人工智能辅助医疗决策精选(九篇)

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第1篇：人工智能辅助医疗决策范文

如何应对人工智能时代的转型？人工智能的商业价值地图中，哪些产业将最先享受技术红利？

“智造”并不是一个新词，几年前，我们可以看到数字技术从虚拟世界向实体世界渗透。3D打印、激光切割等一系列数字制造设备的发明让制造变得民主化，所以诞生了创客这个群体，让普通人也可以通过智造来实现想法。而今天，我们都看到“智”的含义又进化了。

人工智能正在全球范围内掀起产业浪潮。从去年开始，腾讯研究院就对人工智能的产业发展有一个持续的跟踪。我今天将从一个更广的维度，不限于制造业来与大家分享关于人工智能如何融合产业，创造万亿实体经济新动能的一些观察。

人工智能认知差距存在：已走入平常生活

在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工智能”，目前，科学界和工业界对何时发展出“强人工智能”并无定论。

现在处于全球热议中的“人工智能”，并不完全等同于以往学院派定义的人工智能。你可能没有意识到，我们日常生活中已经用到了许多人工智能技术：早在2011年，苹果就率先将人工智能应用Siri放进了大家的口袋里；拍照、签到时用到的人脸识别技术，智能音箱的语音对话系统，以及我们现在主流的新闻推荐引擎，也都用到了深度学习的算法。

人工智能算法存在于人们的手机和个人电脑里，存在于政府机关、企业的服务器上，存在于共有或者私有的云端之中。虽然我们不一定能够时时刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已经高度渗透进我们的生活之中。

人工智能的商业潮起：九大领域形成热点

人工智能的历史已经有60年的时间，但它作为一个商业化浪潮是最近几年爆发的。与以往几次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技术商业化的临界点。

下图为腾讯研究院的《中美人工智能产业报告》，人工智能领域的投资金额从2012年起呈现出了非常陡峭的增长趋势，转折点就是深度学习技术的突破。

IT产业经过数十年的发展，在存储、运算和传输能力上都有了几何级的提升，使深度学习最终有了质的飞跃。互联网积累了20年的数据终于有了用武之地——训练数据。机器学习和深度学习的飞速发展直接引领了此次人工智能产业浪潮。

截至目前，美国在融资金额上人工达到了938亿，中国仅次于美国达到了635亿。人工智能产业发展出了九大热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶。

另一个明显的趋势是中美科技巨头的集体转型。从互联网到移动互联网的历次转换历程中，把握技术革命带来的商业范式革命是屹立不败的关键。技术革命将带来基础设施、商业模式、行业渠道、竞争规则变化的涟漪效应。

谷歌最早意识到机器学习的重要性，从2012年开始从搜索业务积累数据。从2012年到2017年短短的5年时间已经渗透到了超过1200个谷歌的服务中。业务发展战略从“移动优先”转为“人工智能优先”。除此以外，美国的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中国的BAT无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，有的甚至转型成为AI公司。他们纷纷从四方面从基础到全局打造AI生态：

第一，通过建立AI实验室，来建立核心的人才队伍。第二，持续并购来争夺人才和技术。第三，建立开源的生态，占领产业核心。今天，大多数技术进步都不是封闭的创造发明。技术的指数级增长，受益于底层技术的共享。今年，腾讯向外输出了两大AI开源项目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服务将可能化为无形，即与云服务结合。工具AI将大幅降低企业使用AI的门槛，越来越多科技巨头选择将自己的服务“云端化”来赋能全行业。正如马化腾所说的未来的企业都是在云端用AI处理大数据。并且在一些领域开始试水消费级人工智能的场景。

认识人工智能的能力与局限

认识人工智能的能力与局限AI要在商业上取得成功，首先要理解人工智能的真实能力。AI的爆发对商业的塑造也许与互联网彻底颠覆传统行业不同，在很大程度上会不动声色地嵌入到商业中。应用场景不再是新奇的概念展示，而是融入现有的生产中，进入垂直领域，创造直接的经济价值。

认识人工智能的能力与局限从认识物理世界到自主决策，目前人工智能已经具备以下几种能力：

认识人工智能的能力与局限感知智能：在语音识别、图像识别领域已经有很深入的应用，赋予了机器“看”和“听”的能力。甚至情感也能被机器理解 ；语音识别和图像识别都有了显著的提升。

认识人工智能的能力与局限理解能力：自然语言理解成为隐形的标配植入到产品中。配合计算机视觉可用于理解图像，来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答（给定图像和问题，输出答案）等。

认识人工智能的能力与局限数据智能：机器学习、深度学习让机器能够洞察数据的秘密，并且不断自动优化算法，提升数据分析能力。

认识人工智能的能力与局限决策能力：本质是用数据和模型为现有问题提供解决方案。棋类游戏是一种典型的决策能力，人类在完美信息博弈的游戏中已彻底输给机器，只能在不完美信息的德州扑克和麻将中苟延残喘。在更广泛的领域，例如如何自动驾驶汽车，如何将投资收益最大化等丰富的场景都将是决策能力的用武之地。

人工智能的价值地图：产业融合正在加速

与互联网时代一夜颠覆的渠道革命不同，人工智能的带来的商业变革正在不动声色地渗入到各行各业。一大批AI应用的先导者正在将AI能力赋能产业，涉及吃住行、工业医疗等各个领域。下面将用三个例子来说明正在发生的“AI+”产业增强革命。

首先是零售行业。上图是亚马逊推出的无人超市Amazon Go。在亚马逊的蓝图中，顾客从货架上取下货品，无需再经过收银台便可自动完成结算过程。从顾客进店开始，通过人脸识别验证顾客身份，在顾客购物时，通过图像识别和对比技术判断商品种类，自动生成购物订单完成自动结算。

现在，各种形式的无人零售商店在国内也如雨后春笋般兴起。当然，无人收费只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的应用将全面改变现在的零售模式。比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、覆盖多少人群、卖多少东西？时装周采购设计师的衣服，买那些今年会畅销？以前这些都靠零售人的经验做决策，但在信息时代，这些都可以用精准的算法做决策。

第二个例子是医疗行业，医疗在任何国家都是最大的行业之一，我们经济发展和科技进步追求的最终目标也是增进健康。

人工智能在医疗行业的应用很广泛。用人工智能来辅助医疗影像诊断大家已经比较熟悉了。我想说的是人工智能对精准医疗的推动。所有遗传密码的信息都是非常非常多的一个大数据，对任何人在他没有得病的时候我们测量他的组学数据，分析组学大数据，那么就可以对他未来健康发展的危险因素做出评估，根据评估进行适当干预，这样的话有些疾病不发展，有些疾病减轻他的程度，提高他的生活质量，这样就把整个医疗健康体系的关口前移，在没有病之前就提出评估与保证。

第三个例子来自制造业。波士顿有家著名的机器人公司叫Rethink Robotics，顾名思义就是重新思考机器人。这个公司开发了一款名为Baxter的智能协作机器人。这个机器人的特点是和人的交互不再是机械的。Baxter 采用顺应式手臂并具有力度探测功能，能够适应变化的环境，可“感知”异常现象并引导部件就位。你只要挪动它的手臂就能进行训练，完成特定的任务。其次，对于制造业来说人工智能不仅仅意味着完成某项工任务的机器人，也是未来制造业智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。

人工智能的经济影响

人工智能在经济层面的影响，主要有三个方面：

第一，生产效率的提升。人工智能创造了一种虚拟的劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。

第二，交易成本的下降。互联网的平台模式通过降低信息不对称，降低了交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务匹配，进一步优化资源的分配。

第三，人工智能将带来数据产业的蓬勃。机器学习需要数据的“喂养”，海量的数据需求催生了多种类型的数据交易模式。数据的需求会产生很多数据经纪商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促进数据在个人、企业及产业链层面流通。数据的来源不单单来自于用户，也来自于政府公开数据、商业渠道、博客等公共资源等。

转型之路：五要素坚实人工智能基础

人工智能将一切变化都带入了超高速发展的轨道。创新科技公司已集体转型，传统行业又改如何应对即将到来的人工智能时代？实现人工智能的转型，需要从几个方面并行：

数据、算法和算力是我们常说的人工智能的“三驾马车”，是人工智能得以应用的基础。

第一是数据，我们对数据的认识不应该停留在统计，改进产品或者作为决策的支持依据。而应该看到它导致机器智能的产生。但首先，数据是有条件的。垂直行业的数据，高质量的数据。在国家层面，也有许多数据开放计划。

第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企业的人才流动越来越频繁。但同时，企业通过开放生态，降低开发门槛。可以让更多中小企业享受AI能力。

第三是算力，现在的人工智能系统通过成百上千个GPU来提升算力，使深度学习能够走向生产环境。但随着数据的爆发式增长，现有算力将无法匹配。

除了这三驾马车，从实验室到行业应用，在人工智能的应用过程中还需要加入两个元素：

■ 首先是场景。理解场景是人工智能应用的核心。人工智能必须落到精准的场景，才能实现实在的价值。理解人工智能能力可落地的场景及对应的流程，将AI纳入决策流程。

■ 其次是人机回环，即human-in-the-loop。“人机回圈”的第一层含义是人工智能应用中需要用户，即人的反馈来强化模型。更进一步，机器学习是一种尝试创建允许通过让专家与机器的一系列交互参与到机器学习的训练中的系统工作。机器学习通常由工程师训练数据，而不是某个领域的专家。“人机回圈”的核心是构建模型的想法不仅来自数据，而且来自于人们怎样看待数据。专家会成为垂直领域的AI顾问，把关模型的正确性。

