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醫療人工智能方案范文1
關鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構想
教育是著眼于未來的事業，教育的首要任務就是為未來社會培養相適應的合格人才。隨著人工智能的誕生和發展，我國已經開始將人工智能應用于教育領域，并顯示出人工智能對于彌補當前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學現代化和教育發展改革進程起著越來越重要的作用。在現代醫學發展中，工程科學與臨床醫學不斷融合，相互進步。近幾年，隨著人工智能技術，機器人技術，虛擬與增強現實技術，3D打印技術與醫學不斷的融合發展，衍生出一系列的醫學診療技術，儀器，大大推進了醫學發展。從2013年到2017年，國務院、發改委、FAD連續發文，多次提及醫療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫療領域保駕護航。智能與醫學的結合已經是大勢所趨，因此，為培養大量智能醫學人才極有必要對智能醫學教育新模式進行深入研究。
一、目前醫學教育以及醫學人才培養狀況
智能醫學工程是一門將人工智能、傳感技術等高科技手段綜合運用于醫學領域的新興交叉學科，研究內容包括智能藥物研發、醫療機器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數據管理等。
智能醫學工程的畢業生掌握了基礎醫學、臨床醫學的基礎理論，對智慧醫院、區域醫療中心、家庭自助健康監護三級網絡中的醫學現象、醫學問題和醫療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術、計算機技術、網絡技術、人工智能技術，應用于醫療信息大數據的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環節。實驗教學正是融合型創新人才的最好培養方式。智能醫學人才的培養需要各學科間的相互交融更為緊密，學生的創新應用能力才能得到更好的培養。與此同時，由于絕大部分醫工結合的專業大部分歸屬與工科學院下，缺乏必要的臨床經驗，因而學生不能很好的把握新技術的應用。
而國內相關人才缺口還非常大，目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。但是囿于培養時間與培養模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養體系還多著重于工學技術的研究，缺乏臨床實踐。
二、智能+醫學教育的必要性探究
2.1技術進步對醫療人員的診療幫助
以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數量非常巨大，對于普通醫生在短時間內難以進行準確的判斷針對癌癥的研究和藥物數量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫生來說卻有負面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫學的進步也是非常困難的，因為基因規模的知識和推理成為決定癌癥和其他復雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業訓練的醫學研究員需要數小時的時間來檢查一個病人的基因組數據并作出治療決定。
上述問題在擁有工學、醫學雙背景的醫生手中已經不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術，對于大量的醫療數據進行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術，建立完備的醫療數據庫，幫助醫生進行診療。據調查，美國微軟公司已經研制出幫助醫生治療癌癥的人工智能機器，其原理是對于所有關于癌癥的論文進行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機器學習來幫助醫生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數據。
2.2智能醫學對于新時代醫生培養的影響
