醫療人工智能方案精選(九篇)
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第1篇：醫療人工智能方案范文
投資要點:
AI新品，進一步落地多個行業:2017年9月12日，公司了“精準醫療”、“AI+公安大數據”、“樂享智投‘三個行業的解決方案及產品。
(1)精準醫療:
目前還處于輔劣臨床診療階段，iMedical8.0P、臨床科研大數據分析平臺、感染智能監測系統、知識圖譜構建系統等實現了輔劣醫生優化治療方案和臨床科研的功能;
(2)AI+公安大數據:通過人臉識別、視頻檢索技術等不公安系統擁有的海量數據庫結合，解決了以往案件偵查過程中嫌疑人篩選的問題，大幅提高了篩選速度;
(3)樂享智投:作為一款智能投頊產品，主要向金融客戶提品評測、用戶畫像、投資組合、投資執行、風險監控、收益分析等服務，并提供個性化的解決方案。
本次AI產品的，公司實現AI技術在醫療、安防、金融三個熱點行業的落地，有望搭上AI行業高速發展的順風車，助力公司的進一步發展。
布局AI行業多年，技術成就應用:公司于2013年開始布局人工智能領域，是國內較早投入人工智能領域研發的企業之一，先后不中科院、清華大學、北航、IBM和微軟等國內外知名校企合作。經過多年研究，公司基于人像識別、車輛軟件識別、目標圖像提取不分析等技術，研發出智能人像服務、人像卡口等系統。本次人工智能新品的是對以往產品的進一步改進，是公司多年技術積累的結果，產品系列較為成熟、可靠，用戶滿意度較高。
業務行業覆蓋廣，公司發展空間大:公司立足數字化行業多年，服務對象涵蓋金融、電力、通訊、交通運輸等10余個行業，產品線主要包括行業應用軟件、人工智能解決方案、大數據服務。這不僅有利于公司率先占據AI行業的有利位置，更能夠使公司在數據量上存在優勢。公司能夠盡快實現AI產品在多個行業的落地，在AI市場還在高速發展期的今天，占據多個行業就意味著擁有更大市場規模的可能性。
除此之外，公司擁有各個行業的大量數據，能夠實現不同行業數據的相互補充，有利于AI系統的自我完善。
投資建議:作為國內IT企業龍頭，公司將不斷完善人工智能技術，并通過數據積累，在產品線和市場應用上不斷拓展，最終實現人工智能+戰略。我們公司預測2017年至2019年每股收益分別為0.48、0.53和0.68元，上調評級至買入-A，6個月目標價為13.92元，相當于2017年29倍的動態市盈率。
風險提示:
第2篇：醫療人工智能方案范文
A股中，思創醫惠(300078)參股的杭州認知加速推進全球頂級人工智能IBMWatson在華落地；衛寧健康(300253)成立了聯合實驗室，從事醫療大數據 與人工智能方面的研究。久遠銀海(002777)去年定增募資投向智能醫療相關項目；浪潮信息(000977)在國內人工智能計算領域的市場份額超過60%。
【官方表示：中國國家公園將實行最嚴格生態保護】中國國家發改委有關負責人13日就《建立國家公園體制總體方案》(以下簡稱方案)進行解讀。該負責人指出，國家公園比一般的自然保護地更具有國家代表性和典型性，面積更大，生態系統更完整，保護更嚴格。
【中期協：明年將首度開始期貨全行業綜合壓力測試】據新華社報道，13日，中國期貨業協會《期貨公司壓力測試指引(試行)》，并表示在2018年初組織開展首次年度綜合壓力測試工作，加強系統性風險防范，以確保期貨市場穩定運行。
【財政部公布十月收支 賣地收入連續增幅30%以上】財政部數據顯示，1-10月累計，全國政府性基金預算收入43152億元，同比增長31.6%。
【中金：華能國際和中煤能源有望被納入滬深300指數】中金分析師王漢鋒等報告稱，浙商證券、廣州港、歐派家居也在可能被納入滬深300指數的備選個股之列。
保監會：堅定不移貫徹落實新發展理念，堅持“保險業姓保”，更好地服務實體經濟發展，更好地服務國家戰略、助推脫貧攻堅和民生改善。
第3篇：醫療人工智能方案范文
10月21日，2016英特爾中國行業峰會在珠海召開，來自醫療、金融、交通、零售、能源、教育等行業的企業代表分享了他們對于數字化變革的理解與實踐。這本該是英特爾中國行業峰會的主旋律，但是實際是與會嘉賓對人工智能的話題表現出更大的熱情，有點喧賓奪主的味道。
得AI者得未來
2015年底，許多機構在展望2016年度科技領域時幾乎會不約而同地將人工智能列為重點方向之一。現在來看，人工智能的火爆程度讓最樂觀的預測者都大跌眼鏡，這得歸結于AlphaGo的推波助瀾。
正如文章開始所說，人工智能的使命便是完成海量物聯網數據的商業價值轉化。根據相關預測，2021年，全球將會擁有18億臺PC，86億臺移動設備，157億臺物聯網設備。而到2035年，物聯網設備的數量將會超過1萬億臺，相應的數據數量將會增長2400倍，從1 EB增長到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的數據，人工智能是解決之道。
所以說，得物聯網者得未來，而得人工智能者將執物聯網之牛耳。只有人工智能才能為“萬物互聯”之后的應用問題提供最佳的解決方案。
2016英特爾中國行業峰會上，英特爾與科大訊飛公司簽署合作備忘錄，雙方將在人工智能領域展開為期三年的基于英特爾至強處理器+英特爾至強融核處理器，以及英特爾至強處理器+FPGA為基礎的機器學習/深度學習研究項目。科大訊飛聯合創始人，訊飛研究院副院長王智國博士非常到位地點評了這一合作：“一直以來，我們雙方都致力于人工智能技術的創新和行業的推動，一方擅長底層計算架構，一方擅長算法及應用。我們期待雙方在人工智能技術上的深度合作能夠推動硬件和軟件的協同設計及優化，共同發現人工智能計算平臺創新的解決方案，推動人工智能產業的發展，并通過這些創新的技術支持更多行業用戶進行業務轉型。”
作為全球最大的半導體芯片制造商，英特爾的公司定位正在悄然發生變化。如今，英特爾將自己定位為“一家致力于驅動云計算和智能互聯計算的公司”。可見人工智能已經成為英特爾公司的未來戰略方向之一。
人工智能對計算力資源的需求到底有多大，現在誰也無法預判，這就像是個“計算黑洞”。但有一點可以肯定，人工智能是高性能計算在現在和未來的進一步延展和進化，而這恰好是英特爾的優勢所在。
對英特爾而言，進入人工智能領域是水到渠成的事情，也是技術上的自然演進。從另一個角度看，物聯網和人工智能是歷史擺在英特爾公司面前一次前所未有機遇，其空間和舞臺遠大于PC時代和互聯網時代。送上門的蛋糕（要知道，當今世界90%以上的數據都是由英特爾處理器來承載的），豈能讓它從嘴邊溜走。
從資本到技術，從硬件到軟件
基于新的公司定位，英特爾開始從資本層面進行帝國的戰略布局。作為硅谷最大的企業風司，英特爾投資總裁Wendell Brooks 說“會把未來的投資聚焦于那些能夠更好拓展公司業務發展的領域”，人工智能毫無疑問是重中之重。
9月宣布將收購計算機視覺創業公司Movidius，后者致力于研發低功耗的計算機視覺芯片；8月將Nervana收入囊中，后者主攻半導體、軟件和AI深度學習技術；5月宣布將收購專注于計算機視覺技術開發的俄羅斯公司Itseez；4月收購意大利半導體功能性安全方案廠商Yogitech；2015年12月完成了對可編程邏輯器件廠商Altera的收購；2015年10月收購了人工智能公司Saffron Technology……
針對某一業務領域展開如此高密度地集中收購，無論是在英特爾公司歷史還是整個IT行業都是十分罕見的。可見，英特爾布局人工智能的決心之大。