人工智能并不是静态的东西，训练出来的模型要用到某个业务场景里，业务场景里产生新的数据，这些数据进一步提升人工智能模型的能力，再用到场景中，形成一个闭环和迭代。

总结

本轮人工智能浪潮是基于深度学习的发展，将快速渗透到数据密集行业。

人工智能目前从感知智能、理解智能、数据智能和决策智能四方面发挥在各行各业的能力。

第2篇：人工智能辅助医疗决策范文

由于变化无穷、复杂精妙，围棋一向被认为是人类顶级智慧的试金石。对于一个19×19的围棋棋盘而言，精确合法棋局的数量达到3的361次方。这是一个171位数，比宇宙中全部原子的数量还要多。这一惊人的数字，足以令任何基于蛮力穷举的人工智能望而却步。正是因为如此，AlphaGo完胜李世石才让人们震惊。这说明人工智能的水平已经获得了跨越式提升，人工智能能做的事情已经超出了人们的想象。那么，日新月异的人工智能将为船舶行业带来什么呢？

就在AlphaGo对阵李世石期间，航运业“大拿”马士基在人工智能方面进行了一次新的尝试。该公司首次完成通过无人机向海上船舶送货的任务，这也是去年马士基在世界首次使用无人机成功对浮式生产储油船（FPSO）货物油舱检测后的又一次无人机应用的创新之举。未来该公司将进行进一步测试，使无人机成为马士基船舶供应链的一部分，以节省更多的时间和资金成本。

虽然这一应用的人工智能水平不能与AlphaGo相提并论，但这也是人工智能在船舶领域应用上向前迈出的一大步。应该说，船舶业及航运业近年来在船舶的智能制造和智能运营方面已经取得了一定成果，而且在提高生产效率以及将人类从繁重劳动中解放出来的要求越来越迫切等因素的促进下，这一进程正在加速。然而，现在看来，人工智能的发展更令人惊叹，船舶的智能设计、建造和运营可能会以比我们想象中更快的速度成为现实，而且程度会比我们想象的更高。

人工智能专家认为，“AlphaGo”们运用了最新的深度学习算法，完成了从“计算”到“智能”的飞跃。这种深度学习算法是类似于人类大脑的人工智能学习法，也是人工智能领域极其重大的突破。这一突破的里程碑式意义在于，当面临一些开放性问题，而不仅是非黑即白的输赢问题，如在无人驾驶中面对天气、环境突发状况时，人工智能可能通过深度学习进行判断和操作。而这恰恰为船舶的完全人工智能操纵以及不同类型船舶的智能建造创造了条件。

目前，全球范围内已开展了多个智能船舶和无人驾驶船舶项目，如中国船舶工业集团公司主导开展的绿色海豚38800吨智能示范船建造项目、欧盟资助研发的代号为“MARS”的无人驾驶船项目、DNV GL的无人运输船设计项目、韩国现代重工的智能船舶联网系统项目等。我国建造的“会思考”的船舶，将能实现全船信息共享、自主评估与决策、船岸一体化、远程支持和服务；无人驾驶的“MARS”号预计在2020年驶向大西洋；DNV GL在设计无人运输船之前已经开发出全新的无人操作FLNG（浮式液化天然气装置）概念。船舶行业正按部就班地开展智能船舶研究，而一日千里的人工智能也许将推动这些项目加速度“前进”。

人工智能在船舶上的应用，除了运营方面，还有设计和建造。目前，船舶的设计和建造普遍应用软件、机械臂等，这是一种最初级的人工智能。在这方面走在前面的韩国和日本，目前都已拥有完整的智能化设计、生产运行和运营管理系统；拥有从船舶设计、研发到建造的智能化控制体系。焊接机器人、装配机器人、喷漆机器人、码垛机器人、搬运机器人等应用于船厂，已在很大程度上超越了传统机器人，在降低误差、提高生产率、节约成本方面效果明显。2014年8月，韩国大宇造船海洋研发的造船施工新工具――外骨骼动力装，开始在造船现场使用。这种外骨骼动力装可穿着在工人的身上来辅助工人搬运重物。可以说，人工智能已经在造船作业中广泛应用，但由于船舶产品的非标准化和定制化特点，船厂应用机器人生产还存在一定的困难。那么，具有深度学习能力的人工智能是否能让这一问题不再是问题了呢？这值得我们深入思考和大胆尝试。

第3篇：人工智能辅助医疗决策范文

抱怨的背后正体现出中国人工智能厚积薄发，取得了一定成就，尤其是在应用层的发展达到了与美国相近的水平。如在移动支付方面，目前中国的移动支付普及率为77%，位居全球第一，在大量应用的背后，从刷脸支付到算法优化，人工智能扮演着关键作用。美国人免不了喝上一壶老陈醋。

事实真的如此吗？

我们在做《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告时发现：中国人工智能企业数量、人才数量都仅为美国的一半；美国布局全面，而中国无论是企业还是人才，在产业基础层、技术层、应用层，分布不均，仅应用层略有积累。

施密特之抱怨，终究无法掩盖中美两国巨大的产业落差。

与其关注谁威胁谁，不如把心思放在技术创新上。这才是每一个AI企业都应该时时刻刻思考的问题，也是一个科技企业的本分。

不过，现在产业界也不够冷静。甚至于出现了一些让人担忧的迹象。回顾2017人工智能领域已经出现了三大突破，算法、政策、资金，均创里程碑，业界欢呼鼓舞，这种情形像极了1999年底网络泡沫泛滥的情形。

展望2018，偌大一个人工智能，优秀项目不够、顶尖人才不足、场景落地缺失，三大难题横亘眼前，又将如何破解？

2017年的三大突破

1、算法的突破

要说在2017年把人工智能引入舆论的，就不得不提围棋人机大战。来自谷歌旗下的AlphaGo以3：0击败了世界排名第一的柯洁，随后AlphaGo Zero又取得超过AlphaGo的实力，赢得了100场比赛的全胜，并在40天内超过了所有旧版本。

AlphaGo的前几代版本，主要采用深度学习算法，一开始用上千盘人类棋谱进行训练。

AlphaGo Zero则跳过了这个步骤，自我对弈学习下棋，完全从乱下开始，采用的是强化学习。该系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始，将该神经网络和一个强力搜索算法结合，自我对弈。在对弈过程中，神经网络不断调整、升级，预测每一步落子和最终的胜利者。

强化学习其实也是机器学习的一个分支，强化学习是一种标记延迟的监督学习。它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。

AlphaGo Zero的成果提示，AI并非只有深度学习，强化学习也很值得研究。

在过去的三十年，深度学习运动一度被认为是学术界的一个异类，Geoff Hinton和他同事的努力，使得深度学习成为主流，应用于语音识别、图像标签以及其他无数在线工具的用户体验。

有趣的是，临近年底，深度学习之父Hinton新论文Capsule，断然宣称要放弃反向传播和深度学习理论，欲自废三十年功力再练一套新AI“功夫”。圈里圈外顿时蒙圈。

自我颠覆或酝酿着AI的另一次飞跃。李飞飞对此大为赞赏，发推特称：没有工具是永恒的，即使是反向传播和深度学习。重要的是基础研究继续推进。

2、政策的突破

2017顶层设计已经明确昭示产业发展方向，可以预期，2018年后各地将掀起新一轮的发展。

为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，提出三步走计划，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

《规划》旨在大力发展五大人工智能2.0技术(包括深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控)，用以解决技术、产业、社会和国防四大领域的问题。值得一提的是，规划中还提到了让中小学开设人工智能和编程课程，人工智能教育从娃娃抓起，一时间风头无两，盖过规划。

继《规划》后，11月15日，科技部在北京召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，宣布依托百度、阿里、腾讯和科大讯飞四家公司，成立人工智能四大平台，标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。

作为创业者和企业家，2018年发展什么样的人工智能技术和产品、怎样发展人工智能技术和产品？翻开《规划》，尤其是关于“培育高端高效的智能经济”的内容，一定可以找到一些思路：“大力发展人工智能新兴产业，将技术转换成应用，实现在智能软硬件、智能机器人、智能运载工具(车、船、飞机、火箭等)、VR/AR、智能终端和物联网基础器件的创新；加快推进产业智能化升级，促进传统企业的改造，让制造、农业、物流、金融、商务和家居等各领域都实现人工智能规模化应用；大力发展智能企业，推动企业智能升级，推广应用智能工场；打造人工智能创新高地，鼓励打造建设以人才、企业、生产要素为中心的产业群、产业园。”

3、AI投融资突破

一改前两年的低调，2017年的资本，高调的聚集到屈指可数的较成规模的AI创业项目中。

7月11日，4.1亿美元！商汤科技刷新AI领域单轮融资纪录！

10月31日，4.6亿美元！旷视科技获4.6亿美元C轮融资，再次刷新了融资记录！

2017年，一系列眼花缭乱的融资事件陆续爆发。

2017年中国AI领域投融资创出历史新高，一年内总投融资达582亿元。

在投资热门领域方面，VC对计算机视觉与图像、自然语言处理和智能机器人的关注持续全年，其趋势基本符合腾讯研究院8月的《中美两国人工智能产业发展全面解读》和《中美人工智能创投趋势报告》的预测。

值得一提的是，国产AI芯片独角兽出现。长期以来，中国信息产业受制于人，在产业核心芯片方面的落后不仅仅是技术、资金的匮乏，更重要的还有产业生态意识的淡薄。AI芯片投资周期长，金额大，产出小的特点，使得很多投资商及企业对它望而却步。而此次一亿美元的融资，将用于发展国产AI芯片的产品化和市场化，有助于推动产业走向自主发展的道路。

