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人工智能醫療優勢范文1
中國人工智能產業發展迅速，科技巨頭博弈激烈
報告指出，中國人工智能產業蓬勃發展，已成為人工智能發展極為迅速的國家之一。人工智能在中國高速發展的驅動力主要來自計算力的顯著提升、多方位的政策支持、大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。同時，科技巨頭生態鏈博弈正在展開，初創企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地，打造護城河。科技巨頭構建生態鏈，已經在基礎設施和技術方面占據優勢。
人工智能在各領域應用場景發展差異明顯，制造業潛力仍被低估
德勤通過對金融、汽車、醫療、零售、政務及制造等行業的調查中發現，人工智能在幾大應用場景的發展特色鮮明。其中，人工智能在金融領域的應用最為深入，在應用場景方面也逐步由以交易安全為主，向變革金融經營全過程擴展；就汽車行業行業，無人駕駛和共享汽車等新興概念的出現，將引發整個產業鏈的革新；醫療行業人工智能應用發展快速，新技術的出現將幫助行業解決醫療資源短缺和分配不均等眾多民生問題；在零售行業，人工智能應用多點開花，呈現出由個別應用到整合應用的局面；政府端仍是目前智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，實力企業優勢也逐漸顯現。值得注意的是，在制造業領域，人工智能目前尚未充分施展拳腳，應用潛力仍待開發。
京滬深領跑全國，杭越發展逐步加速
就地理位置而言，由于人才與技術資源的絕對優勢，北京、上海、深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置。而杭州、廣州地區則依靠阿里巴巴、科大訊飛等當地巨頭企業處于第二梯隊。目前杭州通過出臺專項政策、搭建校企合作平臺、舉辦高端會議等方式整合產業發展要素，取得了一定的發展成果，形成以阿里巴巴為核心，眾多初創企業與人工智能平臺集聚的格局。下一步，應該針對現有政策不足，繼續優化人工智能產業格局。
人工智能醫療優勢范文2
2016 年 11月 26 日，以“大融合，大未來”為主題，第十屆中國醫院院長年會于廈門召開。英特爾（中國）有限公司作為醫療健康領域發展的長期推動者受邀參與了此次活動。在“大融合、大協同、大平臺”分論壇上，英特爾同與會嘉賓分享了前沿技術與醫療行業融合的新趨勢、新實踐；并攜手產業伙伴共同宣布“聯合創新實驗室”成立，旨在凝聚業界力量，共促醫療云、大數據、人工智能等技術在醫療健康領域的落地。
目前，大數據、云計算、物聯網等技術已經快速滲透到臨床服務中，重新定義了醫院的管理和運營；同時，人工智能等前沿技術也在為醫療行業的發展帶來新契機。醫院傳統的經營和服務模式正面臨變軌。會議期間，英特爾聯合18家成員單位宣布“聯合創新實驗室”成立。實驗室匯聚了包括醫療機構、科研機構、技術公司和科研服務公司在內的多方力量，旨在推動技術試點和科研工作，加快行業發展路線和標準制定，加速大數據、醫療云、人工智能等技術在大健康領域的落地。
浙江大學教授、浙江省數理醫學學會理事長孔德興分享了人工智能技術在甲狀腺疾病篩查、干預和治療過程中的應用?！耙劳杏⑻貭栔翉娖脚_，我們針對甲狀腺超聲影像數據的特點對算法進行了改進和優化，并利用所獲得的大樣本對計算機進行訓練，經與浙江大學附屬第一醫院的聯合測試，其診斷準確率可達85%以上。我們期待，這項應用在未來可以拓展至更多領域”。
一直以來，英特爾都在挖掘計算的潛能，并驅動相應解決方案的開發和應用，作為“聯合創新實驗室”的成員單位，英特爾將繼續發揮其對行業的洞察和技術領先優勢，推動相關項目的發展，不斷促進醫療云、大數據、物聯網、特別是人工智能等創新技術在醫療行業的應用開發和實施。
“在近期的人工智能戰略中，英特爾宣布將通過一系列從前端到數據中心的全新產品、技術及相關投資計劃拓展人工智能的發展空間，加快發展速度，突破性能瓶頸，實現技術大眾化及社會效益最大化”，英特爾醫療與生命科學集團亞太總經理李亞東表示：“英特爾希望推動中國融入人工智能時代，在加速人工智能和醫療行業融合發展的道路上，我們將同產業伙伴一道加速技術創新和應用進程，使人工智能更快的惠及大眾?！?/p>
人工智能醫療優勢范文3
科技巨頭布局人工智能
在歐洲，“歐盟人腦計劃”將通過ICT的龐大資源庫，更有效地為神經科學和醫療領域提供技術支持。長遠來說，該計劃將為各類腦部疾病提供更好的治療方案，以及通過探索大腦運作模式，研發更先進的ICT技術。“歐盟人腦計劃”的主要研究領域可以大致劃分為三大類：未來神經科學、未來醫學、未來計算。旗下涵蓋13個子項目，其中包括老鼠大腦戰略性數據、人腦戰略性數據、認知行為架構、理論型神經科學、神經信息學、大腦模擬仿真、高性能計算平臺、醫學信息學、神經形態計算平臺、神經機器人平臺、模擬應用、社會倫理研究和“歐盟人腦計劃”項目管理。
作為“歐盟人腦計劃”神經形態計算系統項目和SpiNNaker計劃的的負責人，Steve Furber博士透露說，目前“歐盟人腦計劃”的最新進展是近期將對外開放一系列歐盟人腦計劃的平臺系統，讓更多研究者、專業人士可以使用這些先進的系統?，F在誰都可以申請使用內置500，000個特制ARM處理器核心的“脈沖神經網絡架構（SpiNNaker）計劃”和德國海德堡的“大腦規模（BrainScaleS）計劃”的設備，以及其他平臺系統。我們在3月30日舉行會宣布這一舉措，并在4月1日正式實施對外開放。通過開放平臺系統的共享，我們相信一定能夠極大地促進世界范圍內的大腦科學研究的發展，為每一位參與到大腦科學研究中的科學家們提供廣闊的發展前景和機遇。
扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目標是打造一個人工智能助手。事實上，他對人工智能的布局早已開始，早在2014年，他就以個人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因為他覺得人工智能可以提升互聯網服務的智商，從而對于用戶變得更有價值。
除了Facebook，另一個科技巨頭谷歌也在人工智能領域動作頻頻，它收購了8個機器人公司和1個機器學習公司，并在許多新的業務中使用了人工智能技術，比如無人駕駛汽車。同時，谷歌還利用人工智能技術來改善其現有業務，比如安卓手機操作系統或者谷歌搜索引擎。
中國人工智能商用元年
