素类药物治疗的专家系统。应该说，互联网诞生之际，电脑在临床诊断和药物检验领域也同步开始了革命性实验。从时间而言，现代互联网和医学互联网几乎是同时期诞生的。
纵观电脑互联与医疗互联这两个网络的兴衰器局，互联网革命的核心就是热烈而执着地追求通用网络的实现，形成了通用性和互操作性两个潮流原则；而医学互联网坚持追求专业自治系统的建立，形成了专业性和结构复杂性的思维运势。前者不但是一个开放系统，更是一个革命性平台，把一切机会开放，甚至美国的互联网根服务器都要交给国际社团管理；后者则是一个有限开放系统，也是一个保守行业，延缓或约束重大创新，甚至据此医生与患者之间至今是统治性的临床治疗关系，检验也被笼罩着神秘面纱，成为专业检测而非大众的网络。医学互联网如果崛起，就需要摒弃这些传统的思维。
我们认为：医学互联网通过将人体世界连接至网络空间，实现人机网一体化的智能医者和智能患者的良性互动。医院这个维持了3000年的封闭医学组织模式应该转变为开放性医疗组织网络和提升为互助型救治平台，人类型医生和机械人医生应该共同成为救治主体，医用超级计算机和人脑芯片技术将获得不断进步，智能机械人医生将出现思维能力。聪明性患者将成为病患的优势群体，较之各种特权患者更具长处，自我健康医学服务将成为我们生活的一部分。医学互联网有望全面改造人类，实现文明变迁。最终医学互联网的规模将超过现在的互联网，预计国际产业规模可以达到15万亿美元，占世界GDP的五分之一左右，足以支持医学互联网的持续发展。
医学互联网将进一步发展为生物互联网，打开生物体与智能人工系统一体化的进程，当代解决世界能源最大的机遇来自人工光合作用制造能源，通过基因工程可以改造油料植物，通过纳米马达、人工树叶、智能生物可以提高植物光合作用，解决世界所需能源问题。以光合作用制造能源险些成为奥巴马总统任内的最高科学成就，他几次欲言又止，但是，实验室不太帮忙，目前世界上最先进的实验室最前沿的课题就是以人工光合作用制造能源。
什么是医学互联网
现在的互联网天生就是有缺陷的，它的语法语义本质上是一维的，践行高维互联网是互联网改造的最大机遇，而医学互联网就是理想的高维网络。目前许多医师们脱口而出的名词就是大数据医疗、医学云计算、医院物联网，这些概念大部分属于互联网的阶段性概念，不可能成为建设医学互联网的纲举目张的制胜法宝，也不是构建医学互联网的基本原理。2010年美国国家科学基金会NSF发起了未来互联网架构项目，开始颠覆现有互联网的结构，因此，需要以创新思维才能建造医学互联网。
我将智慧医学抑或医学互联网定义如下：医学互联网就是通过人机连接的智能人以及相互连接的网络，有效利用智能人工系统的移动应用、数据整合、预测算法、集成运算和分析思维等功能，选用各种食物、训练、修炼和技术的智能方式驾驭健康、赓续生命、处理人体的各种疾病或病变。简单地说，医学互联网就是智能化的人，智能人工系统的辅助、分析、思维能力，以及智能化的实现方式，这也是医学互联网的三个要素。
建设医学互联网的意义是什么？显然，它的目的就是推动健康与医学的人工智能技术成为国际产业的制高点，人工智能医疗与健康领域将出现不同民族、不同国家的非对称的竞争，那些拥有高端技术核心的国家、组织、网络以及联合体将居于领先的地位。医学互联网将从整体角度深度实现人工智能的进步，并影响到其他领域。
人机网合一的智慧患者
患者是医疗的基本对象，以前处于被动地位等候接受医师治疗的病人，在医学互联网的时代，将成为借助各种网络医疗助手，主动与医师互动并共同确定治疗方案的智慧人。医学不但要治疗其生理系统疾病，也将运维加载其身的智能人工系统，人工进化与自然进化开始并重而行，人体本身加载必要的智能设施将成为重要的社会消费，大多数人会自愿提升为半机械人、芯片人或者成为较完整的智慧人。独生子女政策的后遗症就是中国必然成为世界上最大的智慧人世界。这个转变将使人类比真实的生理人还优化，比原型更加体现原型的真实，生理人将被智慧人取代，人工辅助进化将在2020年前成为世界文明发展的重要奇迹。
我认为，作为机械人医生，医学搜索引擎的知识能力和数据库量度完全可以超过人类医生，专家团队还可以塑造其强大的融会贯通能力和可持续发展能力，具有诊断准确率高、问诊量大、全日工作、自我纠错的特点，而且新的人脑芯片也将快速应用到新的医学诊断计算之中。虽然机械人医生的知识来自统计分析而非临床经验的集成，其面上知识可以超过医生，其点的临床知识难与医生比对，但是，机械人医生将使得医生和病人找到如影随形的人工智能的共同助手，这就是机械人医生的社会性质，它相当于衍生了人类的能力，据此，也可以导致搜索引擎从平台转变为自组织的社会网络。面对上述变化，新的医学比特币可以推出，以期实现医疗价值新的智能分配。当下，迫切需要建立中国医学互联网搜索引擎，它可以成为继微信、阿里、百度之后第四个大型用户接口，我们已经同中国互联网医学联盟等机构展开讨论推动设立，希望中国医学互联网的搜索引擎能够成为国际领先者。
