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人工智能在醫療診斷的應用范文第1篇

報告從醫療人工智能的發展角度出發，以商業落地為切入點，總結出中國醫療人工智能發展10大洞察。梳理了國內10項主流的醫療AI產品，醫療人工智能領域中十大主流產品，并從技術成熟度、使用效果、發展情況、企業案例等角度進行分析。

2018中國醫療人工智能十大洞察從人工智能在醫療健康領域的四個核心應用場景——醫學影像、虛擬助理、健康管理和藥物研發的角度，提出出中國醫療人工智能發展的十大洞察及相關觀點。

1. 部分智能影像診斷企業將在2018年獲得三類器械證，正式進入商業化階段。

2. 智能影像診斷競爭格局基本形成，“偽醫療AI企業”基本出局，新入場技術型玩家基本沒有獲得風投的可能，商業機會已然錯過。

3 .語音電子病歷：落地醫院成本高，產品需進行科室定制化，客單價低，主要用于病理科、影像科等。

4. 智能問診：知識圖譜搭建是關鍵，目前僅發揮導診、輔助檢索或連接醫患的作用。院內場景“預問診”需求量大，具備落地能力.

5. 國人健康管理意識尚待培育，健康大數據尚待采集與整合。企業以B端為主要切入口。

6. 精神心理治療師嚴重缺乏，AI或可成為替代性工具。

7. 藥物研發中化合物數據質量對于AI企業是關鍵。

8. 借助國際力量，中國AI藥物研發企業從無到有，預計2018年起將涌現更多玩家，AI藥物研發或將是未來的新風口。

9. 產品形態以軟件/SaaS為主，收取軟件授權費的商業模式存在一定局限性。軟硬一體化產品的商業落地更具優勢。

10. 中國醫療整體數據量大，但針對細分場景的數據量和質量仍無法滿足算法模型的訓練需求；隨訪數據的缺失，使國內在類似“腫瘤患者五年存活率”等領域的研究一片空白。

醫療人工智能應用場景與技術路線人工智能與醫療健康結合點在哪里？下圖呈現的是人工智能技術在醫療領域的主流應用場景與技術路線，通過該圖能夠對中國醫療人工智能的格局有清晰的了解。

中國十大醫療人工智能產品總覽為了更深入的解讀商業落地的現狀，在報告中，億歐智庫主要按照技術成熟度和使用效果兩大維度對醫療人工智能十大產品進行了分析與評估。其中，針對技術成熟度和使用效果兩大維度，主要通過產品出現時間、落地情況、發展情況、企業數量、行業人士和專家訪談進行判斷。另外，還從產品的發展情況、涉足的企業案例等角度更加具體地進行分析。

醫療人工智能六大發展趨勢結合政策和商業落地產品的現狀，億歐智庫認為市場在今年呈現出六大趨勢：

1. 2018年起，AI影像產品落地速度會加快，產品性能成熟度將不斷提高。

2. 隨著技術成熟度提高，語音電子病歷醫院普及率加快，頭部企業可形成規模效應

3. 智能問診隨著知識圖譜的不斷完善，預問診功能可以有效提升醫生效率

4. 健康大數據的發展，會使AI在健康管理場景下的應用程度會進一步提高。

5. AI在精神心理健康的的滲透程度會更深，未來可能成為這一領域的核心推動力

6. AI+藥物研發領域將會誕生出獨角獸。

醫療人工智能發展四大挑戰一是數據數量問題：中國醫療整體數據量大，但針對不同病種的數據量和質量參差不齊，有些病種的訓練數據缺乏；健康大數據孤島問題有所緩解，但仍未達到深度學習的階段。

二是數據質量問題：AI數據處理中標注的準確性關乎結果的準確性，近兩年之內還是需要大量醫生去標注。藥物研發中的數據質量對于研發效率的提升至關重要。

三是人才問題：AI算法人才與醫學人才知識體系不同，如何融合各自優勢發揮最大價值，值得企業思考。

人工智能在醫療診斷的應用范文第2篇

關鍵詞：人工智能；應用領域；實際應用

1. 人工智能中智能體的功能

1.1人工智能

人工智能是以知識為對象，研究知識表現、知識獲取、知識挖掘等的學科。從其功能來看，人工智能即參照人類智能活動的客觀規律，借助一定的智能體，模擬人類的思維執行諸如判斷、推理、識別、決策、檢測等活動。

1.2智能體

人工智能必須借助一定的智能體來實現，也就是說，智能體是人工智能的載體。因此，分析人工智能就要借助智能體來闡述。一個性能良好的智能體，應盡量準確捕捉用戶的用意，通過對環境的感知，敏銳地獲取相關信息和知識，并根據環境的數據變動適時作出調整，高效執行用戶指令，完成用戶指定的任務。

1.2.1單智能體的功能

依照智能體的功能，人們通常將智能體劃分為思考型、反應型、混合型三種。

圖1 思考型智能體的功能示意圖

  思考型智能體主要通過用戶根據目標或任務，下達行動指令，用知識和計劃指導行動，并根據行動的反應，對環境進行感知，智能體感知內部狀態等對環境狀態，適時對動作進行調整，實現思考型智能體的功能。