而在國內企業中，進軍人工智能的科技企業也不在少數。早在2009年，百度就提出通過推進人工智能實現國家綜合國力的彎道超車。百度身體力行，2014年5月將AI最權威的學者之一、谷歌大腦項目之父吳恩達納入麾下。眼下百度人工智能實驗室搭建了作為百度人工智能核心的“百度大腦”，融合了深度學習算法、數據建模、大規模圖形處理器（GPU）并行化平臺等技術，擁有200億個參數，構成了一套巨大的深度神經網絡。
騰訊也不甘示弱，基于微信平臺，開發了多種模式識別功能，推出了“微信智能開發平臺”，將微信的圖像識別能力和語音識別關鍵詞技術向第三方開放，“掃一掃”和“語音轉文字”功能就是典型應用。
從國家意志來說，2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，明確人工智能為形成新產業模式的11個重點發展領域之一，將發展人工智能提升到國家戰略層面，提出具體支持措施，清理阻礙發展的不合理制度。統計顯示，到“十三五”末，我國機器人產業集群產值有望突破千億元。
“十三五”規劃綱要首次出現“人工智能”一詞，在科技創新2030項目中，智能制造和機器人成為重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型顯示、移動智能終端等，被列入戰略性新興產業發展行動。種種跡象表明，2016年，不僅是“十三五”起步之年，也是我國人工智能商用元年。
而市場也普遍認為如今人工智能已經在諸如智能穿戴設備、無人機、虛擬客戶服務、智慧城市、安防、基于大數據的業務分析等領域得到應用，節省了大量人工成本。隨著人工成本的增長，人工智能的經濟效益優勢將會愈發明顯。在技術突破、應用領域拓展以及相關扶持政策推動下，人工智能的大潮即將來襲，萬億元的市場規模值得期待。
人工智能的現實入口
在教育領域，你想象一下這樣的世界，任何一個孩子都可以使用智能手機訪問熟悉其學習風格的個人導師，以便提高學習成績。
“比如遇到問題需要幫助的學生，可以將問題拍攝下來，并上傳到專門應用中。機器人識別出問題，并給出相關答案。由于機器人了解提問者的學習風格，它可以引導他們解決這個問題，跳過他們已經了解的知識點，重點集中在需要幫助的方面，而非僅僅提供標準答案。由于機器人很了解你，它甚至比負責全班同學學習情況的人類教師更加勝任，因為后者需要應對不同學習風格和不同水平的學生?！盪ber聯合創始人、獨立創業家奧斯卡. 薩拉查說。
除了教育領域，醫療領域恐怕是人工智能商業化的最主要領域了。此前研發出“深藍”打敗國際象棋世界冠軍的科技巨頭IBM在醫療領域耕作多年。2013年，IBM研發的認知計算系統Watson已正式向癌癥“宣戰”。美國Bumrungrad國際醫院采用為腫瘤學而開發的Watson解決方案――已由世界一流的腫瘤醫生及研究人員進行過培訓，讓Watson為其遍布東南亞、包含超過100萬名癌癥病患的龐大網絡提供支持。
早在2011年Watson參加“Jeopardy！”電視問答挑戰賽并獲得冠軍后，IBM堅信繼制表計算、可編程計算之后，人類的第三個計算時代――認知計算時代，已經拉開帷幕。幾年時間里，Watson已經取得了巨大進步。Watson原來只有1個 “深度問答”的API，現在已經有42個API應用于36個國家的幾十個行業，內容涵蓋文字圖像識別、自然語言理解、專業知識學習、人類情緒分析等各個領域，并且有更多的API正在孵化當中。在醫療、教育、旅游、零售等各個行業里的成功案例已經開始有井噴之勢。
據IBM大中華區全球企業咨詢服務部合伙人、電子行業總經理徐聞天介紹，IBM將與Medtronic加強合作，利用IBM認知解決方案處理來自Medtronic可穿戴醫療設備及其他情景化來源的數據，并提供個性化的糖尿病管理。
人工智能醫療優勢范文4
關鍵詞：人工智能；傳媒企業；新媒體；發展
一、引言
人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一門前沿交叉學科，涉及計算機科學、腦科學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、行為科學、生命科學，以及信息論、控制論和系統論等領域。1956 年達特茅斯會議提出：讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即模擬人的智能。《新一代人工智能發展規劃》（國發〔2017 〕35 號）：跨界融合成為重要經濟模式；加快AI融合，發展智能化經濟、建設智能化社會，構筑知識、技術、產業三方互動融合及其人、機、文互相支撐的良好環境；發展智能服務（包括智能教育、智能醫療、智能健康和養老）；推薦社會治理智能化（涉及政務、法庭、城市、交通軍民融合、環保等）；加強人工智能領域軍民融合。智能教育、智能醫療、智慧法庭、智能交通、智能農業等行業的智能化升級，都需要新聞出版行業知識服務的支撐。
二、傳媒企業現狀分析
近年來，隨著國內媒體企業的不斷融合發展，大量媒體信息不僅通過圖書、期刊、報紙、廣播、電視等形式傳播，還向網站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時，國外媒體企業對人工智能技術的探索及應用也日益重視。（1 ）傳媒企業非常重視人工智能技術，不斷增強其引導能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術對媒體采―編―發流程的影響很大，涉及傳媒企業生產各個環節。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術應用。例如：個性化信息流分發、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對傳媒企業影響深遠，促進其新業態產生及媒體融合發展。
三、傳媒企業機遇與挑戰
