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智慧醫(yī)療人工智能技術(shù)范文第1篇

一、判斷題(每題2分)

1.智慧社區(qū)包含的核心內(nèi)容是它可以起到一個重要的橋梁作用，通過信息的收集，通過大數(shù)據(jù)的分析，通過物聯(lián)網(wǎng)使服務(wù)的提供能夠和需求結(jié)合在一起，最終使人們得到更加優(yōu)質(zhì)的、更加相對便宜的、更加有效的、更加個性化的服務(wù)。

 正確  

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2.家庭規(guī)?？s小強化了代際支持能力。

 正確  

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3.中國的預(yù)期壽命排名較低。

 正確  

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4.從老齡研究的角度，智慧養(yǎng)老能夠解決根本性的問題。

 正確  

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5.社區(qū)老年服務(wù)集成平臺的預(yù)測作用包括準確得知老年人生活的種種需求。

 正確  

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6.對于如何高效率、低成本地解決養(yǎng)老問題只針對城市地區(qū)而言。

 正確  

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7.大數(shù)據(jù)的價值重在挖掘，而挖掘就是分析。

 正確  

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8.大數(shù)據(jù)在我們?nèi)粘Ｉ钪泻苌俳佑|到。

 正確  

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9.以大數(shù)據(jù)應(yīng)用促進醫(yī)藥分離改革，遏制虛高藥價。

 正確  

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10.當前世界的四大趨勢包括“經(jīng)濟全球化”、“全球城市化”、“全球信息化”和“城市工業(yè)化”。

 正確  

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11.美國在人工智能方面取得了較好的成果。

 正確  

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12.《在英國發(fā)展人工智能》中提出了：數(shù)據(jù)、技術(shù)、研究、政策上的開放和投入四個方向。

 正確  

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13.1956年10月，中國科學院籌建了中科院自動化及遠距離操縱研究所（后更名為中科院自動化所）。

 正確  

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14.20世紀80年代初期，錢學森等主張開展人工智能研究，中國的人工智能研究進一步活躍起來。

 正確  

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15.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域還存在一些問題。

 正確  

錯誤

16.只要人類搞清楚的問題都容易被機器人所取代。

 正確  

錯誤

17.醫(yī)聯(lián)合體發(fā)生在基層和專科醫(yī)院之間。

 正確  

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18.作為影響深遠的顛覆性技術(shù)，人工智能可能改變就業(yè)結(jié)構(gòu)、沖擊法律與社會倫理、侵犯個人隱私、挑戰(zhàn)國際關(guān)系準則等，對企業(yè)管理、個人安全、社會穩(wěn)定乃至全球治理帶來挑戰(zhàn)。

 正確  

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19.我國新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想和基本原則是要推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合，培育新增長點，形成新動能。

 正確  

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20.2016年9月開始，微軟的技術(shù)與研發(fā)部門和人工智能(AI)研究部門相互分離，各司其職。

 正確  

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二、單項選擇(每題2分)

21.醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的應(yīng)用包括：藥物研究、病人行為及其相關(guān)數(shù)據(jù)、（ ）、管理醫(yī)療社?；稹?/p>

 A.臨床研究  B.科學研究  C.涉密研究  D.門診診斷 

22.發(fā)展網(wǎng)信事業(yè)戰(zhàn)略的目標：加強領(lǐng)導(dǎo)、統(tǒng)籌規(guī)劃和依靠（ ）緊密協(xié)同。

 A.產(chǎn)、學、用  B.產(chǎn)、學、研  C.社會分工  D.產(chǎn)、學、研、用

23.基礎(chǔ)技術(shù)提供平臺主要是（ ）平臺，這些云平臺為人工智能實現(xiàn)大規(guī)模的實時計算提供了計算基礎(chǔ)。

 A.云計算  B.互聯(lián)網(wǎng)  C.云計算、大數(shù)據(jù)  D.大數(shù)據(jù)

24.2017年谷歌無人駕駛汽車可以對不同場景進行學習，如（ ）、城市道路、過橋等。

 A.泥濘路  B.平路  C.鄉(xiāng)間小路  D.山路

25.騰訊AI政務(wù)基于騰訊微信、QQ等平臺自身連接能力，提供（ ）、智能服務(wù)、智能分析和智慧應(yīng)用等服務(wù)。

 A.精準推送  B.實名認證  C.智能核身  D.勾勒用戶圖像

26.牢牢把握新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略機遇，堅定不移地把發(fā)展人工智能放在提高社會生產(chǎn)力、提升國際競爭力、增強綜合國力、保障國家安全的戰(zhàn)略支撐的（ ）位置。