人工智能通過計算機可為學生提供圖文并茂的豐富信息和數據，一方面加強了學生的感性認識，加強了對所學知識的理解和掌握，從而提高了教學質量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應各種教學的教學課程、課件等設計，使教師將更多的精力專注于學與教的行為和過程，從而提高教學效率。正如前面所述例子，智能網絡模塊化學習平臺可使教學擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學生們的學習空間和時間，可極大地提高醫學學習效率和教學質量。
教育與人工智能相結合將會創新教育方式和理念。北京師范大學何克抗教授在《當代教育技術的研究內容與發展趨勢》中提到當代教育技術的五大發展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應用的研究”。結合上述人工結合上述人工智能在醫學教育中的創新作用，下面就人工智能結合醫學學教育新模式提出一些構想。
三、交叉醫學人才的培養
3.1建立智能醫學人才培養體系的必要性
目前智能醫學的研發和臨床還存在隔閡，臨床醫生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產業界熱情高漲，卻未必能踩準點，所以產業界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫療資源緊張。目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。
3.2醫學人才培養體系初步構想
據悉，目前已經有天津大學、南開大學等幾所院校開設了智能方向的醫學本科教育，旨在彌補上述缺口，相關院校也在積極探索新型人才培養方案。應當為醫學生開設人工智能課程，應當培養具備生命科學、電子技術、計算機技術及信息科學有關的基礎理論知識以及醫學與工程技術相結合的科學研究能力。該專業的學生主要學習生命科學、臨床醫學，電子技術、計算機技術和信息科學的基本理論和基本知識，充分進行計算機技術在醫學中的應用的訓練，具有智能醫學工程領域中的研究和開發的基本能力。
醫療人工智能方案范文2
2017年什么概念最火？人工智能當之無愧。作為新興熱點，人工智能領域的公司很多還處于創業階段，在A股市場中成熟的公司雖然也有或多或少涉足，但總體還處于探索階段。
咨詢公司Venture Scanner統計，2016年全球人工智能公司已突破1000家，跨越13個子門類，融資金額高達48億美元。
在這13個種類中，研究機器學習（應用）的人工智能公司數目最多，達260家，約占整個行業的30%。從區域分布情況來看，歐美等西方國家發展較為迅猛，其中美國以499家人工智能公司占據絕對主導地位，且初創公司數量眾多;而以中國為首的發展中國家在人工智能領域顯然仍處于起步階段，真正布局該產業的公司較少，以傳統互聯網巨頭進軍人工智能領域為主。
目前較為成熟的感知智能技術（如語音、視覺識別的服務、硬件產品等）的應用開發所形成的新“人工智能+”將引領產業變革，成為推動社會飛躍發展的新動力。在傳統產業，人工智能可以在制造業、農業教育、金融、交通、醫療、文體娛樂、公共管理等領域得到廣泛應用，將不斷引入新的業態和商業模式;在新興產業，人工智能還可以帶動工業機器人、無人駕駛汽車、VR、無人機等處于產業生命周期導入期的公司飛躍式發展。
從具體應用方向來看，如今十分火熱的工業4.0、人臉識別、智能答題機器人、智能家居、智能安保、智能醫療、虛擬私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆發的重點領域。目前人工智能在圖像識別、語言識別和自然語言處理，以及人機交互、機器視覺、自動駕駛等方面都已經成功應用。
人工智能產業鏈中，基礎層是構建生態的基礎，價值最高，需要長期投入進行戰略布局;通用技術層是構建技術護城河的基礎，需要中長期進行布局;解決方案層直戳行業痛點，變現能力最強。
基礎層公司 多為傳統IT轉型
人工智能基礎層就是我們常說的大數據、云計算、CPU等。目前國內上市公司中在人工智能基礎層方面相關的公司包括久其軟件、東方國信、天璣科技、浪潮信息、恒生電子、拓爾思等。
恒生電子（600570.SH）2016年成立了恒生研究院，負責人工智能、區塊鏈、大數據等前沿技術的研發。區塊鏈課題，恒生電子作為發起單位加入了金融區塊鏈合作聯盟（金聯盟），并加入了linux基金會hyperledGEr開源項目等。
