人工智能醫(yī)療優(yōu)勢精選(九篇)

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第1篇：人工智能醫(yī)療優(yōu)勢范文

 

政策催化進(jìn)一步加強(qiáng)

 

國內(nèi)AI有望“彎道超車”

 

目前，各國政府都高度重視人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入。美國主攻軍用機(jī)器人技術(shù)，歐洲主攻服務(wù)和醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)，日本主攻仿人和娛樂機(jī)器人?？梢哉f，人工智能成為各國“大腦”計(jì)劃的重要內(nèi)容。

 

當(dāng)下我國社會面臨老齡化壓力、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和制造業(yè)升級，對此，國務(wù)院在印發(fā)的《中國制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術(shù)創(chuàng)新作為重點(diǎn)建設(shè)工程，特別提出要發(fā)展和培育一批產(chǎn)值超過100億元的人工智能核心企業(yè)。

 

國內(nèi)市場的扶持政策頻出。2015年7月，國務(wù)院印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)指導(dǎo)意見》，將發(fā)展人工智能提升到國家戰(zhàn)略層面;2016年1月，科技部部長萬鋼提出“科技創(chuàng)新-2030項(xiàng)目”，智能制造和機(jī)器人成為重大工程之一。

 

在2016年3月兩會召開期間，《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要(草案)》正式出爐，其中提到，要大力推進(jìn)先進(jìn)半導(dǎo)體、機(jī)器人、智能系統(tǒng)、智能交通、精準(zhǔn)醫(yī)療、智能材料等新興前沿領(lǐng)域的創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化，形成一批新增長點(diǎn)。

 

政策和資金的支持、人才儲備、技術(shù)的積累和突破等都為人工智能的發(fā)展提供了基礎(chǔ)條件?？萍疾扛呒夹g(shù)研究發(fā)展中心研究員劉進(jìn)長認(rèn)為，我國人工智能與機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，一是因?yàn)閲业母叨汝P(guān)注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業(yè)的不斷進(jìn)入。

 

“2014年，中國市場的工業(yè)機(jī)器人銷量猛增54%，我國智能語音交互產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到100億元，指紋、人臉、虹膜識別等產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)100億元。”廣證恒生副首席分析師趙巧敏向《經(jīng)濟(jì)》記者分析稱，在利好因素的促進(jìn)下，我國人工智能技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展勢頭良好。

 

在她看來，目前國際巨頭在人工智能技術(shù)上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能的研究上與發(fā)達(dá)國家相比，甚至與美國相比都不算落后，這是難得的歷史機(jī)遇，是提升綜合國力和影響力的絕佳機(jī)會。

 

“我國完全有可能利用市場需求優(yōu)勢、用戶數(shù)據(jù)優(yōu)勢等，搶占人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的制高點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)‘彎道超車’?！壁w巧敏稱。

 

人工智能大潮來襲

 

千億市場規(guī)?？善?/p>

 

人工智能已經(jīng)開始進(jìn)入一個(gè)新的階段。從Siri識別到無人駕駛，都是人工智能的實(shí)現(xiàn)載體，涉及到的技術(shù)和領(lǐng)域跨越多學(xué)科，包括深度學(xué)習(xí)、智能識別、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能機(jī)器人等。

 

未來，人工智能需求將會激增。據(jù)BBC預(yù)計(jì)，到2020年，全球人工智能市場規(guī)模將達(dá)到183億美元，約合人民幣1190億元。

 

“目前人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域主要還是以工業(yè)制造為主，但是隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，以及不斷攀升的勞動(dòng)力成本，未來包括機(jī)器人在內(nèi)的人工智能產(chǎn)品的市場需求將會不斷擴(kuò)大。”愛建證券研究所研究員劉孫亮向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，隨著人均可支配收入的增加，以及人口老齡化時(shí)代的來臨，人工智能家庭化的現(xiàn)象將會普及，屆時(shí)家用助老服務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人以及家用清潔機(jī)器人的市場需求將會激增。

 

國內(nèi)著名的咨詢機(jī)構(gòu)艾瑞咨詢在參考人工智能行業(yè)全球市場規(guī)模后預(yù)計(jì)稱：在不包括硬件產(chǎn)品銷售收入、信息搜索、資訊分發(fā)、精準(zhǔn)廣告推送等的情況下，預(yù)計(jì)2020年中國人工智能市場規(guī)模將達(dá)到91億元人民幣。

 

而目前市場的關(guān)注點(diǎn)還只是在智慧金融、智能家居等應(yīng)用領(lǐng)域，對于人工智能的發(fā)展空間來說，這只是冰山一角。

 

趙巧敏表示，由于人工智能屬于基礎(chǔ)型技術(shù)，與機(jī)器人和大數(shù)據(jù)聯(lián)系緊密，其水平的提升將帶來多領(lǐng)域的應(yīng)用擴(kuò)展，大幅拓寬傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展之路，造成未來5-10年的巨大顛覆性影響，產(chǎn)生10-100倍的溢出效應(yīng)，由此將打開萬億規(guī)模的市場空間。

 

“僅僅以工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域?yàn)槔?，在智能化水平提高后，將降低固定資產(chǎn)投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業(yè)及物流等行業(yè)產(chǎn)生8-10倍的產(chǎn)業(yè)集群帶動(dòng)作用，對應(yīng)著800億-1000億元的市場規(guī)模?！壁w巧敏說。

 

實(shí)際上，中國人工智能的商業(yè)化應(yīng)用環(huán)境甚至能創(chuàng)造更大的市場空間。我國人工智能的商業(yè)應(yīng)用水平已經(jīng)十分繁榮，這一概念已經(jīng)滲透了教育、金融、醫(yī)療、文體娛樂等領(lǐng)域，且獲得了很好的市場反響。

 

“市場關(guān)心的IT和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域幾乎所有的主題和熱點(diǎn)，例如智能硬件、O2O、機(jī)器人、無人機(jī)和工業(yè)4.0，發(fā)展突破的關(guān)鍵環(huán)節(jié)都是人工智能?！壁w巧敏表示，人工智能的發(fā)展是必然趨勢，它將成為未來30年內(nèi)我國技術(shù)發(fā)展的重心，也會給互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域帶來新的突破，給人們的生活帶來翻天覆地的變化。

 

在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，我國已經(jīng)發(fā)展得較為全面，包括家居領(lǐng)域、安防領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、企業(yè)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域和教育領(lǐng)域。

 

然而盡管目前我國自主知識產(chǎn)權(quán)的文字識別、工業(yè)機(jī)器人、娛樂機(jī)器人等智能科技成果已經(jīng)進(jìn)入大規(guī)模實(shí)際應(yīng)用，但市場空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，我國機(jī)器人的“密度”只有德國、日本的1/10，行業(yè)發(fā)展空間巨大。

 

VC青睞人工智能

 

巨頭加速并購

 

人工智能一直是硅谷大佬們瘋狂追求的領(lǐng)域，谷歌、Facebook、IBM均重金投資人工智能，是目前AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。微軟、谷歌和Facebook等全球科技巨頭都認(rèn)為2016年是AI迅速進(jìn)化的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

 

Google希望在人工智能領(lǐng)域復(fù)制Android的成功，并力圖打造一個(gè)機(jī)器人帝國;Facebook計(jì)劃在2016年制造出能夠在家務(wù)和工作上幫助自己的人工智能;蘋果4天內(nèi)接連收購兩家人工智能初創(chuàng)公司……

 

據(jù)羅文波統(tǒng)計(jì)，目前全球人工智能企業(yè)已經(jīng)超過了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創(chuàng)企業(yè)總估值超過87億美元。“隨著日本、北美、歐洲的‘大腦’計(jì)劃大規(guī)模布局人工智能，2040年全球很有可能實(shí)現(xiàn)廣義的人工智能。”

 

除互聯(lián)網(wǎng)巨頭外，敏銳的資本方也在積極布局人工智能領(lǐng)域，近年來風(fēng)投不斷加大對人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資，持續(xù)布局人工智能這個(gè)重要風(fēng)口。

 

“2014年人工智能企業(yè)融資總量首次超過10億美元，2015年融資總量更是超過12億美元。2016年到現(xiàn)在，全球在人工智能領(lǐng)域的投資已經(jīng)超過4億美元?！辈澈ＷC券研究所證券分析師齊艷麗向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，隨著科技巨頭在人工智能領(lǐng)域的布局將提速，VC/PE在人工智能領(lǐng)域的投資也將隨之爆發(fā)。

 

“反過來，資本層面的爆發(fā)也將持續(xù)帶動(dòng)人工智能行業(yè)加速爆發(fā)。”齊艷麗認(rèn)為，雖短期看人工智能仍處于大規(guī)模投入期，較難變現(xiàn)，但未來人工智能應(yīng)用于無人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監(jiān)測等領(lǐng)域?qū)a(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值和社會價(jià)值。

 

在全球市場火爆的背景下，國內(nèi)市場也充滿了巨頭和風(fēng)投的博弈與布局。

 

出于對人工智能行業(yè)商業(yè)前景的看好，國內(nèi)巨頭紛紛進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領(lǐng)域發(fā)力。

 

其中，百度2014年研發(fā)投入接近70億，同時(shí)涉足了深度學(xué)習(xí)與自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，并推出了“百度大腦”計(jì)劃;阿里巴巴推出了國內(nèi)首個(gè)人工智能平臺DTPAI;騰訊推出了撰稿機(jī)器人Dream writer，開放了視覺識別平臺騰訊優(yōu)圖，同時(shí)成立了騰訊智能計(jì)算與搜索實(shí)驗(yàn)室。一些具有創(chuàng)新性眼光的巨頭公司也相應(yīng)進(jìn)入，讓整個(gè)行業(yè)迎來了爆發(fā)的機(jī)會。

 

“互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司和創(chuàng)業(yè)公司是我國AI技術(shù)基礎(chǔ)研究主力軍。在國家政策大力支持下，無論是科研機(jī)構(gòu)還是企業(yè)都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了較為不錯(cuò)的成績?！睋?jù)羅文波介紹，截至2015年底，我國人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，約65家獲得投資，共計(jì)29.1億元。人工智能領(lǐng)域布局如火如荼。

 

巨頭的基礎(chǔ)層切入為人工智能基礎(chǔ)領(lǐng)域的研究帶來了巨大的資金優(yōu)勢和人才支持，使得部分技術(shù)達(dá)到世界一流水平。例如，我國的視覺、語音識別的技術(shù)已經(jīng)處于國際領(lǐng)先水平。

 

而近兩三年，風(fēng)投也開始加速了在這一領(lǐng)域的投資步伐。2014年開始，我國人工智能領(lǐng)域投資金額、數(shù)量、參與投資機(jī)構(gòu)數(shù)量均大幅增加，2015年更是實(shí)現(xiàn)了跨越式的增長?！?015年我國投資人工智能的機(jī)構(gòu)數(shù)量已經(jīng)高達(dá)48家，是2012年投資機(jī)構(gòu)數(shù)量的6倍;投資額為14.23億元，是2012年投資額的23倍?！壁w巧敏表示。

 

短期看好應(yīng)用開發(fā)

 

長期關(guān)注技術(shù)研究

 

二級市場一向是搜尋熱點(diǎn)的風(fēng)向標(biāo)。人工智能市場的火爆也催熱了資本市場的相關(guān)行業(yè)。在市場空間巨大、產(chǎn)業(yè)前景明朗的背景下，占據(jù)資金優(yōu)勢的上市公司紛紛瞄準(zhǔn)人工智能領(lǐng)域，分享廣闊藍(lán)海。

 