圖2 反應型智能體的功能示意圖

反應型智能體主要通過規則動作指導行動，并利用智能體對環境狀態的感知，指導規則動作對環境作出適應性改變，實現反應型智能體的功能。

圖3 混合型智能體的功能示意圖

混合型智能體的功能較為復雜，它通過智能體對環境的一般、緊急情況作出反應，對環境狀況建模，對環境可能發生的情況進行預測，與其它智能體進行交流，共同指導決策，指導行動的準確性。

1.2.2多智能體的功能

多智能體即通過多個智能體間的相互協調，共同配合，構成一個綜合智能體，聯合達成一個任務。每個成員智能體有著各自的目標和動作，可以不受其他成員的限制，自主執行自身的動作規則，利用各個智能體間的競爭與協調，化解多個智能體間的矛盾與沖突，實現多智能體的任務，體現多智能體的功能。在多智能體的綜合功能下，各個智能體作為綜合功能的子功能，每個智能體都具有較高的適應性，能夠根據問題，進行規劃和推理，判斷應該采用的策略，對環境施加影響。多智能體基于簡單的設計理念，具有有利于建模，可擴展性強，管理方便，能夠節省構建成本，明白易懂等特點。通過多智能體，可以面向對象，實現智能體的多元化和多層次性的構架，緩解了綜合系統的復雜性，也緩解了各個系統解決問題的復雜性，并通過協調與協作，提高解決問題的效率，提高整個系統行動的效率。

2. 人工智能的主要應用領域

2.1人工智能在教育的應用

2.1.1教師輔導的智能化

人工智能在教育的應用，主要表現在利用Agent技術，實現智能化教學。Agent技術是一種基于分布式的智能技術，通過智能體Agent，可以實現自主學習的功能，并根據感知自身和環境狀態，采取相應的行動，達成系統規定的目標或任務。Agent具有多種優勢，諸如可以自主完成行動，快速對動作做出反應，協作能力強，系統處于開放狀態，通信性能好，能夠隨時隨地進行行動等。多Agent系統由多個成員Agent組成，各個成員Agent都有既定的動作，通過成員hgent間的通信，獲知相關信息，共同協調完成整個系統的復雜任務。Agent在智能化教學中的主要功能：對教學過程進行跟蹤監控、教學分析、教學信息的整理、輔助學習、學習方法建議等。通過上述功能，能夠適時監督學生的自主學習和教師的輔導，并能夠結合學生的學習行為、學習效果等，提供有效的學習指導，實現教師輔導工作的智能化。

2.1.2教學資源的智能檢索

目前，各種網絡教學資源五花八門，信息量非常大且較為分散，并且各種教學資源還在不斷的增長，給學生和教師利用教學資源帶來相應的困難。智能檢索系統的應用，能夠幫助學生和教師在海量信息中，快速準確地搜索到所需信息，節省學生或教師的檢索時間，提高用戶檢索效率。

2.1.3智能化評價

隨著現代教育的發展，運用專家系統技術，通過網絡考試系統，采用智能組卷算法，實現自動組織考卷。通過試題庫，依照既定規則，對精選的試題進行篩選，實現自適應的試題測試功能。根據相關需要，設計自動評卷功能，對考試結果進行評價，并可根據需要對考試題型進行評價。

2.2數據挖掘技術

2.2.1數據挖掘技術

數據挖掘技術，就是通過揭示數據間的關系和數據的存在模式，對數據和數據庫進行處理的技術。它是人工智能、數據庫管理、仿真等多學科交叉的邊緣學科。數據挖掘技術的應用，為工商、科研工作的發展提供了較多的新方法，對工商業與科學研究都具有非常重要的意義。由于數據挖掘技術蘊含著知識表現、知識獲取和知識挖掘等理念，使得其與人工智能的功能如出一轍，很多人認為數據挖掘技術應該是人工智能的一支。從實際來看，雖然數據挖掘技術與人工智能有相應的交集，但它已經成為一個獨立的系統，具有更為豐富的內容體系，與人工智能、機器仿真、OLAP、專家系統等都具有相關性，其規則、分類、算法等都自成體系，體現出數據挖掘技術的博大精深。

2.2.2數據庫的知識發現

通過數據挖掘技術，對數據庫中的知識存量進行充分的研究，從中找出潛在的規律性，從而利用數據的相關性分析，挖掘出蘊含在數據中的抽象知識，揭示數據所表現的客觀世界狀況，從中得出相關的本質和規律，從而自動獲取知識。知識表現所概括的是數據所揭示內容的概念，比數據本身更有應用價值。

2.3智能檢測技術的應用

2.3.1智能機器人研究

在智能機器人的研究中，研究者更加關注對機器人的行動進行智能控制，也就是說，研究者在給定機器人任務后，必定要根據任務設計相關的動作規則來實現任務，然后根據智能控制，使機器人的行動達到研究者的預期目的。