久其軟件從最初的軟件提供商到移動互聯和大數據運營的再次驗證，未來定位基于高端客戶資源大數據和移動互聯網變現的不斷執行公司。公司創立之初以報表管理軟件切入，為政府提供結構化數據分析和整理，并進一步提供完整解決方案，現已發展成集大數據、集團管控、電子政務和移動互聯領域軟件于一身的大數據解決方案提供商，A股稀缺。
拓爾思（300299.SZ）大數據服務領域稀缺純正標的。公司脫胎于北京信息科技大學中文信息處理研究中心，自1985年起便開始研究中文信息檢索，目前公司已擁有大數據領域非結構化數據處理技術，在大數據分析領域具有較高的技術壁壘，從底層技術、平臺產品到應用產品服務技術全產業鏈布局。隨著非結構化數據的地位在整個大數據領域中的不斷上升，拓爾思有望進入高速增長期。
科大訊飛（002230.SZ）是A股人工智能龍頭，公司在以“從能聽會說到能理解會思考”為目標的訊飛超腦項目上，持續加大投入，在感知智能、認知智能等領域均取得顯著研究成果。
技術及應用層公司 靠智能制造落地
人工智能技術層主要涵蓋了框架、算法、通用技術，目前人工智能算法大體上流行12種，這12種算法包括決策樹、樸素貝葉斯分類器、最小二乘法、邏輯回歸、支持向量機、集成學習、聚類算法、主成分析法、SVD矩陣分解、獨立成分分析、關聯規則、其他方法等。
人工智能算法通過AlphaGo與柯潔的人機大戰，成為當前數據分析領域中的一個熱點內容。目前通用的框架層：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系統。作為投資者或者普通消費者更多的會關注通用技術如：語音識別、圖像識別、人臉識別、NLP、SLAM、傳感器融合、路徑規劃等技術或中間件，畢竟通用技術與我們日常生活習習相關，如你們平時所能看到的智能廣告、智能診斷、自動寫作、身份識別、智能投資顧問、智能助理、無人車、機器人等場景應用。
目前，A股市場有59家公司涉足機器人產業，部分公司通過收購進入這個領域。以昆侖萬維為例，公司收購美國的機器人公司WooboInc.，致力于開發人工智能技術驅動的交互式機器人;在東方網力的18.30億元增發方案中，1.57億元擬投入智能服務機器人項目。
人工智能目前最看好生物識別，如遠方光電和佳都科技。金融科技Fintech圍繞IT與金融創新展開。虛擬的網絡戰爭已經開始，IT安全有更大的彈性。無人駕駛里有四維圖新和中海達。繞著人工智能產業鏈有很多投資機會，大數據是產業鏈發展起點，作為數據采集的關鍵通道，傳感器至關重要，如漢王科技;云計算、大數據處理技術支撐上，國內FPGA（可編程性）稀缺標的紫光國芯;人工智能應用場景上防領域佳都科技、營銷領域浙江富潤等相關的上市公司。
我國在人工智能領域底層的計算機體系架構、智能硬件、軟件應用雖有技術積累質的進步，國內人工智能的產業發展和商業化路徑劃，依然需要借鑒國外的產業政策引導和企業商用成功模式。
醫療人工智能方案范文3
人工智能醫療是否能改變百姓的就醫習慣？人工智能概念自誕生以來，至少經歷了兩個關鍵時間節點，一個是上世紀70年代，《西部世界》、《星球大戰》等一系列經典科幻影片把機器人概念帶到了普通大眾的身邊。而另一個節點就是被業內視為元年的2016年，從阿爾法狗戰勝人類到隨處可見的AI標簽，人們對人工智能的關注達到了一個前所未有的高度，同時人工智能技術的發展也不斷站上新的臺階。
10月11日，百度醫療在北京召開了“百度醫療大腦”會，對人工智能和醫療行業而言，這無疑是個雙重利好。
人工智能技術讓用戶與服務無縫銜接
中國醫療產業長期存在著資源分配不均的問題，優質醫療資源主要分布在北上廣深等一、二線城市，大量的三、四線城市病人跋山涉水蜂擁至省城乃至北京就醫，使一些知名醫院在接待能力上不堪重負，出現掛號難的問題。為了改善醫患之間的資源分配困局，百度醫療運用自身的技術和平臺優勢，為患者就醫提供了高效的解決方案，實現了以手段提升醫療核心資源運營效率。
在此基礎上，人工智能的應用從技術層面上進一步推動了醫療資源優化配置進程，為改善醫療服務生態提供多元化選擇。百度醫療大腦既可以幫助患者在就醫前實現科學又可靠的自診，同時也具備輔助基層全科醫生（包括社區醫生與村醫等）日常診療的能力，在邁入實用化、商業化階段后，這個機器助手會極大地提升醫生的工作能力與效率。在百度開放云天算、天像、天工三大智能平臺的助力下，百度醫療在打造頂級醫院、藥品流通商、基層醫療機構和患者的多方共贏格局上更具優勢。
百度總裁張亞勤在致辭中表示，百度的人工智能技術要內化于應用，更要服務于生活。事實上，人工智能概念由來已久，但是在與用戶實際應用的融合上始終有所偏離。百度大腦的出現讓人工智能具備了與各行業深度切入的可能，圍繞生活中的各種應用場景，人工智能技術可以進一步實現用戶與服務的無縫銜接，這也正是百度醫療大腦的意義所在。
