智能医疗研究报告精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的智能医疗研究报告主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：智能医疗研究报告范文

中关村论坛24日在京开幕，将持续至28日。下面是为大家整理的2021年中关村论坛开幕式在北京盛大举行！供大家参考。

2021年中关村论坛开幕式在北京盛大举行！

聚焦“智慧·健康·碳中和”的此次论坛是今秋最受关注的国际化交流盛会，汇聚全球精英共议科技发展趋势与未来。 本届论坛将汇聚全球知名专家学者、企业家、投资人、国际组织及顶级学术机构代表，围绕数字经济、人工智能、生命健康、碳中和等科技前沿和热点议题，碰撞思想观点，共商合作创新。打造全球技术交易和成果转化知名品牌，举办技术交易政策、项目路演、集中签约、洽谈交流等活动。举办中国北京国际科技产业博览会，搭建面向中小微企业和初创企业、链接资本市场的全球科技创新“精品展”。遴选一批凸显创新性、示范性、引领性的重大项目、创新成果、科技政策、研究报告等。组织2021中关村国际前沿科技创新大赛，面向全球范围评选出硬科技领域初创期企业，并推动其在京落地发展。

今年的中关村论坛，与往年相比，更加国际化、更加高端化。5天的会期内，重点围绕论坛会议、展览展示、成果、前沿大赛、技术交易、配套活动等6大板块，设置各类活动60场，包括但不限于全球科技创新高端智库论坛、智慧医疗创新论坛、碳达峰碳中和科技论坛、碳中和与绿色金融论坛、全球企业家创新论坛、全球未来城市发展论坛、国际技术交易大会-欧亚技术转移对接专场、数字化转型供需对接大会-未来城市与美好生活专题、中关村前沿大赛-集成电路分领域决赛等。

论坛期间，前沿科技与碳中和等一大批当前国际社会关注的热点问题将在这里被集中探讨，一大批重磅科技成果、科技政策及研究报告将在论坛上集中，各种技术项目、路演、签约活动将在这里集中举行。9月24日至28日，精彩即将目不暇接！

第2篇：智能医疗研究报告范文

国际趋势科技巨头们在人工智能的战场上厮杀不断。一边积极搭建人工智能平台，成立人工智能研究院，全世界范围内网罗人才，一边通过投资并购扩张自己的人工智能帝国版图，逐鹿中原，雄心勃勃。国际巨头中，谷歌自2012年以来已经收购了11家人工智能公司，接下来是苹果、Facebook 和英特尔，微软、亚马逊、英特尔也不遑多让。

市场调查公司 CB Insights 的研究报告显示，2011 年至 2016 年，近 140 家致力于推进人工智能技术研发的初创企业陆续被知名科技企业收购，仅在 2016 年就有 40 多家相关企业被收购。无论是海外科技巨头，还是国内的阿里、百度、腾讯等公司都在通过并购获取 AI 技术专利，人工智能相关公司的并购新闻也越来越多。

BATJ 的投资版图国内的 BATJ 也大力开辟疆域，雷锋网根据 IT 桔子公开的数据，查找了 BATJ 自 2013 年以来所有的投资记录，从中筛选出他们在人工智能领域的投资和收购事件，由此也可窥见科技巨头在人工智能领域的战略布局。

一、百度：布局深远，领域最广雷锋网去年前盘点过百度收购和投资的人工智能公司，根据列表显示，百度收购了3家人工智能公司（美国 2 家，中国 1 家），投资的公司有 18 家，其中有 5 家美国公司，12 家中国公司，1 家以色列公司。人工智能热门领域 AI 芯片、自动驾驶、语音交互、医疗健康、智能家居等都有所涉及。

百度自身在 AI 领域布局颇深，推出了 Apollo、DuerOS 等平台，而投资和收购的项目更多地是集中于“智能机器平台”和"行业智能化"这两个层次，包括各类智能硬件设备制造和设计商等。

（随时更新，欢迎补充）

二、腾讯：热衷赛道，喜欢出海腾讯在 AI 领域布局稍晚，但后发优势强劲。成立了三大 AI 实验室，分别是 AI Lab，优图实验室和微信 AI。此外，去年腾讯成立 AI 加速器，扶持人工智能创业，使人工智能技术产业化。不管是国内和还是国外投资，腾讯的主流策略是投“赛道”。例如，腾讯看好自动驾驶，既投资了蔚来汽车(NIO)，也投了特斯拉（占 5% 的股份），智能机器人领域也舍得下重注。

从图表来看，腾讯共投资了 21 家人工智能创业公司，其中，美国 6 家，加拿大 1 家，中国 14 家。机器人领域比重最大，有 7 家之多，其他领域有医疗健康、智能硬件、自动驾驶、智能家居等。

（随时更新，欢迎补充）

三、阿里：出手阔绰，偏爱独角兽阿里以阿里云为基础，从家居、零售、出行、金融和智能城市、智能工业 6 大方面展开产业布局，以及从视觉、语音、算法到芯片构建立体合作伙伴生态。阿里的人工智能项目"ET大脑"也升级为开放的 AI 生态，还启动"千里马计划"，通过赛事来招募合作伙伴。

