智慧医疗人工智能技术

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智慧医疗人工智能技术范文第1篇

一、判断题(每题2分)

1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。

 正确  

错误

2.家庭规模缩小强化了代际支持能力。

 正确  

错误

3.中国的预期寿命排名较低。

 正确  

错误

4.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。

 正确  

错误

5.社区老年服务集成平台的预测作用包括准确得知老年人生活的种种需求。

 正确  

错误

6.对于如何高效率、低成本地解决养老问题只针对城市地区而言。

 正确  

错误

7.大数据的价值重在挖掘，而挖掘就是分析。

 正确  

错误

8.大数据在我们日常生活中很少接触到。

 正确  

错误

9.以大数据应用促进医药分离改革，遏制虚高药价。

 正确  

错误

10.当前世界的四大趋势包括“经济全球化”、“全球城市化”、“全球信息化”和“城市工业化”。

 正确  

错误

11.美国在人工智能方面取得了较好的成果。

 正确  

错误

12.《在英国发展人工智能》中提出了：数据、技术、研究、政策上的开放和投入四个方向。

 正确  

错误

13.1956年10月，中国科学院筹建了中科院自动化及远距离操纵研究所（后更名为中科院自动化所）。

 正确  

错误

14.20世纪80年代初期，钱学森等主张开展人工智能研究，中国的人工智能研究进一步活跃起来。

 正确  

错误

15.人工智能在医疗领域还存在一些问题。

 正确  

错误

16.只要人类搞清楚的问题都容易被机器人所取代。

 正确  

错误

17.医联合体发生在基层和专科医院之间。

 正确  

错误

18.作为影响深远的颠覆性技术，人工智能可能改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等，对企业管理、个人安全、社会稳定乃至全球治理带来挑战。

 正确  

错误

19.我国新一代人工智能发展的指导思想和基本原则是要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育新增长点，形成新动能。

 正确  

错误

20.2016年9月开始，微软的技术与研发部门和人工智能(AI)研究部门相互分离，各司其职。

 正确  

错误

二、单项选择(每题2分)

21.医疗健康数据的应用包括：药物研究、病人行为及其相关数据、（ ）、管理医疗社保基金。

 A.临床研究  B.科学研究  C.涉密研究  D.门诊诊断 

22.发展网信事业战略的目标：加强领导、统筹规划和依靠（ ）紧密协同。

 A.产、学、用  B.产、学、研  C.社会分工  D.产、学、研、用

23.基础技术提供平台主要是（ ）平台，这些云平台为人工智能实现大规模的实时计算提供了计算基础。

 A.云计算  B.互联网  C.云计算、大数据  D.大数据

24.2017年谷歌无人驾驶汽车可以对不同场景进行学习，如（ ）、城市道路、过桥等。

 A.泥泞路  B.平路  C.乡间小路  D.山路

25.腾讯AI政务基于腾讯微信、QQ等平台自身连接能力，提供（ ）、智能服务、智能分析和智慧应用等服务。

 A.精准推送  B.实名认证  C.智能核身  D.勾勒用户图像

26.牢牢把握新一代人工智能发展战略机遇，坚定不移地把发展人工智能放在提高社会生产力、提升国际竞争力、增强综合国力、保障国家安全的战略支撑的（ ）位置。

 A.全局核心  B.重点突出  C.关键部分  D.战略中心

27.微软自然语言计算组成立于 1998年，专长于（ ）、输入法、问答、社交、文本挖掘等。

 A.翻译  B.收集  C.处理  D.校对

28.2016年5月，美国白宫成立了（ ）和机器学习委员会，协调全美各界在人工智能领域的行动，探讨制定人工智能相关政策和法律。

 A.人工智能  B.制造  C.无人驾驶  D.I技术

29.欧盟的人脑计划旨在通过计算机技术模拟大脑，建立一套（ ）的生成、分析、整合、模拟数据的信息通信技术平台。

 A.创新  B.全自动  C.全新的、革命性  D.智能

30.德国“工业4.0”计划涉及到的机器感知、（ ）、决策以及人机交互等领域。

 A.规划  B.识别  C.应用  D.操作

31.2017年，日本政府制定了人工智能产业化路线图，计划分（ ）阶段推进利用人工智能技术，大幅提高制造业、物流、医疗和护理行业效率。

 A.4个  B.2个  C.5个  D.3个

32.人工智能的发展要素：算法+（ ）+数据。

 A.编程  B.数学  C.模拟  D.计算能力

33.国家加大对人工智能关键技术研发的支持力度，人工智能已成为我国的战略（ ）。

 A.发展重点  B.中心  C.要素  D.核心

34.百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞等企业积极布局人工智能领域，抢占产业（ ）。

 A.发展制高点  B.发展先机  C.发展  D.发展机遇

35.对人工智能发展态势的判断中的新挑战是指人工智能发展的（ ）带来新挑战。

 A.不确定性  B.负面影响  C.积极性  D.不稳定性

36.碳云智能成立于2015年10月，希望建立一个健康大数据平台，运用人工智能技术处理这些数据，帮助人们做（ ）。

 A.日常起居  B.健康管理  C.医疗检查  D.生活管理

37.百度的Apollo（阿波罗）计划，即百度将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的（ ）系统。