 A.全局核心  B.重點突出  C.關(guān)鍵部分  D.戰(zhàn)略中心

27.微軟自然語言計算組成立于 1998年，專長于（ ）、輸入法、問答、社交、文本挖掘等。

 A.翻譯  B.收集  C.處理  D.校對

28.2016年5月，美國白宮成立了（ ）和機器學習委員會，協(xié)調(diào)全美各界在人工智能領(lǐng)域的行動，探討制定人工智能相關(guān)政策和法律。

 A.人工智能  B.制造  C.無人駕駛  D.I技術(shù)

29.歐盟的人腦計劃旨在通過計算機技術(shù)模擬大腦，建立一套（ ）的生成、分析、整合、模擬數(shù)據(jù)的信息通信技術(shù)平臺。

 A.創(chuàng)新  B.全自動  C.全新的、革命性  D.智能

30.德國“工業(yè)4.0”計劃涉及到的機器感知、（ ）、決策以及人機交互等領(lǐng)域。

 A.規(guī)劃  B.識別  C.應(yīng)用  D.操作

31.2017年，日本政府制定了人工智能產(chǎn)業(yè)化路線圖，計劃分（ ）階段推進利用人工智能技術(shù)，大幅提高制造業(yè)、物流、醫(yī)療和護理行業(yè)效率。

 A.4個  B.2個  C.5個  D.3個

32.人工智能的發(fā)展要素：算法+（ ）+數(shù)據(jù)。

 A.編程  B.數(shù)學  C.模擬  D.計算能力

33.國家加大對人工智能關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)的支持力度，人工智能已成為我國的戰(zhàn)略（ ）。

 A.發(fā)展重點  B.中心  C.要素  D.核心

34.百度、騰訊、阿里巴巴、科大訊飛等企業(yè)積極布局人工智能領(lǐng)域，搶占產(chǎn)業(yè)（ ）。

 A.發(fā)展制高點  B.發(fā)展先機  C.發(fā)展  D.發(fā)展機遇

35.對人工智能發(fā)展態(tài)勢的判斷中的新挑戰(zhàn)是指人工智能發(fā)展的（ ）帶來新挑戰(zhàn)。

 A.不確定性  B.負面影響  C.積極性  D.不穩(wěn)定性

36.碳云智能成立于2015年10月，希望建立一個健康大數(shù)據(jù)平臺，運用人工智能技術(shù)處理這些數(shù)據(jù)，幫助人們做（ ）。

 A.日常起居  B.健康管理  C.醫(yī)療檢查  D.生活管理

37.百度的Apollo（阿波羅）計劃，即百度將向汽車行業(yè)及自動駕駛領(lǐng)域的合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺，幫助他們結(jié)合車輛和硬件系統(tǒng)，快速搭建一套屬于自己的完整的（ ）系統(tǒng)。

 A.自動駕駛  B.自動操作  C.智能駕駛  D.無人駕駛

38.我國新一代人工智能發(fā)展的總體部署中構(gòu)建一個體系是指構(gòu)建（ ）的人工智能科技創(chuàng)新體系。

 A.對外開放  B.互惠互利  C.合作共贏  D.開放協(xié)同

39.互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院要依托于（ ）建設(shè)。

 A.現(xiàn)有實體  B.信息共享  C.互聯(lián)網(wǎng)  D.分級診療

40.《打造智慧社區(qū)，優(yōu)化居家養(yǎng)老（下）》認為，發(fā)展智慧養(yǎng)老服務(wù)可以帶動我國哪些經(jīng)濟領(lǐng)域的發(fā)展（ ）。

 A.制造業(yè)  B.服務(wù)業(yè)  C.娛樂業(yè)  D.農(nóng)業(yè)

三、多項選擇(每題2分)

