智能医疗行业研究精选(九篇)

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第1篇：智能医疗行业研究范文

根据咨询机构Venture Scanner的数据显示，2016年全球人工智能公司的融资总额已高达89亿美元。在众人眼中，人工智能被认为是堪比工业革命的新一代技术革命。

但在2017年中国绿公司年会的“创变者专场”上，阿里巴巴人工智能研究机构资深总监华先胜开始就对依图科技创始人兼CEO朱珑抛出了炸弹问题：如何证明这次兴起的人工智能不再是虚假的春天？

前者曾获选国际电气与电子工程协会院士（IEEE Fellow），是视觉识别和搜索领域的国际级权威学者。后者则在UCLA博士就读期间师从霍金的弟子Alan Yuille教授，并在麻省理工学院人工智能实验室担任博士后研究员，于2012年回国创立了依图科技。二者对话称得上是国内人工智能界的顶尖交锋。

依图科技专门从事人脸识别的技术研发，服务国内数十个省公安厅、海关、边检和金融机构。去年下半年，依图携人工智能技术进军医疗行业，提供基于医疗影像和病历数据的疾病辅助筛查技术。在国内，这样的AI+医疗初创企业有50多家，它们分布于虚拟助理、医疗大数据、医学影像等多领域。种种迹象表明，医疗有望成为安防之后人工智能的下一个爆发点。

不过，华先胜的存疑不无道理。半个世纪以来，人工智能数次引发业界狂欢，人们以为人工智能将要改变世界，但最终都被证明还只停留在概念阶段。究竟人工智能可否切实改变人类的生活点滴，实际的看病就医过程会有多大改善，这一切真的准备好了吗？

人工智能进入医疗行业的首要困难来自行业本身的高专业门槛。比如对肺结节CT影像的智能判读设计算法，就涉及病灶位置、解刨分布、结节良恶性等的具体分析。“好比是一堵墙，要3-9个月的时间才能摸到边，AI行业里有决心学习医疗专业知识的不多。”朱珑告诉《21CBR》记者。

在商业化落地的过程中，人工智能本质上是一门技术，而非一款产品或是其他载体。高度垂直、需求各异的医疗行业给了创业公司机会，也形成了公司之间的巨大差异。针对不同的医院、科室和病类，产品线就千差万别，没有相似的对标，也没有可参考路径，大家都摸着石头往前走。

依图将目光首先对准了医院的放射科室，与浙江省人民医院放射科联合组成科研团队，搭建医疗影像智能平台，实际使用5个月下来，计算机对肺结节的识别准确率已经达到95%，这一实现，大大解放了放射科医生的工作负荷。在此之前，浙江省人民医院放射科平均一天要接待200例肺结节筛查患者，每个患者做CT检查产生200张连续断层图像，也就是说，放射科的医生平均每天要看40000张图像。

高强度的工作负荷往往令诊断精准性超出了人类的把控范围，而机器学习对医疗行业的价值就此凸显出来：算无遗漏。华先胜表示，而当大量的医生诊断数据通过人工智能模型算法不断强化，并输出经验反哺回医生，“你可以想象带来的革新会多大”。

但是，对于人工智能科学家们，其自身的专业领域仍面临着诸多十字路口。一方面，学界不了解产业界最新的商业化进展，往往基于公开但过时的资料进行评论，从而造成偏差。另一方面，即使是当今最好的人工智能实验室或公司之间、甚至机构内部的不同部门，也变得难以评价对方的工作。“今天的人工智能是一个技术难辨和没有权威的时代。”朱珑在演讲中称。

第2篇：智能医疗行业研究范文

关键词：智能机器人；未来生活；智能技术；家政服务；教育娱乐

中图分类号：G634 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）02-0180-01

智能技术的出现与发展，推动智能机器人的快速发展，使其逐渐的应用在了我们的日常生活之中，部分家庭已经将智能机器人作为日常生活的一个重要组成部分。目前智能机器人在家政、餐饮服务、智能陪伴、教育娱乐以及医疗康复等方面已经有了一定的应用，将部分工作交由智能机器人来完成，已经给人们的日常生活带来极大的便利，是人们的生活水平得到了显著的提升。

1 智能机器人简介

机器人是人们在科幻电影中常常能够看到的，而智能机器人则是基于机器人技术逐渐发展出来的全兴的产物，将知识作为其核心基础，拥有着较好的思维能力，可以对人们发出的口头指令加以很好的理解，并依据所处环境通过最佳的方式来执行的一种高智能机器人[1]。对于思维能力和行为能力而言，目前的智能机器人在这方面已经和人类的能力愈发的接近，能够依照任务目的和要求加以判断，并制定出最佳的行为规划，最终实现人们所下达的指令。智能机器人逐渐的完善与发展，将会给人们未来的生活带来很大的改变，使人们的生活质量与生活水平越来越高。

2 智能机器人如何改变未来生活

2.1 家政机器人

目前已经有大量的家政机器人运用了智能识别技术，诸如，擦窗机器人的出现，其具有着超高的识别能力，能够对玻璃窗上的污渍及时发现并清除，使人们不用再定期人工的进行清洁。而且现在扫地机器人已经大量的进入到了人们的生活之中，智能扫地机器人能够对房间内的障碍物实现自动躲避，并且能够对房间内实现全面的清扫，这对于生活节奏不断加快，无暇打扫房间的上班族来说有着非常大的帮助作用。未来智能家政机器人还将不断的开发与研制，机器人所能承担的工作也将越来越多，对于减轻人们的生活负担必将起到越来越重要的作用。

2.2 餐饮服务机器人

目前，已经开发出了能够应用在餐饮行业中的送餐机器人，将其引用在餐饮行业之中能够有效地缓解餐饮服务人员不足的现状，而且能够提升送餐速率。送餐机器人主要是通过实现准备好的磁性导航线进行运动，根据下达的指令，将食物准确地送达到指定的餐桌处，并且具有一定的言语沟通能力，当客人出现野蛮行动时，其还能够发声请求客人离开[2]。这样不仅能够减少餐饮行业劳务资金的支出，而且能够吸引大量的客户来店内就餐，对餐饮行业的发展有着很好的助力作用，而且也解放了大量的劳动力。目前也研制出了机器人厨师，其能够根据数据库中存储的菜谱，按照既定的制作步骤进行菜肴的制作，做出色香味俱全的美食，将其应用在未来的餐饮行业中能够减少传统厨师的劳动量，而且能够降低厨师受到的油烟伤害。

2.3 智能陪伴机器人

我国已经逐渐进入老龄化社会，现在独生子女多数是没有时间来对老人加以陪伴的，导致老人常常是孤身一人生活。随着智能陪伴机器人的出现，子女为父母购买一台陪伴机器人不仅能够和老人聊天，并且能够对老人身体健康实现监测，这对于提高老人晚年生活质量，减轻儿女负担有着非常大的作用。随着智能机器人技术逐渐的发展，未来可能会使陪伴机器人能够实现做饭与打扫等能力集于一身，使其代替子女来照顾老人，对提高老人的晚年幸福感极有助力。

