人工智能医疗发展报告
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人工智能医疗发展报告范文第1篇
对于中国而言，人工智能的发展更是一个历史性的战略机遇，对于缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战、以及促进经济结构转型升级至关重要。
那么目前，人工智能在中国的发展条件如何，中国距离成为真正的人工智能强国还有多远？7月13日，《中国人工智能发展报告2018》在清华大学主楼接待厅。
报 告中称，目前中国人工智能的发展已经具备非常优越的条件，然而要成为真正的人工智能强国，中国还任重道远。中国在论文总量和高被引论文数量上都排在世界第 一，但中国在人才总量，以及杰出人才占比偏低。在产业上，中国的人工智能企业数量排在全球第二，不过，中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%，成为全球最“吸金”的国家。
报 告指出，中国必须加强基础研究，优化科研环境，培养和吸引顶尖的人才，在人工智能的新基础领域实现突破，保证人工智能发展的根基稳固。同时，要大力鼓励产 学研合作，让企业成为人工智能创新的主导力量。积极参与到人工智能全球治理机制的构建中，在人工智能未来的技术发展、风险防范、道理伦理规范制定等领域发 挥中国独特的作用。
这份报告由清华大学中国科技政策研究中心、清华公共管理学院政府文献中心、北京赛时科技有限公司、科睿唯安、中国信息通信研究院和北京字节跳动科技有限公司联合。
论文总量世界第一，杰出人才占比偏低
报告中称，在论文产出上，中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从1997年4.26%增长至2017年的27.68%，遥遥领先其他国家。
高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现十分出众。
不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在2013年超过美国成为世界第一。
但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球20。
从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文中国通过国际合作而发表的占比高达42.64%。
专利申请上中国专利数量略微领先美国和日本。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，三国占全球总体专利公开数量的74%。
全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人、以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前30名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，技术发明数量分别占比52%和48%。
企业中的主要专利权人表现差异巨大，但中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。
中国的专利技术领域集中在数据处理系统和数字信息传输等，其中图像处理分析的相关专利占总发明件数的16%。电力工程也已成为中国人工智能专利布局的重要领域。
虽然在论文总量和高被引用论文数量上中国排名领先，但在人才投入上，中国表现并不突出。
根据该报告，截至2017年，中国的人工智能人才拥有量达到18232人，占世界总量8.9%，仅次于美国（13.9%）。高校和科研机构是人工智能人才的主要载体，清华大学和中国科学院系统成为全球国际人工智能人才投入量最大的机构。
然而，按高H因子衡量的中国杰出人才只有977人，不及美国的五分之一，排名世界第六。企业人才投入量相对较少，高强度人才投入的企业集中在美国，中国仅有华为">华为一家企业进入全球前20。
中国人工智能人才集中在东部和中部，但个别西部城市如西安和成都也表现十分突出。国际人工智能人才集中在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域，而中国的人工智能人才研究领域比较分散。
中国人工智能企业数量全球第二，但投融资规模最大
报告称，中国人工智能企业数量从2012年开始迅速增长，截至2018年6月，中国人工智能企业数量已达到1011家，位列世界第二，但与美国的差距还非常明显（2028家）。
中国人工智能企业高度集中在北京、上海和广东。在全球人工智能企业最多的20个城市中，北京以395家企业位列第一，上海、深圳和杭州也名列其中。中国人工智能企业应用技术分布主要集中在语音、视觉和自然语言处理这三个技术，而基础硬件的占比很小。
风险投资上，从2013到2018年第一季，中国人工智能领域的投融资占到全球的60%，成为全球最“吸金”的国家。但从投融资笔数来看，美国仍是人工智能领域创投最为活跃的国家。
在国内，北京的融资金额和融资笔数都遥遥领先其他地区，上海和广东的人工智能投资也很活跃。从2014年开始，国内人工智能投融资活动的早期投资的占比逐渐下降，投资活动日趋理性，但A轮融资还是占主导地位。
中 国人工智能市场增长迅速，计算机视觉市场规模最大。2017年中国人工智能市场规模达到237亿元，同比增长67%。计算机视觉、语音、自然语言处理的市 场规模分别占34.9%、24.8%、21%，而硬件和算法的市场规模合计不足20%。预计2018年中国人工智能市场增速将达到75%。
人工智能医疗发展报告范文第2篇
【关键词】计算机；人工智能技术；应用
1引言