41.人工智能的智能硬件其交互方式出現(xiàn)（ ）直接交互。

 A.手勢  B.語音  C.體感  D.眼神

42.人工智能能夠?qū)Γ?）的安全進行防護。

 A.個人  B.醫(yī)療  C.金融  D.城市

43.（ ）的融合創(chuàng)新是智能安防發(fā)展的重要切入點。

 A.人工智能  B.體感  C.音頻  D.視頻

44.人工智能產(chǎn)業(yè)體系的融合產(chǎn)業(yè)有（ ）。

 A.智能金融  B.智能客服  C.自動駕駛汽車  D.智能制造

45.人工智能應(yīng)用類企業(yè)的切入領(lǐng)域有（ ）。

 A.機器人  B.智能家居  C.教育培訓  D.醫(yī)療設(shè)備

46.廣泛開展人工智能科普活動，做到（ ）。

 A.支持開展形式多樣的人工智能科普活動  

B.鼓勵科學家參與人工智能科普  

C.建設(shè)和完善人工智能科普基礎(chǔ)設(shè)施  

D.支持開展人工智能競賽

47.智慧社區(qū)的淵源包括（ ）。

 A.原始社會  B.工業(yè)社會  C.農(nóng)業(yè)社會  D.信息化社會

48.智慧社區(qū)的三級指標包括（ ）。

 A.保障體系  B.便民服務(wù)  C.社區(qū)治理與公共服務(wù)  D.主題社區(qū)

49.中國人口老齡化面對的挑戰(zhàn)有（ ）。

 A.人口流動頻繁，家庭養(yǎng)老能力不足  

B.代際關(guān)系變化，老年居住空巢增加   

C.預(yù)期壽命延長，照料需求壓力加大   

D.家庭規(guī)?？s小，代際支持能力弱化 

智慧醫(yī)療人工智能技術(shù)范文第2篇

關(guān)鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構(gòu)想

教育是著眼于未來的事業(yè)，教育的首要任務(wù)就是為未來社會培養(yǎng)相適應(yīng)的合格人才。隨著人工智能的誕生和發(fā)展，我國已經(jīng)開始將人工智能應(yīng)用于教育領(lǐng)域，并顯示出人工智能對于彌補當前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學現(xiàn)代化和教育發(fā)展改革進程起著越來越重要的作用。在現(xiàn)代醫(yī)學發(fā)展中，工程科學與臨床醫(yī)學不斷融合，相互進步。近幾年，隨著人工智能技術(shù)，機器人技術(shù)，虛擬與增強現(xiàn)實技術(shù)，3D打印技術(shù)與醫(yī)學不斷的融合發(fā)展，衍生出一系列的醫(yī)學診療技術(shù)，儀器，大大推進了醫(yī)學發(fā)展。從2013年到2017年，國務(wù)院、發(fā)改委、FAD連續(xù)發(fā)文，多次提及醫(yī)療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫(yī)療領(lǐng)域保駕護航。智能與醫(yī)學的結(jié)合已經(jīng)是大勢所趨，因此，為培養(yǎng)大量智能醫(yī)學人才極有必要對智能醫(yī)學教育新模式進行深入研究。

一、目前醫(yī)學教育以及醫(yī)學人才培養(yǎng)狀況

智能醫(yī)學工程是一門將人工智能、傳感技術(shù)等高科技手段綜合運用于醫(yī)學領(lǐng)域的新興交叉學科，研究內(nèi)容包括智能藥物研發(fā)、醫(yī)療機器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數(shù)據(jù)管理等。

智能醫(yī)學工程的畢業(yè)生掌握了基礎(chǔ)醫(yī)學、臨床醫(yī)學的基礎(chǔ)理論，對智慧醫(yī)院、區(qū)域醫(yī)療中心、家庭自助健康監(jiān)護三級網(wǎng)絡(luò)中的醫(yī)學現(xiàn)象、醫(yī)學問題和醫(yī)療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術(shù)、計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)，應(yīng)用于醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環(huán)節(jié)。實驗教學正是融合型創(chuàng)新人才的最好培養(yǎng)方式。智能醫(yī)學人才的培養(yǎng)需要各學科間的相互交融更為緊密，學生的創(chuàng)新應(yīng)用能力才能得到更好的培養(yǎng)。與此同時，由于絕大部分醫(yī)工結(jié)合的專業(yè)大部分歸屬與工科學院下，缺乏必要的臨床經(jīng)驗，因而學生不能很好的把握新技術(shù)的應(yīng)用。

而國內(nèi)相關(guān)人才缺口還非常大，目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學工程、醫(yī)學信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。但是囿于培養(yǎng)時間與培養(yǎng)模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養(yǎng)體系還多著重于工學技術(shù)的研究，缺乏臨床實踐。

二、智能+醫(yī)學教育的必要性探究

2.1技術(shù)進步對醫(yī)療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數(shù)量非常巨大，對于普通醫(yī)生在短時間內(nèi)難以進行準確的判斷針對癌癥的研究和藥物數(shù)量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫(yī)生來說卻有負面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫(yī)學的進步也是非常困難的，因為基因規(guī)模的知識和推理成為決定癌癥和其他復(fù)雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業(yè)訓練的醫(yī)學研究員需要數(shù)小時的時間來檢查一個病人的基因組數(shù)據(jù)并作出治療決定。