由于技術因素，專用領域的智能化是人工智能未來5到10年的主要應用方向，比如自動駕駛。在更遠的將來，隨著技術的進一步突破，通用領域的智能化有望實現。但無論是專用還是通用領域，人工智能都將圍繞“基礎資源-技術平臺-業務應用”這三層基本架構形成生態圈。
在人工智能上，英特爾能做些什么？僅僅是提供計算平臺嗎？當然不是，這從英特爾的瘋狂收購中也看得出。
第4篇：醫療人工智能方案范文
選文新穎，邏輯層次分明，可用于設題的資源豐富。第1題有創意，答題面廣且都與閱讀分析有關：第4題考查考生準確提取信息的能力，設計成表格的形式，降低了答題難度：第5題屬于拓展性試題。結合選文考查考生闡釋道理的能力。
“阿爾法狗”憑什么打敗世界冠軍
①前不久，一場舉世矚目的圍棋比賽以“阿爾法狗”4：1擊敗前世界圍棋第一人李世石九段告終。
②打敗世界冠軍的“阿爾法狗”其實不是狗，這只是它的“網名”，它的英文名叫AlphaGo，中文名叫“阿爾法圍棋”，它的真實身份是谷歌公司開發的一款人工智能軟件。
③什么是人工智能軟件呢？顧名思義，就是一種能夠產生人類智能行為的計算機軟件，它具有現場感應和環境適應的能力，具有表示、獲取、存取和處理知識的能力，同時還能夠采用人工智能的問題求解模式來獲得結果。擊敗圍棋世界冠軍李世石的“阿爾法圍棋”便是這樣的一款智能軟件。
④就下棋而言，一種直觀的思路就是列舉所有能贏的方案，然后優選出一個最佳方案。一般來說，下一盤圍棋大約需要150步，每一步有250種可選的方案，要是人工智能采用這種思路，需要計算大約10360種情況。這樣看來，在有時限要求的比賽中，列舉所有情況的思路是不可行的，所以，研究者們選擇了模仿人類大師的下棋方式，這就是“深度學習”。其原理是通過兩種不同的深度神經網絡――“策略網絡”和“價值網絡”合作“挑選”出那些比較有前途的棋步，拋棄明顯的差棋，從而將計算量控制在計算機可以完成的范圍內。其中，“策略網絡”負責縮減搜索的寬度。面對眼前的一盤棋，人工智能機器人會觀察棋盤布局并試圖找到最佳的下一步，相當于“落子選擇器”。而“價值網絡”則負責降低搜索的深度。人工智能機器人會評估棋局的整體局面并預測雙方勝負，相當于“棋局評估器”，在局面處于明顯劣勢的時候，會直接拋棄某些線路。從而輔助“落子選擇器”。在“兩個大腦”的配合下，“阿爾法狗”具有了像人類棋手那樣的思維方式，、同時。研究者通過“監督學習”，讓機器人掌握海量的專業棋局；通過“強化學習”，讓機器人從每次對弈中獲得新的經驗。而且，一個人或許一年能玩1000局，但機器人一天就能玩100萬局；人類在長時間比賽時會犯錯，但機器人不會。所以，從理論上說。“阿爾法狗”只要經過足夠的訓練，就能擊敗所有人類選手。
⑤如果你認為智能軟件就是陪你下棋的娛樂工具，那你就錯了。智能軟件在商務管理、家政服務、精準醫療、環保檢測和巡航導彈武器控制等領域有著廣泛的運用。日前，中國科學院技術研究所了全球首個能夠深度學習的神經網絡處理器芯片“寒武紀”，這項成果正式投產后，反欺詐的刷臉支付、圖片搜索等將更加可靠、易用。
⑥“阿爾法狗”戰勝世界冠軍，是人工智能研究的標志性成就。隨著整個科學體系演化進程的加快，在與多學科的交叉研究與發展中，人工智能一定會進入人類生活的方方面面，從而開啟人機協同思考的新紀元。
1.這篇文章標題很有意思，說說你的發現。（2分）
2.整體把握全文，指出本文的說明對象。（2分）
3.第④段、第⑤段畫線句子分別運用了什么說明方法？（2分）
4.閱讀第④段，分別在A、B、C處填寫適當內容，完善表格。（3分）
第5篇：醫療人工智能方案范文
一、“區塊鏈+AI”行業概述：
1、“區塊鏈+AI”行業簡介
人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計算機去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現階段AI智力已可達4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術不斷成熟應用，圍繞著“AI+”的技術理念創新也在不斷提出，其中“區塊鏈+AI”的技術理念尤為突出。
區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式。其本身作為比特幣的底層技術，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補人工智能應用中存在的數據共享、數據安全等問題。區塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運行中需要的數據信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點，使得AI更可信、更安全。可以說“區塊鏈+AI”是新型技術之間的通力合作，若兩者可有機結合，將會創造更大的價值。
從金融、消費、醫療服務到政府服務，區塊鏈和人工智能的結合正在逐步滲透各個行業和領域。人工智能和區塊鏈的協作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數據分析和匹配的同時，區塊鏈將提供一個更加安全和可信任的網絡。
2、人工智能和區塊鏈行業現狀概述
人工智能被譽為引領未來的戰略性技術，是提升國家競爭力、維護國家安全的核心技術之一，也將成為經濟發展中新一輪產業變革的核心驅動力。在我國，人工智能的發展受到高度重視，2017年7月8日國務院了《新一代人工智能發展規劃》的戰略部署，明確我國新一代人工智能發展的三大戰略目標：至2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，成為重要經濟增長點，全面支持建設小康社會；至2025年人工智能基礎理論實現重大突破，成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，向智能社會建設邁進；至2030年人工智能理論、技術和應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，為經濟強國奠基。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，2016年中國人工智能相關專利年申請數量達30115項，產業規模突破百億，2017年中國人工智能產業規模達152.1億元，該行業每年以40%～50%增長率進行增長，預估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業總數已達592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機器學習處理單元，為人工智能硬件打下堅實的基礎。人工智能行業目前已走過技術蠻荒期，處于通用技術與行業結合形成商業化場景應用階段。根據目前滬深兩市板塊分類統計，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎層、技術層、應用層各相關領域。
相比于人工智能技術已經經歷了60多年的長足發展而言，區塊鏈技術目前起步不到10年，且剛剛經歷了三個初級的階段，分別為：
起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數字貨幣使得區塊鏈技術開始走進部分極客和新興技術愛好者的視野當中，并開始在世界范圍內形成一定程度的關注和研究。
雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎技術架構之上引入了智能合約，使得區塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區塊鏈技術開始延展到更多行業和領域。
發展期：2018年-，區塊鏈技術開始迭展，行業發展聚焦于更為安全的技術架構的搭建與更加良好基礎性能的提升，區塊鏈安全、區塊鏈與人工智能等方向開始受到行業重視，一些應用逐步在全球各個行業領域開始試點。
目前區塊鏈技術發展總體階段處于類似于互聯網發展的初期階段，距離大規模的應用落地仍然需要時間積累。“區塊鏈+AI”是新興技術相互賦能的良好應用結合，區塊鏈技術在人工智能這一垂直領域的探索，有助于加速新興技術的落地，并在實踐過程中不斷完善。目前大部分“區塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應用階段。
二、“區塊鏈+AI”具有的優勢與挑戰
在人工智能為區塊鏈提供更強大拓展場景與數據分析能力的同時，區塊鏈技術可為人工智能提供高度可信的原始數據以支持其持續的“深度學習”。在未來人工智能高度發展的同時，也可通過區塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內。這對兩者的技術發展進程都提出了更高的要求，總體而言，區塊鏈技術本身處于早期階段，與人工智能相結合需要持續迭代以滿足人工智能對性能和穩定性的要求。
1、“區塊鏈+AI”兩項尖端科技的相互賦能
區塊鏈與人工智能兩項技術的結合，有以下七個方面的優勢：一是區塊鏈可以提高人工智能的數據安全性；二是區塊鏈可以加速數據的累積，給人工智能提供更強大的數據支持，解決AI的數據供應問題；三是區塊鏈可以解決數據收集時的數據隱私問題；四是人工智能可以減少區塊鏈的電力消耗；五是區塊鏈使得人工智能更加的可信任；六是區塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間；七是區塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結合的優勢具體說明如下：
（1）提高數據安全性
區塊鏈可以幫助人工智能避免因數據存儲問題導致的故障。區塊鏈中每個節點都按照鏈式結構存儲完整的數據，每個存儲節點都是獨立的、地位等同的。區塊鏈的高冗余特性，分布式數據存儲，可避免系統級別風險的發生。理論上看除非所有節點全部出現風險，否則數據就是安全的。
此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數據進行訓練，以及誰部署了最終的，是我們應對人工智能可能出現的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數人工智能程序都是“深度學習”算法的變體。不良的數據內容將給人工智能帶來相應的安全隱患，區塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓練數據開發的，避免了這一問題。更寬泛地說，區塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數據來訓練算法。
（2）大量且豐富的數據支持
一些企業為了自身發展會進行海量數據收集，同時因為市場競爭而拒絕進行數據共享。由此造成這些公司接觸到的數據有限，缺少完整的數據集做支撐，使得人工智能產品質量較差。采用區塊鏈技術，可以利用數據分類帳進行部分數據的購買銷售。可靠性強、可用性高的數據將會使得企業生產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。
當收集了大量同類型數據用于訓練AI模型時，數據會受到偏差或“過度擬合”的影響。數據樣本將不具備典型的隨機性來代表總體的特性。使用此類型數據訓練的模型比使用更多不同樣本進行訓練的模型表現能力要差很多。通過引入區塊鏈技術，讓不同的人和公司來提供可信的不同數據，可以獲得更多樣化的數據樣本，幫助AI完成“自主性”決策。
（3）隱私保護
人工智能的高速發展需建立在大量的數據基礎上，不可避免地涉及到個人隱私數據合理使用的問題，例如從公共數據庫中推導出私人隱私信息，通過這些信息又推導到其他相關人員的信息，這已經超出大部分人同意披露的信息范圍。區塊鏈采用非對稱加密和授權技術，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內容，無法獲取用戶完整的個人身份信息，此技術在AI大數據運行環境下，個人的隱私免于被侵犯，不法企業難以利用用戶數據來牟取不正當利益。同時，區塊鏈與加密算法相結合可以在數據分享過程中分離數據所有權和使用權，讓數據使用方可以利用密文進行模型訓練和使用，徹底杜絕原始數據泄露的風險，從而打通企業和政府中的數據孤島。
（4）能源消耗減少
采用POW共識機制的區塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學習算法，提升數據中心的負載，操控計算機服務器和相關的散熱系統，優化冷卻，有效地進行設備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實，2017年6月百度的智能樓宇項目一個月內為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實驗室DeepMind利用人工智能技術幫助谷歌削減了15%的用電量。
（5）可信任度的提升
一個人工智能管理的區塊鏈可以為獨立于人工智能運行的底層平臺的人工智能提供一個分散的標識。每一個主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認同的節點，這將為AI識別提供一個解決方案，類似于今天的網站證書，以驗證網站所有權。
一個人工智能管理的區塊鏈還可以允許每個人工智能將其活動的常規哈希函數寫入區塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進行不可篡改的檢查。區塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯誤行為被及時的發現、分析和糾正。而區塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動數據。
最后，區塊鏈的共識機制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執行任務的公共記錄(必須由多個區塊鏈節點進行驗證)，我們可以確保人工智能的運行不會超出界限。
（6）更短的AI訓練時間
在使用區塊鏈技術保障訓練數據的真實可靠性的前提之下，可以通過區塊鏈的分布式數據存儲的方式將一臺人工智能的深度學習訓練時間大幅度的減少。例如一個人工智能的訓練可以采用模型并行或者數據并行的方式，將單個的模型或者數據分布在不同的機器之上，從而減少訓練時間。人工智能也可以在同步數據并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數據的相互確認，可以直接進行下一步的操作，從而進一步減少人工智能的深度學習訓練時間。