人工智能與媒體各生產環節深度融合、提質增效，但也面臨著不少機遇與挑戰。① 機遇。促進智能升級：各環節變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對、排版、印刷、營銷等）；出版行業與其他行業深度融合。② 挑戰。AI技術積累和人才儲備不足；資源整合難度比較大：大量高質量專業知識資源、數據格式不統一；傳媒企業和讀者之間、生產與發行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術水平領先于觀念認知水平。當前，傳媒企業對人工智能的認識最常見的誤區表現在觀念意識、認知維度、重視深度三個方面：① 觀念意識，運用人工智能技術加速媒體融合，認識不充分、不到位；② 認知維度，在媒體企業生產領域的各環節中，還不能清楚地認識到人工智能技術應用效果；③ 重視程度，清晰的發展目標、可行的實施途徑和發展的戰略規劃，這三方面是傳媒企業目前還比較缺乏的發展因素。（2 ）傳統的媒體企業較難適應變革。① 組織架構、業務流程難匹配。② 資金受限。有關人工智能的軟件、硬件引進與研發，以及數據庫平臺搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時間內有效利用。③ 人才隊伍建設跟不上媒體智能化發展要求，缺乏媒體智能化發展所需的復合型人才，特別是在技術、運營等部門，領軍人才少之又少。大多數傳媒企業出現人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統媒體企業人工智能技術經驗不足。科學技術的有效利用是媒體企業生產和可持續快速發展的重要因素。如何科學合理地研發、運用智能化技術，開發滿足市場需求的新形式，促使智能化應用水平與人工智能技術本身發展水平相匹配，是媒體企業從傳統向智能化轉型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓練數據是傳媒企業智能化發展的重要砝碼。提高人工智能技術的應用水平，大量的高質量數據積累是不可或缺的。當前，不少媒體企業積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數據資源，需要強大的財力和物力去支撐“數據清洗”及其相關工作，并最終生成高質量的信息化數據。（5 ）用戶的數據安全與隱私保護成為急需解決的難題。隨著媒體企業的快速發展智能化，同時也產生了大量數據，因此，保障用戶個人信息、行為數據的安全，尊重用戶的個人隱私，提供精準、優質的服務就顯得尤其重要。
四、傳媒企業發展建議和趨勢展望
（一）發展建議
隨著各種媒體的不斷融合發展，各行業對于人工智能的廣泛應用不僅是一種普遍發展趨勢，而更是媒體企業掌握變革發展的金鑰匙。只要能在智能化技術應用領域取得領先地位，媒體企業成功地進行變革發展就多一分把握。而且隨著科學技術的不斷快速進步發展，人工智能技術的應用將持續推動媒體企業的發展與變革。（1 ）戰略、路徑的智能化發展。傳統媒體企業應當根據本身實際情況和發展特點早謀劃、早制定智能化發展路線，緊抓人工智能、大數據、云計算等機遇，探索人工智能技術的發展路徑，贏得企業市場競爭優勢。發揮傳統媒體企業資源豐富的優勢力量，增加人工智能技術的自主研發投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒體平臺，不斷開拓先進技術的研發途徑和探索其可行的引進渠道。（2 ）從傳統思維轉變到人工智能發展。隨著互聯網技術的廣泛應用，傳統媒體企業有了巨大壓力。不論愿不愿意去直接面對，傳媒企業的人工智能發展變革道路已經箭在弦上。因此，傳統媒體企業需要利用全新的觀念來迎接人工智能技術的快速發展，從而探索更適合的體制機制、組織結構、工作流程、人才隊伍，進行全面轉型。加快轉型，改變思維，增強媒體人對人工智能技術應用的深刻認識，提高技術運用水平對內容創新起的重大作用的準確認知，實時調整人工智能技術在媒體企業中應用模式。（3 ）企業體制機制變革，重點開發技術優勢。隨著人工智能技術的不斷發展，媒體企業既要提高技術開發的資金投入，又要創新變革媒體企業的生產體制機制，實現人工智能技術與媒體生產要素的完美整合，探索資源、人才，管理、功能、產品的融合發展路徑。（4 ）推動內容完善創新，增強智能技術引領。媒體企業在引入智能技術的基礎上，不斷地推動前沿科技技術充分地對內容進行創新，有機結合內容與創新形式。媒體企業既要憑借人工智能技術不斷地深入研究新媒體傳播形式和銷售渠道，還要不斷地改進產品形式形態、提高產品優質品質。（5 ）重新整合媒體資源，加快發展變革。人工智能技術與5G、大數據、云平臺、物聯網等科學技術影響著傳媒企業的發展趨勢。傳統媒體企業需要不斷地跨界整合并完善市場技術資源，在生產產品、終端、渠道、人員等方面實現跨越發展，掌握媒體市場主動權，構建合理、完善的信息傳播鏈。（6 ）重視挖掘數據，重塑核心競爭力。傳統媒體企業應重視將大數據的信息分析能力融入進媒體產品生產的全流程中，從基于經驗升級到基于數據，探索并建立傳媒企業數據鏈。（7 ）打造智媒體團隊，創辦新媒體企業。新媒體企業需要智能編輯記者人才，未來的媒體人才隊伍應當是智能型人才團隊，即“全媒體人才＋人工智能工程師”。媒體企業需要科學制定全媒體、智媒體人才的發展整體規劃，加強人工智能技術媒體人才培養；加大人工智能技術業務培訓，提升協同創新能力；探索專家型編輯記者的培養方式，探索人工智能技術能力提升的有機結合，架構智能人才隊伍培養和發展路徑。
（二）趨勢展望
隨著人工智能技術的不斷發展，傳媒企業也面臨著將要進行變革創新的局面，從生產內容、分發產品，到內容表現、銷售管理，其工作流程和生態環境發生了巨大變化。1.融合發展智能化人工智能在媒體融合發展中起到了巨大作用：提高了媒體全要素的生產率；人工智能將推動媒體更好地利用現代化體系中的功能作用。媒體融合發展的重要方向是智能化新型媒體企業平臺，創建信息服務智能媒體庫。2.新媒體形態顯現多種多樣傳媒形式和內容呈現方式逐漸涌現，不斷改革、發展、演化迭代，智能化科技媒體產品健康發展。3.關鍵核心技術研發從事高科技技術研發創新的公司企業發展的重點是依托以芯片、算法和數據為核心的人工智能系統，提供優質高效的技術服務，促進多種人工智能技術進一步發展。媒體企業通過自主研發或與人工智能科技企業合作，為編發聯動工作提供有效路徑。4.媒體專業界限變寬媒體人的角色邊界逐漸寬泛，優質算法和吸引廣大用戶是媒體企業發展的兩大重要因素。媒介素養將更進一步地深度重構，傳統意義上的以文科專業為主的體系將不斷調整、改變，跨專業、復合型已經是對傳媒人的更進一步要求和代名詞。5.音、視頻生產消費晉級人工智能技術發展快速發展，音視頻內容生產效率不斷提升，創新創意空間進一步拓展，音視頻內容消費迅猛增長，人機交互界面重塑，媒體企業新流量拓展，取得良好經濟、社會效益。6.版權保護意識及能力增強人工智能、物聯網、區塊鏈、大數據等前沿科技技術將進一步解決版權保護問題，人工智能技術強力支撐內容變現、盈利模式改革創新，增加傳媒版權領域新規則。
五、結論
綜上所述，雖然人工智能的發展歷程只有短短的幾十年時間，但是對于每個階段內人工智能的發展都推動了人類社會發展。傳媒企業為了避免被淘汰，必須合理地與人工智能結合應用，才能拓展更大的生存空間，贏得更好的發展。
參考文獻
[1]周皓.傳媒文化創意產業發展策略研究[J].風景名勝，2019(06):290-291.