阿里今年收购了先声互联，其他均为投资，共有 15 家，其中美国 2 家，法国 1 家，中国 12 家。阿里热衷独角兽明星创业公司，商汤、旷视、寒武纪、思必驰等皆纳入麾下，投资领域集中在机器人、人脸识别、语音交互、智能硬件、自动驾驶等。

（随时更新，欢迎补充）

四、京东：聚焦自身业务和前三大巨头比起来，京东投资数最少，共 8 家，且均为中国公司。2018 年参投的加推科技对标自家业务，布局微信智能销售。此外，在机器人、自动驾驶、智能家居、智能音响、金融数据服务领域皆有所涉猎。

（随时更新，欢迎补充）

小结：

第3篇：智能医疗研究报告范文

 

人工智能将解放更多人力

 

自从人工智能概念被提出后，人工智能是否将取代人类工作就是一个热门的话题之一。这其实是对人工智能期待和忧虑的矛盾心理表现。不过有个不争的事实是：人工智能已经开始取代一般简单、重复性的体力工作了!

 

譬如，富士康的工业机器人Foxbot已经开始走上流水线展开工作，这些机器人可以日以夜继地工作，大幅度地缩减人工成本。更为重要的是，富士康的工业机器人Foxbot目前的智慧相当于3至6岁的人类，能够完成前端的高精度贴片、后端的装配和搬运环节。而另一方面，中国制造的典型城市东莞已经加速开启“机器换人”计划，力图开拓一个全新的生产时代。

 

对于人工智能的未来，很多研究报告及专家均表示人工智能将替代人类的工作。其中世界经济论坛就发表了《工作的未来》报告，该报告预测从2015至2020年，全球将减少710万个工作机会，其中约有476万个办公行政类型的职位将会被替代。

 

不过人工智能完全取代人类还有很大的距离，但是取代一些工作却是必然结果。就如美国德州莱斯大学资讯科技研究院主任瓦尔第所说，人类虽然不可能完全被取代，不过未来各行各业都将由智能机器人大幅改变现有的工作模式。机器人将取代越来越多人力工作，如药剂师、狱警、调酒工作，越来越多工作都可由机器取代人力，未来正迈向机器几乎完全取代人力的时代。

 

有相关研究表明，人工智能也仅是取代一些没有特殊知识和技能的劳力性工作。而且这并不是坏事，因为这样可以让更多劳力资源得以解放，令他们从事其它更具创新有趣的工作。另有研究也证实，自1870年以来的英国历史表明，新技术的出现和总体失业率变化并没有直接关联。数据显示，尽管新技术不断涌现，但并没有造成失业率的明显波动，决定失业率高低的是经济增长情况，而不是技术本身。

 

另一方面，随着人工智能的快速发展，传统的工作架构将会被打破，除了生产流程智能化外，人们将会更加注重大数据分析、资料视觉化、运营和管理等工作，并且有研究表明，这几种类型的工作岗位需求反而会因人工智能的发展而增加200万个工作机会。

 

人工智能投资大增

 

虽然人工智能的一直甚嚣尘上，甚至很多知名科学家也纷纷发表人工智能将威胁人类，甚至会毁灭人类的言论。譬如史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)、比尔·盖茨(Bill Gates)、埃隆·马斯克(Elon Musk)、扬·塔里安(Jaan Tallinn)以及尼克·博斯特伦(Nick Bostrom)等人就一直对于人工智能技术的发展表示担忧。但是人们对于人工智能的未来却充满期待，非但没有因为而停下脚步，反而加大力度进行投资。

 

自 2014 年初，DeepMind Technologies 被谷歌以 6.5 亿美金收购，风险投资已经意识到人工智能领域(AI)的投资前景。数据表明，全球近年来的人工智能领域的风险投资具有快速增长的趋势。Venture SCAnner的统计显示，目前全球人工智能领域的企业达到了955家，其中395家公司已经累计获得了48.5亿美元的融资。以智能机器人风险投资为例，在2011年全球的投资额仅为1.94亿美元，但到2015年时已激增至9.23亿美元。业内人士都认为2015年是人工智能机器人的创业元年，2016年将迎来爆发式发展。

 

在中国，人工智能领域也是迅速发展。据艾瑞咨询2016年1月的报告显示，中国人工智能领域已有近百家创业公司，其中约65家获得投资，共计29.1亿人民币(约合4.48亿美元)。其中较为著名的公司有大疆科技获得7600万美元融资、Yuneec获英特尔投资6000万美元。

 

投资大增的背后是业界对人工智能机器人的未来前景充满期待。市场研究公司IDC在《全球商用机器人消费指南》上预测报告称全球智能机器人行业及相关服务市场规模年复合增长率达17%，2019年行业规模将达到1354亿美元。

 

科技企业开始发力布局

 

面对人工智能具有巨大潜力的未来，很多巨头企业自然不愿错过这一时代热潮，纷纷重视这一领域的布局，力图拿到人工智能领域的话语权。在国外，以谷歌、英特尔等巨头引领着人工智能的发展，自2013年以来，雅虎、英特尔、领英、苹果以及推特都收购了人工智能公司。在国内，以百度、腾讯、阿里为代表的科技巨头纷纷在人工智能领域中发力布局。