 A.自动驾驶  B.自动操作  C.智能驾驶  D.无人驾驶

38.我国新一代人工智能发展的总体部署中构建一个体系是指构建（ ）的人工智能科技创新体系。

 A.对外开放  B.互惠互利  C.合作共赢  D.开放协同

39.互联网医院要依托于（ ）建设。

 A.现有实体  B.信息共享  C.互联网  D.分级诊疗

40.《打造智慧社区，优化居家养老（下）》认为，发展智慧养老服务可以带动我国哪些经济领域的发展（ ）。

 A.制造业  B.服务业  C.娱乐业  D.农业

三、多项选择(每题2分)

41.人工智能的智能硬件其交互方式出现（ ）直接交互。

 A.手势  B.语音  C.体感  D.眼神

42.人工智能能够对（ ）的安全进行防护。

 A.个人  B.医疗  C.金融  D.城市

43.（ ）的融合创新是智能安防发展的重要切入点。

 A.人工智能  B.体感  C.音频  D.视频

44.人工智能产业体系的融合产业有（ ）。

 A.智能金融  B.智能客服  C.自动驾驶汽车  D.智能制造

45.人工智能应用类企业的切入领域有（ ）。

 A.机器人  B.智能家居  C.教育培训  D.医疗设备

46.广泛开展人工智能科普活动，做到（ ）。

 A.支持开展形式多样的人工智能科普活动  

B.鼓励科学家参与人工智能科普  

C.建设和完善人工智能科普基础设施  

D.支持开展人工智能竞赛

47.智慧社区的渊源包括（ ）。

 A.原始社会  B.工业社会  C.农业社会  D.信息化社会

48.智慧社区的三级指标包括（ ）。

 A.保障体系  B.便民服务  C.社区治理与公共服务  D.主题社区

49.中国人口老龄化面对的挑战有（ ）。

 A.人口流动频繁，家庭养老能力不足  

B.代际关系变化，老年居住空巢增加   

C.预期寿命延长，照料需求压力加大   

D.家庭规模缩小，代际支持能力弱化 

智慧医疗人工智能技术范文第2篇

关键词：人工智能；教育；新模式；改革；构想

教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器，大大推进了医学发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、FAD连续发文，多次提及医疗走智能化、云化的趋势，为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。

一、目前医学教育以及医学人才培养状况

智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。

而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。

二、智能+医学教育的必要性探究

2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助

以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。

上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。

2.2智能医学对于新时代医生培养的影响

人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。

教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。

三、交叉医学人才的培养

3.1建立智能医学人才培养体系的必要性

目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。

3.2医学人才培养体系初步构想

据悉，目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育，旨在弥补上述缺口，相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程，应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学，电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，充分进行计算机技术在医学中的应用的训练，具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。

智慧医疗人工智能技术范文第3篇

上周，沪深300指数上涨2.60%，计算机行业上涨0.32%，行业跑输大盘2.28个百分点，其中硬件板块下跌1.19%，软件板块上涨0.56%，IT服务板块上涨1.48%。个股方面网达软件、真视通、神州易桥涨幅居前;*ST三泰、湘邮科技、华力创通跌幅居前。

国际市场

麻省理工学院开发自动驾驶技术，在无地图乡间道路上也能导航;Waymo计划年内在凤凰城正式推出无人驾驶打车服务;Uber将测试无人机送餐服务，最短只要5分钟;美国白宫成立人工智能工作组，将决定美国对AI的投资力度。

国内市场

腾讯智慧零售首家全自助化智慧餐饮门店亮相深圳;科技部成立新一代人工智能发展研究中心;京东智能音响叮咚mini2，与英特尔宣布战略合作;青海省卫计委携手腾讯共建“互联网+健康医疗”。

A股上市公司重要动态信息

达实智能:中标1.9亿元智慧医院项目;广电运通:与腾讯公司、财付通签订1883.82万元地铁云平台AFC项目;全通教育:中标3496.44万元科创集散地服务项目;麦迪科技:与安挚投资签署产业并购基金框架合作协议;世纪瑞尔:拟1000万元占比50%设立中唐瑞尔。