粥多僧少，泡沫也在酝酿。由于创业公司成立数量较前两年有所回落，2017年资金明显偏向中后期、大多数是一些较为成熟的项目，金额相当巨大。

2018年，投资人会不会对AI初创项目表示更多热情？

许多AI初创项目，属于“三缺一”项目，缺少独创技术、缺少应用场景、缺少成熟度，只有一个概念，徘徊在实验室里，难以推开市场的大门，看起来有点悬。

2018年的三大难题

1、资金很多，项目不够用了

当前的AI产业发展面临泡沫化的风险，主要体现在投资供应数量大而项目供给数量少，市场对创业项目寄予很高的期望，而实际的产品体验欠佳。

泡沫即将出现。在腾讯研究院的《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告中，分析了引发行业泡沫的两个信号：

一是资金多而项目缺。

综合过往数据和2017年前半年的情况，今年美国新增企业数量将跌到谷底，在2017之际，美国新增企业数量范围在25-30家之间徘徊。同时，美国的累计融资量持续快速增长，最后将稳定在1380-1500亿元的区间。

2018年后，中美两国AI企业数量增长都将有所恢复，但依然平缓。在这段时期内，创投圈将会发现，找到一个新的有潜力的项目越来越难，由于新增企业数量稀少，经常只能跟投一些项目。

到2020年，美国累计AI公司数量将会超过1200家，累计融资将达到惊人的2000亿人民币。中国AI企业增势不明朗。根据行业发展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年回暖，新增公司数量会上扬到30以上，预期融资累计量将会达到900-1000亿元。

二是周期长而营收难。

通俗的说，人工智能期望值被大大高估了。引领本轮AI热潮的深度学习，起源于上世纪八九十年代的神经网络研究。在很多情况下，前沿研究是由对已有方法的微小改动和改进组成，而这些方法在几十年前就已经被设计出来了。

2006年，深度学习算法获得了突破后，引起市场热炒，但相关的AI技术和产品的成熟度仍然有限，甚至被讥笑为“人工智障”。许多项目和技术，要想获得消费者欢迎，还需要相当长的时间。

从投融资趋势来看，涌入人工智能领域的资金依然还会增加。

一个依据是，据不完全统计，2017年中国人工智能领域的投融资事件约353起，比2016年稍有回落。但投资金额激增，总融资金额近600亿人民币，在政府的鼓励和行业并购中，2018年中国AI的投资将会持续大幅增加。

另一个依据是，行业并购开始加剧。根据CB Insights提供的数据显示，自2011年以来，已有近140家人工智能初创公司被收购，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初创公司被收购，为去年同期的两倍。2018年，仍将延续这一趋势。在资金增长的同时，中国AI企业数量却不能同幅增长。根据行业发展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年呈现回暖，预期融资累计量将会达到900-1000亿人民币，而新增公司数量仅仅上扬到30家左右。

资金多而项目缺，周期长而营收难，项目却一天比一天更加昂贵，这种情形与1999年的第一次互联网泡沫何其相似。

2、事情很多，人不够用了

算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度学习现在炙手可热，目前的困境是缺乏专家，一个博士生大概需要五年的时间培养，但是五年前还没有博士生开始从事深度学习，这意味着现在该领域的专家特别少，可以说弥足珍贵、极度稀缺。”这是三年前AI面临的困境，至今依然未得到改善，甚至变得更加严峻。

人工智能竞争以顶级人才为根本。据说世界上深度学习领域的顶尖人才不超过50人，Andrew Ng表示深度学习领域人才匮乏的主要原因首先是数据，对于解决某些领域的问题，获取数据并非易事；其次是计算基础架构工具，包括计算机硬件和软件；最后是这个领域的工程师培养时间非常长。所以科技巨头们等纷纷通过收购初创公司来招揽人才。

作为国家未来的发展方向，AI技术对于经济发展、产业转型和科技进步起着至关重要的作用。而AI技术的研发，落地与推广离不开各领域顶级人才的通力协作。在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中，AI顶级人才的领军作用尤为重要，他们是推动人工智能发展的关键因素。

然而，中国人工智能领域人才发展极为欠缺。

据腾讯研究院的《2017全球人工智能人才白皮书》显示，目前我国约有20所大学的研究实验室专注于人工智能，高校教师以及在读硕博生约7000人；产业界现存人员人数约为39000人。远不能满足我国市场百万级的人才需求量。

从产业发展来看，我国人工智能领域人才分布严重失衡。

人工智能产业由基础层(芯片/处理器、传感器等)，技术层(自然语言处理，计算机视觉与图像，机器学习/深度学习，智能机器人等)和应用层(语音识别，人脸识别)等组成，目前我国在产业层次人才上面临两个问题如下：

问题一，产业分布不均。中国AI产业的主要从业人员集中在应用层，基础层和技术层人才储备薄弱，尤其是处理器/芯片和AI技术平台上，严重削弱中国在国际上竞争力。

问题二，供求严重失衡，人才缺口很难在短期内得到有效填补。过去三年中，我国期望在AI领域工作的求职者正以每年翻倍的速度迅猛增长，特别是偏基础层面的AI职位，如算法工程师，供应增幅达到150%以上。尽管增长如此高速，仍然很难满足市场需求。但是，由于合格AI人才培养所需时间和成本远高于一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。

人才不足，是制约中国AI产业发展的关键因素。

近几年来，Google不断的收购AI领域的公司最主要的目的是“抢购”一批世界上最一流的专家，在一个迅速成长的人工智能领域里面，这些专家无一不是佼佼者。其他科技巨头也相机而动。

可以推想，人才流动，还将加剧。人才引进，还需持续。2018年，无法缓解人才饥渴症。

3、场景很多，路不好走了

如果梳理一下2017全年的AI产业大事件，人工智能技术与行业结合，九大热门领域遍地开花。

其中，医疗、金融、无人驾驶这三大热点中的悬疑，更是大大的吊足了公众的胃口。

悬疑一，AI医疗的变革的信号在哪里？

作为民生领域，医疗年年改，却次次令人无奈。风险投资也对AI+医疗有持续不断的支持。2017年，每个月都有VC流入AI+医疗领域，国内所有医疗人工智能公司累计融资额已超过180亿人民币。

科技企业智能医疗的布局与应用已有雏形，IBM Waston已应用于临床诊断和治疗，在2016年就进入中国在多家医院推广；阿里健康重点打造医学影像智能诊断平台；腾讯在17年8月推出腾讯觅影，可辅助医生对食管癌进行筛查。图玛深维11月获投2亿元，正在把深度学习引入到计算机辅助诊断系统中，晶泰科技(XtalPi)近期也融资1500万美元，用于新一代的智能药物研发技术，以解决药物临床前研究中的效率与成功率问题。

遗憾的是，尽管政府亮了绿灯，企业投了人力财力，但人工智能却并没有在医疗领域出现爆发。原因何在？在于人工智能需要大量共享数据，而医院和患者的数据如同孤岛。如何打破各方壁垒，保障健康的同时又保障数据安全性？这将是推动智能医疗快速发展的一个重要信号。

悬疑二，AI如何深层次的撬动金融？

与智能医疗面临相同数据问题的还有金融领域，大量的可信度较高的数据握在各大银行手中，AI怎么能够撬出来这些数据以推动金融科技的创新，是创业者们绞尽脑汁思考的课题。

当前，人脸识别、指纹识别技术作为验证客户身份、远程开户、刷脸支付，解决金融安全隐患的方案，已经发展成熟正在逐步推广。

如何利用知识图谱挖掘潜在客户、进一步深挖客户潜在需求的技术也已较为成熟，而数据源的问题亟待解决。

美国的科技公司FutureAdvisor最早研制出“机器人理财顾问”。随后，此类机器人理财顾问迅速风靡全球。

2017年智能投顾更是火烧火燎，被视为是下一个风口。但是，机器人炒股，结果赔了。

悬疑三，智能汽车究竟何时上市？

无人驾驶汽车被称为“四轮机器人”，但其发展何时会像智能手机一般，人手一台，彻底颠覆传统手机进而推动整个产业变革？这答案仍然是个悬疑。

2017年，汽车行业内智能造车势力动作不断，其中一部分已陆续交出答卷，让产品接受市场的检验，而一部分仍在温室中培养，等待结果。之所以称之为“温室”，是因为各行各界都对其予以厚望，尤其是在投融资上，虽然投资事件数不多，但金额达234亿人民币。

百度宣布开放阿波罗平台。阿里巴巴与上汽集团等传统车企展开合作。腾讯于年初成功入股特斯拉成为第五大股东，领投蔚来汽车首款纯电动产品，已正式上市。

时间正在跟我们赛跑。2017年，无人驾驶车辆走上北京五环被交警调查，12月20日，一支百度Apollo无人车车队，在雄安新区测试开跑。2018年初，北京顺义区无人驾驶试运营基地正式启动，成为北京出台国内首部自动驾驶新规以来，全市首个开展无人驾驶试运营的区域。2018年，谁会上路？行业和消费者都拭目以待。

回顾2000年互联网泡沫的幻灭，很多人依然觉得不可思议。那时候的产业发展日新月异，软件应用、网络服务ISP，网络内容ICP爆发，常有一日不见如隔三秋的感叹。

2000年4月，纳斯达克指数一路狂飙突进到历史顶点，5400多点。但不幸泡沫破裂，资本市场崩盘。纳斯达克指数迅速滑落。中间经历了9.11恐怖袭击事件，还有安然事件。寒冬持续了3年时间，才慢慢走出低谷。

