人工智能輔助醫療決策精選(九篇)
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第1篇：人工智能輔助醫療決策范文
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。互聯網積累了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?，F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。互聯網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。
第2篇：人工智能輔助醫療決策范文
由于變化無窮、復雜精妙，圍棋一向被認為是人類頂級智慧的試金石。對于一個19×19的圍棋棋盤而言，精確合法棋局的數量達到3的361次方。這是一個171位數，比宇宙中全部原子的數量還要多。這一驚人的數字，足以令任何基于蠻力窮舉的人工智能望而卻步。正是因為如此，AlphaGo完勝李世石才讓人們震驚。這說明人工智能的水平已經獲得了跨越式提升，人工智能能做的事情已經超出了人們的想象。那么，日新月異的人工智能將為船舶行業帶來什么呢？
就在AlphaGo對陣李世石期間，航運業“大拿”馬士基在人工智能方面進行了一次新的嘗試。該公司首次完成通過無人機向海上船舶送貨的任務，這也是去年馬士基在世界首次使用無人機成功對浮式生產儲油船（FPSO）貨物油艙檢測后的又一次無人機應用的創新之舉。未來該公司將進行進一步測試，使無人機成為馬士基船舶供應鏈的一部分，以節省更多的時間和資金成本。
雖然這一應用的人工智能水平不能與AlphaGo相提并論，但這也是人工智能在船舶領域應用上向前邁出的一大步。應該說，船舶業及航運業近年來在船舶的智能制造和智能運營方面已經取得了一定成果，而且在提高生產效率以及將人類從繁重勞動中解放出來的要求越來越迫切等因素的促進下，這一進程正在加速。然而，現在看來，人工智能的發展更令人驚嘆，船舶的智能設計、建造和運營可能會以比我們想象中更快的速度成為現實，而且程度會比我們想象的更高。
人工智能專家認為，“AlphaGo”們運用了最新的深度學習算法，完成了從“計算”到“智能”的飛躍。這種深度學習算法是類似于人類大腦的人工智能學習法，也是人工智能領域極其重大的突破。這一突破的里程碑式意義在于，當面臨一些開放性問題，而不僅是非黑即白的輸贏問題，如在無人駕駛中面對天氣、環境突發狀況時，人工智能可能通過深度學習進行判斷和操作。而這恰恰為船舶的完全人工智能操縱以及不同類型船舶的智能建造創造了條件。
目前，全球范圍內已開展了多個智能船舶和無人駕駛船舶項目，如中國船舶工業集團公司主導開展的綠色海豚38800噸智能示范船建造項目、歐盟資助研發的代號為“MARS”的無人駕駛船項目、DNV GL的無人運輸船設計項目、韓國現代重工的智能船舶聯網系統項目等。我國建造的“會思考”的船舶，將能實現全船信息共享、自主評估與決策、船岸一體化、遠程支持和服務；無人駕駛的“MARS”號預計在2020年駛向大西洋；DNV GL在設計無人運輸船之前已經開發出全新的無人操作FLNG（浮式液化天然氣裝置）概念。船舶行業正按部就班地開展智能船舶研究，而一日千里的人工智能也許將推動這些項目加速度“前進”。
人工智能在船舶上的應用，除了運營方面，還有設計和建造。目前，船舶的設計和建造普遍應用軟件、機械臂等，這是一種最初級的人工智能。在這方面走在前面的韓國和日本，目前都已擁有完整的智能化設計、生產運行和運營管理系統；擁有從船舶設計、研發到建造的智能化控制體系。焊接機器人、裝配機器人、噴漆機器人、碼垛機器人、搬運機器人等應用于船廠，已在很大程度上超越了傳統機器人，在降低誤差、提高生產率、節約成本方面效果明顯。2014年8月，韓國大宇造船海洋研發的造船施工新工具――外骨骼動力裝，開始在造船現場使用。這種外骨骼動力裝可穿著在工人的身上來輔助工人搬運重物。可以說，人工智能已經在造船作業中廣泛應用，但由于船舶產品的非標準化和定制化特點，船廠應用機器人生產還存在一定的困難。那么，具有深度學習能力的人工智能是否能讓這一問題不再是問題了呢？這值得我們深入思考和大膽嘗試。
第3篇：人工智能輔助醫療決策范文
抱怨的背后正體現出中國人工智能厚積薄發，取得了一定成就，尤其是在應用層的發展達到了與美國相近的水平。如在移動支付方面，目前中國的移動支付普及率為77%，位居全球第一，在大量應用的背后，從刷臉支付到算法優化，人工智能扮演著關鍵作用。美國人免不了喝上一壺老陳醋。
事實真的如此嗎？
我們在做《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》報告時發現：中國人工智能企業數量、人才數量都僅為美國的一半；美國布局全面，而中國無論是企業還是人才，在產業基礎層、技術層、應用層，分布不均，僅應用層略有積累。
施密特之抱怨，終究無法掩蓋中美兩國巨大的產業落差。
與其關注誰威脅誰，不如把心思放在技術創新上。這才是每一個AI企業都應該時時刻刻思考的問題，也是一個科技企業的本分。
不過，現在產業界也不夠冷靜。甚至于出現了一些讓人擔憂的跡象。回顧2017人工智能領域已經出現了三大突破，算法、政策、資金，均創里程碑，業界歡呼鼓舞，這種情形像極了1999年底網絡泡沫泛濫的情形。
展望2018，偌大一個人工智能，優秀項目不夠、頂尖人才不足、場景落地缺失，三大難題橫亙眼前，又將如何破解？
2017年的三大突破
1、算法的突破
要說在2017年把人工智能引入輿論的，就不得不提圍棋人機大戰。來自谷歌旗下的AlphaGo以3：0擊敗了世界排名第一的柯潔，隨后AlphaGo Zero又取得超過AlphaGo的實力，贏得了100場比賽的全勝，并在40天內超過了所有舊版本。
AlphaGo的前幾代版本，主要采用深度學習算法，一開始用上千盤人類棋譜進行訓練。
AlphaGo Zero則跳過了這個步驟，自我對弈學習下棋，完全從亂下開始，采用的是強化學習。該系統從一個對圍棋一無所知的神經網絡開始，將該神經網絡和一個強力搜索算法結合，自我對弈。在對弈過程中，神經網絡不斷調整、升級，預測每一步落子和最終的勝利者。
強化學習其實也是機器學習的一個分支，強化學習是一種標記延遲的監督學習。它講究在一系列的情景之下，通過多步恰當的決策來達到一個目標，是一種序列多步決策的問題。
AlphaGo Zero的成果提示，AI并非只有深度學習，強化學習也很值得研究。
在過去的三十年，深度學習運動一度被認為是學術界的一個異類，Geoff Hinton和他同事的努力，使得深度學習成為主流，應用于語音識別、圖像標簽以及其他無數在線工具的用戶體驗。
有趣的是，臨近年底，深度學習之父Hinton新論文Capsule，斷然宣稱要放棄反向傳播和深度學習理論，欲自廢三十年功力再練一套新AI“功夫”。圈里圈外頓時蒙圈。
自我顛覆或醞釀著AI的另一次飛躍。李飛飛對此大為贊賞，發推特稱：沒有工具是永恒的，即使是反向傳播和深度學習。重要的是基礎研究繼續推進。
2、政策的突破
2017頂層設計已經明確昭示產業發展方向，可以預期，2018年后各地將掀起新一輪的發展。
為搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國，2017年7月，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》，提出三步走計劃，到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平。
《規劃》旨在大力發展五大人工智能2.0技術(包括深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放和自主操控)，用以解決技術、產業、社會和國防四大領域的問題。值得一提的是，規劃中還提到了讓中小學開設人工智能和編程課程，人工智能教育從娃娃抓起，一時間風頭無兩，蓋過規劃。
繼《規劃》后，11月15日，科技部在北京召開新一代人工智能發展規劃暨重大科技項目啟動會，宣布依托百度、阿里、騰訊和科大訊飛四家公司，成立人工智能四大平臺，標志著新一代人工智能發展規劃和重大科技項目進入全面啟動實施階段。
作為創業者和企業家，2018年發展什么樣的人工智能技術和產品、怎樣發展人工智能技術和產品？翻開《規劃》，尤其是關于“培育高端高效的智能經濟”的內容，一定可以找到一些思路：“大力發展人工智能新興產業，將技術轉換成應用，實現在智能軟硬件、智能機器人、智能運載工具(車、船、飛機、火箭等)、VR/AR、智能終端和物聯網基礎器件的創新；加快推進產業智能化升級，促進傳統企業的改造，讓制造、農業、物流、金融、商務和家居等各領域都實現人工智能規?；瘧?；大力發展智能企業，推動企業智能升級，推廣應用智能工場；打造人工智能創新高地，鼓勵打造建設以人才、企業、生產要素為中心的產業群、產業園?！?/p>
3、AI投融資突破
一改前兩年的低調，2017年的資本，高調的聚集到屈指可數的較成規模的AI創業項目中。
7月11日，4.1億美元！商湯科技刷新AI領域單輪融資紀錄！
10月31日，4.6億美元！曠視科技獲4.6億美元C輪融資，再次刷新了融資記錄！
2017年，一系列眼花繚亂的融資事件陸續爆發。
2017年中國AI領域投融資創出歷史新高，一年內總投融資達582億元。
在投資熱門領域方面，VC對計算機視覺與圖像、自然語言處理和智能機器人的關注持續全年，其趨勢基本符合騰訊研究院8月的《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》和《中美人工智能創投趨勢報告》的預測。
值得一提的是，國產AI芯片獨角獸出現。長期以來，中國信息產業受制于人，在產業核心芯片方面的落后不僅僅是技術、資金的匱乏，更重要的還有產業生態意識的淡薄。AI芯片投資周期長，金額大，產出小的特點，使得很多投資商及企業對它望而卻步。而此次一億美元的融資，將用于發展國產AI芯片的產品化和市場化，有助于推動產業走向自主發展的道路。
粥多僧少，泡沫也在醞釀。由于創業公司成立數量較前兩年有所回落，2017年資金明顯偏向中后期、大多數是一些較為成熟的項目，金額相當巨大。
2018年，投資人會不會對AI初創項目表示更多熱情？
許多AI初創項目，屬于“三缺一”項目，缺少獨創技術、缺少應用場景、缺少成熟度，只有一個概念，徘徊在實驗室里，難以推開市場的大門，看起來有點懸。
2018年的三大難題
1、資金很多，項目不夠用了
當前的AI產業發展面臨泡沫化的風險，主要體現在投資供應數量大而項目供給數量少，市場對創業項目寄予很高的期望，而實際的產品體驗欠佳。
泡沫即將出現。在騰訊研究院的《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》報告中，分析了引發行業泡沫的兩個信號：
一是資金多而項目缺。
