ai医疗解决方案精选(九篇)

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第1篇：ai医疗解决方案范文

所谓的第四次工业革命，一定要结出实际的革命成果。广阔天地，谁能大有作为？

很多ai创业公司在各自的领域取得了突破，但具备强大的AI技术储备，并且有能力渗透到几乎所有领域的玩家，目前来看主要还是BAT三家。

这场AI“赋能”的战争，较量的是平台、技术、场景、生态等多方面的综合实力。百度喊All in AI，腾讯喊AI in All，阿里盖起达摩院。

谁能在新革命中笑到山花烂漫？

短兵相接的前夜，我们绘制了一幅时局图。

BAT时局

为了一争高下，BAT下注或早或晚，但都离不开几件事，例如组团队、做研发、建生态等。

到现在，三大巨头在人工智能上的布局已经能看出大致轮廓。

百度

百度在AI领域的野心，最初显露于2013年1月，深度学习研究院（IDL）的创立。

后来李彦宏陆陆续续建成了五大实验室，除了深度学习实验室之外，还有硅谷人工智能实验室、大数据实验室、增强现实实验室和深度学习及应用国家工程实验室。

这些实验室的研发成果历经5年的整合，逐渐形成了一个平台体系：百度智能云和百度大脑。智能云提供计算的基础设施和数据的获取、分析、标注能力，而百度大脑，整合了机器学习、深度学习算法，再将AI对语音、图像、视频、AR/VR的感知能力和自然语言处理、知识图谱、用户画像等认知能力开放出来，就形成了百度AI开放平台。

根据百度最新公布的数据，百度大脑现在拥有80多项核心AI能力，超过37万名开发者和合作伙伴，每天被调用2.19亿次。这些调用，来自百度内外。

对内，百度将AI能力输送到百度现有的各个产品之中。主业搜索自不必说，从一开始就受惠于AI技术的进步，包括手机百度、爱奇艺等应用也在AI的驱动下不断提升，2016年推出的信息流业务也在迅速发展。对外，百度走上开放平台的道路，主推DuerOS和Apollo。

陆奇一年前降临百度后，通过多种方式对业务进行了梳理和聚焦。核心当然就是上面两个平台，他们都各自成立了新的事业部进行支撑，当然也有医疗等业务被直接砍掉。

当然，百度在其他方面也一直有尝试，比如金融、机场、新零售等场景下，百度也在不停地开拓，一步一步积聚力量，构建自己的下一个生态。

不过总体来说，无论是从“All in AI”的技术投入来看，还是从所有能力汇总于百度大脑、全力推进Apollo、DuerOS两大平台的布局来看，百度似乎在把自己的AI力量集中起来，向着最重要的行业，单点突破。

最近陆奇在CES明确表示：“我们认为自己是一家旨在加快创新的AI公司，致力于实现AI技术的产品化和商业化。我想强调的是，最重要的是将该技术商业化，否则一切都是空谈。”

阿里巴巴

众所周知，马云不喜欢“人工智能”这个说法，偏好机器智能。说辞的变化不影响本质。在整个互联网行业涌向AI的浪潮中，阿里也在2017年推出“NASA计划”和承载它的实体组织：达摩院。

达摩院的研究领域可谓广撒网，涉及量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、人机自然交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等，可以看出，AI在其中占据了半壁江山。达摩院的主要任务，是在全球范围内建实验室招揽人才，和高校建立合作。

实际上，阿里AI研究起步的远远早于达摩院，这家公司大部分AI基础研究成果，出自2014年成立的数据科学与技术研究院，也就是iDST。

比如最近机器阅读理解方面取得突破的阿里团队，就来自iDST。当然阿里内部体系众多，展开AI研究的部门也不少。例如在“双十一”期间，商品推荐、客服、海报宣传、运营维护等方面均有AI技术的加持。蚂蚁金服也在与金融机构的合作中，把AI技术作为一个重要的亮点。

另外，不喜欢“人工智能”这个词的阿里，还有一个以之为名的人工智能实验室：A.I. Labs，它不止是一个研究机构，还承担着基于AI技术打造平台、推出产品的职责。目前，他们除了天猫精灵智能音箱和搭载的AliGenie操作系统、AliGenie语音开放平台之外，还推出了AR开放平台和AR内容平台。

从2017年末开始，自动驾驶也成为了A.I. Labs发力的领域之一。

和自带产品开发职责的A.I. Labs不同，iDST的研究成果走进现实世界，依靠的是他们打造的一个个“大脑”。这两年来，阿里云相继推出了ET城市大脑、ET医疗大脑、ET工业大脑、ET环境大脑、ET航空大脑，将AI能力与大数据和云计算结合起来，在各个垂直市场跑马圈地。

阿里最近，在努力将这些大脑们整合为一个统一的平台：阿里云ET大脑。2017年最后一场云栖大会上，ET大脑正式，所布局的领域也不再限于原本的城市管理、医疗、工业、环保、航空，同样走上了“广撒网”之路。

腾讯

腾讯无论做什么，都不会只投入一支团队。在人工智能上也是一样。

要论基础研究，腾讯有AI Lab、优图实验室和微信AI实验室三大机构，优图专注于计算机视觉技术，而AI Lab和微信AI在研究方向上虽然叫法不同，但多有重合，都是AI实验室标配的机器学习、自然语言处理、语音识别和计算机视觉。

根据各个实验室列出的合作伙伴和案例，这些实验室的技术，大部分都输送到了腾讯各条产品线之中，成了微信里的语音转文字、视频音乐新闻的推荐和排序、QQ的高能舞室、天天P图的军装照……

但是，就算产品体量庞大如鹅厂，也承载不完“AI in All”的野心。

腾讯的AI技术也同样寻求着在更多垂直领域的落地应用，其中最引人注目的，是医疗平台腾讯觅影。在金融、安防、政府政务、智慧零售等等领域，腾讯也都将AI技术与自身的社交、支付、地图、小程序等等技术结合起来，推出了垂直解决方案。

另外，腾讯也有类似于百度大脑的“AI开放平台”，在深耕的垂直领域之外，将自己的AI技能开放出来，供应给开发者。不过，目前这个“开放平台”的用户案例，依然是以腾讯内部产品为主。

在战局最喧闹的自动驾驶和对话式AI平台上，腾讯也分别投入了不止一支团队，开始造平台、积累合作伙伴。

虽然腾讯进军AI的时间较晚，但是能明显感到动作和决心都很大。

重点战场梳理

矛盾有主有次。

虽说广阔天地大有作为，三家也各自有钦定的重点方向。但仍有一些是战场是重中之重，也是未来BAT在人工智能技术落地的过程中，有可能最早展开厮杀之地。

对话式AI

人机交互的重大革新、下一代服务入口、下一个Android、家庭的控制中心……种种期待，让用于智能设备的对话式AI成了BAT争夺最激烈的领域。

百度有DuerOS，阿里有AliGenie，腾讯则至少有两个：腾讯云小微和移动互联网事业群（MIG）的叮当。

如果我们以智能音箱销量来评判对话式AI系统的发展，很会做生意的阿里似乎冲在最前。2017年7月，阿里AI Labs初次亮相，了一款智能音箱：天猫精灵X1。这款音箱，双十一降价促销，当天卖出了100万台。

但是，卖音箱只是手段而非目的。天猫精灵背后的终极目标，还是一个关于AliGenie开放平台、生态系统的梦想。

这个生态系统的梦想，BAT都有。

百度虽然直到去年底才推出渡鸦raven H智能音箱，但最新的数据显示，DuerOS开放平台半年时间里，已新增130余家合作伙伴，落地硬件解决方案超过20个，每月新增5款以上搭载DuerOS的设备，覆盖家居、车载、移动各个场景，机顶盒、电视、冰箱、音箱、机器人、车载、手机、耳机等各类设备。

为了守住这个领域，百度除了在北京和硅谷建设AI庞大的团队之外，还收购了两家创业公司：做语音交互和自然语言理解的Kitt.ai，和后来推出了raven H音箱的渡鸦。

内部竞争还未分胜负的腾讯势头也很猛。公开亮过相的两个团队里，叮当的发展速度似乎更快一些。2017年4月，它作为一个“语音助手”以App的形态，12月20日，了首款合作硬件1More耳机。截至目前，叮当虽然没有推出名为“硬件开放平台”的东西，但他们的“生态伙伴计划”也的确很见成效，做机器人的优必选、做音箱的哈曼、造车的广汽、做手机的魅族、努比亚等二十多家硬件厂商，都在腾讯叮当的合作案例名单之上。