上述問題在擁有工學、醫(yī)學雙背景的醫(yī)生手中已經(jīng)不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術(shù)，對于大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術(shù)，建立完備的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，幫助醫(yī)生進行診療。據(jù)調(diào)查，美國微軟公司已經(jīng)研制出幫助醫(yī)生治療癌癥的人工智能機器，其原理是對于所有關(guān)于癌癥的論文進行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機器學習來幫助醫(yī)生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數(shù)據(jù)。

2.2智能醫(yī)學對于新時代醫(yī)生培養(yǎng)的影響

人工智能通過計算機可為學生提供圖文并茂的豐富信息和數(shù)據(jù)，一方面加強了學生的感性認識，加強了對所學知識的理解和掌握，從而提高了教學質(zhì)量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應(yīng)各種教學的教學課程、課件等設(shè)計，使教師將更多的精力專注于學與教的行為和過程，從而提高教學效率。正如前面所述例子，智能網(wǎng)絡(luò)模塊化學習平臺可使教學擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學生們的學習空間和時間，可極大地提高醫(yī)學學習效率和教學質(zhì)量。

教育與人工智能相結(jié)合將會創(chuàng)新教育方式和理念。北京師范大學何克抗教授在《當代教育技術(shù)的研究內(nèi)容與發(fā)展趨勢》中提到當代教育技術(shù)的五大發(fā)展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應(yīng)用的研究”。結(jié)合上述人工結(jié)合上述人工智能在醫(yī)學教育中的創(chuàng)新作用，下面就人工智能結(jié)合醫(yī)學學教育新模式提出一些構(gòu)想。

三、交叉醫(yī)學人才的培養(yǎng)

3.1建立智能醫(yī)學人才培養(yǎng)體系的必要性

目前智能醫(yī)學的研發(fā)和臨床還存在隔閡，臨床醫(yī)生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發(fā)提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產(chǎn)業(yè)界熱情高漲，卻未必能踩準點，所以產(chǎn)業(yè)界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫(yī)療資源緊張。目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學工程、醫(yī)學信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。

3.2醫(yī)學人才培養(yǎng)體系初步構(gòu)想

據(jù)悉，目前已經(jīng)有天津大學、南開大學等幾所院校開設(shè)了智能方向的醫(yī)學本科教育，旨在彌補上述缺口，相關(guān)院校也在積極探索新型人才培養(yǎng)方案。應(yīng)當為醫(yī)學生開設(shè)人工智能課程，應(yīng)當培養(yǎng)具備生命科學、電子技術(shù)、計算機技術(shù)及信息科學有關(guān)的基礎(chǔ)理論知識以及醫(yī)學與工程技術(shù)相結(jié)合的科學研究能力。該專業(yè)的學生主要學習生命科學、臨床醫(yī)學，電子技術(shù)、計算機技術(shù)和信息科學的基本理論和基本知識，充分進行計算機技術(shù)在醫(yī)學中的應(yīng)用的訓練，具有智能醫(yī)學工程領(lǐng)域中的研究和開發(fā)的基本能力。

智慧醫(yī)療人工智能技術(shù)范文第3篇

上周，滬深300指數(shù)上漲2.60%，計算機行業(yè)上漲0.32%，行業(yè)跑輸大盤2.28個百分點，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%。個股方面網(wǎng)達軟件、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

麻省理工學院開發(fā)自動駕駛技術(shù)，在無地圖鄉(xiāng)間道路上也能導(dǎo)航;Waymo計劃年內(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股上市公司重要動態(tài)信息

達實智能:中標1.9億元智慧醫(yī)院項目;廣電運通:與騰訊公司、財付通簽訂1883.82萬元地鐵云平臺AFC項目;全通教育:中標3496.44萬元科創(chuàng)集散地服務(wù)項目;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;世紀瑞爾:擬1000萬元占比50%設(shè)立中唐瑞爾。

投資策略

智慧醫(yī)療人工智能技術(shù)范文第4篇

結(jié)合當前工作需要，的會員“egsm886”為你整理了這篇關(guān)于以人工智能賦能“四強”產(chǎn)業(yè)推動新經(jīng)濟發(fā)展情況的調(diào)研報告范文，希望能給你的學習、工作帶來參考借鑒作用。