2.3.2對流水線的智能監控

很多工廠的生產流水線，都需要通過過程監控，保障產品質量和系統性能。很多企業已經采用人工智能對流水線進行監控 ，確保流水線的物理參數精度，實現流水線的高效和產品的優質。例如汽車工業的模糊邏輯智能控制，軋鋼廠的神經元智能控制，水泥旋窯的模糊智能控制等。

2.3.3故障的智能診斷

一般情況下，智能系統根據檢測到的故障狀況，對照系統存儲的相關診斷數據和信息，判斷系統、器官、元件等出現故障的原因，采用系統給定的信息進行故障處理，及時排除故障，提高系統的穩定性和可靠性。故障的智能診斷系統構架主要有：故障信息庫、診斷信息、數據接口、數據庫等。例如，飛控系統的故障診斷、雷達的專家診斷等。

2.3.4醫療領域的專家系統技術

從上世紀70年代，醫療領域已經開始廣泛應用專家系統技術。例如在外科手術中，采用模糊邏輯控制，通過模糊函數與語言，準確把握病人的麻醉深度，實現對病人麻醉深度的智能控制。

3. 人工智能的實際應用

3.1機器人在教育界的應用

3.1.1模擬教學

根據教材的安排，對某些需要解釋的現象進行機器人模擬演示，讓學生認真觀察，從中發現一定的規律，使學生加深對規律性的認識和理解。如數學教學中的拋物線軌跡演示，物理教學中的阿基米德定理演示等，都能夠利用直觀的演示，揭示其中的規律，使學生加深對相關知識的理解。

3.1.2人機交互的輔導方式

利用機器人輔導學生學習，可以通過人機交互，為學生提供量身定制的輔導模式，使學生的個性得到充分發展。采用微型機器人與學生的交互輔導，可利用微型機器人其體積小、重量輕，便于攜帶等優點，隨時隨地進行學習，隨時為學生解決問題，提供學習指導。利用家庭機器人與學生的交互輔導，承擔家庭教師的職責，有利于學生問題的適時解決，也有利于學生的學習得到及時的鞏固。通過軟件機器人與學生的交互輔導，可以對學生的學習情況進行分析，為學生制定專門的指導計劃，提高學生的學習質量。

3.1.3仿真訓練

在教學中，教師可以利用機器人，將相關內容通過機器人的演示展現給學生，減輕教師的負擔，并能夠通過規則的動作，使教學更為規范。例如，用機器人示范體育高難動作，可以將動作分解、定格、重復播放等，從多方位展示動作，使學生能夠充分掌握動作的規范，比教師的示范更為科學，也更為有效。

3.1.4機器人遠程教育

通過機器人，可以通過對學生的特征數據分析，建立學生模型庫，根據學生的個性，同時對多名遠程教育的學生實施個性化教學和輔導，提高遠程教育的效率，實現遠程教育的智能化。

3.1.5激發學生的學習興趣

機器人為學生創設富有情趣的教學環境，根據教學任務，采用與學習相關的游戲，調動學生的學習積極性，使學生在盡可能短時間內，掌握需要了解的知識點，提高學習效率。

3.2數據挖掘技術的實際應用

數據挖掘技術的應用領域較為廣泛，主要有：

（1）商業領域

商業領域是最早應用數據挖掘技術的重要領域。通過數據挖掘，對產品銷售數據進行分析，對產品進行市場定位；根據消費者需求分析，對產品的銷售進行預測，調整產品營銷策略；根據市場銷售情況，制定合理的庫存，減少資金的占用；對顧客的購買行為模式進行識別，據此布置貨架，適應顧客的購買習慣；通過食品的滯銷、暢銷分析，制定相應的促銷手段和促銷時間，避免商品過期積壓等等，使數據挖掘技術在商業領域得到極為廣泛的應用。

（2）金融業

利用金融服務的各種卡品信息，分析客戶的需求，了解客戶的存款和貸款信息，對存、貸款趨勢作出科學預測，從而制定合理的存、貸款優惠策略；對金融交易活動進行監控，從中提取有用信息。例如，有信用卡客戶對私家車感興趣，金融機構就可以將信息告知汽車銷售部門，并為客戶提供量身定制的貸款服務。

（3）工業生產

在產品銷售環節，工業生產企業對數據挖掘技術的應用與商業領域的應用大致無異。隨著市場競爭的激烈，很多工業生產廠家已經通過數據挖掘技術對生產過程進行動態監控。

（4）網絡應用

隨著信息流量的增大，簡單的索引與搜索系統已經很難滿足網絡用戶的需要，有待開發高層次的搜索引擎來適應網絡不斷的發展，智能化的搜索引擎帶給用戶的是快捷、高效與易用，使其成為今后搜索引擎的應用趨勢。

（5）其它方面的應用

通訊公司利用遠程通信，及時了解客戶信息，創新客戶服務，拓展新的業務，擴大市場影響力，贏得最佳效益。高校利用數據挖掘技術，了解生源信息，將學校的專業信息發送給目標生源；對教師的情況進行分析，從中找出關聯性，有針對地制定教學方案，有效提高高校的教學質量。醫藥公司通過對醫生處方分析，了解醫生的用藥情況，可以制定合理的供貨計劃和營銷策略。旅游機構對旅游團體進行分析，可以采用有效的旅游模式，吸引更多的旅游團體。利用衛星遙感技術獲取的數據，提高天氣預報的準確度。

