医疗人工智能发展报告精选(九篇)

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第1篇：医疗人工智能发展报告范文

摘要：人工智能的迅速崛起，为老年健康管理提供了全新的途径，在优化老年健康管理全过程中发挥着重要价值。与此同时，因其服务于老年人这一特殊群体，对道德伦理的冲击表现得更加突出。当前，伴随着我国政府对人工智能的高度重视、企业与医疗机构的积极探索，人工智能在老年健康管理领域已积累了部分经验，取得了初步进展。然而目前人工智能在老年健康管理中的应用仍处于起步阶段，面临价格壁垒难以突破、信息孤岛劣势明显、多方主体合作不足、专业人才稀缺等现实问题。推进人工智能与老年健康管理的深度融合，需要政府、医疗机构与养老服务中心、科技企业等多方联动，构建配套管理机制，从而使人工智能更好地服务于老龄化社会。

关键词：人工智能；老年健康管理；老龄化；养老问题

作者：向运华王晓慧（武汉大学社会保障研究中心，湖北武汉430072）

人口老龄化是21世纪我国经济社会发展的重大国情，截至2018年底，我国60周岁及以上人口有2.49亿，占总人口的17.9%。人口老龄化态势加剧的同时，空巢老年人占比持续攀升，独居老年人群健康状况不容乐观，有74.7%的老年人患有至少一种慢性疾病。城乡失能、半失能老年人口近4063万，上门看病、康复护理等医疗健康类服务需求始终居于老年人各类需求首位。总书记明确指出“为老年人提供连续的健康管理服务和医疗服务”，健康老龄化成为健康中国时代和老龄化时代的重要命题。

万物互联的加速到来与人工智能技术的迅速崛起，正在改变着人们的社会资源获取方式和生活方式。AlphaGo大胜人类棋手，标志着人工智能已在某些领域走到了人类智慧的前列。以互联网为载体和AI为实现工具的经济发展新形态正在逐渐形成，为社会各领域创造了前所未有的机遇，也给老年健康管理模式的突破与创新提供了现实可能。智慧健康养老由此产生，其最大的特点在于大数据收集、需求的智慧决策与服务的精准投放。2017年工信部、民政部和卫计委联合印发《智慧健康养老产业发展行动计划（2017-2020年）》，强调利用新一代信息技术产品推动健康养老服务智慧化升级。各地积极开展智慧健康养老应用试点，打造“硬件环境+智能设备+互联网信息平台+居家养老服务”的健康养老生态系统。如何发挥人工智能技术在老年疾病预防、诊断、紧急救助、治疗与康复中的作用，如何有效联接医疗服务机构以确保老年人享受到更高效、更优质、更便捷的健康服务，是当前亟待研究的现实问题，这对于降低空巢老人独居风险，缓解老年护理人员短缺问题，提高老年人的健康水平具有重要价值。

一、立场博弈：人工智能时代老年健康管理的机遇与隐忧

（一）人工智能的崛起

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）起源于1950年“图灵测试”的理念，其首次被公开提出可追溯到1956年“人工智能之父”McCartney在美国会议上的报告。随后人工智能随着技术的发展、社会的进步不断发展，1960年人工智能已能够理解自然语言、自动回答问题和分析图像图形等，20世纪80年代又获得了学习和认知能力。21世纪以来，物联网的加速普及、大数据的崛起、云计算等信息技术的突破，人工智能迎来了发展高峰，逐渐形成了深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新的特征，开始具有自我诊断、自我修复、自我复制甚至自我创新的能力①。人类相继进入了网络社会时代、大数据时代与人工智能时代，三者共同构成了新的社会时代②。

关于人工智能的概念，国际人工智能专家N.J.Nilsson将人工智能视为怎样表示知识、怎样获得知识及怎样使用知识的科学③。其后，学者对人工智能的概念从类人、理性、思维与行为等四个方面着手定义，有学者进而从学科角度对人工智能进行了解释，如国内学者吴汉东将人工智能定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。综合诸多学者对人工智能的认识，笔者认为人工智能的实质是基于人类的设定与要求，能以与人类智能相似的方式作出反应的智能机器或软件。

人工智能时代的到来，正在改变甚至颠覆人类现存的生产、工作与交往方式。2016年美国的《国家人工智能研究和发展战略计划》指出，AI系统在某些专业任务上的表现胜于人类。1997年国际象棋、2011年Trivia、2013年Atari游戏、2015年的图像识别与语音识别、2016年AlphaGo等AI产品的问世与应用，成为AI超越人类的里程碑事件，见证了AI的智能水平和社会意义。近十年来，人工智能愈发广泛地应用在社会各个领域。农业领域，人工智能应用于自动播插与灌溉、日常田间管理、采收与分拣、产品检验、虚拟在线销售等产前、产中和产后各个环节，大大减轻了人类的劳动量④。工业领域，工业机器人广泛应用于汽车、电子、家电制造等生产线，缓解劳动力供需矛盾的同时提高了生产效率。服务业领域，微软“Cortana”、苹果“Siri”、联想“小乐”等智慧客服系统为大众所熟知；几乎所有股票交易员已被机器人取代，投资顾问、风险审查和安全防范监控监管都普遍智能化。公共服务领域中，人工智能亦发挥着日益重要的作用，如用人脸对比技术来筛查犯罪分子；人工智能辅助医疗诊断与手术；人工智能用于智能评测、个性化辅导等等。人工智能也开始进入艺术创作领域、心理服务领域。学界普遍认为，弱人工智能技术在当前已基本实现⑤。

（二）人工智能时代老年健康管理领域的机遇

当前，在新一代信息技术的引领下，物联网迅速普及，大数据快速积累，算法模型与运算能力持续突破，智能行业应用快速兴起，为我国人工智能的迅速崛起提供了现实契机。从人工智能技术层的语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，到人工智能应用层面的工业4.0、智能农业、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗与智能教育等，均得到了爆发式增长。我国正处于医疗人工智能的发展高峰，2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元，增长37.9%。据估计到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一⑥。人工智能在老年健康管理中的应用主要体现在通过生理参数识别设备和无线射频识别装置等智能采集老年健康数据，为老年人提供双向、互动的居家健康监测、健康咨询、健康评估、健康干预服务以及紧急救助服务，克服时空限制，将健康管理贯穿疾病预防、诊断、治疗与康复整个过程。人工智能时代为健康管理尤其是老年健康管理提供了全新的途径，在优化老年健康管理模式过程中具有重要价值。

第一，人工智能的发展为缓解医护人员短缺提供了现实可能。据世界卫生组织公布的数据，欧盟关于每千人拥有护士数量的基本规定是不少于8人，挪威以17.27人位居世界第一，美国和日本分别是9.8人和11.49人，发展中国家例如巴西和南非，分别是7.6人和5.1人，然而我国每千人拥有护士数仅为2.36人。即使是按照大多数国家的5‰计算，我国护士缺口也多达350多万，如果按照欧盟的标准，则缺口更大。与此同时，我国社区养老服务专职人员数量少且增长速度缓慢。民政部2009年开始统计社会服务职业技能人员中的养老护理员，截至2016年我国养老护理人员仅8528人。根据第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查结果，目前我国失能、半失能老年人口约为4063万，占老年人口数的18.3%，按照3：1的国际标准计算，我国需要超过1300万的护理人员。同样，虽然国家大力推进医养结合，将老年人作为重点人群纳入家庭医生签约服务，但家庭签约医生覆盖率仍不容乐观。如何“以少足多”是摆在当前我国政府面前的重要议题之一。人工智能的崛起为化解这一医疗难题提供了新路径。人工智能环境下，智能护理等机器的应用与推广，大大减少了老年人对护理人员的需要，虚拟医疗助手替代护士，在医生诊疗之外提供辅的就诊咨询、健康护理和病例跟踪等服务，既减少了老年人前往医院就诊的次数，又有助于提高护理能力。显然，这些对于缓解老年健康供需矛盾有积极意义。

第二，人工智能的发展为医疗机构提高服务效率提供了技术支持。一直以来，医疗服务效率都是备受关注和争议的问题。医疗服务效率，即医疗机构在投入与产出之间的比率，是医疗服务领域的核心命题与重要目标。近年来，随着我国医疗体制的不断改革与发展，各级医疗机构的效率有了显著提升，但受制于传统医疗机构管理模式的惯性思维影响，医疗机构的服务效率与民众期望仍有差距。新时代医疗服务效率的提升不仅需要制度的变革，也需要服务工具的革新。人工智能的发展为优化医疗服务提供了便利。一方面人工智能的应用降低了人力成本。医学影像占医疗数据的90%，而且这一数据仍在攀升，年增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率仅为4.1%，远不及影像数据增长速度。借助AI技术分析医学影像，将大大缓解医院缺少医生的压力。此外，语音技术在医疗行业的普及，也正在将越来越多的普通医生从日常机械式的医案录入工作中解放出来，提升录入的效率，降低失误率。另一方面，人工智能的应用也提高了医疗服务能力。人工智能辅助诊断技术应用在老年人某些特定的病种领域，几乎可以代替医生完成疾病筛查任务；智能手术机器人的应用既能保证精准定位，减少老年患者的疼痛，又能防止传统手术易带来的传染疾病等危险；人工智能参与药物研发，对于提高针对老年患者潜在药物的筛选速度和成功率，缩短研发时间与成本有实际意义。综上，人工智能的嵌入打破了以往医治全程医生亲力亲为的运作模式，智能机器的自主研判与决策能力，对于降低人力成本，大幅提高医疗机构、医生的工作效率与质量，减少不合理的医疗支出有积极意义。

第三，人工智能的发展有助于提高老年人自我健康管理能力。多数疾病都是可以预防的，但是由于疾病通常在发病前期表征并不明显，到病况加重之际才会被发现。而且由于老年人机体形态的改变和功能的衰退，对于疼痛和疾病的反应变得不敏感、不典型，很多病症易被忽略或误诊，加上老年人行动不便，其中有多数老年人即使不舒服也不愿前往医院进行诊疗。人工智能的应用大大缓解了这一状态。人工智能技术与医疗健康可穿戴设备的结合可以实现疾病的风险预测和实际干预，实时监测老年人的生理参数，其双向数据传输、在线沟通、便捷有效的特点，一方面可帮助老年人实时了解与掌握自身的健康状况，享受个性化的健康管理和健康咨询服务，满足其健康教育需求；另一方面也能提高老年人自我健康管理意识，促进其积极参与自我健康管理和自我照顾，实现医疗卫生服务重心前移和全民健康管理。人工智能环境下的自我健康管理的实现延伸了传统医疗的覆盖能力，节省了传统医疗方式的时间、空间成本及医疗费用，能够有效缓解老龄化带给整个社会医疗系统的负担。此外，居家健康管理系统能为卫生管理者提供健康数据，有助于建立完备、标准化的居民电子健康档案和区域卫生信息共享平台，使政府突发公共卫生事件监测和应急体系的运转更为高效、准确。