2.4 教育娱乐机器人

我国企业已经将机器人向教育领域加以延伸，通过将机器做成诸多的组成部件，能够对机器人实现拆解，并将组成部分重新组合成新的形状，通过这样的一个机器人能够使儿童在玩耍过程中锻炼动手能力，而且机器人中安装有语音播报功能，在其中存储了大量的寓言、诗词以及通话等，通过对其播放能够做到寓教于乐。而且现在也有很多为中学生甚至是成人设计的机器人，其能够帮助学生和成人进行知识学习分析，提高学习效率。教育机器人出现对今后培养学生动手能力以及学习理工科知识有着非常大的作用，必将极大地提高我国的教育水平。

2.5 医疗康复机器人

中风作为我国一种高发病率的疾病，一旦出现中风便会出现肢体残疾，甚至会完全丧失行动能力，而对于中风患者进行康复性训练过程时，常常需要一名医疗工作者或者是家人在旁协助其完成，这对于医疗工作者和患者家属而言具有着极大的负担[3]。随着智能康复机器人的出现与发展，逐渐将其应用到中风患者的日常康复训练之中，康复机器人可以帮助患者进行科学且有效地训练，对提高中风患者肢体活动能力有着非常显著的效果。而且康复机器人能够帮助因其他事故导致残障的患者不再利用轮椅便能实现行走。将康复机器人应用在医疗行业，能够有效地减轻医务工作者与病人家属的压力，能极大的节省医护资源，这对未来医疗事业的发展非常有利，使医疗工作者能够将更多的精力转移到医疗研究和其他更需要治疗的病人身上。

3 结语

智能C器人作为一项新兴的高科技产品，拥有着非常广阔的发展前景。智能机器人若想获得长足发展，就需要技术开发人员对人们日常生活中的真实需求不断加以分析，根据人类的需求开展进一步研究，促进更多的智能机器人逐渐地融入到人们的日常生活之中。智能机器人的快速发展，必将改变人们的未来生活方式。

参考文献：

[1]陶永.发展服务机器人，助力智能社会发展[J].科技导报，2015，12（23）：58-65.

第3篇：智能医疗行业研究范文

在2016移动智能终端峰会开幕式上，移动智能终端技术创新与产业联盟“北斗技术与应用委员会”成立。据了解，该委员会是在工业和信息化部电子信息司指导下，由移动通信产业链和北斗位置服务产业链相关的37家单位共同发起成立的全国性的非营利社会组织。

同时，“智能硬件（IOT）可信认证”“移动信息化可信选型”测试结果并现场颁发了奖励证书。旨在推进智能硬件（IOT）、移动信息化产品及服务的标准化和规范化，推进产品成熟和服务质量提升，促进行业自律。

在下午的主论坛上，与会嘉宾纷纷就移动智能终端、智能硬件、互联网医疗、无线通信安全、物联网云平台等方面进行了分享与交流。现场还颁发了移动智能终端“墨提斯”（METIS）年度大奖。

据了解，2016移动智能终端峰会为期两天，除了主论坛，还开设了12个分论坛，内容涵盖智能硬件（IOT）与行业应用、北斗导航与天通卫星通信、移动安全技术与应用、移动应用与HTML5产业、人工智能、智能家居、车联网、互联网医疗健康、虚拟现实与增强现实等方面。

智能互联时代的云服务

为了更好地打造最具权威性和价值的智能终端产业与技术展示推广平台，峰会还广泛纳入了智能终端领域的发展成果，在终端安全、北斗导航、操作系统、HTML5、生物识别、虚拟现实/增强现实等技术领域开展了专题演讲分享，在移动信息化、智能硬件（IOT） 、智能家居、 车联网、医疗健康、移动金融等为代表的各细分领域进行了交流与分享。上海卓易科技股份有限公司卓易云创事业部产品总监周思敏也应邀在此次峰会的主论坛上，做了以“智能互联时代的云服务”为主题的演讲，其对行业特点及现状的深入剖析，对智能互联时代云服务DroiBaaS形态及能力的详细阐述，获得了参会领导及与会嘉宾的高度认可。

DroiBaaS，是卓易科技旗下重要核心产品之一。在技术及全链条服务能力上，DroiBaaS有着其他云服务提供商所无法比拟的优势。据悉，目前作为数据中心联盟理事成员的DroiBaaS，率先通过了可信云服务认证，拥有从测试开发到应用分发，从移动营销到流量变现乃至资本助力的整合式服务能力，可以为各企业及个人开发者提供高效能、稳定、低成本的一站式解决方案。而且区别于AWS、微软云、SoftLayer等第一代云服务提供商， DroiBaaS以行业痛点切入云服务领域，以用户需求主导服务升级，在以往公有云数据中心提供的基础服务上，对云计算资源进一步封装、简化、优化，提供集开发、运维和服务于一体的一站式后端云服务。

通过减负与提效， DroiBaaS可以帮助开发者解决移动产品后端开发的烦恼，使开发者集中精力于用户研究、市场开拓、创意与设计等事项，以更高的效率，更快的节奏，轻松实现移动应用开发、上线、运营、资本回流等全生命周期管理。据统计，与传统移动应用框架相比，使用后端云服务DroiBaaS进行开发，研发周期可以缩短50%，研发成本和运营成本皆可下降近80%。

此外，更为重要的是，DroiBaaS还设有微创基金，集结了众多天使投资人及成熟的投融资团队，能够对优秀团队及创意产品直接进行资金支持，全面助推合作共赢。

事实上，相较于其他云服务提供商，DroiBaaS之所以能够为开发者提供更先进、更强大的技术支持，并获得市场认可的从开发测试至应用分发、移动营销、流量变现的全产业链整合服务能力。

除了其技术团队拥有超强的研发能力外，还得益于卓易科技旗下强大的互联网产品服务集群。卓易科技这家成立于2007年的互联网公司，从创建伊始就树立了明确的目标：成为最具创新精神的互联开放平台，让更多人通过互联网服务乐享生活。

当前，信息技术的创新发展与应用已进入新阶段，大数据、物联网、云计算、移动互联网的持续发展，更是不断催生着智能服务的新产业、新业态。我们有理由相信：DroiBaaS的出现，会在很大程度上改变互联网产品开发模式，使创业变得更极致简单，使移动互联网行业充满活力。

论国产手机的好处

说起智能终端，可能很多人都要一愣，想上半天。但是作为代表之一的智能手机，恐怕每个人都能说得上来，甚至吃饭、打车、购物、理财等都可以通过手机操作完成，越来越多的人离不开手机，一会儿不见就会魂不守舍、坐卧不宁。