投资策略

智慧医疗人工智能技术范文第4篇

结合当前工作需要，的会员“egsm886”为你整理了这篇关于以人工智能赋能“四强”产业推动新经济发展情况的调研报告范文，希望能给你的学习、工作带来参考借鉴作用。

【正文】

临淄区现有规模以上“四强”企业195家，占全部规上企业63%，其中，新材料企业166家，新医药企业5家、电子信息企业9家、智能装备企业22家。截至10月底，全区规模以上“四强”企业工业增加值占全部规上工业增加值的比重达到了37.1%，较去年底提高了7.8个百分点。“四强”产业和人工智能已逐渐成为推动新经济发展的核心动能，不断助力全区工业高质量发展。临淄区人大高度重视以人工智能赋能“四强”产业推动新经济发展工作，组织省市区人大代表运用常委会视察、专题调研等多种形式进企业、看项目、提建议，对全区以人工智能赋能“四强”产业推动新经济发展工作把脉问诊。现形成调研报告如下：

一、人工智能赋能“四强”产业的基本情况

(一)政策叠加增信心。为推动工业企业特别是“四强”产业应用人工智能技术加快转型升级，自2019年以来我区相继出台了《临淄区制造业单项冠军企业培育提升三年行动计划》《临淄区制造业智能化技术改造三年优化行动方案(2020-2022年)》《临淄区大力推进“五个优化”传统产业转型升级三年倍增计划(2020—2022年)》等多项务实、高效、接地气的扶持政策，遴选一批业内领先的服务商，对规模以上企业开展全覆盖的智能化诊断，重点针对“四强”企业的智能化改造类项目，分装备、产线、车间、工厂等不同层次精准支持补贴20至100万元，政策力度在区县层面上位居前列。结合实际、因地制宜、量身定制的多元化政策充分发挥了财政资金引导作用，为应用人工智能的先行者增进信心，推动企业加速步入数字化发展快车道。

(二)标杆示范促转型。每年分智慧工厂、数字车间、智能产线等各个层级，选树10家左右人工智能成效良好的“四强”试点示范企业，组织全区规模以上工业企业现场对标参观交流。2019年至今，根据行业侧重点的不同，先后组织了对标齐翔、单项冠军、智能化改造等多个领域的现场会10余次，参与企业超500家次，打造了齐翔腾达、齐峰新材、英科环保、洁林塑管、巧媳妇、顺意电器等大中小不同规模企业标杆。企业间对标学习在全区营造了比学赶帮超的良好氛围，提升了企业开展智能化转型升级的积极性，有效加快了“四强”产业人工智能的发展进程。

(三)机制倒逼提质量。出台落实“零增地”技改项目工程优惠政策，对符合规划和安全环保要求的“零增地”技改项目给予大力支持，从而鼓励企业聚焦人工智能技术应用，利用有限的资源和生产要素创造更大的效益。印发《临淄区工业企业“亩产效益”评价改革实施方案(试行)》，高标准推进“亩产效益”评价改革，创新性地导入了“企业360”体系，将两化融合贯标、智能车间建设、智能改造投资等企业人工智能相关的发展情况纳入加分提档项，实行能源价格、用地指标、应急响应等差异化政策，倒逼落后企业在数字化转型和应用人工智能的道路上奋勇争先、提档进位。

(四)工业互联开新局。为加速“四强”产业数字化、协同化、智能化升级，加快推广人工智能技术与实体经济融合应用，培育和支持一批本地的优秀软件和信息服务企业发展，我区以推进工业互联网建设为切入点，与华为软件技术有限公司、山东爱特云翔信息技术有限公司签订三方协议，成立工业互联网发展中心，每年设立1500万元专项补贴资金，用于扶持我区企业购买使用发展中心提供的资源及服务，举办人工智能和工业互联网相关培训。未来五年时间，我们力争将全区30强企业全部改造一遍，将优秀企业家和人工智能人才培训一遍，以人工智能将“四强”产业全部赋能升级一遍，打造新经济发展的临淄样板。

二、人工智能赋能“四强”产业发展中存在的问题

虽然我区人工智能发展领先，“四强”产业整体向好，但在政策引导、产业布局、要素保障等方面仍存在一些短板和问题，主要包括：

一是政策专业性和导向性不够突出。目前我区出台的单项冠军企业培育、智能化技术改造、“五个优化”倍增计划等支持工业高质量发展的扶持政策，对“四强”产业和人工智能虽有一定倾斜，但对产业赋能的专业性和融合发展的导向性不强。

二是“四强”产业区域特色不够明显。目前我区新材料产业产值占“四强”比重约80%，在人工智能提升产品收率、提高产品质量、降低生产能耗等方面有较大需求，但我区产业赋能整体思路不够明确，缺少有区域特色的人工智能侧重点和突破点。

三是人才平台等新兴要素不够充裕。我市现行的“人才金政37条”和区级配套的人才政策，侧重于对高层次和高学历人才的一次性奖补和对创新平台的一次性扶持，存在唯职称、唯学历的弊端，对人工智能领域专业技术性人才的引进和培育能力偏弱，且部分人才仅在我区挂名或短期过渡，对人才长期发展的持续性支持不足。