（三）人工智能时代老年健康管理领域的隐忧

万物都有两面性，人工智能同样是把双刃剑，人工智能从诞生至今，其对伦理的冲击就不断被讨论。人工智能给老年健康管理带来巨大便利的同时，也对道德伦理问题提出了重大挑战。与人工智能的一般伦理问题相比，人工智能在老年健康管理中的应用因其服务于老年人这一特殊群体表现得十分特殊与突出。主要表现为两个方面，一是老年人人格与尊严的多方面权益保障伦理问题更为加剧，二是老龄社会正义伦理问题更显突出。

老年人人格与尊严的多方面权益保障伦理问题体现在隐私泄露、社会孤立与老年人的“物化”三个方面。首先，为更好地提供全方位健康管理服务，智能老年健康管理系统和智能设备需要采集老年人日常起居全时段、全方位、无盲区、长周期的海量生理数据，其中绝大多数的数据属于隐私数据。这些数据通过简单的分析和挖掘，就能得出老年人的生活习惯、身体状况等信息，一旦被无意或有意泄露，极易被不法分子所利用以进行精准推销甚至精细诈骗等违法活动，这对于易受骗的老年人群体来说无疑是巨大的隐忧，由此可能带来的损失也不可小觑。《世界人权宣言》第12条规定任何人的私生活、家庭、住宅和通信不得任意干涉，他人的荣誉和名誉不得加以攻击。正如一些学者认为我们应该对于弱势群体运用特别的隐私保护政策①。然而目前我国的相关法律和政策还不尽完善，如有关病历资料保护的法律或文件（《刑法》《侵权责任法》《医疗机构病历管理规定》等）中多为宣示性条款，也尚无老年人隐私安全的针对性文件。如何保证健康数据在实时采集、传输、存储、分析与使用过程中的安全，数据应当被保留多久、谁拥有隐私数据的访问权等都是智能老年健康管理领域亟需解决的隐私方面的具体伦理问题。其次，智能机器监护老年人可能导致减少老年人社交、子女的陪伴。关于智能护理机器人的引入对老年人心理问题的影响研究表明，使用护理机器人的老年人易出现社会孤立现象，进而导致尊严受损②。过多的智能既会减少老年人外出和交流的频率，也使子女或亲朋责任感降低，对老年人的关怀止于虚拟问候，而不再是频繁地看望与聊天。有学者认为，健康助手功能会使原本亲近的护理关系转换为远程的虚拟的照料关系③。从而加剧老年人心理上的空虚感与孤独感。如何缓解和调节老年人心理问题是人工智能在老年健康管理应用过程中不得不面对的问题之一。最后，老年人的“物化现象”也是值得关注的具体伦理问题。所谓物化，Kitwood对其的定义是：像对待无生命物质那样对待人：推、拉、拽一个人，不把他当作一个有生命的个体。Astell曾认为辅助机器人可能会机械地控制使用者，并逐渐使其变得失去自主性④。智能护理机器人等操控式的服务过程有可能损害老年人自主意愿，老年人普遍认为不应该限制他们自主选择的权利，如他们不希望所有人知道他们在家中跌倒，因为某些跌倒仅是小事，自己可以克服，他们认为只有自己需要帮助的时候才应通知别人。然而这与智能护理系统一旦发现护理对象跌倒，就立即发送消息给亲人或医护人员的护理策略相矛盾⑤。机器人应在何种程度上保障老年人的自主意愿，减轻其心理负担，维护其尊严，是值得研究的课题。

老龄社会正义伦理问题主要体现在地区差异方面。由于我国国土面积大，各地区经济发展水平并不一致，地区差异、城乡差异问题都不容忽视。考虑到护理服务涉及人最基本的健康权利，然而由于经济发展和收入水平不同，偏远地区、农村的互联网都不畅通，健康信息系统建设不到位⑥，老年人往往无力购买智能可穿戴设备、智能护理机器人等健康管理机器，贫富差距引发的社会资源分配不公问题凸显。如何在研发和推广智能设备中充分考虑老年人的购买力，是关乎社会正义的伦理问题。

二、现实考察：人工智能时代老年健康管理的困境

（一）人工智能时代老年健康管理的经验

改革开放以来，尤其是进入21世纪之后，我国人工智能技术得到了巨大的发展。据中国电子信息产业发展研究院数据统计，2017年我国人工智能市场规模为216.9亿元，比2016年增长52.8%，增长速度快于全球平均水平，2020年有望超过700亿元①。其中，“人工智能+融合医疗、金融、教育和安防等领域企业”位居全球人工智能目标市场行业首位，总计占比40%。国家高度重视，企业与医疗机构积极探索老年健康产品的研发、推广与应用，先后积累了一些经验，取得了初步进展，为人工智能服务于老年健康管理奠定了重要基础。

首先，信息化与大数据推动智慧医疗的发展，为人工智能在老年健康管理中的应用提供了技术支撑。信息化与大数据是人工智能有效嵌入的基本要素，因此医疗信息化的实现和医疗大数据资源的壮大是推动人工智能在老年健康管理应用的重要基础。近几年来，高速、移动、安全的新一代信息基础设施建设加快，城市社区光纤网络覆盖率不断提升，中国互联网络信息中心（CNNIC）的《中国互联网络发展状况统计报告》显示互联网逐渐向高龄人群渗透，60岁以上老年人对互联网的接触率和应用率逐年上升。与此同时，健康养老服务信息平台建设不断推进，早在2011年，老龄办和民政部门就在全国范围内推进社区为老服务信息平台建设项目启动试点工作，试点项目50余个，据统计覆盖老年人口仅3000多万；2014年民政部和发改委确定在全国选取了42个地区推进养老服务业综合改革试点，改革的重点之一即是加快信息平台建设。2018年国务院《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，强调推进远程医疗覆盖全国所有医联体和县级医院，支持高速宽带网络覆盖城乡医疗机构，建立互联网专线保障远程医疗需要。“互联网+医疗服务”建设初具规模，各级医疗机构、养老服务机构积累了大量老年人有关的数据资源，其中包括老年信息数据库建设与大数据共享平台与服务平台建设，为下一步人工智能的嵌入奠定了坚实根基。

其次，国家高度重视，政策与法律建设不断推进，为人工智能在老年健康管理中的应用提供了制度基础。一方面，为推动人工智能的迅速发展，近年来我国人工智能领域指导性政策文件不断出台。如2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》，同年12月工信部公布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，明确了我国新一代人工智能发展的战略目标，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快创新型国家和世界科技强国建设。2018年1月中国电子技术标准化研究院《人工智能标准化白皮书（2018版）》，提出确立人工智能产业发展的标准体系；3月政府工作报告明确指出加强新一代人工智能在医疗、养老等多领域的应用。各省市积极响应，出台本地区的具体实施意见，为人工智能在老年健康领域的应用确立了方向。另一方面，为应对各类风险与危机，我国不断推出信息建设与信息安全的相关规定。据统计目前我国信息治理层面的相关法规已有100余件，涉及个人信息保护、网络侵权预防和网络犯罪惩治等多个领域②。具体到医疗行业，2013年国家卫生计生委、国家中医药管理局印发的《关于加快推进人口健康信息化建设的指导意见》，2015年国务院办公厅印发的《全国医疗卫生服务体系规划纲要（2015-2020年）》，2017年工信部、民政部、卫计委联合印发的《智慧健康养老产业发展行动计划（2017-2020年）》等文件，都着重强调形成覆盖全生命周期的智慧健康养老产业体系，打造一批智慧健康养老服务品牌。2016年12月，国务院办公厅印发《关于全面放开养老服务市场提升养老服务质量的若干意见》提出推进“互联网+”养老服务创新，到2020年养老服务市场全面放开等，都指出实现全员人口信息、电子健康档案和电子病历三大数据库要基本覆盖全国人口并完成信息动态更新。这些直接或间接性文件的不断完善，为人工智能在健康领域的应用提供了基本的制度框架。

最后，在技术与政策环境的激励下，人工智能在老年健康管理中的应用初见成效。从易得的传感器，到智能化的可穿戴设备，智能护理床、健康服务机器人、陪护机器人等服务机器人，越来越多智能设备参与到老年人健康管理领域。近几年，房地产商、保险公司、养老机构积极推出高端养老项目，健康服务机器人也随即而来，其中天津哈士奇机器人作为全球首台健康服务机器人成为标志性事件。而后，机器人也开始应用在福利中心和养老机构，仅杭州就有70家养老机构和40家照料中心引进了“阿铁”养老机器人①②，机器人具备健康检测、健康顾问、紧急报警与陪伴逗乐四项主要功能。同时依托“互联网+”搭起智能居家养老服务的桥梁，一是通过智能健康腕表随时测量血压、心率等生命体征数据。相关研究表明可穿戴智能设备在治疗慢性病方面有显著效果，治疗费用、住院时间等都有所降低③④。二是“开心”等智能健康养老机器人通过人体感应、摄像头远程监护、声源定位、语音识别等系统为居家老人提供安全监护、用药提醒、数据分析等健康服务，约87%的受访者表示类似于“开心”的智能健康养老机器人会对空巢老人有用⑤。三是通过“互联网+”和远程医疗、远程手术等满足老年人的医疗需求，通过机械骨骼、轮椅机器人等助力老人康复⑥。从监护到治疗，人工智能在各种养老模式的老年人中的初步试水，为应对人口老龄化提供了战略性思维。