相比之下，腾讯云小微的硬件开放平台和技能开放平台仍处于内测状态，除了和华硕一起造的机器人之外，没有太多关于合作伙伴的声音传出。值得一提的是，他们似乎在硬件之外，开辟了一条退路：智能客服。

智能音箱先行的AliGenie同样不是天猫精灵专属，它的硬件接入平台页面上，也展示着十多家合作伙伴。另外，AliGenie还推出了垂直行业智能语音解决方案，想在家居、移动硬件之外，为对话式AI开辟出新场景。

自动驾驶

2亿辆汽车和200多家OEM车厂，勾画出一个有更大想象空间的产业。

BAT在出行这件事儿上向来不安分，战火从地图、打车软件一路烧到了自动驾驶。

如果我们将时间倒回一年之前，你可能会发现，“自动驾驶”这个话题，几乎还只有百度一家在谈。而2017年过完，BAT已经悉数入局。最后一个传出消息的，是阿里。

阿里的自动驾驶业务目前还处在招兵买马阶段。12月中旬开始，阿里官方网站上开始出现自动驾驶相关的人工智能实验室（A.I. Labs）岗位，另外据36氪报道，这个团队中有不少无人车创业公司nuTonomy的旧部，已经开始面向车厂做介绍。

在这之前，阿里和车厂的交集，都围绕着互联网汽车操作系统发生，最亲密的盟友可能要数上汽。阿里和上汽合作打造的斑马智行，已经推出了“全球首款互联网汽车”荣威RX5。美国大厂福特、Tier 1供应商德尔福也是阿里的合作伙伴。除了这些合作伙伴之外，阿里还投资了一家国产电动汽车厂商：小鹏。

在投资车厂这件事上，出手最阔绰的当属腾讯。除了先后入股创业公司蔚来和威马，腾讯还在二级市场投资了特斯拉5%的股权，甚至秘密在硅谷投资了一家自动驾驶公司。

而腾讯本身的自动驾驶业务，据说已经到了全面研发、多次路测的阶段。

在自动驾驶进展还不够清晰的当下，腾讯的合作伙伴，也大多与AI in Car车联网系统相关，广汽、长安、吉利、比亚迪、东风柳汽、博世都和腾讯有着或多或少的联系。

自动驾驶领域的领先者，其实已经被科技部点了名。2017年11月，科技部公布首批国家人工智能开放创新平台名单，其中自动驾驶方面依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台。

入局最早的百度，和阿里腾讯早已不在同一个发展阶段。百度已经围绕Apollo与博世、大陆、一汽、长安、奇瑞、北汽、金龙等90多家企业达成了合作，也探索出了一条清晰的路线——还是在这个领域打造一个Android。

Apollo，是百度2017年4月启动的自动驾驶开放平台，要为合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮他们搭建完整的自动驾驶系统。到2018年初Apollo 2.0的，云端服务平台、软件平台、硬件平台、车辆平台在内的四大模块全部开放，释放了在简单城市道路上自动驾驶的能力。一切，都按照去年7月公布的路线图进行着。

按计划，2018-2020年，百度会加快开放速度，直到最后能让合作伙伴完成完全自动驾驶。

但对于Apollo来说，更重要的还是生态。所谓生态，不仅仅是被赋能的车厂，Apollo还为向产业链上下游延伸而建立了基金，要在未来3年投出100多个项目。作为一个开源系统，创业公司、高校实验室同样是Apollo的伙伴。

和腾讯一样，百度也投资了威马汽车，也投资了共享出行平台首汽约车。此前百度还投资了自动驾驶关键部件激光雷达的核心厂家Velodyne，相关技术开放商xPerception等。

金融

还有一个不可忽略的战场，是金融。

阿里旗下的金融巨头蚂蚁金服和阿里云都在尝试赋能金融机构。

2017年1月以来，蚂蚁金服开始逐渐转变自己的定位，尝试用自身积累的技术能力来赋能、服务金融机构。夏天，蚂蚁金服在理财和保险领域，向金融机构开放了“理解用户”、“优化投资策略”和“用户与金融产品匹配”三个层面的能力，后来，AI客服能力、智能图像定损技术等等也相继开放。然而这还并不是蚂蚁金服AI布局的全貌，首席数据科学家漆远说：“蚂蚁AI技术将成熟一个，开放一个。”

2017年底，阿里云又了ET金融大脑，要帮合作伙伴风控、营销和客服方面提高效率。

相比之下，腾讯向金融行业合作伙伴提供的技术就显得比较表面，没有涉及风控这样的专业垂直应用，而只是将更为通用的身份检测、客服等能力注入其中。

你可能想不到，百度，也是这个战场上的一个重要玩家。虽然百度金融这一年来在to C市场上声量不大，但这家“All in AI”的公司，在金融上也要将“智能化”坚持到底。

在11月的百度世界大会上，百度金融技术负责人许东亮说，百度金融已经赋能近400家机构，为机构客户提供解决方案，为它们提供安全防护、智能获客、大数据风控等服务。

百度金融据说还在谋划更为独立的未来。

医疗

要说AI在各行各业的应用，不少人都会第一个想到医疗影像。

在这个领域，百度在医疗事业部部分团队转入AI体系之后就悄无声息，但腾讯和阿里都在抢占布局。

首批国家新一代人工智能开放创新平台中，腾讯就以医疗影像平台“觅影”入选。腾讯觅影于2017年8月，最先推出的是早期食管癌筛查。后来，觅影又相继推出早期肺癌筛查、糖尿病性视网膜病变筛查、乳腺癌早期筛查等医疗影像技术，还基于自然语言处理推出了AI辅助诊疗、病案智能化管理产品。

腾讯觅影结合了AI lab、腾讯优图、TEG架构平台部等团队的AI技术，由互联网+合作事业部牵头建立。推出至今不到半年，腾讯觅影已经有了西门子医疗、兰州大学第二医院、深圳市南山人民医院、中山医院等十几家合作伙伴。

马化腾此前表示，医疗与AI是非常好的落脚点，未来腾讯在医疗方面会做更多的事情。

阿里入局AI医疗其实比腾讯还要早。2017年3月底，ET医疗大脑首次亮相，宣称具有虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等功能。

与腾讯思路不同的是，ET医疗大脑的技术并非都出自阿里内部，而是聚集了不少合作伙伴一起提供服务，比如做皮肤检测的宜远智能、分析病历的惠每医疗等等。

目前的阿里云ET医疗大脑，能够提供影像智能诊断、智能病历诊断、语音医嘱录入、医疗意图识别、辅助管理决策、家庭慢病管理、DNA序列分析等功能。阿里在医疗方面，还跟华大基因、上海华山医院、浙江卫计委等机构展开合作。

另外，阿里去年也在医疗方面有一些投资布局，包括嘉和美康、Prenetics等。腾讯的动作也不少，去年已经披露出来的医疗相关投资包括：VoxelCloud、Grail、企鹅医生、Practo等。

零售

不管是新零售还是旧零售，不管是线上还是线下，阿里在这个领域都有天然的优势。

先梳理一下AI给阿里自身业务带来的变化。机器人客服“阿里小蜜”，双11当天承担95%客服咨询；机器智能推荐系统，双11当天产生567亿不同的货架；AI设计师“鲁班”，双11期间，设计4.1亿张商品海报；华北数据中心运维机器人：接替运维人员30%重复性工作……

与AI之于百度的搜索业务一样，AI之于阿里的电商业务也具备天然的赋能加成。除了上面提及的进展，蚂蚁金服还基于AI技术推出客服机器人“小蚂答”，以及AI助力的车辆定损服务“定损宝”等。

阿里还搞出了无人零售咖啡店。无人商店，是一个未来非常有意思的趋势。

此外，阿里在新零售思想的指引下，还大举投资了一批线下零售相关企业，包括：企加云、大润发、东方股份、新华都、易果生鲜、银泰、bigbasket、联华超市……

可以想见，阿里在零售方面的生态布局，一定会成为其AI技术应用的重要场景。

零售不是腾讯的强项，不过腾讯也提出了“智慧零售”的概念。腾讯COO任宇昕对此解释称：腾讯希望的是通过’去中心化’的方式，把平台能力开放给广大品牌商、零售商以及商业地产等合作伙伴。