三、加快人工智能赋能“四强”产业推动新经济发展的几点建议

第一，扩增量、提规模、做强优势产业链。加强“四强”领航企业和潜力企业培育，推动齐翔腾达、鑫泰石化、蓝帆医疗、齐都药业等领航企业深挖现有产业潜能，充分发挥纵向延伸、横向联合的能力，构筑具有较强竞争优势的特色产业集群，将现有产业价值“吃干榨净”。延链聚合做好大数据产业园、智能装备产业园、数字经济产业园等创新园区的上下游“双招双引”，抓好永聚医药、一清舜泰、爱特云翔等“四强”新秀企业的重点项目建设，稳投资、促发展，不断提高“四强”产业经济比重。加大“四强”产业技术改造投资力度，加快推进人工智能技术融合应用，做好“四强”企业智慧工厂和智能车间培育建设，加快衍生出一批能引发产业体系重大变革的“四强”高新企业，不断提升“四强”产业发展质量。

智慧医疗人工智能技术范文第5篇

 

2015年12月，微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩博士去蒙特利尔参加了NIPS年会(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，这是人工智能领域的顶级学术会议。但与会期间，他印象最深的不是同行的专业进展，而是一位科学家告诉台下的与会者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年却被一抢而空。

 

这也是中国正在发生的故事。从硅谷到北京，人工智能都是热浪滚滚。这个在上世纪50年代和80年代掀起过两次的技术，现在似乎真的到了产业化的临界点。互联网时代的思想家和预言家凯文·凯利宣称，人工智能是下一个20年里颠覆人类社会的技术，它的力量堪比电与互联网。

 

人工智能(Artificial Intelligence)，缩写为AI。它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

 

人工智能快速进入大众视野，源于今年3月谷歌围棋人工智能程序AlphaGo战胜世界冠军李世石。人机围棋对弈只是普及人工智能的一个秀。它的背后是规模千亿级的人工智能产业市场。BBC预测，2020年全球人工智能市场规模将达1190亿元人民币。

 

目前看，这一数据远比不上2015年中国移动互联网的产业规模。但人工智能的意义不仅于此，人工智能技术的发展，还将带动云服务、大数据分析、移动互联网和物联网产业的升级迭代。它甚至将超越移动互联网，全面改变人类的生活和工作方式。

 

离人工智能最近的IT互联网公司敏锐嗅到了这一机遇。从2011年开始，包括深度学习算法、计算资源和大数据产业的成熟令人工智能技术实现飞跃，包括微软、IBM、谷歌、Facebook、BAT在内的国内外企业都开始深度布局人工智能，试图把握风口，成为下一个产业变革的巨擘。

 

已布局人工智能的IT和互联网巨头们，最有资格成为这一轮革命的获益者。但这终究是一个漫长的耐力游戏，除了技术布局，产业布局和战略视野也是决定成败的关键因素，短视者将随时出局。

 

BAT保守布局

 

中国的所有行业中，以BAT为代表的互联网行业在人工智能研究和商业化探索方面走得最早，也看得最远。其中，技术起家的百度走在最前端。

 

2012年10月，百度董事长兼首席执行官李彦宏参加了内部的一个基于深度学习的语音识别产品研究会。当时该产品的主导者余凯回忆，那是李彦宏第一次知道深度学习，他非常吃惊，并给全公司写信，让所有产品经理都要了解人工智能技术的发展。

 

当年12月，李彦宏开始和余凯讨论成立深度学习研究院的可行性。次年7月，这个研究院成立，李彦宏任院长，余凯为常务副院长。这是中国公司里的第一个人工智能研究院。

 

李彦宏很快将相关技术投入到搜索的核心业务中。2014年的百度内部统计数据显示，深度学习技术的应用，让百度和竞争对手的Diff(different，内部叫Diff)指标提升了若干倍。

 

但人工智能的科研，尤其是基础科学研究，是一个冗长寂寞的过程。此后，迫于财务数据和竞争压力，百度的决策者们更加注重眼前的布局和资源。

 

“到了后期，太长远项目，或是比较创新的项目，百度总部确实不太支持了。百度i站的项目、百度快搜这样的项目没了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究岗位人士评价。一位现任百度相关人士对《财经》记者表示，百度前些年确实剔除了不少经过验证没有商业化前景的分支项目，但最近两三年，百度明显加大了在人工智能上的投入，包括无人驾驶汽车等长期项目。

 

6月8日，在2016百度联盟峰会上，李彦宏将百度无人驾驶汽车称作“一台带轮子的电脑”。他现场播放了百度无人车路测的实况录像，百度无人车已经可以像正常车辆一样加速、并线、超车，他同时表示，三五年之内，无人驾驶一定可以成为现实。

 

从整体来看，百度仍是BAT三家中首先完成有关人工智能技术体系整合的公司。目前，百度研究院、百度大数据、百度语音和百度图像等技术都已归入人工智能技术体系。李彦宏多次向外界强调，百度未来的发展将严重地依赖人工智能。