 

在国际上，英特尔是一家较为积极投资布局人工智能的巨头科技企业，共投资了16家AI公司。其主要在智能机器人这块进行积极部署，而且投资金额也非常高，在过去的2015年里，英特尔共投资了超过5亿美元，包括对无人机Yuneec、服务型机器人公司Savioke等。分析指出，英特尔希望抓住这次人工智能的热潮，挽回过去10年错失发展机遇的损失。

 

而在国内，除了百度推出的机器人助理“度秘”以及广泛应用人工智能技术的无人驾驶车、阿里巴巴的人工智能平台“DTPAI”和客服机器人平台、腾讯的视觉识别平台腾讯优图、智能计算与搜索实验室和撰稿机器人Dreamwriter外，中国的一些科技企业也在积极地发力进入人工智能这一领域。如，科大讯飞战略投资深圳优必选科技有限公司，试图在运动控制方面实现突破;昆仑万维出资为企业提供人工智能与大数据技术的行业解决方案;均胜电子在智能汽车技术上深耕。

 

人工智能的发展潜力已经得到了国内外科技企业的肯定，未来，将会有更多巨头科技企业强强联手开发人工智能。而且，随着各国对于人工智能发展的支持政策的出台，将会更好地刺激人工智能快速发展。

 

中国就是一个大力支持人工智能机器人发展的国家，按照工信部相关规划，到2020年前后，中国机器人产业集群规模约2844亿元，力图通过人工智能机器人开创中国制造2025的美好未来。而据有关数据显示，中国在过去两年时间已经成为智能机器人的最大买家，约占全球需求的25%。作为中国的科技企业，这不失为一个巨大的发展机遇。面对汹涌的人工智能热潮，企业可以借鉴周鸿祎所说的：“人工智能时代一旦开启，对每个人都是新的舞台。它会以指数级速度加快，技术进步不可阻挡，我们能做的，只有奋力抓住潮头，迎接变化! ”

 

人工智能将推开第四次工业革命大门

 

人类发展至今，经历了多次技术的革新换代。其中以第一次工业革命为开端，互联网技术为代表的第三次革命为突破口的发展促进了人类加速进入了后工业时代的信息时代。目前互联网信息技术的发展，为人工智能的发展提供了坚实的基础。目前，人工智能正在渗透到各行各业的改造当中。

 

有人说，人工智能是下一次的工业革命，对人类的影响将不亚于互联网对人类的影响。这点中了时代的发展脉搏，也与世界经济论坛以第四次工业革命为主题的做法不谋而合。人工智能拥有空前的运算能力，其发展的速度、影响的范围都与以往的生产方式、经济架构截然不同。

 

随着人工智能的发展，人类在人工智能的辅助下，将具备把智能设备、人和数据连接起来，并以智能方式利用这些数据的能力，从而在现实世界中实现将机器、设备和网络能在深层次与信息世界的大数据连接在一起，推动工业革命和网络革命的前进。这种革命性的转变将不是第三次工业革命的延续，而是彻底地颠覆。它将彻底颠覆人类以往的分工模式、生产生活方式。

 

人工智能在颠覆的同时也为人类带来了便利，就如周鸿祎所说：“人工智能也并不是像电影里所展示的那样，机器人会成为人类的威胁。相反，它就像工业革命之后的一切技术创新一样，会造福于我们整个人类。 ”例如智能机器人去从事危险的救火工作，避免人类的伤亡。而对于企业来说，人工智能能更好地完成一些重复性的劳力工作，而且还能节约人力成本。这也是众多科技企业大力研发适合自己企业的代工智能机器人，如Uber研发智能无人车、亚马逊研发送货智能无人机。

 

当然未来人工智能的作用远不止如此，如AlphaGo背后的Deepmind团队创始人Demis Hassabis在接受采访时透露， AlphaGo仅仅是谷歌人工智能项目的一个分支。在未来，Deepmind主要目的是“用人工智能解决一切问题”，并将进一步探索人工智能在医疗、机器人以及手机等多个领域的应用。

 

人工智能正在以其特有的方式敲击着第四次工业革命的大门，微软创始人比尔·盖茨对此就有深刻的认识，他在今年达沃斯世界经济论坛年会期间表示，许多科技领域的创新正快速推进，数字领域的创新可能继续领跑。电脑认知能力、机器人智能化、物联网以及大数据分析模式，可成为众多行业发展的基础工具。未来，第四次工业革命将在许多领域带来快速和颠覆性变化。

 

总结：做好改变的准备 迎接第四次工业革命

 

随着人工智能的快速发展，人类必将进入一个全新的时代。也许未来人工智能将会取代更多人的工作，但是技术发展是潮流，不能因为其负面影响就抱残守缺，甚至抵制技术的发展。面对时展的潮流，唯一能做的就是做好改变的准备，抓住时代的潮流。