如今的AI产业正蓬勃发展，与互联网初期阶段何其相似。

产业带着耀眼的光环，肩负国家战略的重任，高度依赖资本市场渠道，舆论高度爆炒，从业者无不都是三高社会精英。

第4篇：人工智能辅助医疗决策范文

本文主要研究基于IBM和微软的云计算技术架构一个涵盖医疗信息化全过程的医疗云公共服务支撑平台，集成医院人力资源综合管理云平台、护理岗位绩效考核云平台、医院不良事件上报与预警云平台、公共医疗信息服务云平台、移动医疗云平台，研究系统控制策略和运营机制，探索并建立一套行之有效的医疗云资源共建共享、信息安全、系统监控与运行服务机制，率先在连云港建立起一个架构技术先进、业务功能完备的医疗云应用示范工程[2-4]。本系统要研究以下几项内容：1.1基于云计算的医疗信息资源整合技术研究。如果采用云计算技术来构建医疗信息平台，开展医疗云服务，那么首先需要解决的问题就是如何融合现有各类医院信息化系统；因为目前的医疗由于多年来的发展，陆续引入了多种异构的平台，如何让这些平台无缝集成起来，是医疗信息资源融合首先要解决的问题；其次是不同医院之间的信息共享和存储问题，比如对于共用的信息资源，如何解决共享及访问冲突的问题；最后是如何平衡不同管理模式和管理需求下的功能冲突。本项目拟采用微软最新的云计算开发技术打造一个通用的医疗云平台，对各平台底层数据整合，实现各平台基础数据的无缝集成和共享，减少数据冗余，消除信息孤岛，降低数据维护成本，并可根据用户规模动态分配软硬件资源，提高信息资源利用率。1.2基于物联网的移动医疗技术研究。由于全球都在设法利用无线网络技术的移动性、灵活性和快捷性，因此医疗系统具备了构建移动医疗的平台。开发移动医疗可以使医护人员更准确、快速和高效地获取病例信息，制定决策和采取措施；更多的医疗系统通过网络技术协作，使患者更方便地获得医疗服务[5-7]。移动医疗信息系统充分利用HIS的数据资源，通过数据整合，实现了医院信息系统向病房的扩展和延伸，加强医院的信息化建设，帮助医院实现临床服务的无线化、移动化和条码化管理，是智慧医疗发展的必然趋势。1.3基于人工智能的医疗知识发现与服务研究。智能决策支持系统是人工智能和决策支持系统有机结合形成的一种新型信息系统，通过智能诊断实现对每位病人治疗过程进行实时分析并提供预警、提示和智能辅助决策支持[8-10]。还可以利用个性化推荐实现病人的个性化医疗，为自己量身制作医疗方案，可以有效解决重复检验检查和重复治疗问题，同时能提高医生工作效率和加强对医疗差错的控制，提高病人从医的满意度，从而使病人真正从智慧医疗中获利。

2实现方案

本文结合IBM公司的云服务硬件解决方案和微软公司的云计算软件解决方案架构医疗公共服务支撑云平台。2.1区域医疗云服务平台的体系架构。医疗云服务平台自身是一个融合多个业务子系统与异构的管理软件、是一系列软、硬件和医务与职能部门人员、各项政策支持的综合系统体系。医疗云平台以EMR（电子病历）为核心，将CPOE、转诊管理和医嘱管理融入云计算平台中，将医疗机构中最重要和最核心的相关业务独立出来，第三方系统提供可以使用平台提供的统一数据规范和接口标准扩展自己的服务[11-13]。平台提供对各个分院、社区医疗点的业务支撑、病人信息共享和居发健康档案试点，并逐步与其他医院原有的HIS系统、LIS系统等进行数据接口集成，实现与其他医疗机构，资源共享与数据融合。2.2移动医疗系统架构。为了有效降低开发和维护成本，移动医疗系统采用三层架构设计，各层业务相对独立，层次划分结构清晰。终端分为移动护士工作站（护用PDA）和移动医生工作站(医用TPC)两种。为了适应大规模和复杂的应用需求，应用服务器能可根据业务需求的不断变化，随时进行动态响应，并且可以方便的访问异构数据库，能有效提高系统并发处理能力与系统的安全性。对于病患的识别技术采用基于13.56MHZ的被动式RFID，将RFID用于移动医疗，即能为患者提供更加安全的医疗服务，又可以保护患者的隐私数据[14-15]。采用RFID技术实现对患者诊疗过程中的每个环节跟踪确认，协助和指导护士完成医嘱，由于有了医嘱执行项目的电子化确认过程，可以实现对护理质量的监控和对护理工作量的量化，从而实现病人诊疗全过程的可视化管理。2.3医疗信息智能决策平台架构。随着智能决策与个性化推荐技术在人工智能领域的渗透，将智能决策融入到医疗信息化平台中是一个重要的研究趋势。医疗信息智能决策平台的框架结合了中间件技术的多层构架，底层为数据交换和共享层、中间为数据中心和决策信息支撑层、上层为决策支持应用层和服务门户层。平台将区域卫生信息平台分解为四个层次结构：部门业务系统、数据交换平台、数据中心平台、统一应用平台以及贯穿整个系统的系统管理维护平台：

3结论

第5篇：人工智能辅助医疗决策范文

据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。

随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。

2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。

如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。

第一部分人工智能行业发展概述

1.人工智能概念及发展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。

自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。

人工智能发展历程

2.人工智能产业链图谱

人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。

A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。

B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。

C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。

人工智能产业链

资料来源：创业邦研究中心

第二部分人工智能行业巨头布局

巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。

资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理

第三部分机器视觉技术解读及行业分析

1.机器视觉技术概念

机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。

机器视觉的两个组成部分

资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理

2.发展关键要素：数据、算力和算法

数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。

深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。

3.商业模式分析

机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。

（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口

这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。

此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。

国内外基础算法应用对比

资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理

（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口

软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。

4.投资方向

（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备

从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。

机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。

（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片

以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。

（3）新兴服务领域的特殊应用

前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。

（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键

机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。

第四部分智能语言技术解读及行业分析

1.语音识别技术

（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温

语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。

（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流

语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。

（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势

低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。

麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。

在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。

2.自然语言处理（NLP）发展现状

（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展

深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。

深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。

（2）NLP主要应用场景

问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。

图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。

机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。

对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。

（3）创业公司的机遇

1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。

2)应用于垂直领域的自然语言处理技术

避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。

第五部分人工智能在金融行业的应用分析

人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。

人工智能在金融行业的典型应用情况

资料来源：创业邦研究中心

第六部分人工智能在医疗行业的应用分析

1.人工智能在医疗行业的应用图谱

人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。

图 人工智能在医疗行业的应用图谱

资料来源：创业邦研究中心

2.人工智能在医疗行业的具体应用场景

医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。 人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。

药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速 、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。

虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。

第七部分智能驾驶行业分析

1.智能驾驶行业产业链

智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。

产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。

智能驾驶产业链图谱

资料来源：创业邦研究中心

2.智能驾驶市场分析

伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然 后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之 外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。

按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。

根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量 产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年 将达到 3100 亿美元。

第八部分中国人工智能企业画像分析

随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。

地域分布

全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。

行业分布

从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位， 国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。

从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出， 目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。

收入情况

收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。

最新估值

企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必

选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)

第九部分典型企业案例分析

1.Atman

企业概述

Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。

目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。

企业团队

创始人&CEO：马磊

清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。

Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。

核心技术与产品

技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。

Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。

机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。

知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。

2.黑芝麻

企业概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。

企业团队

团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。

创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。

核心技术和产品

在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。

3.乂学教育

企业概述

乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。

企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。

主要产品

学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。

智适应学习人工智能系统

智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。

业务模式

线上与线下，2B和2C相结合。以松鼠AI智适应系统教学为主，真人教师辅助，学生通过互联网在线上学习课程。开创教育新零售模式，授权线下合作学校，已在全国100多个城市开设500多家学校。

4.云从科技

企业概述

云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智 能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人 脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与 非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。

云从科技奠定了行业领导地位： 国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。

企业核心团队

创始人

周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉 研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。

周曦博士带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠;在国际顶级会议、杂志 上发表60余篇文章，被引用上千次。

核心技术团队

云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四 个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。

技术优势

全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。

云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术 PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。

在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷 新世界记录， Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。

正式在国内“3D结构光人脸识别技术”，可全面应用于手机、电脑、机具、设备、家电。相较以往的2D人 脸识别及以红外活体检测技术，3D结构光人脸识别技术拥有不需要用户进行任何动作配合完成活体验证的功能， 分析时间压缩到了毫秒级以及不受环境光线强弱的影响等诸多优点，受到国际巨头公司的关注。

行业应用

目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科 技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。

5.Yi+

企业概述

北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。

目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。

企业团队

团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。

创始人&CEO：张默

北京大学软件工程硕士， 南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者， 曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、 IBM SmarterCity 架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。 2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。

核心技术与产品

技术方面，在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet中，成绩曾超过谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年获得十项世界第一。2018年3月，人脸识别准确率位列LFW榜首。Yi+通过遵循无限制，标记的外部数据协议。 Yi+的系统由人脸检测，人脸对齐和人脸描述符提取组成。使用多重损失和训练数据集训练CNN模型，其中包含来自多个来源的约10M个图像，其中包含150，000个人（训练数据集与LFW没有交集）。在测试时， Yi+使用原始的LFW图像并应用简单的L2norm。图像对之间的相似性用欧氏距离来测量，最终取得优异成绩。