 

IBM研究院一位人工智能专家告诉《财经》记者，百度是被他们列入竞争列表的唯一中国公司。

 

硅谷尤其关心“百度大脑”的进展。百度大脑是百度在人工智能领域的核心。百度此前的诸多人工智能产品，如无人驾驶、智能搜索等，都是基于百度大脑的能力。

 

百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲称，百度大脑已具备视、听、说和预测、规划决策以及行动控制的能力。在数据方面，百度有万亿级的网页、移动和行为数据可供分析。在深度学习方面，百度的万亿参数排在世界第一。

 

2015年，百度的研发投入超过100亿元。占百度2015年总营收663.82亿元的15%。

 

百度正在计划将百度大脑在金融、汽车、医疗等领域商业化。李彦宏称，人工智能的“井喷式”创新，将推动互联网进入第三幕，并将重构传统产业。比如“人工智能+金融”，可以快速地实现征信升级，实现“秒放”贷款。

 

阿里巴巴和腾讯的布局则更加克制。或者说，它们更代表中国公司的普遍做法，从业务驱动开始，逐渐加大档位。

 

阿里从2011年开始布局互联网医疗，投资收购和战略合作的公司数以百计。围绕医院、医保、医药做了大量布局。最新的统计数据显示，全国已经有超过400家大中型医院加入阿里的“未来医院”计划，覆盖全国90%省份。阿里云人工智能首席科学家闵万里博士告诉《财经》记者，阿里在健康医疗领域的布局快慢，取决于阿里在人工智能领域的技术突破。

 

阿里的设想是，未来，在阿里遍布全国边远山村的医院医疗点里，病患足不出户，只需拍一张CT，通过远程技术来完成专家级的诊疗过程。这种诊疗，依赖的就是基于阿里云的人工智能医疗系统。随着学习数据的不断增加，机器会变得越来越聪明，最终成为一个“永不退休的医学专家”。

 

多位接受《财经》记者采访的专家评价，阿里这个技术并不复杂，医疗诊断是基于经验的专家型劳动，是机器擅长的经验学习，三年内该技术便可成熟。

 

闵万里告诉《财经》记者，要实现这个目标，除了技术平台，还需要整个医疗体系的打通，需要政府和社会共同推动设备和资源的开放。一旦打通，聚合在一个人工智能服务平台之上，就将衍生出更多的应用服务场景，从而实现“商业和技术互为驱动”。

 

阿里是目前中国所有公司里，数据生态最完善、最健全的公司。iPIN创始人兼CEO杨洋认为，阿里的MaxComputer数据通道，是非常健康的数据大动脉，可以将阿里的所有数据资源非常高效地结合在一起。

 

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亚马逊云服务)的云计算平台。数据生态体系是做人工智能的重要基础。因此，在这场有关未来的布局中，阿里云的主导地位清晰。

 

阿里的人工智能研究分散在其各个业务分支之中，有待整合。闵万里说，阿里希望在算法能力上有所突破，这需要一个集中的技术机构来整合阿里的所有相关技术资源。

 

腾讯和阿里的情况类似。腾讯在人工智能上的布局，以IM和SNS业务为基础。例如语音识别主要是在微信部门、图片识别主要是在QQ，支付和金融业务方面植入了人脸识别，搜索部门则关注自然语言识别。

 

其中一些技术已在腾讯内部实现产品化。SNG(社交网络事业群)的优图团队聚焦图象识别领域，推出了黄图识别功能，并为腾讯内部产品如图片优化工具“天天P图”提供技术支持。WXG(微信事业群)则人机互动领域的拓展，也对图像和语音识别进行了原发。WXG推出了智能机器人“小微”，用户可以用自然语言与之沟通，解决此前语音助手智能机械应答的短板。对于未来，工程师希望“小微”成为一种“连接器”——与微信支付串联起来，接入微信公众号以及钱包内的各种生活服务，打造完整的微信内O2O闭环生态体系。

 

腾讯高级副总裁姚星在接受《财经》记者采访时表示，腾讯越来越重视在人工智能领域的技术开发，这包括两个路径：一是整合腾讯自身的技术资源，形成体系和重点;二是加快对优秀公司的收购和合作步伐。

 

腾讯参与了多个人工智能项目的早期投资。腾讯投资并购部一直在为公司寻找需要的标的，服务于腾讯的整体战略。腾讯日前与硅谷风投机构Felicis Ventures领头了人工智能创业公司Diffbot 1000万美元的A轮。这家公司通过人工智能技术，让“机器”抓取网页关键内容，并输出软件可以直接识别的结构化数据。

 

BAT的人工智能技术研发从第一天开始就是商业需求驱动的，他们从业务入手，收购甚至模仿别人的东西，这种做法避免了漫无目的研究和不必要的失败，但也无法保证在下一轮的人工智能平台大战中胜出。