第4篇：智能医疗研究报告范文

一份发表在美国《保健事务》杂志上的研究报告指出，中国目前肥胖人口达3.25亿人，增幅超过美国、英国和澳大利亚。这个数字在未来20年还可能增加一倍。

报道警告说，肥胖的直接经济后果将是“医疗费用增加、生产力下降、缺勤人数增加、残疾和过早死等，糖尿病、冠心病、高血压等其他慢性病将逐渐增加”。

中国人迅速肥胖起来的原因，有些是很自然的。比如报道中提到“吃”在中国人社交和商业活动中居中心地位，以及长时间坐班、不规律饮食、睡眠减少等现代生活的压力等等，都很容易理解。但是，中国人片面追求西方的生活方式，则又恶化了这种趋势。说片面追求西方方式，并不仅仅是食用热量较高的西方食品，而是专门引进西方最不健康的生活潮流，但对健康的潮流则熟视无睹。

比如，当西方发达国家的城市开始“去车化”时，中国则迅速步入汽车社会，造成以车代步，从车里出来马上进了电梯，每天的身体活动无形中大为减少。

（文/薛涌 摘自金羊网）

可抑制消费冲动的智能钱包

美国一个设计师发明了三种能告诉消费者即时财务状况的智能钱包，希望能够帮助用户理性消费。

其中一款钱包能根据用户银行存款变化而相应地发生膨胀或收缩；另外一款的特点是，钱剩得越少，钱包就越难打开；第三款钱包则能在用户消费时发生震动，钱花得越多，震动就越厉害。

发明者科斯特纳在三款钱包里安装了微型电脑，并通过蓝牙与用户的手机相连，进而经由互联网与用户的银行账号连接。这样，钱包就能随时了解用户银行账号里有多少钱，并作出相应反应。

科斯特纳在博客里写道：“我们不能完全控制消费冲动，特别是在电子时代。我们购物时，并不知道银行账户余额有多少，或者这个月是否超支了。我们当前对于个人财务状况的了解并不能使我们理性消费。而智能钱包反馈回来的触觉信息却能帮助我们在不知不觉间准确掌握自己的财务状况，从而指导我们理性消费。”

（摘自中国日报网）

低油饮食就健康吗？

爱美怕胖的女性多盛行低油饮食，那么，低油饮食到底好不好呢？

要知道，油脂对身体很重要，很多身体的组织构造与生理运作都需要油脂，如果无限制地低油的话，油脂摄取不足，会出现精神不稳、免疫力下降和血糖不稳等问题，对健康会造成很大的影响。然而，不控制除会造成肥胖外还有可能引起三高。那么到底怎么才能健康用油？

世界卫生组织提倡每人每天摄入盐控制在6克以内、摄入油控制在25克以内。选择好的定量工具按照标准精准定量，相信必定能建立健康饮食习惯。

第5篇：智能医疗研究报告范文

智能家居是一个多功能的技术系统，包括可视对讲、家庭内部的安全防范、家居综合布线系统、照明控制、家电控制、室内环境状况监测和设备控制、远程的视频监控、声音监听、家庭的影音系统，还有包括远程医疗、远程教学等。家居智能化包含的内容比较多，而且国内产品总线制、电力线载波、无线等方式，在网络连接方面基本上采用总线制联网、电话联网或者通过以太网方式来实现。

1、国内智能家居的演变

(1)传统的可视对讲、家庭防盗产品生产厂家也有一定的电子开发、生产等经验，在其原有产品基础上增加控制功能和其他一些功能，来实现家庭自动化，这些公司有一定的工程、设计院等关系和网络，并利用原对讲产品市场来推广产品。

(2)传统的家电企业、IT企业看好该领域，这些企业结合其在家电控制领域、IT领域的优势开发出智能家居的产品，能更好地和家电结合在一起他们利用自己的渠道优势和市场影响力，积累多年的管理经验、生产经验和良好的售后服务、信誉来打开市场。

2、智能家居的主要内容

(1)家居布线系统：家庭智能化的实现，第一步就要进行家庭布线的基础设施建设，家居布线系统把电话、有线电视、电脑网络、影音系统、家庭自动化控制系统的布线统一规划、布局、集中管理，为实现家居智能化提供网络平台，通过家居综合布线既可以实现自动化的控制，又可以做到资源共享，家庭内部只需一台影碟机、音响、卫星电视接收机就可以在家庭内部每一个房间观看电影、享受音乐，可以实现多台电脑联网，共享宽带服务，多路电话任意接听、转接。而且采用综合布线，使得家庭内部布线系统具有良好的扩展性和可升级性，满足不同用户的需求。

(2)家居安防系统：人们对于安防系统的要求越来越高，家居安防系统可以有效的利用技防手段来实现安全防范。家居安防系统包括防盗、防燃气泄漏、防火等功能，同时可备远程监控，便得住户可以远程通过网络或电话随时了解家庭内部情况，同时可监听或者监视听或者监视家庭内部情况。

(3)家庭自动化系统：智能家居的主体在于家庭自动化，将来家庭自动化的主体是家电、照明等电气设备的控制。空话自动化系统能够通过集中或者分布式控制家庭内部照明或者家电，住户可以通过网络或者电话远程控制家庭内部设备。家居自动化系统是将来智能家居的主要发展方向。