人工智能技术已经成为目前最受社会关注的新兴科技之一，随着该技术在各行业和领域中的应用不断深入，人们的工作和生活方式不断向智能化方向发展，工作和学习效率都得到了质的飞跃，未来，人工智能技术也必然会获得更加广阔的发展前景。
2人工智能技术概述
人工智能是计算机科学的一个分支，这门学科的主要目标是了解人类智能的本质，并通过将人类智能转移到智能机器中，使智能机器能在不同应用场景下做出类人思维的反应。人工智能是一项综合了多项高新科技的综合性学科，包含5项核心技术，分别是计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术。其中，机器学习是实现计算机人工智能技术的核心技术，该技术使智能机器在算法复杂度理论、凸分析、统计学等学科的支持下，能自主模拟人类行为。目前已经发表的机器学习策略主要包括模拟人脑的机器学习和采用数学学习方法2种策略。其中模拟人脑的机器学习策略又可细分为符号学习和神经网络学习，符号学习是以认知心理原理为基础，在机器中输入符号数据，用推理过程在图或状态空间中搜索并进行符号的运算，对概念性和规则性知识的学习能力较为突出，如示例学习、记忆学习、演绎学习等；神经网络学习是从微观生理角度对人脑活动进行模拟，利用函数结构模型代替人脑神经网络，以函数结构进行数据运算，并在数据迭代过程中在系数向量空间中搜索，对函数型问题具有较好的学习能力，如拓扑结构学习、修正学习等。采用数学方法的机器学习主要是利用统计机器，建立相应的数学模型，拟定超参数，输入样本数据后根据不同的运算策略对模型进行训练，最后根据训练结果进行结果预测。
3人工智能技术的发展历程
3.1人工智能技术的兴起
虽然新兴技术的兴起获得了广泛的关注，但由于人工智能技术涵盖的学科和技术范围过大，兴起阶段的该技术的理论知识、产品应用、发展应用等均存在明显缺陷。除此之外，计算机技术在当时也并不成熟，当时的计算机编程和计算水平较为落后，很多超前的想法以当时的技术水平来说实现较为困难。在多种因素的影响下，人工智能技术在兴起阶段并未得到快速发展。
3.2人工智能技术的高速发展
人工智能技术这一概念在提出后近20年的时期中其发展始终处于停滞状态，直至20世纪70年代，该领域的专家研发出全新的人工智能专家系统DENDRAL，该系统的诞生带动人工智能技术迈向新的发展阶段，并且在这之后进入高速发展时期。日本始终重视本国科学技术的发展，并且在20世纪80年代提出“科技立国”的政策，此后很长一段时间，日本依托此国策使经济得到迅速恢复和发展。在1982年，日本国内对第五代计算机的研究以失败告终，但此次研究中提出了新的计算机算法和逻辑程序语言Prolog，Prolog在处理自然语言过程中具有比LISP语言更好的应用效果，这一创新进一步促进了人工智能技术的发展。人工智能技术的发展建立在多项先进学科共同发展的基础上，与其他技术相比，人工智能技术在处理数据、整合资源方面具有更大优势。
3.3人工智能技术的发展现状
3.3.1专家系统
专家系统指的是一种智能计算机程序系统，是人工智能技术应用最为广泛也最为重要的领域之一，系统中涵盖大量某领域专家水平的知识与经验，通过应用人类在该领域中的专家级别知识来为用户解决在该领域中遇到的问题。专家系统有效地将人类智能延伸到专业领域中，实现了理论研究向实际应用方向过渡的目标，大幅提高了人类对专业问题的处理效率，并且专家系统依托复杂的算法能对专业问题未来发展的可能性进行更全面的计算，工作效率甚至会比人类专家更高效、更准确。随着对专家系统研究的不断深入，目前很多专家系统都能依据对人类行为的模拟在不同的应用场景中作出智能化的反应和判断，并且能够利用知识库，深入挖掘复杂问题的内在联系。专家系统已经在多个领域中都得到了广泛的应用，帮助企业更客观地摸索市场规律，从而作出正确的生产决策、调度规划、资源配置计划等，大幅提高了企业经营的科学性，使企业能在节省生产成本的同时，获得更好的经济效益。
3.3.2模式识别
模式识别是利用计算机技术将识别对象按一定特征归类为不同类别，目前人工智能技术在模式识别中的主要研究方向包括语音语言信息处理、计算机视觉、脑网络组等，希望通过人工智能技术实现对复杂信息的识别和处理，这一应用能促进多个行业向智能化方向发展，如军事领域、医疗领域等。
3.3.3机器人学
机器人学的主要研究方向是机器人的设计、制造和应用，随着人工智能技术的成熟与应用，机器人的智能水平不断提高，并且在不同行业中的应用已经较为普遍，日常生活中常见的机器人包括扫地机器人、迎宾机器人、快递机器人、早教机器人、无人机等，人们可以利用可移动设备对其进行操作，极大程度地提高了人们生活的智能性和便捷性。
3.3.4机器学习
机器设备并不具备自主思考能力，在不同应用场景下的反应主要是依托计算网络技术和算法对人类思维模式进行模拟，并将人类行为进行充分消化以使自身性能得到优化，能对不同问题进行处理。机器学习是一项涵盖多个学科且复杂程度很高的科学，包含统计学、概率学、算法复杂度理论等，是人工智能的核心技术，也是推动计算机向智能化方向发展的关键技术。
3.3.5人工神经网络
人工神经网络是人工智能技术自进入高速发展时期后广泛研究的重点内容。利用计算机算法将人脑神经元进行简单化、抽象化、模式化，并构建成与人脑神经元网络相似的网络结构。人工神经网络技术的成熟与发展为专家系统、模式识别、机器人学、生物、经济等多个学科的发展提供了技术支持，解决了很多人工智能技术发展中的实际难题。
4人工智能技术的应用
4.1人工智能技术在计算机网络技术中的应用
4.1.1计算机网络安全管理