綜合過往數據和2017年前半年的情況，今年美國新增企業數量將跌到谷底，在2017之際，美國新增企業數量范圍在25-30家之間徘徊。同時，美國的累計融資量持續快速增長，最后將穩定在1380-1500億元的區間。
2018年后，中美兩國AI企業數量增長都將有所恢復，但依然平緩。在這段時期內，創投圈將會發現，找到一個新的有潛力的項目越來越難，由于新增企業數量稀少，經常只能跟投一些項目。
到2020年，美國累計AI公司數量將會超過1200家，累計融資將達到驚人的2000億人民幣。中國AI企業增勢不明朗。根據行業發展周期來計算，中國人工智能產業將會在2018年回暖，新增公司數量會上揚到30以上，預期融資累計量將會達到900-1000億元。
二是周期長而營收難。
通俗的說，人工智能期望值被大大高估了。引領本輪AI熱潮的深度學習，起源于上世紀八九十年代的神經網絡研究。在很多情況下，前沿研究是由對已有方法的微小改動和改進組成，而這些方法在幾十年前就已經被設計出來了。
2006年，深度學習算法獲得了突破后，引起市場熱炒，但相關的AI技術和產品的成熟度仍然有限，甚至被譏笑為“人工智障”。許多項目和技術，要想獲得消費者歡迎，還需要相當長的時間。
從投融資趨勢來看，涌入人工智能領域的資金依然還會增加。
一個依據是，據不完全統計，2017年中國人工智能領域的投融資事件約353起，比2016年稍有回落。但投資金額激增，總融資金額近600億人民幣，在政府的鼓勵和行業并購中，2018年中國AI的投資將會持續大幅增加。
另一個依據是，行業并購開始加劇。根據CB Insights提供的數據顯示，自2011年以來，已有近140家人工智能初創公司被收購，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初創公司被收購，為去年同期的兩倍。2018年，仍將延續這一趨勢。在資金增長的同時，中國AI企業數量卻不能同幅增長。根據行業發展周期來計算，中國人工智能產業將會在2018年呈現回暖，預期融資累計量將會達到900-1000億人民幣，而新增公司數量僅僅上揚到30家左右。
資金多而項目缺，周期長而營收難，項目卻一天比一天更加昂貴，這種情形與1999年的第一次互聯網泡沫何其相似。
2、事情很多，人不夠用了
算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度學習現在炙手可熱，目前的困境是缺乏專家，一個博士生大概需要五年的時間培養，但是五年前還沒有博士生開始從事深度學習，這意味著現在該領域的專家特別少，可以說彌足珍貴、極度稀缺?！边@是三年前AI面臨的困境，至今依然未得到改善，甚至變得更加嚴峻。
人工智能競爭以頂級人才為根本。據說世界上深度學習領域的頂尖人才不超過50人，Andrew Ng表示深度學習領域人才匱乏的主要原因首先是數據，對于解決某些領域的問題，獲取數據并非易事；其次是計算基礎架構工具，包括計算機硬件和軟件；最后是這個領域的工程師培養時間非常長。所以科技巨頭們等紛紛通過收購初創公司來招攬人才。
作為國家未來的發展方向，AI技術對于經濟發展、產業轉型和科技進步起著至關重要的作用。而AI技術的研發，落地與推廣離不開各領域頂級人才的通力協作。在推動AI產業從興起進入快速發展的歷程中，AI頂級人才的領軍作用尤為重要，他們是推動人工智能發展的關鍵因素。
然而，中國人工智能領域人才發展極為欠缺。
據騰訊研究院的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示，目前我國約有20所大學的研究實驗室專注于人工智能，高校教師以及在讀碩博生約7000人；產業界現存人員人數約為39000人。遠不能滿足我國市場百萬級的人才需求量。
從產業發展來看，我國人工智能領域人才分布嚴重失衡。
人工智能產業由基礎層(芯片/處理器、傳感器等)，技術層(自然語言處理，計算機視覺與圖像，機器學習/深度學習，智能機器人等)和應用層(語音識別，人臉識別)等組成，目前我國在產業層次人才上面臨兩個問題如下：
問題一，產業分布不均。中國AI產業的主要從業人員集中在應用層，基礎層和技術層人才儲備薄弱，尤其是處理器/芯片和AI技術平臺上，嚴重削弱中國在國際上競爭力。
問題二，供求嚴重失衡，人才缺口很難在短期內得到有效填補。過去三年中，我國期望在AI領域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長，特別是偏基礎層面的AI職位，如算法工程師，供應增幅達到150%以上。盡管增長如此高速，仍然很難滿足市場需求。但是，由于合格AI人才培養所需時間和成本遠高于一般IT人才，人才缺口很難在短期內得到有效填補。
人才不足，是制約中國AI產業發展的關鍵因素。
近幾年來，Google不斷的收購AI領域的公司最主要的目的是“搶購”一批世界上最一流的專家，在一個迅速成長的人工智能領域里面，這些專家無一不是佼佼者。其他科技巨頭也相機而動。
可以推想，人才流動，還將加劇。人才引進，還需持續。2018年，無法緩解人才饑渴癥。
3、場景很多，路不好走了
如果梳理一下2017全年的AI產業大事件，人工智能技術與行業結合，九大熱門領域遍地開花。
其中，醫療、金融、無人駕駛這三大熱點中的懸疑，更是大大的吊足了公眾的胃口。
懸疑一，AI醫療的變革的信號在哪里？
作為民生領域，醫療年年改，卻次次令人無奈。風險投資也對AI+醫療有持續不斷的支持。2017年，每個月都有VC流入AI+醫療領域，國內所有醫療人工智能公司累計融資額已超過180億人民幣。
科技企業智能醫療的布局與應用已有雛形，IBM Waston已應用于臨床診斷和治療，在2016年就進入中國在多家醫院推廣；阿里健康重點打造醫學影像智能診斷平臺；騰訊在17年8月推出騰訊覓影，可輔助醫生對食管癌進行篩查。圖瑪深維11月獲投2億元，正在把深度學習引入到計算機輔助診斷系統中，晶泰科技(XtalPi)近期也融資1500萬美元，用于新一代的智能藥物研發技術，以解決藥物臨床前研究中的效率與成功率問題。
遺憾的是，盡管政府亮了綠燈，企業投了人力財力，但人工智能卻并沒有在醫療領域出現爆發。原因何在？在于人工智能需要大量共享數據，而醫院和患者的數據如同孤島。如何打破各方壁壘，保障健康的同時又保障數據安全性？這將是推動智能醫療快速發展的一個重要信號。
懸疑二，AI如何深層次的撬動金融？
與智能醫療面臨相同數據問題的還有金融領域，大量的可信度較高的數據握在各大銀行手中，AI怎么能夠撬出來這些數據以推動金融科技的創新，是創業者們絞盡腦汁思考的課題。
當前，人臉識別、指紋識別技術作為驗證客戶身份、遠程開戶、刷臉支付，解決金融安全隱患的方案，已經發展成熟正在逐步推廣。
如何利用知識圖譜挖掘潛在客戶、進一步深挖客戶潛在需求的技術也已較為成熟，而數據源的問題亟待解決。
美國的科技公司FutureAdvisor最早研制出“機器人理財顧問”。隨后，此類機器人理財顧問迅速風靡全球。
2017年智能投顧更是火燒火燎，被視為是下一個風口。但是，機器人炒股，結果賠了。
懸疑三，智能汽車究竟何時上市？
無人駕駛汽車被稱為“四輪機器人”，但其發展何時會像智能手機一般，人手一臺，徹底顛覆傳統手機進而推動整個產業變革？這答案仍然是個懸疑。
2017年，汽車行業內智能造車勢力動作不斷，其中一部分已陸續交出答卷，讓產品接受市場的檢驗，而一部分仍在溫室中培養，等待結果。之所以稱之為“溫室”，是因為各行各界都對其予以厚望，尤其是在投融資上，雖然投資事件數不多，但金額達234億人民幣。
百度宣布開放阿波羅平臺。阿里巴巴與上汽集團等傳統車企展開合作。騰訊于年初成功入股特斯拉成為第五大股東，領投蔚來汽車首款純電動產品，已正式上市。
時間正在跟我們賽跑。2017年，無人駕駛車輛走上北京五環被交警調查，12月20日，一支百度Apollo無人車車隊，在雄安新區測試開跑。2018年初，北京順義區無人駕駛試運營基地正式啟動，成為北京出臺國內首部自動駕駛新規以來，全市首個開展無人駕駛試運營的區域。2018年，誰會上路？行業和消費者都拭目以待。
回顧2000年互聯網泡沫的幻滅，很多人依然覺得不可思議。那時候的產業發展日新月異，軟件應用、網絡服務ISP，網絡內容ICP爆發，常有一日不見如隔三秋的感嘆。
2000年4月，納斯達克指數一路狂飆突進到歷史頂點，5400多點。但不幸泡沫破裂，資本市場崩盤。納斯達克指數迅速滑落。中間經歷了9.11恐怖襲擊事件，還有安然事件。寒冬持續了3年時間，才慢慢走出低谷。
如今的AI產業正蓬勃發展，與互聯網初期階段何其相似。
產業帶著耀眼的光環，肩負國家戰略的重任，高度依賴資本市場渠道，輿論高度爆炒，從業者無不都是三高社會精英。
第4篇：人工智能輔助醫療決策范文
本文主要研究基于IBM和微軟的云計算技術架構一個涵蓋醫療信息化全過程的醫療云公共服務支撐平臺，集成醫院人力資源綜合管理云平臺、護理崗位績效考核云平臺、醫院不良事件上報與預警云平臺、公共醫療信息服務云平臺、移動醫療云平臺，研究系統控制策略和運營機制，探索并建立一套行之有效的醫療云資源共建共享、信息安全、系統監控與運行服務機制，率先在連云港建立起一個架構技術先進、業務功能完備的醫療云應用示范工程[2-4]。本系統要研究以下幾項內容：1.1基于云計算的醫療信息資源整合技術研究。如果采用云計算技術來構建醫療信息平臺，開展醫療云服務，那么首先需要解決的問題就是如何融合現有各類醫院信息化系統；因為目前的醫療由于多年來的發展，陸續引入了多種異構的平臺，如何讓這些平臺無縫集成起來，是醫療信息資源融合首先要解決的問題；其次是不同醫院之間的信息共享和存儲問題，比如對于共用的信息資源，如何解決共享及訪問沖突的問題；最后是如何平衡不同管理模式和管理需求下的功能沖突。本項目擬采用微軟最新的云計算開發技術打造一個通用的醫療云平臺，對各平臺底層數據整合，實現各平臺基礎數據的無縫集成和共享，減少數據冗余，消除信息孤島，降低數據維護成本，并可根據用戶規模動態分配軟硬件資源，提高信息資源利用率。1.2基于物聯網的移動醫療技術研究。由于全球都在設法利用無線網絡技術的移動性、靈活性和快捷性，因此醫療系統具備了構建移動醫療的平臺。開發移動醫療可以使醫護人員更準確、快速和高效地獲取病例信息，制定決策和采取措施；更多的醫療系統通過網絡技術協作，使患者更方便地獲得醫療服務[5-7]。移動醫療信息系統充分利用HIS的數據資源，通過數據整合，實現了醫院信息系統向病房的擴展和延伸，加強醫院的信息化建設，幫助醫院實現臨床服務的無線化、移動化和條碼化管理，是智慧醫療發展的必然趨勢。1.3基于人工智能的醫療知識發現與服務研究。智能決策支持系統是人工智能和決策支持系統有機結合形成的一種新型信息系統，通過智能診斷實現對每位病人治療過程進行實時分析并提供預警、提示和智能輔助決策支持[8-10]。還可以利用個性化推薦實現病人的個性化醫療，為自己量身制作醫療方案，可以有效解決重復檢驗檢查和重復治療問題，同時能提高醫生工作效率和加強對醫療差錯的控制，提高病人從醫的滿意度，從而使病人真正從智慧醫療中獲利。
2實現方案