(4)家庭体验系统：人们对生活体验的要求越来越高，对家庭内部影音系统、家庭内部环境、网络虚拟环境等的需求也越来越高，用在这方面的消费支出会越来越高，将来的家居智能化也会更多的满足人们这些消费。

目前国内的各种智能化系统和产品虽然很多，但更多的是系统相互独立、集成度比较低、各个系统相互联系不大、家庭内部没有统一的平台。

3、智能家居目前的发展现状

《2010-2015中国智能家居产业发展趋势与投资机会研究报告》显示，我国2010年智能家居市场规模达420亿元，预计2010-2015年，每年将以20%的速度递增，2015年有望达到1380亿元。中国市场拥有1亿多潜在的智能家居客户，市场需求较有保障。

在政策方面，2012年智能家居被纳入国家重点扶持的九大产业之一，今年国务院出台《关于推进物联网有序健康发展的指导意见》，鼓励民间资本投向物联网应用。智能家居正好赶上政策利好的顺风车。

在不久前举行的“2013年中国国际信息通信展览会”上，三大基础电信运营商开设专区展示的4G新应用备受关注。4G即将发牌，其对智能家居的助力不容小觑。海信董事长周厚健预言，移动社交将开始快速改变家庭生活，孕育多年而进展迟缓的物联网智能家居这个大市场即将爆发。

4、移动互联网助力智能家居产品创新

第6篇：智能医疗研究报告范文

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7篇：智能医疗研究报告范文

我国传感器行业近几年呈现持续增长的趋势，增长幅度超过20%，未来将在物联网、汽车、机器人、可穿戴设备等产业的需求拉动下，呈现快速的发展。本文针对目前传感器市场的现状，从技术层面和应用领域层面提出了未来传感器行业的发展趋势。

【关键词】传感器 技术发展 应用趋势

中国传感器的市场近几年一直持续增长，增长速度超过20%，传感器应用四大领域为工业及汽车电子产品、通信电子产品、消费电子产品专用设备。目前我国从事传感器的生产和研发的企业已经多达1700多家，所生产的产品覆盖工业自动化、农业现代化、航天技术、军事工程、机器人技术、资源开发、海洋探测、环境检测、安全保卫、家用电器、医疗诊断、交通运输等领域。传感器在科学技术领域、工农业生产以及日常生活中发挥着越来越重要的作用。人类社会对传感器提出的越来越高的要求是传感器技术发展的强大动力，而现代们学技术突飞猛进则提供了坚强的后盾。随着科技的发展，传感器也在不断的更新发展。传感器的市场规模也将在市场需求额推动下大幅增长。据预测，未来几年，中国传感器市场规模在物联网、智能化浪潮等的推动下，将达到1200亿元左右。

传感器产业的发展将在市场需求的推动下不论是在技术层面还是在应用领域方面，都将呈现崭新的趋势。

1 技术发展趋势

从技术发展来看，未来传感器技术的发展趋势主要体现在以下几点：

（1）利用新的理论、新的效应研究开发工程和科技发展迫切需求的多种新型传感器和传感技术系统。随着科技的发展以及传感器在各个领域的应用，人类社会对传感器提出的更高更新的要求。

（2）侧重传感器与传感技术硬件系统与元器件的微小型化。利用集成电路微小型化的经验，从传感技术硬件系统的微小型化中提高其可靠性、质量、处理速度和生产率，降低成本，节约资源与能源，减少对环境的污染。这种充分利用已有微细加工技术与装置的做法已经取得巨大的效益、极大地增强了市场竞争力，例如：80年代进口一套AE传感器及其住处预处理硬件的成本已被降至原来的百分之几到千分之几，使我国经“七五”和“八五”攻关的产品化系统处于无力竞争的地位。后者采用独创的宽带高精度AE传感器和厚膜集成电路预处理硬件，但其成本仍比国外先进的产品高数倍到数十倍。在微小型化中，为世界各国注目的是纳米技术。

（3）集成化。进行硬件与软件两方面的集成，它包括：传感器阵列的集成和多功能、多传感参数的复合传感器（如：汽车用的油量、酒精检测和发动机工作性能的复合传感器）；传感系统硬件的集成，如：信息处理与传感器的集成，传感器―处理单元―识别单元的集成等；硬件与软件的集成；数据集成与融合等。

（4）研究与开发特殊环境（指高温、高压、水下、腐蚀和辐射等环境）下的传感器与传感技术系统。这类传感器及传感技术系统常常是我国缺少的一类高新传感技术和产品。

（5）对一般工业用途、农业和服务业用的量大面广的传感技术系统，侧重解决提高可靠性、可利用性和大幅度降低成本的问题，以适应工农业与服务业的发展，保证这种低技术产品的市场竞争力和市场份额。

（6）彻底改变重研究开发轻应用与改进的局面，实行需求驱动的全过程、全寿命研究开发、生产、使用和改进的系统工程。

（7）智能化。侧重传感信号的处理和识别技术、方法和装置同自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术结合，发展支持智能制造、智能机器和智能制造系统发展的智能传感技术系统。

