医疗人工智能技术

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医疗人工智能技术范文第1篇

伴随着大数据时代的到来，人工智能在过去的几年内取得了突破性的进展，其中人工智能+云计算更是成为未来的大势。

数据显示，2017年全球公有云市场规模已达2602亿美元，同比增长18.5%，到2020年更是将达到4114亿美元，而在这场“云巅大战”中，AWS、Azure、Alibaba Cloud(阿里云)成为目前全球云计算三大巨头(3A)，并借助在云计算基础设施上的优势，扩展至人工智能领域。

如此激烈的追逐战中，2018年还将有哪些产业登上“云端之巅”？未来变幻莫测，但至少我们可以尝试重新审视，这场由人工智能+云计算相互融合而带来的新产业机遇。

餐饮：解码饿了么跑的比对手更快的秘诀

从稻香集团自助炒菜机到肯德基人脸识别点餐，人工智能技术的每一次进步都为餐饮业带来翻天覆地的变化，数据显示，目前30%的外卖平台已经实现人工智能化，在用机器智能调度整个餐饮行业的备料、运输到互联网客流引入等全产业环节，餐饮行业在悄无声息之下已经进入人工智能时代。

以饿了么为例，阿里云ET大脑帮助饿了么搭建起覆盖全国100万家餐厅和180万名饿了么小哥的线上调度系统，餐厅的出餐速度和饿了么小哥的骑行速度精准匹配，当系统接到一个新订单后，ET大脑会根据历史数据和实时交通信息合理分配给相应外卖员，达到配送最优化。

农业：几千年养猪行业引入高科技，解码每只母猪多生3个仔的奥秘

由于自然环境的多变性和复杂性，人工智能技术在农业领域表现出多样化和定制化的特性。谷歌投资企业Abundant Robotics开发出自主采摘取水果技术，阿里云则与隆平高科借助人工智能技术，就筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产进行探索。

近期在国内，人工智能技术则率先实现养殖业的新突破。

阿里云与特驱集团正式达成AI养猪合作，人工智能技术将帮助养殖产业实现疾病识别、生育能力预测、进食分析等方面的智能管理，在前期理论验证阶段，ET大脑可以让母猪每年多产3头小猪仔，且猪仔死淘率降低3%左右。以点推面，2018年人工智能在农业领域的应用和大规模推广将会成为现实。

互联网：茫茫人海不仅靠缘分，人工智能还能帮你找到更适合自己的“真爱”

互联网行业成为应用人工智能技术最广泛的行业，各种人工智能为互联网行业带来源源不断的创新力。

数据显示，中国内地单身人数在2017年已经达到2亿，其中73%的人有婚恋倾向。而在具体应用场景下，婚恋平台使用阿里云ET大脑的技术对用户行为进行分析，帮助约会对象建立数据画像，为约会双方进行精准的智能匹配，通过人工智能技术找到更适合自己的真爱。

城市管理：大脑让城市学会思考，为城市配备一位智能管家

2016年，在杭州市政府的牵头下，阿里云ET城市大脑以杭州萧山区为试点，通过智能调节城市全局红绿灯状况，实现区域内通行速度提升15%，对于特种车辆更是实现120救护车到达现场时间缩短一半。而近期，马来西亚正式引进阿里云ET城市大脑，中国人工智能技术正式向世界提供解决方案，首期将应用在吉隆坡281个道路路口上……

这些一直困扰着人们的城市问题，将在人工智能协助下，逐渐解决。

航空：世界第二大机场的智能之道

在航空业，由于机位资源、地勤保障资源有限，资源分派压力巨大，人工操作耗费时间长且灵活性低，往往会导致或加剧航班延误。这个困扰诸多航空公司的问题也即将在人工智能的帮助下得到解决。

作为全球最繁忙的机场之一，首都机场率先引入阿里云ET大脑，实现每天调度1700架次航班、每天节省旅客时间5000个小时。在这个巨型客流枢纽中，庞大的旅客流、飞机流、行李流互相交织，ET大脑实现每个航班都能高效中转，减少延误。