本文結合IBM公司的云服務硬件解決方案和微軟公司的云計算軟件解決方案架構醫療公共服務支撐云平臺。2.1區域醫療云服務平臺的體系架構。醫療云服務平臺自身是一個融合多個業務子系統與異構的管理軟件、是一系列軟、硬件和醫務與職能部門人員、各項政策支持的綜合系統體系。醫療云平臺以EMR（電子病歷）為核心，將CPOE、轉診管理和醫囑管理融入云計算平臺中，將醫療機構中最重要和最核心的相關業務獨立出來，第三方系統提供可以使用平臺提供的統一數據規范和接口標準擴展自己的服務[11-13]。平臺提供對各個分院、社區醫療點的業務支撐、病人信息共享和居發健康檔案試點，并逐步與其他醫院原有的HIS系統、LIS系統等進行數據接口集成，實現與其他醫療機構，資源共享與數據融合。2.2移動醫療系統架構。為了有效降低開發和維護成本，移動醫療系統采用三層架構設計，各層業務相對獨立，層次劃分結構清晰。終端分為移動護士工作站（護用PDA）和移動醫生工作站(醫用TPC)兩種。為了適應大規模和復雜的應用需求，應用服務器能可根據業務需求的不斷變化，隨時進行動態響應，并且可以方便的訪問異構數據庫，能有效提高系統并發處理能力與系統的安全性。對于病患的識別技術采用基于13.56MHZ的被動式RFID，將RFID用于移動醫療，即能為患者提供更加安全的醫療服務，又可以保護患者的隱私數據[14-15]。采用RFID技術實現對患者診療過程中的每個環節跟蹤確認，協助和指導護士完成醫囑，由于有了醫囑執行項目的電子化確認過程，可以實現對護理質量的監控和對護理工作量的量化，從而實現病人診療全過程的可視化管理。2.3醫療信息智能決策平臺架構。隨著智能決策與個性化推薦技術在人工智能領域的滲透，將智能決策融入到醫療信息化平臺中是一個重要的研究趨勢。醫療信息智能決策平臺的框架結合了中間件技術的多層構架，底層為數據交換和共享層、中間為數據中心和決策信息支撐層、上層為決策支持應用層和服務門戶層。平臺將區域衛生信息平臺分解為四個層次結構：部門業務系統、數據交換平臺、數據中心平臺、統一應用平臺以及貫穿整個系統的系統管理維護平臺：
3結論
第5篇：人工智能輔助醫療決策范文
據統計，2017年中國人工智能核心產業規模超過700億元，隨著各地人工智能建設的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業規模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低，越來越多的創業公司加入人工智能的陣營。
2018年被稱為人工智能爆發的元年，人工智能技術應用所催生的商業價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創業公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業革命的風口。
如何把握產業動向，抓住風口機會？創業邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續研究、洞察的能力，在對國內人工智能創業公司進行系統調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創業公司的布局、未來發展態勢和投資機會進行了深度解析。
第一部分人工智能行業發展概述
1.人工智能概念及發展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。
自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發展歷程。2010年以后，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業化和全球化浪潮席卷而來。
人工智能發展歷程
2.人工智能產業鏈圖譜
人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層。
A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。
B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。
C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。
人工智能產業鏈
資料來源：創業邦研究中心
第二部分人工智能行業巨頭布局
巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發力。
資料來源：券商報告、互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
第三部分機器視覺技術解讀及行業分析
1.機器視覺技術概念
機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。
機器視覺的兩個組成部分
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
2.發展關鍵要素：數據、算力和算法
數據、算力和算法是影響機器視覺行業發展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。
深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發生重大轉變，自學習狀態成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。
3.商業模式分析
機器視覺包括軟件平臺開發和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態構建者，適合以“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口，加速商業化。
（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口
這種商業模式主要是提供以工程師為主的企業級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態系統，推動最末端的消費者體驗。
此類商業模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。
國內外基礎算法應用對比
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
（2）軟硬件一體化：生態構建者—“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口
軟硬一體化的商業模式是一種“終端+軟件+服務”全產業鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統、應用和服務一體化的生態系統，各部分相輔相承，銳化企業競爭力，在產業鏈中擁有更多話語權。
4.投資方向
（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備
從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。
機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發，結合先進的算法開發模塊和產品，這類企業將在機器視覺領域擁有核心競爭力。
（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片
以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果好很多。
（3）新興服務領域的特殊應用
前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業機器人最大的區別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。
（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵
機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續不斷的優質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業模式和數據模式上就能形成協同效應。創業公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業落地的方向，實現快速的數據循環。
第四部分智能語言技術解讀及行業分析
1.語音識別技術
（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫
語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。
（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態圈成主流
語音識別即將進入大規模產業化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態產業鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態系統。
（3）語音識別技術發展瓶頸與趨勢
低噪聲語料下的高識別率在現實環境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。
麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。
在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發展的方向。
2.自然語言處理（NLP）發展現狀
（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發展
深度學習、算力和大數據的爆發極大促進了自然語言處理技術的發展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。
深度學習能最大程度發揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發展的情況下，具備獲取一定優質數據資源能力并可結合行業Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環的企業會有更好的發展機會。
（2）NLP主要應用場景
問答系統。問答系統能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。
圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態地把文本和圖片聯系起來。