人工智能技术与计算机网络技术互相依存、互相促进、共同发展，在计算机网络技术的多个方面都有深入的应用。其中，在网络安全管理方面主要有如下应用：①智能防火墙技术。防火墙技术随着计算机的普迅速发展，应用人工智能技术的防火墙技术比传统防火墙技术的性能更加优异。智能防火墙技术具有智能记忆功能，能自动记录并储存历史处理病毒的记录，在后续应用过程中依据记录直接优化计算机匹配环节，减少计算机数据量，提高防火墙的隔离病毒能力。另外，智能防火墙还能结合用户的需求，对用户不需要的弹窗功能、访问权限、有害信息等进行智能化拦截。②计算机入侵检测。防火墙的主要功能就是为计算机设备创造安全的运行环境，保证系统和内部数据不被侵害。计算机入侵检测功能是保障防火墙正常工作的基础功能模块，对提高计算机数据的安全性和可靠性具有直接的影响。应用人工智能技术的入侵检测功能，能对计算机系统进行智能化分析和处理，根据预定算法将处理数据整理成为入侵检测报告，让用户能全面地掌握计算机设备的安全状态。③垃圾邮件智能化处理。该技术依托人工智能技术中的模式识别功能，对接收邮件进行扫描和归类，发现垃圾邮件后直接将其标注为垃圾邮件，为用户发出风险警告，避免用户因误操对计算机系统造成损害。
4.1.2计算机网络管理
人工智能技术的发展和应用促进计算机网络技术向智能化方向发展。在实际应用中，除计算机网络安全管理模块外，还能解决多种网络管理问题。随着计算机技术的普及，网络数据呈爆炸式增长，网络管理工作量和工作难度都达到了空前高度，通过应用人工智能技术，能大幅提高计算机网络管理效率，优化网络管理效能。
4.2人工智能技术在企业管理中的应用
企业是市场经济活动的主要参与主体，是维持市场经济稳定运行和发展的关键要素，在企业生产活动中科学地应用人工智能技术，能有效提高企业的生产能力，促进企业获得更高的经济效益和社会效益。具体应用渠道如机械自动化、智能监控、推荐系统、用户购物行为分析、零售分析、数据提取、文本归类、文章摘要等，从员工工作的细微之处实现工作效率上的提升，进而提升企业整体的运行效率。对工业行业来说，应用机械自动化技术还能有效降低传统工业生产中对人工的依赖性，大幅提高工业企业的生产能力，在行业发展的过程中起到了非常积极的促进作用。
4.3人工智能技术在航空航天技术中的应用
航空航天技术是目前人类最高科技的集合体，涵盖众多学科，如信息技术、卫星技术、生物技术、天文学、生命科学等，对提高国家的国防力量、提高国家的国际地位、促进国家经济增长都具有非常重要的意义。航天器设计是航空航天领域中的关键工作之一，而远程控制又是航空航天技术长久发展以来研究的重点，因我国对该技术的研发起步较晚，我国对航空航天技术的研发存在重重困难，但经过国家和科技工作者的不懈努力，目前我国航空航天技术已处于世界先进水平。将人工智能技术应用于航天远程控制中，利用智能系统对数据进行自动采集、处理和储存，如通过采集航天器的轨道信息，并以此分析航天器的运行状态，根据分析结果制定运行决策，对提高航天器的运行安全性和运行质量都是非常重要的举措，推动国家航空航天事业获得进一步发展。
4.4人工智能技术在医疗领域中的应用
目前，人工智能技术在医疗领域中的应用已经非常广泛，使医护人员的工作内容不断得到优化，提高工作效率，还有效提高了国家医疗水平。具体应用包括以下几项内容：①在电子病历中的应用。传统就医诊断环节，医生都需要以手写方式记录病患病例，并根据病例详细列出治疗方案，工作量大，且效率较低，病例保存便捷性较差。通过应用电子病例，不仅能大幅减少病例记录的工作量，还能在医疗系统中直接勾选治疗所需药品，完成病例及用药的勾选后打印即可，既能大幅提高工作效率，还能将病例在计算机中进行储存，且现阶段病例文件的储存格式不再局限于文字，语音和图像也可被添加到病例中，提高医疗诊断的准确性。②在健康管理中的应用。在现代医疗中应用人工智能技术，对病患的病情进行智能化分析，能使医生对疑难病症的分析更加全面准确，制定针对性更强的医疗方案，提高医疗水平，为改善患者的健康状况提供辅助。
5结语
综上所述，计算机人工智能技术的应用，对社会各行业都产生了不同程度的影响，人们的工作和生活方式得到优化和改变，国家科技水平也不断提升。加强对计算机人工智能技术的研究，推动人工智能技术在各个行业中的应用，让人们能切身感受到科技为生活带来的改变，对促进人类社会的发展具有非常重要的意义。
【参考文献】
【1】辛颖楚.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息与电脑(理论版),2019(9):121-122+125.
【2】陈长印.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].计算机产品与流通,2019(12):5.
【3】杨坤,顾兢兢.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].电脑知识与技术,2019,15(33):197-198.
【4】郑骜.浅谈计算机人工智能技术研究进展和应用[J].科学与财富,2019(19):276.
【5】赵智慧.计算机人工智能技术研究的进展及应用[J].信息与电脑(理论版),2019,31(24):94-96.
【6】李子青.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].科技经济市场,2019(10):9-11.
【7】罗柱林,韩文超,吕文杰,等.计算机人工智能技术的应用及未来发展探究[J].中国航班,2019(16):90.
【8】李乔凤.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].数字技术与应用,2020,38(3):91+93.
【9】肖梅.计算机人工智能技术的应用及未来发展初探[J].缔客世界,2019(1):39.
人工智能医疗发展报告范文第3篇
人工智能将解放更多人力
自从人工智能概念被提出后，人工智能是否将取代人类工作就是一个热门的话题之一。这其实是对人工智能期待和忧虑的矛盾心理表现。不过有个不争的事实是：人工智能已经开始取代一般简单、重复性的体力工作了!