【正文】

臨淄區(qū)現(xiàn)有規(guī)模以上“四強”企業(yè)195家，占全部規(guī)上企業(yè)63%，其中，新材料企業(yè)166家，新醫(yī)藥企業(yè)5家、電子信息企業(yè)9家、智能裝備企業(yè)22家。截至10月底，全區(qū)規(guī)模以上“四強”企業(yè)工業(yè)增加值占全部規(guī)上工業(yè)增加值的比重達到了37.1%，較去年底提高了7.8個百分點?！八膹姟碑a(chǎn)業(yè)和人工智能已逐漸成為推動新經(jīng)濟發(fā)展的核心動能，不斷助力全區(qū)工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。臨淄區(qū)人大高度重視以人工智能賦能“四強”產(chǎn)業(yè)推動新經(jīng)濟發(fā)展工作，組織省市區(qū)人大代表運用常委會視察、專題調(diào)研等多種形式進企業(yè)、看項目、提建議，對全區(qū)以人工智能賦能“四強”產(chǎn)業(yè)推動新經(jīng)濟發(fā)展工作把脈問診?，F(xiàn)形成調(diào)研報告如下：

一、人工智能賦能“四強”產(chǎn)業(yè)的基本情況

(一)政策疊加增信心。為推動工業(yè)企業(yè)特別是“四強”產(chǎn)業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)加快轉(zhuǎn)型升級，自2019年以來我區(qū)相繼出臺了《臨淄區(qū)制造業(yè)單項冠軍企業(yè)培育提升三年行動計劃》《臨淄區(qū)制造業(yè)智能化技術(shù)改造三年優(yōu)化行動方案(2020-2022年)》《臨淄區(qū)大力推進“五個優(yōu)化”傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級三年倍增計劃(2020—2022年)》等多項務(wù)實、高效、接地氣的扶持政策，遴選一批業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的服務(wù)商，對規(guī)模以上企業(yè)開展全覆蓋的智能化診斷，重點針對“四強”企業(yè)的智能化改造類項目，分裝備、產(chǎn)線、車間、工廠等不同層次精準支持補貼20至100萬元，政策力度在區(qū)縣層面上位居前列。結(jié)合實際、因地制宜、量身定制的多元化政策充分發(fā)揮了財政資金引導(dǎo)作用，為應(yīng)用人工智能的先行者增進信心，推動企業(yè)加速步入數(shù)字化發(fā)展快車道。

(二)標桿示范促轉(zhuǎn)型。每年分智慧工廠、數(shù)字車間、智能產(chǎn)線等各個層級，選樹10家左右人工智能成效良好的“四強”試點示范企業(yè)，組織全區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)現(xiàn)場對標參觀交流。2019年至今，根據(jù)行業(yè)側(cè)重點的不同，先后組織了對標齊翔、單項冠軍、智能化改造等多個領(lǐng)域的現(xiàn)場會10余次，參與企業(yè)超500家次，打造了齊翔騰達、齊峰新材、英科環(huán)保、潔林塑管、巧媳婦、順意電器等大中小不同規(guī)模企業(yè)標桿。企業(yè)間對標學習在全區(qū)營造了比學趕幫超的良好氛圍，提升了企業(yè)開展智能化轉(zhuǎn)型升級的積極性，有效加快了“四強”產(chǎn)業(yè)人工智能的發(fā)展進程。

(三)機制倒逼提質(zhì)量。出臺落實“零增地”技改項目工程優(yōu)惠政策，對符合規(guī)劃和安全環(huán)保要求的“零增地”技改項目給予大力支持，從而鼓勵企業(yè)聚焦人工智能技術(shù)應(yīng)用，利用有限的資源和生產(chǎn)要素創(chuàng)造更大的效益。印發(fā)《臨淄區(qū)工業(yè)企業(yè)“畝產(chǎn)效益”評價改革實施方案(試行)》，高標準推進“畝產(chǎn)效益”評價改革，創(chuàng)新性地導(dǎo)入了“企業(yè)360”體系，將兩化融合貫標、智能車間建設(shè)、智能改造投資等企業(yè)人工智能相關(guān)的發(fā)展情況納入加分提檔項，實行能源價格、用地指標、應(yīng)急響應(yīng)等差異化政策，倒逼落后企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和應(yīng)用人工智能的道路上奮勇爭先、提檔進位。