腾讯表示将提供场景、大数据、AI技术支持，以及腾讯全产品线，帮助商家量身定做解决方案，帮助线下门店实现数据化和智能化，让消费者与商品之间，实现跨场景的智慧连接。

第2篇：ai医疗解决方案范文

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3篇：ai医疗解决方案范文

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4篇：ai医疗解决方案范文

云计算与移动化考验组织应对能力

赛迪顾问报告显示，2016年中国云计算市场整体规模达2797亿元，同比增长41.7%，预计未来仍将保持20%以上的增长速度。数字化转型热潮，尤其助推了政企组织积极“上云”，云计算跨步迈入2.0时代。报告显示，继前期在社交、电商、游戏、视频等领域应用后，云计算正朝着政务、金融、制造、医疗等纵深行业蔓延，这也意外着云计算2.0时代即将全面开启。

行业云的重要性已经得到广泛的认可，但是具体到行业云的实践方面，很多政企组织却依然有着重重顾虑。Gartner调研显示，大部分组织部署的私有云并不是全方位的私有云，所实现的主要是IT基础设施的虚拟化+自动化，只提供了私有云概念中的基本和普通的功能。

对此，启迪国信首席架构师杜东明表示：“政企的业务上云并不是一蹴而就的事情，首先，业务的全面云化意味着IT架构的彻底改变，组织需要在云计算基础架构、上层应用等方面做好充分准备。另外，云计算还引入了大量的安全威胁，在转移到云的过程中，安全管理人员需要了解云计算带来的风险，最终目标是要降低这些风险。”

在云计算的基础架构下，大量的组织都将移动互联网作为业务创新、拓展增值服务，将网络中心转化为利润中心。组织的网络基础设施将会响应用户的下载APP、办理移动业务等服务需求，而这些数据的存储以及处理将会发生在云端。在小规模应用中，这种方式完全没有问题，但是对于金融机构、物流、机场、会展、连锁店等组织来说，巨大的人流量以及快速增长的网络流量需求，将迅速耗竭云端的存储与处理能力。其不仅极大地增加组织网络运维成本，也会显著拖慢终端用户的移动服务获取速度。

此外，移动化设备与应用的引入也让安全环境变得更加复杂。在BYOD模式中，移动设备的所有权往往属于员工个人，其移动化的属性也决定着这些设备经常需要在外网环境中使用。如果仍然使用基于网络边界的安全防护模式，组织将难以掌握员工的应用、数据交互行为，一旦黑客在外网环境下攻击移动设备，或者员工主动将组织机密数据散播出去，将给组织的数据资产带来严重安全威胁。另外，由于组织安全防护能力难以覆盖到移动设备，越来越多的黑客选择将移动设备作为攻击跳板，横向感染组织的PC、服务器，伺机执行更多的攻击行动。

启迪国信启动“云+端”数字化战略

为了帮助用户应对数字化挑战，启迪国信启动了“云+端”数字化战略。该战略由启迪国信云计算平台、统一端点管理系统、企业移动门户等旗下多层次产品线协力构成，在移动化、云计算、物联网、大数据、AI、智慧城市方面开展了广泛的布局。

在该战略中，数字化平台整体解决方案提供了关键的支撑。其包含了底层的基础架构资源云，中间层的开发测试云、应用托管云，以及大数据、人工智能、深度学习等应用，实现了对解决方案构成的技术支撑。解决方案尤其通过安全接入提供给客户，可以为客户提供覆盖云到终端，衔接现场、办公室、家庭的无缝应用体验。

其中，启迪国信基础云由云平台TCP提供高性能、低成本的云端计算资源。应用云由云应用引擎TAE实现云端应用的高效交付和自动运维。能力云将丰富的端到云业务能力直接交付到客户手中。具体包括：由用户中心、安全接入以及协作通讯组成的通用型能力，由设备管控、安全邮件以及消息推送组成的移动化能力，以及数据挖掘、机器学习等大数据能力。借助移动设备为载体，帮助用户将这些能力最大化并实现具体应用价值。

为了解决网络安全困扰，启迪国信数字化平台通过安全接入为上层应用提供支撑。其可通过统一的身份管理，实现用户单点登录和权限控制；通过安全接入网关建立的安全隧道，实现终端设备接入、网络传输数据和应用访问的安全。组织可以通过云平台向移动端推送消息，也可以从内网推送信息。移动端的应用可以访问内网的文档、邮件和数据，可以访问云端的资源和服务。这种移动安全特性既可以满足员工BYOD的场景，也可以满足政府、军队等行业强管控的要求。

“启迪国信云到端的解决方案将移动化与云计算完美融合，使移动应用的部署到运维变得省时省力、简单高效。安全可靠的云服务实现了以极低的运维成本，为端到云的应用与服务提供安全性、可用性的保障，以及高并发、高流量的应对能力。” 启迪国信CTO马维宁指出。

启迪国信助力政企实现数字化转型

第5篇：ai医疗解决方案范文

科技巨头布局人工智能

在欧洲，“欧盟人脑计划”将通过ICT的庞大资源库，更有效地为神经科学和医疗领域提供技术支持。长远来说，该计划将为各类脑部疾病提供更好的治疗方案，以及通过探索大脑运作模式，研发更先进的ICT技术。“欧盟人脑计划”的主要研究领域可以大致划分为三大类：未来神经科学、未来医学、未来计算。旗下涵盖13个子项目，其中包括老鼠大脑战略性数据、人脑战略性数据、认知行为架构、理论型神经科学、神经信息学、大脑模拟仿真、高性能计算平台、医学信息学、神经形态计算平台、神经机器人平台、模拟应用、社会伦理研究和“欧盟人脑计划”项目管理。

作为“欧盟人脑计划”神经形态计算系统项目和SpiNNaker计划的的负责人，Steve Furber博士透露说，目前“欧盟人脑计划”的最新进展是近期将对外开放一系列欧盟人脑计划的平台系统，让更多研究者、专业人士可以使用这些先进的系统。现在谁都可以申请使用内置500，000个特制ARM处理器核心的“脉冲神经网络架构（SpiNNaker）计划”和德国海德堡的“大脑规模（BrainScaleS）计划”的设备，以及其他平台系统。我们在3月30日举行会宣布这一举措，并在4月1日正式实施对外开放。通过开放平台系统的共享，我们相信一定能够极大地促进世界范围内的大脑科学研究的发展，为每一位参与到大脑科学研究中的科学家们提供广阔的发展前景和机遇。

扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目标是打造一个人工智能助手。事实上，他对人工智能的布局早已开始，早在2014年，他就以个人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因为他觉得人工智能可以提升互联网服务的智商，从而对于用户变得更有价值。

除了Facebook，另一个科技巨头谷歌也在人工智能领域动作频频，它收购了8个机器人公司和1个机器学习公司，并在许多新的业务中使用了人工智能技术，比如无人驾驶汽车。同时，谷歌还利用人工智能技术来改善其现有业务，比如安卓手机操作系统或者谷歌搜索引擎。

中国人工智能商用元年

而在国内企业中，进军人工智能的科技企业也不在少数。早在2009年，百度就提出通过推进人工智能实现国家综合国力的弯道超车。百度身体力行，2014年5月将AI最权威的学者之一、谷歌大脑项目之父吴恩达纳入麾下。眼下百度人工智能实验室搭建了作为百度人工智能核心的“百度大脑”，融合了深度学习算法、数据建模、大规模图形处理器（GPU）并行化平台等技术，拥有200亿个参数，构成了一套巨大的深度神经网络。

腾讯也不甘示弱，基于微信平台，开发了多种模式识别功能，推出了“微信智能开发平台”，将微信的图像识别能力和语音识别关键词技术向第三方开放，“扫一扫”和“语音转文字”功能就是典型应用。

从国家意志来说，2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，明确人工智能为形成新产业模式的11个重点发展领域之一，将发展人工智能提升到国家战略层面，提出具体支持措施，清理阻碍发展的不合理制度。统计显示，到“十三五”末，我国机器人产业集群产值有望突破千亿元。

“十三五”规划纲要首次出现“人工智能”一词，在科技创新2030项目中，智能制造和机器人成为重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等，被列入战略性新兴产业发展行动。种种迹象表明，2016年，不仅是“十三五”起步之年，也是我国人工智能商用元年。

而市场也普遍认为如今人工智能已经在诸如智能穿戴设备、无人机、虚拟客户服务、智慧城市、安防、基于大数据的业务分析等领域得到应用，节省了大量人工成本。随着人工成本的增长，人工智能的经济效益优势将会愈发明显。在技术突破、应用领域拓展以及相关扶持政策推动下，人工智能的大潮即将来袭，万亿元的市场规模值得期待。