譬如，富士康的工业机器人Foxbot已经开始走上流水线展开工作，这些机器人可以日以夜继地工作，大幅度地缩减人工成本。更为重要的是，富士康的工业机器人Foxbot目前的智慧相当于3至6岁的人类，能够完成前端的高精度贴片、后端的装配和搬运环节。而另一方面，中国制造的典型城市东莞已经加速开启“机器换人”计划，力图开拓一个全新的生产时代。
对于人工智能的未来，很多研究报告及专家均表示人工智能将替代人类的工作。其中世界经济论坛就发表了《工作的未来》报告，该报告预测从2015至2020年，全球将减少710万个工作机会，其中约有476万个办公行政类型的职位将会被替代。
不过人工智能完全取代人类还有很大的距离，但是取代一些工作却是必然结果。就如美国德州莱斯大学资讯科技研究院主任瓦尔第所说，人类虽然不可能完全被取代，不过未来各行各业都将由智能机器人大幅改变现有的工作模式。机器人将取代越来越多人力工作，如药剂师、狱警、调酒工作，越来越多工作都可由机器取代人力，未来正迈向机器几乎完全取代人力的时代。
有相关研究表明，人工智能也仅是取代一些没有特殊知识和技能的劳力性工作。而且这并不是坏事，因为这样可以让更多劳力资源得以解放，令他们从事其它更具创新有趣的工作。另有研究也证实，自1870年以来的英国历史表明，新技术的出现和总体失业率变化并没有直接关联。数据显示，尽管新技术不断涌现，但并没有造成失业率的明显波动，决定失业率高低的是经济增长情况，而不是技术本身。
另一方面，随着人工智能的快速发展，传统的工作架构将会被打破，除了生产流程智能化外，人们将会更加注重大数据分析、资料视觉化、运营和管理等工作，并且有研究表明，这几种类型的工作岗位需求反而会因人工智能的发展而增加200万个工作机会。
人工智能投资大增
虽然人工智能的一直甚嚣尘上，甚至很多知名科学家也纷纷发表人工智能将威胁人类，甚至会毁灭人类的言论。譬如史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)、比尔·盖茨(Bill Gates)、埃隆·马斯克(Elon Musk)、扬·塔里安(Jaan Tallinn)以及尼克·博斯特伦(Nick Bostrom)等人就一直对于人工智能技术的发展表示担忧。但是人们对于人工智能的未来却充满期待，非但没有因为而停下脚步，反而加大力度进行投资。
自 2014 年初，DeepMind Technologies 被谷歌以 6.5 亿美金收购，风险投资已经意识到人工智能领域(AI)的投资前景。数据表明，全球近年来的人工智能领域的风险投资具有快速增长的趋势。Venture SCAnner的统计显示，目前全球人工智能领域的企业达到了955家，其中395家公司已经累计获得了48.5亿美元的融资。以智能机器人风险投资为例，在2011年全球的投资额仅为1.94亿美元，但到2015年时已激增至9.23亿美元。业内人士都认为2015年是人工智能机器人的创业元年，2016年将迎来爆发式发展。
在中国，人工智能领域也是迅速发展。据艾瑞咨询2016年1月的报告显示，中国人工智能领域已有近百家创业公司，其中约65家获得投资，共计29.1亿人民币(约合4.48亿美元)。其中较为著名的公司有大疆科技获得7600万美元融资、Yuneec获英特尔投资6000万美元。
投资大增的背后是业界对人工智能机器人的未来前景充满期待。市场研究公司IDC在《全球商用机器人消费指南》上预测报告称全球智能机器人行业及相关服务市场规模年复合增长率达17%，2019年行业规模将达到1354亿美元。
科技企业开始发力布局
面对人工智能具有巨大潜力的未来，很多巨头企业自然不愿错过这一时代热潮，纷纷重视这一领域的布局，力图拿到人工智能领域的话语权。在国外，以谷歌、英特尔等巨头引领着人工智能的发展，自2013年以来，雅虎、英特尔、领英、苹果以及推特都收购了人工智能公司。在国内，以百度、腾讯、阿里为代表的科技巨头纷纷在人工智能领域中发力布局。
在国际上，英特尔是一家较为积极投资布局人工智能的巨头科技企业，共投资了16家AI公司。其主要在智能机器人这块进行积极部署，而且投资金额也非常高，在过去的2015年里，英特尔共投资了超过5亿美元，包括对无人机Yuneec、服务型机器人公司Savioke等。分析指出，英特尔希望抓住这次人工智能的热潮，挽回过去10年错失发展机遇的损失。
而在国内，除了百度推出的机器人助理“度秘”以及广泛应用人工智能技术的无人驾驶车、阿里巴巴的人工智能平台“DTPAI”和客服机器人平台、腾讯的视觉识别平台腾讯优图、智能计算与搜索实验室和撰稿机器人Dreamwriter外，中国的一些科技企业也在积极地发力进入人工智能这一领域。如，科大讯飞战略投资深圳优必选科技有限公司，试图在运动控制方面实现突破;昆仑万维出资为企业提供人工智能与大数据技术的行业解决方案;均胜电子在智能汽车技术上深耕。
人工智能的发展潜力已经得到了国内外科技企业的肯定，未来，将会有更多巨头科技企业强强联手开发人工智能。而且，随着各国对于人工智能发展的支持政策的出台，将会更好地刺激人工智能快速发展。
中国就是一个大力支持人工智能机器人发展的国家，按照工信部相关规划，到2020年前后，中国机器人产业集群规模约2844亿元，力图通过人工智能机器人开创中国制造2025的美好未来。而据有关数据显示，中国在过去两年时间已经成为智能机器人的最大买家，约占全球需求的25%。作为中国的科技企业，这不失为一个巨大的发展机遇。面对汹涌的人工智能热潮，企业可以借鉴周鸿祎所说的：“人工智能时代一旦开启，对每个人都是新的舞台。它会以指数级速度加快，技术进步不可阻挡，我们能做的，只有奋力抓住潮头，迎接变化! ”
人工智能将推开第四次工业革命大门
人类发展至今，经历了多次技术的革新换代。其中以第一次工业革命为开端，互联网技术为代表的第三次革命为突破口的发展促进了人类加速进入了后工业时代的信息时代。目前互联网信息技术的发展，为人工智能的发展提供了坚实的基础。目前，人工智能正在渗透到各行各业的改造当中。
有人说，人工智能是下一次的工业革命，对人类的影响将不亚于互联网对人类的影响。这点中了时代的发展脉搏，也与世界经济论坛以第四次工业革命为主题的做法不谋而合。人工智能拥有空前的运算能力，其发展的速度、影响的范围都与以往的生产方式、经济架构截然不同。
随着人工智能的发展，人类在人工智能的辅助下，将具备把智能设备、人和数据连接起来，并以智能方式利用这些数据的能力，从而在现实世界中实现将机器、设备和网络能在深层次与信息世界的大数据连接在一起，推动工业革命和网络革命的前进。这种革命性的转变将不是第三次工业革命的延续，而是彻底地颠覆。它将彻底颠覆人类以往的分工模式、生产生活方式。
人工智能在颠覆的同时也为人类带来了便利，就如周鸿祎所说：“人工智能也并不是像电影里所展示的那样，机器人会成为人类的威胁。相反，它就像工业革命之后的一切技术创新一样，会造福于我们整个人类。 ”例如智能机器人去从事危险的救火工作，避免人类的伤亡。而对于企业来说，人工智能能更好地完成一些重复性的劳力工作，而且还能节约人力成本。这也是众多科技企业大力研发适合自己企业的代工智能机器人，如Uber研发智能无人车、亚马逊研发送货智能无人机。
当然未来人工智能的作用远不止如此，如AlphaGo背后的Deepmind团队创始人Demis Hassabis在接受采访时透露， AlphaGo仅仅是谷歌人工智能项目的一个分支。在未来，Deepmind主要目的是“用人工智能解决一切问题”，并将进一步探索人工智能在医疗、机器人以及手机等多个领域的应用。