 

今年，阿里和腾讯均有组建人工智能研究院的想法。姚星对《财经》记者说，很快，腾讯人工智能研究院就会成立。

 

国际巨头深入无人区

 

如果说BAT的人工智能布局处于对标和追赶的状态，那么以IBM、微软、谷歌、Facebook为代表的美国巨头公司已经开始深入科技无人区。

 

这些公司技术和业务各有所长，面向的用户也不同，但它们的目标一致：把人工智能机器做大、做强、再做没。

 

IBM和微软可能没有谷歌、Facebook看起来那么酷，但在人工智能领域有深厚的技术底蕴，IBM甚至已经开始用人工智能赚钱。

 

IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深蓝”战胜当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。2011年，代表着IBM在认知计算领域最先进技术的Watson在一个电视节目中一战成名，被认为是人工智能历史上的一个里程碑。

 

今天可以代表IBM在人工智能领域最高技术水平的，是不断进化中的Watson系统，和已经可以量产的人脑模拟芯片SyNAPSE(超大规模神经突触计算机芯片)。

 

Watson是一台超级计算机，最初由90台IBM的Power 7服务器并行组成。和Google、微软的人工智能相比，它从硬件芯片构架就开始模拟人类神经元，基于IBM的“DeepQA”技术开发。2014年1月初，IBM宣布组建“Watson Group”，旨在进一步开发、商用和增强“Watson”及其他认知技术，此外还投入10亿美元用于其他相关项目。

 

Watson已经开始为IBM赚钱了。法国农业信贷银行预测，Watson系统创造的收入将在2018年占IBM总收入的12%以上。Watson已经被部署在IBM去年收购的云计算基础设施业务Softlayer上，成为IBM与亚马逊、谷歌、微软等大型科技公司在云计算领域展开竞争的武器。

 

另一个代表性产品是IBM在2014年的人脑模拟芯片SyNAPSE。该芯片能够模仿人脑的运作模式、低功耗，在认知计算方面要远胜传统计算架构。和其他芯片公司的纸上规划不同，这款芯片已达到量产要求。

 

IBM将其技术和商业实力总结为“认知计算体系”。IBM大中华区副总裁、战略部总经理郭继军向《财经》记者表示，IBM推动认知计算体系，目标是把IBM在人工智能、大数据、深度学习、模式识别等所有领域里所做的积累应用到各个行业中去，帮助各行各业客户提升效率，解决他们所面临的现实挑战。

 

微软人工智能技术的研究已超25年。1991年微软成立研究院，最早的五个研究组，研究方向分别是人机交互、自然语言处理和机器学习、语音识别和语音合成、计算机视觉。这些恰恰是今天人工智能的几个最重要的分支。

 

微软的人工智能研究方向要宽泛很多，微软研究院拥有超过1000位科学家，在包括深度学习的多个领域的技术布局处于世界顶端。

 

微软最新的深度学习系统在2015年ImageNet计算机视觉识别挑战赛中，将计算机视觉系统错误率降低至3.57%，相比于人眼辨识的5.1%，这是人工智能首次在识别图像的错误率上超越人类水平。这些机器由微软的Azure云服务提供支持。

 

微软不仅将人工智能技术应用于如Windows、Azure等核心业务中，还构建开放的平台，将多年的技术积累开放给产业界，它的目标是打造一个人工智能生态圈。

 

它在无人区走得最远，在现实商业世界中隐蔽得最深。

 

和前辈相比，年轻的谷歌在人工智能领域做的事情更让外界看得懂，也更兴奋。谷歌一方面不知疲倦地做底层人工智能技术的积累，研发更加高级的深度学习算法，增强图形识别和语音识别能力。另一方面亲力亲为布局了包括智能家居、自动驾驶、机器人(2013年收购了8家机器人公司)等领域，前者为后者带来基础技术支撑，后者为前者提供数据和反馈。

 

值得一提的是，谷歌在无人驾驶汽车领域的技术积累，已经远远超过传统汽车厂商和其他互联网公司。

 

更加年轻的Facebook，将人工智能视为未来的三大方向之一。Facebook天然拥有全球范围内的海量社交数据，但在基础科学的研究上依然不遗余力。2013年，Facebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员田渊栋称，FAIR的研究方向自由宽松，研究所需的计算资源(如GPU)相对丰富，同时也没有近期的产品压力，可以着眼长远做困难和本质的研究。他称，这样的学术氛围在各大公司是极其少见的。

 

如果说前述几大巨头都是从人工智能技术出发，结合云计算赋予技术更多势能，那么亚马逊的路径正好相反。亚马逊是全球第一大云服务提供商，它的云服务收入超过微软、IBM、谷歌、Salesforce等所有对手的总和。但亚马逊目前的人工智能技术，多数集中在提升购物体验的深度学习领域。