隨著人工智能的不斷進(jìn)步和發(fā)展，最先實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的AI應(yīng)用層將最早迎來投資機(jī)會。銀河證券分析師楊華超向《經(jīng)濟(jì)》記者分析稱，無人駕駛、工業(yè)4.0、智慧醫(yī)療等主題將成為未來中長期的熱點(diǎn)，建議關(guān)注相關(guān)主題的優(yōu)質(zhì)標(biāo)的?！巴瑫r(shí)，AI數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層作為準(zhǔn)入門檻較高的環(huán)節(jié)，之前具有技術(shù)積累和數(shù)據(jù)資源的公司將優(yōu)先受益，可以關(guān)注目前已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有技術(shù)和規(guī)模優(yōu)勢的公司。”

 

對此，羅文波則建議投資者，選擇人工智能領(lǐng)域的標(biāo)的，要分長短期來考量。“短期可關(guān)注在人工智能商業(yè)化應(yīng)用有所突破的企業(yè)，長期可關(guān)注具備技術(shù)研究實(shí)力的公司?！?/p>

 

在他看來，具備競爭力的上市公司主要有兩類，一是與機(jī)器人硬件制造相關(guān)的公司，它們一般擁有較好的智能制造業(yè)基礎(chǔ)，在未來產(chǎn)業(yè)升級過程中，擁有強(qiáng)大的競爭優(yōu)勢;二是在人工智能商業(yè)化應(yīng)用有所突破的公司。

 

對此投資邏輯，趙巧敏也表示認(rèn)同，“短期看好應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域，特別是基于當(dāng)下較為成熟的感知智能技術(shù)如語音、視覺識別的服務(wù)、硬件產(chǎn)品等的應(yīng)用開發(fā)將是短期的投資亮點(diǎn)”。

 

“目前下游應(yīng)用領(lǐng)域也面臨著大量需求，如人口老齡化對服務(wù)機(jī)器人的需求、定制化生產(chǎn)對3D打印的需求、物流配速對無人機(jī)的需求等?！壁w巧敏分析稱，穿戴設(shè)備、3D打印、無人駕駛、服務(wù)機(jī)器是最值得看好的應(yīng)用場景。

 

而從長期來看，在以現(xiàn)有技術(shù)為基礎(chǔ)的應(yīng)用領(lǐng)域基本飽和之后，只有技術(shù)研究才能推動(dòng)新一輪的應(yīng)用創(chuàng)新，趙巧敏稱。技術(shù)研究是長期的投資關(guān)注點(diǎn)，“應(yīng)該關(guān)注核心技術(shù)模塊提供商和數(shù)據(jù)傳輸、運(yùn)算、存儲過程所涉及的基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營商”。

 

與此同時(shí)，在主板之外，一些新三板標(biāo)的同樣值得關(guān)注。從2015年起，掛牌新三板的人工智能企業(yè)數(shù)量明顯增加。以機(jī)器人子行業(yè)為例，僅2015年一年就有35家機(jī)器人企業(yè)在新三板掛牌，還有10家機(jī)器人企業(yè)在待掛牌狀態(tài)，20多家公司在審查待掛的狀態(tài)。投資者可以有選擇地關(guān)注其中較好的標(biāo)的。

第2篇：人工智能醫(yī)療優(yōu)勢范文

一、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)概述：

1、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)簡介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計(jì)算機(jī)去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現(xiàn)階段AI智力已可達(dá)4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術(shù)不斷成熟應(yīng)用，圍繞著“AI+”的技術(shù)理念創(chuàng)新也在不斷提出，其中“區(qū)塊鏈+AI”的技術(shù)理念尤為突出。

區(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际綌?shù)據(jù)存儲、點(diǎn)對點(diǎn)傳輸、共識機(jī)制、加密算法等計(jì)算機(jī)技術(shù)的新型應(yīng)用模式。其本身作為比特幣的底層技術(shù)，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補(bǔ)人工智能應(yīng)用中存在的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全等問題。區(qū)塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運(yùn)行中需要的數(shù)據(jù)信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點(diǎn)，使得AI更可信、更安全?？梢哉f“區(qū)塊鏈+AI”是新型技術(shù)之間的通力合作，若兩者可有機(jī)結(jié)合，將會創(chuàng)造更大的價(jià)值。

從金融、消費(fèi)、醫(yī)療服務(wù)到政府服務(wù)，區(qū)塊鏈和人工智能的結(jié)合正在逐步滲透各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域。人工智能和區(qū)塊鏈的協(xié)作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數(shù)據(jù)分析和匹配的同時(shí)，區(qū)塊鏈將提供一個(gè)更加安全和可信任的網(wǎng)絡(luò)。

2、人工智能和區(qū)塊鏈行業(yè)現(xiàn)狀概述

人工智能被譽(yù)為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，是提升國家競爭力、維護(hù)國家安全的核心技術(shù)之一，也將成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展中新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。在我國，人工智能的發(fā)展受到高度重視，2017年7月8日國務(wù)院了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的戰(zhàn)略部署，明確我國新一代人工智能發(fā)展的三大戰(zhàn)略目標(biāo)：至2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步，成為重要經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，全面支持建設(shè)小康社會；至2025年人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破，成為我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的主要?jiǎng)恿?，向智能社會建設(shè)邁進(jìn)；至2030年人工智能理論、技術(shù)和應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，為經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國奠基。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，2016年中國人工智能相關(guān)專利年申請數(shù)量達(dá)30115項(xiàng)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破百億，2017年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)152.1億元，該行業(yè)每年以40%～50%增長率進(jìn)行增長，預(yù)估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業(yè)總數(shù)已達(dá)592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機(jī)器學(xué)習(xí)處理單元，為人工智能硬件打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。人工智能行業(yè)目前已走過技術(shù)蠻荒期，處于通用技術(shù)與行業(yè)結(jié)合形成商業(yè)化場景應(yīng)用階段。根據(jù)目前滬深兩市板塊分類統(tǒng)計(jì)，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層各相關(guān)領(lǐng)域。

相比于人工智能技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了60多年的長足發(fā)展而言，區(qū)塊鏈技術(shù)目前起步不到10年，且剛剛經(jīng)歷了三個(gè)初級的階段，分別為：

起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數(shù)字貨幣使得區(qū)塊鏈技術(shù)開始走進(jìn)部分極客和新興技術(shù)愛好者的視野當(dāng)中，并開始在世界范圍內(nèi)形成一定程度的關(guān)注和研究。

雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)之上引入了智能合約，使得區(qū)塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區(qū)塊鏈技術(shù)開始延展到更多行業(yè)和領(lǐng)域。

發(fā)展期：2018年-，區(qū)塊鏈技術(shù)開始迭展，行業(yè)發(fā)展聚焦于更為安全的技術(shù)架構(gòu)的搭建與更加良好基礎(chǔ)性能的提升，區(qū)塊鏈安全、區(qū)塊鏈與人工智能等方向開始受到行業(yè)重視，一些應(yīng)用逐步在全球各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域開始試點(diǎn)。

目前區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展總體階段處于類似于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期階段，距離大規(guī)模的應(yīng)用落地仍然需要時(shí)間積累?！皡^(qū)塊鏈+AI”是新興技術(shù)相互賦能的良好應(yīng)用結(jié)合，區(qū)塊鏈技術(shù)在人工智能這一垂直領(lǐng)域的探索，有助于加速新興技術(shù)的落地，并在實(shí)踐過程中不斷完善。目前大部分“區(qū)塊鏈+AI”項(xiàng)目仍處于概念驗(yàn)證階段或早期應(yīng)用階段。

二、“區(qū)塊鏈+AI”具有的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

在人工智能為區(qū)塊鏈提供更強(qiáng)大拓展場景與數(shù)據(jù)分析能力的同時(shí)，區(qū)塊鏈技術(shù)可為人工智能提供高度可信的原始數(shù)據(jù)以支持其持續(xù)的“深度學(xué)習(xí)”。在未來人工智能高度發(fā)展的同時(shí)，也可通過區(qū)塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點(diǎn)，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內(nèi)。這對兩者的技術(shù)發(fā)展進(jìn)程都提出了更高的要求，總體而言，區(qū)塊鏈技術(shù)本身處于早期階段，與人工智能相結(jié)合需要持續(xù)迭代以滿足人工智能對性能和穩(wěn)定性的要求。

1、“區(qū)塊鏈+AI”兩項(xiàng)尖端科技的相互賦能

區(qū)塊鏈與人工智能兩項(xiàng)技術(shù)的結(jié)合，有以下七個(gè)方面的優(yōu)勢：一是區(qū)塊鏈可以提高人工智能的數(shù)據(jù)安全性；二是區(qū)塊鏈可以加速數(shù)據(jù)的累積，給人工智能提供更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持，解決AI的數(shù)據(jù)供應(yīng)問題；三是區(qū)塊鏈可以解決數(shù)據(jù)收集時(shí)的數(shù)據(jù)隱私問題；四是人工智能可以減少區(qū)塊鏈的電力消耗；五是區(qū)塊鏈?zhǔn)沟萌斯ぶ悄芨拥目尚湃?；六是區(qū)塊鏈幫助人工智能縮短訓(xùn)練時(shí)間；七是區(qū)塊鏈有助于打造一個(gè)更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結(jié)合的優(yōu)勢具體說明如下：

（1）提高數(shù)據(jù)安全性

區(qū)塊鏈可以幫助人工智能避免因數(shù)據(jù)存儲問題導(dǎo)致的故障。區(qū)塊鏈中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都按照鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)存儲完整的數(shù)據(jù)，每個(gè)存儲節(jié)點(diǎn)都是獨(dú)立的、地位等同的。區(qū)塊鏈的高冗余特性，分布式數(shù)據(jù)存儲，可避免系統(tǒng)級別風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。理論上看除非所有節(jié)點(diǎn)全部出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，否則數(shù)據(jù)就是安全的。

此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以及誰部署了最終的，是我們應(yīng)對人工智能可能出現(xiàn)的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數(shù)人工智能程序都是“深度學(xué)習(xí)”算法的變體。不良的數(shù)據(jù)內(nèi)容將給人工智能帶來相應(yīng)的安全隱患，區(qū)塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓(xùn)練數(shù)據(jù)開發(fā)的，避免了這一問題。更寬泛地說，區(qū)塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法。

（2）大量且豐富的數(shù)據(jù)支持

一些企業(yè)為了自身發(fā)展會進(jìn)行海量數(shù)據(jù)收集，同時(shí)因?yàn)槭袌龈偁幎芙^進(jìn)行數(shù)據(jù)共享。由此造成這些公司接觸到的數(shù)據(jù)有限，缺少完整的數(shù)據(jù)集做支撐，使得人工智能產(chǎn)品質(zhì)量較差。采用區(qū)塊鏈技術(shù)，可以利用數(shù)據(jù)分類帳進(jìn)行部分?jǐn)?shù)據(jù)的購買銷售?？煽啃詮?qiáng)、可用性高的數(shù)據(jù)將會使得企業(yè)生產(chǎn)出高質(zhì)量的計(jì)算機(jī)識別，語音識別和其他數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。

當(dāng)收集了大量同類型數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練AI模型時(shí)，數(shù)據(jù)會受到偏差或“過度擬合”的影響。數(shù)據(jù)樣本將不具備典型的隨機(jī)性來代表總體的特性。使用此類型數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型比使用更多不同樣本進(jìn)行訓(xùn)練的模型表現(xiàn)能力要差很多。通過引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，讓不同的人和公司來提供可信的不同數(shù)據(jù)，可以獲得更多樣化的數(shù)據(jù)樣本，幫助AI完成“自主性”決策。

（3）隱私保護(hù)

