人工智能医疗发展前景

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能医疗发展前景范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能医疗发展前景范文第1篇

一、芯片

据人工智能协会的《中国AI创新应用白皮书》显示，从1986年到2007年，全球单日信息存储能力增加了约120倍，在数据生成量方面，预计到2020年，将达到44ZB，是2009年的44倍。数据量的成倍增长，伴随的是芯片行业的蓬勃发展。

在这条赛道上，有智能设备厂商、云计算厂商、传统芯片厂商。苹果、微软和谷歌都在开发自己的处理器，应用于人工智能和其他的工作负载，其目标是实现在没有云处理的情况下压缩算法。大数据、人工智能以及高性能计算和分析越来越趋向于利用GPU。这一趋势使英伟达成为重要玩家，同时，也为AMD注入了新的活力。英特尔将其布局从个人电脑转向数据中心和物联网。

此外，一些更加垂直细分的初创公司的表现同样不容小觑。近期，寒武纪、地平线、深鉴、Kneron、鲲云科技等人工智能芯片公司相继获得融资，新一代计算芯片可以提供更强大的计算力，同时在集群上实现的分布式计算能够帮助人工智能模型在更大的数据集上运行。

二、智能音箱

相对于传统音箱而言，智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。

也因此，2017年成为了“百箱大战”的一年，智能音箱的炙热战火从国外烧到了国内。目前国内切入音箱市场的公司主要有三类：

一是以喜马拉雅“小雅”为代表的内容基因的公司，他们和“传统音箱”最为接近，但内容的智能播放提升了用户在聆听场景下的交互体验。二是包括Rokid、出门问问、Broadlink等在内的“智能公司”，在他们的产品里，音乐内容只是众多功能之一，更多的亮点在语音交互、连接智能家居上。而第三种则是小米、阿里、京东、联想等“大公司”，他们背后是有庞大的商业生态。

三、医疗影像

今年11月15日，科技部公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，其中，就包括依托腾讯建设的医疗影像诊断平台觅影。

AI+医疗是近年来资本投资和企业拓展新业务的热点，这其中又以医疗影像为甚原因有两点：医疗影像是所有大病诊疗的入口和基础，放射科医生是医疗行业最短缺的人员之一；人工智能技术爆发的核心——深度学习，正好最擅长分析影像类数据。如此，使得影像识别技术成了最有可能在医疗领域率先落地的技术。

短期来看，目前AI+医疗影像的商业模式一定是To B，并且在竞争初期，渠道为王；从长期来看，To C也有很大的商业机会，随着技术的成熟，未来病人可以自由选择AI医疗商的产品进行服务。

四、安防

就目前来说，安防本身具有两大特性，第一、在传统的以视频为主的安防行业中，经过多年的发展，已经积累了大量的数据资源，满足了人工智能基于大数据为基础的算法模型训练的要求；第二、安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的特性刚好吻合了人工智能的算法和技术。

也就是说，目前AI在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的。而从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广，其中以公安应用最为核心。另外，AI+安防在提前预防犯罪，和保障社会安全方面也起到了非常重要作用。

目前来说，虽然AI在安防领域的应用有着很好的前景，但还没有达到真正实用的阶段，应用中存在诸多的问题需要不断完善和解决，比如环境适应性差、场景理解受限、人脸识别准确率等等问题。

五、语音交互

2017年，很多业内专家都认为，“语音”将会成为下一代人机交互的主要方式。其原因有三：

首先，语音交互更为自然和方便；其次，语音交互相对于文字交互模式而言，能够解放人们更多的感官；第三，基于智能语音交互，不需要对APP、浏览器进行点击操作，而是直接通过语音操作的特质，使其能够凌驾于浏览器、APP等其他应用的入口之上，成为一个新入口，而这个入口，将会变革更多的产业，诸如信息搜索、分发。