百度醫療實現“智能+醫療”的跨界創新
從最初提供醫療相關的搜索，到聯手知名醫院推出掛號預約服務，再到病情與醫療資源的咨詢和接入越來越多的服務，百度醫療自成立以來就不斷在互聯網醫療領域內創新布局。
對此，百度醫療事業部總經理李政用三個階段來概括百度醫療的發展戰略。
第一個階段是打通醫患不對等信息通道，即“連接人與信息”。第二個階段是打通與優化領域資源與服務，即“連接人與服務”。第三個階段是基于萬物互聯條件下的人工智能，即“連接人與智能”。借助于在云、大數據與人工智能等技術領域的扎實儲備，百度醫療試圖率先實現在人工智能時代的提前布局。
百度醫療大腦的面世把百度醫療的發展戰略全面推向了新的臺階，開啟了“智能+醫療”的全新服務模式。人工智能助力下的百度醫療不僅可以為患者、醫生和平臺創造更多新價值，同時也能推動“智能+醫療”平臺朝著移動化、聚合化、個性化和服務化演進。
通過創新科技有效幫助醫療行業升級、讓億萬患者受益，這是互聯網醫療平臺的發展方向。依托百度醫療大腦平臺，在構建互聯網醫療生態以及在突破“智能+醫療”的跨界創新方面，百度醫療已經搶先占據先機。人工智能技術的助力讓未來中國醫療產業的轉型升級充滿了想象空間，在這場變革中，百度醫療大腦平臺的價值必將大放異彩。
2015年是互聯網醫療迅猛發展的一年。自從年初“制定‘互聯網+’行動計劃被提出來，推動移動互聯網、云計算、大數據等與現代制造業結合”以來，國家大力倡導互聯網與傳統行業的融合。
醫療作為人民生活的重中之重，看病難、看病貴、醫療資源分配不均勻等問題一直存在。百度作為互聯網公司的領軍者，在中國就醫環境亟須改善的大背景下，為了促進人民平等就醫，推動中國醫療事業健康發展，開始在互聯網醫療廣泛布局，進一步加速轉型“連接人與服務”。
“百度醫生”打造互聯網醫療的閉環服務
在今年年初，百度推出“百度醫生”APP，標志著進軍互聯網醫療。百度醫生致力于讓用戶能快速找到身邊的好醫生，打造國內首個醫患雙選平臺。用戶可以在這個APP上預約掛號，完成診療后可以對醫生進行評價，逐漸形成“找醫生、約醫生、評醫生”的閉環服務新模式。
百度醫生的覆蓋范圍從最開始的粵、閩、贛、鄂、陜、皖6省也已經擴大到了如今的29個省市。其中包含304個城市，4000多家醫院，共19余萬醫生入駐在此，方便患者能真正最快速度預約到身邊的醫生。
在百度醫生智能導診的基礎上，研發人員還根據用戶的使用體驗，將已經成熟的百度語音智能識別技術運用到百度醫生APP中，使得用戶通過語音錄入便可得到自己想要的信息，方便老人與兒童。
除自身醫療產品的發展外，百度還與業內各方展開合作，共建醫療大數據，打造互聯網醫療的閉環服務。
多線合作
連接人與醫療服務
百度在1月與北京301醫院達成戰略合作，開始與傳統醫療機構融合。接下來，與上海華山醫院、上海市第一婦嬰保健院、廣州醫科大學附屬第一醫院、中日友好醫院等三甲醫院的合作讓百度不斷豐富醫院資源，構建了智慧化的醫療平臺。同時，百度還為醫院專門開設了科室直達號助力醫院信息化轉型。作為世界領先的互聯網公司，百度在醫院層面的布局使得國內頂級的醫療資源能夠通過互聯網進行整合，而雙方的技術融合能夠提高醫院整體的服務質量與效率，惠及廣大人民群眾。
百度還與健康之路達成合作，連接線上資源與線下服務。緊接著投資了醫護網，并且相繼與就醫160、貴州朗瑪信息、天津醫指通等服務平臺合作。與這些互聯網醫療企業的合作，整合了大量的優質資源，大幅提升了百度在醫療信息服務平臺、醫療服務支付、醫療大數據、個人醫療消費信貸等領域的服務能力。百度醫療與各平臺共同探索醫療健康管理服務的同時，逐漸豐富醫患雙選平臺，為更廣泛的患者提供高效、便捷的對接，讓醫患匹配更加準確。
除此之外，百度在互聯網醫療領域中所具備的大數據、云計算、入口流量等優勢，也得到了政府的認可與支持，從而促成了百度與政府的緊密合作。
在2015年百度連下三城，相繼與貴州省政府、天津市政府、深圳市衛計委達成戰略共識。與政府的合作能夠連接官方的醫療資源，打破了行政和區域內的壁壘，助推當地醫療領域的一體化，打造區域內的優質醫療服務，從而提升當地居民就醫的便捷性。百度先于其他企業打造與政府合作的樣板間，將快速推進百度在移動醫療領域的布局，強化互聯網醫療的閉環服務能力。這既是互聯網醫療行業的發展趨勢，也是很多用戶的需求所在。
醫療人工智能方案范文4
伴隨著大數據時代的到來，人工智能在過去的幾年內取得了突破性的進展，其中人工智能+云計算更是成為未來的大勢。