（二）人工智能时代老年健康管理的难题

人工智能为老年人实现全过程健康管理提供了条件，推动了老年健康管理模式的突破与创新，然而目前人工智能在老年健康管理中的应用仅处于起步阶段，尚有很多问题需要解决。

其一，从应用范围来看，价格壁垒难以突破，老年健康管理中人工智能缺乏动力。医疗行业本身就极具复杂性和特殊性，医疗体制改革和医养结合养老模式发展已推行多年，但仍有很多问题为人们所诟病。人大代表罗卫红曾提出目前医养结合虽初具成效，但仍存在医养结合服务需求与承载力不对称、行业管理体制不完善、医养结合医保支付政策难以保障护理需求等问题。人工智能嵌入老年健康管理为医养结合模式的发展创造机遇的同时，也提出了更高的要求。人工智能设备造成的健康管理服务费用谁来支付、怎样支付，目前国内尚未达成共识，这也解释了为什么目前智能健康机器人多出现在养老机构，而非居家老人家中。不可否认，在当前医疗卫生服务供给不足的情况下，医养结合型养老机构非常重要，机器人的引入对老年人尤其是对高龄老人、半失能老人与失能老人带来了极大的便利。然而无论是9064模式还是9073模式，绝大多数老年人是居家养老。针对居家生活老年人的健康监测、预防、治疗、康复、护理和心理慰藉等服务需求亟需人工智能的嵌入，然而形势不容乐观，一方面是因为智能装备价格较高，老年人个体往往无意愿或无力购买较为昂贵的智能感应设备，另一方面是因为担心后续健康服务能否持续跟进，比如一个智能腕表就价值几千元，如果后期的服务没跟上，老年人损失就会很大。人工智能的应用必须考虑各方支付意愿，其价格在某种程度上决定了其可推广的范围。如何围绕大健康战略来定位发展人工智能，实现医疗健康服务利益相关者的协作，为老年人提供全方位全周期的健康服务是亟须解决的关键问题之一。

其二，从信息化建设来看，人工智能应用于老年健康管理的信息孤岛劣势明显。人工智能的应用离不开信息技术的支撑。推进医疗服务大数据建设，建设老年群体数据库与医疗服务信息平台，统一相关数据标准是基础。“人工智能+医疗”最大的问题在于数据的来源和质量，因为我国的医疗数据在医院与医院间、医院与家庭间存在信息孤岛，即使在同一个医院提取和利用数据仍涉及很多操作手续。与此同时，虽然各地政府一直在强调健康养老服务信息平台建设，但进程并不乐观，多数老年健康服务仅停留在通过社区门诊或体检获得数据，共享在街道一级，实现市级统一平台建设的省份屈指可数。除了技术条件的制约，更多的是缺乏全局的考虑与统筹规划，民政部门、统计部门、公安部门、卫生部门、医院等多部门之间的责任模糊，各涉老部门缺乏沟通与配合；各地区各自为政，缺乏共享理念和共享动力，有效的沟通不足，相互之间在操作系统、网络协议、语义表示、数据库类型，乃至硬件管理平台上存在差异，医疗信息数据不能有效实现地区共享，阻碍了人工智能赖以为生的数据信息资源的有效流通，既造成了数据信息资源重复建设，也限制了数据信息资源功能的最大发挥。可见，要想人工智能应用于老年健康管理，积极突破数据壁垒势在必行。

其三，从健康服务相关主体来看，养老机构、社区服务中心、医疗机构与企业的合作不足。养老服务机构、医疗机构等服务机构本身不生产人工智能设备，而是通过引进人工智能设备服务于老年人，科技企业才是人工智能产品的生产者。服务机构最了解老年健康管理全过程需要什么样的人工智能产品，而科技企业则在技术上独占优势。二者通过跨界合作发挥各自的优势，才能明确研发内容，最大程度缩短研发周期，以满足老年人健康管理的需要。然而目前国内各级医疗机构、养老服务机构在该领域的开拓相对滞后，除了发达城市的大型房地产公司通过与科技公司合作建设高端养老基地，应用人工智能参与老年健康管理服务，实现了企业间的人工智能合作外，多数医疗机构、养老服务机构有待进一步跟进。与此同时，医疗机构、养老服务机构提升自身对人工智能产品的驾驭能力也离不开同科技企业的有效合作。两者有效合作的缺乏在一定程度上制约了老年健康管理过程中的人工智能创新能力的提升。两者如何建立合作机制，共同推进人工智能的技术创新与应用是人们不得不思考的当务之急。

其四，从研发主体看，老年健康管理领域的人工智能发展受制于稀缺的专业人才。人工智能任何相关技术方面的突破都依赖于人才，可以说其发展能力取决于人才数量。《全球人工智能人才白皮书》显示全球AI领域的人才缺口达到百万量级，2017年工信部发言人指出在我国人工智能人才缺口超过500万，稀缺的专业人才资源是制约全球人工智能技术发展和应用落地的一大短板。人工智能的专业人才既要掌握数据挖掘、语音图像识别等计算机层面知识，又要了解人工智能应用领域的客观状况。AlphaGo之所以能战胜人类围棋世界冠军，在一定程度上是因为其设计者DemisHassabis本人就是天才棋手①。因此，人工智能老年健康领域的专业人才需要集计算机专业技术与健康养老服务行业实践于一身，才能研发出适合老年群体的智能健康医疗设备。目前国内的人工智能专业性人才缺乏，且多集中于制造业、互联网等领域的技术开发工作，虽然一些科技公司与医疗机构合作取得初步的成果，但在医疗领域结合上缺乏深度，直接针对健康服务领域的人工智能人才更是不足，阻碍了老年健康领域人工智能技术的推行。

三、未来选择：人工智能时代老年健康管理的关键路径

人工智能时代的到来，为老年健康管理创造了全新的环境，同时也对政府、社区、医疗机构、养老服务机构等提出了更高的要求。面对人工智能的迅速发展，需积极推进人工智能与老年健康管理的深度融合，以促进适应时代诉求的老年健康管理智能化。

（一）构建人工智能嵌入老年健康管理的管理机制

DouglassC.North指出制度是社会的游戏规则，规定了人与人之间的行为范式②。人工智能时代老年健康管理迫切需要现有机制的突破与创新，当前必须做好三个层面的具体工作。

一是形成专业的领导机制。人工智能科学嵌入老年健康管理离不开政府部门的统一规划和部署。2018年国家医疗保障局成立，整合了此前散落在人社、民政、卫计委、发改委等多个部门的相关医疗职能，改变了“九龙治水”的管理局面，为人工智能在医疗行业、健康领域的嵌入提供了契机。在老年健康领域推广人工智能应纳入医疗保障局的工作内容，积极推动医疗机构、养老机构、社区养老服务中心等与科技企业的合作，全方位部署人工智能在老年健康管理中的应用格局，从传感器，到智能化的可穿戴设备，健康服务机器人、智能护理床、陪护机器人等服务机器人，从智能家居设备、养老服务机构智能设备，到智能医疗机器，从老年人健康数据建设到疾病的预防、治疗、康复与护理等，培养一支兼具智能理念和实践经验的新型领导队伍，确保政府部门在人工智能应用中始终掌握主动权。

二是培养多元主体信息共享机制。人工智能的发展与应用依赖于数据，因此，人工智能嵌入老年健康管理，一方面需要挖掘分析大量老年健康数据，以便人工智能设备的研发，另一方面需要医疗机构、养老机构、社区居家服务中心、老年人等相互间的数据连通与安全共享，促使多方有效参与老年健康管理。加快健康养老信息平台建设迫在眉睫，要着力提升多元参与主体的数据素养和技术素养水平，促进多元主体相互间协同配合，协调老年健康数据在各部门间的流通，实现数据信息的交互及供需的有效匹配，从而打破数据壁垒，为提升老年健康管理水平提供数据支撑。

三是建构道德伦理矫正机制。享受人工智能给老年健康管理带来巨大便利的同时，也必须正视其对道德伦理的挑战。首先，进一步完善信息保护机制，减少甚至消除老年人对个人信息数据泄露的担忧。其次，科学认识和使用人工智能。虽然现有的人工智能在某些层面和维度接近、达到甚至超过了人类智能，但其工具性色彩没有改变，人工智能在老年健康管理中的应用旨在提高健康管理水平，而不是取代医护人员和亲朋好友。儿女的关心、好友的慰问以及老年人必要的社交互动都不可或缺。最后应通过技术发展，为人工智能注入情感，促使人机交互更加和谐。

（二）构建以人工智能为核心载体的老年健康技术系统

推进各级医疗机构和各地养老机构在老年健康管理中发挥更大的作用，需要通过智能化处理系统和便捷高效的急救处理流程，即系统能自动采集老年人身体状况数据并进行分析，当发生意外跌倒或生命体征数据出现异常，智能呼叫相应的医疗机构，使老人及时、准确地获取医疗服务。为此，应重点做好两个层面的工作。

一方面，建设针对老年健康管理的智能处理系统。智能化系统基于计算机网络技术和信息技术，强化老年健康的数据挖掘系统和数据存储系统建设，有效整合老年健康管理智能化进程中的各类非数值型、非结构化数据，同时有针对性地引进合适的人工智能技术，如生物识别技术、自然语言处理、机器学习、虚拟等，提升人机交互过程中老年健康数据的处理效率，并以此形成由知识库、数据库、推理机、解释器和知识获取等组成的老年健康管理系统，为提高老年健康管理水平奠定基础。

另一方面，创新以人工智能为基础的医疗流程。智能系统的生命在于应用，老年健康管理途径与方式的优化必须以智能处理流程的创新为依托。其一，通过人工智能实现老年人健康状况的自动检测，根据不间断、全方位的健康数据跟踪，智能评估老年人身体与心理的健康状况，并基于数据分析提出智慧决策，确定老年人在健康方面应采取的措施。其二，智能系统要在识别老年人紧急救助需求的基础上，主动通知医疗机构，使老年人及时得到救助。至于医疗机构的选择应符合分级诊疗原则与就近原则。这对于减少老年人独居风险，为空巢老人提供“健康保险”有积极的现实意义。

（三）构建“校—企—医/养”在人工智能领域的深度合作机制

学校是人才培养的重要阵地，科技企业是人工智能产业发展的主力军，而医疗服务机构与养老机构是老年健康管理的重要参与者。推进人工智能在老年健康管理领域的应用，迫切需要三者的深度协作，以达到通识成材、借势运力、以智发展的目标。

其一，探索高校与企业协同人才培养模式。相比美国人工智能人才数量，我国明显滞后。据领英数据显示，我国从业经验10年以上的AI人才占AI人才总数比例不足40%，而美国这一比例超过70%；美国人工智能基础层、技术层和应用层的人才数量占比分别为22.7%、37.4%和39.9%，而中国为3.3%、34.9%和61.8%，人才培养势在必行。如上文所述，人工智能的专业人才既要掌握数据挖掘、语音图像识别等计算机层面知识，又要了解人工智能应用领域的客观状况。科技企业需要高校的理论与人才的支持，而高校则可借助企业的数据资源和技术平台推进科研理论进展，将研究价值落地。因此，高校应加强人工智能相关学科建设，吸引国际顶级科学家和高层次人才，加强与科技企业、国外高校及相关机构的合作，将技术教学贯穿到实训项目中，让学生在校所学与企业实践有机结合，培养贯通人工智能基础理论、软硬件技术与医疗服务领域应用的纵向跨界人才。人工智能校企合作将有助于人工智能在老年健康领域的加速发展，为人工智能应用打开新局面。

