人工智能醫療發展報告精選(九篇)
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第1篇：人工智能醫療發展報告范文
摘要：人工智能的迅速崛起，為老年健康管理提供了全新的途徑，在優化老年健康管理全過程中發揮著重要價值。與此同時，因其服務于老年人這一特殊群體，對道德倫理的沖擊表現得更加突出。當前，伴隨著我國政府對人工智能的高度重視、企業與醫療機構的積極探索，人工智能在老年健康管理領域已積累了部分經驗，取得了初步進展。然而目前人工智能在老年健康管理中的應用仍處于起步階段，面臨價格壁壘難以突破、信息孤島劣勢明顯、多方主體合作不足、專業人才稀缺等現實問題。推進人工智能與老年健康管理的深度融合，需要政府、醫療機構與養老服務中心、科技企業等多方聯動，構建配套管理機制，從而使人工智能更好地服務于老齡化社會。
關鍵詞：人工智能；老年健康管理；老齡化；養老問題
作者：向運華王曉慧（武漢大學社會保障研究中心，湖北武漢430072）
人口老齡化是21世紀我國經濟社會發展的重大國情，截至2018年底，我國60周歲及以上人口有2.49億，占總人口的17.9%。人口老齡化態勢加劇的同時，空巢老年人占比持續攀升，獨居老年人群健康狀況不容樂觀，有74.7%的老年人患有至少一種慢性疾病。城鄉失能、半失能老年人口近4063萬，上門看病、康復護理等醫療健康類服務需求始終居于老年人各類需求首位。總書記明確指出“為老年人提供連續的健康管理服務和醫療服務”，健康老齡化成為健康中國時代和老齡化時代的重要命題。
萬物互聯的加速到來與人工智能技術的迅速崛起，正在改變著人們的社會資源獲取方式和生活方式。AlphaGo大勝人類棋手，標志著人工智能已在某些領域走到了人類智慧的前列。以互聯網為載體和AI為實現工具的經濟發展新形態正在逐漸形成，為社會各領域創造了前所未有的機遇，也給老年健康管理模式的突破與創新提供了現實可能。智慧健康養老由此產生，其最大的特點在于大數據收集、需求的智慧決策與服務的精準投放。2017年工信部、民政部和衛計委聯合印發《智慧健康養老產業發展行動計劃（2017-2020年）》，強調利用新一代信息技術產品推動健康養老服務智慧化升級。各地積極開展智慧健康養老應用試點，打造“硬件環境+智能設備+互聯網信息平臺+居家養老服務”的健康養老生態系統。如何發揮人工智能技術在老年疾病預防、診斷、緊急救助、治療與康復中的作用，如何有效聯接醫療服務機構以確保老年人享受到更高效、更優質、更便捷的健康服務，是當前亟待研究的現實問題，這對于降低空巢老人獨居風險，緩解老年護理人員短缺問題，提高老年人的健康水平具有重要價值。
一、立場博弈：人工智能時代老年健康管理的機遇與隱憂
（一）人工智能的崛起
人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）起源于1950年“圖靈測試”的理念，其首次被公開提出可追溯到1956年“人工智能之父”McCartney在美國會議上的報告。隨后人工智能隨著技術的發展、社會的進步不斷發展，1960年人工智能已能夠理解自然語言、自動回答問題和分析圖像圖形等，20世紀80年代又獲得了學習和認知能力。21世紀以來，物聯網的加速普及、大數據的崛起、云計算等信息技術的突破，人工智能迎來了發展高峰，逐漸形成了深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新的特征，開始具有自我診斷、自我修復、自我復制甚至自我創新的能力①。人類相繼進入了網絡社會時代、大數據時代與人工智能時代，三者共同構成了新的社會時代②。