數據顯示，2017年全球公有云市場規模已達2602億美元，同比增長18.5%，到2020年更是將達到4114億美元，而在這場“云巔大戰”中，AWS、Azure、Alibaba Cloud(阿里云)成為目前全球云計算三大巨頭(3A)，并借助在云計算基礎設施上的優勢，擴展至人工智能領域。
如此激烈的追逐戰中，2018年還將有哪些產業登上“云端之巔”？未來變幻莫測，但至少我們可以嘗試重新審視，這場由人工智能+云計算相互融合而帶來的新產業機遇。
餐飲：解碼餓了么跑的比對手更快的秘訣
從稻香集團自助炒菜機到肯德基人臉識別點餐，人工智能技術的每一次進步都為餐飲業帶來翻天覆地的變化，數據顯示，目前30%的外賣平臺已經實現人工智能化，在用機器智能調度整個餐飲行業的備料、運輸到互聯網客流引入等全產業環節，餐飲行業在悄無聲息之下已經進入人工智能時代。
以餓了么為例，阿里云ET大腦幫助餓了么搭建起覆蓋全國100萬家餐廳和180萬名餓了么小哥的線上調度系統，餐廳的出餐速度和餓了么小哥的騎行速度精準匹配，當系統接到一個新訂單后，ET大腦會根據歷史數據和實時交通信息合理分配給相應外賣員，達到配送最優化。
農業：幾千年養豬行業引入高科技，解碼每只母豬多生3個仔的奧秘
由于自然環境的多變性和復雜性，人工智能技術在農業領域表現出多樣化和定制化的特性。谷歌投資企業Abundant Robotics開發出自主采摘取水果技術，阿里云則與隆平高科借助人工智能技術，就篩選育種、基建數據化、農事管理、基地選址及農作物生產進行探索。
近期在國內，人工智能技術則率先實現養殖業的新突破。
阿里云與特驅集團正式達成AI養豬合作，人工智能技術將幫助養殖產業實現疾病識別、生育能力預測、進食分析等方面的智能管理，在前期理論驗證階段，ET大腦可以讓母豬每年多產3頭小豬仔，且豬仔死淘率降低3%左右。以點推面，2018年人工智能在農業領域的應用和大規模推廣將會成為現實。
互聯網：茫茫人海不僅靠緣分，人工智能還能幫你找到更適合自己的“真愛”
互聯網行業成為應用人工智能技術最廣泛的行業，各種人工智能為互聯網行業帶來源源不斷的創新力。
數據顯示，中國內地單身人數在2017年已經達到2億，其中73%的人有婚戀傾向。而在具體應用場景下，婚戀平臺使用阿里云ET大腦的技術對用戶行為進行分析，幫助約會對象建立數據畫像，為約會雙方進行精準的智能匹配，通過人工智能技術找到更適合自己的真愛。
城市管理：大腦讓城市學會思考，為城市配備一位智能管家
2016年，在杭州市政府的牽頭下，阿里云ET城市大腦以杭州蕭山區為試點，通過智能調節城市全局紅綠燈狀況，實現區域內通行速度提升15%，對于特種車輛更是實現120救護車到達現場時間縮短一半。而近期，馬來西亞正式引進阿里云ET城市大腦，中國人工智能技術正式向世界提供解決方案，首期將應用在吉隆坡281個道路路口上……
這些一直困擾著人們的城市問題，將在人工智能協助下，逐漸解決。
航空：世界第二大機場的智能之道
在航空業，由于機位資源、地勤保障資源有限，資源分派壓力巨大，人工操作耗費時間長且靈活性低，往往會導致或加劇航班延誤。這個困擾諸多航空公司的問題也即將在人工智能的幫助下得到解決。
作為全球最繁忙的機場之一，首都機場率先引入阿里云ET大腦，實現每天調度1700架次航班、每天節省旅客時間5000個小時。在這個巨型客流樞紐中，龐大的旅客流、飛機流、行李流互相交織，ET大腦實現每個航班都能高效中轉，減少延誤。
醫療：人工智能讓普惠醫療成為現實
作為國計民生的醫療領域，醫療也是AI最先落地的行業。我國人口老齡化高速增長、醫療資源供需失衡等問題，造就了醫療人工智能的巨大需求。阿里云ET大腦可以實現醫院線上掛號、繳費、取報告在線完成，節省人力物力，還能協助醫生進行臨床分析，并讓醫院對病人的全生命周期管理成為可能。
交通：刷臉進站語音購票
成熟的人工智能技術“語音識別”和“人臉識別技術”，正在應用到這一領域。
阿里云ET大腦與上海地鐵牽手，實現首個強嘈雜環境下的語音購票、人臉識別過閘體驗，還有替代肉眼的智能客流分析技術。今后，地鐵買票只需喊一聲，全程不過幾秒鐘。過閘機直接刷臉，地鐵擁擠也有望緩解。
體育：百年奧運首次實現“全數字化”
在2017年中國國際體育用品博覽會開幕式上，國家體育總局副局長趙勇指出，體育行業要運用大數據與新技術，邁進智能化的時代。
隨著阿里巴巴成為奧運會“云服務”及“電子商務平臺服務”的官方合作伙伴，奧林匹克將進入新的一輪時代變革，以平昌冬奧會為開端，阿里巴巴將通過云計算、人工智能讓“云上奧運”成為現實。
醫療人工智能方案范文5