涉及语音交互的公司包括人工智能机器人厂商、人机交互技术和渠道提供商，以及基础平台支撑和关联技术提供商：



1、人工智能机器人厂商
主要包括小i机器人等智能机器人厂商，同时还有清华、中科院等人工智能技术研究院校和科研院所。

2、人机交互技术或渠道提供商
包括科大讯飞、捷通华声、车音网、思必驰等语音技术提供商，以及短信(移动、电信、联通)、QQ等服务提供商。

3、基础平台支撑和关联技术提供商
包括IDC、云计算平台、数据挖掘等技术提供商。


六、融资/收购

大势所趋下，无论是国内还是海外市场，科技巨头正在以内生式AI领域的研发，和外延式的直接投资、或收购AI领域的创业团队等方式在AI领域进行积极部署。而巨头们收购企业的原因，不外乎争夺团队、专利、人才，同时，也是对自身业务的补充，以及为了公司在今后技术生态里的布局和站位考虑。

除了收购，2017年形成的另一个热浪是融资。我们来看今年发生的融资大事件：

2017年2月，三星、英伟达联手投资了AI智能语音助手公司SoundHound，这家公司以语音识别与搜索技术获得了7500万美元的投资；2017年3月，蔚来汽车以自动驾驶、辅助驾驶获得了来自IDG资本、高瓴资本等投资方6亿美元投资；2017年3月，Geek+科技以智能机器人技术获得了火山石资本等投资方1.5亿美元投资；2017年4月商汤科技以计算机视觉技术获得了赛领资本6千万美元投资；2017年5月，深鉴科技以处理器/芯片获得了高榕资本等投资方数千万美元的投资；2017年10月，地平线机器人获得由英特尔投资、嘉实投资等资本方近亿美元A+轮融资。

七、人才流动

请戳图！

八、政策

自今年7月国务院《新一代人工智能发展规划》后，各地区都在从不同层面加强人工智能相关政策的部署。今年10月，北京市正式印发《中关村国家自主创新示范区人工智能产业培育行动计划(2017—2020年)》；11月14日，上海市《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》，提出到2020年，重点产业规模将超过1000亿元。11月18日，有“中国光谷”之称的武汉东湖高新区，出台全国首个区域性《促进人工智能产业发展的若干政策》，并《东湖高新区人工智能产业规划》，提出未来三年将每年设立不低于2亿元的人工智能产业发展专项资金。

同时，也了“国字号”的人工智能开放创新平台。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室，并公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台位列其中。

迹象表明，人工智能政策正在从中央传导至地方，AI政策自上而下开始发酵，我国已经进入AI产业的“黄金窗口期”，预计未来将有更多地方的政策文件出台，从而形成多点齐放的局面。

九、智能制造

波士顿咨询在一份名为《工业4.0——未来生产力和制造业发展前景》的报告中明确指出，以云计算、大数据分析为代表的新技术将为中国制造业的生产效率带来15%—25%的提升，

智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。

这一年来，各大制造企业为了重塑自身在制造业的全球竞争优势，在各层面高度重视智能制造，并相应启动了一系列针对基于模型的企业、网络物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的计划和项目，以对“AI+制造”的新竞争力形成进行系统支持。

十、场景创新

人工智能医疗发展前景范文第2篇

这些从前仅存在于科幻世界的梦想，如今正被日新月异的人工智能技术推向现实：医疗领域中的医用机器人，已经在运送物品、移动病人、临床诊疗和手术、康复护理和医用教学等方面一显身手，改变着人们的生活。

日趋智能化、精准化

近年来，医用机器人已经发展成为先进机器人领域的前沿性学术方向，大大促进医疗，尤其是外科手术的微创化和智能化发展。医疗机器人北京市工程实验室主任张送根博士介绍说：“智能型手术及医疗机器人，有广泛的感觉系统、智能和模拟装置，涉及医学成像、图像分析、机器人、运动分析及虚拟现实等多个学科的最新成果，能够全面扩展人类能力极限，提高医生的手术及诊疗技能，辅助医生进行手术规划、仿真、操作等过程。”例如，可减少手术差错率，提高微创手术精准度，避免病人感染，降低辐射危害，增强抗疲劳能力等。医用机器人既提高手术及诊疗质量，又减轻患者痛苦，缩短康复周期，降低医疗成本，成为未来医疗领域的研发必然趋势。