据了解，中国信息通信研究院与合作伙伴将集中一批年度报告，其中包括《2016国产手机品牌发展报告》等就是把视角直接对准我们形影不离的智能手机。

据权威统计机构IDC报告数据显示，2015年全球智能手机出货量达到14.3亿部，增长速度放缓至9.8%。2015年1月至11月，国内智能手机出货量达到4.07亿部，同比增长16%。华为、小米、宇龙、中兴、联想等国内企业出货量位居全球前十。我国已经跃居世界最大的智能手机生产制造基地和消费市场。

以华为手机为例，根据华为的2016上半年业绩，华为消费者业务上半年完成销售收入774亿元人民币，同比增长41%，智能手机发货量6056万部，同比增长25%。而根据IDC的预测，2016年全球智能手机发货量增长仅3.1%，这意味着华为远远跑赢世界速度。

融合力量有多强

智能感知、虚拟现实、无线充电等新技术让智能产业的产业链整体能力得以提升，可穿戴设备、智能家居、车载系统、医疗器械、机器人等代表的以人们生活需求为动力的新型产品形态和服务模式不断演进，让智能生活不再是可望不可及的科技幻想，如今正成为一个可感知、可应用的完整生态体系。

智能终端是移动互联网的载体和入口。近年来，我国智能终端硬件产品出货量已经跃居全球首位，并形成了生产制造等完善的具有较强竞争力的生态产业链，涌现了一批具有全球影响力的中国知名品牌。基于智能终端和智能硬件的移动开发技术正在喷涌，“互联网+”下APP开发广泛深入用户的工作和生活，智能硬件和移动应用开发牵引电子信息产业发展。

目前国内企业在关键器件，高端设备，先进工艺，软硬件协同等方面技术积累存在短板。国家在纵向上围绕打造重点产业链，横向上围绕营造产业生态，从安全保障等方面梳理出核心关键环节。

智能硬件更与各行业应用紧密联系，融合通信技术、智能技术，涵盖产品设计、芯片发展、芯片方案、关键器件、电源、显示感知、应用开发以及生产制造。

站在“风口”怎么飞

在互联网创业者中经常听见这样一句话：站在风口上，猪都会飞。“飞猪理论”成为了互联网思维的代名词。其实我国“互联网+”的提出也是互联网思维的实践方案。

多形态智能终端产品依托云计算、大数据的应用实践逐步展开，向医疗、交通、教育、金融、工业等传统行业深度渗透，结合众创模式不断推动各种新产品、新业态的培育发展，也为“大众创业、万众创新”提供肥沃的土壤。

第4篇：智能医疗行业研究范文

《新闻周刊》5月24日

几十年来，技术不断地让手机、笔记本电脑、应用程序等整个行业的产品变得

>> 美国医疗保障制度评估 人工智能将统治地球？ 人工智能将改变什么 人工智能将重塑商业生态 美国改善双重参保者的医疗保障 人工智能与医疗 美国医疗保障体系改革及其对中国的启示 美国医疗保障制度的嬗变及启示 美国医疗保障体系现代化进程分析 美国医疗保障制度改革与发展的政治维度 人工智能将使人类更强大 人工智能将再造互联网 人工智能将促进制造业升级 人工智能将取代50%的工作 人工智能将重新定义人类 人工智能将改变经济等3则 人工智能将如何威胁人类文明？ 人机大战：人工智能将带来什么 美国的养老保障系统 完善我国医疗保障制度 常见问题解答 当前所在位置：中国 > 政治 > 人工智能将大大改善美国医疗保障系统 人工智能将大大改善美国医疗保障系统 杂志之家、写作服务和杂志订阅支持对公帐户付款！安全又可靠！ document.write("作者：未知 如您是作者，请告知我们")

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几十年来，技术不断地让手机、笔记本电脑、应用程序等整个行业的产品变得越来越便宜，而医疗保健却在另一个世界里顽固地徘徊，在这个世界里，科技让一切变得更加昂贵和复杂。现在，许多美国创业公司正在利用人工智能和海量的数据以及自动化的方法，有望在提高医疗效率的同时降低医疗成本。比如有些公司正在试图利用人工智能实现一些医生的工作自动化。IBM的沃森利用机器强大的计算能力来解决问题，目前正在成为世界上最好的诊断专家。它的软件可以吸收所有可用的病人稻荩以及每年发表的成千上万的医学研究论文（远远超出了任何人的阅读能力）。该系统甚至可以跟上新闻的步伐，例如，了解哪些地区会受到某种传染性疾病的影响，这可能有助于诊断最近去过这些地区的人。

第5篇：智能医疗行业研究范文

一、“区块链+AI”行业概述：

1、“区块链+AI”行业简介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文缩写为“AI”，主要研究如何使计算机去做更多过去只有人类才能完成的智能工作。AI一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出，2015年美国伊利诺伊小组研究中表明，现阶段AI智力已可达4岁孩童智力水平。随着人工智能技术不断成熟应用，围绕着“AI+”的技术理念创新也在不断提出，其中“区块链+AI”的技术理念尤为突出。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。其本身作为比特币的底层技术，拥有去中心化、开放性、自治性、信息难篡改、匿名性等特征，可有效弥补人工智能应用中存在的数据共享、数据安全等问题。区块链可以为人工智能提供“链”的功能，让人工智能的“自主”运行中需要的数据信息都得到可信记录并具备可溯源的特点，使得AI更可信、更安全。可以说“区块链+AI”是新型技术之间的通力合作，若两者可有机结合，将会创造更大的价值。

从金融、消费、医疗服务到政府服务，区块链和人工智能的结合正在逐步渗透各个行业和领域。人工智能和区块链的协作将会解决诸多的问题，在人工智能提供数据分析和匹配的同时，区块链将提供一个更加安全和可信任的网络。

2、人工智能和区块链行业现状概述

人工智能被誉为引领未来的战略性技术，是提升国家竞争力、维护国家安全的核心技术之一，也将成为经济发展中新一轮产业变革的核心驱动力。在我国，人工智能的发展受到高度重视，2017年7月8日国务院了《新一代人工智能发展规划》的战略部署，明确我国新一代人工智能发展的三大战略目标：至2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，成为重要经济增长点，全面支持建设小康社会；至2025年人工智能基础理论实现重大突破，成为我国产业升级和经济转型的主要动力，向智能社会建设迈进；至2030年人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，为经济强国奠基。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）2017年的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2016年中国人工智能相关专利年申请数量达30115项，产业规模突破百亿，2017年中国人工智能产业规模达152.1亿元，该行业每年以40%～50%增长率进行增长，预估2019年将突破300亿元，截止2017年6月我国人工智能企业总数已达592家，仅次于美国。2017年9月，华为公司推出的芯片麒麟970及苹果公司推出的芯片A11SOC均具备机器学习处理单元，为人工智能硬件打下坚实的基础。人工智能行业目前已走过技术蛮荒期，处于通用技术与行业结合形成商业化场景应用阶段。根据目前沪深两市板块分类统计，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵盖了人工智能基础层、技术层、应用层各相关领域。