從物聯網到云計算，再到人工智能，行業正在經歷的一波新的技術浪潮，可能會改變并極大地影響我們周圍的世界。全球領先信息服務提供商IHS Markit(納斯達克：INFO)最新題為《2018全球技術趨勢》的白皮書。助您了解這些技術如何以嶄新而強勢的方式聚集在一起，從根本上改變企業、推動創新、顛覆行業，在帶來威脅的同時也創造機會。這8大技術或將顛覆2018年
IHS Markit白皮書中闡述的2018年全球市場變革性技術，概要如下：
趨勢一：人工智能(AI)
人工智能已經發展成熟到一定程度，在若干行業已經成為一種競爭優勢，特別是智能手機、汽車和醫療市場。此外，移動設備的優化與基于云計算的解決方案正日漸成為焦點?；谠朴嬎愕娜斯ぶ悄懿捎蒙疃葘W習算法，能擁有更強的計算能力進行數據分析，但存在隱私權、延時和穩定性等方面的問題。移動設備的人工智能在某種程度上有助于抵銷這些危險。比如，智能手機用戶若在其手機上部署內置的人工智能，則能夠在本地存儲數據，從而保護其隱私。
趨勢二：物聯網(IoT)
IHS Markit預測，全球物聯網設備的安裝基數在2025年將增長至730億。強化的連通性選項與邊緣計算和云分析功能的匯集協作，將會帶來2018年物聯網的加速發展以及“連接、收集、計算與創造”的四階段進化。
物聯網連通性增強，比如低功耗無線訪問(LPWA)，將會推動增長。此外，與物聯網相關的技術也將會越來越成熟。機器視頻和無處不在的視頻將會支持新的視覺分析類型。人工智能、云計算和虛擬化將會有助于產生源自所謂計算機網絡“邊緣”數據的關鍵性判斷。人工智能應用于數據，將會以節約成本、提高效率和服務模式從以產品為中心轉型為以服務為中心等形式，推動收益化。
趨勢三：云計算和虛擬化
云服務將為技術上欠成熟的企業應用機器學習(ML)和人工智能鋪平道路，從根本上改變其對數據的使用和理解。
趨勢四：連通性
隨著首批5G商用部署出現，連通性將會成為焦點。不過，通往5G全面應用與部署的路徑比較復雜，對于移動網絡運營商、技術設施提供商、設備制造商和終端用戶而言，新的機會與挑戰并存。5G代表著從傳統蜂窩技術的急劇擴展，除了移動語音和寬帶以外，還有包括大批物聯網與各種關鍵應用系統的整合。
趨勢五：無處不在的視頻
屏幕和攝像頭廣泛應用到消費者和企業的各種設備，加上日益先進的廣播、固定和移動數據網絡，正在引發視頻消費、創作、和數據流量大爆炸。更重要的是，視頻內容正逐漸從娛樂擴展至醫療、教育、安全、遠程控制及數字標牌等應用中。
趨勢六：計算機視覺
計算機視覺的重要性與日俱增，這與工業、企業和消費部門的數字化大趨勢息息相關。圖像傳感器的多種化，加上圖像處理與分析的改進，正在為更廣泛的、包括產業機器人、無人機、智能交通系統、高質量檢測、醫療和汽車等方面的應用推波助瀾。
趨勢七：機器人和無人機
2018年，全球機器人和無人機市場將增長至39億美元。不過，更深層的意義在于，機器人和無人機有可能顛覆制造業與工業長期以來的商業模式，影響到物流、倉儲分揀、自主導航和配送等關鍵領域。
醫療人工智能方案范文6
如何應對人工智能時代的轉型？人工智能的商業價值地圖中，哪些產業將最先享受技術紅利？
“智造”并不是一個新詞，幾年前，我們可以看到數字技術從虛擬世界向實體世界滲透。3D打印、激光切割等一系列數字制造設備的發明讓制造變得民主化，所以誕生了創客這個群體，讓普通人也可以通過智造來實現想法。而今天，我們都看到“智”的含義又進化了。
人工智能正在全球范圍內掀起產業浪潮。從去年開始，騰訊研究院就對人工智能的產業發展有一個持續的跟蹤。我今天將從一個更廣的維度，不限于制造業來與大家分享關于人工智能如何融合產業，創造萬億實體經濟新動能的一些觀察。
人工智能認知差距存在：已走入平常生活
在另一陣營，包括扎克伯格、李開復、吳恩達等在內的多位人工智能業界和學界人士都表示人工智能對人類的生存威脅尚且遙遠。這其中主要的爭議就來源于對“人工智能”定義的區別。人工智能學家馬斯克等人所述的人工智能，是指可以獨立思考并解決問題，具有思維能力的“強人工智能”，目前，科學界和工業界對何時發展出“強人工智能”并無定論。
現在處于全球熱議中的“人工智能”，并不完全等同于以往學院派定義的人工智能。你可能沒有意識到，我們日常生活中已經用到了許多人工智能技術：早在2011年，蘋果就率先將人工智能應用Siri放進了大家的口袋里；拍照、簽到時用到的人臉識別技術，智能音箱的語音對話系統，以及我們現在主流的新聞推薦引擎，也都用到了深度學習的算法。
人工智能算法存在于人們的手機和個人電腦里，存在于政府機關、企業的服務器上，存在于共有或者私有的云端之中。雖然我們不一定能夠時時刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已經高度滲透進我們的生活之中。