医生受制于人体生理结构，在操作精度、稳定性、抗疲劳能力和抗辐射能力等方面有很大局限，而这些正是机器人的优势所在。与其他机器人相比，医疗机器人还具有独特优势：在医院、街道、家庭等多种环境下工作，决定了医疗机器人具有移动性与导航、识别与规避能力，还有智能化的人机交互界面，并在需要人工控制的情况下，具备远程控制能力；医疗机器人的材料选择和结构设计，都以易消毒和灭菌为前提，安全可靠且无辐射；以人作为操作对象的医疗机器人，要具有对状况变化的适应性，对作业的柔软性以及对人体和精神的适应性等；医疗机器人之间及医疗机器人和医疗器械之间具有或预留通用的对接接口，如人机交互接口等。

伴随科技进一步发展，医疗机器人还会更加智能化和精准化。有科学家甚至大胆预测，“到2100年，日常生活中将充满各种智能机器人，我们将同机器人紧密联系”。这让人振奋，但我们也要清醒地看到，受制造费用昂贵等限制，机器人的智能化之路还很漫长。

治疗领域越发广泛

自从20多年前首台医疗机器人问世，如今，几乎在医学各个领域，都能看到医疗机器人的活跃身影。功能各异的医疗机器人正在改变传统医疗模式，迅速提升病人的生命质量。

据华中科技大学同济医学院附属同济医院院长陈安民教授介绍，医疗机器人从功能上可分为5种类型：一是辅助内窥镜操作机器人：这种机器人能够按照医生的控制指令，操作内窥镜的移动和定位。二是辅助微创外科手术机器人：它一般具有先进的成像设备、一个控制台和多只电子机械手，手术医生只要坐在控制台前，观察高清晰度的三维图像，操纵仪器的手柄，机器人就会实时完成手术。三是远程操作外科手术机器人：由于配备了专门的通信网络传输数据收发系统，这种机器人可以完成远程手术。四是虚拟手术机器人：这一机器人将扫描的图像资料进行三维分析后，在电脑上重建为人体或人体器官，医生便可以在虚拟图像上进行手术训练。制定手术计划。五是微型机器人：主要包括智能药丸、智能影像胶囊和纳米机器人。智能药丸机器人能够按照预定程序释放药物并反馈信息；智能影像胶囊能辅助内窥镜或影像检查；正在研制开发的纳米微型机器人，还可以钻入人体，甚至在肉眼看不见的微观世界里，完成靶向治疗任务。

目前，应用最为广泛的当属外科手术机器人和智能影像胶囊。“外科手术机器人动作精细、失误率低，可以避免医生直接接触患者血液，大大减少患者感染危险，并能够大幅降低放射线对患者和医生的双重影响。”中国医学科学院研究员杨国忠介绍说。智能影像胶囊同样声誉广泛。这项于上世纪90年代就获得通过的专利技术，具有检查方便、无创伤、无痛苦、不影响患者正常工作等多重优点。患者只需服下内置摄像与信号传输装置的智能胶囊，就能接受消化道系统检查，甚至接受机器人体内定点给药，可以作为消化道疾病诊疗的首选方法。

发展前景令人期待

医疗机器人显著推动了现代医疗技术的发展，市场潜力和发展前景令人期待。美国、英国、日本、法国、瑞士、以色列、韩国以及新加坡等国的学术机构和公司，均设立了与医疗机器人相关的研究机构，开发出多种系统原型，部分已经形成商业化产品。

首部商业化手术机器人于1994年在美国推出。目前，由医生操纵台、机械手和内镜装置三大部分组成的美国“达·芬奇外科手术系统”最为畅销，截至2011年初，全球共计售出1700多台。此类手术机器人不仅能够完成普外科，还能完成脑神经外科、心脏修复、人工关节置换和整形外科等多领域手术，但上千万元的设备价格，仍是医疗机器人产业亟待突破的瓶颈之一。

我国的手术与医疗机器人研究起步较晚，发展速度却很快。据张送根介绍，“北京航空航天大学从1997年至2007年先后自主开发了5代脑外科机器人系统。2002年，又研发出国内第一台骨科手术机器人系统，并于2011年获得医疗机器人注册许可证”。该产品目前已经成功进入市场。生产商也成为全球第五家获得医疗机器人注册许可证的公司，与国外同类产品相比性价比高、发展前景广阔。