人工智能的现实入口

在教育领域，你想象一下这样的世界，任何一个孩子都可以使用智能手机访问熟悉其学习风格的个人导师，以便提高学习成绩。

“比如遇到问题需要帮助的学生，可以将问题拍摄下来，并上传到专门应用中。机器人识别出问题，并给出相关答案。由于机器人了解提问者的学习风格，它可以引导他们解决这个问题，跳过他们已经了解的知识点，重点集中在需要帮助的方面，而非仅仅提供标准答案。由于机器人很了解你，它甚至比负责全班同学学习情况的人类教师更加胜任，因为后者需要应对不同学习风格和不同水平的学生。”Uber联合创始人、独立创业家奥斯卡. 萨拉查说。

除了教育领域，医疗领域恐怕是人工智能商业化的最主要领域了。此前研发出“深蓝”打败国际象棋世界冠军的科技巨头IBM在医疗领域耕作多年。2013年，IBM研发的认知计算系统Watson已正式向癌症“宣战”。美国Bumrungrad国际医院采用为肿瘤学而开发的Watson解决方案――已由世界一流的肿瘤医生及研究人员进行过培训，让Watson为其遍布东南亚、包含超过100万名癌症病患的庞大网络提供支持。

早在2011年Watson参加“Jeopardy！”电视问答挑战赛并获得冠军后，IBM坚信继制表计算、可编程计算之后，人类的第三个计算时代――认知计算时代，已经拉开帷幕。几年时间里，Watson已经取得了巨大进步。Watson原来只有1个 “深度问答”的API，现在已经有42个API应用于36个国家的几十个行业，内容涵盖文字图像识别、自然语言理解、专业知识学习、人类情绪分析等各个领域，并且有更多的API正在孵化当中。在医疗、教育、旅游、零售等各个行业里的成功案例已经开始有井喷之势。

据IBM大中华区全球企业咨询服务部合伙人、电子行业总经理徐闻天介绍，IBM将与Medtronic加强合作，利用IBM认知解决方案处理来自Medtronic可穿戴医疗设备及其他情景化来源的数据，并提供个性化的糖尿病管理。

第6篇：ai医疗解决方案范文

全球关注的人机世纪之战

人们总是对未知领域充满了好奇与敬畏，从计算机诞生之日起，各种有关人工智能的猜想便从终止过。人们一方面希望人工智能能够超越人类智慧，一方面又害怕被科技超越，矛盾的心态下，每一次以智慧为焦点的人机对战都会成为市场关注的焦点。

2016年3月9日至15日，被称为“世纪人机大战”的韩国棋手李世石VS谷歌围棋机器人AlphaGo的比赛最终以AlphaGo赢得四局落下帷幕，虽然本身关注和懂得围棋的人并不多，但这场人机世纪大战却通过各种渠道让全球亿万计的人们知道了―人类智慧被人工智能打败了！回顾以往的人机大战，人类并非永恒的胜者，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫，但绝大多数人却不以为意，除十分接近的胜败结果外，深蓝主要是依靠运算能力穷举所有路数来选择最佳策略，它当时可以实现每秒两亿步的运算。很多人觉得卡斯帕罗夫的落败与体力有关，深蓝的策略多少有些“无赖”。

但AlphaGo却在“深蓝”获胜十九年后的今天，拥有自主深度学习进化的AlphaGo以难以让人争议的过程和结果，在围棋这一人类智慧竞技的高地上战胜了韩国棋手李世石。

能够深层学习的AlphaGo

“深蓝”之所以能够有超人的绝佳表现，几乎纯粹是靠运算能力。依靠存储的数百万个国际象棋案例，能在众多可能性中进行筛选，从而确定下一步棋的最佳位置。这给人感觉在用体力玩智慧游戏了，但AlphaGo却给人们展示了一个几乎完全靠自学，并通过观察成功与失败案例来掌握得胜技巧的系统。谷歌利用大数据与深度学习的技术优势为AlphaGo构建了一套策略网络，机器通过深度学习能力，模拟人脑的机制来学习、判断、决策。即AlphaGo可以从大量的棋谱和对局中学习策略，形成一套落子决策判断与数据解读的能力体系，让其在冲杀状态下懂得一套试探与引导的能力，最终成功击败人类棋手李世石。

人类是惟一能够将直觉（隐式的）和符号（显式的）知识结合起来的物种，人类具有这样的双重能力，将前者转换成后者，然后通过后者的反馈反过来改善前者，这在以往是人类拥有的特殊性和唯一性。但今天，AlphaGo无缝使用了分层的网络（即深度卷积神经网络）进行直觉学习，强化，评估和策略，配以强悍的计算能力，它完全不需要解决任何语义复杂性并且可从容地从现实考虑中分离，人的思维模式加上科技的理性结合，这让AlphaGo能够在对局结束前30分钟就向Google技术分析团队报告自己确信必胜。

下一步是理解

没有人性弱点的AlphaGo让我们看到了人工智能神经网络的前景在于它在不断缩小机器和人类之间的差距，而且随着技术开发者的跟进，人工智能将会对理解人类语言，揣摩人类情感。

理解人类，这对于巨头们的想象空间在于，基于用户需求的商业决策会因此更加精准。人机对战让我们看到，推理、判断、分析问题等功能处理之外，识别人的情感与情绪与对人的语言理解力将是未来发展的高地。

围棋大战，只能体现出，在封闭规则的计算领域，机器比人类聪明得多，因为我们的心算能力本身与计算器相差甚远；但是思维、对话、情感等都是不确定的。而前面说到，机器没有情绪，只有它懂得了人类的语言，逐渐了解人类表达的意思甚至是情绪，才意味着人工智能达到了更高的领地。AlphaGo及其背后的AI领域真的能实现，而这一切都是建立在搜索的原理与算法的未来改进上。

小知识：它不是一条狗

阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴维 西尔弗、艾佳 黄和戴密斯 哈萨比斯与他们的团队开发，这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。2015年10月阿尔法围棋以5：0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾；2016年3月对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石，并以4：1的总比分获胜。

四位一体的AlphaGo系统

归根到底，AlphaGo系统目前还是一件科技产物，其本身由走棋网络、快速走子、估值网络和蒙特卡罗树搜索四个部分组成，正是这四个部分的协同与融合，让AlphaGo拥有能够学习的智慧，最终战胜李世石。走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。 估值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS），把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。

让电脑拥有棋感的走棋网络

走棋网络把当前局面作为输入，预测/采样下一步的走棋。它的预测不只给出最强的一手，而是对棋盘上所有可能的下一着给一个分数。棋盘上有361个点，它就给出361个数，好招的分数比坏招要高。以往的科技只是单纯基于规则或者基于局部形状，利用简单的线性分类器训练完成走子，整个过程是不可能形成类似人类围棋选手的棋感。

AlphaGo去利用更高效的、宽度为192的网络（正常棋盘上有361个点，电脑给出361个数，好招的分数比坏招要高。），下出有最高置信度的落子。这样的做法一点也没有做搜索，但是大局观非常强，不会陷入局部战斗中，说它建模了“棋感”一点也没有错。但是走棋网络会不顾大小无谓争劫，会无谓脱先，不顾局部死活，对杀出错等等，更多像是高手凭借“自觉”在下棋，因而需要加入搜索功能，让电脑做出有价值的判断。

追求效率的快速走子

作为人类智慧竞技的高地，围棋用用天文数字般的局面数，走棋网络能让AlphaGo达到3毫秒的下子速度，但想要进一步提高AlphaGo的“反应”及“思考”能力，就需要快速走子系统的帮助了。

利用传统的局部特征匹配（local pattern matching）加线性回归（logisticregression）的方法，AlphaGo在吸纳了众多高手对局之后就具备了用梯度下降法自动调参的能力，从而实现了2微秒的走子速度和24.2%的走子准确率。24.2%的意思是说它的最好预测和围棋高手的下子有0.242的概率是重合的，相比之下，走棋网络在GPU上用2毫秒能达到57%的准确率。在AlphaGo有了快速走子之后，不需要走棋网络和估值网络，不借助任何深度学习和GPU的帮助，不使用增强学习，在单机上就已经达到非常高的水平了。

锦上添花的估值网络

估值网络对盘面的评估应用上同快速走子有些重叠，都是通过模拟落子得分评估当前及后面布局的优劣，但通过估值网络和快速走子的互补，在复杂的死活或对杀时，也就是进行到中盘阶段的时候，估值网络的重要性就会得到提升。前面提到AlphaGo能够提前30分钟知道自己必胜，估值网络就起到了很大的作用。