人工智能的商業潮起：九大領域形成熱點
人工智能的歷史已經有60年的時間，但它作為一個商業化浪潮是最近幾年爆發的。與以往幾次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技術商業化的臨界點。
下圖為騰訊研究院的《中美人工智能產業報告》，人工智能領域的投資金額從2012年起呈現出了非常陡峭的增長趨勢，轉折點就是深度學習技術的突破。
IT產業經過數十年的發展，在存儲、運算和傳輸能力上都有了幾何級的提升，使深度學習最終有了質的飛躍?；ヂ摼W積累了20年的數據終于有了用武之地——訓練數據。機器學習和深度學習的飛速發展直接引領了此次人工智能產業浪潮。
截至目前，美國在融資金額上人工達到了938億，中國僅次于美國達到了635億。人工智能產業發展出了九大熱點領域，分別是芯片、自然語言處理、語音識別、機器學習應用、計算機視覺、智能機器人、自動駕駛。
另一個明顯的趨勢是中美科技巨頭的集體轉型。從互聯網到移動互聯網的歷次轉換歷程中，把握技術革命帶來的商業范式革命是屹立不敗的關鍵。技術革命將帶來基礎設施、商業模式、行業渠道、競爭規則變化的漣漪效應。
谷歌最早意識到機器學習的重要性，從2012年開始從搜索業務積累數據。從2012年到2017年短短的5年時間已經滲透到了超過1200個谷歌的服務中。業務發展戰略從“移動優先”轉為“人工智能優先”。除此以外，美國的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中國的BAT無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，有的甚至轉型成為AI公司。他們紛紛從四方面從基礎到全局打造AI生態：
第一，通過建立AI實驗室，來建立核心的人才隊伍。第二，持續并購來爭奪人才和技術。第三，建立開源的生態，占領產業核心。今天，大多數技術進步都不是封閉的創造發明。技術的指數級增長，受益于底層技術的共享。今年，騰訊向外輸出了兩大AI開源項目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服務將可能化為無形，即與云服務結合。工具AI將大幅降低企業使用AI的門檻，越來越多科技巨頭選擇將自己的服務“云端化”來賦能全行業。正如馬化騰所說的未來的企業都是在云端用AI處理大數據。并且在一些領域開始試水消費級人工智能的場景。
認識人工智能的能力與局限
認識人工智能的能力與局限AI要在商業上取得成功，首先要理解人工智能的真實能力。AI的爆發對商業的塑造也許與互聯網徹底顛覆傳統行業不同，在很大程度上會不動聲色地嵌入到商業中。應用場景不再是新奇的概念展示，而是融入現有的生產中，進入垂直領域，創造直接的經濟價值。
認識人工智能的能力與局限從認識物理世界到自主決策，目前人工智能已經具備以下幾種能力：
認識人工智能的能力與局限感知智能：在語音識別、圖像識別領域已經有很深入的應用，賦予了機器“看”和“聽”的能力。甚至情感也能被機器理解 ；語音識別和圖像識別都有了顯著的提升。
認識人工智能的能力與局限理解能力：自然語言理解成為隱形的標配植入到產品中。配合計算機視覺可用于理解圖像，來執行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答（給定圖像和問題，輸出答案）等。
認識人工智能的能力與局限數據智能：機器學習、深度學習讓機器能夠洞察數據的秘密，并且不斷自動優化算法，提升數據分析能力。
認識人工智能的能力與局限決策能力：本質是用數據和模型為現有問題提供解決方案。棋類游戲是一種典型的決策能力，人類在完美信息博弈的游戲中已徹底輸給機器，只能在不完美信息的德州撲克和麻將中茍延殘喘。在更廣泛的領域，例如如何自動駕駛汽車，如何將投資收益最大化等豐富的場景都將是決策能力的用武之地。
人工智能的價值地圖：產業融合正在加速
與互聯網時代一夜顛覆的渠道革命不同，人工智能的帶來的商業變革正在不動聲色地滲入到各行各業。一大批AI應用的先導者正在將AI能力賦能產業，涉及吃住行、工業醫療等各個領域。下面將用三個例子來說明正在發生的“AI+”產業增強革命。
首先是零售行業。上圖是亞馬遜推出的無人超市Amazon Go。在亞馬遜的藍圖中，顧客從貨架上取下貨品，無需再經過收銀臺便可自動完成結算過程。從顧客進店開始，通過人臉識別驗證顧客身份，在顧客購物時，通過圖像識別和對比技術判斷商品種類，自動生成購物訂單完成自動結算。