人工智能的高速發(fā)展需建立在大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，不可避免地涉及到個(gè)人隱私數(shù)據(jù)合理使用的問題，例如從公共數(shù)據(jù)庫中推導(dǎo)出私人隱私信息，通過這些信息又推導(dǎo)到其他相關(guān)人員的信息，這已經(jīng)超出大部分人同意披露的信息范圍。區(qū)塊鏈采用非對稱加密和授權(quán)技術(shù)，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權(quán)才可訪問該數(shù)據(jù)，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內(nèi)容，無法獲取用戶完整的個(gè)人身份信息，此技術(shù)在AI大數(shù)據(jù)運(yùn)行環(huán)境下，個(gè)人的隱私免于被侵犯，不法企業(yè)難以利用用戶數(shù)據(jù)來牟取不正當(dāng)利益。同時(shí)，區(qū)塊鏈與加密算法相結(jié)合可以在數(shù)據(jù)分享過程中分離數(shù)據(jù)所有權(quán)和使用權(quán)，讓數(shù)據(jù)使用方可以利用密文進(jìn)行模型訓(xùn)練和使用，徹底杜絕原始數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)，從而打通企業(yè)和政府中的數(shù)據(jù)孤島。

（4）能源消耗減少

采用POW共識機(jī)制的區(qū)塊鏈項(xiàng)目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學(xué)習(xí)算法，提升數(shù)據(jù)中心的負(fù)載，操控計(jì)算機(jī)服務(wù)器和相關(guān)的散熱系統(tǒng)，優(yōu)化冷卻，有效地進(jìn)行設(shè)備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優(yōu)化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實(shí)，2017年6月百度的智能樓宇項(xiàng)目一個(gè)月內(nèi)為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實(shí)驗(yàn)室DeepMind利用人工智能技術(shù)幫助谷歌削減了15%的用電量。

（5）可信任度的提升

一個(gè)人工智能管理的區(qū)塊鏈可以為獨(dú)立于人工智能運(yùn)行的底層平臺的人工智能提供一個(gè)分散的標(biāo)識。每一個(gè)主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認(rèn)同的節(jié)點(diǎn)，這將為AI識別提供一個(gè)解決方案，類似于今天的網(wǎng)站證書，以驗(yàn)證網(wǎng)站所有權(quán)。

一個(gè)人工智能管理的區(qū)塊鏈還可以允許每個(gè)人工智能將其活動(dòng)的常規(guī)哈希函數(shù)寫入?yún)^(qū)塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進(jìn)行不可篡改的檢查。區(qū)塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯(cuò)誤行為被及時(shí)的發(fā)現(xiàn)、分析和糾正。而區(qū)塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動(dòng)數(shù)據(jù)。

最后，區(qū)塊鏈的共識機(jī)制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執(zhí)行任務(wù)的公共記錄(必須由多個(gè)區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證)，我們可以確保人工智能的運(yùn)行不會超出界限。

（6）更短的AI訓(xùn)練時(shí)間

在使用區(qū)塊鏈技術(shù)保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性的前提之下，可以通過區(qū)塊鏈的分布式數(shù)據(jù)存儲的方式將一臺人工智能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間大幅度的減少。例如一個(gè)人工智能的訓(xùn)練可以采用模型并行或者數(shù)據(jù)并行的方式，將單個(gè)的模型或者數(shù)據(jù)分布在不同的機(jī)器之上，從而減少訓(xùn)練時(shí)間。人工智能也可以在同步數(shù)據(jù)并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數(shù)據(jù)的相互確認(rèn)，可以直接進(jìn)行下一步的操作，從而進(jìn)一步減少人工智能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間。

（7）開放公平性

區(qū)塊鏈提供的核心價(jià)值是“去信任中介化”。如果想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)自組織和自我調(diào)節(jié)的人工智能網(wǎng)絡(luò)——那么分布式記賬技術(shù)是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經(jīng)徹底改變了分布式計(jì)算——將計(jì)算任務(wù)分散在多臺虛擬機(jī)之間，以實(shí)現(xiàn)高效的可伸縮任務(wù)處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統(tǒng)一調(diào)度特定任務(wù)，以實(shí)現(xiàn)非常特定的目標(biāo)。

而基于區(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約將使“去信任中介”的網(wǎng)絡(luò)得以實(shí)現(xiàn)，在這種可信網(wǎng)絡(luò)中，兩個(gè)人工智能系統(tǒng)可以安全可靠地進(jìn)行交互，而無需任何中心化的中介。區(qū)塊鏈還可為人工智能提供聲譽(yù)系統(tǒng)，這樣每個(gè)人工智能都可以在選擇與其他人工智能進(jìn)行交易之前檢查其聲譽(yù)。另外，區(qū)塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵(lì)這些人工智能開發(fā)人員共享他們的數(shù)據(jù)和他們的產(chǎn)品，而不必?fù)?dān)心出現(xiàn)某些偏袒競爭對手或竊取其知識產(chǎn)權(quán)的情況，并確保所有相關(guān)方為他們的工作獲得適當(dāng)?shù)膱?bào)酬。

2、“區(qū)塊鏈+AI”面臨的挑戰(zhàn)

“區(qū)塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區(qū)塊鏈自身的缺點(diǎn)，在結(jié)合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區(qū)塊鏈結(jié)合過程中可能造成原有優(yōu)勢被破壞。例如：

（1）政策性風(fēng)險(xiǎn)

區(qū)塊鏈目前部分的衍生應(yīng)用在世界各地存在著一定的政策風(fēng)險(xiǎn)——例如未來是否采用區(qū)塊鏈技術(shù)伴生的通證來激勵(lì)人工智能開發(fā)或節(jié)點(diǎn)管理，但無論是在經(jīng)濟(jì)上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。

（2）技術(shù)融合的不確定性

作為兩個(gè)前沿的新興技術(shù)，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當(dāng)前區(qū)塊鏈的技術(shù)指標(biāo)，還是從人工智能的實(shí)際落地性來講，距離兩者真正的結(jié)合并實(shí)現(xiàn)落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區(qū)塊鏈的主要問題為擴(kuò)容、隱私、和計(jì)算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實(shí)現(xiàn)。

（3）大規(guī)模的社會應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)共享威脅大型企業(yè)利益。通過弱化數(shù)據(jù)的中心化，降低了大型企業(yè)相對小公司的競爭優(yōu)勢。如果任何人都可以訪問這些數(shù)據(jù)集和計(jì)算，那么任何人都有機(jī)會與世界上最大的公司競爭。從技術(shù)領(lǐng)域中去除這些障礙將會改善社會，但共享市場的嘗試可能會讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創(chuàng)企業(yè)和小企業(yè)共同分享。之前使用用戶數(shù)據(jù)來制定廣告或業(yè)務(wù)策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數(shù)據(jù)。因此，大公司可能會反對數(shù)據(jù)去中心化，并可能游說維持AI模型開發(fā)方面集中式數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀。

（4）不可控性

當(dāng)使用了“一旦運(yùn)行不可停止”的智能合約時(shí)，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區(qū)塊鏈上運(yùn)行的事務(wù)和交易不可撤銷，可能會給企業(yè)和個(gè)人造成不可挽回的損失。

三、AI與區(qū)塊鏈結(jié)合的應(yīng)用場景

結(jié)合兩者技術(shù)優(yōu)勢，通過AI讓區(qū)塊鏈更智能，區(qū)塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區(qū)塊鏈的結(jié)合應(yīng)用，市場上已經(jīng)涌現(xiàn)出很多相關(guān)項(xiàng)目和理論創(chuàng)新，描述了不同場景下結(jié)合，比如：

（1）區(qū)塊鏈+AI在醫(yī)療方面進(jìn)行結(jié)合

相關(guān)的結(jié)合領(lǐng)域有醫(yī)療數(shù)據(jù)加密和醫(yī)療計(jì)算分析。關(guān)于醫(yī)療數(shù)據(jù)方面，據(jù)統(tǒng)計(jì)，大部分的醫(yī)生會直接將病人的病情、個(gè)人信息等信息發(fā)給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應(yīng)用區(qū)塊鏈的非對稱加密和授權(quán)等技術(shù)，對關(guān)鍵信息進(jìn)行加密，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權(quán)才可訪問該數(shù)據(jù)，將大大的提高醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性。關(guān)于醫(yī)療計(jì)算分析方面，AI在醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率小于2%，利用區(qū)塊鏈的技術(shù)，可以對于醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行信息交換，相比傳統(tǒng)AI，數(shù)據(jù)可更好地進(jìn)行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發(fā)區(qū)塊鏈醫(yī)療數(shù)據(jù)審計(jì)系統(tǒng)，利用“區(qū)塊鏈+AI”技術(shù)讓醫(yī)院、NHS、病人自身都能實(shí)時(shí)跟蹤其個(gè)人健康數(shù)據(jù)。

（2）區(qū)塊鏈+AI在數(shù)據(jù)市場進(jìn)行結(jié)合

利用區(qū)塊鏈集合群體的力量，進(jìn)行數(shù)據(jù)上的共享、AI模型的訓(xùn)練等。AI的發(fā)展離不開龐大的數(shù)據(jù)集，區(qū)塊鏈可以利用數(shù)據(jù)分類帳進(jìn)行高質(zhì)量數(shù)據(jù)的購買銷售，當(dāng)收集了大量的、多樣化的數(shù)據(jù)樣本后，可用于訓(xùn)練AI模型，這些數(shù)據(jù)及AI模型將會解決信任的數(shù)據(jù)孤島問題，使得人工智能機(jī)器人可以進(jìn)行共享學(xué)習(xí)，自我成長，產(chǎn)出高質(zhì)量的計(jì)算機(jī)識別，語音識別和其他數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項(xiàng)目涉及該領(lǐng)域。

（3）區(qū)塊鏈+AI在金融領(lǐng)域進(jìn)行結(jié)合

相關(guān)的結(jié)合領(lǐng)域有市場情緒分析、去中介交易商經(jīng)紀(jì)人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關(guān)于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和時(shí)序分析，再結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)保護(hù)下的個(gè)人數(shù)據(jù)相整合，為個(gè)人提供更精準(zhǔn)的交易服務(wù)。具體來說，就是從用戶面板上進(jìn)行大數(shù)據(jù)采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數(shù)據(jù)，對市場波動(dòng)進(jìn)行預(yù)算，最后自動(dòng)化下單。利用機(jī)器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機(jī)器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風(fēng)險(xiǎn)，此外，AI監(jiān)控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項(xiàng)目涉及該領(lǐng)域。

（4）區(qū)塊鏈+AI在云計(jì)算方面進(jìn)行結(jié)合

當(dāng)前AI云計(jì)算方面面臨計(jì)算資源昂貴、訓(xùn)練時(shí)間長、訓(xùn)練數(shù)據(jù)多、開發(fā)去中心應(yīng)用困難等問題，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)后能較好地解決以上問題。把區(qū)塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉(zhuǎn)換為AI云算力，資源上進(jìn)行整合，降低計(jì)算成本。目前有NebulaAI項(xiàng)目涉及該領(lǐng)域。

（5）區(qū)塊鏈+AI在物聯(lián)網(wǎng)方面進(jìn)行延展

首先，區(qū)塊鏈技術(shù)可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區(qū)塊鏈+AI技術(shù)完成生物身份識別和身份認(rèn)證，將個(gè)人身份與物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在區(qū)塊鏈+AI的加持下，數(shù)據(jù)共享，設(shè)備可智能化更新。具體的垂直應(yīng)用包括：應(yīng)用在工業(yè)制造上，制造生產(chǎn)的設(shè)備在區(qū)塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產(chǎn)能；應(yīng)用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應(yīng)用，解放人們的時(shí)間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發(fā)生；應(yīng)用在監(jiān)控等公共基礎(chǔ)設(shè)備上，身份認(rèn)證能快速的識別出罪犯，有利于維護(hù)社會穩(wěn)定。目前有智行者、美圖等項(xiàng)目涉及該領(lǐng)域。