 

人工智能技术有两大要素：核心技术平台和数据循环。只拥有技术是不够的，需要业务和数据结合，才能打造好的技术。对循环数据的获取，巨头们也都不遗余力。

 

以最热衷开源的微软为例，去年，微软了“牛津计划”(现更名为“微软认知服务”)，这是一个基于微软云平台的智能API(应用程序编程接口)，涵盖了五大方向的人工智能技术，包括了计算机视觉、语音、语言、知识、搜索五大类API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助该平台快速开发出来的一款应用，一共只有20多行代码。

 

类似的工具包微软还有很多，例如深度学习工具包(CNTK)和微软亚洲研究院主导的微软分布式机器学习工具包(DMTK)等。

 

这些对于创业公司和中小企业来说相当实用。他们不用从底层技术一点点学，在小集群上或者是云服务上就可以直接调用。

 

对于巨头来说，算法已经不再是竞争的障碍，数据和用户习惯才是山头。大量的初创企业会采用开源做很多垂直领域的业务，其中包括海量试错和验证，最终也会反馈回开源，而这正是巨头们所期望的。

 

做B2B生意的IBM对数据的专业度要求更高，无法仅依赖搜索引擎和大量应用的交互来训练Watson系统，因此通过深度合作和并购来获取专业数据。

 

以医疗领域为例，IBM和多家世界级顶尖医院合作，向医院部署Watson的智能系统，通过分析这些医院的病历、专家的治疗经验、现有的学术研究等，帮助它们制定、观察和调整癌症患者的治疗方案。在这一过程中，Watson也就有了这一领域的数据积累。

 

2015年4月，IBM收购了Explorys，它是一家可以查看5000万份美国患者病历的分析公司。类似的收购IBM还有不少，并且出手相当大方。

 

Watson已经可支持针对乳癌、肺癌和结肠直肠癌、皮肤癌等癌症的初期诊断。在皮肤癌领域，在一项对3000幅皮肤镜检查图像的研究中，Watson识别皮肤癌的准确率高达95%以上。而人类识别皮肤癌的准确率只有84%。

 

国内的一位人工智能业者调侃，国际巨头在人工智能领域真正有价值的是它们的那些你看不见的、没开源的、国际会议上含含糊糊一笔带过的技术。“那些才是可以颠覆未来的弹药。”

 

填补断层

 

人工智能的产业结构可以分为三层：应用层、技术层和基础层。应用层聚焦在人工智能和各行业各领域的结合;技术层是算法、模型和技术开发;基础层则是计算能力和数据资源。

 

BAT擅长第一层。BAT手中，天然握有全球最大的数据资源。但在第二层和第三层严重断层。中国在人工智能领域的科研水平停留在工程数学、物理算法等工程科学的创新层面，基础理论研究领域的人才和资源很少。

 

多位接受《财经》记者采访的中外业者认为，BAT的优势在于海量数据，和国际巨头的核心差距在技术。

 

腾讯高级副总裁姚星告诉《财经》记者，今年初，他和腾讯的投资并购部达成了一个共识，开始大量考察美国的机器学习平台类创业公司。一则中国这类技术公司不多;二则收购这种公司可以快速补足腾讯在算法领域的不足。

 

姚星向《财经》记者分析，同样提供10万个样本给机器，优秀的算法平台可能只需要几个小时，速度慢的可能需要几天时间。

 

对于海外收购，搜狗公司CEO王小川则更加直白：“国内适合收购的标的公司很少，因为根是断的，(技术和基础研究)源头在国外，要到国外看。”

 

在快速迭代的互联网世界里，即便是互联网巨头，单打独斗练独门秘籍也会错失良机。最佳方式，就是拥有数据和拥有技术的公司，通过各种结盟方式形成优势互补，快速抢占市场。

 

2014年11月，蚂蚁金服宣布和旷视科技战略合作，利用后者的人脸识别技术Face++软件去确认开立在线银行账号的用户身份，即“人脸支付”。

 

Face++在人脸检测的多项指标评测中接连拿下世界第一。2013年，在极难识别的互联网新闻图片上，获得了97.27%的准确率，这个指标高于Facebook团队。三年后，这一准确率已提高至99.5%。

 

进行面部识别，需要处理大量来自面部的数据信息，包括结构、五官以及肌肉等方面的数据分析。阿里云为这个合作注入自身的数据和分析能力。

 

“凡是花钱解决的问题都不是问题，阿里可以自己完成这些事情，但时间成本是相当昂贵的。”闵万里对《财经》记者说，“阿里有1000件同级别的事情要做，能做好的只有其中几件，剩下的用投资+合作，这是时间和资本效率最高的做法。”

 

技术和数据的结盟并不限于BAT，更多的公司希望通过结盟方式获得未来，新的巨头或许从中诞生。

 