3.3人工智能在檢測系統的應用

人工智能在檢測領域的應用非常廣泛，如前面介紹流水線的監控、智能故障診斷、專家技術系統等，現對網絡入侵的智能檢測系統加以簡要說明。

3.3.1網絡入侵專家檢測系統

該系統的智能化程度高，用戶不用干預專家系統的推理。然而，其系統信息是建立在專家知識的基礎上，必然受專家認知網絡攻擊模式的限制。該系統的構建基于以下幾點：首先，采用安全入侵規則的描述方式，如判斷樹描述、圖形描述等。其次，通過合理推理，參照專家庫的規則，判斷網絡安全狀況，檢測是否有入侵行為發生。最后，更新專家庫，調整專家規則，結合神經網絡技術，利用神經網絡技術的敏感性與快速反應能力，不斷增強系統的自適應功能，提高系統檢測能力。

3.3.2入侵統計智能檢測系統

該系統主要對異常的安全問題進行檢測。它通過建立正常行為模型，對照進行網絡入侵檢測，檢測出正常行為有較大偏離，則視為異常。首先，確立門限值，統計某一事件在特定時間出現的頻率，檢測是否超出門限值，判斷系統是否異常。其次，設定事件度量均值、度量標準偏差的置信區間，統計系統的兩個參數值，判斷系統是否偏離區間，檢測系統異常與否。最后，根據事件的矩陣數據，對事件轉移的概率進行統計分析，結果小則預示存在異常。

參考文獻：

[1] 于大方.淺析人工智能及其應用領域[J].科技信息.2008(23)

[2] 張鵬.智能機器人輔助教育及其應用[J].中國電化教育2009(2)

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[4] 張睿.淺論數據挖掘技術及其應用[J].成功(教育版). 2009(10)

人工智能在醫療診斷的應用范文第3篇

一、芯片

據人工智能協會的《中國AI創新應用白皮書》顯示，從1986年到2007年，全球單日信息存儲能力增加了約120倍，在數據生成量方面，預計到2020年，將達到44ZB，是2009年的44倍。數據量的成倍增長，伴隨的是芯片行業的蓬勃發展。

在這條賽道上，有智能設備廠商、云計算廠商、傳統芯片廠商。蘋果、微軟和谷歌都在開發自己的處理器，應用于人工智能和其他的工作負載，其目標是實現在沒有云處理的情況下壓縮算法。大數據、人工智能以及高性能計算和分析越來越趨向于利用GPU。這一趨勢使英偉達成為重要玩家，同時，也為AMD注入了新的活力。英特爾將其布局從個人電腦轉向數據中心和物聯網。

此外，一些更加垂直細分的初創公司的表現同樣不容小覷。近期，寒武紀、地平線、深鑒、Kneron、鯤云科技等人工智能芯片公司相繼獲得融資，新一代計算芯片可以提供更強大的計算力，同時在集群上實現的分布式計算能夠幫助人工智能模型在更大的數據集上運行。

二、智能音箱

相對于傳統音箱而言，智能音箱不僅是音響產品，同時是涵蓋了內容服務、互聯網服務及語音交互功能的智能化產品，不僅具備WiFi連接功能，提供音樂、有聲讀物等內容服務及信息查詢、網購等互聯網服務，還能與智能家居連接，實現場景化智能家居控制。

也因此，2017年成為了“百箱大戰”的一年，智能音箱的炙熱戰火從國外燒到了國內。目前國內切入音箱市場的公司主要有三類：

一是以喜馬拉雅“小雅”為代表的內容基因的公司，他們和“傳統音箱”最為接近，但內容的智能播放提升了用戶在聆聽場景下的交互體驗。二是包括Rokid、出門問問、Broadlink等在內的“智能公司”，在他們的產品里，音樂內容只是眾多功能之一，更多的亮點在語音交互、連接智能家居上。而第三種則是小米、阿里、京東、聯想等“大公司”，他們背后是有龐大的商業生態。

三、醫療影像

今年11月15日，科技部公布了首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單，其中，就包括依托騰訊建設的醫療影像診斷平臺覓影。

AI+醫療是近年來資本投資和企業拓展新業務的熱點，這其中又以醫療影像為甚原因有兩點：醫療影像是所有大病診療的入口和基礎，放射科醫生是醫療行業最短缺的人員之一；人工智能技術爆發的核心——深度學習，正好最擅長分析影像類數據。如此，使得影像識別技術成了最有可能在醫療領域率先落地的技術。

短期來看，目前AI+醫療影像的商業模式一定是To B，并且在競爭初期，渠道為王；從長期來看，To C也有很大的商業機會，隨著技術的成熟，未來病人可以自由選擇AI醫療商的產品進行服務。