機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。
對話系統。對話系統的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統和對于對話目標的理解，去生成一個回復。
（3）創業公司的機遇
1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業化應用已經開始進入大規模爆發的前夜。
2)應用于垂直領域的自然語言處理技術
避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業為切入點，深耕垂直領域，對創業公司也是一個不錯的選擇。
第五部分人工智能在金融行業的應用分析
人工智能產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面?；A層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。
人工智能在金融行業的典型應用情況
資料來源：創業邦研究中心
第六部分人工智能在醫療行業的應用分析
1.人工智能在醫療行業的應用圖譜
人工智能在醫療行業的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫院管理等領域均有企業在布局，其中醫學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發展速度較快。
圖 人工智能在醫療行業的應用圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.人工智能在醫療行業的具體應用場景
醫學影像。人工智能應用于醫學影像，通過深度學習，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫生看圖/讀圖的效率，協助發現隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。
藥物挖掘。人工智能在藥物研發上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。
虛擬助理。醫療虛擬助理是基于醫療領域的知識系統，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫務人員的合作伙伴，使醫生有更多時間可以與患者互動。醫療虛擬助理根據參與就醫過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。
第七部分智能駕駛行業分析
1.智能駕駛行業產業鏈
智能駕駛行業的中心業務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業務鏈中扮演至關重要的一環。
產業鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。
智能駕駛產業鏈圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.智能駕駛市場分析
伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業帶來全面的市場機會。
按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業鏈衍生市場的大規模催化擴張。
根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統整合占比 14%，車聯網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規模在 2020 年 將達到 3100 億美元。
第八部分中國人工智能企業畫像分析
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低。創新的大門吸引眾多創業企業進入。為了觀察行業風向，助力創新企業發展，創業邦研究中心對國內200多家人工智能創業公司進行了系統調研，從發展能力、創新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創新成長企業50強”。
地域分布
全國88%的人工智能企業聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業占達15.52%。北京以領先全國其他地區的政策環境、人才儲備、產業基礎、資本支持等，成為人工智能創業首要陣地;華東地區的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業園;廣東互聯網產業發達，企業對數據需求強烈，依靠大數據產業鏈推動人工智能產業發展。
行業分布
從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業，占比達31.04%;基礎技術層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創企業很難進入。
從行業應用來看，智能金融企業占比最大，為16.92%;其次是機器人企業，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業的強數據導向為人工智能的落地提供了產業基礎，智慧金融被列入國家發展規劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發展前景。機器人作為人工智能產業落地輸出， 目前市場需求較大，商業機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業嘗試商業化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創企業涉入教育藍海，推動智慧教育的發展。
收入情況
收入分布在500-10000萬之間的企業最多，占比達49.14%;500萬以下的企業位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業，占比為17.24%。
最新估值
企業最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業估值超過15億元，還有企業估值達到百億級別，如優必
選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業)
第九部分典型企業案例分析
1.Atman
企業概述
Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業經驗豐富的產品團隊創辦，提供專業領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫學、新聞、法律等專業領域語言智能專家，為專業領域用戶賦能，推動專業領域用戶進入人工智能時代，助力專業領域文字智能水平實現跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品。
目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。
企業團隊
創始人&CEO：馬磊
清華大學計算機系畢業，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創業者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。
Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。
核心技術與產品
技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業領域翻譯效果在公測標準和行業客戶測試中均持續領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數據智能挖掘等語言智能產品。
Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。
機器寫作可對海量數據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業需求自動生成專業文檔，適用于所有專業寫作場景，可大幅減少專業報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業領域寫作效率。
知識圖譜可實現海量數據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數據智能采集挖掘系統為專業領域用戶提供智能數據源管理、海量專業數據獲取和非結構化數據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業大數據為基礎的業務輔助能力。
2.黑芝麻
企業概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發企業，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創達、車聯天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。
企業團隊
團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業，平均擁有超過15年以上的產業經驗，畢業于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。
創始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發和設計、圖像處理算法研發和圖像處理芯片設計。
核心技術和產品
在汽車領域，黑芝麻可提供車內監控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。
3.乂學教育
企業概述
乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。
企業自主研發了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業發表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯合實驗室。
主要產品
學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。
智適應學習人工智能系統
智適應學習人工智能系統模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態推薦最佳學習路徑，實現個性化教育。