尽量选择更好的蒙特卡罗树搜索

“蒙特卡洛树搜索”是一种启发式的搜索策略，能够基于对搜索空间的随机抽样来扩大搜索树，从而分析围棋这类游戏中每一步棋应该怎么走才能够创造最好机会。

一位名叫苏椰的知乎用户举了这样一个例子，以通俗的语言进行了解释：假如筐里有100个苹果，让我每次闭眼拿1个，挑出最大的。于是我随机拿1个，再随机拿1个跟它比，留下大的，再随机拿1个……我每拿一次，留下的苹果都至少不比上次的小。拿的次数越多，挑出的苹果就越大，但我除非拿100次，否则无法肯定挑出了最大的。这个挑苹果的算法，就属于蒙特卡罗算法：尽量找好的，但不保证是最好的。

拥有两个大脑的AlphaGo

AlphaGo是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。

AlphaGo的第一个神经网络大脑科学全称应该是“监督学习的策略网络（Policy Network）”，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。团队通过在KGS（网络围棋对战平台）上最强人类对手，百万级的对弈落子去训练大脑。这就是AlphaGo最像人的地方，目标是去学习那些顶尖高手的妙手。这个不是为了去下赢，而是去找一个跟人类高手同样的下一步落子。AlphaGo这个大脑的出色之处在于不单要模仿学习，更要追求速度，不断模拟计算围棋局面变化，最终选择正确率最高的落子。

价值评估则可看做AlphaGo的第二个大脑，通过整体局面判断来辅助落子选择器。AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅局面和落子，如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。

深度神经网络的运用

人类在下围棋时，通常会经历常识-棋感-计算-判断四个过程，AlphaGo的常识源于其“监督学习的策略网络（Policy Network）”带来的深层学习能力，而棋感和计算则需要深度神经网络同蒙特卡洛算法的融合，两者的融合让AlphaGo整个运作方式更接近人类。通过对比使用蛮力计算的“深蓝”眼中的国际象棋落子思路和AlphaGo眼中的围棋落子思路会发现，围棋的复杂度需要更“聪明”的AI才能完成了。

两个大脑加上深度神经网络，AlphaGo以Value networks来评估大量的选点，而以Policy networks来选择落子，并且开发了一种新式算法来结合蒙特卡洛算法和以上两个神经网络。在这种结合下，研究者们结合参考人类职业对局的监督式学习，和AI大量积累自对弈实现的深度学习，来训练和提高AI的围棋实力。

AI的进步与期望

围棋代表了很多人工智能所面临的困难：具有挑战性的决策制定任务、难以破解的查找空间问题和优化解决方案如此复杂以至于用一个策略或价值函数几乎无法直接得出。通过将策略和价值网络与树搜索结合起来，AlphaGo终于达到了专业围棋水准，让我们看到了希望：在其他看起来无法完成的领域中，AI也可以达到人类级别的表现。

当然，这一切都是建立在人类千年来在围棋领域积累上的，没有积累就不会围棋AI的今天。AlphaGo让世人看到了AI领域的巨大进步，但想要真正理解人类和语言，其还有一段很长的路要走。相比围棋，人类在生活上的行为习惯，需要AlphaGo们拥有更出色的学习能力以及判断能力，无论是存储容量还是搜索算法，都需要几何倍数的递增，从这个角度看，现在担心AlphaGo们拥有自己的意识或情感，都太早了一些。

渗透进入人们生后的AI

AlphaGo不是DeepMind惟一项目，也不是最大的项目。DeepMind的最终目标是智能助手、医疗和机器人。另外，尽管AlphaGo只是针对围棋开发的系统，但其原理可以被应用到现实问题中。以医疗为例，IBM已经依靠认知学习平台“Watson”进入了医疗领域，Watson在泰国和印度的两家医院协助医生诊断乳腺癌、肺癌和结肠直肠癌。尽管Watson自身不会诊断疾病，但它能够找到医生应该进一步认真检查的地方，并提出治疗方案。

而无人驾驶汽车其实也可以看做具备了身躯的AI，家喻户晓的特斯拉汽车便使用了基于深度学习的现有计算机视觉技术。当然，工业或者服务用机器人都是AI渗透进入人们生活的表现。AI公司们正在努力晚上其产品，争取能够无缝进入人们生活的各个领域，当AI设备在可靠性、适应性和灵活性等方面都有长足进步时，人们未来的生活也将变得更美好。

谷歌改变人类的野心

AlphaGo很强大很厉害，但对于近年来谷歌的谋划而言，AlphaGo无非是其在人工智能领域的小玩具而已。改组Alphabet的谷歌，疯狂地在全球收购各个尖端前沿领域的顶尖公司，把触角伸到了生命科学、人工智能、无人驾驶、虚拟现实等等许多的领域。AlphaGo背后的英国Deepmind公司，只是他们收购的许许多多家公司中的一个而已。

除了传统Youtube、Gmail和地图等等互联网业务，生命科学、人工智能、无人驾驶、虚拟现实等新领域其实谷歌并没有赚到什么钱，更多是对未来的投资和布局，但今天，AlphaGo的表现已经让我们看到了谷歌的投入回报，再加上众多具有颠覆性或者划时代意义的谷歌黑科技，让我们清楚看到了谷歌改变人类未来的野心。相比之下，国内BAT三大巨头在技术积淀和领域格局方面，就显得有些小气了。

人工智能的竞赛

在2010年到2015年期间，企业对人工智能创业公司的投资增长了15倍。BBC预测，人工智能市场将继续保持高速增长，2020年全球市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。庞大的数据和潜力，足以让企业们疯狂。

在硅谷，截至2015年初就有超过1700家创业公司加入人工智能浪潮―这一数字过去1年还在不断增加之中。谷歌、Facebook、亚马逊等科技巨头们的巨大投入都推动AI整个领域取得巨大进步。图像识别、语音识别已经成为苹果、微软、Google、IBM等科技大公司激烈竞争的焦点，而在医疗识别、模拟大脑图像等细分领域中，也涌现出不少初创的科技企业。可以说，一场席卷全球的AI竞赛正在展开，谁能让科技变得更聪明，谁就有望在未来的竞争中占据有利位置。

第7篇：ai医疗解决方案范文

关键词：数字签名；加密技术；数字证书；电子文档；安全问题

Abstract:Today’sapprovalofnewdrugsintheinternationalcommunityneedstocarryouttherawdatatransmission.Thetraditionalwayofexaminationandapprovalredtapeandinefficiency,andtheuseoftheInternettotransmitelectronictextcankeepdatasafeandreliable,butalsogreatlysavemanpower,materialandfinancialresources,andsoon.Inthispaper,encryptionanddigitalsignaturealgorithmofthebasicprinciples,combinedwithhisownideas,givenmedicalapprovalintheelectronictransmissionofthetextofthesecuritysolution.

Keywords:digitalsignature;encryptiontechnology;digitalcertificate;electronicdocuments;securityissues

1引言

随着我国医药事业的发展，研制新药，抢占国内市场已越演越烈。以前一些医药都是靠进口，不仅成本高，而且容易形成壁垒。目前，我国的医药研究人员经过不懈的努力，开始研制出同类同效的药物，然而这些药物在走向市场前，必须经过国际权威医疗机构的审批，传统方式是药物分析的原始数据都是采用纸张方式，不仅数量多的吓人，而且一旦有一点差错就需从头做起，浪费大量的人力、物力、财力。随着INTERNET的发展和普及，人们开始考虑是否能用互联网来解决数据传输问题。他们希望自己的仪器所做的结果能通过网络安全传输、并得到接收方认证。目前国外针对这一情况已⒘四承┤砑欢捎诩鄹癜汗螅际醪皇呛艹墒欤勾τ谘橹そ锥危媸被嵘兜脑颍诤苌偈褂谩U饩透谝揭┭蟹⑹乱敌纬闪思际跗烤保绾慰⒊鍪视榈南嘤θ砑创俳夜揭┥笈ぷ鞯姆⒄咕统闪斯诘那把亓煊颍胰涨肮谡夥矫娴难芯坎皇呛芏唷?lt;/DIV>

本文阐述的思想：基本上是参考国际国内现有的算法和体制及一些相关的应用实例，并结合个人的思想提出了一套基于公钥密码体制和对称加密技术的解决方案，以确保医药审批中电子文本安全传输和防止窜改，不可否认等。

2算法设计

2.1AES算法的介绍[1]