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多连接，通过建设社群关系，把人大脑里的智慧表达出来，从而解决目前搜索技术存在的内容不够精准和实用性较差的问题。2013年腾讯入股搜狗后，先后向搜狗开放了微信公众号数据和QQ兴趣部落，为搜狗输入数据资源。除此之外，搜狗还在去年11月战略投资知乎1200万美元，全面接入知乎内容。

 

王小川想让搜狗的人工智能机器不断学习社群数据，他对《财经》记者说，“人工智能下一个五年不在于人工智能本身，而是让机器找到人。”

  

  李彦宏称，人工智能拥有广泛的商业用途，人工智能的“井喷式”创新将重构传统产业。

 

今天，技术和数据的天然开放性让各公司之间的竞争变得“我中有你、你中有我”，最终的赢家是可以将技术和数据平衡利用，达到平台效益最大化的公司。

 

微软亚洲研究院常务副院长芮勇认为，横向对比，中国和国际领先公司在核心技术上确实存在差距，国外更加注重基础研究和技术研发，国内企业可以将国外的研发工具化、商业化;从纵向看，中国在人工智能领域的技术积累近几年确实出现了飞跃，无论是最底层的计算机体系架构，还是智能硬件，或是上层软件应用，都有质的进步。

 

“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中国的人工智能产业相当值得期待。”芮勇说。

 

挤出泡沫

 

马云在一次内部讲话中强调：“全球都在讲人工智能，到了风口浪尖，在创新面前，没有第二只有第一，创新落伍了，你就输了。”

 

焦虑的不仅是BAT，华为公司创始人任正非5月30日在全国科技创新大会上发言提到，“未来二三十年人类社会将演变成一个智能社会，其深度和广度我们还想象不到。如果不能坚持创新，迟早会被颠覆。”

 

开放趋势之下，人工智能也注定不是一场巨头间的战争。

 

市场调研机构CB Insights的统计数据显示，2014年风险资本对人工智能的投资增长302%，达到3.09亿美元。

 

中国人工智能领域已有近百家创业公司，65家获得投资，共计29.1亿元人民币，其中旷视科技、优必选、云知声、SenseTime四家公司登上艾瑞独角兽榜单。

 

更多初创公司只是打上了人工智能的标签。它们本质上是用国际开源的平台，用数据训练一两个模型，甚至照搬国际模型，这其实潜含危险，最大的风险是产品严重同质化，尤其在人脸识别、语音识别等成熟领域，这些公司的产品没有突破性创新，根本没有继续走下去或被收购的价值。

 

姚星常常为投资人鉴定真伪人工智能公司。他说，辨识伪人工智能公司有两个关键点：一是这家公司所采用的技术是否是最新、最前沿的技术，如果不是，则是用人工智能概念包装的伪人工智能。

 

其二，这家公司的技术和业务是否具备可扩展性?若否，则是采用部分机器学习算法或浅层人工智能技术的商业公司，而非真正的人工智能公司。

 

iPIN是一家拥有文本认知智能技术的公司，从去年开始，iPIN收到了不少投资机构的投资意向，该公司创始人兼CEO杨洋告诉《财经》记者，到目前为止，他还没有遇到真正有能力鉴别人工智能技术水平的投资机构。

 

“这对于做伪人工智能的公司绝对是一个好消息。”杨洋调侃说。

 

危险在于，就算是一些初创时期确实手握人工智能独特技术和商业模式的公司，也在资本的胁迫下慢慢走形。

 

在资本的压力之下，一些人工智能创业公司开始过早商业化，研发投入逐步降低，人员结构也发生变化，销售开始主导公司，最终技术公司变成营销公司，失去了被并购的价值。

 

投资人工智能公司，需要专业技术知识和长线投资眼光。根据Gartner的“智能机器炒作周期图”，由人工智能驱动的应用中，语音识别产业化最高，自动驾驶汽车和智能顾问处于炒作最高点，智能机器人、自然语言处理/生成和虚拟个人助手则处于爬坡期。这些都属于5年-10年内能广泛普及的颠覆性技术。而神经形态硬件(如神经元芯片等)属于10年以后才能普及的技术，但该技术可能还没研发成熟就被淘汰了。

 

需要在这一轮变革中保持耐心和恒心的还有政府和高校。人工智能涉及计算机科学、生物学、社会学、哲学、材料学、工程学等多个学科，中国高校基础学科的研究能力无法被充分利用，体制内缺乏一套产学研流畅对接的机制。这导致中国高校在这次产业变革中严重缺位。从美国的经验来看，正是其从法律、机制上保证了产学研的平滑转换，才令美国在这一轮的人工智能研究中占据上风。

 

一些乐观的投资人认为，技术发展本身就是驱逐泡沫的手段，“不用很长，一年或一年半的时间，很多真实情况就会暴露出来，泡沫也将逐渐散去”。