2003年，南开大学研制出面向生物医学工程的微操作机器人系统，可实现克隆研究中的转基因注射、染色体切割、细胞融合与分离等操作。2005年，天津大学研制出显微外科手术机器人，能实现显微镜下1毫米动脉血管的吻合手术操作。

人工智能医疗发展前景范文第3篇

【关键词】液压系统；故障诊断；智能诊断

0 引言

液压系统故障诊断技术是随着液压设备不断高度自动化和复杂化以及对液压系统工作可靠性要求越来越高而发展起来的，是针对现代液压设备需要及时排除液压故障而提出来的，是将医疗诊断中的基本思想推广到液压工程技术而形成的，是建立在液压控制理论，信息理论和电子技术、传感器技术、人工智能技术等基础上的一门综合性新技术。回顾液压系统故障诊断技术的发展，大致经历了三个发展阶段：基于人的主观诊断法、基于模型诊断法和基于智能技术的诊断法。

1 主观诊断法

主观诊断法主要是依靠简单的诊断仪器，凭借个人的实践经验，判别故障发生的部位及其原因。这种方法要求诊断人员掌握丰富的故障机理知识和诊断经验，需利用系统或元件的结构、模型和功能等方面的知识，综合分析才能了解。基于人的主观诊断法主要包括系统分析法、参数测量法、方框图分析法、鱼刺图分析法等。

2 模型的诊断法

模型的诊断法是先运用一定的数学手段描述系统某些可测量特征量，这些特征量在幅值、相位、频率及相关性上与故障源之间存在着联系，然后通过测量、分析、处理这些特征量信号，来判断故障源所在。这种方法实质上是以传感器技术和动态测试技术为手段，以信号处理和建模处理为基础的诊断技术。基于数学模型与信息处理的故障诊断方法通常有状态估计方法、参数估计方法、频谱分析法、小波分析法等。

3 智能诊断技术

液压系统故障智能诊断技术是人工智能技术在液压系统故障诊断领域中的应用，它是计算机技术和液压系统故障诊断技术相互结合与发展进步的结果。智能诊断的本质特点是模拟人脑的机能，又能比人脑更有效地获取、传递、处理、再生和利用故障信息，成功地识别和预测诊断对象的状态。因此，智能诊断技术是液压系统故障诊断的一个极具生命力的发展方向。目前，智能技术的故障诊断法主要有：故障树分析的诊断法、模糊逻辑的诊断法、神经网络的诊断法和专家系统的诊断法等。

3.1 故障树分析的诊断法

故障树分析法是一种图形演绎方法，通过对可能造成系统故障的各种因素进行分析，画出逻辑框图（故障树），再对系统中发生的故障事件，由总体至部分按树枝状逐级细化的分析，其目的就是判明基本故障、确定故障原因、故障影响和发生概率等。故障树分析诊断法的关键是建立故障树，故障树完善与否直接影响到分析结果的准确性。因而，需要分析人员对分析系统的设备及运行环境有透彻的理解，将故障症状作为树顶，将发生故障的各种因素逐一排列，然后建立故障树的数学模型，对故障树进行定性分析和定量计算，给出分析结果。故障树分析法具有直观性和理论性强、逻辑严密等特点，对一个系统而言，一切故障诊断都必然要先经过某种程度的故障树分析，是故障诊断系统的基础。

3.2 模糊逻辑的诊断法

模糊逻辑的诊断法是借助模糊数学中的模糊隶属关系提出的一种新的诊断方法，它将各种故障及其症状视为两类不同的模糊集合，它们之间的关系用一个模糊关系矩阵来描述。由于液压系统故障既有确定性的，也有模糊性的，表现为同一故障可能由不同的原因造成，同一故障可能会产生不同的故障症状，不同的故障也可能引起同样的故障症状，多故障并发时故障症状更加复杂。当确定性故障和模糊性故障相互交织、密切相连时，就需要通过探讨液压系统故障的模糊性，寻找与之相适应的诊断方法，才能有利于正确描述故障的真实状态，揭示其本质特征。

3.3 神经网络的诊断法

神经网络的诊断法是利用神经网络具有非线性和自学习以及并行计算能力的特点，对液压系统的故障进行诊断。它具有的超高维性、强非线性等动力学特性，使其具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式等功能，带来了提供最佳诊断性能的潜在可能性，解决了传统方法在知识表示、获取和并行推理等问题上的“瓶颈”问题。神经网络在出现新故障时通过自学习不断调整权值、闽值，以提高故障正确检测率，降低漏报率和误报率。