高级加密标准（AdvancedEncryptionStandard）美国国家技术标准委员会(NIST)在2000年10月选定了比利时的研究成果"Rijndael"作为AES的基础。"Rijndael"是经过三年漫长的过程，最终从进入候选的五种方案中挑选出来的。

AES内部有更简洁精确的数学算法,而加密数据只需一次通过。AES被设计成高速，坚固的安全性能，而且能够支持各种小型设备。

AES和DES的性能比较：

（1）DES算法的56位密钥长度太短；

（2）S盒中可能有不安全的因素；

（3）AES算法设计简单，密钥安装快、需要的内存空间少，在所有平台上运行良好，支持并行处理，还可抵抗所有已知攻击；

（4）AES很可能取代DES成为新的国际加密标准。

总之，AES比DES支持更长的密钥，比DES具有更强的安全性和更高的效率，比较一下，AES的128bit密钥比DES的56bit密钥强1021倍。随着信息安全技术的发展，已经发现DES很多不足之处，对DES的破解方法也日趋有效。AES会代替DES成为21世纪流行的对称加密算法。

2.2椭圆曲线算法简介[2]

2.2.1椭圆曲线定义及加密原理[2]

所谓椭圆曲线指的是由韦尔斯特拉斯（Weierstrass）方程y2+a1xy+a3y＝x3+a2x2+a4x+a6(1)所确定的平面曲线。若F是一个域，ai∈F,i=1,2,…,6。满足式1的数偶(x,y)称为F域上的椭圆曲线E的点。F域可以式有理数域，还可以式有限域GF(Pr)。椭圆曲线通常用E表示。除了曲线E的所有点外，尚需加上一个叫做无穷远点的特殊O。

在椭圆曲线加密（ECC）中，利用了某种特殊形式的椭圆曲线，即定义在有限域上的椭圆曲线。其方程如下：

y2=x3+ax+b(modp)(2)

这里p是素数，a和b为两个小于p的非负整数，它们满足：

4a3+27b2(modp)≠0其中，x,y,a,b∈Fp,则满足式（2）的点（x,y）和一个无穷点O就组成了椭圆曲线E。

椭圆曲线离散对数问题ECDLP定义如下：给定素数p和椭圆曲线E，对Q=kP,在已知P,Q的情况下求出小于p的正整数k。可以证明，已知k和P计算Q比较容易，而由Q和P计算k则比较困难，至今没有有效的方法来解决这个问题，这就是椭圆曲线加密算法原理之所在。

2.2.2椭圆曲线算法与RSA算法的比较

椭圆曲线公钥系统是代替RSA的强有力的竞争者。椭圆曲线加密方法与RSA方法相比，有以下的优点：

（1）安全性能更高如160位ECC与1024位RSA、DSA有相同的安全强度。

（2）计算量小，处理速度快在私钥的处理速度上（解密和签名），ECC远比RSA、DSA快得多。

（3）存储空间占用小ECC的密钥尺寸和系统参数与RSA、DSA相比要小得多，所以占用的存储空间小得多。

（4）带宽要求低使得ECC具有广泛得应用前景。

ECC的这些特点使它必将取代RSA，成为通用的公钥加密算法。比如SET协议的制定者已把它作为下一代SET协议中缺省的公钥密码算法。

2.3安全散列函数（SHA）介绍

安全散列算法SHA(SecureHashAlgorithm，SHA)[1]是美国国家标准和技术局的国家标准FIPSPUB180-1，一般称为SHA-1。其对长度不超过264二进制位的消息产生160位的消息摘要输出。

SHA是一种数据加密算法，该算法经过加密专家多年来的发展和改进已日益完善，现在已成为公认的最安全的散列算法之一，并被广泛使用。该算法的思想是接收一段明文，然后以一种不可逆的方式将它转换成一段（通常更小）密文，也可以简单的理解为取一串输入码（称为预映射或信息），并把它们转化为长度较短、位数固定的输出序列即散列值（也称为信息摘要或信息认证代码）的过程。散列函数值可以说时对明文的一种“指纹”或是“摘要”所以对散列值的数字签名就可以视为对此明文的数字签名。

3数字签名

“数字签名”用来保证信息传输过程中信息的完整和提供信息发送者的身份认证和不可抵赖性。数字签名技术的实现基础是公开密钥加密技术，是用某人的私钥加密的消息摘要用于确认消息的来源和内容。公钥算法的执行速度一般比较慢，把Hash函数和公钥算法结合起来，所以在数字签名时，首先用hash函数（消息摘要函数）将消息转变为消息摘要，然后对这个摘

要签名。目前比较流行的消息摘要算法是MD4,MD5算法，但是随着计算能力和散列密码分析的发展，这两种算法的安全性及受欢迎程度有所下降。本文采用一种比较新的散列算法――SHA算法。

4解决方案：

下面是医药审批系统中各个物理组成部分及其相互之间的逻辑关系图：

要签名。目前比较流行的消息摘要算法是MD4,MD5算法，但是随着计算能力和散列密码分析的发展，这两种算法的安全性及受欢迎程度有所下降。本文采用一种比较新的散列算法――SHA算法。

4解决方案：

下面是医药审批系统中各个物理组成部分及其相互之间的逻辑关系图：

图示：电子文本传输加密、签名过程

下面是将医药审批过程中的电子文本安全传输的解决方案：

具体过程如下：

（1）发送方A将发送原文用SHA函数编码，产生一段固定长度的数字摘要。

（2）发送方A用自己的私钥（keyA私）对摘要加密，形成数字签名，附在发送信息原文后面。

（3）发送方A产生通信密钥（AES对称密钥），用它对带有数字签名的原文进行加密，传送到接收方B。这里使用对称加密算法AES的优势是它的加解密的速度快。

（4）发送方A用接收方B的公钥（keyB公）对自己的通信密钥进行加密后，传到接收方B。这一步利用了数字信封的作用，。

（5）接收方B收到加密后的通信密钥，用自己的私钥对其解密，得到发送方A的通信密钥。

（6）接收方B用发送方A的通信密钥对收到的经加密的签名原文解密，得数字签名和原文。

（7）接收方B用发送方A公钥对数字签名解密，得到摘要；同时将原文用SHA－1函数编码，产生另一个摘要。

（8）接收方B将两摘要比较，若一致说明信息没有被破坏或篡改。否则丢弃该文档。

这个过程满足5个方面的安全性要求：（1）原文的完整性和签名的快速性：利用单向散列函数SHA－1先将原文换算成摘要，相当原文的指纹特征，任何对原文的修改都可以被接收方B检测出来，从而满足了完整性的要求；再用发送方公钥算法（ECC）的私钥加密摘要形成签名，这样就克服了公钥算法直接加密原文速度慢的缺点。（2）加解密的快速性：用对称加密算法AES加密原文和数字签名，充分利用了它的这一优点。（3）更高的安全性：第四步中利用数字信封的原理，用接收方B的公钥加密发送方A的对称密钥，这样就解决了对称密钥传输困难的不足。这种技术的安全性相当高。结合对称加密技术(AES)和公开密钥技术(ECC)的优点，使用两个层次的加密来获得公开密钥技术的灵活性和对称密钥技术的高效性。（4）保密性：第五步中，发送方A的对称密钥是用接收方B的公钥加密并传给自己的，由于没有别人知道B的私钥，所以只有B能够对这份加密文件解密，从而又满足保密性要求。（5）认证性和抗否认性：在最后三步中，接收方B用发送方A的公钥解密数字签名，同时就认证了该签名的文档是发送A传递过来的；由于没有别人拥有发送方A的私钥，只有发送方A能够生成可以用自己的公钥解密的签名，所以发送方A不能否认曾经对该文档进进行过签名。

5方案评价与结论

为了解决传统的新药审批中的繁琐程序及其必有的缺点，本文提出利用基于公钥算法的数字签名对文档进行电子签名，从而大大增强了文档在不安全网络环境下传递的安全性。

本方案在选择加密和数字签名算法上都是经过精心的比较，并且结合现有的相关应用实例情况，提出医药审批过程的解决方案，其优越性是：将对称密钥AES算法的快速、低成本和非对称密钥ECC算法的有效性以及比较新的算列算法SHA完美地结合在一起，从而提供了完整的安全服务，包括身份认证、保密性、完整性检查、抗否认等。

参考文献：

1．李永新.数字签名技术的研究与探讨。绍兴文理学院学报。第23卷第7期2003年3月，P47~49.

2．康丽军。数字签名技术及应用，太原重型机械学院学报。第24卷第1期2003年3月P31~34.