好事都成双。如同路由器的发明之于互联网的意义，发明手机超声波成像系统对于医学互联网而言也作用巨大，别号“美国生物学乔布斯”的乔纳森・罗森伯格（Jonathan Rothberg）创立的Butterfly Network在此领域居于领导地位。这个公司由罗斯伯格与麻省理工的工程师们共同创立，已经融资了1亿美元，其目标是用手机超声波成像系统取代现有医院价格高昂、体积庞大的成像中心，用户只需8秒钟就可以获得完整的医学影像。罗森伯格希望建立一个人体成像的超级数据库，可以逐步借助人工智能技术获得临床治疗解决方案。这应当是另类的医学互联网搜索引擎，一定会有巨大的生命潜力。
类似的突破就如同思科、华为、朗讯在互联网领域攻城略地一样，可以预期：实验诊断、影像诊断、放射诊断、超声诊断、核医诊断、基因诊断等领域都将创造出新医学互联网的奇迹，新的技术将组建成巨大的网络应用，我们正处在工业革命以来最重要的医学革命的风口。
此外，Practice Fusion、Doximity、
Health Catalyst、GE Centricity、Flatiron Health、NextGen Healthcare Information Systems、Greenway Health、athenahealth、Attencia&PeninaMezei、Allscripts、NextGen Healthcare Information Systems、eClinicalWorks等网站也建设了在线电子病历、管理就医事宜等平台，新融资了1亿美元的Castlight公司也致力为用户提供个性化医疗服务计算工具等，Practice Fusion管理的电子病历已经超过8000万，新一代数据医疗资源的竞争在美国已经开始。
发展医学互联网应该成为国家战略
人工智能医疗诊断范文5
对于机器人是否比人类聪明、未来是否可能替代人类，假如机器人产业完全替代人类生产，人还能做些什么?新领军者年会开幕第一天专家学者们就对这些问题做了深入探讨。
无所不能的机器人？
在新领军者村中有一排无所不能的机器人，在题为行动中的机器人展示区，记者看到了能够适应各种人类生活场景的机器人，包括协助老年人以及残障人士的机器人队友Ballbots、能够进行语言分析，满足人类情感交流需求的机器人伴侣以及各种生产机器人。
在论坛上，各国专家学者描绘了一幅更大的机器人应用场景。除了生活起居，从法庭判决、医疗诊断到上战场打仗，机器人都可以代替人类。“机器人比人更像人类。”一位设计者说道。
但是，这是否意味着机器人在未来将全方面替代人类呢?在论坛现场，《科学美国人》杂志主编MarietteDiChristina做了一个有趣的实验，让现场的观众举手表决，在哪些场景愿意使用机器人，哪些场景愿意使用人类。最后结果显示在需要精确性的领域如医疗手术上，大部分的人愿意使用机器人，而在法律领域，人们则更倾向使用一位人类法官。对于上战场打仗，几乎全场观众都认为应该使用机器人替代人类。
归结原因是因为一般人认为机器人更为精确，而人类相对来说比较感性。这也印证在机器人的发展上，目前工业、制造业等领域已经广泛应用机器人代替人类在完成流水线组装工作。而在家居照料方面虽然有很多研究但一直未得到普及。
卡内基梅隆大学计算机科学学院教授TomMitchell认为，人类能否大面积运用机器人主要需克服的是信任问题，即能否信任机器人帮助人类进行诊断、完成照料。
这种信任将很快建立起来，根据MarketsandMarkets公司的报告，预计全球服务型机器人市场规模在2017年将达到461.8亿美元，行业空间巨大。在未来的4年里，医疗机器会以每年19%的速度增长，2016年全球市场规模估计会增长到119亿美元。
除了服务性行业，随着无人驾驶技术的日渐成熟，交通运输业也很有可能会被人工智能所取代。
解放生产力激发创新潜能
而人工智能日渐成熟的同时，也催生了一系列问题。未来人工智能是否会完全替代人类，而如果完全替代人类，那么如何解决失业率等社会问题?
届时，人类或许会在更擅长的领域得到发展。哥伦比亚大学研究员AndrewMcLaughlin表示现在还有许多尚未探索和有待开发的领域，这些领域需要人类的创造力，机器人取代人类进行日常生产，大部分人就可以把更多的精力投放到创新性的领域研究上。“我对于人工智能取代人类，没有这么悲观。”他笑着说道。
同时，这也能激发更深入的学习研究。TomMitchell说道：“我们一生当中可能做很多工作，教育流程也将要跟随改变，不是用四年去学一个课程而可能是花费40年或者更长时间去学习。”
除此之外，军队作为未来人工智能发展方向之一，也同样存在不少潜在问题。Tom表示，在武器上，机器人可以缩减军队规模，但是同时，这也是允许更多国家有自己军备，这有可能会带来战乱。
人工智能医疗诊断范文6
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。