業務模式
線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯網在線上學習課程。開創教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。
4.云從科技
企業概述
云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業國家隊，是中科院戰略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業標準的企業。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。
云從科技奠定了行業領導地位： 國家肯定，國家發改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業；模式創新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業應用平臺。
企業核心團隊
創始人
周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。
周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發表60余篇文章，被引用上千次。
核心技術團隊
云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發中心組成的三級研發架構。目前研發團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。
技術優勢
全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業視覺、醫學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。
云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業智能識別技術 PK實戰中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業。
在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。
正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環境光線強弱的影響等諸多優點，受到國際巨頭公司的關注。
行業應用
目前國內有能力自建系統的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發火眼人臉大數據平臺等智能化系統，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。
5.Yi+
企業概述
北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業提供視覺內容智能化和商業化解決方案。致力于“發現視覺信息的價值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。
目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業實現智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。
企業團隊
團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。
創始人&CEO：張默
北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創業創新碩士。連續創業者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區合作伙伴經理，主機Linux中國區負責人，中國區開源聯盟負責人，年銷售額數億。 2013年創業于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。
核心技術與產品
技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數據協議。 Yi+的系統由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優異成績。
公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：
行業解決方案
針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。
營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業。
智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區方案模型，考慮擴展性&靈活性、數據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業務和技術兩方面整合解決方案實現步驟。
電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。
相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現面部關鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數據采集包括人臉數據采集、商品數據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。
6.擎創科技
企業簡介
擎創科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統IT運維／企業運營管理，為企業客戶提供智能運維大數據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現狀。2017年，擎創科技已實現全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創科技完成了數千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。
核心團隊
擎創團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯網公司的大數據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業級軟件開發和運維經驗；而產品總監屈中泠則來自甲方，創業前為浦發硅谷銀行企業架構師，深知甲方對企業運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業服務市場的團隊，如今在智能運維企業服務賽道繼續領跑，讓擎創科技成為最懂企業的客戶，最值得企業客戶信賴的軟件廠商。
主要產品
“夏洛克AIOps” 作為擎創自主研發的大數據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業、鐵路民航、能源電力等涉及國家發展和民生問題的多種行業。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區聯合頒發的“年度最具影響力AIOps產品”獎。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現IT運維價值，結合客戶的現有情況，規劃從傳統ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數據孤島，建立統一的大數據智能分析平臺，實現以人工智能為核心，驅動傳統IT運維監、管、控三個層面，并將相關運維數據及業務數據實時展現。
“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發現并定位運維問題的根因，實現秒級排障，最大程度避免企業產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業的業務數據進行預測，幫助企業提前規劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發生。
商業模式
目前，擎創科技已與多家金融和制造行業標桿客戶形成穩定的合作關系，包括浦發銀行、浦發硅谷銀行、國家開發銀行、上海鐵路局、銀聯、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。
核心優勢
第6篇：人工智能輔助醫療決策范文
圖為：城市場景 來源：wallhalla
騰訊的數字中國建設，落地到智慧城市方面也是建樹頗豐。除了深耕深圳與廣州等地區，云南、重慶、上海、青島等省市也在騰訊的助力下相繼開展智慧城市建設。
綜合其目前整體智慧城市業務開展情況，雷鋒網認為騰訊具體有3套邏輯：
一是數字廣東公司所主導的“數字政務”實踐，旨在消除政府各部門之間的數據孤島，連接更多城市信息；
二是騰訊云的超級大腦所代表的技術體系，在各個具體場景上構建人聯網、物聯網和智聯網，讓AI in All；
三是在微信、QQ、支付、位置數據等應用上連接民眾、政府和企業，讓民眾真正感知到政府的努力和企業的貢獻怎樣讓生活變得更美好。
因此，想要了解騰訊的智慧城市的整體布局，除了對騰訊旗下的具體應用矩陣有所接觸，還必須深刻解讀“數字廣東”與“超級大腦”兩個關鍵體。
騰訊做智慧城市，天生優勢在應用場景
目前，根據最新數據顯示，騰訊擁有微信10.4億用戶、QQ 8.05億用戶、微信支付8億用戶、日均600億次的全球定位請求。。
為了真正便捷民眾生活，騰訊在技術和場景上形成了點線面的結合，其中，以各式各樣的應用最為明顯，也是目前騰訊整個“互聯網+”戰略的實踐，包括以下幾個層面：
·人工智能：涉及計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習，主要有騰訊優圖實驗室、騰訊AI Lab、微信AI研究團隊、音視頻實驗室、量子實驗室以及機器人實驗室等前沿技術團隊。
·云計算：計算、存儲、數據庫、大數據、AI、數據處理、網絡、CDN與加速、互聯網中間件、安全、開發者工具等超過180項的產品與服務。
·服務升級：涉及查詢服務、智能服務等，主要有微信智慧醫院、騰訊微校、微信城市服務、微信公眾號、小程序。
·生態：涉及投資合作，主要有眾創空間、騰訊開放平臺、微信開發者生態、騰訊產業共贏基金。
除了這些具體層面的一些應用，智慧城市的模型“可復制性”至關重要，而“數字廣東”則為這種復制做出了寶貴的樣本打造，提供了最切實的可能性。