3．胡炎，董名垂。用数字签名解决电力系统敏感文档签名问题。电力系统自动化。第26卷第1期2002年1月P58～61。

4．LeungKRPH,HuiL,CK.HandingSignaturePurposesinWorkflowSystems.JournalofSystems.JournalofSystemsandSoftware,2001,55(3),P245~259.

5．WrightMA,workSecurity,1998(2)P10~13.

6.BruceSchneier.应用密码学---协议、算法与C源程序（吴世终，祝世雄，张文政，等）.北京：机械工业出版社，2001。

7.贾晶，陈元，王丽娜，信息系统的安全与保密[M]，北京：清华大学出版社，1999

8．陈彦学.信息安全理论与实务【M】。北京：中国铁道出版社，2000p167~178.

9．顾婷婷，《AES和椭圆曲线密码算法的研究》。四川大学硕士学位论文，【馆藏号】Y4625892002。

下面是将医药审批过程中的电子文本安全传输的解决方案：

具体过程如下：

（1）发送方A将发送原文用SHA函数编码，产生一段固定长度的数字摘要。

（2）发送方A用自己的私钥（keyA私）对摘要加密，形成数字签名，附在发送信息原文后面。

（3）发送方A产生通信密钥（AES对称密钥），用它对带有数字签名的原文进行加密，传送到接收方B。这里使用对称加密算法AES的优势是它的加解密的速度快。

（4）发送方A用接收方B的公钥（keyB公）对自己的通信密钥进行加密后，传到接收方B。这一步利用了数字信封的作用，。

（5）接收方B收到加密后的通信密钥，用自己的私钥对其解密，得到发送方A的通信密钥。

（6）接收方B用发送方A的通信密钥对收到的经加密的签名原文解密，得数字签名和原文。

（7）接收方B用发送方A公钥对数字签名解密，得到摘要；同时将原文用SHA－1函数编码，产生另一个摘要。

（8）接收方B将两摘要比较，若一致说明信息没有被破坏或篡改。否则丢弃该文档。

这个过程满足5个方面的安全性要求：（1）原文的完整性和签名的快速性：利用单向散列函数SHA－1先将原文换算成摘要，相当原文的指纹特征，任何对原文的修改都可以被接收方B检测出来，从而满足了完整性的要求；再用发送方公钥算法（ECC）的私钥加密摘要形成签名，这样就克服了公钥算法直接加密原文速度慢的缺点。（2）加解密的快速性：用对称加密算法AES加密原文和数字签名，充分利用了它的这一优点。（3）更高的安全性：第四步中利用数字信封的原理，用接收方B的公钥加密发送方A的对称密钥，这样就解决了对称密钥传输困难的不足。这种技术的安全性相当高。结合对称加密技术(AES)和公开密钥技术(ECC)的优点，使用两个层次的加密来获得公开密钥技术的灵活性和对称密钥技术的高效性。（4）保密性：第五步中，发送方A的对称密钥是用接收方B的公钥加密并传给自己的，由于没有别人知道B的私钥，所以只有B能够对这份加密文件解密，从而又满足保密性要求。（5）认证性和抗否认性：在最后三步中，接收方B用发送方A的公钥解密数字签名，同时就认证了该签名的文档是发送A传递过来的；由于没有别人拥有发送方A的私钥，只有发送方A能够生成可以用自己的公钥解密的签名，所以发送方A不能否认曾经对该文档进进行过签名。

5方案评价与结论

为了解决传统的新药审批中的繁琐程序及其必有的缺点，本文提出利用基于公钥算法的数字签名对文档进行电子签名，从而大大增强了文档在不安全网络环境下传递的安全性。

本方案在选择加密和数字签名算法上都是经过精心的比较，并且结合现有的相关应用实例情况，提出医药审批过程的解决方案，其优越性是：将对称密钥AES算法的快速、低成本和非对称密钥ECC算法的有效性以及比较新的算列算法SHA完美地结合在一起，从而提供了完整的安全服务，包括身份认证、保密性、完整性检查、抗否认等。

参考文献：

1．李永新.数字签名技术的研究与探讨。绍兴文理学院学报。第23卷第7期2003年3月，P47~49.

2．康丽军。数字签名技术及应用，太原重型机械学院学报。第24卷第1期2003年3月P31~34.

3．胡炎，董名垂。用数字签名解决电力系统敏感文档签名问题。电力系统自动化。第26卷第1期2002年1月P58～61。

4．LeungKRPH,HuiL,CK.HandingSignaturePurposesinWorkflowSystems.JournalofSystems.JournalofSystemsandSoftware,2001,55(3),P245~259.

5．WrightMA,workSecurity,1998(2)P10~13.

6.BruceSchneier.应用密码学---协议、算法与C源程序（吴世终，祝世雄，张文政，等）.北京：机械工业出版社，2001。

7.贾晶，陈元，王丽娜，信息系统的安全与保密[M]，北京：清华大学出版社，1999

第8篇：ai医疗解决方案范文

技术为王。百度与微软双雄鼎立

去年10月中旬，微软人工智能与研究部门的一个研究者和工程师团队报告出他们的语音识别系统实现了和专业速录员相同甚至更低的误字率（word error rate，简称WER），降到了5.9%，而一个月前这一数字还是6.3%。微软首席语音工程师黄学东表示，“我们已经达到了人类水平，这是一项历史性的成就。”

有意思的是，百度首席科学家吴恩达（Andrew Ng）立即在Twitter上表示祝贺，并毫不掩饰地摆出了百度的战绩，“在2015年我们就超越了人类水平的汉语识别；很高兴看到微软在不到一年之后让英语也达到了这一步。”时隔一年，百度和微软两大人工智能科技巨头先后分别在汉语和英语语音识别研究方面取得了超越人类的成果，轰动业界。

近年来，随着数据量的丰富和计算能力的提升，语音识别行业迅速崛起。据统计，仅美国至少就有26家公司在开发语音识别技术。

2015年之前，Nuance是当之无愧的全球语音领域老大。随着Google、微软和苹果都选择自己建立团队开发语音业务，在此之后，Nuance的市场份额节节下跌，2014年还高达60%的市场份额，一年过去只剩下31.1%。相比之下，Google语音识别的市场份额增长明显，逐渐占据了英语领域的主导权。

尽管Google、微软和苹果这些巨头在语音识别技术上的技术积累和先发优势让后来者似乎难望其项背，但因为一些政策和市场方面的原因，这些巨头的语音识别主要偏向于英语，这给中国互联网企业在中文领域崛起提供了机会，百度就是其中的佼佼者。百度收集了大量中文（尤其是普通话）的音频数据，这给其Deep Speech 2技术成果提供了基本的数据优势。

事实上，在当前的发展脉络下，语音识别的准确率和通用性的本质就在于三个方面：数据量的多少、算法的优劣和计算能力的水平。在这三个方面的比拼中，互联网巨头拥有很大的优势，因为它们拥有最多的数据，最顶级的人才以及最强大的计算能力水平。所以当Google开放语音识别API后，在英语语音识别的市场中，Google比Nuance有更大的优势。而在中文市场中，百度也扮演着和Google在英语市场相似的角色，甚至更为出色。

2015年12月，在Deep Speech 2首次时，吴恩达称其识别精度已经超越了Google Speech API、wit.ai、微软的Bing Speech以及苹果的Dictation至少10个百分点。2016年2月，百度表示Deep Speech 2的短语识别误字率已经降到了3.7%。

群雄逐鹿，中文领域的生死战

毫无疑问，微软和百度的语音识别技术水平都很惊人，但一项技术终究要变成产品和服务才能实现价值，所以在英语语音识别市场占据主导地位的是Google而非微软。在中文语音识别市场，这方面做得最好的公司莫过于科大讯飞。

Google是最早在全球范围内大规模使用深度神经网络的公司，而科大讯飞是中国第一个在商用系统里使用深度神经网络的公司。2010年，科大讯飞率先将语音输入功能引入到了手机当中，截至2016年6月，《讯飞输入法》已经拥有3.6亿用户，活跃用户更是超过1亿人，其中，语音用户渗透率高达59%。在国内语音行业，科大讯飞已是不折不扣的龙头企业。而不久之前，《讯飞输入法》还因在锤子手机会上的惊艳表现备受关注。

在2016年10月18日晚上的锤子手机会上，罗永浩现场展示了科大讯飞97%正确率的语音输入。一夜之间，科大讯飞几乎成了所有科技媒体人所讨论的话题和关注的焦点。其实，除了锤子手机的Smartisan OS之外，华为、小米和魅族等厂商的语音服务或者输入法都在使用或曾经使用过科大讯飞的技术。据悉，在未来的三年中，科技巨头英特尔也将与科大讯飞合作，一起研究机器学习和深度学习项目。