3.4 专家系统的诊断法

专家系统是一种基于知识的应用软件系统，从领域专家那里获得专业知识，用来解决只有专家才能解决的困难问题。它是研究最多、应用最广的一类智能诊断系统，主要用于那些没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。由于在专家系统中，知识通常是系统性、理论性较强的知识，因此求解结果可靠性高，并且由于知识是显式的，使其具有很好的解释能力。然而，专家系统在发展的同时遇到了知识获取的“瓶颈”、“窄台阶”等困难，使其支持能力受到较大的限制。

4 未来故障诊断技术的发展趋势

液压系统故障智能诊断技术是液压系统故障诊断技术的发展趋势。但任何一种诊断方法，不论多么先进，总存在一定的局限性，单一的故障智能诊断方法难以胜任液压系统的故障诊断。随着知识工程的发展及数据库、虚拟现实、神经网络等技术的日新月异，必然引起智能故障诊断技术在下列几个方面的不断发展。

4.1 混合智能故障诊断技术研究

将多种不同的故障诊断技术有效地融合，进一步提高诊断系统的综合性能，是智能诊断技术发展的必然趋势。结合方式主要是基于规则的专家系统与神经网络的结合，CBR与基于规则系统和神经网络的结合，模糊逻辑、神经网络与专家系统的结合等。其中模糊逻辑、神经网络与专家系统结合的诊断模型是最具发展前景的，也是目前人工智能领域的研究热点之一。

4.2 数据库技术与人工智能技术相互渗透

人工智能与数据库技术是计算机科学的两大重要领域，越来越多的研究成果表明，这两种技术的相互渗透将会给故障智能诊断系统带来更广阔的应用前景。人工智能技术多年来曲折发展，虽然成果累累，但比起数据库系统却相形见绌。其主要原因在于缺乏像数据库系统那样较为成熟的理论基础和实用技术。人工智能技术的进一步应用和发展越来越表明，结合数据技术可以克服人工智能不可跨越的障碍，这也是智能系统成功的关键。对于故障诊断系统来说，知识库一般比较庞大，因此可以借鉴数据库关于信息存储、共享、并发控制和故障恢复技术，改善诊断系统的性能。

4.3 基于internet的远程协作诊断技术研究

基于internet的设备故障远程协作诊断是将设备诊断技术与计算机网络技术相结合，用若干台计算机作为服务器，在液压系统的关键元件上建立状态监测点，采集设备状态数据，在技术力量较强的科研院所建立分析诊断中心，为企业提供远程技术支持和保障。

5 结束语

液压系统故障具有隐蔽性、复杂性、随机性、模糊性及分散性等特点，尽管国内外学者对液压系统故障诊断进行了深入广泛的研究，但实际诊断过程中仍面临许多问题。对于今后越来越复杂的液压系统的故障诊断，最佳途径是将专家系统与神经网络有机地结合起来，作为智能诊断的发展方向，同时融入先进的现代信息技术，如多媒体技术、internet技术、信息融合技术、智能传感器技术等，提高控制系统的开放性、容错性和实用性，应用前景十分广阔。

【参考文献】

[1]史纪定.液压系统故障诊断与维修技术[M].北京：机械工业出版社，1990.

[2]刘永健，胡培金.液压故障诊断分析[M].北京：人民交通出版社，1998.

[3]张兆国，包春江.机械故障诊断与维修[M].北京：中国农业出版社，2003.