四、安防

就目前來說，安防本身具有兩大特性，第一、在傳統的以視頻為主的安防行業中，經過多年的發展，已經積累了大量的數據資源，滿足了人工智能基于大數據為基礎的算法模型訓練的要求；第二、安防行業中事前預防、事中響應、事后追查的特性剛好吻合了人工智能的算法和技術。

也就是說，目前AI在安防領域的應用主要通過圖像識別、大數據及視頻結構化等技術進行作用的。而從行業角度來看，主要在公安、交通、樓宇、金融、工業、民用等領域應用較廣，其中以公安應用最為核心。另外，AI+安防在提前預防犯罪，和保障社會安全方面也起到了非常重要作用。

目前來說，雖然AI在安防領域的應用有著很好的前景，但還沒有達到真正實用的階段，應用中存在諸多的問題需要不斷完善和解決，比如環境適應性差、場景理解受限、人臉識別準確率等等問題。

五、語音交互

2017年，很多業內專家都認為，“語音”將會成為下一代人機交互的主要方式。其原因有三：

首先，語音交互更為自然和方便；其次，語音交互相對于文字交互模式而言，能夠解放人們更多的感官；第三，基于智能語音交互，不需要對APP、瀏覽器進行點擊操作，而是直接通過語音操作的特質，使其能夠凌駕于瀏覽器、APP等其他應用的入口之上，成為一個新入口，而這個入口，將會變革更多的產業，諸如信息搜索、分發。

涉及語音交互的公司包括人工智能機器人廠商、人機交互技術和渠道提供商，以及基礎平臺支撐和關聯技術提供商：??

1、人工智能機器人廠商?主要包括小i機器人等智能機器人廠商，同時還有清華、中科院等人工智能技術研究院校和科研院所。??2、人機交互技術或渠道提供商?包括科大訊飛、捷通華聲、車音網、思必馳等語音技術提供商，以及短信(移動、電信、聯通)、QQ等服務提供商。??3、基礎平臺支撐和關聯技術提供商?包括IDC、云計算平臺、數據挖掘等技術提供商。?

六、融資/收購

大勢所趨下，無論是國內還是海外市場，科技巨頭正在以內生式AI領域的研發，和外延式的直接投資、或收購AI領域的創業團隊等方式在AI領域進行積極部署。而巨頭們收購企業的原因，不外乎爭奪團隊、專利、人才，同時，也是對自身業務的補充，以及為了公司在今后技術生態里的布局和站位考慮。

除了收購，2017年形成的另一個熱浪是融資。我們來看今年發生的融資大事件：

2017年2月，三星、英偉達聯手投資了AI智能語音助手公司SoundHound，這家公司以語音識別與搜索技術獲得了7500萬美元的投資；2017年3月，蔚來汽車以自動駕駛、輔助駕駛獲得了來自IDG資本、高瓴資本等投資方6億美元投資；2017年3月，Geek+科技以智能機器人技術獲得了火山石資本等投資方1.5億美元投資；2017年4月商湯科技以計算機視覺技術獲得了賽領資本6千萬美元投資；2017年5月，深鑒科技以處理器/芯片獲得了高榕資本等投資方數千萬美元的投資；2017年10月，地平線機器人獲得由英特爾投資、嘉實投資等資本方近億美元A+輪融資。

七、人才流動

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八、政策

自今年7月國務院《新一代人工智能發展規劃》后，各地區都在從不同層面加強人工智能相關政策的部署。今年10月，北京市正式印發《中關村國家自主創新示范區人工智能產業培育行動計劃(2017—2020年)》；11月14日，上海市《關于本市推動新一代人工智能發展的實施意見》，提出到2020年，重點產業規模將超過1000億元。11月18日，有“中國光谷”之稱的武漢東湖高新區，出臺全國首個區域性《促進人工智能產業發展的若干政策》，并《東湖高新區人工智能產業規劃》，提出未來三年將每年設立不低于2億元的人工智能產業發展專項資金。

同時，也了“國字號”的人工智能開放創新平臺。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能發展規劃推進辦公室，并公布首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單：依托百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創新平臺，依托阿里云公司建設城市大腦國家新一代人工智能開放創新平臺，依托騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺，依托科大訊飛公司建設智能語音國家新一代人工智能開放創新平臺位列其中。

跡象表明，人工智能政策正在從中央傳導至地方，AI政策自上而下開始發酵，我國已經進入AI產業的“黃金窗口期”，預計未來將有更多地方的政策文件出臺，從而形成多點齊放的局面。

九、智能制造

波士頓咨詢在一份名為《工業4.0——未來生產力和制造業發展前景》的報告中明確指出，以云計算、大數據分析為代表的新技術將為中國制造業的生產效率帶來15%—25%的提升，

智能制造，是在基于互聯網的物聯網意義上實現的包括企業與社會在內的全過程的制造，把工業4.0的“智能工廠”、“智能生產”、“智能物流”進一步擴展到“智能消費”、“智能服務”等全過程的智能化中去，只在這些意義上，才能真正地認識到我們所面臨的前所未有的形勢。