（7）開放公平性
區塊鏈提供的核心價值是“去信任中介化”。如果想要創建一個自組織和自我調節的人工智能網絡——那么分布式記賬技術是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經徹底改變了分布式計算——將計算任務分散在多臺虛擬機之間，以實現高效的可伸縮任務處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統一調度特定任務，以實現非常特定的目標。
而基于區塊鏈技術的智能合約將使“去信任中介”的網絡得以實現，在這種可信網絡中，兩個人工智能系統可以安全可靠地進行交互，而無需任何中心化的中介。區塊鏈還可為人工智能提供聲譽系統，這樣每個人工智能都可以在選擇與其他人工智能進行交易之前檢查其聲譽。另外，區塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵這些人工智能開發人員共享他們的數據和他們的產品，而不必擔心出現某些偏袒競爭對手或竊取其知識產權的情況，并確保所有相關方為他們的工作獲得適當的報酬。
2、“區塊鏈+AI”面臨的挑戰
“區塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區塊鏈自身的缺點，在結合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區塊鏈結合過程中可能造成原有優勢被破壞。例如：
（1）政策性風險
區塊鏈目前部分的衍生應用在世界各地存在著一定的政策風險——例如未來是否采用區塊鏈技術伴生的通證來激勵人工智能開發或節點管理，但無論是在經濟上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。
（2）技術融合的不確定性
作為兩個前沿的新興技術，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當前區塊鏈的技術指標，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結合并實現落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區塊鏈的主要問題為擴容、隱私、和計算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實現。
（3）大規模的社會應用面臨挑戰
數據共享威脅大型企業利益。通過弱化數據的中心化，降低了大型企業相對小公司的競爭優勢。如果任何人都可以訪問這些數據集和計算，那么任何人都有機會與世界上最大的公司競爭。從技術領域中去除這些障礙將會改善社會，但共享市場的嘗試可能會讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創企業和小企業共同分享。之前使用用戶數據來制定廣告或業務策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數據。因此，大公司可能會反對數據去中心化，并可能游說維持AI模型開發方面集中式數據集的現狀。
（4）不可控性
當使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區塊鏈上運行的事務和交易不可撤銷，可能會給企業和個人造成不可挽回的損失。
三、AI與區塊鏈結合的應用場景
結合兩者技術優勢，通過AI讓區塊鏈更智能，區塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區塊鏈的結合應用，市場上已經涌現出很多相關項目和理論創新，描述了不同場景下結合，比如：
（1）區塊鏈+AI在醫療方面進行結合
相關的結合領域有醫療數據加密和醫療計算分析。關于醫療數據方面，據統計，大部分的醫生會直接將病人的病情、個人信息等信息發給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應用區塊鏈的非對稱加密和授權等技術，對關鍵信息進行加密，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，將大大的提高醫療數據的隱私性。關于醫療計算分析方面，AI在醫療機構提供數據錯誤率小于2%，利用區塊鏈的技術，可以對于醫療數據進行信息交換，相比傳統AI，數據可更好地進行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發區塊鏈醫療數據審計系統，利用“區塊鏈+AI”技術讓醫院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數據。
（2）區塊鏈+AI在數據市場進行結合
利用區塊鏈集合群體的力量，進行數據上的共享、AI模型的訓練等。AI的發展離不開龐大的數據集，區塊鏈可以利用數據分類帳進行高質量數據的購買銷售，當收集了大量的、多樣化的數據樣本后，可用于訓練AI模型，這些數據及AI模型將會解決信任的數據孤島問題，使得人工智能機器人可以進行共享學習，自我成長，產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項目涉及該領域。
（3）區塊鏈+AI在金融領域進行結合
相關的結合領域有市場情緒分析、去中介交易商經紀人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進行深度學習和時序分析，再結合區塊鏈技術保護下的個人數據相整合，為個人提供更精準的交易服務。具體來說，就是從用戶面板上進行大數據采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數據，對市場波動進行預算，最后自動化下單。利用機器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風險，此外，AI監控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項目涉及該領域。
（4）區塊鏈+AI在云計算方面進行結合
當前AI云計算方面面臨計算資源昂貴、訓練時間長、訓練數據多、開發去中心應用困難等問題，結合區塊鏈技術后能較好地解決以上問題。把區塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉換為AI云算力，資源上進行整合，降低計算成本。目前有NebulaAI項目涉及該領域。
（5）區塊鏈+AI在物聯網方面進行延展
首先，區塊鏈技術可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區塊鏈+AI技術完成生物身份識別和身份認證，將個人身份與物聯網聯系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯網設備在區塊鏈+AI的加持下，數據共享，設備可智能化更新。具體的垂直應用包括：應用在工業制造上，制造生產的設備在區塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產能；應用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應用，解放人們的時間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發生；應用在監控等公共基礎設備上，身份認證能快速的識別出罪犯，有利于維護社會穩定。目前有智行者、美圖等項目涉及該領域。