人工智能医疗发展前景范文第4篇

——劳伦斯·胡教授

生病了，不想打针、手术，服下一粒小药丸，让微型医疗机器人在体内四处游走，消灭病菌；不用轻易切肉换骨，免受传统手术痛苦，医疗机器人“微创”治疗；突发了疾病，身边无名医，让远程手术机器人在医生数字虚拟指挥下治疗……这些正被人工智能技术推向现实。

近年来，医用机器人已经发展成为先进机器人领域的前沿性学术方向，大大促进医疗，尤其是外科手术的微创化和智能化发展。智能型手术及医疗机器人，有广泛的感觉系统、智能和模拟装置，涉及医学成像、图像分析、机器人、运动分析及虚拟现实等多个学科的最新成果，能够全面扩展人类能力极限，提高医生手术及诊疗技能，辅助医生进行手术规划、仿真、操作等过程。

受制于人体生理结构，医生在操作精度、稳定性、抗疲劳能力和抗辐射能力等方面有很大局限，而这些正是机器人的优势。医疗机器人还具有独特优势：具有移动性与导航、识别与规避能力，还有智能化的人机交互界面，并在需要人工控制的情况下，具备远程控制能力；材料选择和结构设计，以易消毒和灭菌为前提，安全可靠且无辐射；以人作为操作对象的医疗机器人，要具有对状况变化的适应性，对作业的柔软性以及对人体和精神的适应性等；医疗机器人之间及医疗机器人和医疗器械之间具有或预留通用的对接接口，如人机交互接口等。

医疗机器人从功能上可分为5种类型：辅助内窥镜操作机器人、辅助微创外科手术机器人、远程操作外科手术机器人、虚拟手术机器人、微型机器人。后者主要包括智能药丸、智能影像胶囊和纳米机器人。

医疗机器人显著推动了现代医疗技术的发展，市场潜力和发展前景令人期待。

首部商业化手术机器人于1994年在美国推出。目前，由医生操纵台、机械手和内镜装置三大部分组成的美国“达·芬奇外科手术系统”最为畅销。此类手术机器人不仅能够完成普外科，还能完成脑神经外科、心脏修复、人工关节置换和整形外科等多领域手术，但上千万元的设备价格，仍是医疗机器人产业亟待突破的瓶颈之一。

我国手术与医疗机器人研究起步较晚，发展速度却很快。2003年，南开大学研制出面向生物医学工程的微操作机器人系统，可实现克隆研究中的转基因注射、染色体切割、细胞融合与分离等操作。2005年，天津大学研制出显微外科手术机器人，能实现显微镜下1毫米动脉血管的吻合手术操作。

以脑外科手术为例，在看不见颅内状态的情况下，无论检查还是手术治疗，都不容易准确找到患者病灶所在的位置，这是脑外科手术多年来难以攻克的难题。但有了脑外科辅助手术机器人，一切变得简单了。它采用CT立体定向仪引导，通过对患者颅脑的细致扫描来构建三维立体脑部结构图，以确定需要进行手术的精确部位，最后再借助机器人灵巧的机械手臂进行手术。

新加坡研究人员研制出一种外形像蟹钳的微型机器人。这个机器人由一个钳子和钩子组成，安装有内窥镜和摄像头，能够在外科医生操作下进入人体腹腔内，切除早期的胃癌癌变组织，而不留任何疤痕。

在进行胃癌切除手术时，这种微型机器人从病患嘴中进入腹腔，摄像头能够把内窥镜显示的内容传送至外界的电脑屏幕上。外科医生通过监控屏幕遥控机器人，用它的“蟹钳”抓住病患体内的癌变组织，并用钩子将该组织切除。

该机器人的设计者分别是新加坡国立大学医院的胃肠病学家劳伦斯·胡、南洋理工大学机械与宇航学院的副教授路易斯·菲和香港高级外科医师钟尚志（音）。

对于设计这种微型机器人的初衷，劳伦斯·胡教授说：“我们（人类）的动作是非常大的，而且在做一些非常精细的动作时，手往往会有些颤抖……但机器人就能够在不出现任何抖动的情况下进行非常细微的动作。”之所以设计成蟹钳状，是因为蟹钳非常有力，而且比较灵活。

人工智能医疗发展前景范文第5篇

关键词 机器人 发展状况 应用

中图分类号：TP242.2 文献标识码：A

1机器人的发展状况

在20世纪70年代后机器人的研究得到迅速而广泛的普及，机器人进人实用化时代，这主要得益于计算机与人工智能的发展。80年代，机器人发展成为具有各种移动机构、通过传感器控制的机器。工业机器人进人普及时代，开始在汽车、电子等行业得到大量使用，推动了机器人产业的发展。为满足人们个性化的要求，工业机器人的生产趋于小批量、多品种化。90年代初期，工业机器人的生产与需求进人了期，1990年全世界机器人使用总台数已有30万台左右，1991年在世界上已有53万台工业机器人，其中高性能的机器人所占比例不断增加，特别是各种装配机器人的产量增加较快，出现了具有感知、决策动作能力的智能机器人，机器人配套使用的机器视觉技术和装备也得到了迅速发展。