相比于人工智能技术已经经历了60多年的长足发展而言，区块链技术目前起步不到10年，且刚刚经历了三个初级的阶段，分别为：

起步期：2009年-2012年，以比特币为代表的加密数字货币使得区块链技术开始走进部分极客和新兴技术爱好者的视野当中，并开始在世界范围内形成一定程度的关注和研究。

雏形期：2013年-2017年，以太坊在比特币的基础技术架构之上引入了智能合约，使得区块链的可拓展性得到极大的提升，区块链技术开始延展到更多行业和领域。

发展期：2018年-，区块链技术开始迭展，行业发展聚焦于更为安全的技术架构的搭建与更加良好基础性能的提升，区块链安全、区块链与人工智能等方向开始受到行业重视，一些应用逐步在全球各个行业领域开始试点。

目前区块链技术发展总体阶段处于类似于互联网发展的初期阶段，距离大规模的应用落地仍然需要时间积累。“区块链+AI”是新兴技术相互赋能的良好应用结合，区块链技术在人工智能这一垂直领域的探索，有助于加速新兴技术的落地，并在实践过程中不断完善。目前大部分“区块链+AI”项目仍处于概念验证阶段或早期应用阶段。

二、“区块链+AI”具有的优势与挑战

在人工智能为区块链提供更强大拓展场景与数据分析能力的同时，区块链技术可为人工智能提供高度可信的原始数据以支持其持续的“深度学习”。在未来人工智能高度发展的同时，也可通过区块链的分布式、透明、可溯源的特点，来保障人工智能始终处于人类可控的范围之内。这对两者的技术发展进程都提出了更高的要求，总体而言，区块链技术本身处于早期阶段，与人工智能相结合需要持续迭代以满足人工智能对性能和稳定性的要求。

1、“区块链+AI”两项尖端科技的相互赋能

区块链与人工智能两项技术的结合，有以下七个方面的优势：一是区块链可以提高人工智能的数据安全性；二是区块链可以加速数据的累积，给人工智能提供更强大的数据支持，解决AI的数据供应问题；三是区块链可以解决数据收集时的数据隐私问题；四是人工智能可以减少区块链的电力消耗；五是区块链使得人工智能更加的可信任；六是区块链帮助人工智能缩短训练时间；七是区块链有助于打造一个更加开放与公平化的人工智能市场。双方结合的优势具体说明如下：

（1）提高数据安全性

区块链可以帮助人工智能避免因数据存储问题导致的故障。区块链中每个节点都按照链式结构存储完整的数据，每个存储节点都是独立的、地位等同的。区块链的高冗余特性，分布式数据存储，可避免系统级别风险的发生。理论上看除非所有节点全部出现风险，否则数据就是安全的。

此外，考虑到人工智能诊断的“黑箱”问题，清晰谁建立了人工智能，使用什么数据进行训练，以及谁部署了最终的，是我们应对人工智能可能出现的问题的最佳防控手段。目前使用的大多数人工智能程序都是“深度学习”算法的变体。不良的数据内容将给人工智能带来相应的安全隐患，区块链则通过记录哪些核心算法是使用哪组训练数据开发的，避免了这一问题。更宽泛地说，区块链可以记录谁编写了原始的人工智能算法以及用什么数据来训练算法。

（2）大量且丰富的数据支持

一些企业为了自身发展会进行海量数据收集，同时因为市场竞争而拒绝进行数据共享。由此造成这些公司接触到的数据有限，缺少完整的数据集做支撑，使得人工智能产品质量较差。采用区块链技术，可以利用数据分类帐进行部分数据的购买销售。可靠性强、可用性高的数据将会使得企业生产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。

当收集了大量同类型数据用于训练AI模型时，数据会受到偏差或“过度拟合”的影响。数据样本将不具备典型的随机性来代表总体的特性。使用此类型数据训练的模型比使用更多不同样本进行训练的模型表现能力要差很多。通过引入区块链技术，让不同的人和公司来提供可信的不同数据，可以获得更多样化的数据样本，帮助AI完成“自主性”决策。

（3）隐私保护

人工智能的高速发展需建立在大量的数据基础上，不可避免地涉及到个人隐私数据合理使用的问题，例如从公共数据库中推导出私人隐私信息，通过这些信息又推导到其他相关人员的信息，这已经超出大部分人同意披露的信息范围。区块链采用非对称加密和授权技术，交易信息公开透明，但对于账户身份信息是高度加密的，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，即使遭到入侵，也仅是一小部分信息内容，无法获取用户完整的个人身份信息，此技术在AI大数据运行环境下，个人的隐私免于被侵犯，不法企业难以利用用户数据来牟取不正当利益。同时，区块链与加密算法相结合可以在数据分享过程中分离数据所有权和使用权，让数据使用方可以利用密文进行模型训练和使用，彻底杜绝原始数据泄露的风险，从而打通企业和政府中的数据孤岛。

（4）能源消耗减少

采用POW共识机制的区块链项目需要消耗大量的电力资源，人工智能可以通过学习算法，提升数据中心的负载，操控计算机服务器和相关的散热系统，优化冷却，有效地进行设备管理，从而减少电力的消耗。对于AI可以优化能源消耗已被谷歌和百度等公司证实，2017年6月百度的智能楼宇项目一个月内为百度省下了25万度用电量，谷歌旗下AI实验室DeepMind利用人工智能技术帮助谷歌削减了15%的用电量。

（5）可信任度的提升

一个人工智能管理的区块链可以为独立于人工智能运行的底层平台的人工智能提供一个分散的标识。每一个主要的人工智能都可以注册成为被普遍认同的节点，这将为AI识别提供一个解决方案，类似于今天的网站证书，以验证网站所有权。

一个人工智能管理的区块链还可以允许每个人工智能将其活动的常规哈希函数写入区块链分类，以便具有加密密钥的可以对其进行不可篡改的检查。区块链搭载的人工智能分布式账本记录了人工智能做了什么，确保人工智能的错误行为被及时的发现、分析和纠正。而区块链的不可篡改性使得人工智能几乎不可能“掩盖它的踪迹”和删除犯罪活动数据。

最后，区块链的共识机制可以确保人工智能处于控制之下。通过人工智能执行任务的公共记录(必须由多个区块链节点进行验证)，我们可以确保人工智能的运行不会超出界限。

（6）更短的AI训练时间

在使用区块链技术保障训练数据的真实可靠性的前提之下，可以通过区块链的分布式数据存储的方式将一台人工智能的深度学习训练时间大幅度的减少。例如一个人工智能的训练可以采用模型并行或者数据并行的方式，将单个的模型或者数据分布在不同的机器之上，从而减少训练时间。人工智能也可以在同步数据并行中删除同步约束限制，而采用异步并行模式——人工智能在每一步的信息处理中不必等待数据的相互确认，可以直接进行下一步的操作，从而进一步减少人工智能的深度学习训练时间。