四、“區塊鏈+AI”行業展望
第6篇：醫療人工智能方案范文
關鍵詞:新醫科;智能醫學;人才培養
1緒論
健康中國已上升為國家戰略，新醫科在我國高等教育中掀起了一陣新的改革浪潮，“智能醫學”的應用性人才培養模式也隨之開啟。智能醫學工程是以現代醫學與生物學理論為基礎，融合先進人工智能及工程技術，挖掘人的生命和疾病現象的本質及其規律，探索人機協同的智能化診療方法及其臨床應用的新興交叉學科。目前，高校在進行醫工融合培養學生的指導過程中，存在許多問題，如醫學和工科的理論結合層面較為薄弱，多學科交叉聯合指導的機制不完善，成果轉化和臨床應用性不高。實踐層面，在現有的醫學教育模式下，醫學生缺乏全面的對數據進行收集、處理與分析的能力。但是在智能醫學時代，對數據的處理與分析能力會成為醫生工作的重要組成部分。面向醫療健康的智能醫學工程交叉學科人才的迫切需求，智能醫學工程交叉學科的人才培養的機制有待完善。2019年，一些院校如南開大學和天津大學獲得教育部的審批，已經率先實行招收智能醫學工程專業的新生［1］。高等醫學教育對新醫科背景下智能醫學工程專業人才培養認知還處于探索階段，智能醫學工程如何實現醫工交叉學科的融合發展，如何獲取人才培養中的合適方法、模式、關鍵技術等的研究，協同醫學發展、社會需求的人才，還需要深入思考和進一步探索。
2新醫科背景下智能醫學人才培養
2．1新醫科符合醫科改革的內在需求
隨著“健康中國2030”國家決策不斷推進，醫療健康逐漸被國家視為重要的基礎性戰略資源，在大數據和人工智能技術影響下，臨床應用、疾病預測與預防、公共衛生、循證公共衛生決策、健康管理、健康監測與個性化醫療服務等方面的研究以及產業發展，將是未來整個醫療領域的提升方向，給智能醫學分析與決策賦予了新的意義和內涵。
2．2醫工融合發展的必然趨勢
隨著精準醫療與智能醫學診療技術的深度融合，理論層面，把握新醫科背景下智能醫學工程專業復合型創新人才培養目標，以臨床應用性為導向，多學科領域知識相互滲透。調整醫工結合課程體系，既符合新醫科需求，又實現醫工融合課程模塊間的交叉互補，體現醫工結合特色的寬口徑學科結構。培養既懂醫藥科學、數據科學又懂人工智能應用的高級復合型人才。實踐層面，精準醫療與智能醫學工程技術緊密結合，利用臨床醫生在傳統醫學中積累豐富的臨床經驗，并融入到智能醫學診療模式變化中，將徹底改變現有診療模式。
2．3人工智能助力智能醫學工程人才培養
隨著科學技術的飛速革新，人工智能核心技術推動傳統學科專業建設和醫工交叉融合。助力人才培養主要表現在以下三個方面。一是從智能醫學診療技術創新的角度，技術的革新引領人工智能與各個產業領域深度融合，創造新的產業或領域，計算機模擬人腦的思維過程，實現人機交互，提高醫療資源的利用率，推動醫療產業的高效運轉。智能醫學診療主要包括疾病早期診斷、臨床決策支持、正確用藥、診療方案的選擇等。如KopR和HoogendoornM等探索了醫院對病人電子病歷(EMR)數據進行分析，結合結直腸癌預測模型，更準確的預測早期直腸癌和干預治療實踐［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了醫學影像自動診斷皮膚癌，通過數據預處理去除噪音和不必要的背景圖像，提高圖像質量，輔助醫生進行臨床決策［3］。二是從醫療健康大數據的角度，隨著大數據、數字技術、機器學習和人工智能等信息技術在醫療領域的應用，電子健康記錄數據呈指數型增長，醫療大數據來源包括醫院記錄、患者醫療記錄、醫療檢查結果和物聯網設備［4］。智能醫療系統具有識別、篩選和決策等智能醫療輔助功能。2017年上海計算機軟件技術開發中心對醫療大數據可視化系統的實踐與研究［5］;2018年，阿里健康與阿里云宣布共建阿里醫療大腦2．0［6］，加強在圖像識別、生理信號識別、知識圖譜構建等能力的建設［7］;同年，騰訊推出醫療AI引擎“騰訊睿知”，具備更智能化的醫療垂直搜索功能，幫助患者精準匹配合適的醫生。三是從人才培養的角度，多學科交叉融合發展是大勢。人工智能將打破不同學科專業的壁壘，推進多學科交叉融合發展，形成“人工智能+”的專業新的人才培養模式。高校也應根據產業需求變化調整專業設置，構建新的專業結構。高校人工智能相關的本科專業將會蓬勃發展，形成頗具特色的“人工智能+”專業集群。“人工智能+”技術所衍生的新醫科、新工科專業之間的協同創新發展，實現技術創新與醫療應用的統一。以“人工智能+醫學”為契機，結合醫學產業發展趨勢和智能醫學工程專業的特點，研究相應的教學體系、制定科學的教學計劃，建立具有行業特色的課程群、制定合理的課程大綱，解決學生在醫學診療和工程技術兩方面協調發展的問題，全面提升醫學生的綜合素養以及未來的職業競爭力。綜上所述，新醫科人才培養在人工智能助力下，培養學生具備較強的創新意識和具有智能醫學領域科研能力，掌握關鍵理論與方法，創造性地將計算機科學技術、人工智能技術和方法、大數據關鍵技術與醫學應用系統相結合，進而創新性完成的醫學信息處理、行為交互和人工智能系統集成及應用。以上需培養的能力，對現有醫學專業的改造升級、人才培養模式的改變、師資隊伍的全面建設具有較高的要求。
3培養新醫科人才的實施路徑
3．1從醫工融合研究的視角
智能醫學工程的專業培養建設要體現醫工融合發展需求，推進智能工程、醫學與教育的深度融合，提升人工智能在醫學中的應用，滿足新醫科發展要求的卓越工程師為育人目標，強調學科交叉滲透、重視臨床應用、把握科技前沿，推動教學創新等。
3．2從醫工融合研究的廣度
目前我國部分高校開展了醫工融合人才培養模式的探索，但有區域特色的醫工融合研究還不多。針對新醫科臨床需求分析，把握智能醫學工程高等教育體系，重點聚焦區域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新醫科”對人才的需求。
3．3從醫工融合研究的深度
(1)整體設計智能醫學工程專業教學環節。建立知識能力矩陣，整體設計教學、實驗、課程設計、專業實習、畢業設計等環節，突出新醫科相關課程及實踐，加強附屬醫院和教學醫院的聯系，深化臨床實踐能力。(2)培養學生專業能力和科研創新能力。智能醫學工程專業教學與知識能力培養的思考是以智能醫學學科的特點為基礎，通過知識能力矩陣的智能醫學工程專業課程創新教學，根據智能醫學工程專業課程知識點的內在聯系和相對獨立性，優化核心知識模塊形成知識能力矩陣，構建課程內容架構。通過系統理論知識教學、優化課程實驗和上機安排，引導學生自主設計性學習，提高學生的學習積極性，達到有效教學效果。(3)結合學生興趣偏好，研究如何提高學生的專業興趣，探索將專業興趣轉換為“工匠精神”的教育理論及方法:廣泛調研，全面建立當前地方高校智能醫學工程專業學生與專業偏好的培養模式。
4結語
第7篇：醫療人工智能方案范文
市場層面上，隨著曠視科技Face++C輪融資4.6億美元、商湯科技B輪融資4.1億美元、明碼生物科技B輪融資2.4億美元等多筆融資的完成，眾多國內人工智能初創公司再次創下驚人的融資數。而據美國公司TechCrunch統計，今年自動駕駛領域全球融資的數額到11月初已經達到14億美元，已經遠超去年全年的6.3億美元，全球資本市場對于人工智能在無人駕駛的發展也無疑是看好的。據易觀咨詢的《人工智能理財市場專題分析》報告，人工智能在金融的應用已被提至新高度，預計中國人工智能理財規模到2020年將達到5.22萬億。