解碼“數字廣東”：廣東省政府“頭號政務工程”
數字廣東公司在騰訊整個數字中國戰略中的重要性不言而喻。其全名是數字廣東網絡建設有限公司，由騰訊、聯通、電信和移動共同投資，于2017年10月正式成立。其主要業務集中在：
為數字政府改革建設工作提供技術支撐；
承擔方案設計；
省級電子政務基礎設施和系統的建設運維工作；
提供解決方案、系統管理、應用開發、數據融合、安全機制等專業化的技術服務。
據騰訊副總裁、數字廣東首席執行官王景田告訴雷鋒網，這個公司是專門為了配合廣東省政府的“數字政府”改革成立的，目前擁有超過500名員工，其中三分之二以上為研發人員，其中包括來自騰訊和三大運營商的上百位常駐專家。
在業務開展上，數字廣東相對獨立，成立不到一年時間，卻創造性地取得了不小的業績：
·根基：在廣東，省級政務云平臺采用兩地三中心模式，在廣州、汕頭兩地建設三個機房，部署超過2000臺服務器，共6萬多核CPU，21000TB存儲，建成后建設規模將為全國第一。
·政府上云：對廣東省56個省直部門共1000多個系統以及21個地市政務信息系統進行遷移上云，遷移完成后上云系統數量全國第一。提供從底層基礎設施到上層應用軟件等各類服務超366種，服務能力全國第一。
·“粵省事”APP：2018年5月正式上線的“粵省事”移動民生服務平臺，是廣東“數字政府”首個改革建設成果，是全國首個集成民生服務微信小程序。
在推進數字政府的過程中，騰訊基本是以省為單位，或者是以市為單位推進——他們眼里，這是最有效的路徑。此外，其構建的“1+N+M”的“數字政府”政務云平臺，形成“全省一片云”的總體架構，包括：1 個省級政務云平臺、N個特色行業云平臺、M個地市級政務云平臺。
圖為：數字政府的總體架構
“我們選擇數字廣東整體推進，同步考慮一個地級城市做數字建設。既有省政府的建設規劃內容，也會有地市的建設規劃內容，兩者是相結合的。”王景田如此談到。
“數字廣東”的打法是什么樣的？方法論解析
數字廣東依托騰訊“數字政府”工具箱理念，創新了“數字政府”的“3+3+3”建設模式，在他們看來，這個模式是一套非常系統的“數字政府”建設“方法論”：
“3大資源平臺”：為廣東省“數字政府”改革提供政務云平臺、政務大數據中心、公共支撐平臺三大基礎資源平臺；
“3大應用”：根據民生、營商、政務等相關業務場景，提供“粵省事”移動民生應用、廣東政務服務網、協同辦公平臺三大應用；
“3大群體”：針對民眾、企業、政府三大群體提供相應服務，從便利民生事項辦理、優化營商環境、提升政府行政效率等多方面助力“數字政府”建設。
王景田一直說這個模式讓“數字廣東”更容易分清在數字建設中的定位。如何理解呢？“數字廣東”一方面希望實現“數字化助手” 這個目標，一方面會扮演連接器的角色，連接政府和民眾、連接政府和企業，同時在技術工具箱內輸出能力，打造方便快捷的產品，最后再尋求合作，形成整個的生態體系。
“政府無論大小、經濟強弱，3+3+3都需要的，我們在復制的時候會根據體量不同來復制，麻雀雖小，五臟俱全。復制的難度其實不大，速度和效果都很好。”
圖為：騰訊政務云技術架構
很明顯的看到，“數字廣東”非常強地依賴于政務云的建設。王景田告訴雷鋒網，騰訊政務云建設主題思想是能夠以政府需求為導向，抓住其核心訴求，全方位解決問題，將政務問題提到極致，這也是騰訊云政務系統建設當中秉承的一個基本思路。
2018年8月20日，騰訊與上海市政府達成協議，雙方將合力推動智慧零售、智慧城市、政務云等項目落地，騰訊還宣布設立華東總部，加速“一網通辦”政務服務體系建設，借助微信等互聯網平臺提升便民惠民服務能力。
看得出來，盡管智慧城市概念可能更大，但是數字政府、政務云可以成為智慧城市里邊非常重要的建設內容，而這就是“數字廣東”公司要去做的事情。
數字廣東的經典案例解讀——粵省事
2018年，數字廣東落地哪些工作？王景田介紹說，有3點：
基礎平臺：政務云平臺+大數據平臺
標準支撐：統一標準+公共支撐
民生/企業服務：微信/網廳/公眾號+協同辦公
“粵省事”這款APP可能集結了數字廣東過去一年的所有技術能力，因此成績也是喜人的：截至2018年8月中旬，小程序注冊用戶338萬，最高日訪問量在1456萬，公眾號粉絲數累計78.8萬，累計實名用戶數193.7萬，上線服務超過156項，累計查詢辦理量約2101萬。
圖為：“數字廣東”粵省事APP界面
它有4個突出的作用：
·“實名+實人”身份認證：對接公安部互聯網可信身份認證服務平臺， 通過“實名+實人”或“實名+密碼”進行身份認證核驗單點登錄。通過實名身份驗證，統一管理電子證件。
·高頻事項指尖辦理：“粵省事”已上線駕駛證、行駛證、社?？ǖ仁笞C件，同時可辦理社保繳納、公積金查詢和領取、電子稅票服務、結婚登記預約、一鍵移車、交通違章處罰、出生證領取、居住證登記、靈活就業人員公積金自愿繳存等一系列高頻民生服務事項。
·關愛弱勢群體：“粵省事”面向殘疾人、外來務工人員、老年人三類特殊群體提供“指尖辦理”服務，其中殘疾人辦理殘疾人證、享受困難補貼、老年人養老金異地領取、勞動人事調解仲裁以及圍繞居住證積分入戶、外來子女享受教育等多項服務，線上辦理實現根本性突破，解決了特殊群體最迫切需求的政務服務。
·優化營商環境：將把更多與市民或企業息息相關的公共服務匯聚到該小程序，讓企業或群眾通過人臉識別、信息共享等新技術手段在手機上即可辦成事，個體工商可以實現在線登記。
“粵省事”已經成為“數字廣東”一張靚麗的名片，在步入到別的不同城市進程中，他們還會打造更多類似的便民產品。當然，切進政務領域的這一套打法很容易贏得更多的訂單，但除此之外，騰訊的智慧城市布局還是需要更多的技術作為支撐，除了云計算、人工智能、大數據、物聯網等最底層的技術，“超級大腦”或許是集大成者，可以理解為充當了整個智慧城市的指揮系統。
揭秘“超級大腦”：數字世界的操作系統和下一個十年的答案
幾乎所有的互聯網巨頭在踏足云計算產業時，都喜歡給出“技術輸出”的概念，騰訊云也不例外，并且希望在計算能力之外尋找差異化優勢。
超級大腦的技術本質是一款能夠連接云邊端的“智能操作系統”，這其中既包括以計算機圖象、語音識別、傳感器為代表的感知技術，來感知整個物理世界，也包括NLP、語音助手相關技術幫助人與物理世界和計算機世界溝通的智能交互，也包括使用智能決策來輔助醫療診斷、升級智能制造等。
騰訊集團副總裁、騰訊云總裁邱躍鵬近期表示，在騰訊云是“AI in All”，與各行業緊密結合，主要有城市超級大腦、醫療超級大腦、工業超級大腦、零售超級大腦和金融超級大腦。騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰此前也指出，超級大腦可以看作是一個讓人工智能無處不在的智能操作系統：
“騰訊推出超級大腦的初衷，正是希望助力企業和政府建立自己的超級大腦，并且在城市、工業、零售、金融、醫療等各行各業提供智慧解決方案?！?/p>
值得關注的是“城市超級大腦”，針對不同城市的場景化、細分化需求，城市超級大腦覆蓋了智慧交通、智慧安防、智慧政務、智慧園區等功能，比起單一的警務平臺，城市大腦搭建起了全方位多層次的生態服務，旨在實現解決便利性的量變到提升城市管理水平的量變。
據了解，在深圳的警務試點中，城市超級大腦一年為市民節省辦事時間428萬小時，節省辦事成本約1億元；而寧波服裝小鎮的消防局依托城市超級大腦為1000家企業80000人守護平安，僅在2018春節期間就排除火災風險79起，將災難扼殺于萌芽階段。
由此可見，數字化轉型已經潛移默化地改變了城市的管理方式，也改變了傳統的生活方式?！俺鞘谐壌竽X”的應用，無疑就是最好的例子。
當然，超級大腦并非是騰訊云的一己之力，而是聯合騰訊AI LAB、優圖實驗室、微信AI團隊、機器人實驗室、量子實驗室等內部優勢團隊的前沿技術之力推出的產物。另一方面，騰訊云也將聯合更多合作伙伴不斷拓展超級大腦應用領域，讓各行各業都能擁有屬于自己的超級大腦。按照騰訊官方的說法，超級大腦是一個不斷進化的體系，將智能連接云、邊、端與行業，推動所有行業實現數字化轉型的目標。
超級大腦的誕生，某種程度上說是騰訊內部技術體系融合的結晶。
不得不說的城市場景案例——騰訊覓影
在大大小小的場合，騰訊一眾高管們為“騰訊覓影”站臺不是一回兩回了。這究竟是怎樣的產品，以至于一提到智慧醫療，就會立刻將彼此聯系？
騰訊覓影是騰訊在醫療領域應用的杰作，作為醫療超級大腦應用的一個側面，但因為其在城市場景與居民生活中較為常見，本文暫將其算在智慧城市的范疇。它的原理是采用AI影像技術、NLP技術等提升醫生診斷效率，降低漏診率，借助這一平臺，騰訊已和超過100家三甲醫院合作，對食管癌、肺結節、糖尿病視網膜病變等疾病進行篩查。
據了解，國家科技部已經明確依托騰訊建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺。而自2017年8月推出以來，騰訊覓影已經構筑起兩項核心能力：
AI醫學影像分析：利用AI醫學影像分析輔助醫生篩查食管癌、肺結節、糖尿病視網膜病變、結直腸腫瘤、乳腺癌等疾病;
AI輔診：利用AI輔診引擎輔助醫生對700多種疾病風險進行識別和預測。
圖為：騰訊覓影AI輔診開放平臺架構圖
目前騰訊覓影正通過與三甲醫院共建人工智能聯合醫學實驗室的形式，推進AI在醫療領域的研究和應用。截止2018年7月，騰訊覓影已累計輔助醫生閱讀醫學影像超1億張，服務90余萬患者，提示高風險病變13萬例，有效輔助臨床醫生提升診斷準確率和效率。
目前，騰訊覓影團隊由50多位博士以上學歷人工智能科學家，400多位AI應用工程師以及數名醫療專家和產品經理組成。騰訊覓影擁有價值數億的GPU計算集群，支撐著深度學習網絡的快速迭代，單個檢查超過500張圖片，6s即可運算處理完成。
隨著AI技術與城市場景不斷深入結合，騰訊覓影所代表的未來的城市醫療大門正在打開。
智慧場景落地 150+城市廣泛合作
在全國，騰訊的智慧城市正在進入哪些城市？
目前，騰訊智慧城市服務已全面覆蓋了河南、海南、上海、重慶、云南、天津、四川、貴州、湖北、陜西等超過35個省（市）地區，與150多個城市建立了廣泛的合作，合作領域涉及智慧城市、警務、交通、醫療、教育、出行、新零售、商圈等多個生活社交場景。
·廣州：除了電子政務云平臺建設，微信城市服務、微信小程序、人臉識別、位置大數據等創新技術相繼落地，電子就診卡、微信醫保支付、電子病歷、醫學人工智能等醫療創新服務服務民生。
·深圳：騰訊慧眼的實名核身能力讓線下政務可以線上完成。深圳電子政務平臺，在微信上打造出一站式民生警務深微平臺，也實現了“數據多跑路、老百姓少跑腿”。
·重慶：騰訊近期宣布了西南總部將落地重慶，這對于地處西南的山城來說是個產業大發展的機遇，畢竟騰訊的技術或者生態整合能力還是挺突出的。在重慶，騰訊還與武隆區共同打造全國首個區域級全域智慧旅游平臺——“一部手機游武隆”。
·上海：2018年8月20日，騰訊與上海市政府達成協議，雙方將合力推動智慧零售、智慧城市、政務云等項目落地，騰訊還宣布設立華東總部。。