人工智能醫療優勢范文5
2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領域的頂級學術會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業進展，而是一位科學家告訴臺下的與會者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。
這也是中國正在發生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個在上世紀50年代和80年代掀起過兩次的技術，現在似乎真的到了產業化的臨界點?；ヂ摼W時代的思想家和預言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術，它的力量堪比電與互聯網。
人工智能(Artificial Intelligence)，縮寫為AI。它是研究開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。該領域的研究包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智能快速進入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰勝世界冠軍李世石。人機圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。它的背后是規模千億級的人工智能產業市場。BBC預測，2020年全球人工智能市場規模將達1190億元人民幣。
目前看，這一數據遠比不上2015年中國移動互聯網的產業規模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術的發展，還將帶動云服務、大數據分析、移動互聯網和物聯網產業的升級迭代。它甚至將超越移動互聯網，全面改變人類的生活和工作方式。
離人工智能最近的IT互聯網公司敏銳嗅到了這一機遇。從2011年開始，包括深度學習算法、計算資源和大數據產業的成熟令人工智能技術實現飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內的國內外企業都開始深度布局人工智能，試圖把握風口，成為下一個產業變革的巨擘。
已布局人工智能的IT和互聯網巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個漫長的耐力游戲，除了技術布局，產業布局和戰略視野也是決定成敗的關鍵因素，短視者將隨時出局。
BAT保守布局
中國的所有行業中，以BAT為代表的互聯網行業在人工智能研究和商業化探索方面走得最早，也看得最遠。其中，技術起家的百度走在最前端。
2012年10月，百度董事長兼首席執行官李彥宏參加了內部的一個基于深度學習的語音識別產品研究會。當時該產品的主導者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學習，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產品經理都要了解人工智能技術的發展。
當年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學習研究院的可行性。次年7月，這個研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務副院長。這是中國公司里的第一個人工智能研究院。
李彥宏很快將相關技術投入到搜索的核心業務中。2014年的百度內部統計數據顯示，深度學習技術的應用，讓百度和競爭對手的Diff(different，內部叫Diff)指標提升了若干倍。
但人工智能的科研，尤其是基礎科學研究，是一個冗長寂寞的過程。此后，迫于財務數據和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。
“到了后期，太長遠項目，或是比較創新的項目，百度總部確實不太支持了。百度i站的項目、百度快搜這樣的項目沒了?！币晃徊辉妇呙那鞍俣热斯ぶ悄苎芯繊徫蝗耸吭u價。一位現任百度相關人士對《財經》記者表示，百度前些年確實剔除了不少經過驗證沒有商業化前景的分支項目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項目。
6月8日，在2016百度聯盟峰會上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現場播放了百度無人車路測的實況錄像，百度無人車已經可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時表示，三五年之內，無人駕駛一定可以成為現實。
從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關人工智能技術體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數據、百度語音和百度圖像等技術都已歸入人工智能技術體系。李彥宏多次向外界強調，百度未來的發展將嚴重地依賴人工智能。
IBM研究院一位人工智能專家告訴《財經》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。
硅谷尤其關心“百度大腦”的進展。百度大腦是百度在人工智能領域的核心。百度此前的諸多人工智能產品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。
百度高級副總裁、自動駕駛事業部總經理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預測、規劃決策以及行動控制的能力。在數據方面，百度有萬億級的網頁、移動和行為數據可供分析。在深度學習方面，百度的萬億參數排在世界第一。
2015年，百度的研發投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。
百度正在計劃將百度大腦在金融、汽車、醫療等領域商業化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創新，將推動互聯網進入第三幕，并將重構傳統產業。比如“人工智能+金融”，可以快速地實現征信升級，實現“秒放”貸款。
阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制。或者說，它們更代表中國公司的普遍做法，從業務驅動開始，逐漸加大檔位。
阿里從2011年開始布局互聯網醫療，投資收購和戰略合作的公司數以百計。圍繞醫院、醫保、醫藥做了大量布局。最新的統計數據顯示，全國已經有超過400家大中型醫院加入阿里的“未來醫院”計劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學家閔萬里博士告訴《財經》記者，阿里在健康醫療領域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領域的技術突破。
阿里的設想是，未來，在阿里遍布全國邊遠山村的醫院醫療點里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠程技術來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫療系統。隨著學習數據的不斷增加，機器會變得越來越聰明，最終成為一個“永不退休的醫學專家”。
多位接受《財經》記者采訪的專家評價，阿里這個技術并不復雜，醫療診斷是基于經驗的專家型勞動，是機器擅長的經驗學習，三年內該技術便可成熟。