今年9月，高盛在其的《中國在人工智能中崛起》報告中也提到，中國已經成為人工智能領域的主要競爭者，BAT將是中國第一批人工智能受益者。值得注意的是，離開中國大陸七年之久的谷歌已經借AI實驗室成立選擇回歸。而以百度、阿里巴巴，騰訊為首的互聯網巨頭也紛紛宣布全面布局人工智能領域，并且實施了多起海外并購。晨哨集團研究部也根據并購決策方及標的在業界的影響力、并購產業鏈布局及并購金額等綜合因素選取出人工智能領域10宗有代表性的跨境并購案例：
百度收購硅谷科技創業公司xPerception今年4月份，百度宣布收購硅谷科技創業公司xPerception，具體金額未透露。
xPerception是創立于硅谷的初創公司，是一家專注于機器視覺軟硬件解決方案的科技公司，面向機器人、AR/VR、智能導盲等行業客戶提供以立體慣性相機為核心的機器視覺軟硬件產品，此前曾獲得真格基金天使投資。
針對此次并購，百度表示，收購之后xPerception的核心團隊均加入百度研究院，加速包括AR、自動駕駛和機器人在內的百度人工智能業務矩陣的產業化。
百度全資收購美國初創公司KITT.AI今年7月份，百度宣布全資收購美國初創公司KITT.AI公司，并把KITT.AI公司的語音能力和自然語言處理能力融入到百度平臺中，全面免費向百度的合作伙伴賦能開放。知情人士透露，本次收購的價格也在億元之上。
資料顯示，KITT.AI成立于西雅圖，是一家專注語音喚醒和自然語音交互技術的公司，曾經入選了美國知名創投研究機構CB Insights人工智能創業一百強，并獲得微軟聯合創始人Paul Allen和亞馬遜子公司Alexa投資。公司創始成員包括JHU博士姚旭晨(CEO)、JHU博士陳果果(公司CTO)等。
Kitt.AI共開發了三款產品：Snowboy(可定制的詞典檢測引擎)，NLU(多語言自然語言理解引擎)和ChatFlow(多圈談話引擎)。
百度表示，收購KITT.AI是利用其強大的語音能力和自然語言處理能力用在軟硬結合的過程中強化體驗，而百度在AI領域的廣泛布局為對于KITT.AI技術的落地應用提供了良好的現實基礎。
百度、螞蟻金服、啟明創投等參投數據庫人工智能平臺TigerGraph3100萬美元A輪融資今年11月，企業級實時圖數據庫人工智能平臺TigerGraph在華創思享會上宣布獲得3100萬美元A輪融資，本輪融資來自啟明創投、百度、螞蟻金服、華創資本等公司。
資料顯示，TigerGraph，是新一代企業級的實時圖數據庫平臺，總部位于紐約，它的技術突破代表著圖數據庫演進的下一個里程碑——一個完整的、分布式的并行圖計算平臺，能夠支持網絡規模數據的實時分析。其技術能夠支持網絡規模數據的實時分析，可適用于大圖——深度鏈接分析的最佳模型。他們能夠探索、發現和預測關系，并且應用于個性化推薦，反欺詐，供應鏈物流優化，企業知識圖譜等，其客戶包括支付寶、VISA、軟銀、以及美國的wish等知名初創公司。
騰訊跟投人工智能創業孵化器Element AI A輪1.02億美元融資2017年6月，加拿大人工智能咨詢公司Element AI宣布獲得1.02億美元A輪融資，由Data Collective(DCVC)領投，Tencent(騰訊)Intel Capital(英特爾投資)，Microsoft Ventures(微軟創投)等跟投。
資料顯示，Element AI是一家人工智能創業孵化器，于2016年10月由機器學習先驅YoshuaBengio等共同創立的。Element AI宣稱，為全球網絡安全，金融科技，制造，物流和運輸，機器人等領域的企業提供AI解決方案，已開發出了一種“獨特的、非剝削性的學術合作模式”，其學習算法也已經在多家機構中被應用，并讓用戶能夠將人工智能應用在其網絡安全、金融技術、物流等產品上以獲取相應數據。
騰訊、創新工場和TCL資本等參投美國兒童機器人創企奇幻工房Wonder Workshop獲4100萬美元C輪融資今年10月30日，美國加州兒童機器人教育科技創企奇幻工房Wonder Workshop宣布獲得4100萬美元的C輪融資，投資方包括騰訊、創新工場和TCL資本、CRV、Madrona Venture Group、香港Bright Success Capital等。截至目前，該公司的融資總金額已經達到了7834萬美元。
資料顯示，奇幻工房業務覆蓋全球37個國家，其明星產品是Dash和Dot兩款機器人，并且為兒童提供了可視化編程工具，讓兒童通過自己編寫的軟件操控“達奇”和“達達”兩款機器人。目前，該公司已經開放了應用程序接口，允許開發人員基于上述兩款機器人構建應用程序。另一方面該公司特別針對中小學生推出了“Teach Wonder”教育項目，旨在從學校為切入口來推廣機器人編程，并且在社交媒體上積極推廣產品。
阿里參投美國初創公司Magic Leap 5.02億美元D輪融資美國增強現實(AR)創業公司Magic Leap，該公司剛剛完成了一筆5.02億美元的D輪融資，其估值已經接近60億美元。由新加坡淡馬錫控股領投，阿里巴巴、谷歌等公司參投，此輪融資正值Magic Leap的一款在現實圖像上疊加虛擬影像的增強現實眼罩產品之際。
資料顯示，Magic Leap成立于2011年。其創始人Rony Abovitz曾是MAKO外科手術機器人公司的創始人。而Magic Leap是一個類似微軟HoloLens的增強現實平臺，主要研發方向就是將三維圖像投射到人的視野中，但是它的研發的技術目前依然處于絕密狀態。
一份法律文件顯示，Magic Leap正在開發人工智能機器人。Magic Leap已在加州北部地方法院對兩名前員工提起訴訟，其中一名被告是Magic Leap前先進感知和智能高級副總裁加里·布拉德斯基(Gary Bradski)。他在機器人和人工智能領域有著豐富經驗，此前在Magic Leap開發私有技術，參與了涉及機器人深度學習技術的項目和計劃。
復星1336萬美元投資德國初創公司NAGA復星在今年3月以1336萬美元投資德國公司NAGA，NAGA是一家通過為用戶提供創新性的智能投顧產品和交易服務的公司。
智能投顧(Robo advisor)憑借人工智能分析客戶需求匹配金融資產的資產配置手段。它利用智能化算法，根據投資者具體情況，運用一系列投資組合優化的理論模型，為用戶提供投資參考的動態資產投資配置。
資料顯示，The Naga Group AG位于德國，成立于2015年8月，由Yasin Sebastian Qureshi、Christoph BrüCK、Benjamin Bilski創立，其中，Yasin Sebastian Qureshi是德國著名的金融人士。旗下應用程序是SwipeStox，是一款社交網絡金融服務應用，讓客戶能夠實時交易外匯、指數、大宗商品和差價合約。SwipeStox以游戲的形式激發股票交易興趣，同時簡化金融交易流程，并在2016年7月，與美國著名外匯經紀商福匯達成合作。
Naga，已于今年7月份在德國證券交易所完成IPO。
復星1425萬美元戰略投資以色列初創公司Bondit復星在10月底，宣布完成對以色列公司BondIT1425萬美元戰略投資，并成為BondIT的主要股東。