·云南：從2016年底開始，騰訊就積極參與云南省"云上云"行動計劃戰略的實施，助力云南營造具有活力的互聯網產業發展環境，圍繞"互聯網+警務"、"互聯網+創業創新"、云計算和大數據等領域展開一系列合作。
·黃石：2018年8月16日，湖北黃石市與騰訊公司簽訂《“智慧城市建設”戰略合作協議》。黃石市相關單位與騰訊相關部門和單位簽訂了“微信乘車碼”、“智慧城市建設”、“引進智慧城市支撐項目”、“組建混合所有制公司”、“智慧醫院”等項目協議。
眼下，這個版圖正在與其他巨頭的硬碰硬中實現擴張。
中國智慧城市領先全球 但仍需理性對待
智慧城市如火如荼，騰訊會因此陷入急躁冒進的怪圈嗎？目前來看，似乎不會。
“人們對于智慧城市的認知不一樣，可能是一個很大的夢想，實現時間需要10年。騰訊做智慧城市，一年能做到什么樣，我們就跟用戶說清楚，因此在智慧城市建設過程中，我們會用一個比較穩妥、安全、實在的方式推進。”王景田如此談到。
騰訊是如此，其他廠商理應也保有這種理性。
眼下，智慧城市年均復合增長率有望超過30%，2021年市場規模將達到18.7萬億元，市場巨大，但在行進過程中容易忘記維護自己的口碑與聲譽，或者忘記真正的找到屬于自己的打法。
第7篇：人工智能輔助醫療決策范文
【摘要】 介紹數據挖掘技術的概念、工作原理，在闡述醫學數據特點的基礎上，探討數據挖掘技術在臨床決策中的應用過程，并以糖尿病為例，提出基于數據挖掘的輔助臨床決策支持系統設想，以利于提高醫院的臨床決策能力。
【關鍵詞】 數據挖掘； 臨床決策； 決策樹
1 前言
隨著國家信息基礎結構建設目標的實施，企業在各種活動中普遍采用現代信息技術來提高競爭力。傳統的基于數據的管理信息系統已不能滿足決策者對數據質量的需求，面向決策的知識管理系統正在蓬勃興起，智能決策支持技術成為目前迫切需要發展的方向。
醫學領域也不例外，臨床決策研究已成為臨床醫學中的一個重要領域，當下的臨床決策問題涉及到醫學信息學、循證醫學、費用-效益評估、衛生技術評估、醫學倫理與法律等學科領域，因此在臨床決策中單一的經驗-描述的研究綱領已不適應當代醫學發展的需要，需要引入綜合的決策方法，以使臨床醫療達到最佳療效。
2 數據挖掘
近年來，隨著電子信息技術的迅速發展，醫院信息系統（hospital information system，HIS）和醫療設備的廣泛應用，醫院數據庫的信息容量不斷膨脹。數據庫技術的發展解決了海量數據的存儲和數據檢索的效率問題，但無法改變“數據爆炸但知識貧乏”的現象。如何充分利用些寶貴的醫學信息資源來為疾病的診斷和治療提供科學的決策，促進醫學研究？如何在醫院信息系統中積累了大量的管理信息和臨床信息資源中挖掘深層次的、隱含的、有價值的知識？數據挖掘有解決這方面問題的能力，利用數據挖掘技術開展科學研究，提高醫學技術和醫院管理水平是很有必要的。
2.1 數據挖掘的概念
數據挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學科，包括機器學習、數理統計、神經網絡、數據庫、模式識別、粗糙集、模糊數學等相關技術。
數據挖掘可粗略地理解為三部曲：數據準備（Data Preparation）、數據挖掘，以及結果的解釋評估（Iterpretation and Evaluation）。將數據挖掘技術應用到醫學信息數據庫中，可以發現其中的醫學診斷規則和模式，從而輔助醫生進行疾病診斷，實現臨床決策支持的效果。
2.2 臨床決策支持系統
在醫院信息系統（Hospital Information System，HIS）中，主要有兩大分支：醫院管理信息系統（Hospital Management Information System， HMIS）和臨床信息系統（Clinical Information System， CIS）。HMIS主要目標是支持醫院的行政管理與事務處理業務；而CIS主要目標是支持醫護人員的臨床活動，收集和處理病人的臨床醫療信息，豐富和積累臨床醫學知識，提供臨床咨詢、輔助診療、輔助臨床決策，提高醫護人員的工作效率。
臨床決策支持系統（Clinical Decision Support System，CDSS）是屬于CIS中的一部分。CDSS是用人工智能技術對臨床醫療工作予以輔助支持的信息系統，它可以根據收集到的病人資料，做出整合型的診斷和醫療意見，提供給臨床醫務人員參考。系統主要采用基于決策樹和真值表的方法，接著出現了基于統計學方法的系統，研究人員針對不同醫療領域開發不同的臨床CDSS。基本的臨床CDSS由數據庫、模型庫和對話系統（人機交互系統）3個部分組成，如圖1所示。
2.3 挖掘算法
對醫學數據庫進行數據挖掘和知識發現的主要目的是預測疾病和對疾病進行分類。分類和預測是兩種數據分析形式，可以用于描述重要數據類的模型或預測未來的數據趨勢。
常用的數據挖掘算法有：關聯規則、決策樹、粗糙集、統計分析、神經網絡、支持向量機、模糊聚類、基于范例的推理(Case-Based Reasoning 簡稱CBR)、貝葉斯預測、可視化技術。在數據挖掘技術中，常用于輔助臨床疾病診斷的方法，主要有①Bayes判別分析；②人工神經網絡；③決策樹。其中，決策樹是一種非常有效的機器學習分類算法。決策樹方法的起源是概念學習系統CLS，然后發展到ID3方法而為，最后又演化為能處理連續屬性的C5.0。有名的決策樹方法還有CART和Assistant。
決策樹學習著眼于從一組無次序、無規則的事例中推理出決策樹表示形式的分類規則。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內部結點進行屬性值的比較并根據不同的屬性值判斷從該結點向下的分支，在決策樹的葉結點得到結論。所以從根到葉結點的一條路徑就對應著一條合取規則，整棵決策樹就對應著一組析取表達式規則?；跊Q策樹的學習算法的一個最大的優點就是它在學習過程中不需要使用者了解很多背景知識（這也同時是它最大的缺點），只要訓練例子能夠用屬性——結論式的方式表達出來，就能使用該算法來學習。
近年將臨床診斷與治療設計成決策樹（Decision Making Tree）的形式，目的就是把決策思維在一定程度上予以具體化和規格化，使臨床決策思維按一定的程序進行，不致發生偏差和遺漏。
3 數據挖掘技術的應用
數據挖掘是從數據中識別真實、新穎、有用的、可理解的信息的復雜過程。盡管如今人們的研究重點放在對挖掘算法的研制、分析與應用上，但數據選擇和數據的預處理卻是整個挖掘過程中最耗時的活動，并且它們的結果影響整個過程是否能夠成功產生結果。圖2描述了數據挖掘的一般過程，實質上是一個迭代的過程。
3.1 什么是醫學數據
醫學數據挖掘是一門涉及面廣、技術難度大的新興交叉學科。醫學數據首先是以治愈為目的而搜集的，其次才是用于醫學研究的資源。醫學數據具有如下特點：
醫學數據的隱私性（Privacy）——醫學數據不可避免地涉及到患者的一些隱私信息，當這些隱私信息使患者在日常生活中遭遇到不可預料的侵擾時，就產生了隱私性問題。醫學數據挖掘者有義務和職責在保護患者隱私的基礎上進行科學研究，并且確保這些醫學數據的安全性和機密性。
醫學數據的多樣性——由于醫學數據是從醫學影像、實驗數據以及醫生與病人的交流中獲得的，所以原始的醫學數據具有多種形式。醫學數據的多樣性是它區別于其它領域數據的最顯著特征。
醫學數據的不完整性——醫學數據的搜集和處理過程經常相互脫節，以及一些人為因素使得醫學數據庫不可能對任何疾病信息都能全面地反映。
醫學數據的冗余性——醫學數據庫是一個龐大的數據資源，每天都會有大量的記錄存儲到數據庫中，其中可能會包含重復的、無關緊要的、甚至是相互矛盾的記錄。
此外，醫學數據還具有時間性特征。
3.2 構建數據倉庫
數據倉庫是支持決策過程的、面向主題的、集成的、與時間有關的、持久的數據集合，它以傳統的數據庫技術作為存儲數據和管理資源的基本手段，以統計分析技術作為分析數據和提取信息的有效方法，以人工智能技術作為挖掘知識和發現規律的科學途徑，是與網絡通信技術、面向對象技術、并行技術、多媒體技術、人工智能技術等相互浸透、互相結合與綜合應用的技術。
創建基于HIS的數據倉庫，是從已有數據出發的數據倉庫的設計方法，稱之為“數據驅動”的系統設計方法，它的基本思路是：利用以前建設的數據庫系統的數據，按照分析領域對數據及數據之間的聯系重新考慮，組織數據倉庫中的主題，利用數據模型有效地識別數據和數據倉庫中的主題的數據的“共同性”（即建立主題間相互聯系的屬性）。
從數據倉庫的定義我們可以知道，構建一個HIS數據倉庫需要完成：抽取主題；組織數據；獲取與集成數據和建立應用。隨著數據倉庫的數據量增長，日積月累的數據之間有無關系，是否存在著一些潛在的模式或趨勢？這些我們都無法用眼或簡單的通過某種計算方式獲知，而必須對這些數據加以證明或修正，這時，數據挖掘技術就派上用場了。
3.3 數據挖掘應用舉例
數據挖掘是一個利用各種分析工具在海量數據中發現模型和數據間關系的過程。
疾病的診斷過程實際上也是一個疾病分類的過程，是根據病人的疾病特征劃歸到某個疾病或疾病類的過程。一般的醫學書上把這一復雜的問題逐次分解成一個個小問題（疾病)的體系結構，患者根據癥狀特征及不適部位定位到具體疾病類的具體疾病，這一過程與現實中的分類過程十分相似。
以判斷糖尿病為例，建立決策樹。
采用決策樹的方法，判斷患者所患糖尿病的類型。起點是血糖高，分支的條件是是否處于妊娠期，如果答案是肯定的，那決策樹就直接指向了妊娠糖尿病。因為如果患者是正在妊娠期的女性，在她們身上檢測出高血糖，是歸于妊娠糖尿病的。
如果答案是否定的，則屬于其他類型糖尿病，就要判斷患者是1型糖尿病還是2型糖尿病了。那我們應該根據什么來判斷呢？
我們使用頻數計算法進行判斷。首先，這兩種糖尿病之間的差別主要體現在3個方面：是否有自發性酮癥，年齡，以及起病的快慢和病情的輕重。頻數是指所患疾病表現的臨床癥狀出現的頻率，頻數越大，說明越多的患者在患此種疾病是會表現出這種癥狀。把上述3種癥狀進行調查，得出相應的頻數，就可以根據病人的表現癥狀，把對應的頻數相加，最后我們就可以得出患者患有某種類型糖尿病的概率。
假設，經過調查之后，我們得出的1型糖尿病的頻數表格見表1。表1 1型糖尿病頻數表（略）
如果患者性別為男性，起病較急，病情較重，年齡是25歲，有自發性酮癥表現。那么，根據上述算法進行決策，可以得出結論：患者患有1型糖尿病的幾率為95%。這就達到了輔助醫生決策的目的。
無論最終挖掘出來的結果是用來描述/理解、預測或是干預，我們尋求只是的目的就是為了運用知識，提高決策支持的能力。由于數據挖掘技術的發展，為決策支持系統開辟了新的發展方向，數據挖掘作為決策支持系統中的一部分發揮著重要的作用。
4 結束語
數據挖掘的目的是利用所獲取的知識理解事物、預側未來情況、進行積極的干預，為下一步的工作或決策提供基礎。
醫學領域的數據是一個復雜的數據庫，包括電子病歷、醫學影像、病理參數、化驗結果等，而目前數據挖掘技術主要應用于以結構化數據為主的關系數據庫、事務數據庫和數據倉庫，對復雜類型數據的挖掘尚處在起步階段。但是，隨著數據庫技術的發展，數據挖掘技術作為一種解決方案，成為醫學信息技術領域重要的研究方法，必將為決策支持、科學研究帶來很大的方便和可觀的效益。