其二，搭建医疗服务机构与企业合作平台。近年来，阿里巴巴、百度、腾讯和华为等国内企业在人工智能领域的崛起，为老年健康管理的转型提供了技术支撑。人工智能本身就涉及多重技术，不同行业或领域的关键技术必然存在差异，加快人工智能在老年健康管理中的应用，医疗服务机构既要借助科技企业的技术优势，引入智能技术，又要借助科技企业的智力优势，培育服务人才。这就要求医疗机构积极通过研发外包的途径，由科技企业打造契合老年健康管理需求的智能软件与硬件，加快老年健康管理智能产品的开发与推广，促进产品从监护提醒类、健康监测类，到医疗设备类、陪护聊天类，关注老年人身体健康的同时注意开发心理健康护理机器人，实现智能产品的多元化与精准化。与此同时，医疗机构通过与科技企业的合作，提高本机构内部人工智能的应用能力。

（四）构建老年健康管理人工智能产品的定价与补贴机制

人工智能在老年健康领域推行受阻的一个很重要的原因是企业囿于无利可图与老人抱怨收费高现象并存。老年健康领域人工智能产品与服务的价格既不能完全市场化也不能严控低价，应建立合理的定价机制与相应的财政保障机制，以平衡市场主体盈利与老年人经济承受力来促进人工智能在老年健康领域的广泛应用。

一方面，合理确定老年健康领域人工智能产品的价格。老年人的健康管理产品与服务具有一定的福利性，过高的价格会忽略老年人的经济承受能力，过低的价格又影响社会资本的收益率与参与积极性，阻碍该领域的进一步发展。根据资本资产定价模型，任何资产的期望收益率都由无风险利率和对所承担风险的补偿—风险溢价两部分构成，考虑到服务对象的特殊性，老年健康领域人工智能产品合理的投资收益率应等于或略低于市场平均投资收益率，兼顾经济效益与社会效益。

另一方面，建立相应的财政补贴机制。虽然老年人收入来源更加多元，自报需要照护服务的比例不断提高，越来越多的老年人有能力购买健康管理设备，但价格仍然是影响其选择与否的关键因素之一。而且受年龄、身体状况、收入等多重因素影响，有必要分地区、分群体进行大面积的调查统计，找到不同身体状况与经济状况的老年人有能力和意愿支付的平均价格。根据计算出来的市场价格与老年人可支付的价格，分类别分等级进行补贴，对于经济困难的失能半失能老人要免费配置相应的智能设备。

此外，加强老年健康管理人工智能应用状况的监管体系和绩效评价体系。当前人工智能技术整体还处在较低的发展层次，在认知能力、感知行为、风险对抗等诸多方面仍比较笨拙，应在加强人工智能嵌入的可能性风险管理的基础上，采取第三方评估方式，科学评价人工智能应用过程的技术适用、服务质量等环节。推进老年健康管理领域的人工智能应用的不断改进与发展。

四、结语

第2篇：医疗人工智能发展报告范文

过去的一年里，AlphaGo与李世石的大战硝烟未平，它的升级版Master就在围棋网络对战中创下了连胜60局，打败+几位世界冠军的新纪录：阿里云小Ai成功预测了《我是歌手》总冠军：“最强大脑”王昱珩惜败百度小度……人工智能以一代网红的形象迅速而直观地走进公众视野。

这不过是人工智能应用的冰山一角。本届两会上，科技界的代表委员们谈到了更多的可能性。在他们看来，随着联网、云计算、物联网、大数据这些信息新环境的延展，人工智能已经告别略显笨拙的1.0时代，在性能升级、应用深入的道路上，跑向2.0时代（AI2.0）。

AI20的技术特征是什么？

当下看来，它体现在4个方面：从传统知识表达技术到大数据驱动知识学习，转向大数据驱动和知识指导相结合的方式：从分类型处理视觉、听觉、文字等多媒体数据，迈向跨媒体认知、学习和推理的新水平：从追求“智能机器”到高水平的人机协同融合，走向混合型增强智能的新计算形态：从聚焦研究“个体智能”到基于互联网络的群体智能，形成在网上激发组织群体智能的技术与平台等。

到了AI2.0时代，在智能制造、智能医疗、智能城市、智能农业和智能国防5个重点领域实现全产业链智能化，才是一个国家将要面临的新一轮挑战。这意味着人工智能甚至会成为与土地、劳动、资本具有同等重要地位的新生产要素，成为衡量一个国家综合国力的标志之一。代表委员们纷纷建言，国家应把人工智能上升到战略层面，对其进行系统规划、加速布局，抢抓全球产业制高点。

事实上，在写入政府工作报告之前，人工智能已经是我国各界关注的热点。2015年7月，人工智能就被写入《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》：2016年3月，又被写进“十三五”规划纲要：2016年5月，国家发改委等4部门联合下发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》……人工智能在我国逐渐迈开了步伐。

第3篇：医疗人工智能发展报告范文

今年“两会”，“人工智能”首次被写入了政府工作报告，也成为两会代表委员热议的话题之一。

浪潮集团董事长孙丕恕、腾讯创始人马化腾、百度创始人李彦宏、科大讯飞创始人刘庆峰、复星集团董事长郭广昌等代表委员在两会发言中纷纷为人工智能发展建言献策。

如果仔细阅读孙丕恕、李彦宏、马化腾、刘庆峰、郭广昌等代表委员关于人工智能的提案议案，你会发现，他们既是为推动人工智能产业发展发声，也是为各自企业抢占人工智能先机造势。

业界一致认为人工智能技术商业化的拐点已经到来，哪些企业最有机会？显然是那些技术嗅觉敏感、已率先布局的企业更有机会抢占先机。

具有应有场景

和大数据优势的

互联网巨头

BAT是目前国内人工智能的重量级玩家。BAT企业中，百度布局最早，投入力度最大。李彦宏在两会上提交的三项提案均聚焦人工智能。

人工智能已成为百度的核心战略。百度大脑、百度无人车、被称为“人工智能权威”的百度新任总裁陆奇等都成为百度人工智能战略的重要布局，受到业界的高度关注。

据李彦宏介绍，去年和前年，百度的研发投入各有100亿元左右。在李彦宏看来，人工智能技术正在快速发展，大投入才可能有大收益。

与百度在战略上高举高打、重金豪赌不同，腾讯、阿里对人工智能的布局更加现实，主要从现有场景入手，将人工智能结合到现有产品中。

阿里的人工智能是放在阿里DT大商业体系内，配合云计算、大数据对阿里的电商物流乃至物联网体系展开。腾讯则将人工智能紧密围绕内容、社交、游戏三个核心应用场景展开，把人工智能落地在微信、游戏、新闻里面，提升用户体验。腾讯和阿里一样，也把人工智能与腾讯云进行了结合，面向企业市场推出了基于AI的云服务。

由于人工智能技g研发投入大，BAT企业从互联网向AI布局，具有技术实力和资金实力。同时，BAT企业拥有十几年的产品与数据积累，为发展人工智能提供了天然条件。它们在搜索、电商、社交等领域的用户积累和应用场景也有助于人工智能产品实现落地。

给人工智能建设提供“装备”的

IT企业

在互联网投入和建设时期，受益最大的是像思科这样给互联网“淘金者”提供“水”、“铁锹”等工具的互联网设施提供商。当年思科因为抓住了互联网先机快速崛起，当时思科CEO钱伯斯也因此被称为“互联网先生”。

国内老牌IT企业浪潮也是互联网大发展的受益者。伴随中国互联网市场的高速成长，浪潮已成为中国最大的服务器厂商，BAT等企业的数据中心运转着浪潮的服务器和存储产品。

在人工智能建设时期，浪潮也要为“人工智能淘金者”提供“养料”和“装备”。浪潮为此已较早进行了准备和布局。

技术出身、对技术发展脉络有深刻把握的浪潮董事长孙丕恕，较早就看到大数据和云计算的机会，在三年前，浪潮提出做“中国领先的大数据和云计算服务商”，向大数据和云计算领域转型。

如今，浪潮已具备人工智能的三大支撑能力――计算资源、算法资源和大数据资源。

在计算方面，浪潮已经布局多年。无人车测试中，百度实现近90%的识别准确率，这背后依托着采用GPU协处理加速的浪潮服务器。腾讯、阿里、搜狗、今日头条等企业发展人工智能，背后都有浪潮计算力的支撑。

在大数据方面，浪潮从2010年开始投入大数据，目前浪潮的天元数据网已经采集了50PB的高价值数据。人工智能需要大数据“喂养”，浪潮拥有大数据积累。据孙丕恕介绍，浪潮将以天元大数据为依托，加速大数据双创行动在人工智能领域落地。

在云计算方面，浪潮已投资100亿元在全国建设7大云计算数据中心，以行业云的形式提供云计算服务。意识到人工智能在云计算建设中机会巨大，浪潮下一步计划结合人工智能应用，进一步发力云计算市场。

看来，成名于PC时代、成长于互联网时代的老牌IT企业浪潮，有望在人工智能时代焕发新生机。

聚焦某个专业领域的专业人工智能公司

典型企业：科大讯飞

科大讯飞是国内智能语音和人工智能专业领域的领导者。随着在语音技术越来越深入应用，这家曾多年默默无闻的企业，越来越走向前台、受到关注。

在去年10月锤子科技新品会上，锤子科技创始人罗永浩现场演示科大讯飞语音输入功能，随后说了一段话，识别结果一字不差，惊艳全场。

应该说，科大讯飞作为国内早期专注于智能语音和人工智能领域的企业，经过18年的厚积薄发，已进入丰收的季节。科大讯飞不仅拥有大量使用“讯飞语记”的2C用户，更有锤子、华为、IBM这样的2B用户。科大讯飞的产品既可能直接提供给终端用户，也可通过集成到合作伙伴的产品和方案中实现商用落地。

随着人工智能商业化的加速和资本的热捧，会出现更多专业领域的专业人工智能创新公司。比如，上个月被百度收购的渡鸦科技和2016 年2 月由英特尔研究院原院长吴甘沙参与创办的驭势科技，都属于这样的专业人工智能公司。