人工智能正在以其特有的方式敲击着第四次工业革命的大门，微软创始人比尔·盖茨对此就有深刻的认识，他在今年达沃斯世界经济论坛年会期间表示，许多科技领域的创新正快速推进，数字领域的创新可能继续领跑。电脑认知能力、机器人智能化、物联网以及大数据分析模式，可成为众多行业发展的基础工具。未来，第四次工业革命将在许多领域带来快速和颠覆性变化。
总结：做好改变的准备 迎接第四次工业革命
随着人工智能的快速发展，人类必将进入一个全新的时代。也许未来人工智能将会取代更多人的工作，但是技术发展是潮流，不能因为其负面影响就抱残守缺，甚至抵制技术的发展。面对时展的潮流，唯一能做的就是做好改变的准备，抓住时代的潮流。
人工智能医疗发展报告范文第4篇
关键词：人工智能；教育变革；智慧教育
近年来大数据、云计算等信息技术飞速发展，人工智能在一些特殊领域（如图像识别、语音识别、自然语言等）不断取得突破性进展。人工智能作为新的技术驱动力正引发第四次工业革命，为医疗、教育、能源、环境等关键领域带来新的发展机遇。人工智能专家预测，人工智能在通用技术领域可能尚不能替代人类，但在一些特殊领域，人工智能将会淘汰现有的劳动力。在国外，许多国家纷纷把人工智能作为国家发展的重要竞争战略，我国学者也密切关注着人工智能的最新理论进展和实践应用，国务院于2017年7月颁布《新一代人工智能发展规划》，明确人工智能发展的重点策略。“人工智能变革教育”的潮流，引发了教育研究领域的“人工智能热”。当前全球范围内，人工智能在教育领域的大量研究和应用催发形成了教育人工智能概念。目前梳理学术上关于研究人工智能与教育的文献主要集中于：
（一）教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1]，由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2]，将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时，还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系，从而真正触及教育的根本[3]。
（二）关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破，为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。
（三）探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力，教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况，将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中，教师可以根据评分实时调整授课内容，以促进个性化学习，从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响，新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性；另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而，技术是一把“双刃剑”，如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能，使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢？人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域？如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用，实现教育深层次革命等问题，是目前需要关注和探讨的主要问题。
1人工智能时代下教育变革的背景
1.1人工智能的内涵及具备的强大能力
人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出，其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等，实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力，推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力，只要电力供应不断，几乎可以无限制地工作下去，而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力，源于三个重要的技术：深度学习、大数据和强算力。
1.2人工智能时代的机遇和挑战
人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比，具有突出优势。在医药领域，人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源，解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域，人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升；为教育研究提供新技术和数据支撑；极大拓展了教育研究新视域；使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而，看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时，也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下，如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新？人工智能技术如何继续被安全使用？首先，人工智能专家大都认为，人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力，需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且，人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域，再者，人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外，人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述，人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃，不断调整和更新教育的方向和目标，实现育人成人的发展目标。
2人工智能与教育变革
2.1人工智能与教育目的的变革