2 应用趋势

从传感器的应用领域来看，未来传感器在以下几大领域的应用需求将会大幅增长。

2.1 汽车产业：智能化升级，传感器先行

在科研、产业和政府的合力之下，全球汽车智能化升级的浪潮正奔腾而来。当下的智能汽车仍处于产业链发展由第一阶段（以汽车制造商为中心）向第二阶段（汽车制造商与电信运营商、汽车电子厂商、软件厂商影响力此消彼长）过渡的初期，短期内需求增长最为确定的零部件主要是智能感知设备，尤其是包括摄像头、车用雷达在内的各类传感器等。

2.2 机器人：产业迎来爆发，拉动传感器需求

人工替代和产业升级两大因素驱动我国工业机器人市场快速增长，而家用服务机器人相对于人工成本的上升正显现出越来越高的性价比。未来以e-皮肤为代表的高智能化零部件投入机器人生产制造将大大提升单个机器人使用传感器的数量。叠加机器人需求的爆发性增长，相关传感器未来几年的增速有望远远超过工业机器人行业或服务机器人行业的需求增速。

2.3 可穿戴设备：巨头竞相布局，传感器点石成金

全球几大消费电子巨头纷纷抢占可穿戴设备市场，其中以谷歌眼镜为首的综合智能终端最具平台潜质，很可能成为继电视、电脑、手机之后的“第四平台”预计到2016 年可穿戴设备的市场规模将达100 亿美元。传感器已成为可穿戴设备产业链中的点金石，是硬件产业链上机会确定性较强的一块领域。未来可穿戴设备的发展将会拉动对传感器的市场需求。

2.4 物联网：政策大力推动，传感器基础必备

目前，我国物联网应用已经进入到实际运用阶段，并且随着我国近几年物联网产业政策的密集出台，以及关于物联网各种发展专项资金的突出，我国物联网产业将出现井喷式的发展，而作为物联网产业链上游的传感器，并且传感器是整个物联网产业中需求量最大和最为基础的环节，将随着物联网的逐步普及，未来将对传感器的市场需求产生很大的拉动。

我国传感器行业市场进入壁垒比较低，市场竞争激烈，整个市场基本处于完全竞争的状态，企业如何能够从众多的竞争对手对手中脱颖而出，迅速的占据市场份额。关键就看企业能否掌握未来技术发展趋势，加大技术研发，并且迅速布局下游应用领域，取得先发优势。所以，企业在发展过程中，要紧贴市场脉搏，根据市场需求，加大研发投入，争取在快速发展的下游应用领域占据一定的市场份额，保持企业的可持续增长能力。

参考文献

[1]北京智道顾问有限责任公司.中国传感器行业研究报告[Z].2012.

[2]安信证券.安信证券传感器行业研究专题[Z].2013.

[3]前瞻网.2013-2017中国传感器制造行业发展前景及投资预测分析报告[Z].2014.

[4]新华网.智能传感器发展趋势分析[Z].2013.

第8篇：智能医疗研究报告范文

有人认为，移动互联精神的本质在于人们对数字极限的崇拜，移动化正在成为呼吸的空气一般，影响着人类生活的方方面面。云计算与大数据暗含的数字隐喻表明，信息互联的需要正将虚拟网络的生活彻底量化，然后逐一地对接入现实世界。智能家具、智能医疗、智能交通、智能物流，凡可以进行智能更新的产业，皆因移动互联的技术浪潮而发生着翻天覆地的变化。

移动互联正在编织一个让人无法看到极限的美丽新世界，以物物相连为特征的实体互联网形成逐步打破了IT世界浮在云端的传统思维。在更便捷与高效的互联网技术支撑之下，人们尽享科技的神奇与进步。移动互联时代改写了新的市场游戏法则，唯有产业与生活的紧密融合，才能催生庞大的经济与社会价值。

大数据：

新虚拟世界的运行“大脑”

智能手机、平板电脑、手提电脑、可穿戴设备，越来越多的机器设备每时每刻都在产生着庞大巨量的数据，移动智能终端市场的爆炸式增长，正在诱发一场以信息分析和整合为核心的大数据变革。从医疗健康的信息记录到品牌营销的市场调研，从用户的消费习惯到企业的战略决策，对数据的筛选整合以及精准分析愈加上升为群体共同的信息需求。而在IT、制造、零售、政府管理等各类领域，大数据平台毋庸置疑将成为改变整个实体世界运行方式的“大脑中枢”。

挖掘并利用数据的价值，成为移动互联时代的新商业法则。比如用户的隐私信息可以通过地理位置信息传播，倒逼电信运营商和零售商提供更为个性化服务。而企业品牌推广同样需要通过数据的统合找到客户的特定属性和消费轨迹，进而实现更为精准的广告投放。对于创业者而言，每一个拥有移动设备的用户已然成为潜在有力的“商业客户”，通过私人订制的方式推送产品，进而赢得比实体世界外延更广的市场。