公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：

行业解决方案

针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。

营销+AI。场景化广告方案中，大屏AI助理信息流推荐、神字幕、物体/人脸AR动态贴图、video-out、场景化角标与广告滤镜等形式的广告内容推荐，适用于快消、汽车、电商、IT、金融、旅游服务等多个行业。

智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。

电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。

相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。

6.擎创科技

企业简介

擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。

核心团队

擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。

主要产品

“夏洛克AIOps” 作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法辅助客户实现IT运维价值，结合客户的现有情况，规划从传统ITOM至AIOps智能运维的一站式路径，助其运营落地，由此打破数据孤岛，建立统一的大数据智能分析平台，实现以人工智能为核心，驱动传统IT运维监、管、控三个层面，并将相关运维数据及业务数据实时展现。

“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。

商业模式

目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。

核心优势

第6篇：人工智能辅助医疗决策范文

图为：城市场景 来源：wallhalla

腾讯的数字中国建设，落地到智慧城市方面也是建树颇丰。除了深耕深圳与广州等地区，云南、重庆、上海、青岛等省市也在腾讯的助力下相继开展智慧城市建设。

综合其目前整体智慧城市业务开展情况，雷锋网认为腾讯具体有3套逻辑：

一是数字广东公司所主导的“数字政务”实践，旨在消除政府各部门之间的数据孤岛，连接更多城市信息；

二是腾讯云的超级大脑所代表的技术体系，在各个具体场景上构建人联网、物联网和智联网，让AI in All；

三是在微信、QQ、支付、位置数据等应用上连接民众、政府和企业，让民众真正感知到政府的努力和企业的贡献怎样让生活变得更美好。

因此，想要了解腾讯的智慧城市的整体布局，除了对腾讯旗下的具体应用矩阵有所接触，还必须深刻解读“数字广东”与“超级大脑”两个关键体。

腾讯做智慧城市，天生优势在应用场景

目前，根据最新数据显示，腾讯拥有微信10.4亿用户、QQ 8.05亿用户、微信支付8亿用户、日均600亿次的全球定位请求。。

为了真正便捷民众生活，腾讯在技术和场景上形成了点线面的结合，其中，以各式各样的应用最为明显，也是目前腾讯整个“互联网+”战略的实践，包括以下几个层面：

·人工智能：涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，主要有腾讯优图实验室、腾讯AI Lab、微信AI研究团队、音视频实验室、量子实验室以及机器人实验室等前沿技术团队。

·云计算：计算、存储、数据库、大数据、AI、数据处理、网络、CDN与加速、互联网中间件、安全、开发者工具等超过180项的产品与服务。

·服务升级：涉及查询服务、智能服务等，主要有微信智慧医院、腾讯微校、微信城市服务、微信公众号、小程序。

·生态：涉及投资合作，主要有众创空间、腾讯开放平台、微信开发者生态、腾讯产业共赢基金。

除了这些具体层面的一些应用，智慧城市的模型“可复制性”至关重要，而“数字广东”则为这种复制做出了宝贵的样本打造，提供了最切实的可能性。

解码“数字广东”：广东省政府“头号政务工程”

数字广东公司在腾讯整个数字中国战略中的重要性不言而喻。其全名是数字广东网络建设有限公司，由腾讯、联通、电信和移动共同投资，于2017年10月正式成立。其主要业务集中在：

为数字政府改革建设工作提供技术支撑；

承担方案设计；

省级电子政务基础设施和系统的建设运维工作；

提供解决方案、系统管理、应用开发、数据融合、安全机制等专业化的技术服务。

据腾讯副总裁、数字广东首席执行官王景田告诉雷锋网，这个公司是专门为了配合广东省政府的“数字政府”改革成立的，目前拥有超过500名员工，其中三分之二以上为研发人员，其中包括来自腾讯和三大运营商的上百位常驻专家。

在业务开展上，数字广东相对独立，成立不到一年时间，却创造性地取得了不小的业绩：

·根基：在广东，省级政务云平台采用两地三中心模式，在广州、汕头两地建设三个机房，部署超过2000台服务器，共6万多核CPU，21000TB存储，建成后建设规模将为全国第一。

·政府上云：对广东省56个省直部门共1000多个系统以及21个地市政务信息系统进行迁移上云，迁移完成后上云系统数量全国第一。提供从底层基础设施到上层应用软件等各类服务超366种，服务能力全国第一。

·“粤省事”APP：2018年5月正式上线的“粤省事”移动民生服务平台，是广东“数字政府”首个改革建设成果，是全国首个集成民生服务微信小程序。

在推进数字政府的过程中，腾讯基本是以省为单位，或者是以市为单位推进——他们眼里，这是最有效的路径。此外，其构建的“1+N+M”的“数字政府”政务云平台，形成“全省一片云”的总体架构，包括：1 个省级政务云平台、N个特色行业云平台、M个地市级政务云平台。

图为：数字政府的总体架构

“我们选择数字广东整体推进，同步考虑一个地级城市做数字建设。既有省政府的建设规划内容，也会有地市的建设规划内容，两者是相结合的。”王景田如此谈到。

“数字广东”的打法是什么样的？方法论解析

数字广东依托腾讯“数字政府”工具箱理念，创新了“数字政府”的“3+3+3”建设模式，在他们看来，这个模式是一套非常系统的“数字政府”建设“方法论”：

“3大资源平台”：为广东省“数字政府”改革提供政务云平台、政务大数据中心、公共支撑平台三大基础资源平台；

“3大应用”：根据民生、营商、政务等相关业务场景，提供“粤省事”移动民生应用、广东政务服务网、协同办公平台三大应用；

“3大群体”：针对民众、企业、政府三大群体提供相应服务，从便利民生事项办理、优化营商环境、提升政府行政效率等多方面助力“数字政府”建设。

王景田一直说这个模式让“数字广东”更容易分清在数字建设中的定位。如何理解呢？“数字广东”一方面希望实现“数字化助手” 这个目标，一方面会扮演连接器的角色，连接政府和民众、连接政府和企业，同时在技术工具箱内输出能力，打造方便快捷的产品，最后再寻求合作，形成整个的生态体系。

“政府无论大小、经济强弱，3+3+3都需要的，我们在复制的时候会根据体量不同来复制，麻雀虽小，五脏俱全。复制的难度其实不大，速度和效果都很好。”

图为：腾讯政务云技术架构

很明显的看到，“数字广东”非常强地依赖于政务云的建设。王景田告诉雷锋网，腾讯政务云建设主题思想是能够以政府需求为导向，抓住其核心诉求，全方位解决问题，将政务问题提到极致，这也是腾讯云政务系统建设当中秉承的一个基本思路。

2018年8月20日，腾讯与上海市政府达成协议，双方将合力推动智慧零售、智慧城市、政务云等项目落地，腾讯还宣布设立华东总部，加速“一网通办”政务服务体系建设，借助微信等互联网平台提升便民惠民服务能力。

看得出来，尽管智慧城市概念可能更大，但是数字政府、政务云可以成为智慧城市里边非常重要的建设内容，而这就是“数字广东”公司要去做的事情。

数字广东的经典案例解读——粤省事

2018年，数字广东落地哪些工作？王景田介绍说，有3点：

基础平台：政务云平台+大数据平台

标准支撑：统一标准+公共支撑

民生/企业服务：微信/网厅/公众号+协同办公

“粤省事”这款APP可能集结了数字广东过去一年的所有技术能力，因此成绩也是喜人的：截至2018年8月中旬，小程序注册用户338万，最高日访问量在1456万，公众号粉丝数累计78.8万，累计实名用户数193.7万，上线服务超过156项，累计查询办理量约2101万。

图为：“数字广东”粤省事APP界面

它有4个突出的作用：

·“实名+实人”身份认证：对接公安部互联网可信身份认证服务平台， 通过“实名+实人”或“实名+密码”进行身份认证核验单点登录。通过实名身份验证，统一管理电子证件。

·高频事项指尖办理：“粤省事”已上线驾驶证、行驶证、社保卡等十大证件，同时可办理社保缴纳、公积金查询和领取、电子税票服务、结婚登记预约、一键移车、交通违章处罚、出生证领取、居住证登记、灵活就业人员公积金自愿缴存等一系列高频民生服务事项。

·关爱弱势群体：“粤省事”面向残疾人、外来务工人员、老年人三类特殊群体提供“指尖办理”服务，其中残疾人办理残疾人证、享受困难补贴、老年人养老金异地领取、劳动人事调解仲裁以及围绕居住证积分入户、外来子女享受教育等多项服务，线上办理实现根本性突破，解决了特殊群体最迫切需求的政务服务。

·优化营商环境：将把更多与市民或企业息息相关的公共服务汇聚到该小程序，让企业或群众通过人脸识别、信息共享等新技术手段在手机上即可办成事，个体工商可以实现在线登记。

“粤省事”已经成为“数字广东”一张靓丽的名片，在步入到别的不同城市进程中，他们还会打造更多类似的便民产品。当然，切进政务领域的这一套打法很容易赢得更多的订单，但除此之外，腾讯的智慧城市布局还是需要更多的技术作为支撑，除了云计算、人工智能、大数据、物联网等最底层的技术，“超级大脑”或许是集大成者，可以理解为充当了整个智慧城市的指挥系统。