（7）开放公平性

区块链提供的核心价值是“去信任中介化”。如果想要创建一个自组织和自我调节的人工智能网络——那么分布式记账技术是最好的途径。谷歌、腾讯、IBM、Facebook和其他大型科技公司已经彻底改变了分布式计算——将计算任务分散在多台虚拟机之间，以实现高效的可伸缩任务处理。但是他们的布式处理工具仍然是非常集中的，并且专注于由中心化的控制器统一调度特定任务，以实现非常特定的目标。

而基于区块链技术的智能合约将使“去信任中介”的网络得以实现，在这种可信网络中，两个人工智能系统可以安全可靠地进行交互，而无需任何中心化的中介。区块链还可为人工智能提供声誉系统，这样每个人工智能都可以在选择与其他人工智能进行交易之前检查其声誉。另外，区块链的无中介、高透明度将鼓励这些人工智能开发人员共享他们的数据和他们的产品，而不必担心出现某些偏袒竞争对手或窃取其知识产权的情况，并确保所有相关方为他们的工作获得适当的报酬。

2、“区块链+AI”面临的挑战

“区块链+AI”的面临的问题主要包括两方面：一方面是AI和区块链自身的缺点，在结合后仍无法有效解决；另一方面是AI和区块链结合过程中可能造成原有优势被破坏。例如：

（1）政策性风险

区块链目前部分的衍生应用在世界各地存在着一定的政策风险——例如未来是否采用区块链技术伴生的通证来激励人工智能开发或节点管理，但无论是在经济上还是在政策上如何定义通证仍有很大的不确定性。

（2）技术融合的不确定性

作为两个前沿的新兴技术，且都处于尚未完全成熟的阶段。无论是从当前区块链的技术指标，还是从人工智能的实际落地性来讲，距离两者真正的结合并实现落地，需要面对的不确定性因素仍然存在。目前区块链的主要问题为扩容、隐私、和计算能力，主流的公有链难以支撑人工智能的链上实现。

（3）大规模的社会应用面临挑战

数据共享威胁大型企业利益。通过弱化数据的中心化，降低了大型企业相对小公司的竞争优势。如果任何人都可以访问这些数据集和计算，那么任何人都有机会与世界上最大的公司竞争。从技术领域中去除这些障碍将会改善社会，但共享市场的尝试可能会让大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市场将与许多正在争夺一部分市场的初创企业和小企业共同分享。之前使用用户数据来制定广告或业务策略的公司和政府组织将再次被迫以较不直接的方式获取其数据。因此，大公司可能会反对数据去中心化，并可能游说维持AI模型开发方面集中式数据集的现状。

（4）不可控性

当使用了“一旦运行不可停止”的智能合约时，如果合约代码存在漏洞被黑客利用，黑客将通过智能合约漏洞牟利，因在区块链上运行的事务和交易不可撤销，可能会给企业和个人造成不可挽回的损失。

三、AI与区块链结合的应用场景

结合两者技术优势，通过AI让区块链更智能，区块链让AI更“自主”，更可信。目前对于AI和区块链的结合应用，市场上已经涌现出很多相关项目和理论创新，描述了不同场景下结合，比如：

（1）区块链+AI在医疗方面进行结合

相关的结合领域有医疗数据加密和医疗计算分析。关于医疗数据方面，据统计，大部分的医生会直接将病人的病情、个人信息等信息发给同事，这涉及侵犯病人隐私的问题。应用区块链的非对称加密和授权等技术，对关键信息进行加密，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，将大大的提高医疗数据的隐私性。关于医疗计算分析方面，AI在医疗机构提供数据错误率小于2%，利用区块链的技术，可以对于医疗数据进行信息交换，相比传统AI，数据可更好地进行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在开发区块链医疗数据审计系统，利用“区块链+AI”技术让医院、NHS、病人自身都能实时跟踪其个人健康数据。

（2）区块链+AI在数据市场进行结合

利用区块链集合群体的力量，进行数据上的共享、AI模型的训练等。AI的发展离不开庞大的数据集，区块链可以利用数据分类帐进行高质量数据的购买销售，当收集了大量的、多样化的数据样本后，可用于训练AI模型，这些数据及AI模型将会解决信任的数据孤岛问题，使得人工智能机器人可以进行共享学习，自我成长，产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等项目涉及该领域。

（3）区块链+AI在金融领域进行结合

相关的结合领域有市场情绪分析、去中介交易商经纪人（IDB）和检测金融欺诈行为等。关于市场情绪分析及去IDB方面，利用AI进行深度学习和时序分析，再结合区块链技术保护下的个人数据相整合，为个人提供更精准的交易服务。具体来说，就是从用户面板上进行大数据采集及处理，通过人工智能分析用户情绪数据，对市场波动进行预算，最后自动化下单。利用机器人取代人工，提升效率，降低了IDB佣金。在检测金融欺诈行为方面，使用交易机器人，高频加密交易，弱中心化减少人为操控的可能性，降低金融欺诈风险，此外，AI监控加密市场，让恶意攻击变得更难。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等项目涉及该领域。

（4）区块链+AI在云计算方面进行结合

当前AI云计算方面面临计算资源昂贵、训练时间长、训练数据多、开发去中心应用困难等问题，结合区块链技术后能较好地解决以上问题。把区块链中挖矿及电力消耗过程中过剩的资源转换为AI云算力，资源上进行整合，降低计算成本。目前有NebulaAI项目涉及该领域。

（5）区块链+AI在物联网方面进行延展

首先，区块链技术可以帮助解决“如何证明自己是自己”的问题，用户可通过区块链+AI技术完成生物身份识别和身份认证，将个人身份与物联网联系在一起。其次，解决了更新的问题，所有物联网设备在区块链+AI的加持下，数据共享，设备可智能化更新。具体的垂直应用包括：应用在工业制造上，制造生产的设备在区块链中传递信息，更智能化地成长，提高效率、增加产能；应用在交通上，更好地铺开无人驾驶应用，解放人们的时间，智能化管理交通，有利于减少交通堵塞、交通事故的发生；应用在监控等公共基础设备上，身份认证能快速的识别出罪犯，有利于维护社会稳定。目前有智行者、美图等项目涉及该领域。

四、“区块链+AI”行业展望

第6篇：智能医疗行业研究范文

大会还将同期举办世界机器人博览会，展出面积约5万平方米，设立工业机器人、服务机器人、特种机器人、人工智能展区以及国际展区。来自全球机器人行业的领先企业将携明星展品亮相博览会，展示机器人行业产业链上下游各环节的最新技术应用。

从主题投资角度看，人工智能依然是未来几年计算机行业最具确定性的投资方向之一，各国和行业巨头纷纷采取行动，行业刺激消息频现，本周北京举办了2017年世界人工智能大会，种种迹象表明，我国政府及国内企业正积极参与到世界人工智能的发展中，利好国内人工智能企业和市场的发展，建议长期投资者重点关注。