除了膨胀的经济价值之外，大数据“深水区”更在于社会治理和公共服务领域的运用，工业化、城镇化、信息化、生态保护等宏观命题皆需要大数据管理而实现加速转型。据市场研究公司IDC最新报告，2014年亚太地区(不含日本)大数据开支预计将达到10.2亿美元。到2020年，大数据的市场份额将从2012年的36%增长到62%，这种增长在新兴市场将特别明显。

尽管大数据变革被各方看好，但数据清洗、分析能力不足以及数据可视化瓶颈等诸多困境同样阻碍大数据浪潮的前行，大数据的商业模式仍模糊难见。华为创始人任正非在2013年10月的公司会议中坦言，大数据流量时代将非常恐怖，大量数据的传输与储存同样产生难以估量的垃圾信息。作为信息管道的数据公司，如何降低损耗、提高数据分析能力，成为未来战略的关键。而如果将大数据管理上升为城市或国家战略，同样也面临着庞大数据集中处理的难题。

车联网：

打开智能驾驶的O2O空间

尽管人们离实现无人驾驶汽车梦想仍存在一定距离，但未来互联网连接无疑将成为汽车的标配，而基于移动端的O2O也将成为车联网市场变现的重要模式。在2013年全球研发者大会上，苹果宣布了一项名为IOS in the car的计划，提出从2014年开始IOS7将全面整合12家主流汽车制造商的车载系统中。无独有偶，已有知情人士透露在即将召开的拉斯维加斯消费电子展(CES)上，谷歌也将宣布与奥迪的合作，矛头直指互联网汽车市场。而在2013年5月，阿里巴巴以7.2亿美元高调收购高德地图，则被业内视为国内互联网巨头企业通过O2O业务抢占流量入口，切入车联网市场的重要事件。

从车联网的内涵来看，传统的导航、车载多媒体、语音交互、GPS定位等功能仅是车联网的起点，真正的车联网系统，还需包括ECU与智能车载终端的融合、车云大数据与开放式APP、汽车的智慧感知、汽车黑匣子、车辆互联互通等核心要素和部件。而实现上述项目的落地，更需要大数据平台的搭建来处理由此产生的海量数据，以及车联网产业链参与者之间的创新与合作。

有市场人士指出，在移动互联的影响下，涵盖了包括汽车厂商、电信运营商、IT企业、保险(放心保)服务企业、汽车信息消费APP等诸多市场角色的车联网，将是物联网产业中最具开发潜力的新兴领域。对于不少汽车品牌商而言，将互联网技术搭载进入汽车服务，不仅需要传统重资产的投入模式，更关键在于互联网平台的搭建。车联网形成，需要传统工业与新兴技术之间的融合能力，比如对电信运营商的管道能力利用、与BAT等互联网阵营的整合。

而实际上，有着传统汽车工业制造能力的车联网，其未来的市场空间正在不断突破众人的想象。据调研公司SBD预测，全球联网汽车市场作为一个新兴产业，将在2018年成长为一个份额接近530亿美元的市场。易观智库报告预测，到2015年中国汽车产量规模将达2500万辆，车联网应用和服务渗透率或接近10%的临界点，市场规模有望突破1500亿元。除此之外，未来几年4G技术的发展更将为高速传输数据、融合信息形成“智能管道”，利用TD-LTE网络发展的车联网在全城的覆盖也将有望实现。

智能家居：

内嵌互联网思维的“家庭管家”

智能化家庭管理概念的出现，恐怕是移动互联革命最直观最具魅力的内容之一。以住宅为平台安装的智能家居系统，让家庭内家电、照明、电话、温度、网络、窗帘、防盗监控等各类家庭设施听命于统一的“智能终端”控制。通过模拟人类思维进行家庭管理的“智能化”系统，正在将科幻电影中“机器管家”的场景接入现实生活。

互联网基因的注入，是智能家居快速成长的关键。尽管智能化生活场景令人艳羡，但每一个智能家电接入平台所产生的数据传输与信息命令执行，都需要更高速和便捷的高速移动宽带的支撑。而如今在4G阔步进入商业化的时代，不少人预计智能家居设备的市场也会引来井喷期。有数据显示，我国2010年智能家居市场规模已经达到420亿元，预计2010-2015年，每年将以20%的速度递增，2015年有望达到1380亿元。中信证券(600030，股吧)研究报告指出，智能家居市场爆发的核心在于撬动存量市场，智能家居新品在易用性上将强调人工智能，家庭中的能源管理、安防、健康护理、教育等体验正在不断完善。

第9篇：智能医疗研究报告范文

西南大学荣昌校区 402460

[摘要]2015年7月4日，国务院了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确“互联网+”重点发展的11个领域，其中一项就是“互联网+”益民服务，意见指出要促进智慧健康养老产业发展，依托现有互联网资源和社会力量，以社区为基础，搭建养老信息服务网络平台，提供护理看护、健康管理、康复照料等居家养老服务，提高养老服务水平。这为我国居家养老服务体系的进一步发展提供了新的机遇。