資料顯示，BondIT是一家位于以色列從事AI研究的金融科技公司，提供基于機器學習算法的固定收益投顧解決方案，產品專注于難度更高且市場相對空白的全球債券市場的固定收益領域。Bondit通過創建和優化債券組合來獲取投資回報，宣稱可利用數據科學和人工智能來克服在固定收益產品中經常出現的復雜性和效率低下。
復星表示，其通過海外并購智能投顧公司，借助自身完善的全球化布局，使集團能夠嫁接其有海外資產配置需求的中國高凈值客戶，并試圖在金融科技及財富管理業務上尋找各種優質并購目標。
尚珹資本跟投Petuum 9300萬美元B輪融資今年10月10日，機器學習基礎架構平臺開發初創公司Petuum Inc，宣布完成9300萬美元的B輪融資，由軟銀旗下投資公司領投，尚珹資本跟投。
資料顯示，Petuum， Inc.是一家專注于人工智能和機器學習的解決方案研發平臺，總部位于美國賓夕法尼亞州，創辦人Eric Xing博士是美國卡內基美隆大學計算機科學學院機器學習系的教授兼研究副主管。據了解，作為人工智能和機器學習的研發平臺，Petuum立足于對機器學習和計算方法的基礎研究，為應用程序的開發和部署提供了一種跨平臺、標準化的方法，從而盡量避免了現有機器學習框架和云基礎架構的碎片化，使得各行各業、各種規模的公司能夠獲取最前沿的人工智能技術。
通過新一輪的融資， Petuum將繼續擴展其技術和業務團隊，并專注于把PetuumOS部署在那些有著廣泛人工智能應用前景但采用率低的具體行業，如制造業和醫療保健。
尚珹資本(Advantech Capital)官網顯示，其于2016年1月正式成立，是一家專注中國市場的私募股權投資基金，并側重于以創新為驅動的成長型投資機會。
埃斯頓900萬美元收購美國高科技公司Barrett30%股權，布局高端人工智能機器人領域今年4月份，埃斯頓公告，擬通過全資子公司使用900萬美元收購美國高科技公司Barrett Technology30%股權，拓展基于核心功能部件的人工智能和微型伺服系統領域。
埃斯頓公司為進一步提高智能制造核心功能部件的競爭力，拓展基于核心功能部件的人工智能機器人領域，擬通過全資子公司使用900萬美元對美國BarrettTechnology公司進行部分股權收購并增資，收購及增資完成后，公司通過直接和間接方式共持有Barrett Technology股權比例為30%。
第8篇：醫療人工智能方案范文
今年“兩會”，“人工智能”首次被寫入了政府工作報告，也成為兩會代表委員熱議的話題之一。
浪潮集團董事長孫丕恕、騰訊創始人馬化騰、百度創始人李彥宏、科大訊飛創始人劉慶峰、復星集團董事長郭廣昌等代表委員在兩會發言中紛紛為人工智能發展建言獻策。
如果仔細閱讀孫丕恕、李彥宏、馬化騰、劉慶峰、郭廣昌等代表委員關于人工智能的提案議案，你會發現，他們既是為推動人工智能產業發展發聲，也是為各自企業搶占人工智能先機造勢。
業界一致認為人工智能技術商業化的拐點已經到來，哪些企業最有機會？顯然是那些技術嗅覺敏感、已率先布局的企業更有機會搶占先機。
具有應有場景
和大數據優勢的
互聯網巨頭
BAT是目前國內人工智能的重量級玩家。BAT企業中，百度布局最早，投入力度最大。李彥宏在兩會上提交的三項提案均聚焦人工智能。
人工智能已成為百度的核心戰略。百度大腦、百度無人車、被稱為“人工智能權威”的百度新任總裁陸奇等都成為百度人工智能戰略的重要布局，受到業界的高度關注。
據李彥宏介紹，去年和前年，百度的研發投入各有100億元左右。在李彥宏看來，人工智能技術正在快速發展，大投入才可能有大收益。
與百度在戰略上高舉高打、重金豪賭不同，騰訊、阿里對人工智能的布局更加現實，主要從現有場景入手，將人工智能結合到現有產品中。
阿里的人工智能是放在阿里DT大商業體系內，配合云計算、大數據對阿里的電商物流乃至物聯網體系展開。騰訊則將人工智能緊密圍繞內容、社交、游戲三個核心應用場景展開，把人工智能落地在微信、游戲、新聞里面，提升用戶體驗。騰訊和阿里一樣，也把人工智能與騰訊云進行了結合，面向企業市場推出了基于AI的云服務。
由于人工智能技g研發投入大，BAT企業從互聯網向AI布局，具有技術實力和資金實力。同時，BAT企業擁有十幾年的產品與數據積累，為發展人工智能提供了天然條件。它們在搜索、電商、社交等領域的用戶積累和應用場景也有助于人工智能產品實現落地。
給人工智能建設提供“裝備”的
IT企業
在互聯網投入和建設時期，受益最大的是像思科這樣給互聯網“淘金者”提供“水”、“鐵鍬”等工具的互聯網設施提供商。當年思科因為抓住了互聯網先機快速崛起，當時思科CEO錢伯斯也因此被稱為“互聯網先生”。
國內老牌IT企業浪潮也是互聯網大發展的受益者。伴隨中國互聯網市場的高速成長，浪潮已成為中國最大的服務器廠商，BAT等企業的數據中心運轉著浪潮的服務器和存儲產品。
在人工智能建設時期，浪潮也要為“人工智能淘金者”提供“養料”和“裝備”。浪潮為此已較早進行了準備和布局。
技術出身、對技術發展脈絡有深刻把握的浪潮董事長孫丕恕，較早就看到大數據和云計算的機會，在三年前，浪潮提出做“中國領先的大數據和云計算服務商”，向大數據和云計算領域轉型。
如今，浪潮已具備人工智能的三大支撐能力――計算資源、算法資源和大數據資源。
在計算方面，浪潮已經布局多年。無人車測試中，百度實現近90%的識別準確率，這背后依托著采用GPU協處理加速的浪潮服務器。騰訊、阿里、搜狗、今日頭條等企業發展人工智能，背后都有浪潮計算力的支撐。
在大數據方面，浪潮從2010年開始投入大數據，目前浪潮的天元數據網已經采集了50PB的高價值數據。人工智能需要大數據“喂養”，浪潮擁有大數據積累。據孫丕恕介紹，浪潮將以天元大數據為依托，加速大數據雙創行動在人工智能領域落地。
在云計算方面，浪潮已投資100億元在全國建設7大云計算數據中心，以行業云的形式提供云計算服務。意識到人工智能在云計算建設中機會巨大，浪潮下一步計劃結合人工智能應用，進一步發力云計算市場。
看來，成名于PC時代、成長于互聯網時代的老牌IT企業浪潮，有望在人工智能時代煥發新生機。
聚焦某個專業領域的專業人工智能公司
典型企業：科大訊飛
科大訊飛是國內智能語音和人工智能專業領域的領導者。隨著在語音技術越來越深入應用，這家曾多年默默無聞的企業，越來越走向前臺、受到關注。
在去年10月錘子科技新品會上，錘子科技創始人羅永浩現場演示科大訊飛語音輸入功能，隨后說了一段話，識別結果一字不差，驚艷全場。
應該說，科大訊飛作為國內早期專注于智能語音和人工智能領域的企業，經過18年的厚積薄發，已進入豐收的季節。科大訊飛不僅擁有大量使用“訊飛語記”的2C用戶，更有錘子、華為、IBM這樣的2B用戶。科大訊飛的產品既可能直接提供給終端用戶，也可通過集成到合作伙伴的產品和方案中實現商用落地。
隨著人工智能商業化的加速和資本的熱捧，會出現更多專業領域的專業人工智能創新公司。比如，上個月被百度收購的渡鴉科技和2016 年2 月由英特爾研究院原院長吳甘沙參與創辦的馭勢科技，都屬于這樣的專業人工智能公司。
積極擁抱人工智能“AI+”的各行業企業
典型企業：復星實業
復星集團董事長郭廣昌的2017年兩會提案主要關注醫學人工智能領域，也與復星布局醫療人工智能有關。據了解，復星醫藥已經在布局達芬奇機器人等產品線。根據財報數據，在去年前三季度復星醫療旗下的達芬奇手術機器人于中國內地及香港地區的手術量達到約8000臺，同比增長約49%。