相关概念股：

GQY视讯：公司拟在军事领域、医疗领域、工业自动化领域研发、生产和推广机器人，逐步进入科技强军、健康医疗、工业自动化行业；

双环传动：旗下RV减速器产品，已完成14个型号定型定标，并进行小批量制造。

埃斯顿：伺服系统及机器人控制器技术位居行业领先地位。

锐奇股份：参与发起设立“高端智能装备产业基金”，并投向于智能装备、核心软件、自动化集成应用、工业数据服务等工业4.0产业。

万讯自控：参股了丹麦SCApe公司，并与Scape共同出资在中国境内设立合资公司，开拓国内机器人应用市场，将专注在机器视觉识别方向。

第7篇：智能医疗行业研究范文

国金证券财富管理中心分析师张杨表示，智慧城市属于新型城镇化概念中的细分板块之一，涉及的范围相当广，包括智能交通、安防、医疗信息化、智能建筑、教育信息化等等。这不仅仅停留在概念阶段，相关公司已经在业绩方面有所体现。

智慧城市带来什么变化？

所谓“智慧城市”，就是借助新一代物联网、云计算、决策分析优化等信息技术，将人、商业、运输、通信、水和能源等城市运行的各个核心系统整合起来，从而更好地理解和控制城市运营，并优化有限资源使用情况的城市。

中投顾问高级研究员薛胜文表示，“智慧城市”是现代社会发展的新产物，是物联网、云计算等新一代信息技术和形形的网络平台集成与现实社会相结合的代名词。“智慧城市”是城市发展模式转型升级的结果，构建了一个开放创新、绿色生态、文明科学的现代新城市发展模式。

国泰君安的研究报告称，智慧城市是城市全面数字化基础上建立的可视化和可测量的智能化城市管理与运营，包括城市的信息、数据基础设施以及在此基础上建立网络化的城市信息管理平台与综合决策支撑平台。从应用领域来看，智慧城市包括智慧的交通、医疗、公共安全、教育、城市发展和能源等领域。

从已披露的数据来看，“十二五”期间，320多个城市在建设智慧城市上的直接投资合计超过3000亿元。业内人士估算，“十二五”期间用于建设智慧城市的投资总规模将可能高达5000亿元。随着更多城市启动智慧城市建设，“十二五”期间各地智慧城市建设将带来2万亿元的产业机会。

智能交通更被看好

据了解，智慧城市的涉及范围很广，包含了医疗信息化、社保信息化、智能建筑、智能交通、教育信息化等多个领域。而其中，智能交通是分析人士较为关注的。

华宝证券TMT分析师吴炳华表示，目前来看，前景较确定、有望率先发展的细分领域主要包括智能交通、智能城管和智能医疗等领域。此外，涉及教育、社保等公共民生领域的智能化建设也有望渐次推进。因为目前来看交通过于拥挤等问题较为明显，而智能交通则可以较好地改善这一领域。

事实上，智能交通行业是目前智慧城市建设投入中投资最大、覆盖范围最广的细分领域。交通运输部近日的《交通运输业智能交通发展战略（2012-2020年）》中也提出，到2020年总产值规模超过千亿元。

国泰君安表示，城市交通供需矛盾逐渐加大，在基础道路设施供给有限增加的情况下，智能交通成为缓解矛盾的首选手段。随着智能交通系统集成化趋势的进一步加强，智能交通单个项目投入规模有望逐渐加大。随着城市智能交通千万级等项目增多，实力型大公司有望获取更多的市场份额。由于相关项目对公司的资金实力、技术水平都有较高的要求，因此相关龙头公司有可能凭借资金和规模实力获取更大的市场份额，业绩加快增长。

警惕相关软件板块解禁压力

事实上，对于智慧城市所带来的机会，上市公司已有所布局。如中国联通之前就已经了"智慧城市"战略，而中兴通讯近期则了“ZTEI-City智慧城市解决方案”。

第8篇：智能医疗行业研究范文

关键词：物联网技术；发展；智能化应用

中图分类号：C35 文献标识码： A

一、物联网概述

（一）概念

物联网是指通过信息传感设备、按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，其核心是物与物以及人与物之间的信息交互。简而言之，物联网是传感技术、现代网络技术、人工智能和自动化技术等多种信息技术的融合与集成应用，使人与物、物与物之间可进行智慧对话， 从而创造一个智慧的世界。

（二）物联网的体系结构

物联网包括感知层、网络层、应用层三层结构：

首先，感知层。物联网要实现人与人、 人与物以及物与物之间的通信，因此，感知层对于物联网来说是必不可少的一部分。 感知层通常由二维码标签和识读器、RFID 标签和读写器、摄像头、GPS、终端、传感器及传感器网络构成， 它与人体结构中皮肤和五官的作用相似，主要用于实现物体的信息识别、捕获和采集。 由于感知层涉及 RFID、传感器、传感器网络、GPS、自组织网络、短距离无线通信等关键技术， 因此其必须解决低成本、 低功耗和小型化问题，并且向着感知能力更全面、灵敏度更高的方向发展。

其次，网络层。物联网网络层类似于人体结构中的神经中枢和大脑，主要完成接入和传输功能，包括接入网与传输网两种。 接入网包括光纤接入、无线接入、以太网接入、卫星接入等各类有线接入和无线接入方式，为物联网终端提供网络接入功能、移动性管理等。 传输网由公网与专网组成，是基于 IP 的统一、可扩展、高性能的网络，典型传输网络包括电信网（固网、移动网）、广电网、互联网、电力通信网、专用网（数字集群），支持异构接入以及终端的移动性。就互联网的整体而言，网络层可以看做透明的信息传输通道，实现应用层与感知层的数据传输， 这就需要研究异构感知信息之间的互联、互通与互操作的机制，构建物联网发展所需的开放、分层、可扩展的网络体系结构，以便于完成多种设备的接入和服务的融合，因此，物联网必须是异构泛在的。由于物体可能是移动的，物联网的网络层还必须支持移动性，从而实现无缝透明地接入。

最后，应用层。应用层包括应用基础设施、中间件和各种物联网应用，实现物联网数据的挖掘、信息的存储和应用的决策，最终在众多领域提供广泛的应用。 应用层涉及大规模数据的云计算、 软件和分布式计算、信息和隐私安全技术、标准体系、标识和解析等多种关键技术。目前， 物联网的绝大多数应用都是由各个行业自己来建设系统，这些系统和终端与特定的应用相关，不仅不利于开展和变更业务，而且还需要有专门的行业服务器。 由于没有统一的物联网标准以及接入、融合的管理平台，各个行业的差异导致物联网尚无法产生规模化效应。