四、“區(qū)塊鏈+AI”行業(yè)展望

第3篇：人工智能醫(yī)療優(yōu)勢范文

百度：AI成為頭號戰(zhàn)略 無人駕駛是重中之重

三家企業(yè)中，對人工智能布局最早、投入成本最高的當(dāng)數(shù)百度。百度創(chuàng)始人李彥宏日前在接受《財(cái)經(jīng)》雜志采訪時(shí)曾說：“人工智能確實(shí)會帶來無窮無盡的可能性，在這方面百度目前確實(shí)也是非常領(lǐng)先的。如果這個(gè)機(jī)會我們能夠抓住，百度可以變成一個(gè)完全不一樣的公司，變成一個(gè)比現(xiàn)在影響力大得多的公司?！?/p>

早在2013年，百度就成立了深度學(xué)習(xí)研究院，致力于人工智能的開發(fā)，是當(dāng)時(shí)國內(nèi)唯一一家在深度學(xué)習(xí)方面進(jìn)行大規(guī)模投入的公司。目前，百度研究院、百度大數(shù)據(jù)、百度語音和百度圖像等技術(shù)都已歸入人工智能技術(shù)體系。百度在人工智能領(lǐng)域涉獵項(xiàng)目眾多，主攻方向有六個(gè)：深度學(xué)習(xí)平臺、圖像識別基本技術(shù)、細(xì)粒度圖像識別、視頻分析、AR技術(shù)和醫(yī)院圖像識別。

經(jīng)過幾年的發(fā)展，百度在人工智能領(lǐng)域共獲得了超過1500項(xiàng)發(fā)明專利，領(lǐng)先于微軟、IBM等老牌科技巨頭。此外，百度大腦、人臉識別技術(shù)精度、語音識別能力均已達(dá)到世界頂級水平。2014年，百度在硅谷投入3億美元打造了人工智能中心，并在硅谷大舉招攬人才，中心目前已經(jīng)有近200名員工。據(jù)悉，百度硅谷研發(fā)中心的一個(gè)重要使命是服務(wù)于百度無人駕駛業(yè)務(wù)。

自無人駕駛的概念在業(yè)界興起，就有兩撥力量在這一領(lǐng)域博弈，一為傳統(tǒng)車企，一為高科技企業(yè)。根據(jù)自身不同的基因，它們對無人駕駛的理解和布局完全不同。傳統(tǒng)車企的思路為無人駕駛是“裝了電腦系統(tǒng)的汽車”，它們通常從低級的輔助駕駛開始做，希望通過不斷地提升輔助駕駛的能力來達(dá)到未來完全的無人駕駛；而高科技企業(yè)對無人駕駛的理解是“裝了四個(gè)輪子的電腦”，它們通常直接進(jìn)行無人駕駛研發(fā)，最典型的代表是百度和谷歌。

今年8月，在深圳舉辦的的CCF-GAIR大會上，百度無人駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁說道，“百度的人工智能主要靠三個(gè)最核心的東西：一個(gè)是算法，一個(gè)是海量數(shù)據(jù)，第三個(gè)是優(yōu)秀的計(jì)算能力。”

百度的無人駕駛事業(yè)部成立于2015年底，是百度目前最被寄予厚望的業(yè)務(wù)。百度今年在蕪湖打造了“全無人車運(yùn)營區(qū)域”，又投資了硅谷知名激光雷達(dá)公司Velodyne LiDAR，旨在降低無人車生產(chǎn)成本，加速無人駕駛的商業(yè)化進(jìn)程。

經(jīng)歷了這么多前期投入，百度無人車何時(shí)能實(shí)現(xiàn)規(guī)模量產(chǎn)？王勁告訴記者：“五年后百度無人車將進(jìn)行量產(chǎn)，屆時(shí)成本會大大低于雇用駕駛員，大幅度提升交通安全及交通效率，且讓人們的出行成本更低?！?/p>

騰訊：AI技術(shù)研發(fā)圍繞核心業(yè)務(wù)展開

社交作為騰訊的核心業(yè)務(wù)之一，其平臺和大數(shù)據(jù)等優(yōu)勢為人工智能技術(shù)的研發(fā)提供了更多支持，也為技術(shù)在業(yè)務(wù)上的落地應(yīng)用提供了更多可能。據(jù)了解，騰訊的人工智能研發(fā)團(tuán)隊(duì)鑲嵌在不同的事業(yè)群里，微信團(tuán)隊(duì)的人工智能小組主要致力于語音識別的研發(fā)，SNG（社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群）主攻人臉識別、圖片識別等，搜索部門則關(guān)注自然語言識別。各部門根據(jù)自身業(yè)務(wù)需要，進(jìn)行人工智能技術(shù)的開發(fā)。

在前不久舉辦的GAIR大會上，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)黃飛躍接受采訪，講解了優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)目前的主要工作。黃飛躍帶領(lǐng)的優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)隸屬于社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群，QQ系列產(chǎn)品的很多功能背后都有優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)的技術(shù)支持。優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)的技術(shù)主要分為人臉識別、圖片識別、音頻識別三個(gè)部分，目前為QQ空間、QQ音樂等超過50款產(chǎn)品提供技術(shù)支持。具體而言，人臉識別主要用于騰訊旗下微眾銀行進(jìn)行人證合一比對、QQ空間好友照片標(biāo)記；圖片識別則在微云相冊、手機(jī)相冊管家等圖片標(biāo)記管理功能中有所體現(xiàn)；音頻識別主要應(yīng)用于QQ音樂聽，識曲、全民K歌等功能。這些功能主要用于提升騰訊一系列產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)，提高用戶留存率。

去年6月，優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)在國際權(quán)威人臉識別數(shù)據(jù)庫LFW上以99.65%的成績刷新世界紀(jì)錄，超過了實(shí)力強(qiáng)勁的Linkface、Face++等新秀，以及Facebook、Google等國際巨頭。目前，優(yōu)圖的圖片識別技術(shù)已經(jīng)開放給業(yè)界，通過“優(yōu)圖開放平臺”和“騰訊云-萬象優(yōu)圖”兩個(gè)產(chǎn)品，開發(fā)者可以擁有頂尖團(tuán)隊(duì)的圖片處理能力。

阿里巴巴：從小AI到ET 阿里云厚積薄發(fā)

阿里布局人工智能主要集中于三方面：云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、VR/AR。他們的戰(zhàn)略是從業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)開始，逐漸加大檔位。阿里選擇醫(yī)療這一領(lǐng)域切入人工智能技術(shù)。阿里在全國各地廣泛布局醫(yī)療團(tuán)隊(duì)，據(jù)統(tǒng)計(jì)，參與阿里“未來醫(yī)院”計(jì)劃的醫(yī)療機(jī)構(gòu)已經(jīng)覆蓋了全國90%的省份。未來，病患只需在家附近的醫(yī)院拍一張CT，就可以通過遠(yuǎn)程技術(shù)完成專家級的診療過程。而這種診療正是基于阿里云人工智能醫(yī)療系統(tǒng)。

2016年，隨著人工智能概念不斷升溫，阿里加速了布局的腳步。2016年8月舉辦的云棲大會上，阿里云進(jìn)行了品牌升級。除了換掉已使用6年的“云”字logo（商標(biāo)）外，還了一款名為“ET”的人工智能機(jī)器人。

ET是四個(gè)月前的小AI的升級版，它的功能不再局限于說話聊天，而已被賦予了全局意識?；诎⒗镌茝?qiáng)大的計(jì)算能力，ET目前已具備智能語音交互、圖像/視頻識別、交通預(yù)測、情感分析等技能。

阿里云認(rèn)為，在AI大時(shí)代，大數(shù)據(jù)量背后的數(shù)學(xué)分析建模以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)是發(fā)展重點(diǎn)。通過計(jì)算，數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生了關(guān)聯(lián)，從而對人類產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)意義。ET可以在對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理后，對大環(huán)境產(chǎn)生整體判斷和把控，從而解決一些現(xiàn)實(shí)生活層面的應(yīng)用問題。

第4篇：人工智能醫(yī)療優(yōu)勢范文

上周，滬深300指數(shù)上漲2.60%，計(jì)算機(jī)行業(yè)上漲0.32%，行業(yè)跑輸大盤2.28個(gè)百分點(diǎn)，其中硬件板塊下跌1.19%，軟件板塊上漲0.56%，IT服務(wù)板塊上漲1.48%。個(gè)股方面網(wǎng)達(dá)軟件、真視通、神州易橋漲幅居前;*ST三泰、湘郵科技、華力創(chuàng)通跌幅居前。

國際市場

麻省理工學(xué)院開發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù)，在無地圖鄉(xiāng)間道路上也能導(dǎo)航;Waymo計(jì)劃年內(nèi)在鳳凰城正式推出無人駕駛打車服務(wù);Uber將測試無人機(jī)送餐服務(wù)，最短只要5分鐘;美國白宮成立人工智能工作組，將決定美國對AI的投資力度。

國內(nèi)市場

騰訊智慧零售首家全自助化智慧餐飲門店亮相深圳;科技部成立新一代人工智能發(fā)展研究中心;京東智能音響叮咚mini2，與英特爾宣布戰(zhàn)略合作;青海省衛(wèi)計(jì)委攜手騰訊共建“互聯(lián)網(wǎng)+健康醫(yī)療”。

A股上市公司重要?jiǎng)討B(tài)信息

達(dá)實(shí)智能:中標(biāo)1.9億元智慧醫(yī)院項(xiàng)目;廣電運(yùn)通:與騰訊公司、財(cái)付通簽訂1883.82萬元地鐵云平臺AFC項(xiàng)目;全通教育:中標(biāo)3496.44萬元科創(chuàng)集散地服務(wù)項(xiàng)目;麥迪科技:與安摯投資簽署產(chǎn)業(yè)并購基金框架合作協(xié)議;世紀(jì)瑞爾:擬1000萬元占比50%設(shè)立中唐瑞爾。

投資策略

第5篇：人工智能醫(yī)療優(yōu)勢范文

2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業(yè)進(jìn)展，而是一位科學(xué)家告訴臺下的與會者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。

這也是中國正在發(fā)生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個(gè)在上世紀(jì)50年代和80年代掀起過兩次的技術(shù)，現(xiàn)在似乎真的到了產(chǎn)業(yè)化的臨界點(diǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代的思想家和預(yù)言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個(gè)20年里顛覆人類社會的技術(shù)，它的力量堪比電與互聯(lián)網(wǎng)。

人工智能(Artificial Intelligence)，縮寫為AI。它是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人(26.660， 0.12， 0.45%)、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能快速進(jìn)入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝世界冠軍李世石。人機(jī)圍棋對弈只是普及人工智能的一個(gè)秀。它的背后是規(guī)模千億級的人工智能產(chǎn)業(yè)市場。BBC預(yù)測，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達(dá)1190億元人民幣。

目前看，這一數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比不上2015年中國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展，還將帶動(dòng)云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的升級迭代。它甚至將超越移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，全面改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞健?/p>

離人工智能最近的IT互聯(lián)網(wǎng)公司敏銳嗅到了這一機(jī)遇。從2011年開始，包括深度學(xué)習(xí)算法、計(jì)算資源和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的成熟令人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內(nèi)的國內(nèi)外企業(yè)都開始深度布局人工智能，試圖把握風(fēng)口，成為下一個(gè)產(chǎn)業(yè)變革的巨擘。

已布局人工智能的IT和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個(gè)漫長的耐力游戲，除了技術(shù)布局，產(chǎn)業(yè)布局和戰(zhàn)略視野也是決定成敗的關(guān)鍵因素，短視者將隨時(shí)出局。