积极拥抱人工智能“AI+”的各行业企业

典型企业：复星实业

复星集团董事长郭广昌的2017年两会提案主要关注医学人工智能领域，也与复星布局医疗人工智能有关。据了解，复星医药已经在布局达芬奇机器人等产品线。根据财报数据，在去年前三季度复星医疗旗下的达芬奇手术机器人于中国内地及香港地区的手术量达到约8000台，同比增长约49%。

郭广昌非常看好“人工智能+医学”，他认为人工智能也是医学应用的制高点。去年12月10日，复星医药与美国Intuitive Surgical签订战略合作，共同注资1亿美元在上海成立合资企业，主要研发、生产针对肺癌的早期诊断及治疗的基于机器人辅助导管技术的创新产品。Intuitive Surgical据称是全球机器人辅助微创手术的领导者。

和复星实业希望通过人工智能技术抢占医疗制高点一样，奇瑞汽车通过自主研发，并与百度、科大讯飞等合作，加大在无人驾驶、智能汽车领域投入，希望抢占智能汽车市场先机。

可以预见的是，随着人工智能在各行各业的普及，积极拥抱人工智能的传统企业更有机会获胜。

慧眼识珠的产业投资、风险投资、中介等企业

典型企业：创新工场

创新工场的创始人是先后任职微软和Google的李开复。李开复是学人工智能专业出身，他肯定不能放过挖金人工智能的机会。创新工场先后投资了旷视科技（Face++）、驭势科技以及第四范式和地平线机器人（Horizon Robotics）等人工智能公司。根据李开复的判断，人工智能投资已进入“黄金时代”。创新工场还成立了自己的人工智能工程院，由李开复亲自担任院长。

还有一家新成立仅一年多的创司在人工智能圈很知名，它叫“将门创投”。能在短短时间迅速出名，一是因为它聚焦在火热的人工智能领域，二是因为它的管理团队来自微软创投加速器的创始团队，已经积累很多创始企业资源和行业资源。

任何一个有商业化“钱景”的新技术都会受到资本的青睐，人工智能也不例外。

第4篇：医疗人工智能发展报告范文

联手谷歌押注AI 布局高端市场

2017年4月中旬，联想集团董事长杨元庆对外宣布，未来4年，联想集团将在人工智能、物联网和大数据方面投资超过12亿美元（约82亿元人民币）。至2021年3月份，联想集团每年研发开支将到达15亿美元左右，且上述款项将占总研发预算的20%以上。

同时，杨元庆表示，联想集团将与谷歌、亚马逊在产品开发方面进行合作，以达到从智慧手机和其他新业务中所获得营收占总营收比例达到50%的目标，而现在此部分营收比例占30%。

就在宣布巨额投入人工智能的前一天，联想正式在国内ThinkPad X1 Carbon 2017笔记本电脑。悉知，ThinkPad是联想旗下最重要的PC品牌，联想有意借该品牌巩固其全球PC行业老大的地位，同时进一步扩大在高端产品的市场占有率。而更为重要的是，联想欲借人工智能大潮，酝酿更多的智能终端，从而挖掘更多利润空间。

传统业务低迷 希冀新拐点

此前，杨元庆曾谈及联想手机业务的未来、集团三大业务板块时，曾提到联想未来的第三波战略。第一波是PC业务，在这个领域，联想未来的愿景和战略是设备+云。第二波是智能手机移动业务和数据中心业务，为联想构建新的增长和利润引擎，这部分要实现盈利尚需时间。第三波是在智能互联网时代经历新一轮的变革，更多智能终端将出现。然而从这几年的现实情况来看，联想的手机市场业务持续下降，个人电脑业务也远低于预期的发展。

手机业务

在线上营销方面，2012年4月，小米手机采用在线预售的策略，开始进行互联网营销。很快，华为立刻意识到这一移动互联网在线销售机遇，后来居上；而联想手机则反应滞后，到2015年手机业务销售跌出国内排行榜前10名。

在线下营销方面，2016年，OPPO和vivo凭借线下渠道的多年布局一跃而跻身前三。而在商业模式和市场布局上，两家公司基本相同，现在即使在很偏远的乡镇也能看到OPPO和vivo的身影。反观联想的店面数量，远不及OPPO和vivo。联想的国内市场份额从2013年的14.1%，骤降到2016年的1.6%。

电脑业务

今年4月初，杨元庆表示，个人电脑业务是联想的核心业务，是联想碗里的饭，联想要保持市场的领导地位和良好的盈利能力。然而现在看来，碗里的个人电脑业务最后能保持住多少还很难说。

数据显示，2017年第一季度，惠普PC出货量为1314万台，联想出货量为1232万台；惠普全球市场份额为21.8%，联想为20.4%。个人电脑业务一直是联想的核心业务，然而联想集团2016年年报显示，个人电脑业务占总业务的66%，较2015年下降了6个百分点；个人电脑业务收入同比下跌11%至296.46亿美元。

入场厮杀BAT 分羹任重道远

其实，2016年年底，联想才开始发力布局人工智能。而国际科技巨头如IBM、谷歌、英特尔甚至亚马逊、微软很早就在布局人工智能；甚至国内BAT也早已从四五年前开始陆续在人工智能领域有所动作，并不乏新成果落地。而从成立人工智能实验室的时间点上看，联想在布局上已经晚于BAT不少时间，要想排位靠前，势必要有自己独特的创新。

百度

百度是我国最早在人工智能领域布局的公司。2013年年初，李彦宏就提出设立深度学习研究院；当年4月，百度设立了硅谷人工智能实验室。之后，人工智能就渐渐成为百度的战略发展方向，到如今，百度在人工智能的投入与布局已经初现成果。

2016年6月，《麻省理工科技评论》评选的“全球最聪明的50家公司”，百度成功入选；2016年11月，百度大脑入选15项世界互联网领先科技成果。除百度大脑外，百度在人工智能领域的布局还包括：无人车驾驶、度秘、百度AR和百度医疗大脑。

阿里巴巴

依托阿里云和电商大数据，阿里巴巴也在人工智能领域逐渐发力。2016年8月初，在云栖大会北京峰会上，阿里云正式推出人工智能ET。ET目前已具备智能语音交互、图像视频识别、交通预测、情感分析等技能。此外，阿里还有“电商大脑”和“阿里小蜜”。

腾讯

腾讯相对较晚，2016年9月末，腾讯AI实验室成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索。目前，该实验室已经有超过30位顶尖科学家入职，其中超过90%拥有博士学历。下一步，将围绕内容、社交、游戏三个领域的应用场景，专注机器学习、自然语言处理、语音识别和计算机视觉四个方面的基础研究。

虽然，同BAT相比联想在人工智能领域的探索起步较晚。但未来每年将有15亿美元的研发资金用于三个技术方向的研究：第一，将AR作为未来的显示和应用平台；第二，对话式的人机交互；第三，针对后台设备的数据中心技术平台。据悉，其在智能家居、智能办公室、智能医疗及其他领域已经开始有所动作，最终联想能否杀入人工智能排位赛的前列，让我们拭目以待。

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人工智能的历史溯源

现代意义上的AI始于20世纪40年代，在这段时间内各领域的科学家们开始探索制造人工大脑的可行性。

1950 年，著名的图灵测试诞生，按照艾伦・图灵的定义：如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。

1951 年，西洋跳棋程序和际象棋程序相继诞生。经过接近 10 年的发展后，国际象棋程序已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者，而人工智能游戏也被看做衡量人工智能进展的标准之一。

1956年，在达特茅斯学院举行的一次会议上，计算机科学家约翰・麦卡锡说服与会者接受“人工智能”一词作为本领域的名称。后来，这次会议也被大家看做是人工智能正式诞生的标志。

到了 70 年代，人工智能开始遭到批评，研究经费也被转移到目标明确的特定项目上。1973 年 lighthill 针对英国 AI 研究状况的报告，批评了 AI 在实现其“宏伟目标”上的完全失败，也影响到了项目资金的流向。人工智能遭遇了 6 年左右的低谷。

第5篇：医疗人工智能发展报告范文

全球人工智能创业公司2017年的融资额达到了创纪录的152亿美元，中国企业占总数的48%，高于2016年的11.6%。美国排名第二，占38%。

尽管全球范围内的AI创业公司仅有9%的交易份额，但中国的创业公司在2017年融到了全球将近50%的AI资金，首次超过美国。

中国正在积极执行一个影响深远的AI愿景。中国政府的人工智能发展规划涵盖从智能农业、智能物流到军事应用以及人工智能所带来的新就业机会。部分资源将用于在医疗和媒体等行业。

东方AI巨人在人工智能相关知识产权方面也超过了美国。标题或摘要中包含“人工智能”或“深度学习”术语的中国专利出版物从2016年的549起猛增至2017年的1，293起，而美国仅分别为135起和231起。例如，在深度学习中，中国的专利是美国的6倍。(注：在专利申请之前，专利审批流程涉及重要的时间滞后。)

推动中国AI增长的两项突出技术是人脸识别和AI芯片。前者是基于中国14亿人口的巨大红利，后者则是对美国芯片的直接挑战。

计算机视觉领域四个主要参与者是旷视科技、商汤科技、云从科技和依图科技。

旷视科技(Face++)：从事计算机视觉相关技术研发与应用落地，主要业务来自于安防、金融、移动应用三个领域。2017年10月宣布完成C轮融资4.6亿美元，由中国国有资本风险投资基金(简称“国风投”)领投，蚂蚁金服、富士康集团战略投资。

商汤科技(SenseTime)：专攻计算机视觉和深度学习原创技术。2017年7月宣布4.1亿美元B轮融资，估值超过15亿美元。就在本月，日本汽车公司本田宣布与商汤签订长期合作协议，联合研发自动驾驶技术，基于本田的车辆控制技术系统，融合商汤科技的视觉算法和开发平台，瞄准L4级自动驾驶方案。

第6篇：医疗人工智能发展报告范文

市场层面上，随着旷视科技Face++C轮融资4.6亿美元、商汤科技B轮融资4.1亿美元、明码生物科技B轮融资2.4亿美元等多笔融资的完成，众多国内人工智能初创公司再次创下惊人的融资数。而据美国公司TechCrunch统计，今年自动驾驶领域全球融资的数额到11月初已经达到14亿美元，已经远超去年全年的6.3亿美元，全球资本市场对于人工智能在无人驾驶的发展也无疑是看好的。据易观咨询的《人工智能理财市场专题分析》报告，人工智能在金融的应用已被提至新高度，预计中国人工智能理财规模到2020年将达到5.22万亿。