我国机器人的研究与开发起步晚，研究与应用水平与日美相比存在较大差距，主要是没有形成机器人产业。1986年，国家计划把智能机器人列入高技术发展计划，研究目标是跟踪世界先进水平，工作内容主要是围绕特种机器人进行攻关，90年代，确定了特种机器人与工业机器人及其应用工程并重，以应用带动关键技术和基础研究的发展的方针，研制出了有自主知识产权的工业机器人系列产品，并小批试产，完成了一批机器人应用工程。

如今我国机器人的发展有以下特点：

（1）水下机器人技术走在世界前列。在夏威夷东南太平洋水深处成功地进行了两次大洋探测试验，取得了海底锰结核分布资料，表明我国已成为世界上少数几个具有深海探测能力的国家之一。

（2）机器人化机器推动我国工程机械的更新换代。相继完成了无人驾驶的振动式压路机、具有自动推平功能的推土机、可编程挖掘机、自动凿岩机，促进了我国工程机械产品升级换代。

（3）特种机器人的发展蓬蓬勃勃。继防核化侦察车、遥控移动机器人及爬壁机器人以后，又开发出防爆机器人、自动导引车、各种罐体爬壁清扫机器人、玻璃擦扫机器人等。

（4）工业机器人系列产品和应用工程成为机器人产业的龙头。虽然有一定的发展，但也应看到我国的机器人技术及其工程应用的水平与国外还有一定的距离，主要是可靠性低于国外产品，应用领域窄，零部件通用化程度低，成本高，供货周期长，且批量小，这都是我们需加以克服的，所以我们必须尽快发展机器人产业。

2机器人的应用

机器人技术是21世纪具有创新活力、可持续发展的、对国民经济和国家安全具有战略地位的高技术。机器人的应用越来越广泛，特别是工业机器人的应用呈现出一种普及化趋势，其它机器人从研制到开发，也已逐步走向实用化。

机器人在制造业中的应用：工业机器人在现代制造业中己成为主要的自动化设备，在制造业中应用的机器人主要包括：机械加工机器人、焊接机器人、喷涂机器人、装配机器人、检查、测量机器人、净化机器人与真空机器人、移动式搬运机器人等。

机器人在非制造业中的应用：机器人在非制造业中的应用目前不如机器人在制造业中的应用那么显山露水，其关键技术也不十分明了，但展望其前景，也是十分广阔的，主要包括：农林、水产及矿业机器人、医疗康复机器人、服务机器人、建设机器人、极限作业机器人、娱乐机器人等。

机器人在极限环境作业中的应用：目前正在开发的极限作业机器人都有强烈的需求和具体的应用背景，如在放射线、海洋、火灾和宇宙等环境中的应用，需要机器人完成的作业有装置的监控、维修、灾害现场援救等。

3机器人的未来

机器人技术是集机电信息自动化于一体的高新技术，发展机器人技术可以提高一个国家的综合国力、国防实力、国际地位。随着机器人的工作环境和工作任务的复杂化，要求机器人有更多的灵活性、可靠性、准确性、稳定性和更强的适应性。由于人工智能、计算机科学、传感器科学的迅速发展，使得机器人的研究在更高水平上进行。

智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器，是机构学、自动控制、计算机、人工智能、光电技术、传感技术、通讯技术、仿真技术等多种学科和技术的综合成果。智能机器人作为新一代生产和服务工具，在制造领域和非制造领域占有更广泛、更重要的位置，这对人类开辟新的产业，提高生产与生活水平具有十分现实的意义。面向先进制造业的工业机器人和面向非制造业的先进机器人的研究、开发和应用将成为21世纪智能机器人的两个重要发展方向。开发和研制建设机器人和传统建设机械的机器人化，是工收机器人和特种机器人发展的必然结果，也是建设机械设备发展的方向。

参考文献