医疗：人工智能让普惠医疗成为现实

作为国计民生的医疗领域，医疗也是AI最先落地的行业。我国人口老龄化高速增长、医疗资源供需失衡等问题，造就了医疗人工智能的巨大需求。阿里云ET大脑可以实现医院线上挂号、缴费、取报告在线完成，节省人力物力，还能协助医生进行临床分析，并让医院对病人的全生命周期管理成为可能。

交通：刷脸进站语音购票

成熟的人工智能技术“语音识别”和“人脸识别技术”，正在应用到这一领域。

阿里云ET大脑与上海地铁牵手，实现首个强嘈杂环境下的语音购票、人脸识别过闸体验，还有替代肉眼的智能客流分析技术。今后，地铁买票只需喊一声，全程不过几秒钟。过闸机直接刷脸，地铁拥挤也有望缓解。

体育：百年奥运首次实现“全数字化”

在2017年中国国际体育用品博览会开幕式上，国家体育总局副局长赵勇指出，体育行业要运用大数据与新技术，迈进智能化的时代。

随着阿里巴巴成为奥运会“云服务”及“电子商务平台服务”的官方合作伙伴，奥林匹克将进入新的一轮时代变革，以平昌冬奥会为开端，阿里巴巴将通过云计算、人工智能让“云上奥运”成为现实。

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。

医疗人工智能技术范文第3篇

这是一个怎样的时代？放在五六十年代，人们会说这是个革命的时代；放在二十世纪，人们会说这是一个创新的时代；而放在二十一世纪的今天，人们会说这是一个AI时代。

那么到底什么是AI呢？简单来说，就是人工智能技术。这项技术涉及的领域非常广泛，军事、医疗、学习、生活、科技等等。它由于非常智能化而闻名，顾名思义就是以最少的人工进行高效率的操作。它能代替人们做很多的事情，虽然它不具有人脑与意识，但是它的思维可以和人类处理的非常相似。

AI人工智能技术内核就是程序。每一个AI人工智能技术，都是由成千上万的程序组成的。它们会先前学习很多的事物，以便在后期处理事件时，能以最快的速度进行识别。就拿世界著名的围棋人工智能大赛来讲，世界著名的围棋手最后以3:1的形式败给了人工智能阿尔法狗。其实并不例外，因为在此之前，阿发法狗已经下了上亿盘棋，试问你再厉害怎么能下的过机器？

这是人类发展中里程碑式的成就。但事物都具有两面性，处理得好，可以造福人类；处理不好，则会危害人类。

……

医疗人工智能技术范文第4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(26.660， 0.12， 0.45%)、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。”

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。

医疗人工智能技术范文第5篇

“人工智能的技术会像互联网一样，渗透到每一个场景、每一个设备和每一种服务里面，我们会看到更智能的网络、更智能的交互、更智能的设备……‘互联网+’的下一步就是‘智能+’。”百度公司总裁张亚勤在天津夏季达沃斯现场接受《中国经济周刊》采访时表示。

颠覆性的变革已经到来

“人工智能已经有60年的历史，但最近10年有了突破，包括算法的改进，对人脑的更好的理解，但更大的突破是越来越多的数据和计算能力指数的上升。这四个因素加在一块，使得人工智能变成了可用的技术，没有那么神秘。”张亚勤说。

“一个颠覆性的技术变革时代已经到来。”张亚勤认为，前三次工业革命的技术基石分别是蒸汽机、电和信息技术，而第四次工业革命的技术基石将是人工智能，大数据、物联网、互联网医疗、互联网金融、智能汽车，它们的底层都是人工智能技术。

在张亚勤看来，人工智能会成为未来一切事物的必需品，而更为重要的是人工智能发展速度要比人们想象得更快。比如在今年年初，AlphaGo战胜了李世石，对于人工智能行业而言，这是一个里程碑事件;而对于大众来说，也为人工智能技术进行了一次非常好的科普。