今年9月，高盛在其的《中国在人工智能中崛起》报告中也提到，中国已经成为人工智能领域的主要竞争者，BAT将是中国第一批人工智能受益者。值得注意的是，离开中国大陆七年之久的谷歌已经借AI实验室成立选择回归。而以百度、阿里巴巴，腾讯为首的互联网巨头也纷纷宣布全面布局人工智能领域，并且实施了多起海外并购。晨哨集团研究部也根据并购决策方及标的在业界的影响力、并购产业链布局及并购金额等综合因素选取出人工智能领域10宗有代表性的跨境并购案例：

百度收购硅谷科技创业公司xPerception今年4月份，百度宣布收购硅谷科技创业公司xPerception，具体金额未透露。

xPerception是创立于硅谷的初创公司，是一家专注于机器视觉软硬件解决方案的科技公司，面向机器人、AR/VR、智能导盲等行业客户提供以立体惯性相机为核心的机器视觉软硬件产品，此前曾获得真格基金天使投资。

针对此次并购，百度表示，收购之后xPerception的核心团队均加入百度研究院，加速包括AR、自动驾驶和机器人在内的百度人工智能业务矩阵的产业化。

百度全资收购美国初创公司KITT.AI今年7月份，百度宣布全资收购美国初创公司KITT.AI公司，并把KITT.AI公司的语音能力和自然语言处理能力融入到百度平台中，全面免费向百度的合作伙伴赋能开放。知情人士透露，本次收购的价格也在亿元之上。

资料显示，KITT.AI成立于西雅图，是一家专注语音唤醒和自然语音交互技术的公司，曾经入选了美国知名创投研究机构CB Insights人工智能创业一百强，并获得微软联合创始人Paul Allen和亚马逊子公司Alexa投资。公司创始成员包括JHU博士姚旭晨(CEO)、JHU博士陈果果(公司CTO)等。

Kitt.AI共开发了三款产品：Snowboy(可定制的词典检测引擎)，NLU(多语言自然语言理解引擎)和ChatFlow(多圈谈话引擎)。

百度表示，收购KITT.AI是利用其强大的语音能力和自然语言处理能力用在软硬结合的过程中强化体验，而百度在AI领域的广泛布局为对于KITT.AI技术的落地应用提供了良好的现实基础。

百度、蚂蚁金服、启明创投等参投数据库人工智能平台TigerGraph3100万美元A轮融资今年11月，企业级实时图数据库人工智能平台TigerGraph在华创思享会上宣布获得3100万美元A轮融资，本轮融资来自启明创投、百度、蚂蚁金服、华创资本等公司。

资料显示，TigerGraph，是新一代企业级的实时图数据库平台，总部位于纽约，它的技术突破代表着图数据库演进的下一个里程碑——一个完整的、分布式的并行图计算平台，能够支持网络规模数据的实时分析。其技术能够支持网络规模数据的实时分析，可适用于大图——深度链接分析的最佳模型。他们能够探索、发现和预测关系，并且应用于个性化推荐，反欺诈，供应链物流优化，企业知识图谱等，其客户包括支付宝、VISA、软银、以及美国的wish等知名初创公司。

腾讯跟投人工智能创业孵化器Element AI A轮1.02亿美元融资2017年6月，加拿大人工智能咨询公司Element AI宣布获得1.02亿美元A轮融资，由Data Collective(DCVC)领投，Tencent(腾讯)Intel Capital(英特尔投资)，Microsoft Ventures(微软创投)等跟投。

资料显示，Element AI是一家人工智能创业孵化器，于2016年10月由机器学习先驱YoshuaBengio等共同创立的。Element AI宣称，为全球网络安全，金融科技，制造，物流和运输，机器人等领域的企业提供AI解决方案，已开发出了一种“独特的、非剥削性的学术合作模式”，其学习算法也已经在多家机构中被应用，并让用户能够将人工智能应用在其网络安全、金融技术、物流等产品上以获取相应数据。

腾讯、创新工场和TCL资本等参投美国儿童机器人创企奇幻工房Wonder Workshop获4100万美元C轮融资今年10月30日，美国加州儿童机器人教育科技创企奇幻工房Wonder Workshop宣布获得4100万美元的C轮融资，投资方包括腾讯、创新工场和TCL资本、CRV、Madrona Venture Group、香港Bright Success Capital等。截至目前，该公司的融资总金额已经达到了7834万美元。

资料显示，奇幻工房业务覆盖全球37个国家，其明星产品是Dash和Dot两款机器人，并且为儿童提供了可视化编程工具，让儿童通过自己编写的软件操控“达奇”和“达达”两款机器人。目前，该公司已经开放了应用程序接口，允许开发人员基于上述两款机器人构建应用程序。另一方面该公司特别针对中小学生推出了“Teach Wonder”教育项目，旨在从学校为切入口来推广机器人编程，并且在社交媒体上积极推广产品。

阿里参投美国初创公司Magic Leap 5.02亿美元D轮融资美国增强现实(AR)创业公司Magic Leap，该公司刚刚完成了一笔5.02亿美元的D轮融资，其估值已经接近60亿美元。由新加坡淡马锡控股领投，阿里巴巴、谷歌等公司参投，此轮融资正值Magic Leap的一款在现实图像上叠加虚拟影像的增强现实眼罩产品之际。

资料显示，Magic Leap成立于2011年。其创始人Rony Abovitz曾是MAKO外科手术机器人公司的创始人。而Magic Leap是一个类似微软HoloLens的增强现实平台，主要研发方向就是将三维图像投射到人的视野中，但是它的研发的技术目前依然处于绝密状态。

一份法律文件显示，Magic Leap正在开发人工智能机器人。Magic Leap已在加州北部地方法院对两名前员工提起诉讼，其中一名被告是Magic Leap前先进感知和智能高级副总裁加里·布拉德斯基(Gary Bradski)。他在机器人和人工智能领域有着丰富经验，此前在Magic Leap开发私有技术，参与了涉及机器人深度学习技术的项目和计划。

复星1336万美元投资德国初创公司NAGA复星在今年3月以1336万美元投资德国公司NAGA，NAGA是一家通过为用户提供创新性的智能投顾产品和交易服务的公司。

智能投顾(Robo advisor)凭借人工智能分析客户需求匹配金融资产的资产配置手段。它利用智能化算法，根据投资者具体情况，运用一系列投资组合优化的理论模型，为用户提供投资参考的动态资产投资配置。

资料显示，The Naga Group AG位于德国，成立于2015年8月，由Yasin Sebastian Qureshi、Christoph BrüCK、Benjamin Bilski创立，其中，Yasin Sebastian Qureshi是德国著名的金融人士。旗下应用程序是SwipeStox，是一款社交网络金融服务应用，让客户能够实时交易外汇、指数、大宗商品和差价合约。SwipeStox以游戏的形式激发股票交易兴趣，同时简化金融交易流程，并在2016年7月，与美国著名外汇经纪商福汇达成合作。

Naga，已于今年7月份在德国证券交易所完成IPO。

复星1425万美元战略投资以色列初创公司Bondit复星在10月底，宣布完成对以色列公司BondIT1425万美元战略投资，并成为BondIT的主要股东。

资料显示，BondIT是一家位于以色列从事AI研究的金融科技公司，提供基于机器学习算法的固定收益投顾解决方案，产品专注于难度更高且市场相对空白的全球债券市场的固定收益领域。Bondit通过创建和优化债券组合来获取投资回报，宣称可利用数据科学和人工智能来克服在固定收益产品中经常出现的复杂性和效率低下。

复星表示，其通过海外并购智能投顾公司，借助自身完善的全球化布局，使集团能够嫁接其有海外资产配置需求的中国高净值客户，并试图在金融科技及财富管理业务上寻找各种优质并购目标。

尚珹资本跟投Petuum 9300万美元B轮融资今年10月10日，机器学习基础架构平台开发初创公司Petuum Inc，宣布完成9300万美元的B轮融资，由软银旗下投资公司领投，尚珹资本跟投。

资料显示，Petuum， Inc.是一家专注于人工智能和机器学习的解决方案研发平台，总部位于美国宾夕法尼亚州，创办人Eric Xing博士是美国卡内基美隆大学计算机科学学院机器学习系的教授兼研究副主管。据了解，作为人工智能和机器学习的研发平台，Petuum立足于对机器学习和计算方法的基础研究，为应用程序的开发和部署提供了一种跨平台、标准化的方法，从而尽量避免了现有机器学习框架和云基础架构的碎片化，使得各行各业、各种规模的公司能够获取最前沿的人工智能技术。

通过新一轮的融资， Petuum将继续扩展其技术和业务团队，并专注于把PetuumOS部署在那些有着广泛人工智能应用前景但采用率低的具体行业，如制造业和医疗保健。

尚珹资本(Advantech Capital)官网显示，其于2016年1月正式成立，是一家专注中国市场的私募股权投资基金，并侧重于以创新为驱动的成长型投资机会。

埃斯顿900万美元收购美国高科技公司Barrett30%股权，布局高端人工智能机器人领域今年4月份，埃斯顿公告，拟通过全资子公司使用900万美元收购美国高科技公司Barrett Technology30%股权，拓展基于核心功能部件的人工智能和微型伺服系统领域。

埃斯顿公司为进一步提高智能制造核心功能部件的竞争力，拓展基于核心功能部件的人工智能机器人领域，拟通过全资子公司使用900万美元对美国BarrettTechnology公司进行部分股权收购并增资，收购及增资完成后，公司通过直接和间接方式共持有Barrett Technology股权比例为30%。

第7篇：医疗人工智能发展报告范文

连续上涨三个月的内在逻辑

百度股价历史新高的背后，很大程度上是一次迟到的估值修复。在去年连续经历两起重大公共舆论事件后，百度股价陷入谷底。但不可否认的是，虽然百度经历了一些挑战和挫折，这家公司整体的基本面没有出现太大的变化，主营核心业务搜索仍具有不可动摇的地位。

7月开始，百度股价开启上涨的拐点，仅7月就累计上涨25.7%，其中半数以上涨幅来自于百度公布第二季度财报后。而回顾过去三个月，百度这波股价上涨潮基本可以被清晰的分为三个阶段。

1、第一阶段是7月初至Q2财报前，这个阶段百度股价从180美元左右一路缓慢上涨至200美元区间范围。

自陆奇上台后，百度一直在加速百度整改，一系列调整也逐渐开始落地。其中最重要的调整主要分为三部分：加码信息流重提内容分发、裁撤医疗事业部和外卖业务进行战略收缩，以及明确ALL in AI的战略，而这些调整都在7月初开始清晰起来。