這一年來，各大制造企業為了重塑自身在制造業的全球競爭優勢，在各層面高度重視智能制造，并相應啟動了一系列針對基于模型的企業、網絡物理系統、工業機器人、先進測量與分析、智能制造系統集成等智能制造關鍵要素的計劃和項目，以對“AI+制造”的新競爭力形成進行系統支持。

十、場景創新

人工智能在醫療診斷的應用范文第4篇

在3月10日的比賽中再次落敗后，0：2的壓力讓李世石急于找到應敵之策——據韓國媒體報道，李世石與棋界好友經過通宵復盤研究后認為，“對AlphaGo，必須靠打劫等復雜下法才有機會獲勝”。可惜，今天棋盤左下角出現的劫爭并未能挽回敗局。

“AlphaGo可能唯一存在的潛在弱點就是連環劫，在均衡的狀態下才能看得更透。”北京郵電大學教授、計算機圍棋研究所所長劉知青說。在他看來，即便發現AlphaGo存在弱點，它也能迅速修復，“我們真正看不見的是人工智能的極限”。

AlphaGo影響的不僅是圍棋界，更與未來人類的生活相關。前沿科技媒體機器之心創始人趙云峰認為，谷歌的目的并非要專門做一臺下圍棋的機器去戰勝職業選手，而是把圍棋看作一個標尺來參照，“圍棋只是測試人工智能技術的試金石，體現的是技術的進展和突破，還能延伸很多領域”。

在趙云峰看來，AlphaGo致勝的訣竅在于其深度學習的能力，其“最大的優點是輸入數據讓它通過分析給出結果，而人們可以由此作出決策”。這個應用方向目前已經開始在現實生活中運用。據報道，“生”出AlphaGo的DeepMind已經和英國國家醫療服務體系建立合作，正嘗試用智能算法協助醫生診斷。

然而，科技給人類帶來驚嘆的同時不免讓人驚愕，未來人工智能是否會像很多科幻電影中那樣，威脅人類生存？

北京大學心理學系教授魏坤琳擔心更多的是現實可能。他認為，人工智能可能會引起新的資源爭奪戰，建議從現在起就制定規范，對人工智能給予一些限定，“大家都在爭奪資源，無論個人、企業和國家，誰掌握了更強大的人工智能為你所用，就能占得先機，就像核武器一樣，可以不去作惡，也會有反面用途”。

人工智能在醫療診斷的應用范文第5篇

一、“區塊鏈+AI”行業概述：

1、“區塊鏈+AI”行業簡介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計算機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學會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現階段AI智力已可達4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術不斷成熟應用，圍繞著“AI+”的技術理念創新也在不斷提出，其中“區塊鏈+AI”的技術理念尤為突出。

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式。其本身作為比特幣的底層技術，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補人工智能應用中存在的數據共享、數據安全等問題。區塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運行中需要的數據信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點，使得AI更可信、更安全。可以說“區塊鏈+AI”是新型技術之間的通力合作，若兩者可有機結合，將會創造更大的價值。

從金融、消費、醫療服務到政府服務，區塊鏈和人工智能的結合正在逐步滲透各個行業和領域。人工智能和區塊鏈的協作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數據分析和匹配的同時，區塊鏈將提供一個更加安全和可信任的網絡。

2、人工智能和區塊鏈行業現狀概述

人工智能被譽為引領未來的戰略性技術，是提升國家競爭力、維護國家安全的核心技術之一，也將成為經濟發展中新一輪產業變革的核心驅動力。在我國，人工智能的發展受到高度重視，2017年7月8日國務院了《新一代人工智能發展規劃》的戰略部署，明確我國新一代人工智能發展的三大戰略目標：至2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，成為重要經濟增長點，全面支持建設小康社會；至2025年人工智能基礎理論實現重大突破，成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，向智能社會建設邁進；至2030年人工智能理論、技術和應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，為經濟強國奠基。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，2016年中國人工智能相關專利年申請數量達30115項，產業規模突破百億，2017年中國人工智能產業規模達152.1億元，該行業每年以40%～50%增長率進行增長，預估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業總數已達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均具備機器學習處理單元，為人工智能硬件打下堅實的基礎。人工智能行業目前已走過技術蠻荒期，處于通用技術與行業結合形成商業化場景應用階段。根據目前滬深兩市板塊分類統計，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層、技術層、應用層各相關領域。

相比于人工智能技術已經經歷了60多年的長足發展而言，區塊鏈技術目前起步不到10年，且剛剛經歷了三個初級的階段，分別為：

起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數字貨幣使得區塊鏈技術開始走進部分極客和新興技術愛好者的視野當中，并開始在世界范圍內形成一定程度的關注和研究。

雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎技術架構之上引入了智能合約，使得區塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區塊鏈技術開始延展到更多行業和領域。

發展期：2018年-，區塊鏈技術開始迭展，行業發展聚焦于更為安全的技術架構的搭建與更加良好基礎性能的提升，區塊鏈安全、區塊鏈與人工智能等方向開始受到行業重視，一些應用逐步在全球各個行業領域開始試點。