閔萬里告訴《財經》記者，要實現這個目標，除了技術平臺，還需要整個醫療體系的打通，需要政府和社會共同推動設備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個人工智能服務平臺之上，就將衍生出更多的應用服務場景，從而實現“商業和技術互為驅動”。
阿里是目前中國所有公司里，數據生態最完善、最健全的公司。iPIN創始人兼CEO楊洋認為，阿里的MaxComputer數據通道，是非常健康的數據大動脈，可以將阿里的所有數據資源非常高效地結合在一起。
此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務)的云計算平臺。數據生態體系是做人工智能的重要基礎。因此，在這場有關未來的布局中，阿里云的主導地位清晰。
阿里的人工智能研究分散在其各個業務分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個集中的技術機構來整合阿里的所有相關技術資源。
騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業務為基礎。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業務方面植入了人臉識別，搜索部門則關注自然語言識別。
其中一些技術已在騰訊內部實現產品化。SNG(社交網絡事業群)的優圖團隊聚焦圖象識別領域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內部產品如圖片優化工具“天天P圖”提供技術支持。WXG(微信事業群)則人機互動領域的拓展，也對圖像和語音識別進行了原發。WXG推出了智能機器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機械應答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯起來，接入微信公眾號以及錢包內的各種生活服務，打造完整的微信內O2O閉環生態體系。
騰訊高級副總裁姚星在接受《財經》記者采訪時表示，騰訊越來越重視在人工智能領域的技術開發，這包括兩個路徑：一是整合騰訊自身的技術資源，形成體系和重點;二是加快對優秀公司的收購和合作步伐。
騰訊參與了多個人工智能項目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標的，服務于騰訊的整體戰略。騰訊日前與硅谷風投機構Felicis Ventures領頭了人工智能創業公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術，讓“機器”抓取網頁關鍵內容，并輸出軟件可以直接識別的結構化數據。
BAT的人工智能技術研發從第一天開始就是商業需求驅動的，他們從業務入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰中勝出。
今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財經》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會成立。
國際巨頭深入無人區
如果說BAT的人工智能布局處于對標和追趕的狀態，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經開始深入科技無人區。
這些公司技術和業務各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標一致：把人工智能機器做大、做強、再做沒。
IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領域有深厚的技術底蘊，IBM甚至已經開始用人工智能賺錢。
IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍”戰勝當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認知計算領域最先進技術的Watson在一個電視節目中一戰成名，被認為是人工智能歷史上的一個里程碑。
今天可以代表IBM在人工智能領域最高技術水平的，是不斷進化中的Watson系統，和已經可以量產的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規模神經突觸計算機芯片)。
Watson是一臺超級計算機，最初由90臺IBM的Power 7服務器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構架就開始模擬人類神經元，基于IBM的“DeepQA”技術開發。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進一步開發、商用和增強“Watson”及其他認知技術，此外還投入10億美元用于其他相關項目。
Watson已經開始為IBM賺錢了。法國農業信貸銀行預測，Watson系統創造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經被部署在IBM去年收購的云計算基礎設施業務Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計算領域展開競爭的武器。
另一個代表性產品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運作模式、低功耗，在認知計算方面要遠勝傳統計算架構。和其他芯片公司的紙上規劃不同，這款芯片已達到量產要求。
IBM將其技術和商業實力總結為“認知計算體系”。IBM大中華區副總裁、戰略部總經理郭繼軍向《財經》記者表示，IBM推動認知計算體系，目標是把IBM在人工智能、大數據、深度學習、模式識別等所有領域里所做的積累應用到各個行業中去，幫助各行各業客戶提升效率，解決他們所面臨的現實挑戰。
微軟人工智能技術的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個研究組，研究方向分別是人機交互、自然語言處理和機器學習、語音識別和語音合成、計算機視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。
微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學家，在包括深度學習的多個領域的技術布局處于世界頂端。
微軟最新的深度學習系統在2015年ImageNet計算機視覺識別挑戰賽中，將計算機視覺系統錯誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上超越人類水平。這些機器由微軟的Azure云服務提供支持。
微軟不僅將人工智能技術應用于如Windows、Azure等核心業務中，還構建開放的平臺，將多年的技術積累開放給產業界，它的目標是打造一個人工智能生態圈。
它在無人區走得最遠，在現實商業世界中隱蔽得最深。
和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術的積累，研發更加高級的深度學習算法，增強圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動駕駛、機器人(2013年收購了8家機器人公司)等領域，前者為后者帶來基礎技術支撐，后者為前者提供數據和反饋。
值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領域的技術積累，已經遠遠超過傳統汽車廠商和其他互聯網公司。