7月初，百度正式召开开发者大会，明确“All in AI”的战略，并自动驾驶的Apollo计划和Dueros系统，百度人工智能布局进一步明朗，资本市场也很快进行了回应。百度股价开始触底反弹，杜绝了从BAT三巨头跌落的尴尬，而百度市值也和京东拉大了差距。

2、第二阶段是7月底财报后至8月末，这个阶段百度股价在220~230美元区间范围内波动。

得益于二季度财报远超预期，百度一改前两季度受挫情况，股价在财报当天暴涨近10%。7月28日，百度公布2017年第二季度未经审计财务报告。财报显示，百度第二季度总营收同比增长14.3%，净利润大增98.4%，自从百度进入快车道阶段。

8月期间，百度人工智能落地项目越来越多，DuerOS对话式人工智能系统开始被搭载在智能冰箱、智能音箱和智能车载等各领域，Apollo自动驾驶系统也开始与和各类车企达成合作。其中最引入瞩目的则属人工智能和内容分发的结合，这使得百度信息流日活超过今日头条，一扫之前可能被今日头条颠覆的阴霾。

3、第三阶段则是9月初至今，这个阶段百度股价从230美元一路上涨，并连续再创历史新高。

9月下旬，百度Apollo计划1.5正式开放，此外Apollo基金还宣布“双百计划”，宣布未来三年基金规模将达100亿元，并完成超过100个项目的投资，值得注意的是这也是全球规模最大的自动驾驶专项基金。此外，百度外卖正式被甩卖给饿了么，也一定程度上强化了资本市场的信心，百度All in AI的决心非常坚定。

另一个利好则是爱奇艺即将赴美IPO的消息，根据此前路透社消息称，爱奇艺计划2018年上半年在美国进行IPO，规模约10亿美元，最高估值目标达到100亿美元。而百度无疑是这场资本游戏中的最大赢家。

用香港盛德证券市场分析师李智刚的话来总结，之前百度战略不清晰、业务分散，很多机构没看明白，现在其主业愈发清晰化，“集中力量去做人工智能”，而信息流收入的增长前景、非核心业务的出售等均助推估值上涨。

百度市值能突破千亿美元吗？

百度股价的上涨并非偶然，一系列利好消息的不断流出，似乎印证着百度正走在正确的轨道上。但我们不可忽视的是，如今中概股在美股市场的表现都很好。以阿里巴巴为例，自今年年初以来阿里股价累计涨幅已超过一倍，不少分析师还认为阿里巴巴股票仍有超过20%以上的上行空间。

对百度来说，近三个月内以来，在资本市场的表现非常好，但这并不代表百度已重新进入快增长轨道。虽然二季度百度财报表现远超预期，但搜索业务营收和净利润是不是真的已恢复稳健增长，还需再密切关注一到两个季度。而在没有新利好消息出现的情况下，百度股价进入了财报前的调整期。

如果百度三季度财报继续远超预期，那么意味着百度确实已恢复稳健增长，百度市值将很可能顺利突破千亿美元。当下有增长，未来有故事，百度股价将从此进入快车道。但如果百度三季度财报不像二季度那样靓丽呢？百度将可能进入也一个漫长的调整期。

如今的百度处在变化的早期，ALL IN的人工智能也处于技术发展的早期阶段，百度能否将技术研发投入转化成营收，可能还需要很长一段时间努力。而就眼下来看，百度能否站稳千亿美元市值，其实主要来自于以下几方面的影响：

1)信息流

今年二季度，手机百度宣布信息流用户日活超过1亿，跻身于行业内主要的信息流产品。百家号自去年9月28日正式全面开放，到今年3月底，官方公布的入驻作者数量超过40万。

信息流和移动广告的天然契合，这让百度顺利找到搜索之外的另一个营收增长点。而百度能够迅速加入信息流赛道，一个很重要的原因在于内容分发原本就是百度的老本行，以技术著称的百度也不缺乏开发推荐引擎的实力。但无法回避的是，被百度寄予厚望的信息流业务，并没有形成搜索那样垄断的市场领先地位。

事实上，阿里、腾讯、一点资讯以及今日头条等玩家都给百度带来了不小的挑战。随着用户量和使用市场的增长，各大主流信息玩家的内容匹配将变得更加精准，也将会给广告主更多的操作空间。而当企业把更多的广告预算投放在这些新媒体渠道时，百度的收入势必会影响。

2)搜索

曾几何时，BAT三巨头可以说各占领一方阵营。阿里独霸电商，连接人与商品，离钱最近；腾讯独霸社交，微信、QQ几乎覆盖所有的中国人，连接人与人，目前是世界上最大的游戏公司，其社交广告业务也发展迅猛；百度则独霸搜索，连接人与信息。

但如今阿里和腾讯在移动端均没有足够份量的对手，但百度却面临不小的危机。在移动端，虽然搜索引擎仍然是中国互联网不可或缺的一环，但其中心化入口效应确实实大幅下滑了。以今日头条为例，如今这家公司越来越重视内容的搜索，与此同时，知乎、微博以及微信等社交媒体产品也均在发力搜索，而这些势必都给传统搜索引擎市场的玩家造成冲击。

而在资本市场，360的退市让百度暂时失去了对手，但百度的另一个对手搜狗已正式提交IPO招股书。虽然搜狗和百度不再一个量级，但如今搜狗和腾讯正越走越近，而在腾讯席卷中国互联网一切时，搜狗很大程度上也能吃到这份红利。而搜狗的市场份额上升，对百度来说并非一个好消息。

3)内部调整

百度转型过程中，一个非常关键的人物自然是美国归来的陆奇。陆奇不仅帮百度理清了未来的发展方向，正式确立了“主航道”和“护城河”，还很大程度上改变了百度的企业文化气质。李彦宏如此评价道：“陆奇上上下下有口皆碑，大家都很喜欢他，他有非常强的技术能力，又有很强的管理能力，并且工作极其玩命。”

在入主百度后，陆奇对公司内部架构进行了大幅动的调整，而这一定程度上也缓解了百度的大公司病。在他的领导下，百度的人工智能战略也做出系列调整。其重点押注无人驾驶，并成立智能驾驶事业群组(IDG)。陆奇还亲自挂帅，1亿美元领投蔚来汽车，并在4月推出“Apollo”计划，向汽车及自动驾驶领域的合作伙伴开放软件平台。此外，百度还确定了软硬件结合的人工智能发展方向，其标志是完成了渡鸦科技和xPerception的两项重要收购，度秘也朝着更加场景化的方向发展………

但大公司的转型调整从来就不是易事，眼下百度内部的调整还在继续，接下来还会发生更多的变化，这无疑会增加诸多的不确定性。不过好消息在于，李彦宏现阶段非常信任陆奇。

4)人工智能

百度市值的增长，反映了市场对它未来的期待。这种期待，来自信息流等防御性业务的表现达到预期，公司整体风貌、执行力正向的改变，但更主要的还是来自百度的人工智能战略正被人逐渐认可。

随着新一轮科技革命和产业变革的推动，人工智能的一些应用正在日益改变我们的生活。随着李彦宏和百度的All IN，如今人工智能已成为百度核心业务中的核心。

在过去两年半的时间里百度在人工智能方面的投入超过200亿。从2014年到2016年，百度在人工智能领域的研发投入逐年增加，研发成本占总营收比分别为12.9%、14.2%和15.3%。目前百度已成立技术研发部门百度实验室，下设硅谷人工智能实验室(SVAIL)、北京深度学习实验室(IDL)、北京大数据实验室(SDL)和AR实验室，四大实验室都与AI密切相关。

作为最早布局人工智能的技术公司之一，百度早在2013年便提出了百度大脑的概念。去年9月百度正式“百度大脑”时，李彦宏曾表示百度大脑已建成大规模的神经网络，拥有万亿级的参数、千亿样本、千亿特征训练，能模拟人脑的工作机制。人工智能是百度核心业务中的核心，如今百度的人工智能技术在机器人、O2O、金融科技、医疗等多个领域都有所发展，这些技术优势正在转化成为商业想象力。

百度集团总裁兼首席运营官陆奇表示，人工智能对百度核心业务的整体提升作用显著。在不久前召开的百度AI开发者大会上，百度还首次对外公开AI发展战略和布局，并正式推出DuerOS和Apollo两大开放平台。

此外百度在人工智能领域的战略投资也动作频频：美国金融科技公司ZestFinanc、激光雷达公司Velodyne 1.5亿美元、新西兰的人工智能初创公司8i、渡鸦科技、汽车制造商蔚来汽车(NextEV)至少1亿美元投资、硅谷AI初创公司xPerception……而这些公司正不断为百度提供所需要的高端人才和技术创新。

第8篇：医疗人工智能发展报告范文

 

人 工 智 能 作 业

拥抱人工智能

 

 

 

 

 

 

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拥抱人工智能

摘  要：介绍了人工智能的含义以及模式识别的领域。

关键词 人工智能；模式识别；AlphaGo

1 人工智能

1.1人工智能的含义

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。AlphaGo的胜利，无人驾驶的成功，模式识别的突破性进展，人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。作为人工智能的核心，机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目，光辉无限。

我所理解的人工智能，就是如下五个定义。定义一：AI就是让人觉得不可思议的计算机程序。定义二：AI就是与人类思考方式相似的计算机程序。定义三：AI就是与人类行为相似的计算机程序。定义四：AI就是会学习的计算机程序。定义五：AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程。如今人工智能的时代到来，给予了我们很大的便利。如智能图像理解软件Google照片、智能美图软件美图秀秀、只能搜索排序软件Google、智能出行自动驾驶软件滴滴优步司机、智能机器翻译软件有道翻译官等。

1.2 人工智能的发展历史

迄今为之，人工智能诞生已有62年。1956年，John McCarthy创造人工只能一次。1962年，IBM的阿瑟··萨缪尔开发的西洋跳棋程序就战胜过一位盲人跳棋高手。1987年到1993年现代PC的出现，让人工智能的寒冬再次降临。1997年IBM计算机“深蓝“成功击败世界顶级国际象棋高手之后，国际商用机器公司（IBM）又尝试一轮新的人机博弈。2016年AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世石。