目前區塊鏈技術發展總體階段處于類似于互聯網發展的初期階段，距離大規模的應用落地仍然需要時間積累。“區塊鏈+AI”是新興技術相互賦能的良好應用結合，區塊鏈技術在人工智能這一垂直領域的探索，有助于加速新興技術的落地，并在實踐過程中不斷完善。目前大部分“區塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應用階段。

二、“區塊鏈+AI”具有的優勢與挑戰

在人工智能為區塊鏈提供更強大拓展場景與數據分析能力的同時，區塊鏈技術可為人工智能提供高度可信的原始數據以支持其持續的“深度學習”。在未來人工智能高度發展的同時，也可通過區塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內。這對兩者的技術發展進程都提出了更高的要求，總體而言，區塊鏈技術本身處于早期階段，與人工智能相結合需要持續迭代以滿足人工智能對性能和穩定性的要求。

1、“區塊鏈+AI”兩項尖端科技的相互賦能

區塊鏈與人工智能兩項技術的結合，有以下七個方面的優勢：一是區塊鏈可以提高人工智能的數據安全性；二是區塊鏈可以加速數據的累積，給人工智能提供更強大的數據支持，解決AI的數據供應問題；三是區塊鏈可以解決數據收集時的數據隱私問題；四是人工智能可以減少區塊鏈的電力消耗；五是區塊鏈使得人工智能更加的可信任；六是區塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間；七是區塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結合的優勢具體說明如下：

（1）提高數據安全性

區塊鏈可以幫助人工智能避免因數據存儲問題導致的故障。區塊鏈中每個節點都按照鏈式結構存儲完整的數據，每個存儲節點都是獨立的、地位等同的。區塊鏈的高冗余特性，分布式數據存儲，可避免系統級別風險的發生。理論上看除非所有節點全部出現風險，否則數據就是安全的。

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，使用什么數據進行訓練，以及誰部署了最終的，是我們應對人工智能可能出現的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數人工智能程序都是“深度學習”算法的變體。不良的數據內容將給人工智能帶來相應的安全隱患，區塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓練數據開發的，避免了這一問題。更寬泛地說，區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據來訓練算法。

（2）大量且豐富的數據支持

一些企業為了自身發展會進行海量數據收集，同時因為市場競爭而拒絕進行數據共享。由此造成這些公司接觸到的數據有限，缺少完整的數據集做支撐，使得人工智能產品質量較差。采用區塊鏈技術，可以利用數據分類帳進行部分數據的購買銷售。可靠性強、可用性高的數據將會使得企業生產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。

當收集了大量同類型數據用于訓練AI模型時，數據會受到偏差或“過度擬合”的影響。數據樣本將不具備典型的隨機性來代表總體的特性。使用此類型數據訓練的模型比使用更多不同樣本進行訓練的模型表現能力要差很多。通過引入區塊鏈技術，讓不同的人和公司來提供可信的不同數據，可以獲得更多樣化的數據樣本，幫助AI完成“自主性”決策。

（3）隱私保護

人工智能的高速發展需建立在大量的數據基礎上，不可避免地涉及到個人隱私數據合理使用的問題，例如從公共數據庫中推導出私人隱私信息，通過這些信息又推導到其他相關人員的信息，這已經超出大部分人同意披露的信息范圍。區塊鏈采用非對稱加密和授權技術，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內容，無法獲取用戶完整的個人身份信息，此技術在AI大數據運行環境下，個人的隱私免于被侵犯，不法企業難以利用用戶數據來牟取不正當利益。同時，區塊鏈與加密算法相結合可以在數據分享過程中分離數據所有權和使用權，讓數據使用方可以利用密文進行模型訓練和使用，徹底杜絕原始數據泄露的風險，從而打通企業和政府中的數據孤島。

（4）能源消耗減少

采用POW共識機制的區塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學習算法，提升數據中心的負載，操控計算機服務器和相關的散熱系統，優化冷卻，有效地進行設備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實，2017年6月百度的智能樓宇項目一個月內為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實驗室DeepMind利用人工智能技術幫助谷歌削減了15%的用電量。

（5）可信任度的提升

一個人工智能管理的區塊鏈可以為獨立于人工智能運行的底層平臺的人工智能提供一個分散的標識。每一個主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認同的節點，這將為AI識別提供一個解決方案，類似于今天的網站證書，以驗證網站所有權。

一個人工智能管理的區塊鏈還可以允許每個人工智能將其活動的常規哈希函數寫入區塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進行不可篡改的檢查。區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，確保人工智能的錯誤行為被及時的發現、分析和糾正。而區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”和刪除犯罪活動數據。

最后，區塊鏈的共識機制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執行任務的公共記錄(必須由多個區塊鏈節點進行驗證)，我們可以確保人工智能的運行不會超出界限。

（6）更短的AI訓練時間

在使用區塊鏈技術保障訓練數據的真實可靠性的前提之下，可以通過區塊鏈的分布式數據存儲的方式將一臺人工智能的深度學習訓練時間大幅度的減少。例如一個人工智能的訓練可以采用模型并行或者數據并行的方式，將單個的模型或者數據分布在不同的機器之上，從而減少訓練時間。人工智能也可以在同步數據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據的相互確認，可以直接進行下一步的操作，從而進一步減少人工智能的深度學習訓練時間。