除了科大讯飞，国内在语音识别领域有所建树的大公司还有不少。在2016年4月中旬举行的“云栖大会南京峰会”上，阿里云总裁胡晓明率先进行演讲，阿里云的“小Ai”机器人全程对胡晓明的语音进行了实时翻译文字，这也是阿里巴巴第一次对外公布阿里云人工智能的能力。其实，这并非“小Ai”首次展示自己的速记能力。在阿里云2016年年会上，“小Ai”曾打败了世界中文速记大赛亚军。阿里云人工智能技术专家陈一宁透露，“在阿里云大数据平台数加上，智能语音交互产品就是采用的“小Ai”的技术。目前，阿里云还在探讨同各类直播平台的合作，以后所有的直播都能具备实时加字幕功能。

除了阿里云，搜狗也是国内语音识别领域不容忽略的一方诸侯。在去年11月中旬举行的第三届世界互联网大会上，搜狗CEO王小川首秀搜狗“黑科技”――机器同传，展示了实时机器翻译技术，将演讲嘉宾的中文讲话实时语音识别并同步翻译为英文上屏显示，引起轰动。这是全球首次基于神经网络的实时机器翻译技术在大型活动上的展示，效果可靠、准确率已接近人类同传翻译结果。而在近期人工评测中，搜狗机器翻译在演讲、旅游、闲聊和日常口语等领域，采用5分制人工评分能达到4.4分，走向实用化。目前，搜狗语音识别准确率已超过97%，识别速度达到了400字每分钟。

除了科大讯飞、阿里云和搜狗等互联网大佬，国内还有不少专注自然语言处理技术的创业公司，如云知声和思必驰等。云知声CEO黄伟表示，云知声的识别准确率已经能达到97%，属于业内一流水平。相比之下，思必驰做的是语音对话交互技术的整体解决方案，而不是单纯的语音识别解决方案。因此在场景应用中，思必驰的系统和科大讯飞的系统多有比较，可相互媲美。

毫无疑问，面对拥有领先优势的科大讯飞，以及阿里云和搜狗等实力雄厚的互联网大佬，还有云知声和思必驰这类不容小觑的创业公司，百度虽然拥有做人的技术和财力，但想在中文语音识别领域独霸江湖仍有不小的难度。未来难测，深挖场景是必经路

未来5年，语音市场将显著增长，到2020年，全球语音市场规模预计将达到191.7亿美元。语音识别之所以潜力巨大，很大程度上源于它是最便捷的人机交互方式，也是人工智能的重要入口。近年来，国内外互联网巨头们都在发力人工智能，虽然各自的侧重点不同，但都极为倚靠语音识别技术。毕竟，语音输入本身只是一个途径，它最终仍然要和实际操作相结合。

语音识别技术要在现实生活中落地，必须与场景结合，这需要吸纳来自各种场景的数据去训练语音技术，让其更加智能化。这也是为什么“微软小冰”每周都要上线新功能，努力刺激用户贡献更多聊天数据，而科大讯飞则不断扩大包括长虹等智能电视在内的合作名单，吸纳来自入口级硬件的数据。数据显示，与讯飞人工智能连接的应用，日均访问量为30亿次。

与科大讯飞相比，百度在海量用户数据和人工智能技术上的优势，能让他们迅速发展出优秀的语音智能。从这个角度来说，百度的发展道路比科大讯飞更宽。在百度生态内部，目前语音技术的落地渗透在《百度地图》、《手机百度》和《百度输入法》等产品中。而在外部，截至2016年年中，使用百度语音技术的APP数量超过8万款，大型合作厂商包括中兴、魅族和联想等。百度语音如今能获取的数据规模非常庞大，据吴恩达透露，在线识别请求量2016年每天达到1.4亿次，在线语音合成请求量则达到2亿次。

除依靠产品收集用户数据之外，各大厂商还在积极与数据资源商合作，以更快捷地获得庞大的数据支撑。随着这些数据的输入，每分每秒，人工智能的模型会迅速迭代和升级，就像Google的AlphaGo在每一场棋局的每一步对决中都在学习。

作为底层技术，语音识别未来的发挥空间极大，将广泛出现在手机、智能家居、医疗、教育和司法等各种场景。当然，这还有很长的一段路要走，想要在这条路上脱颖而出的公司，―方面要面对同行的生死竞争，另―方面还需努力解决语音识别技术仍然存在的一些瓶颈。

第9篇：ai医疗解决方案范文

W⑽蠢词谐 FC Show来了

现如今各大企业和组织已迅速通过技术的使用，改善了人们的生活。数据的采集帮助零售商、政府、制造商和城市改进其产品和服务。但是我们正面临新一轮的革新与改进，一个集中于更多数据采集、更大幅度的数据集共享，以及人工智能和机器学习应用的进化过程。

数据显示，到2020年，大数据分析的软件投资增长将超过7，000万美元，物联网支出将高达1.29万亿美元。单单是中国，市场预计到2035年，其互联网的市场价值将达到16万亿美元。目前，已有50%的G2000企业已预见在未来，其大部分业务将取决于能否创制数字增强的产品、服务和体验的能力。

在新一波的革新浪潮中，企业可以通过数字化双胞胎（Digital Twin）的概念，大大改善决策过程并降低企业风险。数字化双胞胎是一个消费者或用户的数字代表，这些不同的数字化双胞胎会随着持续采集的数据而不断衍化蜕变。这种全新概念的市场模式，由数量众多的数字化双胞胎组成。企业和组织进而利用这个市场模式作为测试台，测量其产品或服务在市场投入后将造成的影响，或优化特定产品，甚至确定流程的最佳结果。经优化的产品或服务进一步延伸到实际的消费者或用户，再根据所获取的反应，回馈到市场模式中。通过这样持续性的过程，商家可以重新确定新的价值，甚至应用所捕获的信息开发全新的业务或市场。

在大数据环境的背景下，FC Show将聚集对未来市场具备远景的创新企业及面向未来的技术解决方案供应商，帮助公司企业利用革新技术。提升客户互动、数据创建与分析，以及业务掌握未来的数字趋势，保持市场领先地位。这是为每一个行业而创办的展会。

FC Show涵盖的领域

就行业方面而言，FC Show包括政府，尤其在智能服务领域，还有包括零售行业、健康医疗领域、金融领域、银行系统，零售行业；就技术方面来说，未来是生态系统，包括很多的新技术，像互联网、AI（人工智能）、AR/VR、区块链等等；还会包括之前已经存在的基础的技术，像数字存储、服务器、数字安全等等。

借助大平台 带来更优效果

InfoComm China在北京的国家会议中心同期举行。借助InfoComm大平台现有的优势，将给FC Show首秀带来更好的效果。

FC Show不同于InfoComm China展，它不是给大家提供一个具体的解决方案，不像InfoComm China展现的会议系统、显示屏、4K、8K、AR、VR等具体的产品。FC Show想不仅仅要展现厂商的每个产品，而是让整个公司都为未来做好准备。

对于FC Show来说，最大的挑战就是把正确的观众带到展会中来。InfoCommAsia Pte Ltd. 执行董事陈庭福先生谈到：“FC Show不仅仅是想把各个产业连在一起，而是将各个产业的产业链环节都连在一起，把他们各个利益相关方都连在一起。将每个产业的代表都汇聚在一起，包括数字、服务器等等新技术的产业代表融合在一起。只有把这些代表汇聚在一起，才能知道未来整个产业将会有怎样的发展。因此建立起这样的一个平台，将整个行业都汇聚在一起，一起讨论，相互分享信息，保证行业的一个完整性，相互倾听各个环节的需求和挑战，比如说终端用户遇到哪些挑战，或者生产商遇到了哪些问题等等。”通过这个过程，希望能够有一些新的观点产生；也希望能够帮助更多的还没有进行数字化的传统产业转型。

那么如果FC Show单独去办这样的一个展会的话，遇到的风险和挑战甚至成本都会大大提高，而且也不一定能够将每个产业的代表都汇聚在一起。InfoComm China展创办至今，每年入场人数已经拥有了三万多。InfoComm不仅有了自己正确的观众，未来还会有越来越多相关的产业和观众被吸引过来。所以借助InfoComm这个大平台对FC Show来说可能会产生一个更好的效果，这也是整个生态系统的一部分。

突破限制 把AV放到一个更大的生态系统里