BAT保守布局

中國的所有行業(yè)中，以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在人工智能研究和商業(yè)化探索方面走得最早，也看得最遠(yuǎn)。其中，技術(shù)起家的百度走在最前端。

2012年10月，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏參加了內(nèi)部的一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的語音識別產(chǎn)品研究會。當(dāng)時(shí)該產(chǎn)品的主導(dǎo)者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學(xué)習(xí)，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產(chǎn)品經(jīng)理都要了解人工智能技術(shù)的發(fā)展。

當(dāng)年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學(xué)習(xí)研究院的可行性。次年7月，這個(gè)研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務(wù)副院長。這是中國公司里的第一個(gè)人工智能研究院。

李彥宏很快將相關(guān)技術(shù)投入到搜索的核心業(yè)務(wù)中。2014年的百度內(nèi)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，讓百度和競爭對手的Diff(different，內(nèi)部叫Diff)指標(biāo)提升了若干倍。

但人工智能的科研，尤其是基礎(chǔ)科學(xué)研究，是一個(gè)冗長寂寞的過程。此后，迫于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。

“到了后期，太長遠(yuǎn)項(xiàng)目，或是比較創(chuàng)新的項(xiàng)目，百度總部確實(shí)不太支持了。百度i站的項(xiàng)目、百度快搜這樣的項(xiàng)目沒了?！币晃徊辉妇呙那鞍俣热斯ぶ悄苎芯繊徫蝗耸吭u價(jià)。一位現(xiàn)任百度相關(guān)人士對《財(cái)經(jīng)》記者表示，百度前些年確實(shí)剔除了不少經(jīng)過驗(yàn)證沒有商業(yè)化前景的分支項(xiàng)目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項(xiàng)目。

6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現(xiàn)場播放了百度無人車路測的實(shí)況錄像，百度無人車已經(jīng)可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時(shí)表示，三五年之內(nèi)，無人駕駛一定可以成為現(xiàn)實(shí)。

從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關(guān)人工智能技術(shù)體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數(shù)據(jù)、百度語音和百度圖像等技術(shù)都已歸入人工智能技術(shù)體系。李彥宏多次向外界強(qiáng)調(diào)，百度未來的發(fā)展將嚴(yán)重地依賴人工智能。

IBM研究院一位人工智能專家告訴《財(cái)經(jīng)》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。

硅谷尤其關(guān)心“百度大腦”的進(jìn)展。百度大腦是百度在人工智能領(lǐng)域的核心。百度此前的諸多人工智能產(chǎn)品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。

百度高級副總裁、自動(dòng)駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預(yù)測、規(guī)劃決策以及行動(dòng)控制的能力。在數(shù)據(jù)方面，百度有萬億級的網(wǎng)頁、移動(dòng)和行為數(shù)據(jù)可供分析。在深度學(xué)習(xí)方面，百度的萬億參數(shù)排在世界第一。

2015年，百度的研發(fā)投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。

百度正在計(jì)劃將百度大腦在金融、汽車、醫(yī)療等領(lǐng)域商業(yè)化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新，將推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入第三幕，并將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。比如“人工智能+金融”，可以快速地實(shí)現(xiàn)征信升級，實(shí)現(xiàn)“秒放”貸款。

阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制?；蛘哒f，它們更代表中國公司的普遍做法，從業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)開始，逐漸加大檔位。

阿里從2011年開始布局互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，投資收購和戰(zhàn)略合作的公司數(shù)以百計(jì)。圍繞醫(yī)院、醫(yī)保、醫(yī)藥做了大量布局。最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，全國已經(jīng)有超過400家大中型醫(yī)院加入阿里的“未來醫(yī)院”計(jì)劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學(xué)家閔萬里博士告訴《財(cái)經(jīng)》記者，阿里在健康醫(yī)療領(lǐng)域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)突破。

阿里的設(shè)想是，未來，在阿里遍布全國邊遠(yuǎn)山村的醫(yī)院醫(yī)療點(diǎn)里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠(yuǎn)程技術(shù)來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)。隨著學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不斷增加，機(jī)器會變得越來越聰明，最終成為一個(gè)“永不退休的醫(yī)學(xué)專家”。

多位接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪的專家評價(jià)，阿里這個(gè)技術(shù)并不復(fù)雜，醫(yī)療診斷是基于經(jīng)驗(yàn)的專家型勞動(dòng)，是機(jī)器擅長的經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)，三年內(nèi)該技術(shù)便可成熟。

閔萬里告訴《財(cái)經(jīng)》記者，要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，除了技術(shù)平臺，還需要整個(gè)醫(yī)療體系的打通，需要政府和社會共同推動(dòng)設(shè)備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個(gè)人工智能服務(wù)平臺之上，就將衍生出更多的應(yīng)用服務(wù)場景，從而實(shí)現(xiàn)“商業(yè)和技術(shù)互為驅(qū)動(dòng)”。

阿里是目前中國所有公司里，數(shù)據(jù)生態(tài)最完善、最健全的公司。iPIN創(chuàng)始人兼CEO楊洋認(rèn)為，阿里的MaxComputer數(shù)據(jù)通道，是非常健康的數(shù)據(jù)大動(dòng)脈，可以將阿里的所有數(shù)據(jù)資源非常高效地結(jié)合在一起。

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務(wù))的云計(jì)算平臺。數(shù)據(jù)生態(tài)體系是做人工智能的重要基礎(chǔ)。因此，在這場有關(guān)未來的布局中，阿里云的主導(dǎo)地位清晰。

阿里的人工智能研究分散在其各個(gè)業(yè)務(wù)分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個(gè)集中的技術(shù)機(jī)構(gòu)來整合阿里的所有相關(guān)技術(shù)資源。

騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業(yè)務(wù)方面植入了人臉識別，搜索部門則關(guān)注自然語言識別。

其中一些技術(shù)已在騰訊內(nèi)部實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化。SNG(社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群)的優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)聚焦圖象識別領(lǐng)域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內(nèi)部產(chǎn)品如圖片優(yōu)化工具“天天P圖”提供技術(shù)支持。WXG(微信事業(yè)群)則人機(jī)互動(dòng)領(lǐng)域的拓展，也對圖像和語音識別進(jìn)行了原發(fā)。WXG推出了智能機(jī)器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機(jī)械應(yīng)答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯(lián)起來，接入微信公眾號以及錢包內(nèi)的各種生活服務(wù)，打造完整的微信內(nèi)O2O閉環(huán)生態(tài)體系。

騰訊高級副總裁姚星在接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪時(shí)表示，騰訊越來越重視在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)，這包括兩個(gè)路徑：一是整合騰訊自身的技術(shù)資源，形成體系和重點(diǎn)；二是加快對優(yōu)秀公司的收購和合作步伐。

騰訊參與了多個(gè)人工智能項(xiàng)目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標(biāo)的，服務(wù)于騰訊的整體戰(zhàn)略。騰訊日前與硅谷風(fēng)投機(jī)構(gòu)Felicis Ventures領(lǐng)頭了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術(shù)，讓“機(jī)器”抓取網(wǎng)頁關(guān)鍵內(nèi)容，并輸出軟件可以直接識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

BAT的人工智能技術(shù)研發(fā)從第一天開始就是商業(yè)需求驅(qū)動(dòng)的，他們從業(yè)務(wù)入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰(zhàn)中勝出。

今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財(cái)經(jīng)》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會成立。

國際巨頭深入無人區(qū)

如果說BAT的人工智能布局處于對標(biāo)和追趕的狀態(tài)，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經(jīng)開始深入科技無人區(qū)。

這些公司技術(shù)和業(yè)務(wù)各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標(biāo)一致：把人工智能機(jī)器做大、做強(qiáng)、再做沒。

IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領(lǐng)域有深厚的技術(shù)底蘊(yùn)，IBM甚至已經(jīng)開始用人工智能賺錢。

IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍(lán)”戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域最先進(jìn)技術(shù)的Watson在一個(gè)電視節(jié)目中一戰(zhàn)成名，被認(rèn)為是人工智能歷史上的一個(gè)里程碑。

今天可以代表IBM在人工智能領(lǐng)域最高技術(shù)水平的，是不斷進(jìn)化中的Watson系統(tǒng)，和已經(jīng)可以量產(chǎn)的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規(guī)模神經(jīng)突觸計(jì)算機(jī)芯片)。

Watson是一臺超級計(jì)算機(jī)，最初由90臺IBM的Power 7服務(wù)器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構(gòu)架就開始模擬人類神經(jīng)元，基于IBM的“DeepQA”技術(shù)開發(fā)。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進(jìn)一步開發(fā)、商用和增強(qiáng)“Watson”及其他認(rèn)知技術(shù)，此外還投入10億美元用于其他相關(guān)項(xiàng)目。

Watson已經(jīng)開始為IBM賺錢了。法國農(nóng)業(yè)信貸銀行預(yù)測，Watson系統(tǒng)創(chuàng)造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經(jīng)被部署在IBM去年收購的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計(jì)算領(lǐng)域展開競爭的武器。

另一個(gè)代表性產(chǎn)品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運(yùn)作模式、低功耗，在認(rèn)知計(jì)算方面要遠(yuǎn)勝傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)。和其他芯片公司的紙上規(guī)劃不同，這款芯片已達(dá)到量產(chǎn)要求。

IBM將其技術(shù)和商業(yè)實(shí)力總結(jié)為“認(rèn)知計(jì)算體系”。IBM大中華區(qū)副總裁、戰(zhàn)略部總經(jīng)理郭繼軍向《財(cái)經(jīng)》記者表示，IBM推動(dòng)認(rèn)知計(jì)算體系，目標(biāo)是把IBM在人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、模式識別等所有領(lǐng)域里所做的積累應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)中去，幫助各行各業(yè)客戶提升效率，解決他們所面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

微軟人工智能技術(shù)的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個(gè)研究組，研究方向分別是人機(jī)交互、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)、語音識別和語音合成、計(jì)算機(jī)視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個(gè)最重要的分支。

微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學(xué)家，在包括深度學(xué)習(xí)的多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)布局處于世界頂端。

微軟最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在2015年ImageNet計(jì)算機(jī)視覺識別挑戰(zhàn)賽中，將計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)錯(cuò)誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯(cuò)誤率上超越人類水平。這些機(jī)器由微軟的Azure云服務(wù)提供支持。

微軟不僅將人工智能技術(shù)應(yīng)用于如Windows、Azure等核心業(yè)務(wù)中，還構(gòu)建開放的平臺，將多年的技術(shù)積累開放給產(chǎn)業(yè)界，它的目標(biāo)是打造一個(gè)人工智能生態(tài)圈。

它在無人區(qū)走得最遠(yuǎn)，在現(xiàn)實(shí)商業(yè)世界中隱蔽得最深。

和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領(lǐng)域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術(shù)的積累，研發(fā)更加高級的深度學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人(2013年收購了8家機(jī)器人公司)等領(lǐng)域，前者為后者帶來基礎(chǔ)技術(shù)支撐，后者為前者提供數(shù)據(jù)和反饋。

值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領(lǐng)域的技術(shù)積累，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)汽車廠商和其他互聯(lián)網(wǎng)公司。

更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內(nèi)的海量社交數(shù)據(jù)，但在基礎(chǔ)科學(xué)的研究上依然不遺余力。2013年，F(xiàn)acebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)?？突仿〈髮W(xué)機(jī)器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，F(xiàn)AIR的研究方向自由寬松，研究所需的計(jì)算資源(如GPU)相對豐富，同時(shí)也沒有近期的產(chǎn)品壓力，可以著眼長遠(yuǎn)做困難和本質(zhì)的研究。他稱，這樣的學(xué)術(shù)氛圍在各大公司是極其少見的。