揭秘“超级大脑”：数字世界的操作系统和下一个十年的答案

几乎所有的互联网巨头在踏足云计算产业时，都喜欢给出“技术输出”的概念，腾讯云也不例外，并且希望在计算能力之外寻找差异化优势。

超级大脑的技术本质是一款能够连接云边端的“智能操作系统”，这其中既包括以计算机图象、语音识别、传感器为代表的感知技术，来感知整个物理世界，也包括NLP、语音助手相关技术帮助人与物理世界和计算机世界沟通的智能交互，也包括使用智能决策来辅助医疗诊断、升级智能制造等。

腾讯集团副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏近期表示，在腾讯云是“AI in All”，与各行业紧密结合，主要有城市超级大脑、医疗超级大脑、工业超级大脑、零售超级大脑和金融超级大脑。腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾此前也指出，超级大脑可以看作是一个让人工智能无处不在的智能操作系统：

“腾讯推出超级大脑的初衷，正是希望助力企业和政府建立自己的超级大脑，并且在城市、工业、零售、金融、医疗等各行各业提供智慧解决方案。”

值得关注的是“城市超级大脑”，针对不同城市的场景化、细分化需求，城市超级大脑覆盖了智慧交通、智慧安防、智慧政务、智慧园区等功能，比起单一的警务平台，城市大脑搭建起了全方位多层次的生态服务，旨在实现解决便利性的量变到提升城市管理水平的量变。

据了解，在深圳的警务试点中，城市超级大脑一年为市民节省办事时间428万小时，节省办事成本约1亿元；而宁波服装小镇的消防局依托城市超级大脑为1000家企业80000人守护平安，仅在2018春节期间就排除火灾风险79起，将灾难扼杀于萌芽阶段。

由此可见，数字化转型已经潜移默化地改变了城市的管理方式，也改变了传统的生活方式。“城市超级大脑”的应用，无疑就是最好的例子。

当然，超级大脑并非是腾讯云的一己之力，而是联合腾讯AI LAB、优图实验室、微信AI团队、机器人实验室、量子实验室等内部优势团队的前沿技术之力推出的产物。另一方面，腾讯云也将联合更多合作伙伴不断拓展超级大脑应用领域，让各行各业都能拥有属于自己的超级大脑。按照腾讯官方的说法，超级大脑是一个不断进化的体系，将智能连接云、边、端与行业，推动所有行业实现数字化转型的目标。

超级大脑的诞生，某种程度上说是腾讯内部技术体系融合的结晶。

不得不说的城市场景案例——腾讯觅影

在大大小小的场合，腾讯一众高管们为“腾讯觅影”站台不是一回两回了。这究竟是怎样的产品，以至于一提到智慧医疗，就会立刻将彼此联系？

腾讯觅影是腾讯在医疗领域应用的杰作，作为医疗超级大脑应用的一个侧面，但因为其在城市场景与居民生活中较为常见，本文暂将其算在智慧城市的范畴。它的原理是采用AI影像技术、NLP技术等提升医生诊断效率，降低漏诊率，借助这一平台，腾讯已和超过100家三甲医院合作，对食管癌、肺结节、糖尿病视网膜病变等疾病进行筛查。

据了解，国家科技部已经明确依托腾讯建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台。而自2017年8月推出以来，腾讯觅影已经构筑起两项核心能力：

AI医学影像分析：利用AI医学影像分析辅助医生筛查食管癌、肺结节、糖尿病视网膜病变、结直肠肿瘤、乳腺癌等疾病;

AI辅诊：利用AI辅诊引擎辅助医生对700多种疾病风险进行识别和预测。

图为：腾讯觅影AI辅诊开放平台架构图

目前腾讯觅影正通过与三甲医院共建人工智能联合医学实验室的形式，推进AI在医疗领域的研究和应用。截止2018年7月，腾讯觅影已累计辅助医生阅读医学影像超1亿张，服务90余万患者，提示高风险病变13万例，有效辅助临床医生提升诊断准确率和效率。

目前，腾讯觅影团队由50多位博士以上学历人工智能科学家，400多位AI应用工程师以及数名医疗专家和产品经理组成。腾讯觅影拥有价值数亿的GPU计算集群，支撑着深度学习网络的快速迭代，单个检查超过500张图片，6s即可运算处理完成。

随着AI技术与城市场景不断深入结合，腾讯觅影所代表的未来的城市医疗大门正在打开。

智慧场景落地 150+城市广泛合作

在全国，腾讯的智慧城市正在进入哪些城市？

目前，腾讯智慧城市服务已全面覆盖了河南、海南、上海、重庆、云南、天津、四川、贵州、湖北、陕西等超过35个省（市）地区，与150多个城市建立了广泛的合作，合作领域涉及智慧城市、警务、交通、医疗、教育、出行、新零售、商圈等多个生活社交场景。

·广州：除了电子政务云平台建设，微信城市服务、微信小程序、人脸识别、位置大数据等创新技术相继落地，电子就诊卡、微信医保支付、电子病历、医学人工智能等医疗创新服务服务民生。

·深圳：腾讯慧眼的实名核身能力让线下政务可以线上完成。深圳电子政务平台，在微信上打造出一站式民生警务深微平台，也实现了“数据多跑路、老百姓少跑腿”。

·重庆：腾讯近期宣布了西南总部将落地重庆，这对于地处西南的山城来说是个产业大发展的机遇，毕竟腾讯的技术或者生态整合能力还是挺突出的。在重庆，腾讯还与武隆区共同打造全国首个区域级全域智慧旅游平台——“一部手机游武隆”。

·上海：2018年8月20日，腾讯与上海市政府达成协议，双方将合力推动智慧零售、智慧城市、政务云等项目落地，腾讯还宣布设立华东总部。。

·云南：从2016年底开始，腾讯就积极参与云南省"云上云"行动计划战略的实施，助力云南营造具有活力的互联网产业发展环境，围绕"互联网+警务"、"互联网+创业创新"、云计算和大数据等领域展开一系列合作。

·黄石：2018年8月16日，湖北黄石市与腾讯公司签订《“智慧城市建设”战略合作协议》。黄石市相关单位与腾讯相关部门和单位签订了“微信乘车码”、“智慧城市建设”、“引进智慧城市支撑项目”、“组建混合所有制公司”、“智慧医院”等项目协议。

眼下，这个版图正在与其他巨头的硬碰硬中实现扩张。

中国智慧城市领先全球 但仍需理性对待

智慧城市如火如荼，腾讯会因此陷入急躁冒进的怪圈吗？目前来看，似乎不会。

“人们对于智慧城市的认知不一样，可能是一个很大的梦想，实现时间需要10年。腾讯做智慧城市，一年能做到什么样，我们就跟用户说清楚，因此在智慧城市建设过程中，我们会用一个比较稳妥、安全、实在的方式推进。”王景田如此谈到。

腾讯是如此，其他厂商理应也保有这种理性。

眼下，智慧城市年均复合增长率有望超过30%，2021年市场规模将达到18.7万亿元，市场巨大，但在行进过程中容易忘记维护自己的口碑与声誉，或者忘记真正的找到属于自己的打法。

第7篇：人工智能辅助医疗决策范文

【摘要】 介绍数据挖掘技术的概念、工作原理，在阐述医学数据特点的基础上，探讨数据挖掘技术在临床决策中的应用过程，并以糖尿病为例，提出基于数据挖掘的辅助临床决策支持系统设想，以利于提高医院的临床决策能力。

【关键词】 数据挖掘； 临床决策； 决策树

1 前言

随着国家信息基础结构建设目标的实施，企业在各种活动中普遍采用现代信息技术来提高竞争力。传统的基于数据的管理信息系统已不能满足决策者对数据质量的需求，面向决策的知识管理系统正在蓬勃兴起，智能决策支持技术成为目前迫切需要发展的方向。

医学领域也不例外，临床决策研究已成为临床医学中的一个重要领域，当下的临床决策问题涉及到医学信息学、循证医学、费用-效益评估、卫生技术评估、医学伦理与法律等学科领域，因此在临床决策中单一的经验-描述的研究纲领已不适应当代医学发展的需要，需要引入综合的决策方法，以使临床医疗达到最佳疗效。

2 数据挖掘

近年来，随着电子信息技术的迅速发展，医院信息系统（hospital information system，HIS）和医疗设备的广泛应用，医院数据库的信息容量不断膨胀。数据库技术的发展解决了海量数据的存储和数据检索的效率问题，但无法改变“数据爆炸但知识贫乏”的现象。如何充分利用些宝贵的医学信息资源来为疾病的诊断和治疗提供科学的决策，促进医学研究？如何在医院信息系统中积累了大量的管理信息和临床信息资源中挖掘深层次的、隐含的、有价值的知识？数据挖掘有解决这方面问题的能力，利用数据挖掘技术开展科学研究，提高医学技术和医院管理水平是很有必要的。

2.1 数据挖掘的概念

数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

数据挖掘可粗略地理解为三部曲：数据准备（Data Preparation）、数据挖掘，以及结果的解释评估（Iterpretation and Evaluation）。将数据挖掘技术应用到医学信息数据库中，可以发现其中的医学诊断规则和模式，从而辅助医生进行疾病诊断，实现临床决策支持的效果。

2.2 临床决策支持系统

在医院信息系统（Hospital Information System，HIS）中，主要有两大分支：医院管理信息系统（Hospital Management Information System， HMIS）和临床信息系统（Clinical Information System， CIS）。HMIS主要目标是支持医院的行政管理与事务处理业务；而CIS主要目标是支持医护人员的临床活动，收集和处理病人的临床医疗信息，丰富和积累临床医学知识，提供临床咨询、辅助诊疗、辅助临床决策，提高医护人员的工作效率。