更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內的海量社交數據，但在基礎科學的研究上依然不遺余力。2013年，Facebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)?？突仿〈髮W機器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，FAIR的研究方向自由寬松，研究所需的計算資源(如GPU)相對豐富，同時也沒有近期的產品壓力，可以著眼長遠做困難和本質的研究。他稱，這樣的學術氛圍在各大公司是極其少見的。
如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術出發，結合云計算賦予技術更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務提供商，它的云服務收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術，多數集中在提升購物體驗的深度學習領域。
人工智能技術有兩大要素：核心技術平臺和數據循環。只擁有技術是不夠的，需要業務和數據結合，才能打造好的技術。對循環數據的獲取，巨頭們也都不遺余力。
以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計劃”(現更名為“微軟認知服務”)，這是一個基于微軟云平臺的智能API(應用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術，包括了計算機視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺快速開發出來的一款應用，一共只有20多行代碼。
類似的工具包微軟還有很多，例如深度學習工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導的微軟分布式機器學習工具包(DMTK)等。
這些對于創業公司和中小企業來說相當實用。他們不用從底層技術一點點學，在小集群上或者是云服務上就可以直接調用。
對于巨頭來說，算法已經不再是競爭的障礙，數據和用戶習慣才是山頭。大量的初創企業會采用開源做很多垂直領域的業務，其中包括海量試錯和驗證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。
做B2B生意的IBM對數據的專業度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應用的交互來訓練Watson系統，因此通過深度合作和并購來獲取專業數據。
以醫療領域為例，IBM和多家世界級頂尖醫院合作，向醫院部署Watson的智能系統，通過分析這些醫院的病歷、專家的治療經驗、現有的學術研究等，幫助它們制定、觀察和調整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領域的數據積累。
2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當大方。
Watson已經可支持針對乳癌、肺癌和結腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領域，在一項對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準確率高達95%以上。而人類識別皮膚癌的準確率只有84%。
國內的一位人工智能業者調侃，國際巨頭在人工智能領域真正有價值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術。“那些才是可以顛覆未來的彈藥?！?/p>
填補斷層
人工智能的產業結構可以分為三層：應用層、技術層和基礎層。應用層聚焦在人工智能和各行業各領域的結合;技術層是算法、模型和技術開發;基礎層則是計算能力和數據資源。
BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數據資源。但在第二層和第三層嚴重斷層。中國在人工智能領域的科研水平停留在工程數學、物理算法等工程科學的創新層面，基礎理論研究領域的人才和資源很少。
多位接受《財經》記者采訪的中外業者認為，BAT的優勢在于海量數據，和國際巨頭的核心差距在技術。
騰訊高級副總裁姚星告訴《財經》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達成了一個共識，開始大量考察美國的機器學習平臺類創業公司。一則中國這類技術公司不多;二則收購這種公司可以快速補足騰訊在算法領域的不足。
姚星向《財經》記者分析，同樣提供10萬個樣本給機器，優秀的算法平臺可能只需要幾個小時，速度慢的可能需要幾天時間。
對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內適合收購的標的公司很少，因為根是斷的，(技術和基礎研究)源頭在國外，要到國外看。”
在快速迭代的互聯網世界里，即便是互聯網巨頭，單打獨斗練獨門秘籍也會錯失良機。最佳方式，就是擁有數據和擁有技術的公司，通過各種結盟方式形成優勢互補，快速搶占市場。
2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰略合作，利用后者的人臉識別技術Face++軟件去確認開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。
Face++在人臉檢測的多項指標評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯網新聞圖片上，獲得了97.27%的準確率，這個指標高于Facebook團隊。三年后，這一準確率已提高至99.5%。
進行面部識別，需要處理大量來自面部的數據信息，包括結構、五官以及肌肉等方面的數據分析。阿里云為這個合作注入自身的數據和分析能力。
“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時間成本是相當昂貴的?！遍h萬里對《財經》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時間和資本效率最高的做法。”
技術和數據的結盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。
搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設社群關系，把人大腦里的智慧表達出來，從而解決目前搜索技術存在的內容不夠精準和實用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號數據和QQ興趣部落，為搜狗輸入數據資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內容。
王小川想讓搜狗的人工智能機器不斷學習社群數據，他對《財經》記者說，“人工智能下一個五年不在于人工智能本身，而是讓機器找到人?！?/p>
李彥宏稱，人工智能擁有廣泛的商業用途，人工智能的“井噴式”創新將重構傳統產業。
今天，技術和數據的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術和數據平衡利用，達到平臺效益最大化的公司。
微軟亞洲研究院常務副院長芮勇認為，橫向對比，中國和國際領先公司在核心技術上確實存在差距，國外更加注重基礎研究和技術研發，國內企業可以將國外的研發工具化、商業化;從縱向看，中國在人工智能領域的技術積累近幾年確實出現了飛躍，無論是最底層的計算機體系架構，還是智能硬件，或是上層軟件應用，都有質的進步。
“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產業相當值得期待?！避怯抡f。
擠出泡沫