如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術(shù)出發(fā)，結(jié)合云計(jì)算賦予技術(shù)更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務(wù)提供商，它的云服務(wù)收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術(shù)，多數(shù)集中在提升購物體驗(yàn)的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

人工智能技術(shù)有兩大要素：核心技術(shù)平臺和數(shù)據(jù)循環(huán)。只擁有技術(shù)是不夠的，需要業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)結(jié)合，才能打造好的技術(shù)。對循環(huán)數(shù)據(jù)的獲取，巨頭們也都不遺余力。

以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計(jì)劃”(現(xiàn)更名為“微軟認(rèn)知服務(wù)”)，這是一個(gè)基于微軟云平臺的智能API(應(yīng)用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術(shù)，包括了計(jì)算機(jī)視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺快速開發(fā)出來的一款應(yīng)用，一共只有20多行代碼。

類似的工具包微軟還有很多，例如深度學(xué)習(xí)工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導(dǎo)的微軟分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具包(DMTK)等。

這些對于創(chuàng)業(yè)公司和中小企業(yè)來說相當(dāng)實(shí)用。他們不用從底層技術(shù)一點(diǎn)點(diǎn)學(xué)，在小集群上或者是云服務(wù)上就可以直接調(diào)用。

對于巨頭來說，算法已經(jīng)不再是競爭的障礙，數(shù)據(jù)和用戶習(xí)慣才是山頭。大量的初創(chuàng)企業(yè)會采用開源做很多垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)，其中包括海量試錯(cuò)和驗(yàn)證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。

做B2B生意的IBM對數(shù)據(jù)的專業(yè)度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應(yīng)用的交互來訓(xùn)練Watson系統(tǒng)，因此通過深度合作和并購來獲取專業(yè)數(shù)據(jù)。

以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔?，IBM和多家世界級頂尖醫(yī)院合作，向醫(yī)院部署Watson的智能系統(tǒng)，通過分析這些醫(yī)院的病歷、專家的治療經(jīng)驗(yàn)、現(xiàn)有的學(xué)術(shù)研究等，幫助它們制定、觀察和調(diào)整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累。

2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當(dāng)大方。

Watson已經(jīng)可支持針對乳癌、肺癌和結(jié)腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領(lǐng)域，在一項(xiàng)對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。而人類識別皮膚癌的準(zhǔn)確率只有84%。

國內(nèi)的一位人工智能業(yè)者調(diào)侃，國際巨頭在人工智能領(lǐng)域真正有價(jià)值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術(shù)?！澳切┎攀强梢灶嵏参磥淼膹椝??！?/p>

填補(bǔ)斷層

人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以分為三層：應(yīng)用層、技術(shù)層和基礎(chǔ)層。應(yīng)用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領(lǐng)域的結(jié)合；技術(shù)層是算法、模型和技術(shù)開發(fā)；基礎(chǔ)層則是計(jì)算能力和數(shù)據(jù)資源。

BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數(shù)據(jù)資源。但在第二層和第三層嚴(yán)重?cái)鄬?。中國在人工智能領(lǐng)域的科研水平停留在工程數(shù)學(xué)、物理算法等工程科學(xué)的創(chuàng)新層面，基礎(chǔ)理論研究領(lǐng)域的人才和資源很少。

多位接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪的中外業(yè)者認(rèn)為，BAT的優(yōu)勢在于海量數(shù)據(jù)，和國際巨頭的核心差距在技術(shù)。

騰訊高級副總裁姚星告訴《財(cái)經(jīng)》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達(dá)成了一個(gè)共識，開始大量考察美國的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺類創(chuàng)業(yè)公司。一則中國這類技術(shù)公司不多；二則收購這種公司可以快速補(bǔ)足騰訊在算法領(lǐng)域的不足。

姚星向《財(cái)經(jīng)》記者分析，同樣提供10萬個(gè)樣本給機(jī)器，優(yōu)秀的算法平臺可能只需要幾個(gè)小時(shí)，速度慢的可能需要幾天時(shí)間。

對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內(nèi)適合收購的標(biāo)的公司很少，因?yàn)楦菙嗟模?技術(shù)和基礎(chǔ)研究)源頭在國外，要到國外看。”

在快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)世界里，即便是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，單打獨(dú)斗練獨(dú)門秘籍也會錯(cuò)失良機(jī)。最佳方式，就是擁有數(shù)據(jù)和擁有技術(shù)的公司，通過各種結(jié)盟方式形成優(yōu)勢互補(bǔ)，快速搶占市場。

2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰(zhàn)略合作，利用后者的人臉識別技術(shù)Face++軟件去確認(rèn)開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。

Face++在人臉檢測的多項(xiàng)指標(biāo)評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯(lián)網(wǎng)新聞圖片上，獲得了97.27%的準(zhǔn)確率，這個(gè)指標(biāo)高于Facebook團(tuán)隊(duì)。三年后，這一準(zhǔn)確率已提高至99.5%。

進(jìn)行面部識別，需要處理大量來自面部的數(shù)據(jù)信息，包括結(jié)構(gòu)、五官以及肌肉等方面的數(shù)據(jù)分析。阿里云為這個(gè)合作注入自身的數(shù)據(jù)和分析能力。

“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時(shí)間成本是相當(dāng)昂貴的?！遍h萬里對《財(cái)經(jīng)》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時(shí)間和資本效率最高的做法。”

技術(shù)和數(shù)據(jù)的結(jié)盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結(jié)盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設(shè)社群關(guān)系，把人大腦里的智慧表達(dá)出來，從而解決目前搜索技術(shù)存在的內(nèi)容不夠精準(zhǔn)和實(shí)用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號數(shù)據(jù)和QQ興趣部落，為搜狗輸入數(shù)據(jù)資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰(zhàn)略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內(nèi)容。

王小川想讓搜狗的人工智能機(jī)器不斷學(xué)習(xí)社群數(shù)據(jù)，他對《財(cái)經(jīng)》記者說，“人工智能下一個(gè)五年不在于人工智能本身，而是讓機(jī)器找到人?！?/p>

今天，技術(shù)和數(shù)據(jù)的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術(shù)和數(shù)據(jù)平衡利用，達(dá)到平臺效益最大化的公司。

微軟亞洲研究院常務(wù)副院長芮勇認(rèn)為，橫向?qū)Ρ?，中國和國際領(lǐng)先公司在核心技術(shù)上確實(shí)存在差距，國外更加注重基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)，國內(nèi)企業(yè)可以將國外的研發(fā)工具化、商業(yè)化；從縱向看，中國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累近幾年確實(shí)出現(xiàn)了飛躍，無論是最底層的計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)，還是智能硬件，或是上層軟件應(yīng)用，都有質(zhì)的進(jìn)步。

“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)相當(dāng)值得期待?！避怯抡f。

擠出泡沫

馬云在一次內(nèi)部講話中強(qiáng)調(diào)：“全球都在講人工智能，到了風(fēng)口浪尖，在創(chuàng)新面前，沒有第二只有第一，創(chuàng)新落伍了，你就輸了?！?/p>

焦慮的不僅是BAT，華為公司創(chuàng)始人任正非5月30日在全國科技創(chuàng)新大會上發(fā)言提到，“未來二三十年人類社會將演變成一個(gè)智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅(jiān)持創(chuàng)新，遲早會被顛覆?！?/p>

開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰(zhàn)爭。

市場調(diào)研機(jī)構(gòu)CB Insights的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2014年風(fēng)險(xiǎn)資本對人工智能的投資增長302%，達(dá)到3.09億美元。

中國人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，65家獲得投資，共計(jì)29.1億元人民幣，其中曠視科技、優(yōu)必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨(dú)角獸榜單。

更多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標(biāo)簽。它們本質(zhì)上是用國際開源的平臺，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練一兩個(gè)模型，甚至照搬國際模型，這其實(shí)潛含危險(xiǎn)，最大的風(fēng)險(xiǎn)是產(chǎn)品嚴(yán)重同質(zhì)化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領(lǐng)域，這些公司的產(chǎn)品沒有突破性創(chuàng)新，根本沒有繼續(xù)走下去或被收購的價(jià)值。

姚星常常為投資人鑒定真?zhèn)稳斯ぶ悄芄?。他說，辨識偽人工智能公司有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：一是這家公司所采用的技術(shù)是否是最新、最前沿的技術(shù)，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。

其二，這家公司的技術(shù)和業(yè)務(wù)是否具備可擴(kuò)展性？若否，則是采用部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法或淺層人工智能技術(shù)的商業(yè)公司，而非真正的人工智能公司。

iPIN是一家擁有文本認(rèn)知智能技術(shù)的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機(jī)構(gòu)的投資意向，該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋告訴《財(cái)經(jīng)》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術(shù)水平的投資機(jī)構(gòu)。

“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個(gè)好消息?！睏钛笳{(diào)侃說。

危險(xiǎn)在于，就算是一些初創(chuàng)時(shí)期確實(shí)手握人工智能獨(dú)特技術(shù)和商業(yè)模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。

在資本的壓力之下，一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司開始過早商業(yè)化，研發(fā)投入逐步降低，人員結(jié)構(gòu)也發(fā)生變化，銷售開始主導(dǎo)公司，最終技術(shù)公司變成營銷公司，失去了被并購的價(jià)值。

投資人工智能公司，需要專業(yè)技術(shù)知識和長線投資眼光。根據(jù)Gartner的“智能機(jī)器炒作周期圖”，由人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用中，語音識別產(chǎn)業(yè)化最高，自動(dòng)駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點(diǎn)，智能機(jī)器人、自然語言處理/生成和虛擬個(gè)人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內(nèi)能廣泛普及的顛覆性技術(shù)。而神經(jīng)形態(tài)硬件(如神經(jīng)元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術(shù)，但該技術(shù)可能還沒研發(fā)成熟就被淘汰了。

第6篇：人工智能醫(yī)療優(yōu)勢范文

大會還將同期舉辦世界機(jī)器人博覽會，展出面積約5萬平方米，設(shè)立工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、特種機(jī)器人、人工智能展區(qū)以及國際展區(qū)。來自全球機(jī)器人行業(yè)的領(lǐng)先企業(yè)將攜明星展品亮相博覽會，展示機(jī)器人行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游各環(huán)節(jié)的最新技術(shù)應(yīng)用。

從主題投資角度看，人工智能依然是未來幾年計(jì)算機(jī)行業(yè)最具確定性的投資方向之一，各國和行業(yè)巨頭紛紛采取行動(dòng)，行業(yè)刺激消息頻現(xiàn)，本周北京舉辦了2017年世界人工智能大會，種種跡象表明，我國政府及國內(nèi)企業(yè)正積極參與到世界人工智能的發(fā)展中，利好國內(nèi)人工智能企業(yè)和市場的發(fā)展，建議長期投資者重點(diǎn)關(guān)注。

相關(guān)概念股：

GQY視訊：公司擬在軍事領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域研發(fā)、生產(chǎn)和推廣機(jī)器人，逐步進(jìn)入科技強(qiáng)軍、健康醫(yī)療、工業(yè)自動(dòng)化行業(yè)；

雙環(huán)傳動(dòng)：旗下RV減速器產(chǎn)品，已完成14個(gè)型號定型定標(biāo)，并進(jìn)行小批量制造。

埃斯頓：伺服系統(tǒng)及機(jī)器人控制器技術(shù)位居行業(yè)領(lǐng)先地位。

銳奇股份：參與發(fā)起設(shè)立“高端智能裝備產(chǎn)業(yè)基金”，并投向于智能裝備、核心軟件、自動(dòng)化集成應(yīng)用、工業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)等工業(yè)4.0產(chǎn)業(yè)。

萬訊自控：參股了丹麥SCApe公司，并與Scape共同出資在中國境內(nèi)設(shè)立合資公司，開拓國內(nèi)機(jī)器人應(yīng)用市場，將專注在機(jī)器視覺識別方向。