（7）開放公平性

區塊鏈提供的核心價值是“去信任中介化”。如果想要創建一個自組織和自我調節的人工智能網絡——那么分布式記賬技術是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經徹底改變了分布式計算——將計算任務分散在多臺虛擬機之間，以實現高效的可伸縮任務處理。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一調度特定任務，以實現非常特定的目標。

而基于區塊鏈技術的智能合約將使“去信任中介”的網絡得以實現，在這種可信網絡中，兩個人工智能系統可以安全可靠地進行交互，而無需任何中心化的中介。區塊鏈還可為人工智能提供聲譽系統，這樣每個人工智能都可以在選擇與其他人工智能進行交易之前檢查其聲譽。另外，區塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵這些人工智能開發人員共享他們的數據和他們的產品，而不必擔心出現某些偏袒競爭對手或竊取其知識產權的情況，并確保所有相關方為他們的工作獲得適當的報酬。

2、“區塊鏈+AI”面臨的挑戰

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

（1）政策性風險

區塊鏈目前部分的衍生應用在世界各地存在著一定的政策風險——例如未來是否采用區塊鏈技術伴生的通證來激勵人工智能開發或節點管理，但無論是在經濟上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。

（2）技術融合的不確定性

作為兩個前沿的新興技術，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當前區塊鏈的技術指標，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結合并實現落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區塊鏈的主要問題為擴容、隱私、和計算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實現。

（3）大規模的社會應用面臨挑戰

數據共享威脅大型企業利益。通過弱化數據的中心化，降低了大型企業相對小公司的競爭優勢。如果任何人都可以訪問這些數據集和計算，那么任何人都有機會與世界上最大的公司競爭。從技術領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企業和小企業共同分享。之前使用用戶數據來制定廣告或業務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據。因此，大公司可能會反對數據去中心化，并可能游說維持AI模型開發方面集中式數據集的現狀。

（4）不可控性

當使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，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，因在區塊鏈上運行的事務和交易不可撤銷，可能會給企業和個人造成不可挽回的損失。

三、AI與區塊鏈結合的應用場景

結合兩者技術優勢，通過AI讓區塊鏈更智能，區塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區塊鏈的結合應用，市場上已經涌現出很多相關項目和理論創新，描述了不同場景下結合，比如：

（1）區塊鏈+AI在醫療方面進行結合

相關的結合領域有醫療數據加密和醫療計算分析。關于醫療數據方面，據統計，大部分的醫生會直接將病人的病情、個人信息等信息發給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應用區塊鏈的非對稱加密和授權等技術，對關鍵信息進行加密，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，將大大的提高醫療數據的隱私性。關于醫療計算分析方面，AI在醫療機構提供數據錯誤率小于2%，利用區塊鏈的技術，可以對于醫療數據進行信息交換，相比傳統AI，數據可更好地進行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發區塊鏈醫療數據審計系統，利用“區塊鏈+AI”技術讓醫院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數據。

（2）區塊鏈+AI在數據市場進行結合

利用區塊鏈集合群體的力量，進行數據上的共享、AI模型的訓練等。AI的發展離不開龐大的數據集，區塊鏈可以利用數據分類帳進行高質量數據的購買銷售，當收集了大量的、多樣化的數據樣本后，可用于訓練AI模型，這些數據及AI模型將會解決信任的數據孤島問題，使得人工智能機器人可以進行共享學習，自我成長，產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項目涉及該領域。

（3）區塊鏈+AI在金融領域進行結合

相關的結合領域有市場情緒分析、去中介交易商經紀人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進行深度學習和時序分析，再結合區塊鏈技術保護下的個人數據相整合，為個人提供更精準的交易服務。具體來說，就是從用戶面板上進行大數據采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數據，對市場波動進行預算，最后自動化下單。利用機器人取代人工，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，降低金融欺詐風險，此外，AI監控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項目涉及該領域。

（4）區塊鏈+AI在云計算方面進行結合

當前AI云計算方面面臨計算資源昂貴、訓練時間長、訓練數據多、開發去中心應用困難等問題，結合區塊鏈技術后能較好地解決以上問題。把區塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉換為AI云算力，資源上進行整合，降低計算成本。目前有NebulaAI項目涉及該領域。

（5）區塊鏈+AI在物聯網方面進行延展

首先，區塊鏈技術可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區塊鏈+AI技術完成生物身份識別和身份認證，將個人身份與物聯網聯系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯網設備在區塊鏈+AI的加持下，數據共享，設備可智能化更新。具體的垂直應用包括：應用在工業制造上，制造生產的設備在區塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產能；應用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應用，解放人們的時間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發生；應用在監控等公共基礎設備上，身份認證能快速的識別出罪犯，有利于維護社會穩定。目前有智行者、美圖等項目涉及該領域。

四、“區塊鏈+AI”行業展望