馬云在一次內部講話中強調：“全球都在講人工智能，到了風口浪尖，在創新面前，沒有第二只有第一，創新落伍了，你就輸了?！?/p>
焦慮的不僅是BAT，華為公司創始人任正非5月30日在全國科技創新大會上發言提到，“未來二三十年人類社會將演變成一個智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅持創新，遲早會被顛覆?！?/p>
開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰爭。
市場調研機構CB Insights的統計數據顯示，2014年風險資本對人工智能的投資增長302%，達到3.09億美元。
中國人工智能領域已有近百家創業公司，65家獲得投資，共計29.1億元人民幣，其中曠視科技、優必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨角獸榜單。
更多初創公司只是打上了人工智能的標簽。它們本質上是用國際開源的平臺，用數據訓練一兩個模型，甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風險是產品嚴重同質化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領域，這些公司的產品沒有突破性創新，根本沒有繼續走下去或被收購的價值。
姚星常常為投資人鑒定真偽人工智能公司。他說，辨識偽人工智能公司有兩個關鍵點：一是這家公司所采用的技術是否是最新、最前沿的技術，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。
其二，這家公司的技術和業務是否具備可擴展性?若否，則是采用部分機器學習算法或淺層人工智能技術的商業公司，而非真正的人工智能公司。
iPIN是一家擁有文本認知智能技術的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機構的投資意向，該公司創始人兼CEO楊洋告訴《財經》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術水平的投資機構。
“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息?！睏钛笳{侃說。
危險在于，就算是一些初創時期確實手握人工智能獨特技術和商業模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。
在資本的壓力之下，一些人工智能創業公司開始過早商業化，研發投入逐步降低，人員結構也發生變化，銷售開始主導公司，最終技術公司變成營銷公司，失去了被并購的價值。
投資人工智能公司，需要專業技術知識和長線投資眼光。根據Gartner的“智能機器炒作周期圖”，由人工智能驅動的應用中，語音識別產業化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點，智能機器人、自然語言處理/生成和虛擬個人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內能廣泛普及的顛覆性技術。而神經形態硬件(如神經元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術，但該技術可能還沒研發成熟就被淘汰了。
需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計算機科學、生物學、社會學、哲學、材料學、工程學等多個學科，中國高?；A學科的研究能力無法被充分利用，體制內缺乏一套產學研流暢對接的機制。這導致中國高校在這次產業變革中嚴重缺位。從美國的經驗來看，正是其從法律、機制上保證了產學研的平滑轉換，才令美國在這一輪的人工智能研究中占據上風。
一些樂觀的投資人認為，技術發展本身就是驅逐泡沫的手段，“不用很長，一年或一年半的時間，很多真實情況就會暴露出來，泡沫也將逐漸散去”。
人工智能醫療優勢范文6
2016年是世界圍棋界極不尋常的一年，3月份在“阿爾法圍棋”（AlphaGo，一款圍棋人工智能程序）與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石之間展開的一場人機大戰中，“阿爾法”的勝出震驚全球。7月份世界職業圍棋排名網站公布了最新世界排名：“阿法圍棋”以3612分，超越3608分的柯潔成為新的世界第一。
2016年12月29日到2017年1月4日，一個名叫 “Master”的神秘網絡圍棋手橫掃中、韓、日圍棋界。它憑借驚人的穩定性一路高唱凱歌，獲勝60場，沒有敗績。最終神秘的“Master”揭開了廬山真面目，宣布自己就是“阿爾法圍棋”。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿爾法圍棋”，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業圍棋棋手的電腦圍棋程序，其特點是擯棄了人類棋譜，只靠“深度學習”的方式成長起來挑戰圍棋的極限。
圍棋是人類最具智慧的競技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）研發是人類最具挑戰性的科技探索。人機大戰的經典對決將被同時載入圍棋史冊和科技史冊。它的意義已經遠遠超出圍棋本身，人們熱衷談論“阿爾法圍棋”更多是出于對AI技術的關切。從誕生到日益成熟，AI理論和技術的應用領域在不斷擴大，不知不覺間滲透到人類當代生活的各個方面。AI時代，互聯網、金融、醫療、教育、物流、娛樂、傳媒等行業都在加速自己智能化的進程?？梢韵胍?，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。 而與此同時，人類命運和機器智慧的沖突與共存，已經由人機大戰開始不斷升溫。
“人工智能百年研究”項目
2014年秋季，美國斯坦福大學開啟了“人工智能百年研究”（AI100）項目。這是一個超大型長期項目，該項目發起人――美國人工智能發展協會會長、前微軟研究員埃里克?霍維茨博士表示，“我們的職責是研究人工智能在2030年前對人類社會生活方方面面所產生的影響，尤其是在北美地區”，而“研究的核心是，人類不能喪失對人工智能的控制能力”。 “人機大戰”
2016年9月1日，“人工智能百年研究”項目的第一項成果《人工智能與2030年的生活》。這是一份試圖定義北美城市在未來10多年間將要面臨的可以模擬人類行為的計算機和機器人系統 （即人工智能）問題的報告，涉及交通、家庭/服務、健康醫療、教育、低資源社區、公共安全與防護、就業、娛樂等關注領域，目的是推動相關政策的制定。業內人士認為，工業界和學術界目前正在聯手倒逼政府出臺人工智能的相關政策，希望可以獲得更大力度的資金和法律扶持。
《人工智能與2030年的生活》所列舉的關注領域，均面臨著人工智能的影響和挑戰。例如開發安全可信賴的硬件的困難（交通工具和服務機器人），獲得工作信賴的困難（低資源社區和公共安防），對勞動力可能被邊緣化的擔憂（就業和職業），以及人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）等等。
1.交通：自動駕駛的汽車、卡車、無人機投遞將改變城市里的工作、購物和休閑娛樂模式，但需要增加可靠性、安全性和用戶接受度，并根據新的交通模式改進當前的相關法規和基礎設施。
2.家庭/服務機器人：現在進入家庭的掃地機器人或特種機器人能夠為家庭和工作場所提供清潔和安保服務，當務之急是技術方面的挑戰和機器人成本過高的問題。
3.健康醫療：個人健康監測裝備與手術機器具有極大的發展潛力，人工智能軟件將最終對某些疾病自動進行診斷和治療。目前的關鍵是獲取醫療從業者的信任。
4.教育：互動輔導系統在幫助學生進行語言、數學以及其他技能的學習方面已經發揮出作用，自然語言處理的發展將為這一領域的應用帶來全新的方式。當務之急是教育資源分配不均的問題，以及教、學雙方直接互動的減少會帶來哪些消極影響。