二、物联网关键技术

物联网涉及的新技术很多， 其中关键技术主要有射频识别技术、智能嵌入式技术和无线网络通信技术。

（一）射频识别技术

RFID（射频识别）是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并读取该对象的相关信息， 这些信息既反映了对象的自身特点，又描述了对象的静态特征。 RFID作为一种射频自动识别技术，识别过程无须人工干预，可工作于各种恶劣环境，它通过物品标签与阅读器之间的配合，可以基于计算机互联网实现物品的自动识别和信息的互联与共享。 RFID标签中存储着数据格式规范的信息， 通过 RFID 阅读器将物品的属性信息自动采集到系统中，实现对物品的自动识别，并按照一定的要求完成数据格式的转换， 通过无线数据通信网络把它们传递到数据处理中心，便于后续“透明”管理。 在“物联网”中，正是 RFID 技术让物品由“死”变“活”、“开口说话”，从而能够基于互联网自动进行信息交换， 其主要为物联网中物品的身份标识提供技术支持。

（二）智能嵌入式（Embedded Intelligence）

智能嵌入式技术是将计算机技术、自动控制技术、通讯技术等多项技术综合起来与传统制造业相结合的技术，是针对某一个行业或应用开发出的智能化机电产品， 该产品具有故障诊断、自动报警、本地或远程监控等功能，能够实现管理的网络化、数字化和信息化。 通过这一技术，“物联网”使物品具有了“信息生命”，将物理基础设施和信息基础设施有机地融为一个整体，使得囊括其中的每一件物品都“活”了起来，具有了“智慧”，能够主动或被动地与所属的网络进行信息交换。 也正是由于与智能嵌入式技术相结合，才能把传感器嵌入和装备到如公路、铁路、隧道、桥梁、电网、建筑、大坝、供水系统、油气管道等各种物体中，形成物与物之间能够进行信息交换的“物联网”，并与现有的互联网整合起来，从而实现人类社会与物理系统的整合，让所有的物品都能够远程感知和控制，形成一个更加智慧的生产生活体系。

（三）无线传感网络

无线传感器网络是物联网的核心， 主要用于解决物联网中的信息感知问题。 如果说 RFID（射频识别）技术描述了对象的静态特征，那么传感网络技术则描述了物体的动态特征，它记录了物体在环境中的物理状态变化， 缩小了物理和虚拟世界之间的差距。 这种网络通过把成千上万的传感器节点散布在特定区域，按照自组织方式构建一个具有信息收集、 传输和处理功能的复杂网络， 协同感知并采集网络覆盖区域内被查询对象或事件的信息，以便于进一步进行跟踪、监控和决策支持等。 传感器网络作为物联网的一部分，通常具有低功耗、自组织、高灵活、高保真、微型化等突出特点。 特别注意，传感网只是物联网感知、获取信息的一种重要的技术手段，而不是物联网所涉及技术的全部，因此，不能因为传感网在物联网中的核心地位，或者从局部利益或个人目的角度出发将物联网等同于传感器网络。

三、物联网的应用和发展前景

（一） 智能物流

智能物流是采用物联网技术， 使物流体系具有感知、学习、推理判别和自行解决物流中某些疑问的才能。 传统物流运送中，运送的品种和风险、 物流过程中的运送环节和动作方法以及物流企业的效劳， 都影响到物流运送的本钱和质量。 智能物流在现实中的采用是为每辆配送车辆上装置 GPS 定位体系，并且在每件货品的包装中嵌入 RFID 芯片，经过芯片， 物流公司和客户都能从网络了解货品所处的位置和环境。 一起在运送过程中物流公司可根据客户的需求， 对货品进行及时的调整和调配，实时全程监控货品，避免物流丢失、误送等，优化物流运送道路，缩短中间环节，减少运送时间。

（二）智能热网

随着热网环境日益复杂， 热力需求不断增加，为了坚持热网的高可靠性，减少供热中止事端次数，需求进行详尽的监测和办理，智能热网应运而生。 智能热网具有领先的传感触发器和高度安全的网络基础设施贯穿于热源环节、供热环节直到每个家庭和大楼。 这种基础设施由十分多具有感知和调理功用的智能商品构成， 用于提供智能热网的健康状况和用户需求的实时信息， 以便优化智能热网的运转。 采用获知的数据，智能热网可以经过实时的调整来完成精确的热网办理， 然后减少热网的事端，提高热网的可靠性。 无人值守换热站监控、智能热力丈量和家庭能源办理都是智能热网的典型采用。

（三）智能交通

随着对交通需求的提升， 交通拥堵已经成为大城市的一个主要问题， 智能交通系统将是非常不错的解决方案。 智能交通系统是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术有效集成应用与交通运输体系，而建立起的一个大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的运输管理系统，能有效地提高交通运输效率，缓解交通阻塞，减少交通事故。 目前高速公路全程监控、自动收费、路况气象监测等应用广泛。

（四） 智能医疗

在智能医疗统筹范围之内， 物联网可应用于医疗物资的监督办理、 医疗信息的数字化和长途医疗三个方面。 运用物资办理的可视化技能，能够完成药品的出产、配送、防伪、追溯，完成药品从科研、出产、流动到运用进程的全方位实时监控。 医疗信息的数字化首要应用于患者的身份辨认、化验品辨认、病况辨认和体征辨认等。 通过构建长途会诊和监护效劳体系，可完成长途数据获取、数据剖析、专家长途会诊、移动医疗等，进步基层医疗效劳质量。 智能医疗有利于患者取得最好的医疗作用、最低的医疗费用、最短的医疗时刻。 智能医疗监理、医疗用品智能办理和长途医疗已广泛应用。

（六） 智能家居

智能家居是以住宅为平台， 采用综合布线技术、网络通讯技术、自动控制技术、音视频技术将家居日子有关的设备集成， 构建高效的住所设备与家庭日程业务的办理体系，提高家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并完成环保节能的寓居环境。 智能家居涵盖信息设备、通讯设备、文娱设备、家用电器、照明设备、监控设备、水电气热表、家庭求助报警等设备的信息互联，完成了能源办理、家庭远程办理、白叟日子辅佐等功能，增强了家居日子的舒适性和便利性。 当前智能家居范畴的采用主要有智能家电、智能照明、家庭安防等方面。

结束语：

综上所述，目前总体上来说， 全球物联网还是停留在概念和研发的起步阶段，有关物联网定义还存在一些混乱，较为公认的物联网的定义是：“通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。 并认为物联网应该具备三个特征：一是全面感知，即利用各种可用的感知手段，实现随时采集物体动态；二是可靠传递，通过各种信息网络与互联网的融合，将感知的信息实时准确可靠地传递出去；三是智能处理，利用云计算等智能计算技术对海量的数据和信息进行分析和处理， 对物体实施智能化控制。

参考文献：

[1]赵勋. 物联网技术发展与商业模式研究[J]. 计算机光盘软件与应用，2012，01：44+51.

[2]徐利谋，茹倍倍，陈利剑. 物联网技术发展与应用[J]. 计算机光盘软件与应用，2012，02：7-8.