1.3 人工智能的复兴

人工智能的复兴可分为以下两次。第一次AI热潮由图灵测试掀起。艾伦.图灵是人工智能的开拓者，他所提出的图灵测试，直到今天仍然是我们判定一部机器是否具有人类智慧的重要手段。假如有一台宣称自己会"思考"的计算机，人们该如何辨别计算机是否真的会思考呢？一个好方法是让测试者和计算机通过键盘和屏幕进行对话，测试者并不知道与之对话的到底是一台计算机还是一个人。如果测试者分不清幕后的对话者是人还是机器，即，如果计算机能在测试中表现出与人等价，或至少无法区分的智能，那么，我们就说这台计算机通过了测试并具备人工智能。第二次AI热潮则由语音识别掀起。20世纪80年代到90年代的第二次AI热潮中，语音识别是当时最具代表性的几项突破性进展之一。今天我们拿出手机，使用苹果手机内置的语音输入法，或者使用中文世界流行的科大讯飞语音输入法，我们就可以直接对着手机说话以录入文字信息。技术上，科大讯飞的语音输入法可以达到每分钟录入400个汉字的输入效率，甚至还支持十几种方言输入。

1.4人工智能所带来的警示

AlphaGo带来的警示是：如果计算机可以在两年内实现大多数人预测要花20年或更长时间才能完成的进步，那么，还有哪些突破会以远超常人预期的速度来临？这些突破会不会超出我们对人工智能的想象，颠覆人类预想中的未来？我们已为这些即将到来的技术突破做好准备了吗？AI真的会让人类大量失业吗？哪种工作最容易被AI取代？这一系列的问题，都引起我们的思考。

1.5 分析人工智能

人工智能的应用场景有：自动驾驶、智慧生活、智慧医疗、艺术创作、智慧金融、和人类同场竞技等。今天的人工智能还不能做什么？情感、审美、自我意识、跨领域的推理、抽象能力、常识等。人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力，这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。

2 识别模式

如今，机器学习的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。其中模式识别就是计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。当我们人眼看到一幅画时，我们能够很清晰的知道其中哪里是动物，哪里是山，水，人等等，但是人眼又是如何识别和分辨的呢，其实很简单，人类也是在先验知识和对以往多个此类事物的具体实例进行观察的基础上得到的对此类事物整体性质和特点的认识的，并不是人类原本就有对这类事物的记忆，就好比婴孩时期的我们，并不知道什么是狗，什么是帅哥，什么是美女，但是随着我们的慢慢长大，我们观察的多了，见的多了，再加上过来人的经验指导，我们就知道的多了。 其实，每一种外界的事物都是一种模式，人类平均每天都在进行着很多很多的各种各样的模式识别，人们对外界事物的识别，很大部分是把事物进行分类来完成的。而我们对事物进行辨别，就是模式识别。

2.1 识别模式的主要方法

解决模式识别的方法主要有：模板匹配法，ANN法，基于知识的方法和基于数据的方法。基于知识的方法就是专家系统，句法识别就属于基于知识的，但是句法识别不常用。基于数据的方法也就是基于统计的方法，即依据统计原理来构造分类器，来对未知样本进行预测，这种学习过程是机器学习中研究最多的一个方向，也是模式识别采用的最主要方法。顾名思义，ANN也就是大名鼎鼎的神经网络。模式识别的研究范畴，存在两个极端，要么分类和特征之间的关系完全确定，要么完全随机。

2.2 监督与无监督

简单来说，类别已定的就叫做有监督分类，反之就是无监督分类；前者因为我们有已知划分类别的训练样本来作为学习过程的“导师”，所以很多时候，有监督和无监督，又叫做有导师学习和无导师学习；

后者，在不知道要划分的是什么类别时，我们要做的工作是聚类（clustering），根据样本特征将样本聚成多少类，使属于同一类的样本在一定意义上是相似的，不同类之间的样本则有较大差异，通过聚类得到的类别也称作为聚类，但是通常在聚类中存在一个尺度问题，当设置的尺度不一样，得到的聚类也不一样。所以在很多无监督识别问题中，分类结果并不一定是唯一的，因此在没有特别指定的目的情况下，很难说哪种分类方案更合理。另外，用一种方法在一个样本集上完成了聚类分析，得到了若干个聚类，这种聚类结果只是数学上的一种划分，对应用的实际问题是否有意义，还需要结合更多更专业的知识来进行解释。

2.3 识别模式应用

主要有：语音识别，说话人识别，OCR，复杂图像定目标的识别，根据地震勘探数据对地下储层性质的识别，利用基因表达数据进行癌症的分类等等。

2.4 模式识别系统的构成

一个模式识别系统通常包括典型的四个部分（如下图）：对原始数据的获取和预处理，特征提取与特征选择，分来或聚类，后处理；以上四个部分，无论是监督的还是无监督的都共有的，可以说是整个系统的核心所在，也是模式识别学科的主要研究内容。

3 总结与期望

AI来了，有思想的人生并不会因此而黯然失色，因为我们全部的尊严就在于思想。机器带给人类的不是失业，而是更大的自由与更加个性化的人生体验。未来也将是一个人类和机器共存、协作完成各类工作的全新时代。正如谭铁牛院士在中科院第十九次院士大会上的报告《人工智能:天使还是魔鬼？》所说的那样，高科技本身没有天使和魔鬼之分，人工智能也是如此，这一把双刃剑，是天使还是魔鬼取决于人类自身。人工智能在天使手里是天使，在魔鬼手里就是魔鬼。因此我们有必要未雨绸缪形成合力，确保人工智能正面效应，确保人工智能造福于人类。

参考文献

[1]张学工，模式识别[M].北京:清华大学出版社,2000.1

第9篇：医疗人工智能发展报告范文

与往年不同的是，在今年的CMEF上，各家推出的新款产品不仅仅关注于准确度、舒适度的提升，而是更多地将数字化、智能化与医疗设备相结合，应用于整个医疗过程。

可移动医疗设备最受关注

伴随着“啪”的一声，GE医疗最新推出的MAC-Link平板心电分析仪被GE大中华区总裁段小缨摔到了地上。这并不是一个意外，而是段小缨在演示这款GE医疗针对中国市场最新推出产品的耐摔性。

在琳琅满目的医疗产品展览中，MAC-Link平板心电分析仪获得了诸多关注，原本重达上百公斤的庞大躯体被一次性浓缩，变身为一个类似iPad的平板设备。凭着其卓越的采集分析技术，可以灵活地在医院移动使用，有效屏蔽电子干扰，助力心脏病早期发现诊断与治疗。

GE医疗大中华区生命关爱解决方案总经理周怀宇告诉《中国经济周刊》记者，MAC-Link这款产品主要针对中国医院患者多、人流大的特殊情况而定制的。“传统的心电分析仪往往需要借助推车才可以移动，遇到楼层之间移动时就非常不方便，因为中国的医院里往往人流大，推车在使用电梯时会遇到拥堵和等待时间长的难题。MAC-Link只有平板大小，医生可以方便携带，不仅是楼层之间，甚至穿梭于不同的楼宇。”周怀宇表示，“这款产品不久前刚刚获得了国际设计大奖，尽管体积小，但是可以非常精准地发现病人心脏急症的异常状况，方便医生迅速地进行相应处置。”

就在GE医疗展厅的隔壁，另一款主打可穿戴的全球最轻心脏监护仪也引来了众多目光。这款由迈瑞医疗推出的心脏监护可穿戴装备近期刚刚出炉，全部重量还不足9克，佩戴者几乎感受不到它的存在。可是当佩戴者出现心率失常时，这款设备就会通过与之相连的手机App发出警报，并且将数据无线上传至后方平台进行分析处理。迈瑞的展示者表示，智能可移动设备正在医疗中起着前所未有的作用，尤其是一些用于医院监测使用的可穿戴设备已经证实可以有效降低死亡率。未来可移动、可穿戴设备将不仅仅局限于采集病人体征信息和健康管理，也会在疾病诊治方面让更多人受益。

人工智能医疗成未来发展重点

如果说去年的CMEF是可穿戴装备的天下，那么今年的CMEF主角无疑要让位于人工智能医疗。

在联影医疗的展台，同一个人不同时期的两张肺部的胸片影像正在屏幕上通过差分剪影技术慢慢重叠。通过计算后，人工智能将自动识别出结节位置，并显示出结节大小、密度等量化数据，供医生直接参考。

“肺部的医疗影像如果出现光点，需要有经验的医生才能判断出是结节还是肿瘤，需不需要下一步检测。几亿人次都筛查完，需要多少人力？”联影医疗董事长兼首席执行官薛敏说，而这一智能化的平台目前已引入了人工智能，这个医疗界的“阿尔法狗”可以通过对医生诊断过程的深度学习，通过影像对肺癌进行早期诊断。目前正处于将计算机和专家的筛查结果进行比对阶段，如果相似性很高，未来可能实现计算机的自主判断。

不仅如此，如何利用数据的收集和计算，将影像采集和疾病跟踪结合也是本次医疗器械展上的重点之一。

以心血管疾病为例，针对该病较为复杂且呈现非线性发展的特点，飞利浦借用智能数据整合，通过识别不同环节的切入点，推出了整体解决方案。首先在早期的慢性病管理阶段，通过先进的体征监测、预警、跟踪疾病的发生;在急症发生时，提高医护人员为患者制定优选治疗方案的能力，从而改善检查、诊断和决策结果;在院后的协作护理中，协调医护人员，连接医院和家庭，加速患者康复，以提供更好的关护服务。飞利浦大中华区首席执行官何国伟表示，如何利用先进技术和数据来以更低的成本连接疾病治疗全程的各个环节，将成为飞利浦未来致力的方向。

“云端”诊疗让“小病不出社区”指日可待

随着国家“十三五”规划纲要落地，分级诊疗将成为未来中国医改的重点。去年国务院办公厅印发《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》后，业内人士认为，这将是国内医疗器械企业进一步扩大的重要机会。

本次CMEF，锐钶医疗推出了全新的Vue CCP临床整合平台。通过这个平台，锐钶初步实现了医院内所有设备和IT系统互联，建立以临床数据中心为基础的“互联网+医技信息”系统，推进区域协同诊断。

锐珂医疗大中华区医疗IT总经理潘艺琼告诉《中国经济周刊》记者，单一的产品已经不具有明显优势，必须有整套解决方案才能在医疗市场站住脚跟。

“在已经落地的宁夏远程医疗项目中，我们已经实现了一个省级数据中心，6个地区级数据中心，2个省级会诊中心，覆盖了30家以上的三级和二级医院，以及196个乡镇卫生院。从而通过建设省级远程会诊/远程诊断平台，快速提高基层医疗机构的服务水平和诊断质量。” 潘艺琼表示，“未来锐钶还将进一步运用云影像项目来解决国内的医疗资源不均衡问题。”

瞄准“云端”医疗的不仅仅是锐钶。事实上，联影、GE等大型医疗器械生产商纷纷推出了数字化医疗诊断方案。