人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展，而且极大释放了人类的生产力，这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在：第一，人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果：一方面，人工智能将取代大部分人的工作岗位，工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面，人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产，转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”，人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在，主要是对教师角色的挑战。第二，人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲，人工智能剥夺人的就业机会，但同时，人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导，从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力，这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力，从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我，使教育跳脱“知识为本”的陷阱，发挥“立德树人”的正向作用。
2.2人工智能与学习方式的变革
第一，深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习，是一类算法的集合。深度学习概念的提出，一方面尊重了教学规律，另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就，提倡学教并重、认知重构、反思教学过程，进而达到解决问题的目的。第二，个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课，尊重学生的个性发展，因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务，可提供个性化的学习内容，可视化分析学生的学习数据，快速提高学生的学习效率。第三，自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上，根据学习者特征，为其推荐个性化的学习资源和学习路径，从而最大程度上适应学生的学习状态，是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态，进行学习反馈；持续收集学生的学习数据，其中包括学习目标、学习内容；高效地为学生提供海量的学习资源。
2.3人工智能与学习环境的变革
首先，有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性，而且可以调节性增强物理环境。其次，人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序，更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展，个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外，随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及，有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境，满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑，从而改变人类自然语言的交流方式。最后，人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录，互相比对、优化，从而进行综合提升。更为重要的是，人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中，进行学生的学习情绪感知，学习状况的了解，从而促进学生学习的科学化；智慧校园、智慧图书馆等的出现，为教学环境的建设提供重要参考。
3人工智能在教育领域的应用
人工智能被认为是最有潜力和影响力的教育信息化技术，将通过人工智能数据挖掘分析、3D打印、模拟仿真等技术的应用，实现人工智能与教育的深度融合，对计算机辅助教学、个性化教育服务、教育人工智能生态环境等产生根本影响。2018年《地平线报告》（高等教育版本）指出了教育领域的信息化发展，未来一段时间内将通过人工智能与信息技术的结合，进而影响教育阶段的不同过程。具体见表1所示。
人工智能医疗发展报告范文第5篇
人工智能如今已是科技行业中“闪耀的新星”。
我们不禁追问：
人工智能的前沿问题到底是什么？
众多科技公司对“人工智能”的厚爱是赶时髦还是真较量？
在概念被炒得火热的同时，
人工智能的实际应用和有效价值又表现如何？
5月23日-27日，围棋界的人机大战在乌镇上演。柯洁与AlphaGo三番棋大战之后，人类又组团群雄再战AlphaGo。人工智能再次成为这些天的新闻焦点。
人工智能如今已是科技行业中“闪耀的新星”。IDC的一份报告显示，认知计算和人工智能解决方案市场在2016年到2020年的年复合增长率将达到55.1%，认知计算和人工智能在各行各业中的广泛应用将推动其全球收入从2016年的近80亿美元增加到2020年的470多亿美元。
Gartner副总裁兼资深研究员大卫・卡利（David Cearley）在2017年重大技术趋势预测会上表示：“应用人工智能和高级机器学习实现了一系列的智能应用，包括物理设备（机器人、自动驾驶汽车、消费电子产品）、应用程序和服务（虚拟个人助理、智能顾问）。”
卡利说，这些应用将以不同于以往的智能应用程序和智能产品的形式呈现出来，并为各种各样的网络设备、现有软件和服务解决方案提供嵌入式的智能。
Gartner执行副总裁、研究主管兼资深研究员达尔・普拉默（Daryl Plummer）预测，到2020年，更智能的算法将会让人工智能改变全球10多亿工作者的状态。
在Gartner的2017年十大重大技术趋势预测中，人工智能相关技术占据了前三名的位置，分别是：人工智能和高级机器学习、智能应用、智能产品。
第一，人工智能和高级机器学习。人工智能和高级机器学习由很多技术（比如深度学习、神经网络、自然语言处理）组成。Gartner认为，更先进的技术将超越基于规则的传统算法，创造能够理解、学习、预测、适应甚至有望自主运作的系统，从而让智能机器显得更加“智能”。
第二，智能应用。像虚拟个人助理这样的智能应用程序可以发挥人类助理的某些职能，让人们的日常工作变得更加容易，提高用户工作效率。Gartner认为，这些智能应用程序有潜力改变现在人们的工作性质和职场结构。“未来十年，几乎所有的应用程序、服务都将包含某种程度的人工智能。人工智能和机器学习在应用程序和服务方面的应用将不断发展壮大，这将成为一个长期的趋势。”卡利举了一个麦当劳的案例：麦当劳生产汉堡，智能应用每分钟通过照片分析超过1000个面包来检查其颜色、形态和芝麻分布状况，从而不断自动调整烤箱的温度和烘烤时间，可以大幅减少人工成本，并保证高质量。