參考文獻
1 周愛華， 鄭應平， 王令群. 醫學數據挖掘綜述. 中華醫學實踐雜志， 2005， 4(2)：126~128.
2 屈景輝， 廖琪梅， 許衛中， 等. 醫學信息數據庫的建立與數據挖掘. 第四軍醫大學學報. 2001， 22(1)：88~89.
第8篇：人工智能輔助醫療決策范文
一場由阿爾法狗與棋手間展開的圍棋比賽，讓世界關注到人工智能（Artificial Intelligence，簡稱“AI”）技術的發展。百度百科對AI如此定義――它是對人的意識、思維等信息過程的模擬。AI雖不是人的智能，但卻能像人那樣思考、也可能通過深入的語言識別、圖像識別、自然語言處理等功能，超過人的智能。
盡管阿爾法狗只會下棋，但人類已經意識到，其背后的技術力量正在帶來革命。特別隨著現代科學應用技術的不斷發展，AI的智能程度逐漸提高，其思維的邏輯性和復雜程度已經與人類的大腦相差無幾。AI技術在真實的應用場景中正在對金融、醫療、教育等各個垂直領域產生顛覆性的變革。
就在日前剛剛結束的全球移動互聯網大會（GMIC）上，創新工場的創始人李開復曾著重強調了AI技術與金融行業的結合。在他看來，AI所需的數據量大、有屬性標注且領域單一的特性，決定了AI技術必將在金融行業引發一次技術主導的產業革新。
《中國經濟信息》記者了解到，AI技術憑借深入的機器學習等優勢，正對金融行業的產品、渠道、風控、授信、決策等諸多方面產生深刻的影響，不僅推動了金融服務的個性化體驗，更讓用戶的財富管理趨向智能化。
加速布局AI應用
“金融是一個不直接產生價值的行業?！弊x秒CEO周靜在接受《中國經濟信息》記者采訪時指出，多年來，金融作為一項服務，卻占用了消費者較多的時間與體驗環境。
據了解，過去要是去銀行取款需要排隊，轉賬需要等待，支付更需要刷卡簽字等，而一旦開展了AI在金融行業的應用，“不僅快速提高了金融效率，降低了金融邊際成本?！?/p>
周靜認為，在推動金融普惠的過程中，無論是傳統金融機構、互聯網金融企業還是金融科技公司，通過對大數據、AI等新技術的運用，能夠幫助降低金融服務成本，提升服務效率。
不僅如此，當AI技術與同樣飛速發展的金融科技相結合時，還會十分有效地將核心的金融風控系統進一步量化，使金融變得更加規?；?，而用戶享受到的金融服務也會更優化，普惠金融的步伐自然加快。
在中國，不僅有像螞蟻金服、宜信普惠、京東金融等金融科技的巨頭，更有像讀秒這樣“年輕化”的金融科技探索者，在積極地依托其天然的大數據等優勢，將AI技術創新地嵌入到其產業鏈金融的各個應用場景中，不僅使風控體系優化成效顯著，更讓客戶的體驗愈發高效、智能。
在采訪過程中，周靜指出，AI技術對金融產業的價值點，主要在于通過一系列的自主邏輯判斷和大數據運算，很可能會解決“風險控制”這個金融行業長久以來一直存在的痛點。
讓金融風控再升級
首先，傳統的金融風控流程冗長，包括紙質進件、錄入、復核、客戶預審、盡職調查、電核審批等，這導致人力成本、時間成本、運營成本的增加，也降低了運營效率。“而AI技術的手段或應用實現了流程自動化，可以予以解決這一低效問題。”
此外，傳統金融風控往往只考慮強金融屬性的征信與風控，鑒于央行征信覆蓋率不足，一定程度上造成了信息不全，客戶畫像不夠立體?！澳壳耙源髷祿虯I技術為基礎的智能信貸技術，可以全方位捕捉到網購信息、運營商數據、社交信息等弱金融數據，通過大數據交叉驗證，讓用戶畫像更精準、豐富?！?/p>
其次，在反欺詐的運用中，傳統風控往往依賴工作人員的經驗，存在人為操作失誤和經驗不足?！癆I技術使金融風控具備了智能的人臉識別、設備指紋，可以更智能地進行鑒別欺詐。”
周靜認為正是以往金融風控存在的痛點，才讓不少金融巨頭主動擁抱AI技術，或與具有智能技術優勢的企業開展聯合風控。像讀秒就作為智能信貸技術提供商，與華瑞銀行、新網銀行、中信證券、諾亞財富等展開聯合風控。
“在合作期間，讀秒提供的智能信貸技術，可以很好地輔助金融機構，完成更加精準的獲客，更立體的用戶畫像，更智能地反欺詐以及更高效的風控?！痹谥莒o看來，像讀秒這樣具備大數據優勢及AI技術創新開發的金融科技公司，在精準的獲客、互聯網化的運營等方面，可以為金融機構補足短板。
回顧中國信用借貸的歷史可知，“風控”一直都是金融行業的命脈。誰提高了風控的準確率和風險評估的速度，誰就能夠引入更大的流量、涉足更大的市場。但值得注意的是，“在整個貸前、中、后過程當中，AI技術只是提高金融的一種手段，整體的金融邏輯與核心是不變的。”周靜強調，像各金融機構以大數據的形式采集數據，以AI技術創新開發應用場景，目的是評價用戶的欺詐風險、還款意愿、還款能力等，“本質上是傳統金融考慮的核心因素?！倍褚恍┙鹑跈C構舉著“AI+金融”的大旗，宣稱可以用星座、血型等指標來智能風控，卻是噱頭大于實際功效，與傳統金融的本質并不相符。
邁向金融3.0時代
“銀行3.0時代已經來臨?！敝袊y監會主席郭樹清曾表示，銀行業要利用金融科技，依托大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等新技術，創新服務方式和流程，整合傳統服務資源，聯動線上線下優勢，提升整個銀行業資源配置效率，以更先進、更靈活、更高效地響應客戶需求和社會需求。
實際上，這個“銀行3.0時代”僅僅是金融科技的一個縮影。從當前金融行業的發展現狀可見，以大數據、人工智能等技術服務為核心的金融科技已經從概念階段，逐步邁入了實踐落地的層面，不僅真正體現在金融機構或者各互金平臺的日常運營層面，更讓金融與AI技術實現了場景間的融合創新。
如上文所言，融合發展的背后，就意味著顛覆和改變。如今由于AI技術的助力，不僅讓傳統金融的信息采集來源擴容，風險定價模型智能化，投資決策過程規范化、信用中介角色正規化等，還大幅提升了傳統金融的效率，解決傳統金融的痛點。
需要明確的是，“AI+金融”的結合效應還遠不止于此。通過洞悉用戶的需求，以及和AI技術的結合，金融機構或金融科技公司可以根據用戶的行為軌跡洞察到他的需求和風險偏好，自動為其進行資產配置，并幫助用戶追蹤、監控風險，使得有理財需求的用戶享受到“智能”級別的資產配置服務。
第9篇：人工智能輔助醫療決策范文
【關鍵詞】計算機輔助 信息分析 技術框架
引言：計算機的出現使人類可以用其彌補自身邏輯與推理上的缺陷，使得計算機輔助信息分析日益壯大。人類可以與計算機分工合作，在各自擅長領域對任務分析處理，人類可以充分發揮其主觀能動性對計算機進行控制，讓海量程序化、結構化或不斷重復的問題可以通過計算機處理得到解決，同時計算機的技術正在以迅猛的發展腳步引領著時代不斷進步，人工智能技術的逐步成熟使計算機對復雜且非結構化的信息能夠準確分析與處理，同時社會網絡迫使人類對海量數據要加快分析與處理，為了使人和計算機能夠實現優勢互補與人機聯手，完成復雜任務，是目前的技術亟待解決的重要課題。
一、計算機技術在現代信息分析的重要性
首先，計算機技術可以對分析能力與效率進行擴展與提高，具體應用是體現在商業銀行的審計工作，擴大了審計經營作業范圍，縮短審計時間，為審計工作提供高效的工作狀態。其次，計算機技術還可以對分析過程實現可視化并且對分析過程進行有效控制，搜索引擎在人立方關系中的應用就是一個很好地例子。還有百度指數平臺可以通過關鍵詞與搜索創建相應關系，計算機技術可以對決策活動予以支持，并實現真正的商務智能。同時，計算機技術還可以預測未來，對未來進行模擬，例如谷歌公司通過分析網民的搜索信息預測了具有及時性與準確性的流感趨勢[1]。
二、計算機輔助信息分析的研究現狀
在技術上，計算機的發展為其輔助信息提供了支持，國內在上世紀80年代對決策分析系統，并建立了結構框架，之后又相繼研究了計算機協同分析工作建立了協同競爭分析系統，現在已經成為主流方法，之后再分析領域加入了軟件化，之后人們又開發了本體架構，使其對非結構化內容向資源描述轉換，這些研究為計算機輔助信息分析提供了關鍵內容，計算機輔助信息分析需要通過計算機平臺和工具對各個領域進行加工處理信息，對商務系統融入競爭情報是對計算機輔助的研究，在醫藥中，對復雜藥物進行計算，提升了藥物開發的工作效率，對于專利信息的分析，計算機輔助可以挖掘出有效情報通過關聯規則，對于藥物發現、專利分析、商務智能領域現代計算機輔助技術提供了分析工具，使人類得出分析成果。在大數據時代中，人類十分重視對計算機輔助信息分析，但是對于其專門的架構體系還需規劃與搭建，更好的引導技術的發展。
三、計算機輔助信息分析的技術框架
計算機在分析數據時要用到數據庫，數據庫的結構對聯機交易中的直接業務數據進行處理，叫做聯機事務處理，并對數據分類匯總，形成指標儀表盤，建立決策，數據倉庫主要是分析關聯數據源，對數據源轉換、匯聚、清洗和抽取，形成主題圖形和報表，叫做聯機分析處理。對主題分析結論，進行智能分析，通過收集整理并分析數據，將數據轉為主題信息，對于倉庫概念與數據挖掘技術及聯機分析實現三大領域的跨越。
（一）聯機在線分析
聯機事務處理英文簡稱OLTP，它在1993年由E.F.Codd關系型數據庫之父提出，可以滿足快速響應復雜查詢，數據界面直觀，在后臺有綜合引擎，是關鍵技術對于決策系統，它是對驗證性領略分析信息，有3種技術，分別為ROLAP技術、MOLAP技術和HOLAP技術。在大數據環境下，聯機在線分析能夠結合其他分析技術，為大數據分析提供優質服務。
（二）數據挖掘
數據挖掘（DM），數據是被挖掘者，挖掘目的是將數據中的信息、模式、知識與規律進行提煉，挖掘定義很多，但是內涵相同，從海量數據中找出規律與模式，來源于知識發現，從大量基礎數據中總結并提煉知識精華，在人工智能、統計學、可視化技術、系統論、模式識別及數據庫技術領域有廣泛的應用，同時也是對綜合性要求較強的新興學科[2]。
（三）社會網絡分析
社會網絡是種關系集合，分為個體網、整體網和部分網。社會網絡擁有規范的方法對社會屬性與社會關系進行分析，在分析社會與行為、經濟與營銷以及市場與通訊領域的數據上發揮著重要的作用，發現目標數據的特征，分析數據角色與數據位置以及數據變量，對它們的內在聯系進行分析。
（四）大數據分析
大數據的特征是高速性、多樣性、規模性與價值性，分析技術需要創新與優化，對于文本形態數據，如微博、網頁、論壇等，機器要學習算法并訓練數據，從數據中找出未知信息，如市場分析和字符識別等。
四、計算機輔助信息分析面臨的挑戰與發展趨勢
（一）主要挑戰
首先是大量的數據為計算機輔助帶來了挑戰，尚未應用于海量數據分析，其次是關系數據中的數據多樣性，對于靈活性相對缺乏，分析不確定數據時仍存在挑戰。數據倉庫存儲時要按照主題進行，但是建立倉庫是初步性的，對價值的探索是計算機輔助的另一個挑戰。對于數據的處理速度要與分析同步，所以數據處理的加速是新的挑戰。
（二）發展趨勢
在社會學方面可以深入研究社會網絡、計算社會學與社會科學，另外技術方面對社交應用生產與娛樂要引入更多的信息，促進移動計算與信息分析、社會計算的融合。
結束語：各個行業的發展都需要計算機輔助信息分析的支持，信息分析與科技的融合為人類的世界開創了新紀元。
【參考文獻】