第7篇：人工智能醫(yī)療優(yōu)勢范文

AI芯片包含三大類市場，分別是數(shù)據(jù)中心(云端)、通信終端產(chǎn)品(手機(jī))、特定應(yīng)用產(chǎn)品(自駕車、頭戴式AR/VR、無人機(jī)、機(jī)器人...)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)多采用GPU圖像處理，尤以Nvidia是此一領(lǐng)域龍頭，但是，有些業(yè)者認(rèn)為GPU處理效率不夠快，而且因應(yīng)眾多特定新產(chǎn)品的不同需求，于是，推出NPU、VPU、TPU、NVPU...等等。目前還不清楚哪種架構(gòu)的芯片會在AI大戰(zhàn)獲勝。但(手機(jī))終端市場對于AI芯片的功耗、尺寸、價(jià)格都有極為嚴(yán)格的要求，難度上比云端數(shù)據(jù)芯片更高。為搶未來AI應(yīng)用市場商機(jī)，科技巨頭如Google、微軟、蘋果企圖建構(gòu)AI平臺生態(tài)模式吃下整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈。

目前來看，未來AI發(fā)展有新趨勢

趨勢一：AI于各行業(yè)垂直領(lǐng)域應(yīng)用具有巨大的潛力

人工智能市場在零售、交通運(yùn)輸和自動(dòng)化、制造業(yè)及農(nóng)業(yè)等各行業(yè)垂直領(lǐng)域具有巨大的潛力。而驅(qū)動(dòng)市場的主要因素，是人工智能技術(shù)在各種終端用戶垂直領(lǐng)域的應(yīng)用數(shù)量不斷增加，尤其是改善對終端消費(fèi)者服務(wù)。

當(dāng)然人工智能市場要起來也受到IT基礎(chǔ)設(shè)施完善、智能手機(jī)及智能穿戴式設(shè)備的普及。其中，以自然語言處理(NLP)應(yīng)用市場占AI市場很大部分。隨著自然語言處理的技術(shù)不斷精進(jìn)而驅(qū)動(dòng)消費(fèi)者服務(wù)的成長，還有：汽車信息通訊娛樂系統(tǒng)、AI機(jī)器人及支持AI的智能手機(jī)等領(lǐng)域。

趨勢二：AI導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)維持高速成長

由于醫(yī)療保健行業(yè)大量使用大數(shù)據(jù)及人工智能，進(jìn)而精準(zhǔn)改善疾病診斷、醫(yī)療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫(yī)療成本、促進(jìn)跨行業(yè)合作關(guān)系。此外AI還廣泛應(yīng)用于臨床試驗(yàn)、大型醫(yī)療計(jì)劃、醫(yī)療咨詢與宣傳推廣和銷售開發(fā)。人工智能導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)從2016年到2022年維持很高成長，預(yù)計(jì)從2016年的6.671億美元達(dá)到2022年的79.888億美元年均復(fù)合增長率為52.68%。

趨勢三：AI取代屏幕成為新UI / UX接口

過去從PC到手機(jī)時(shí)代以來，用戶接口都是透過屏幕或鍵盤來互動(dòng)。隨著智能喇叭(Smart Speaker)、虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(VR/AR)與自動(dòng)駕駛車系統(tǒng)陸續(xù)進(jìn)入人類生活環(huán)境，加速在不需要屏幕的情況下，人們也能夠很輕松自在與運(yùn)算系統(tǒng)溝通。這表示著人工智能透過自然語言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)讓技術(shù)變得更為直觀，也變得較易操控，未來將可以取代屏幕在用戶接口與用戶體驗(yàn)的地位。人工智能除了在企業(yè)后端扮演重要角色外，在技術(shù)接口也可承擔(dān)更復(fù)雜角色。例如：使用視覺圖形的自動(dòng)駕駛車，透過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)翻譯，也就是說，人工智能讓接口變得更為簡單且更有智能，也因此設(shè)定了未來互動(dòng)的高標(biāo)準(zhǔn)模式。

趨勢四：未來手機(jī)芯片一定內(nèi)建AI運(yùn)算核心

現(xiàn)階段主流的ARM架構(gòu)處理器速度不夠快，若要進(jìn)行大量的圖像運(yùn)算仍嫌不足，所以未來的手機(jī)芯片一定會內(nèi)建AI運(yùn)算核心。正如，蘋果將3D感測技術(shù)帶入iPhone之后，Android陣營智能手機(jī)將在明年(2017)跟進(jìn)導(dǎo)入3D感測相關(guān)應(yīng)用。

趨勢五：AI芯片關(guān)鍵在于成功整合軟硬件

AI芯片的核心是半導(dǎo)體及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期與低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神經(jīng)元芯片，且須與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，而成功相結(jié)合的關(guān)鍵在于先進(jìn)的封裝技術(shù)?？傮w來說GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件選擇就看產(chǎn)品供貨商的需求考慮而定。例如，蘋果的Face ID臉部辨識就是3D深度感測芯片加上神經(jīng)引擎運(yùn)算功能，整合高達(dá)8個(gè)組件進(jìn)行分析，分別是紅外線鏡頭、泛光感應(yīng)組件、距離傳感器、環(huán)境光傳感器、前端相機(jī)、點(diǎn)陣投影器、喇叭與麥克風(fēng)。蘋果強(qiáng)調(diào)用戶的生物識別數(shù)據(jù)，包含：指紋或臉部辨識都以加密形式儲存在iPhone內(nèi)部，所以不易被竊取。

趨勢六：AI自主學(xué)習(xí)是終極目標(biāo)

AI“大腦”變聰明是分階段進(jìn)行，從機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)化到深度學(xué)習(xí)，再進(jìn)化至自主學(xué)習(xí)。目前，仍處于機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的階段，若要達(dá)到自主學(xué)習(xí)需要解決四大關(guān)鍵問題。首先，是為自主機(jī)器打造一個(gè)AI平臺；還要提供一個(gè)能夠讓自主機(jī)器進(jìn)行自主學(xué)習(xí)的虛擬環(huán)境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現(xiàn)實(shí)世界一樣；然后再將AI的“大腦”放到自主機(jī)器的框架中；最后建立虛擬世界入口(VR)。目前，NVIDIA推出自主機(jī)器處理器Xavier，就在為自主機(jī)器的商用和普及做準(zhǔn)備工作。

趨勢七：最完美的架構(gòu)是把CPU和GPU(或其他處理器)結(jié)合起來

未來，還會推出許多專門的領(lǐng)域所需的超強(qiáng)性能的處理器，但是CPU是通用于各種設(shè)備，什么場景都可以適用。所以，最完美的架構(gòu)是把CPU和GPU(或其他處理器)結(jié)合起來。例如，NVIDIA推出CUDA計(jì)算架構(gòu)，將專用功能ASIC與通用編程模型相結(jié)合，使開發(fā)人員實(shí)現(xiàn)多種算法。

趨勢八：AR成為AI的眼睛，兩者是互補(bǔ)、不可或缺

未來的AI需要AR，未來的AR也需要AI，可以將AR比喻成AI的眼睛。為了機(jī)器人學(xué)習(xí)而創(chuàng)造的在虛擬世界，本身就是虛擬現(xiàn)實(shí)。還有，如果要讓人進(jìn)入到虛擬環(huán)境去對機(jī)器人進(jìn)行訓(xùn)練，還需要更多其它的技術(shù)。

結(jié)語

至于CPU是否會被TPU、NPU、VPU….等之類新類型處理器取代，答案應(yīng)該不會。因?yàn)?，新出現(xiàn)的處理器只是為了處理新發(fā)現(xiàn)或尚未解決的問題，而且未來傾向?qū)PU整合。同時(shí)，芯片市場期望能有更多競爭及選擇，不要英特爾、高通獨(dú)大。

第8篇：人工智能醫(yī)療優(yōu)勢范文

6月23日，在杭州舉辦了一場人機(jī)人臉識別大戰(zhàn)，比賽的結(jié)果是前兩輪人機(jī)打成平手，第三輪對比兒時(shí)照片時(shí)機(jī)器人惜敗。依據(jù)公告報(bào)道，“螞可”是由螞蟻金服生物識別技術(shù)小組與Face++合作研發(fā)的人工智能生物識別機(jī)器人，所屬的生物識別是人工智能中的一個(gè)重要的分支，從本次比賽來看，其已經(jīng)體現(xiàn)了出了優(yōu)秀的人臉識別能力。此次大賽是阿里系人工智能生物識別為其在金融領(lǐng)域的應(yīng)用做的重要的探索和挑戰(zhàn)，有望逐步推動(dòng)人臉識別在金融領(lǐng)域的應(yīng)用和未來的普及。而從產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和我國優(yōu)勢來看，在當(dāng)前產(chǎn)業(yè)條件下，我國的人工智能已經(jīng)率先在語音識別和圖像識別等領(lǐng)域落地，其他行業(yè)應(yīng)用也逐步探索。推薦占據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈核心地位的中科創(chuàng)達(dá)、聯(lián)袂IBM沃森大舉發(fā)力智慧醫(yī)療的思創(chuàng)醫(yī)惠、智慧教育業(yè)務(wù)加速落地的語音龍頭科大訊飛、布局生物識別搭建智能身份識別生態(tài)圈的神思電子、布局全產(chǎn)業(yè)鏈的智慧交通翹楚千方科技、視頻大數(shù)據(jù)龍頭東方網(wǎng)力及布局人臉識別力助智能軌交與智能安防兩翼齊飛的佳都科技。

上市公司動(dòng)態(tài)簡評

本周我們更新了飛利信、東華軟件、久其軟件、真視通、廣聯(lián)達(dá)、超圖軟件的情況，并對其分別作了簡評。

行業(yè)觀點(diǎn)

展望后市，我們維持中期策略觀點(diǎn)，看好計(jì)算機(jī)行業(yè)7月份的表現(xiàn)，認(rèn)為：1、歷史經(jīng)驗(yàn)看，股價(jià)在預(yù)期兌現(xiàn)的空窗期也會表現(xiàn)得相對強(qiáng)勢；2、經(jīng)過前期調(diào)整，機(jī)構(gòu)的計(jì)算機(jī)行業(yè)倉位處于相對低位；3、由于去年市場原因，上市公司層面更加注重市值管理與市場預(yù)期的穩(wěn)定，降低了低于預(yù)期概率。

第9篇：人工智能醫(yī)療優(yōu)勢范文

［關(guān)鍵詞］區(qū)塊鏈;大數(shù)據(jù);醫(yī)療保健;人工智能

區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€(gè)分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，充當(dāng)存儲和管理事務(wù)的“開放式分類賬”。它可以創(chuàng)建數(shù)字化的交易塊，而無須集中控制。區(qū)塊鏈有三個(gè)關(guān)鍵部分:計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和共識機(jī)制。網(wǎng)絡(luò)中的每臺計(jì)算機(jī)都會記錄分類賬的副本，并且所做的任何更改都必須通過算法檢查以確保建議的更改顯示有效。通過網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)授權(quán)批準(zhǔn)后，新交易塊將添加到數(shù)據(jù)鏈中。區(qū)塊鏈技術(shù)相對現(xiàn)有的市場商業(yè)體系，具有巨大的應(yīng)用優(yōu)勢。首先，區(qū)塊鏈消除了對第三方交易清算的需求，節(jié)省了時(shí)間和金錢。其次，增加了網(wǎng)絡(luò)的責(zé)任性和安全性，因?yàn)樗袇⑴c者都是已知和可信的。區(qū)塊鏈不僅僅是技術(shù)和金融行業(yè)的寵兒，現(xiàn)在已經(jīng)深入到經(jīng)濟(jì)生活的方方面面。醫(yī)療保健系統(tǒng)需要處理有關(guān)個(gè)人的私密數(shù)據(jù)，區(qū)塊鏈可幫助確?；颊邤?shù)據(jù)的安全性、實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