第9篇：智能医疗行业研究范文

一、芯片

据人工智能协会的《中国AI创新应用白皮书》显示，从1986年到2007年，全球单日信息存储能力增加了约120倍，在数据生成量方面，预计到2020年，将达到44ZB，是2009年的44倍。数据量的成倍增长，伴随的是芯片行业的蓬勃发展。

在这条赛道上，有智能设备厂商、云计算厂商、传统芯片厂商。苹果、微软和谷歌都在开发自己的处理器，应用于人工智能和其他的工作负载，其目标是实现在没有云处理的情况下压缩算法。大数据、人工智能以及高性能计算和分析越来越趋向于利用GPU。这一趋势使英伟达成为重要玩家，同时，也为AMD注入了新的活力。英特尔将其布局从个人电脑转向数据中心和物联网。

此外，一些更加垂直细分的初创公司的表现同样不容小觑。近期，寒武纪、地平线、深鉴、Kneron、鲲云科技等人工智能芯片公司相继获得融资，新一代计算芯片可以提供更强大的计算力，同时在集群上实现的分布式计算能够帮助人工智能模型在更大的数据集上运行。

二、智能音箱

相对于传统音箱而言，智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。

也因此，2017年成为了“百箱大战”的一年，智能音箱的炙热战火从国外烧到了国内。目前国内切入音箱市场的公司主要有三类：

一是以喜马拉雅“小雅”为代表的内容基因的公司，他们和“传统音箱”最为接近，但内容的智能播放提升了用户在聆听场景下的交互体验。二是包括Rokid、出门问问、Broadlink等在内的“智能公司”，在他们的产品里，音乐内容只是众多功能之一，更多的亮点在语音交互、连接智能家居上。而第三种则是小米、阿里、京东、联想等“大公司”，他们背后是有庞大的商业生态。

三、医疗影像

今年11月15日，科技部公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，其中，就包括依托腾讯建设的医疗影像诊断平台觅影。

AI+医疗是近年来资本投资和企业拓展新业务的热点，这其中又以医疗影像为甚原因有两点：医疗影像是所有大病诊疗的入口和基础，放射科医生是医疗行业最短缺的人员之一；人工智能技术爆发的核心——深度学习，正好最擅长分析影像类数据。如此，使得影像识别技术成了最有可能在医疗领域率先落地的技术。

短期来看，目前AI+医疗影像的商业模式一定是To B，并且在竞争初期，渠道为王；从长期来看，To C也有很大的商业机会，随着技术的成熟，未来病人可以自由选择AI医疗商的产品进行服务。

四、安防

就目前来说，安防本身具有两大特性，第一、在传统的以视频为主的安防行业中，经过多年的发展，已经积累了大量的数据资源，满足了人工智能基于大数据为基础的算法模型训练的要求；第二、安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的特性刚好吻合了人工智能的算法和技术。

也就是说，目前AI在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的。而从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广，其中以公安应用最为核心。另外，AI+安防在提前预防犯罪，和保障社会安全方面也起到了非常重要作用。

目前来说，虽然AI在安防领域的应用有着很好的前景，但还没有达到真正实用的阶段，应用中存在诸多的问题需要不断完善和解决，比如环境适应性差、场景理解受限、人脸识别准确率等等问题。

五、语音交互

2017年，很多业内专家都认为，“语音”将会成为下一代人机交互的主要方式。其原因有三：

首先，语音交互更为自然和方便；其次，语音交互相对于文字交互模式而言，能够解放人们更多的感官；第三，基于智能语音交互，不需要对APP、浏览器进行点击操作，而是直接通过语音操作的特质，使其能够凌驾于浏览器、APP等其他应用的入口之上，成为一个新入口，而这个入口，将会变革更多的产业，诸如信息搜索、分发。

涉及语音交互的公司包括人工智能机器人厂商、人机交互技术和渠道提供商，以及基础平台支撑和关联技术提供商：



1、人工智能机器人厂商
主要包括小i机器人等智能机器人厂商，同时还有清华、中科院等人工智能技术研究院校和科研院所。

2、人机交互技术或渠道提供商
包括科大讯飞、捷通华声、车音网、思必驰等语音技术提供商，以及短信(移动、电信、联通)、QQ等服务提供商。

3、基础平台支撑和关联技术提供商
包括IDC、云计算平台、数据挖掘等技术提供商。


六、融资/收购

大势所趋下，无论是国内还是海外市场，科技巨头正在以内生式AI领域的研发，和外延式的直接投资、或收购AI领域的创业团队等方式在AI领域进行积极部署。而巨头们收购企业的原因，不外乎争夺团队、专利、人才，同时，也是对自身业务的补充，以及为了公司在今后技术生态里的布局和站位考虑。

除了收购，2017年形成的另一个热浪是融资。我们来看今年发生的融资大事件：

2017年2月，三星、英伟达联手投资了AI智能语音助手公司SoundHound，这家公司以语音识别与搜索技术获得了7500万美元的投资；2017年3月，蔚来汽车以自动驾驶、辅助驾驶获得了来自IDG资本、高瓴资本等投资方6亿美元投资；2017年3月，Geek+科技以智能机器人技术获得了火山石资本等投资方1.5亿美元投资；2017年4月商汤科技以计算机视觉技术获得了赛领资本6千万美元投资；2017年5月，深鉴科技以处理器/芯片获得了高榕资本等投资方数千万美元的投资；2017年10月，地平线机器人获得由英特尔投资、嘉实投资等资本方近亿美元A+轮融资。

七、人才流动

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八、政策

自今年7月国务院《新一代人工智能发展规划》后，各地区都在从不同层面加强人工智能相关政策的部署。今年10月，北京市正式印发《中关村国家自主创新示范区人工智能产业培育行动计划(2017—2020年)》；11月14日，上海市《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》，提出到2020年，重点产业规模将超过1000亿元。11月18日，有“中国光谷”之称的武汉东湖高新区，出台全国首个区域性《促进人工智能产业发展的若干政策》，并《东湖高新区人工智能产业规划》，提出未来三年将每年设立不低于2亿元的人工智能产业发展专项资金。

同时，也了“国字号”的人工智能开放创新平台。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室，并公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台位列其中。

迹象表明，人工智能政策正在从中央传导至地方，AI政策自上而下开始发酵，我国已经进入AI产业的“黄金窗口期”，预计未来将有更多地方的政策文件出台，从而形成多点齐放的局面。

九、智能制造

波士顿咨询在一份名为《工业4.0——未来生产力和制造业发展前景》的报告中明确指出，以云计算、大数据分析为代表的新技术将为中国制造业的生产效率带来15%—25%的提升，

智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。

这一年来，各大制造企业为了重塑自身在制造业的全球竞争优势，在各层面高度重视智能制造，并相应启动了一系列针对基于模型的企业、网络物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的计划和项目，以对“AI+制造”的新竞争力形成进行系统支持。

十、场景创新