临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS）是属于CIS中的一部分。CDSS是用人工智能技术对临床医疗工作予以辅助支持的信息系统，它可以根据收集到的病人资料，做出整合型的诊断和医疗意见，提供给临床医务人员参考。系统主要采用基于决策树和真值表的方法，接着出现了基于统计学方法的系统，研究人员针对不同医疗领域开发不同的临床CDSS。基本的临床CDSS由数据库、模型库和对话系统（人机交互系统）3个部分组成，如图1所示。

2.3 挖掘算法

对医学数据库进行数据挖掘和知识发现的主要目的是预测疾病和对疾病进行分类。分类和预测是两种数据分析形式，可以用于描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。

常用的数据挖掘算法有：关联规则、决策树、粗糙集、统计分析、神经网络、支持向量机、模糊聚类、基于范例的推理(Case-Based Reasoning 简称CBR)、贝叶斯预测、可视化技术。在数据挖掘技术中，常用于辅助临床疾病诊断的方法，主要有①Bayes判别分析；②人工神经网络；③决策树。其中，决策树是一种非常有效的机器学习分类算法。决策树方法的起源是概念学习系统CLS，然后发展到ID3方法而为，最后又演化为能处理连续属性的C5.0。有名的决策树方法还有CART和Assistant。

决策树学习着眼于从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶结点得到结论。所以从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，整棵决策树就对应着一组析取表达式规则。基于决策树的学习算法的一个最大的优点就是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识（这也同时是它最大的缺点），只要训练例子能够用属性——结论式的方式表达出来，就能使用该算法来学习。

近年将临床诊断与治疗设计成决策树（Decision Making Tree）的形式，目的就是把决策思维在一定程度上予以具体化和规格化，使临床决策思维按一定的程序进行，不致发生偏差和遗漏。

3 数据挖掘技术的应用

数据挖掘是从数据中识别真实、新颖、有用的、可理解的信息的复杂过程。尽管如今人们的研究重点放在对挖掘算法的研制、分析与应用上，但数据选择和数据的预处理却是整个挖掘过程中最耗时的活动，并且它们的结果影响整个过程是否能够成功产生结果。图2描述了数据挖掘的一般过程，实质上是一个迭代的过程。

3.1 什么是医学数据

医学数据挖掘是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科。医学数据首先是以治愈为目的而搜集的，其次才是用于医学研究的资源。医学数据具有如下特点：

医学数据的隐私性（Privacy）——医学数据不可避免地涉及到患者的一些隐私信息，当这些隐私信息使患者在日常生活中遭遇到不可预料的侵扰时，就产生了隐私性问题。医学数据挖掘者有义务和职责在保护患者隐私的基础上进行科学研究，并且确保这些医学数据的安全性和机密性。

医学数据的多样性——由于医学数据是从医学影像、实验数据以及医生与病人的交流中获得的，所以原始的医学数据具有多种形式。医学数据的多样性是它区别于其它领域数据的最显著特征。

医学数据的不完整性——医学数据的搜集和处理过程经常相互脱节，以及一些人为因素使得医学数据库不可能对任何疾病信息都能全面地反映。

医学数据的冗余性——医学数据库是一个庞大的数据资源，每天都会有大量的记录存储到数据库中，其中可能会包含重复的、无关紧要的、甚至是相互矛盾的记录。

此外，医学数据还具有时间性特征。

3.2 构建数据仓库

数据仓库是支持决策过程的、面向主题的、集成的、与时间有关的、持久的数据集合，它以传统的数据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段，以统计分析技术作为分析数据和提取信息的有效方法，以人工智能技术作为挖掘知识和发现规律的科学途径，是与网络通信技术、面向对象技术、并行技术、多媒体技术、人工智能技术等相互浸透、互相结合与综合应用的技术。

创建基于HIS的数据仓库，是从已有数据出发的数据仓库的设计方法，称之为“数据驱动”的系统设计方法，它的基本思路是：利用以前建设的数据库系统的数据，按照分析领域对数据及数据之间的联系重新考虑，组织数据仓库中的主题，利用数据模型有效地识别数据和数据仓库中的主题的数据的“共同性”（即建立主题间相互联系的属性）。

从数据仓库的定义我们可以知道，构建一个HIS数据仓库需要完成：抽取主题；组织数据；获取与集成数据和建立应用。随着数据仓库的数据量增长，日积月累的数据之间有无关系，是否存在着一些潜在的模式或趋势？这些我们都无法用眼或简单的通过某种计算方式获知，而必须对这些数据加以证明或修正，这时，数据挖掘技术就派上用场了。

3.3 数据挖掘应用举例

数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程。

疾病的诊断过程实际上也是一个疾病分类的过程，是根据病人的疾病特征划归到某个疾病或疾病类的过程。一般的医学书上把这一复杂的问题逐次分解成一个个小问题（疾病)的体系结构，患者根据症状特征及不适部位定位到具体疾病类的具体疾病，这一过程与现实中的分类过程十分相似。

以判断糖尿病为例，建立决策树。

采用决策树的方法，判断患者所患糖尿病的类型。起点是血糖高，分支的条件是是否处于妊娠期，如果答案是肯定的，那决策树就直接指向了妊娠糖尿病。因为如果患者是正在妊娠期的女性，在她们身上检测出高血糖，是归于妊娠糖尿病的。

如果答案是否定的，则属于其他类型糖尿病，就要判断患者是1型糖尿病还是2型糖尿病了。那我们应该根据什么来判断呢？

我们使用频数计算法进行判断。首先，这两种糖尿病之间的差别主要体现在3个方面：是否有自发性酮症，年龄，以及起病的快慢和病情的轻重。频数是指所患疾病表现的临床症状出现的频率，频数越大，说明越多的患者在患此种疾病是会表现出这种症状。把上述3种症状进行调查，得出相应的频数，就可以根据病人的表现症状，把对应的频数相加，最后我们就可以得出患者患有某种类型糖尿病的概率。

假设，经过调查之后，我们得出的1型糖尿病的频数表格见表1。表1 1型糖尿病频数表（略）

如果患者性别为男性，起病较急，病情较重，年龄是25岁，有自发性酮症表现。那么，根据上述算法进行决策，可以得出结论：患者患有1型糖尿病的几率为95%。这就达到了辅助医生决策的目的。

无论最终挖掘出来的结果是用来描述/理解、预测或是干预，我们寻求只是的目的就是为了运用知识，提高决策支持的能力。由于数据挖掘技术的发展，为决策支持系统开辟了新的发展方向，数据挖掘作为决策支持系统中的一部分发挥着重要的作用。

4 结束语

数据挖掘的目的是利用所获取的知识理解事物、预侧未来情况、进行积极的干预，为下一步的工作或决策提供基础。

医学领域的数据是一个复杂的数据库，包括电子病历、医学影像、病理参数、化验结果等，而目前数据挖掘技术主要应用于以结构化数据为主的关系数据库、事务数据库和数据仓库，对复杂类型数据的挖掘尚处在起步阶段。但是，随着数据库技术的发展，数据挖掘技术作为一种解决方案，成为医学信息技术领域重要的研究方法，必将为决策支持、科学研究带来很大的方便和可观的效益。

参考文献

1 周爱华， 郑应平， 王令群. 医学数据挖掘综述. 中华医学实践杂志， 2005， 4(2)：126~128.

2 屈景辉， 廖琪梅， 许卫中， 等. 医学信息数据库的建立与数据挖掘. 第四军医大学学报. 2001， 22(1)：88~89.

第8篇：人工智能辅助医疗决策范文

一场由阿尔法狗与棋手间展开的围棋比赛，让世界关注到人工智能（Artificial Intelligence，简称“AI”）技术的发展。百度百科对AI如此定义――它是对人的意识、思维等信息过程的模拟。AI虽不是人的智能，但却能像人那样思考、也可能通过深入的语言识别、图像识别、自然语言处理等功能，超过人的智能。

尽管阿尔法狗只会下棋，但人类已经意识到，其背后的技术力量正在带来革命。特别随着现代科学应用技术的不断发展，AI的智能程度逐渐提高，其思维的逻辑性和复杂程度已经与人类的大脑相差无几。AI技术在真实的应用场景中正在对金融、医疗、教育等各个垂直领域产生颠覆性的变革。

就在日前刚刚结束的全球移动互联网大会（GMIC）上，创新工场的创始人李开复曾着重强调了AI技术与金融行业的结合。在他看来，AI所需的数据量大、有属性标注且领域单一的特性，决定了AI技术必将在金融行业引发一次技术主导的产业革新。

《中国经济信息》记者了解到，AI技术凭借深入的机器学习等优势，正对金融行业的产品、渠道、风控、授信、决策等诸多方面产生深刻的影响，不仅推动了金融服务的个性化体验，更让用户的财富管理趋向智能化。

加速布局AI应用

“金融是一个不直接产生价值的行业。”读秒CEO周静在接受《中国经济信息》记者采访时指出，多年来，金融作为一项服务，却占用了消费者较多的时间与体验环境。

据了解，过去要是去银行取款需要排队，转账需要等待，支付更需要刷卡签字等，而一旦开展了AI在金融行业的应用，“不仅快速提高了金融效率，降低了金融边际成本。”

周静认为，在推动金融普惠的过程中，无论是传统金融机构、互联网金融企业还是金融科技公司，通过对大数据、AI等新技术的运用，能够帮助降低金融服务成本，提升服务效率。

不仅如此，当AI技术与同样飞速发展的金融科技相结合时，还会十分有效地将核心的金融风控系统进一步量化，使金融变得更加规模化，而用户享受到的金融服务也会更优化，普惠金融的步伐自然加快。