[

关键词 ]互联网+;居家养老;大数据

7月16日，中国老龄科学研究中心在京《中国养老机构发展研究报告》，这是我国的首部养老机构发展专题研究报告。报告指出，截至2014年底，我国60岁及以上老年人口数量已达2.12亿，高龄老年人口数量达到2400万，失能老年人口接近4000万，这对老龄服务事业和产业的发展提出了新要求。[1]

一、“互联网+”在养老产业的提出

2015年7月4日，国务院了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确“互联网+”重点发展的11个领域，其中一项就是“互联网+”益民服务，意见指出要促进智慧健康养老产业发展，依托现有互联网资源和社会力量，以社区为基础，搭建养老信息服务网络平台，提供护理看护、健康管理、康复照料等居家养老服务，提高养老服务水平。[2]这为我国居家养老服务体系的进一步发展提供了新的机遇。

二、居家养老服务实施背景

居家养老，是指以家庭为核心、以社区为依托、以专业化服务为依靠，为居住在家的老年人提供以解决日常生活困难为主要内容的社会化养老形式。目前，我国养老主要是有传统的家庭养老、机构养老、居家养老三种养老模式。

而现今，由于人们思想观念的变化、“独生子女家庭”普遍出现“4-2-1”家庭结构、人均寿命的延长等原因，家庭养老功能逐渐弱化。至于机构养老，理论上机构养老模式具有一定的规模优势和整体效应，它通常以适度集中的方式来实现养老资源的优化配置，从而减轻家庭养老的负担。但中国机构养老却存在诸多问题，主要表现为收费偏高，养老设施发展滞后，服务类型不够细化，而且远离老年人熟悉的生活环境，致使老人大都缺乏“家”的感觉。随着经济飞速发展和城镇化水平的不断提高，城市和社区成了人们工作生活的两个重要场所，人们对社区服务的要求也最迫切，因此，社区居家养老必将成为发展的必然趋势。

三、传统居家养老服务存在的问题

1、社区发展程度低、服务种类单一

我国社区发展较晚，建设本身比较落后，与发达国家相比有较大差距。居家养老服务目前主要关注一些孤寡、高龄、独居等生活困难的老年人，其他老人较少得到社区的特别关注，接受到的养老服务多为文体活动，以活动中心为主，其养老服务社会化程度比较低。较之国外，国内服务主要以基本生活照料为主，尚缺乏成本较高，需要较高技术含量的基本医疗护理、房屋改造、辅助生活器械提供、家庭病床等服务。

2、服务人员缺乏专业化

目前的居家养老服务人员主要是下岗工人与外来就业人员，总体来看文化水平不高，且缺乏系统培训，导致专业化程度低。造成这种结果，主要原因一是政府在主导建立居家养老服务体系时，如果制定较高的准入政策和培训措施，会影响当地下岗人员再就业；二是缺乏专业培训，加之没有一个标准来评鉴服务水平，不利于监督服务人员的工作；三是助老人员待遇较低，不能吸引拥有较高水平的专业人士参与居家养老。

3、服务资源缺乏有效整合

当前，居家养老的各项资源——涉老信息、社区为老服务硬件、人力、财力等方面整合不足。导致此种情况发生的原因，一方面是部门利益局限给合理机制的形成造成障碍，另一方面资源分割，缺少共享。居家养老资源分散在不同的社区及各个组织，彼此之间很少互相开放，资源的利用效率不高，各种老年服务市场与服务设施的资源不能共享，阻碍了多方位、多层次的养老服务体系建立。

四、“互联网+”时代下的居家养老模式新发展

1、探索多层次服务方式，实现居家养老服务全覆盖

居家养老服务是老年人养老保障体系中不可或缺的一个部分，它不应该只能解决部分老年人的养老问题，而应该为全体老人提供养老服务。积极探索多层次的服务方式，满足不同类型的老年人各自特殊的养老需求。全方位地进行养老服务部署，尽可能实现养老服务的全覆盖，满足老年人多样化的养老需求。

2、完善社区建设，提高养老服务专业化

社区是居家养老服务最好的依托，随着居家养老服务的进一步发展，社区也应该相应地提供更为专业的养老服务。扩充和完善在生活照料、医疗保健、法律援助、文化教育、体育健身、精神慰藉等方面的养老服务，增加专业社工人员的比例，对相关工作人员进行入职培训和安排日常的培训学习，以适应居家养老不断深入发展的需要。

3、建立大数据平台，整合多种居家养老服务项目

将老人基本资料全部纳入数据库，重视信息技术的管理，建立由平台管理、呼叫中心、养老服务应用、APP手机客户端、智能终端接入等子系统构成的养老系统平台。依托信息基础设施、技术研发能力、信息产业环境等基础，充分挖掘和整合各类公共资源，推进居家养老服务信息化建设。通过整合养老服务，提高老年人养老服务的供给效率，满足老年人不断变化的养老需求。

五、结语

当今时代，人口老龄化的加剧为我国养老行业带来了前所未有的挑战，对此，更需要依托互联网平台，使得政府、市场、社会在居家养老服务中良性互动，实现公共资源的优化配置，满足老年人多样化的养老服务需求。只有这样，才能使得我国居家养老服务在互联网思潮中蓬勃发展。

参考文献