現在，各種形式的無人零售商店在國內也如雨后春筍般興起。當然，無人收費只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的應用將全面改變現在的零售模式。比如開一家店選址、到底在哪開、開多大、覆蓋多少人群、賣多少東西？時裝周采購設計師的衣服，買那些今年會暢銷？以前這些都靠零售人的經驗做決策，但在信息時代，這些都可以用精準的算法做決策。
第二個例子是醫療行業，醫療在任何國家都是最大的行業之一，我們經濟發展和科技進步追求的最終目標也是增進健康。
人工智能在醫療行業的應用很廣泛。用人工智能來輔助醫療影像診斷大家已經比較熟悉了。我想說的是人工智能對精準醫療的推動。所有遺傳密碼的信息都是非常非常多的一個大數據，對任何人在他沒有得病的時候我們測量他的組學數據，分析組學大數據，那么就可以對他未來健康發展的危險因素做出評估，根據評估進行適當干預，這樣的話有些疾病不發展，有些疾病減輕他的程度，提高他的生活質量，這樣就把整個醫療健康體系的關口前移，在沒有病之前就提出評估與保證。
第三個例子來自制造業。波士頓有家著名的機器人公司叫Rethink Robotics，顧名思義就是重新思考機器人。這個公司開發了一款名為Baxter的智能協作機器人。這個機器人的特點是和人的交互不再是機械的。Baxter 采用順應式手臂并具有力度探測功能，能夠適應變化的環境，可“感知”異常現象并引導部件就位。你只要挪動它的手臂就能進行訓練，完成特定的任務。其次，對于制造業來說人工智能不僅僅意味著完成某項工任務的機器人，也是未來制造業智能工廠、智能供應鏈等相互支撐的智能制造體系。通過人工智能實現設計過程、制造過程和制造裝備的智能化。
人工智能的經濟影響
人工智能在經濟層面的影響，主要有三個方面：
第一，生產效率的提升。人工智能創造了一種虛擬的勞動力，能夠解決需要適應性和敏捷性的復雜任務。
第二，交易成本的下降?；ヂ摼W的平臺模式通過降低信息不對稱，降低了交易成本。隨著機器學習的引入，可以實現更精準的服務匹配，進一步優化資源的分配。
第三，人工智能將帶來數據產業的蓬勃。機器學習需要數據的“喂養”，海量的數據需求催生了多種類型的數據交易模式。數據的需求會產生很多數據經紀商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促進數據在個人、企業及產業鏈層面流通。數據的來源不單單來自于用戶，也來自于政府公開數據、商業渠道、博客等公共資源等。
轉型之路：五要素堅實人工智能基礎
人工智能將一切變化都帶入了超高速發展的軌道。創新科技公司已集體轉型，傳統行業又改如何應對即將到來的人工智能時代？實現人工智能的轉型，需要從幾個方面并行：
數據、算法和算力是我們常說的人工智能的“三駕馬車”，是人工智能得以應用的基礎。
第一是數據，我們對數據的認識不應該停留在統計，改進產品或者作為決策的支持依據。而應該看到它導致機器智能的產生。但首先，數據是有條件的。垂直行業的數據，高質量的數據。在國家層面，也有許多數據開放計劃。
第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企業的人才流動越來越頻繁。但同時，企業通過開放生態，降低開發門檻?？梢宰尭嘀行∑髽I享受AI能力。
第三是算力，現在的人工智能系統通過成百上千個GPU來提升算力，使深度學習能夠走向生產環境。但隨著數據的爆發式增長，現有算力將無法匹配。
除了這三駕馬車，從實驗室到行業應用，在人工智能的應用過程中還需要加入兩個元素：
■ 首先是場景。理解場景是人工智能應用的核心。人工智能必須落到精準的場景，才能實現實在的價值。理解人工智能能力可落地的場景及對應的流程，將AI納入決策流程。
■ 其次是人機回環，即human-in-the-loop?！叭藱C回圈”的第一層含義是人工智能應用中需要用戶，即人的反饋來強化模型。更進一步，機器學習是一種嘗試創建允許通過讓專家與機器的一系列交互參與到機器學習的訓練中的系統工作。機器學習通常由工程師訓練數據，而不是某個領域的專家?！叭藱C回圈”的核心是構建模型的想法不僅來自數據，而且來自于人們怎樣看待數據。專家會成為垂直領域的AI顧問，把關模型的正確性。
人工智能并不是靜態的東西，訓練出來的模型要用到某個業務場景里，業務場景里產生新的數據，這些數據進一步提升人工智能模型的能力，再用到場景中，形成一個閉環和迭代。
總結
本輪人工智能浪潮是基于深度學習的發展，將快速滲透到數據密集行業。
人工智能目前從感知智能、理解智能、數據智能和決策智能四方面發揮在各行各業的能力。