在中国，不仅有像蚂蚁金服、宜信普惠、京东金融等金融科技的巨头，更有像读秒这样“年轻化”的金融科技探索者，在积极地依托其天然的大数据等优势，将AI技术创新地嵌入到其产业链金融的各个应用场景中，不仅使风控体系优化成效显著，更让客户的体验愈发高效、智能。

在采访过程中，周静指出，AI技术对金融产业的价值点，主要在于通过一系列的自主逻辑判断和大数据运算，很可能会解决“风险控制”这个金融行业长久以来一直存在的痛点。

让金融风控再升级

首先，传统的金融风控流程冗长，包括纸质进件、录入、复核、客户预审、尽职调查、电核审批等，这导致人力成本、时间成本、运营成本的增加，也降低了运营效率。“而AI技术的手段或应用实现了流程自动化，可以予以解决这一低效问题。”

此外，传统金融风控往往只考虑强金融属性的征信与风控，鉴于央行征信覆盖率不足，一定程度上造成了信息不全，客户画像不够立体。“目前以大数据和AI技术为基础的智能信贷技术，可以全方位捕捉到网购信息、运营商数据、社交信息等弱金融数据，通过大数据交叉验证，让用户画像更精准、丰富。”

其次，在反欺诈的运用中，传统风控往往依赖工作人员的经验，存在人为操作失误和经验不足。“AI技术使金融风控具备了智能的人脸识别、设备指纹，可以更智能地进行鉴别欺诈。”

周静认为正是以往金融风控存在的痛点，才让不少金融巨头主动拥抱AI技术，或与具有智能技术优势的企业开展联合风控。像读秒就作为智能信贷技术提供商，与华瑞银行、新网银行、中信证券、诺亚财富等展开联合风控。

“在合作期间，读秒提供的智能信贷技术，可以很好地辅助金融机构，完成更加精准的获客，更立体的用户画像，更智能地反欺诈以及更高效的风控。”在周静看来，像读秒这样具备大数据优势及AI技术创新开发的金融科技公司，在精准的获客、互联网化的运营等方面，可以为金融机构补足短板。

回顾中国信用借贷的历史可知，“风控”一直都是金融行业的命脉。谁提高了风控的准确率和风险评估的速度，谁就能够引入更大的流量、涉足更大的市场。但值得注意的是，“在整个贷前、中、后过程当中，AI技术只是提高金融的一种手段，整体的金融逻辑与核心是不变的。”周静强调，像各金融机构以大数据的形式采集数据，以AI技术创新开发应用场景，目的是评价用户的欺诈风险、还款意愿、还款能力等，“本质上是传统金融考虑的核心因素。”而像一些金融机构举着“AI+金融”的大旗，宣称可以用星座、血型等指标来智能风控，却是噱头大于实际功效，与传统金融的本质并不相符。

迈向金融3.0时代

“银行3.0时代已经来临。”中国银监会主席郭树清曾表示，银行业要利用金融科技，依托大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术，创新服务方式和流程，整合传统服务资源，联动线上线下优势，提升整个银行业资源配置效率，以更先进、更灵活、更高效地响应客户需求和社会需求。

实际上，这个“银行3.0时代”仅仅是金融科技的一个缩影。从当前金融行业的发展现状可见，以大数据、人工智能等技术服务为核心的金融科技已经从概念阶段，逐步迈入了实践落地的层面，不仅真正体现在金融机构或者各互金平台的日常运营层面，更让金融与AI技术实现了场景间的融合创新。

如上文所言，融合发展的背后，就意味着颠覆和改变。如今由于AI技术的助力，不仅让传统金融的信息采集来源扩容，风险定价模型智能化，投资决策过程规范化、信用中介角色正规化等，还大幅提升了传统金融的效率，解决传统金融的痛点。

需要明确的是，“AI+金融”的结合效应还远不止于此。通过洞悉用户的需求，以及和AI技术的结合，金融机构或金融科技公司可以根据用户的行为轨迹洞察到他的需求和风险偏好，自动为其进行资产配置，并帮助用户追踪、监控风险，使得有理财需求的用户享受到“智能”级别的资产配置服务。

第9篇：人工智能辅助医疗决策范文

【关键词】计算机辅助 信息分析 技术框架

引言：计算机的出现使人类可以用其弥补自身逻辑与推理上的缺陷，使得计算机辅助信息分析日益壮大。人类可以与计算机分工合作，在各自擅长领域对任务分析处理，人类可以充分发挥其主观能动性对计算机进行控制，让海量程序化、结构化或不断重复的问题可以通过计算机处理得到解决，同时计算机的技术正在以迅猛的发展脚步引领着时代不断进步，人工智能技术的逐步成熟使计算机对复杂且非结构化的信息能够准确分析与处理，同时社会网络迫使人类对海量数据要加快分析与处理，为了使人和计算机能够实现优势互补与人机联手，完成复杂任务，是目前的技术亟待解决的重要课题。

一、计算机技术在现代信息分析的重要性

首先，计算机技术可以对分析能力与效率进行扩展与提高，具体应用是体现在商业银行的审计工作，扩大了审计经营作业范围，缩短审计时间，为审计工作提供高效的工作状态。其次，计算机技术还可以对分析过程实现可视化并且对分析过程进行有效控制，搜索引擎在人立方关系中的应用就是一个很好地例子。还有百度指数平台可以通过关键词与搜索创建相应关系，计算机技术可以对决策活动予以支持，并实现真正的商务智能。同时，计算机技术还可以预测未来，对未来进行模拟，例如谷歌公司通过分析网民的搜索信息预测了具有及时性与准确性的流感趋势[1]。

二、计算机辅助信息分析的研究现状

在技术上，计算机的发展为其辅助信息提供了支持，国内在上世纪80年代对决策分析系统，并建立了结构框架，之后又相继研究了计算机协同分析工作建立了协同竞争分析系统，现在已经成为主流方法，之后再分析领域加入了软件化，之后人们又开发了本体架构，使其对非结构化内容向资源描述转换，这些研究为计算机辅助信息分析提供了关键内容，计算机辅助信息分析需要通过计算机平台和工具对各个领域进行加工处理信息，对商务系统融入竞争情报是对计算机辅助的研究，在医药中，对复杂药物进行计算，提升了药物开发的工作效率，对于专利信息的分析，计算机辅助可以挖掘出有效情报通过关联规则，对于药物发现、专利分析、商务智能领域现代计算机辅助技术提供了分析工具，使人类得出分析成果。在大数据时代中，人类十分重视对计算机辅助信息分析，但是对于其专门的架构体系还需规划与搭建，更好的引导技术的发展。

三、计算机辅助信息分析的技术框架

计算机在分析数据时要用到数据库，数据库的结构对联机交易中的直接业务数据进行处理，叫做联机事务处理，并对数据分类汇总，形成指标仪表盘，建立决策，数据仓库主要是分析关联数据源，对数据源转换、汇聚、清洗和抽取，形成主题图形和报表，叫做联机分析处理。对主题分析结论，进行智能分析，通过收集整理并分析数据，将数据转为主题信息，对于仓库概念与数据挖掘技术及联机分析实现三大领域的跨越。

（一）联机在线分析

联机事务处理英文简称OLTP，它在1993年由E.F.Codd关系型数据库之父提出，可以满足快速响应复杂查询，数据界面直观，在后台有综合引擎，是关键技术对于决策系统，它是对验证性领略分析信息，有3种技术，分别为ROLAP技术、MOLAP技术和HOLAP技术。在大数据环境下，联机在线分析能够结合其他分析技术，为大数据分析提供优质服务。

（二）数据挖掘

数据挖掘（DM），数据是被挖掘者，挖掘目的是将数据中的信息、模式、知识与规律进行提炼，挖掘定义很多，但是内涵相同，从海量数据中找出规律与模式，来源于知识发现，从大量基础数据中总结并提炼知识精华，在人工智能、统计学、可视化技术、系统论、模式识别及数据库技术领域有广泛的应用，同时也是对综合性要求较强的新兴学科[2]。

（三）社会网络分析

社会网络是种关系集合，分为个体网、整体网和部分网。社会网络拥有规范的方法对社会属性与社会关系进行分析，在分析社会与行为、经济与营销以及市场与通讯领域的数据上发挥着重要的作用，发现目标数据的特征，分析数据角色与数据位置以及数据变量，对它们的内在联系进行分析。

（四）大数据分析

大数据的特征是高速性、多样性、规模性与价值性，分析技术需要创新与优化，对于文本形态数据，如微博、网页、论坛等，机器要学习算法并训练数据，从数据中找出未知信息，如市场分析和字符识别等。

四、计算机辅助信息分析面临的挑战与发展趋势

（一）主要挑战

首先是大量的数据为计算机辅助带来了挑战，尚未应用于海量数据分析，其次是关系数据中的数据多样性，对于灵活性相对缺乏，分析不确定数据时仍存在挑战。数据仓库存储时要按照主题进行，但是建立仓库是初步性的，对价值的探索是计算机辅助的另一个挑战。对于数据的处理速度要与分析同步，所以数据处理的加速是新的挑战。

（二）发展趋势

在社会学方面可以深入研究社会网络、计算社会学与社会科学，另外技术方面对社交应用生产与娱乐要引入更多的信息，促进移动计算与信息分析、社会计算的融合。

结束语：各个行业的发展都需要计算机辅助信息分析的支持，信息分析与科技的融合为人类的世界开创了新纪元。

【参考文献】