第三，智能产品。智能产品是指超出了刚性编程模型范畴的物理实体，通过应用人工智能和机器学习来实现高级行为，并与周围环境和人类更加自然地交互。
目前，日本长崎的Henn-ne宾馆已经开始使用10台类人机器人进行迎宾服务，代替了原来预订柜台的所有服务员。随着无人机、无人驾驶汽车和智能家电等智能产品的不断普及，Gartner预计各自为政的智能产品将转变为相互协作的智能产品。
数据经济时代下，人工智能和物联网等新技术正在成为全球经济发展的新动力。人工智能的广泛应用将会作为一种新的常态，推动行业企业转型，改变人们的生活工作方式。随着“加快人工智能等技术研发和转化”今年首次被写入政府工作报告，商业人工智能将在拥有庞大数据资源的中国市场迎来前所未有的发展机遇。
当今世界上各大科技公司均将投资目光投向人工智能的未来发展上，并且在可预知的未来一段时间内，他们纷纷计划在该领域发力。
那么，我们不禁追问：人工智能的前沿问题到底是什么？这么多科技公司对“人工智能”的厚爱是赶时髦还是真较量？在概念被炒得火热的同r，人工智能的实际应用和有效价值又表现如何？
前沿领域篇 人工智能研究的前沿是什么
史蒂芬・霍金教授在2017GMIC 全球移动互联网大会上的视频演讲中对于人工智能的前言研究领域如此表述。在过去的20 年里，人工智能一直专注于围绕建设智能所产生的问题，也就是在特定环境下可以感知并行动的各种系统。在这种情况下，智能是一个与统计学和经济学相关的理性概念。通俗地讲， 这是一种做出好的决定、计划和推论的能力。基于这些工作，大量的整合和交叉孕育被应用在人工智能、机器学习、统计学、控制论、神经科学以及其它领域。共享理论框架的建立，结合数据的供应和处理能力，在各种细分的领域取得了显著的成功。例如语音识别、图像分类、自动驾驶、机器翻译、步态运动和问答系统。
他说，现在，关于人工智能的研究正在迅速发展。这一研究可以从短期和长期来讨论。一些短期的担忧在无人驾驶方面，从民用无人机到自主驾驶汽车。比如说，在紧急情况下， 一辆无人驾驶汽车不得不在小风险的大事故和大概率的小事故之间进行选择。另一个担忧在致命性智能自主武器。它们是否该被禁止？如果是， 那么“自主” 该如何精确定义。如果不是， 任何使用不当和故障的过失应该如何问责。还有另外一些担忧，由人工智能逐渐可以解读大量监控数据引起的隐私和担忧，以及如何管理因人工智能取代工作岗位带来的经济影响。
长期担忧主要是人工智能系统失控的潜在风险，随着不遵循人类意愿行事的超级智能的崛起，那个强大的系统威胁到人类。这样错位的结果是否有可能？如果是，这些情况是如何出现的？我们应该投入什么样的研究，以便更好地理解和解决危险的超级智能崛起的可能性，或智能爆发的出现？
有人说，脑科学和人工智能迄今为止还是两门平行的学科，人工智能对人类脑科学研究暂时没有任何实质性的帮助。反观脑科学却对人工智能的深度学习方面提供了不少帮助， 比如人工智能借用神经科学里的视觉工作机制理论，使得人工智能有了今天的发展。但实际上，至今为止， 人工智能也只是用了脑科学其中的一个理论而已。
但卡内基・梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任Tom Mitchellt不这么认为。他在GMIC2017上的演讲中提到，下围棋、下象棋，人工智能在这一领域突破非常快，背后主要是依靠深层次的机器学习。
另外在脑科学方面的发展也非常迅猛。在过去十几年的时间里，有很多先进的技术和设备，使得我们可以采用无创或者微创的方法进入到人的大脑，进行毫米级的观察，而且在毫秒内就可以对几千张影像进行分析，观察人脑的活性。
此外，动物大脑的研究更加令人欢心鼓舞，通过基因方面的研究，在基因上进行相应的工程，对老鼠和其他动物相应的神经元进行修饰、改变，这样可以更好地对人的神经活动进行一些管理和控制。无论是人工智能还是脑科学，都取得了令人瞩目的巨大进展。现在人的脑科学和人工智能方面到了可以有更多交集的好时机，我们应该在人工智能和脑科学之间搭建更多的桥梁。
而天风证券海外首席分析师何翩翩（美国麻省理工学院电机工程学士、人工智能硕士、MBA三学位获得者）在GMIC 全球移动互联网大会上分享关于人工智能未来发展趋势的报告时表示，目前， 国内外人工智能的讨论范畴一直都围绕着五个点：强度、能力、广度、监督和自主性。通俗地讲可以概括为：机器训练智能化的程度；用来解决什么问题；特定性向通用性的延伸；监督和无监督；人工智能是助手还是主角。
她介绍了MIT关于人工智能的五大趋势预测。首先，最先出现的两个趋势应该是正向强化学习和对抗性神经网络。AlphaGo 可以说是深度强化学习技术的一个里程碑。GAN （生成对抗网络）很有可能会是在无监督学习还没能普及之前让计算机变得更加智能的关键所在。其次是语言学习。语音识别和语音接口，在技术和应用场景方面已经算是AI 里面较为成熟的，计算机通过语言与我们交流和互动，理解语言的上下文含义，将使AI 系统获得全方位的实用性提升，这也是AI步入夏天的第一步。
第四个趋势是，2017 年中国开始成为人工智能主要参与者。BAT 的布局，加上国内投资者对于AI 创业公司的投资热情高涨。政府方面也在积极推动政策扶持，预计在2018 年前投资约150 亿美元。但我们也发现关于AI 的夸张报道铺天盖地，对AI 的炒作也达到了令业界人士不安的程度。我们认为这样对AI 可能会造成揠苗助长的负面效果，继而导致创业公司因估值过高而步向失败以及投资枯竭的情况。
第五个趋势就是面对炒作我们应该深呼吸一口气，头脑时刻保持清醒，理智地去看待AI 行业的下一步发展，踏踏实实地去做好AI 应用的研发工作。
百家争鸣篇 厂商厚爱AI 是赶时髦还是真较量
谷歌
谷歌早在2011年就成立了AI部门。2015年8月，谷歌宣布架构重组，设立母公司Alphabet，把谷歌搜索里提炼出来的人工智能做成谷歌大脑，然后应用到各领域。
今年5月，谷歌揭示了人工智能发展的一种主要新方法，它被称为“自动机器学习（AutoML）”，它允许人工智能成为另一个人的架构师，并在无需人工工程师输入的情况下进行自我创造。
AutoML项目专注于深度学习，一种涉及到通过神经网络层传递数据的技术。创建这些层是很复杂的，因此谷歌的想法是创造能够自我创造的人工智能。
谷歌的这个想法，就是让现有的人工智能创建自己的代码层，而事实证明，它比它的人类技术人员更快、更有效地完成了它的工作。
NVIDIA
在AI世界里，NVIDIA拥有的GPU技术一直占据中心地位。从2016年起，NVIDIA开始为数据中心和自动驾驶技术提供图形处理器，成为提振去年股价的中心动力，而这两项业务的发展也是蒸蒸日上。根据其最近公开的财报，第一财季的数据中心业务收入翻倍至4.09亿美元，远超过预期的3.182亿美元。汽车业务收入增长24%至1.4亿美元，好于预期的1.32亿美元。
NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在本月初的2017 GPU技术大会上宣布，将与日本汽车制造商丰田合作，为其提供人工智能硬件及软件技术，致力于在未来几年内提升自动驾驶系统的性能并推进商业化进程。
IBM
日前，以“天工开物・人机同行”为主题的2017 IBM论坛在北京召开。会上IBM了全面升级的加强版合作伙伴计划（PartnerWorld计划），以期帮助合作伙伴在云计算、认知、大数据、安全等高增长领域建立更强大的专业知识和新技能，在认知时代打造企业核心竞争力、推动业务高速增长以及提升最终客户的满意度。