(四)工業(yè)互聯(lián)開新局。為加速“四強”產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、協(xié)同化、智能化升級，加快推廣人工智能技術(shù)與實體經(jīng)濟融合應(yīng)用，培育和支持一批本地的優(yōu)秀軟件和信息服務(wù)企業(yè)發(fā)展，我區(qū)以推進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)為切入點，與華為軟件技術(shù)有限公司、山東愛特云翔信息技術(shù)有限公司簽訂三方協(xié)議，成立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中心，每年設(shè)立1500萬元專項補貼資金，用于扶持我區(qū)企業(yè)購買使用發(fā)展中心提供的資源及服務(wù)，舉辦人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)培訓。未來五年時間，我們力爭將全區(qū)30強企業(yè)全部改造一遍，將優(yōu)秀企業(yè)家和人工智能人才培訓一遍，以人工智能將“四強”產(chǎn)業(yè)全部賦能升級一遍，打造新經(jīng)濟發(fā)展的臨淄樣板。

二、人工智能賦能“四強”產(chǎn)業(yè)發(fā)展中存在的問題

雖然我區(qū)人工智能發(fā)展領(lǐng)先，“四強”產(chǎn)業(yè)整體向好，但在政策引導(dǎo)、產(chǎn)業(yè)布局、要素保障等方面仍存在一些短板和問題，主要包括：

一是政策專業(yè)性和導(dǎo)向性不夠突出。目前我區(qū)出臺的單項冠軍企業(yè)培育、智能化技術(shù)改造、“五個優(yōu)化”倍增計劃等支持工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的扶持政策，對“四強”產(chǎn)業(yè)和人工智能雖有一定傾斜，但對產(chǎn)業(yè)賦能的專業(yè)性和融合發(fā)展的導(dǎo)向性不強。

二是“四強”產(chǎn)業(yè)區(qū)域特色不夠明顯。目前我區(qū)新材料產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占“四強”比重約80%，在人工智能提升產(chǎn)品收率、提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)能耗等方面有較大需求，但我區(qū)產(chǎn)業(yè)賦能整體思路不夠明確，缺少有區(qū)域特色的人工智能側(cè)重點和突破點。

三是人才平臺等新興要素不夠充裕。我市現(xiàn)行的“人才金政37條”和區(qū)級配套的人才政策，側(cè)重于對高層次和高學歷人才的一次性獎補和對創(chuàng)新平臺的一次性扶持，存在唯職稱、唯學歷的弊端，對人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)性人才的引進和培育能力偏弱，且部分人才僅在我區(qū)掛名或短期過渡，對人才長期發(fā)展的持續(xù)性支持不足。

三、加快人工智能賦能“四強”產(chǎn)業(yè)推動新經(jīng)濟發(fā)展的幾點建議

第一，擴增量、提規(guī)模、做強優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)鏈。加強“四強”領(lǐng)航企業(yè)和潛力企業(yè)培育，推動齊翔騰達、鑫泰石化、藍帆醫(yī)療、齊都藥業(yè)等領(lǐng)航企業(yè)深挖現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)潛能，充分發(fā)揮縱向延伸、橫向聯(lián)合的能力，構(gòu)筑具有較強競爭優(yōu)勢的特色產(chǎn)業(yè)集群，將現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)價值“吃干榨凈”。延鏈聚合做好大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園、智能裝備產(chǎn)業(yè)園、數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)園等創(chuàng)新園區(qū)的上下游“雙招雙引”，抓好永聚醫(yī)藥、一清舜泰、愛特云翔等“四強”新秀企業(yè)的重點項目建設(shè)，穩(wěn)投資、促發(fā)展，不斷提高“四強”產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟比重。加大“四強”產(chǎn)業(yè)技術(shù)改造投資力度，加快推進人工智能技術(shù)融合應(yīng)用，做好“四強”企業(yè)智慧工廠和智能車間培育建設(shè)，加快衍生出一批能引發(fā)產(chǎn)業(yè)體系重大變革的“四強”高新企業(yè)，不斷提升“四強”產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量。

智慧醫(yī)療人工智能技術(shù)范文第5篇

 

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)域的頂級學術(shù)會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業(yè)進展，而是一位科學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。這個在上世紀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?；ヂ?lián)網(wǎng)時代的思想家和預(yù)言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個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。該領(lǐng)域的研究包括機器人、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。人機圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。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1190億元人民幣。

 

目前看，這一數(shù)據(jù)遠比不上2015年中國移動互聯(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，還將帶動云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、移動互聯(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遇。從2011年開始，包括深度學習算法、計算資源和大數(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，試圖把握風口，成為下一個產(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。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)部的一個基于深度學習的語音識別產(chǎn)品研究會。當時該產(chǎn)品的主導(dǎo)者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學習，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。

 

當年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學習研究院的可行性。次年7月，這個研究院成立，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)計數(shù)據(jù)顯示，深度學習技術(shù)的應(yīng)用，讓百度和競爭對手的Diff(different，內(nèi)部叫Diff)指標提升了若干倍。