但是，担忧也随之而来。人工智能时代已经快速袭来，但是人们似乎还没有准备好。实际上，制造业、零售业、运输业等已经开始大量地使用机器人，翻译、速记、设计师、厨师、司机、记者和作曲家……也都已经有了人工智能“同行”，这让很多人担心，“机器人替代人做各种各样的工作，我会失业吗？”更为可怕的是，人工智能会不会超越人类，甚至毁灭人类？张亚勤认为，人工智能短期内会使得一些旧的行业和工作消失，很多重复性的、简单脑力劳动会被替代，但是长期来讲，它还是会创造新的就业。

“人工智能并不可怕，它并不是要打败人类或者超过人类智慧，它和人之间并不是竞争关系，而是一种补充和支持。在未来的20、30年内，人工智能将有进一步发展，但不会打败人类的大脑或智慧，人类被机器奴役的情况在未来很长一段时间内都不会出现。”张亚勤说。

从“互联网+”到“智能+”

其实，目前在我们的生活中人工智能的应用场景已经非常多了，比如你使用iPhone的Siri（语音助手），停车场的车牌识别，用语音操控家里的电视……这些其实都是人工智能技术的具体应用。

张亚勤预测，人工智能技术很快就会更加广泛和深入地渗透到各行各业中，“互联网+”会升级到“智能+”。所谓“智能+”与“互联网+”概念类似，就是人工智能技术与各行各业融合，帮助各行各业进一步变革升级，提升效率、创造新价值，让产品、服务变得更加“聪明”。“‘智能+’将会再度重构所有行业的商业模式与竞争法则。”他说。

张亚勤表示，未来5到10年将会是人工智能发展的黄金时期，这也意味着非常多的机会。“在这一次工业革命中，一些新的行业和新的企业会出现，这将会创造更多不同的、更有价值的、更公平的机会，就像前三次革命也创造了大量的新机会一样。”他说。

“过去我们对产业的改变只是优化一些细节，但现在要面对的则是一个大的颠覆性的改变，特别是80后、90后的年轻人，真的面临非常多的选择，现在确实是一个‘大众创业、万众创新’的最佳时空点。但我一直在讲，创业要以创新作为根本，没有创新的创业是不可持续的，为创业而去创业，这个失败率会很高，也会造成资源的浪费。”张亚勤说。

但是，随着更广泛的应用，人工智能技术能否实现安全、可靠、可控出现不少的担忧，张亚勤认为，这并不是一个简单的是与否的问题，这是一个需要全世界共同思考解决的问题。

“如果只有我们自己做，就太寂寞了”

现在，世界上引领人工智能（AI，Artificial Intelligence））创新研究的已经不仅是大学和研究所，各大互联网公司，Google、Facebook、IBM、微软……也包括中国的百度等，都在重金挖掘人工智能这座“未来金矿”，希望能够在新时代到来之时，形成自己的“护城河”。

张亚勤是一位科学家出身的总裁，一个典型的技术信仰者，这一点与百度公司创始人李彦宏一样。2014年，时任微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席的张亚勤离职加盟百度出任总裁，引起了巨大的震动。与沉醉于产品创新和商业模式创新的企业家们不同，李彦宏和张亚勤都笃信：只有技术创新才真正拥有改变世界的力量，而百度也一直都是一家以“硬技术”创新驱动的公司。

据张亚勤介绍，百度在人工智能上的研究投入很大，而且已经投入了很多年。百度在2013年就成立了国内第一家深度学习研究院，后来成立了人工智能研究所。百度的技术和研发投入年增幅在70%以上，超过谷歌、阿里、腾讯，主要运用在智能化和服务化两大业务方向。百度已经在北京、上海、深圳、硅谷设立研发中心，累计研发投入达到212亿元人民币。仅2015年，百度的研发投入就超过100亿元，占百度2015年总营收的15%，年均增速45%以上。目前，百度已经建成了全球最大的神经元网络，有上万亿的参数，再借助百度的数据优势、场景优势和人才，现在已经处在一个非常好的状态。