1區(qū)塊鏈技術(shù)的廣泛安全性

2019年是區(qū)塊鏈誕生10周年，以物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、第五代移動(dòng)通信技術(shù)(5G)、人工智能(AI)、區(qū)塊鏈(Block-chain)等為代表的智能科技將極大地拓展智能商業(yè)的邊界，成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的推動(dòng)力。區(qū)塊鏈帶來的最大價(jià)值則是在萬物互聯(lián)的時(shí)代，用技術(shù)重構(gòu)信任機(jī)制。這將對未來的金融和商業(yè)產(chǎn)生深刻影響。由于區(qū)塊鏈上文件系統(tǒng)中固有的加密技術(shù)，區(qū)塊鏈上的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是高度安全的。這意味著區(qū)塊鏈非常適合存儲高度敏感的個(gè)人數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過精心處理后，可以為生活帶來許多的價(jià)值和便利。日常生活中，如果使用淘寶或亞馬遜網(wǎng)站搜索引擎，它們會推薦我們想要購買的東西。當(dāng)然，輸入這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是私密的。通常處理這些私人數(shù)據(jù)的企業(yè)必須投入大量資金來滿足數(shù)據(jù)安全方面的標(biāo)準(zhǔn)。即便如此，大規(guī)模的個(gè)人數(shù)據(jù)泄露事件越來越常見。區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫以加密狀態(tài)保存，這意味著只要私鑰安全，鏈上的所有數(shù)據(jù)就安全。AI在安全方面也有很多可以與區(qū)塊鏈技術(shù)融合的領(lǐng)域。眾所周知，數(shù)據(jù)處理過程中的任何一部分暴露了未加密數(shù)據(jù)，就意味著安全風(fēng)險(xiǎn)的存在。AI的發(fā)展使其網(wǎng)絡(luò)算法能夠在數(shù)據(jù)仍處于加密狀態(tài)時(shí)進(jìn)行處理或操作。

2醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)與人工智能

當(dāng)前大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)與醫(yī)療領(lǐng)域的結(jié)合日益緊密，使得各個(gè)國家的整體醫(yī)療技術(shù)水平在不斷提高。我國已經(jīng)開始制定相關(guān)政策，鼓勵(lì)健康醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)和AI發(fā)展。組織專家認(rèn)證數(shù)據(jù)融合安全計(jì)算的技術(shù)可行性。各地政府明確機(jī)制，支持地方醫(yī)院促進(jìn)醫(yī)療AI發(fā)展。這些都為醫(yī)療AI數(shù)據(jù)創(chuàng)新提供了發(fā)展機(jī)遇。在互聯(lián)網(wǎng)后時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)價(jià)值的顯著體現(xiàn)就是區(qū)塊鏈技術(shù)。有了區(qū)塊鏈技術(shù)，人們可以定義所有的資產(chǎn)，并且創(chuàng)建各式各樣的去中心化應(yīng)用，其中涉及物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、保險(xiǎn)以及銀行等。由于區(qū)塊鏈具有每個(gè)單個(gè)事務(wù)的數(shù)據(jù)庫記錄，因此它為機(jī)構(gòu)提供了一種數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)挖掘模式的方法。從另一個(gè)角度來看，區(qū)塊鏈極大地提高了數(shù)據(jù)分析的透明度。與以前的算法不同，區(qū)塊鏈的設(shè)計(jì)拒絕任何無法驗(yàn)證且被認(rèn)為可疑的輸入。因此，建立在區(qū)塊鏈技術(shù)上的大數(shù)據(jù)分析算法只需處理完全透明的數(shù)據(jù)。這樣意味著數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)化，提高了AI分析計(jì)算的效率。

3區(qū)塊鏈技術(shù)與人工智能大數(shù)據(jù)處理技術(shù)

自互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)出現(xiàn)以來，醫(yī)療行業(yè)一直在大量涌入數(shù)據(jù)。隨著臨床數(shù)據(jù)量的不斷增加，醫(yī)療健康領(lǐng)域的區(qū)塊鏈商業(yè)智能已成為巨大的需求。人工智能大數(shù)據(jù)處理技術(shù)是指利用互聯(lián)網(wǎng)平臺，通過AI技術(shù)簡化某些過程，而無須人為干預(yù)來實(shí)現(xiàn)預(yù)期的數(shù)據(jù)處理方法。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，AI技術(shù)可以融入廣泛的治療保健流程中，從而減少管理工作量，消除資金浪費(fèi)，增強(qiáng)信息交換，并能提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析以及患者監(jiān)控。醫(yī)療健康數(shù)據(jù)AI技術(shù)，除了能減少醫(yī)療保健組織必須處理的大量數(shù)據(jù)處理工作外，還有助于提高運(yùn)營效率和降低人員成本。區(qū)塊鏈技術(shù)與AI大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的結(jié)合將會使醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)獲得巨大的效益。具體分析如下。

3.1改善醫(yī)療機(jī)構(gòu)治療水平

醫(yī)療保健組織依靠數(shù)字工具和技術(shù)來支持他們的日常運(yùn)營，最終目標(biāo)是改善醫(yī)療水平。建立在互聯(lián)網(wǎng)上的區(qū)塊鏈技術(shù)，提供完善的區(qū)塊鏈商業(yè)智能服務(wù)，與醫(yī)療保健數(shù)據(jù)AI相結(jié)合。通過使用AI工具引入預(yù)測分析元素，確定患者生命安全、檢查等待時(shí)間、滿意度評估、疾病和復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)、潛在治療成本、再入院可能性等參數(shù)，從而系統(tǒng)自動(dòng)給出患者護(hù)理方案，計(jì)算平均住院時(shí)間，幫助醫(yī)療保健專業(yè)人員對患者診斷做出明智的決定。

3.2更好分配資源

目前醫(yī)療機(jī)構(gòu)以電子方式存儲患者記錄幾乎已成為常態(tài)。醫(yī)療工作者可以從集中存儲的患者數(shù)據(jù)庫中精準(zhǔn)挑選出相關(guān)的信息，以促進(jìn)更好地預(yù)測和可操作的診斷方案。將醫(yī)療保健數(shù)據(jù)AI與區(qū)塊鏈商業(yè)智能相結(jié)合的另一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢是，通過跨部門分配基于需求的精確數(shù)據(jù)來更好地管理資源，從而減少浪費(fèi)。例如，由于預(yù)測分析可以幫助確定患者何時(shí)準(zhǔn)備好出院，因此它還有助于更好地分配病床、藥品和員工等資源，以幫助減少浪費(fèi)。區(qū)塊鏈商業(yè)智能工具能夠從健康應(yīng)用程序以及可穿戴設(shè)備(如計(jì)步器和健身帶)訪問可下載數(shù)據(jù)。這使醫(yī)療保健專家能夠利用互聯(lián)網(wǎng)準(zhǔn)確跟蹤健康指標(biāo)和信息。這些數(shù)據(jù)對于醫(yī)療保健從業(yè)者了解患者的生活方式和病史非常有用。

3.3促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛使用

大數(shù)據(jù)技術(shù)工具變得越來越便宜，不斷增長的吸引力促使各種醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)有足夠的驅(qū)動(dòng)力去購買相應(yīng)的技術(shù)。區(qū)塊鏈商業(yè)智能非常適合這種模式，它提供經(jīng)濟(jì)而全面的解決方案，提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)的服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營質(zhì)量。通過與AI技術(shù)的融合，區(qū)塊鏈技術(shù)能夠分析實(shí)驗(yàn)室結(jié)果和測試報(bào)告等臨床數(shù)據(jù)，它可以協(xié)助護(hù)理人員，幫助他們制定更有效的患者護(hù)理計(jì)劃，更多地關(guān)注需要額外關(guān)注和護(hù)理的患者。區(qū)塊鏈商業(yè)智能工具的數(shù)據(jù)挖掘能力可以幫助醫(yī)療保健從業(yè)者更精確地評估治療計(jì)劃，確定選擇的治療方案。這些工具還可用于預(yù)測任何給定治療程序的確切結(jié)果，通過幫助組織了解醫(yī)療方案的缺陷并采取糾正措施，有助于提高醫(yī)療質(zhì)量。

4區(qū)塊鏈技術(shù)在醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)的應(yīng)用

互聯(lián)網(wǎng)之所以發(fā)展迅速，同互聯(lián)網(wǎng)一開始就有比較好的場景有關(guān)，無論是E－mail還是Web都是互聯(lián)網(wǎng)信息交流非常自然的應(yīng)用場景。區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展至今，存在一個(gè)較大的問題是應(yīng)用場景的缺失，缺少能具體承載區(qū)塊鏈技術(shù)的舞臺和場景。目前，利用區(qū)塊鏈商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的最大障礙是:缺乏有效利用數(shù)據(jù)分析的資源，無法對分析性能進(jìn)行基準(zhǔn)測試，以及難以將分析結(jié)果引入可操作的決策中。隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，世界各地的醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)正在快速轉(zhuǎn)變?yōu)榉植际綌?shù)據(jù)存儲庫，這為區(qū)塊鏈技術(shù)提供了廣闊的應(yīng)用場景。安全和隱私在醫(yī)療保健中至關(guān)重要。黑客對醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的任何攻擊都可能對醫(yī)療機(jī)構(gòu)造成極大的破壞，因?yàn)樗鼈儾粌H受到經(jīng)濟(jì)損失，而且自身聲譽(yù)也會受到極大影響。最重要的是，在任何違反數(shù)據(jù)安全的情況下，最大的受害者是患者個(gè)人的私人信息，從付款的信用卡詳細(xì)信息到醫(yī)療診斷的結(jié)果，隱私?jīng)]有得到足夠保護(hù)。醫(yī)療機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)由于需要長期保留而難以管理，這意味著醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)需要一種有遠(yuǎn)見的方法來確定數(shù)據(jù)的存儲、訪問和使用方式。此外，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)管理軟件通常具有建立定期訪問權(quán)限的范圍，該權(quán)限根據(jù)需要為來自不同部門的不同工作人員提供臨時(shí)查看功能。這些因素使醫(yī)療機(jī)構(gòu)更加迫切需要定期審查其數(shù)據(jù)，以便刪除、修改或匿名化信息。同樣，輸入任何醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)記錄的數(shù)據(jù)也需要格式化，描述特征和檢查結(jié)果數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)確，然后才能為機(jī)構(gòu)內(nèi)的不同用戶訪問，以用于醫(yī)療、管理和計(jì)費(fèi)目的。這種要求進(jìn)一步加劇了在醫(yī)療保健領(lǐng)域管理數(shù)據(jù)的難度。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，醫(yī)療保健部門正在尋求在四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域:臨床、運(yùn)營、管理和財(cái)務(wù)領(lǐng)域，使用區(qū)塊鏈技術(shù)增強(qiáng)商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析工具。區(qū)塊鏈技術(shù)將協(xié)助醫(yī)療組織設(shè)置中的最高領(lǐng)導(dǎo)者建立正確的部署策略，通過引入數(shù)據(jù)可視化和智能化，促進(jìn)醫(yī)療技術(shù)人員技能升級，建立大數(shù)據(jù)AI分析技術(shù)等新概念，使員工熟悉使用區(qū)塊鏈商業(yè)智能工具，從機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中獲取更多有效的資源。區(qū)塊鏈技術(shù)針對醫(yī)療保健系統(tǒng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行精心設(shè)計(jì)，全面規(guī)劃，通過最少的處理算法，精簡數(shù)據(jù)輸入和輸出過程，從而形成一個(gè)去中心化、智能高效、面向未來的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。