 

但人工智能的科研，尤其是基礎(chǔ)科學研究，是一個冗長寂寞的過程。此后，迫于財務(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，太長遠項目，或是比較創(chuàng)新的項目，百度總部確實不太支持了。百度i站的項目、百度快搜這樣的項目沒了?！币晃徊辉妇呙那鞍俣热斯ぶ悄苎芯繊徫蝗耸吭u價。一位現(xiàn)任百度相關(guān)人士對《財經(jīng)》記者表示，百度前些年確實剔除了不少經(jīng)過驗證沒有商業(yè)化前景的分支項目，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，他同時表示，三五年之內(nèi)，無人駕駛一定可以成為現(xiàn)實。

 

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調(diào)，百度未來的發(fā)展將嚴重地依賴人工智能。

 

IBM研究院一位人工智能專家告訴《財經(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)劃決策以及行動控制的能力。在數(shù)據(jù)方面，百度有萬億級的網(wǎng)頁、移動和行為數(shù)據(jù)可供分析。在深度學習方面，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，將推動互聯(lián)網(wǎng)進入第三幕，并將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。比如“人工智能+金融”，可以快速地實現(xiàn)征信升級，實現(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。圍繞醫(yī)院、醫(yī)保、醫(yī)藥做了大量布局。最新的統(tǒng)計數(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”計劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學家閔萬里博士告訴《財經(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山村的醫(yī)院醫(yī)療點里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠程技術(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)。隨著學習數(shù)據(jù)的不斷增加，機器會變得越來越聰明，最終成為一個“永不退休的醫(yī)學專家”。

 

多位接受《財經(jīng)》記者采訪的專家評價，阿里這個技術(shù)并不復(fù)雜，醫(yī)療診斷是基于經(jīng)驗的專家型勞動，是機器擅長的經(jīng)驗學習，三年內(nèi)該技術(shù)便可成熟。

 

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

 

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楊洋認為，阿里的MaxComputer數(shù)據(jù)通道，是非常健康的數(shù)據(jù)大動脈，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，這需要一個集中的技術(shù)機構(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)部實現(xiàn)產(chǎn)品化。SNG(社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群)的優(yōu)圖團隊聚焦圖象識別領(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)則人機互動領(lǐng)域的拓展，也對圖像和語音識別進行了原發(fā)。WXG推出了智能機器人“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《財經(jīng)》記者采訪時表示，騰訊越來越重視在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)，這包括兩個路徑：一是整合騰訊自身的技術(shù)資源，形成體系和重點;二是加快對優(yōu)秀公司的收購和合作步伐。

 

騰訊參與了多個人工智能項目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標的，服務(wù)于騰訊的整體戰(zhàn)略。騰訊日前與硅谷風投機構(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，但它們的目標一致：把人工智能機器做大、做強、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，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”戰(zhàn)勝當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認知計算領(lǐng)域最先進技術(shù)的Watson在一個電視節(jié)目中一戰(zhàn)成名，被認為是人工智能歷史上的一個里程碑。

 

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)突觸計算機芯片)。

 

Watson是一臺超級計算機，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”，旨在進一步開發(fā)、商用和增強“Watson”及其他認知技術(shù)，此外還投入10億美元用于其他相關(guān)項目。

 

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算領(lǐng)域展開競爭的武器。

 

另一個代表性產(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作模式、低功耗，在認知計算方面要遠勝傳統(tǒng)計算架構(gòu)。和其他芯片公司的紙上規(guī)劃不同，這款芯片已達到量產(chǎn)要求。

 

IBM將其技術(shù)和商業(yè)實力總結(jié)為“認知計算體系”。IBM大中華區(qū)副總裁、戰(zhàn)略部總經(jīng)理郭繼軍向《財經(jīng)》記者表示，IBM推動認知計算體系，目標是把IBM在人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學習、模式識別等所有領(lǐng)域里所做的積累應(yīng)用到各個行業(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，最早的五個研究組，研究方向分別是人機交互、自然語言處理和機器學習、語音識別和語音合成、計算機視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。

 

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位科學家，在包括深度學習的多個領(lǐng)域的技術(shù)布局處于世界頂端。

 

微軟最新的深度學習系統(tǒng)在2015年ImageNet計算機視覺識別挑戰(zhàn)賽中，將計算機視覺系統(tǒng)錯誤率降低至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誤率上超越人類水平。這些機器由微軟的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，它的目標是打造一個人工智能生態(tài)圈。

 