IBM大中华区董事长陈黎明认为，Watson是IBM在人工智能领域60年集大成者。IBM在人工智能这个领域的尖端技术集中体现到了Watson这套系统上面去，当然IBM的能力也在不断的研发、不断拓展当中，它的能力一定会变得越来越强。目前Watson 所有具备的URLI四大能力是： Watson能够理解、推理、学习并通过自然语言与人类进行交互。它已经超越了语言和语音的范畴，深入到视觉、情绪和发现领域，其中情绪和发现是Watson所特有的。
OpenAI
OpenAI 是一家非营利性机构，由特斯拉CEO 马斯克联合多个硅谷名人成立，马斯克也时常发出人工智能，如开发人工智能即召唤邪恶，甚至表示未来人类将会成为人工智能的宠物，以及人机结合，人类与人工智能并存，或者可以理解为“半机械人”。
在2015 年12 月，马斯克及多位硅谷大亨成立了OpenAI 机构，开始了他的疯狂人工智能计划，并筹得了10 亿美元的资金来推动人工智能健康有序发展。他所研究的人工智能技术成果开源，分享给想要使用的每一个人。要知道推动人工智能发展的关键因素是人才和数据，OpenAI 拥有庞大资金后，首先争夺人工智能人才，从谷歌等公司直接挖来顶尖人工智能研究人员，Google2Brain 团队的前研究员Ilya2 Sutskever 担任研究总监。与谷歌、微软等相比，OpenAI人工智能队伍仍然十分弱小。OpenAI 近日一项实验具有里程碑的意义，基于全新算法，人类在虚拟现实环境中演示一遍后，机器人就能模仿执行相同的任务。尽管任务相对比较简单，但对未来发展奠定基础，前景广阔。
百度
百度是我国最早在人工智能领域布局的公司。2013 年年初，李彦宏就提出设立深度学习研究院；当年4月，百度设立了硅谷人工智能实验室。之后，人工智能就渐渐成为百度的战略发展方向，到如今，百度在人工智能的投入与布局已经初现成果。2016 年6 月，《麻省理工科技评论》评选的“全球最聪明的50 家公司”，百度成功入选； 2016 年11月， 百度大脑入选15 项世界互联网领先科技成果。除百度大脑外，百度在人工智能领域的布局还包括：无人车驾驶、度秘、百度AR 和百度医疗大脑。
阿里巴巴
依托阿里云和电商大数据， 阿里巴巴也在人工智能领域逐渐发力。2016 年8 月初， 在云栖大会北京峰会上，阿里云正式推出人工智能ET。ET 目前已具备智能语音交互、图像视频识别、交通预测、情感分析等技能。此外，阿里还有“电商大脑” 和“阿里小蜜”。
腾讯
腾讯相对较晚，2016 年9 月末，腾讯AI 实验室成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索。目前， 该实验室已经有超过30 位顶尖科学家入职，其中超过90%拥有博士学历。下一步，将围绕内容、社交、游戏三个领域的应用场景，专注机器学习、自然语言处理、语音识别和和计算机视觉四个方面的基础研究。
联想
2017 年4 月中旬，联想集团董事长杨元庆对外宣布，未来4 年，联想集团将在人工智能、物联网和大数据方面的投资超过12 亿美元（约82 亿元人民币）。至2021 年3 月份，联想集团每年研发开支将到达15 亿美元左右，且上述款项将占总研发预算的20%以上。
同BAT 相比，联想在人工智能领域的探索起步较晚。但未来，每年将有15 亿美元的研发资金用于三个技术方向的研究：第一， 将AR作为未来的显示和应用平台；第二，对话式的人机交互；第三，针对后台设备的数据中心技术平台。据悉，其在智能家居、智能办公室、智能医疗及其他领域已经开始有所动作，最终联想能否杀入人工智能排位赛的前列， 让我们拭目以待。
美团云
近日，美团云推出高性能GPU 云主机，标志着美团云正式进军AI 领域，开启云端AI 战略。
美团云高级研发总监王昕溥向《中国信息化周报》记者介绍，美团云打造的人工智能版图主要包含三大类产品：主机类、平台类和服务类。主机类产品中，除已可申使用的高性能GPU 云主机外，还将上线FPGA 云主机服务。FPGA 的单位功耗性能是GPU 的10 倍以上，由多个FPGA 组成的集群能达到GPU 的图像处理能力并保持低功耗的特点。英特尔预计，到2020 年，将有1/3 的云数据中心节点采用FPGA 技术。平台类产品方面，美团云还将于7 月正式开放深度学习平台，输出美团云AI 能力，为用户提供TensorFlow 的灵活、高扩展性深度学习框架。美团云深度学习平台可以让工程师摆脱底层的繁琐细节及资源约束，实现一站式开发、测试、部署。在上层服务类产品中，美团云即将上线人脸识别、OCR 文字识别、图片识别、语音识别、智能客服、自然语言处理、机器翻译等与人们生活场景密切相关的AI 服务，让人类生活更加智能化。
实际应用篇 最接地气的AI应用有哪些
说到人工智能（AI），目前被炒得最热的似乎都是天上飞的技术，比如无人驾驶、AlphaGO 对战下围棋， 而实实在在落地到应用生活层面的人工智能却并不被关注。这不禁让市场感叹，2017 年的人工智能虚火上升， 不接地气。
云知声董事长/CTO 梁家恩就曾在4月举办的硬蛋AI+ 产业峰会演讲中表示，现在绝大多数的AI 产品都更像是在炫耀技术，哪天看不到技术的痕迹了，才可能是达到了一个使用的阶段，并最终渗透到智慧生活、智慧城市、智慧制造等领域。其中智慧生活是面向普通的用户，智能城市是让资源如何变得更加的优化，智能制造是软件实现个性化。
可能，生活中的智能家居是最接地气的AI应用。
随着物联网时代的来临，智能生活将成为大多数人的生活常态。而老百姓日常生活所离不开的家居用品则可能是人工智能这项飘在云端的技术中最接地气和最容易落地的产业，而智能家居落地后会大大改变人们的生活方式。
数据显示，2017 年全球智能语音产业规模将达112.4 亿美元，复合年均增长率达35.1%，将成为未来智能硬件爆发的据点之一。2012 年至2020年，中国智能家居市场年增长率将达到25%左右，2020 年市场规模将达到3576 亿元。而国外，包括苹果在内的科技巨头也在布局HomeKit 的智能家居新模式。
IBM Watson Health已经开始证明自己在帮助处理期刊文章、开展最新医学研究以及随后充当诊断助理方面的宝贵价值。现在，IBM正在训练Watson读取医学影像，以帮助放射科医师加速开展工作并减少错误。
无人机是现在最火的智能设备，除了民用航拍，近几年专家们还开始利用它们回传的视频和图片来进行大型工程的结构检查。人们将现有的机器视觉AI技术加入无人机，它就可自行对设备进行检视，大大缩短设备维护的时间。
Facebook 表示未来将使1000多架太阳能激光无人机为全球 50 亿人提供上网服务，用激光从 6 万至 9 万英尺（约合 1.8 万至 2.7 万米）的高空发送高速数据供全球最偏远的地区上网。据悉，该公司将使用一种名为 Aquila 的无人机来完成该项目，这种 V 形无人机的翼展与波音767相仿，重量却不及一辆小轿车。
F8 大会期间，Facebook 还展示了这种无人机的最新设计，它可以一次性在高空停留 3 个月，这些无人机有望在今年夏天升空测试――听起来真的很酷。
如今，人工智能虽在整个行业内掀起火热的浪潮，但是如何将研究进程转换为实际的有效价值才是研究的最终方向。
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