郭廣昌非常看好“人工智能+醫學”，他認為人工智能也是醫學應用的制高點。去年12月10日，復星醫藥與美國Intuitive Surgical簽訂戰略合作，共同注資1億美元在上海成立合資企業，主要研發、生產針對肺癌的早期診斷及治療的基于機器人輔助導管技術的創新產品。Intuitive Surgical據稱是全球機器人輔助微創手術的領導者。
和復星實業希望通過人工智能技術搶占醫療制高點一樣，奇瑞汽車通過自主研發，并與百度、科大訊飛等合作，加大在無人駕駛、智能汽車領域投入，希望搶占智能汽車市場先機。
可以預見的是，隨著人工智能在各行各業的普及，積極擁抱人工智能的傳統企業更有機會獲勝。
慧眼識珠的產業投資、風險投資、中介等企業
典型企業：創新工場
創新工場的創始人是先后任職微軟和Google的李開復。李開復是學人工智能專業出身，他肯定不能放過挖金人工智能的機會。創新工場先后投資了曠視科技（Face++）、馭勢科技以及第四范式和地平線機器人（Horizon Robotics）等人工智能公司。根據李開復的判斷，人工智能投資已進入“黃金時代”。創新工場還成立了自己的人工智能工程院，由李開復親自擔任院長。
還有一家新成立僅一年多的創司在人工智能圈很知名，它叫“將門創投”。能在短短時間迅速出名，一是因為它聚焦在火熱的人工智能領域，二是因為它的管理團隊來自微軟創投加速器的創始團隊，已經積累很多創始企業資源和行業資源。
任何一個有商業化“錢景”的新技術都會受到資本的青睞，人工智能也不例外。
第9篇：醫療人工智能方案范文
近日，青島市物價局批復關于IBM開發的醫生會診人工智能產品沃森腫瘤的收費。據此，醫院可根據自愿原則，與病人雙方協商并簽訂協議確定具體收費標準。這意味著，醫療人工智能產品作為醫療服務項目，其商業化臨床應用和推廣受到主管部門認可。
沃森是當前醫療領域應用相對成熟的智能機器人，也是全球最早進入臨床的產品。據其中國地區分銷商百洋智能科技董事長付鋼透露，目前沃森腫瘤已經在八省落地，預計年底覆蓋150家三級綜合醫院。
但在本土化過程中，如何獲取各醫院醫療數據和診療方案，克服國內醫療信息數據孤島，并打動醫療機構和醫生接受這一新事物以及讓患者為高價埋單，都是沃森無法回避的問題。
醫生助手
公開數據顯示，2015年國內新發癌癥病例約429.2萬例，其中，281.4萬例癌癥死亡。在治療方面，國內外存在巨大差距：國內所有癌癥患者的平均五年生存率僅為30.9%，而美國已達到66%。
專家分析，主要原因在于，一是發現不及時，體檢體系不發達，中國50%的腫瘤患者入院就已是晚期患者，美國只有10%的入院患者是晚期患者;二是因為國內腫瘤整體治療規范水平不夠。
“要解決幾百萬人的腫瘤治療，一定是通過更先進的工具提高醫生的效率，提高一線醫生的診療水平。”付鋼表示，腫瘤患者對于治療方案、健康狀況確認的需求非常旺盛，以往很多腫瘤患者會在進行治療后或者在發現病情前就去一線城市甚至國外的醫院進行治療。這也是其引進沃森健康系列產品的主要出發點。
“沃森的開發是給醫生做助手，而非取代醫生。”IBM沃森健康中國區總經理郭繼軍說。
據了解，沃森“學習”過程類似AlphaGo，由紀念斯隆-凱特林癌癥研究中心（MSKCC）歷時四年半訓練出來，它汲取了300多份醫學期刊、200余種教科書、超過1500萬頁的論文研究數據以及基于美國國立綜合癌癥網絡的癌癥治療指南和MSKCC在美國100多年癌癥臨床治療實踐經驗等，并保持每月更新。
目前，沃森健康已研發出3種腫瘤科產品：沃森腫瘤、沃森基因解決方案和沃森臨床試驗配對。IBM沃森健康總經理Rob Merkel介紹，沃森產品目前已在13個國家開展臨床應用，并很快推廣到20多個國家。其中沃森腫瘤和沃森基因解決方案分別于去年8月和今年6月被引進中國市場。
以沃森腫瘤為例，接受患者預約后，腫瘤專家與患者實行面對面交談，根據患者病歷情況，擇病情重點現場上傳關鍵詞至云端，經過沃森的數據庫從中篩選和抓取有用的診療內容，并輸出四項內容：治療方案描述、治療方案遵循了哪些指南和治療思想、幫助尋找到患者的臨床醫學證據以及用藥建議，同時會評估患者采用該方案的療效與風險，最終由醫生決定是否采取。目前沃森的診斷治療范圍涉及肺癌、乳腺癌、直腸癌、結腸癌、胃癌、卵巢癌和宮頸癌等治療領域。
據稱，和頂級專家組所給出的治療方案相比， 沃森腫瘤的治療方案已達90%以上的符合度，逐漸成為腫瘤專家的重要智能助手。
“沃森其實就是一個國際多學科專家的腫瘤會診意見。”青島大學附屬醫院副院長張曉春告訴《財經國家周刊》記者，今年4月底其所在醫院沃森國際腫瘤診療中心開診并接診第一批病人。目前已經接診了256個病人，其中沃森腫瘤對33個病例給出的診療方案，與MIT專家做的治療方案比對一致率是96.8%。 沃森是當前醫療領域應用相對成熟的智能機器人，也是全球最早進入臨床的產品。
在張曉春看來，對資深專家而言，沃森腫瘤還是太年輕，其提供的方案更適合用于指導基層醫療機構對腫瘤規范治療缺乏認知的醫務人員。用沃森腫瘤培養年輕醫生、帶團隊，尤其對非腫瘤科室的醫生非常有用。
據了解，使用沃森腫瘤和沃森基因組學均需自費，沃森腫瘤價格是4500元/次，沃森基因組學為5000元/次。
本土化挑戰
根據規劃，沃森腫瘤今年底將進入中國150家三級綜合醫院。其在國內運營服務經銷商除百洋智能科技外，還有杭州認知網絡科技公司。
百洋智能科技首席營銷官王必全透露，目前已經接到很多醫院的合作意向，按照市齜從η榭隼純矗醫院引進速度和規模可能遠超規劃，實際引進沃森腫瘤的醫院會在150-300家之間。
廣受追捧的背后，其應用實效和商業化成果仍有待時間檢驗。
“還是本土化不足的問題。”張曉春說，沃森腫瘤提出的方案都是基于歐美國家的病例，尤其是MSKCC的專家的一些成功案例，而腫瘤治療在人種、基因上是有差別的，沃森給出的治療方案是否適合亞洲人群還有待研究。在藥品方面，國內自主研發的腫瘤靶向藥如果在歐美國家沒有上市的話，暫時也未被納入其認知系統中，這給中國醫生的診療帶來了一定局限性。此外，針對病情比較復雜的腫瘤患者，比如一些經過多線化療和對藥物產生耐藥性的患者，沃森腫瘤還不能很好地解決。
納入本土化案例及數據是其接下來要努力的方向。郭繼軍表示，IBM將會從幫助醫療機構提升績效、基于國內醫療轉型需求的層面出發，解決數據整合問題，并逐漸積累和吸收中國醫生及研究人員的論文和循證研究成果。
但這并不容易。據了解，獲取訓練醫療人工智能所需的數據，主要是采用合作和并購方式，成本很高，數據來源的正當性也常受質疑。這一模式在國內開展起來可能頗具困難。主要原因在于，目前國內各醫院系統并不相連，也沒有統一規范的臨床結構化病歷模型標準，不同醫院的病歷書寫存在差異，非結構化的數據導致很難做到高效率的大數據挖掘。而且，由于國內臨床病歷缺乏規范，不少臨床實際治療、診斷細節在病歷中無法體現，此外，與國外患者離院后延續性的隨訪體系不同，國內患者離開醫院失訪率非常高，臨床病歷和高度碎片化的數據實際價值有限。
對于醫院而言，引進沃森的成本也不小。張曉春并未透露具體引進費用，但據她介紹，沃森腫瘤軟件不能直接在醫院HIS系統運行，需要另建系統并單獨設立專門的診所。
而推廣沃森產品，國內醫務人員的培訓不可或缺。“如果沃森在全國鋪開，至少要訓練一萬名專業的腫瘤醫生。”付鋼表示，腫瘤科是非常專業的科室，具體對于每個病人在不同的治療場景下，用好這一助手，需要與醫生溝通互動并開展培訓。
據付鋼稱，目前百洋已經篩選了500家醫院，配備相應的醫生培訓工程。這將付出大筆的培訓費用。