它在無人區(qū)走得最遠，在現(xiàn)實商業(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)更加高級的深度學習算法，增強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、自動駕駛、機器人(2013年收購了8家機器人公司)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)遠遠超過傳統(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)。卡耐基梅隆大學機器人系博士、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，研究所需的計算資源(如GPU)相對豐富，同時也沒有近期的產(chǎn)品壓力，可以著眼長遠做困難和本質(zhì)的研究。他稱，這樣的學術(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的深度學習領(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“牛津計劃”(現(xiàn)更名為“微軟認知服務(wù)”)，這是一個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)，包括了計算機視覺、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，例如深度學習工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導(dǎo)的微軟分布式機器學習工具包(DMTK)等。

 

這些對于創(chuàng)業(yè)公司和中小企業(yè)來說相當實用。他們不用從底層技術(shù)一點點學，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)，其中包括海量試錯和驗證，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)域為例，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、現(xiàn)有的學術(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，在一項對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準確率高達95%以上。而人類識別皮膚癌的準確率只有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帯！?/p>

 

填補斷層

 

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重斷層。中國在人工智能領(lǐng)域的科研水平停留在工程數(shù)學、物理算法等工程科學的創(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《財經(jīng)》記者采訪的中外業(yè)者認為，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《財經(jīng)》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達成了一個共識，開始大量考察美國的機器學習平臺類創(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足騰訊在算法領(lǐng)域的不足。

 

姚星向《財經(jīng)》記者分析，同樣提供10萬個樣本給機器，優(yōu)秀的算法平臺可能只需要幾個小時，速度慢的可能需要幾天時間。

 

對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內(nèi)適合收購的標的公司很少，因為根是斷的，(技術(shù)和基礎(chǔ)研究)源頭在國外，要到國外看?！?/p>

 

在快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)世界里，即便是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，單打獨斗練獨門秘籍也會錯失良機。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，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++在人臉檢測的多項指標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%的準確率，這個指標高于Facebook團隊。三年后，這一準確率已提高至99.5%。

 

進行面部識別，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，但時間成本是相當昂貴的。”閔萬里對《財經(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，這是時間和資本效率最高的做法?！?/p>

 

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出來，從而解決目前搜索技術(shù)存在的內(nèi)容不夠精準和實用性較差的問題。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器不斷學習社群數(shù)據(jù)，他對《財經(jīng)》記者說，“人工智能下一個五年不在于人工智能本身，而是讓機器找到人?！?/p>

  

  李彥宏稱，人工智能擁有廣泛的商業(yè)用途，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。

 

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)副院長芮勇認為，橫向?qū)Ρ?，中國和國際領(lǐng)先公司在核心技術(shù)上確實存在差距，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)積累近幾年確實出現(xiàn)了飛躍，無論是最底層的計算機體系架構(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)相當值得期待?！避怯抡f。

 

擠出泡沫

 

馬云在一次內(nèi)部講話中強調(diào)：“全球都在講人工智能，到了風口浪尖，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智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅持創(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)研機構(gòu)CB Insights的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014年風險資本對人工智能的投資增長302%，達到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角獸榜單。

 

更多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標簽。它們本質(zhì)上是用國際開源的平臺，用數(shù)據(jù)訓練一兩個模型，甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風險是產(chǎn)品嚴重同質(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關(guān)鍵點：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)是否具備可擴展性?若否，則是采用部分機器學習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是一家擁有文本認知智能技術(shù)的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機構(gòu)的投資意向，該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋告訴《財經(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)水平的投資機構(gòu)。

 

“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息。”楊洋調(diào)侃說。

 

危險在于，就算是一些初創(chuàng)時期確實手握人工智能獨特技術(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“智能機器炒作周期圖”，由人工智能驅(qū)動的應(yīng)用中，語音識別產(chǎn)業(yè)化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點，智能機器人、自然語言處理/生成和虛擬個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。

 

需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計算機科學、生物學、社會學、哲學、材料學、工程學等多個學科，中國高?；A(chǔ)學科的研究能力無法被充分利用，體制內(nèi)缺乏一套產(chǎn)學研流暢對接的機制。這導(dǎo)致中國高校在這次產(chǎn)業(yè)變革中嚴重缺位。從美國的經(jīng)驗來看，正是其從法律、機制上保證了產(chǎn)學研的平滑轉(zhuǎn)換，才令美國在這一輪的人工智能研究中占據(jù)上風。

 

一些樂觀的投資人認為，技術(shù)發(fā)展本身就是驅(qū)逐泡沫的手段，“不用很長，一年或一年半的時間，很多真實情況就會暴露出來，泡沫也將逐漸散去”。