5.低資源社區：投資最新技術領域有助于更充分地發揮人工智能的優勢，比如避免鉛污染和改進食品分配等，重要的是讓公眾參與進來以增強相互信任。
6.公共安全與防護：利用相機、無人機和軟件進行犯罪模式分析，應用人工智能技術來降低人類判斷的主觀偏見，與此同時在不侵犯個人自由和尊嚴的情況下增強安全性。目前需注意的是如何保護隱私和避免固有偏見。
7.就業和職業：隨著全球經濟的快速發展，傳統崗位開始被新崗位取而代之，有關人類如何適應這種新變化的相關工作需要立即展開，比如如何妥善處理勞動力下崗以及人工智能對新工作崗位不適應的問題。
8.娛樂：內容創建工具、社交網絡和人工智能的結合，將開創全新的媒體內容收集、組織和分發模式。但問題是新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間取得平衡。
《人工智能與2030年的生活》在回顧發展歷程和展望發展趨勢時指出，人類正加速在人工智能領域的研究，試圖建立一個能與人高效協作的智能系統。其中最重要的是機器學習的成熟，它受到了數字經濟崛起的部分影響――數字經濟為機器學習提供了大量數據。此外其他影響因素包括云計算資源的崛起，以及消費者對語音識別和導航支持等技術服務的需求。研究人員認為，不管是從基本方法上還是應用領域，包括大規模的機器學習、深度學習、增強學習、機器人、計算機視覺、自然語言處理、協作系統、眾包和人類計算、算法游戲理論和計算的社會選擇、物聯網、神經形態芯片在內的研究趨勢，共同促進了人工智能研究的熱潮。
這份報告試圖嚴肅地討論這樣一個問題：如何更好地引導人工智能來豐富和服務于人類生活，同時推動和激勵這一領域的創新。因為人類目前并不能清晰而完美地預測未來的人工智能技術及其影響，所以一定要對相關政策進行評估。未來幾年公眾在交通和醫療等領域內應用人工智能的機會日漸增多，因此必須以一種能構建信任和理解的方式將其引入，確保在尊重人權和公民權利，保護隱私和安全，維護廣泛而公正的利益分配等方面措施周備。 世界經濟論壇說，機器人和人工智能到2020年可以取代510萬個工作崗位。
研究人員指出，傳統的人工智能范式已被數據驅動型范式成功取代，對于定理證明、基于邏輯的知識表征與推理這些程序的關注度在降低。作為20世紀七八十年代人工智能研究的一根支柱，規劃（ Planning ）強烈依賴于建模假設，難以在實際應用中得到滿足；視覺方面基于物理的方法和機器人技術中的傳統控制與制圖，正讓位于通過檢測手邊任務的動作結果來實現閉環的數據驅動型方法；還有曾頗受歡迎的貝葉斯推理和圖形模式，在數據和深度學習的顯著成果前也顯得相形見絀。在未來15年中，針對人類意識系統開發，按照能夠互動的人類特點進行建模和設計人工智能系統成為人們的興趣點。在考慮社會和經濟維度的人工智能時，物聯網型的系統變得越來越受歡迎。數據驅動型產品的數量及其市場規模將會擴大。
“為機器人安裝‘死亡開關’”
2017年1月，歐洲議會法律事務委員會召開會議，呼吁制定“人類與人工智能/機器人互動的全面規則”。議公布的報告對機器人可能引發的安全風險、道德問題、對人類造成的傷害等情況進行了討論，探討是否需要為機器人安裝“死亡開關”、研究機器人搶走人類工作的應對措施等等，要求歐盟為民用機器人制訂法律框架。專家認為，這或將是首個涉及管制機器人的立法草案，將有利于人類應對機器人革命帶來的社會震蕩。
會議認為，人工智能和機器人發動的新工業革命可能影響到所有的社會階層。機器人可能創造無限的繁榮，與此同時將影響人類未來的就業情況。機器人取代人類在許多行業是大勢所趨。在德國，每1萬個雇員中就有301個是工業機器人。報告要求歐盟委員會對各國民眾的就業情況進行調查，重點關注極易被機器人取而代之的職位。如果機器人成為職位“殺手”，歐盟各成員國應考慮為國民提供基本的生活保障。埃里克?希爾根多夫是一名德國法律教授，他非常認同歐洲議會討論的這項議題?！斑@不僅在政治上是可取的，從法律角度也是必要的，這樣我們才能及時應對機器人革命帶來的社會震蕩。”他指出，“即使是銀行顧問、教師和記者等要求嚴格的職業，未來也無法在這場科技洪流中幸免。”
會議強調，因為人工智能在幾十年內可能超越人類的智力，將對人類控制機器人構成挑戰。隨著機器人自我意識的崛起，甚至可能威脅人類的生存。近年來，機器人“殺人”的事件時有發生：2015年6月，在德國大眾汽車公司，一名工人安裝機器人時反被它抓起推向金屬板壓死；2016年6月，美國一家汽車零件生產商的一名女員工正在修理出現故障的機器人時，它突然啟動，將修理女工活活壓死。
報告參照美國科幻小說作家艾薩克?阿西莫夫提出的“機器人學三大法則”，將其作為立法框架，對機器人自我意識覺醒后的行為規范做出規定?！皺C器人學三大法則”包括： 1.機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀。2.機器人應服從人的一切命令，但不得違反第一法則。3.機器人應保護自身的安全，但不得違反第一、第二法則。由于規則無法轉化為代碼，歐洲議會正在著手建立一個針對機器人和人工智能研發的機構，為設計、生產和操作機器人的人員提供技術、倫理和監管方面的專門知識等。
報告還提出：1.在設計新型機器人時，設計師應該尊重人類的基本人權，事先獲得道德研究委員會的批準。2.必須為機器人注冊，以便在調查事故時查找涉事的機器人。3.確保機器人安裝有“死亡開關”，可以隨時被關閉。4.機器人不能對使用者造成“身體或心理傷害”。如果釀成事故，機器人不能逃脫責任。機器人所負擔的責任應該與其接收的實際指令及其自主程度相對應：它的學習能力和自主性越高，那么人的責任就較低；倘若它“受教育”的時間越長，教它的“老師”負的責任就越大。報告還指出，機器人的生產商或擁有者將來需要購買保險，來承擔機器人可能造成的損失。
人類與機器人的關系將會引起一場涉及私隱、尊嚴和安全的大討論，在歐洲議會投票贊成立法之前，各成員國政府將對此做進一步的辯論和修正。
“機器人應當納稅”
英國牛津大學近期一項調查結果顯示，今后數十年間，自動化改變生產線的速度將超過20世紀。在經濟合作與發展組織（OECD）成員國，57%的工作崗位有被自動化取代的風險。英國中央銀行英格蘭銀行預測，在自動化浪潮中，危在旦夕的英國工作崗位多達1500萬個。美國白宮2016年預測，機器人取代時薪低于20美元以下崗位、介于20～40美元崗位和時薪40美元以上崗位的概率分別為83%、31%和4%。
在美國微軟公司創始人比爾?蓋茨看來，為暫時性減緩自動化蔓延速度，很有必要向企業為雇用機器人員工而征稅，稅單將是阻止機器人取代人類工作崗位的殺傷性武器。如果機器人將大范圍取代人類工作崗位，那它們至少應為此買單?！澳壳耙粋€人類員工在工廠中創造了5萬美元的價值，這個價值會被征稅。人類員工需要繳納各種稅，如所得稅、社會保障稅以及其他稅款。如果一個機器人在工廠做與某個工人同樣的事情，我們也應按同等水平向它征稅?！?/p>
蓋茨同時認為，盡管一些工作崗位可能被機器人取代，但人們可以在那些所需技能是機器人無法復制的領域里繼續工作。世界需要抓住機遇解放勞動力，讓人們從事更好的工作，例如關愛老人和幫扶特需群體。在這些領域，人類具有獨特的同情心和理解力。
法國社會黨總統候選人伯努瓦?阿蒙也呼吁法國對機器人征稅，部分稅收用于補貼全民基本收入保障。越來越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自動化引發的大范圍失業。而反對機器人稅的人士則持這樣的觀點：自動化即使在短期也可以借助提高生產率創造新的就業崗位。
“人類需要成為‘半機器人’”
美國特斯拉汽車公司首席執行官伊隆?馬斯克在2017年2月13日迪拜舉行的 “世界政府峰會”上表示，未來20年，駕駛人員的工作將被人工智能所顛覆，之后全球12%～15%的勞動力將因為人工智能而失業?！皬募夹g角度講，最迫切的影響會來自自動駕駛汽車。它到來的速度將遠快于人們的預期，當然它會為人類提供極大的方便?！?/p>