關于人工智能的概念，國際人工智能專家N.J.Nilsson將人工智能視為怎樣表示知識、怎樣獲得知識及怎樣使用知識的科學③。其后，學者對人工智能的概念從類人、理性、思維與行為等四個方面著手定義，有學者進而從學科角度對人工智能進行了解釋，如國內學者吳漢東將人工智能定義為研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。綜合諸多學者對人工智能的認識，筆者認為人工智能的實質是基于人類的設定與要求，能以與人類智能相似的方式作出反應的智能機器或軟件。
人工智能時代的到來，正在改變甚至顛覆人類現存的生產、工作與交往方式。2016年美國的《國家人工智能研究和發展戰略計劃》指出，AI系統在某些專業任務上的表現勝于人類。1997年國際象棋、2011年Trivia、2013年Atari游戲、2015年的圖像識別與語音識別、2016年AlphaGo等AI產品的問世與應用，成為AI超越人類的里程碑事件，見證了AI的智能水平和社會意義。近十年來，人工智能愈發廣泛地應用在社會各個領域。農業領域，人工智能應用于自動播插與灌溉、日常田間管理、采收與分揀、產品檢驗、虛擬在線銷售等產前、產中和產后各個環節，大大減輕了人類的勞動量④。工業領域，工業機器人廣泛應用于汽車、電子、家電制造等生產線，緩解勞動力供需矛盾的同時提高了生產效率。服務業領域，微軟“Cortana”、蘋果“Siri”、聯想“小樂”等智慧客服系統為大眾所熟知；幾乎所有股票交易員已被機器人取代，投資顧問、風險審查和安全防范監控監管都普遍智能化。公共服務領域中，人工智能亦發揮著日益重要的作用，如用人臉對比技術來篩查犯罪分子；人工智能輔助醫療診斷與手術；人工智能用于智能評測、個性化輔導等等。人工智能也開始進入藝術創作領域、心理服務領域。學界普遍認為，弱人工智能技術在當前已基本實現⑤。
（二）人工智能時代老年健康管理領域的機遇
當前，在新一代信息技術的引領下，物聯網迅速普及，大數據快速積累，算法模型與運算能力持續突破，智能行業應用快速興起，為我國人工智能的迅速崛起提供了現實契機。從人工智能技術層的語音識別、自然語言處理、圖像識別和生物識別等，到人工智能應用層面的工業4.0、智能農業、無人駕駛汽車、智能家居、智能金融、智慧醫療與智能教育等，均得到了爆發式增長。我國正處于醫療人工智能的發展高峰，2016年中國人工智能+醫療市場規模達到96.61億元，增長37.9%。據估計到2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元，其中醫療行業將占市場規模的五分之一⑥。人工智能在老年健康管理中的應用主要體現在通過生理參數識別設備和無線射頻識別裝置等智能采集老年健康數據，為老年人提供雙向、互動的居家健康監測、健康咨詢、健康評估、健康干預服務以及緊急救助服務，克服時空限制，將健康管理貫穿疾病預防、診斷、治療與康復整個過程。人工智能時代為健康管理尤其是老年健康管理提供了全新的途徑，在優化老年健康管理模式過程中具有重要價值。
第一，人工智能的發展為緩解醫護人員短缺提供了現實可能。據世界衛生組織公布的數據，歐盟關于每千人擁有護士數量的基本規定是不少于8人，挪威以17.27人位居世界第一，美國和日本分別是9.8人和11.49人，發展中國家例如巴西和南非，分別是7.6人和5.1人，然而我國每千人擁有護士數僅為2.36人。即使是按照大多數國家的5‰計算，我國護士缺口也多達350多萬，如果按照歐盟的標準，則缺口更大。與此同時，我國社區養老服務專職人員數量少且增長速度緩慢。民政部2009年開始統計社會服務職業技能人員中的養老護理員，截至2016年我國養老護理人員僅8528人。根據第四次中國城鄉老年人生活狀況抽樣調查結果，目前我國失能、半失能老年人口約為4063萬，占老年人口數的18.3%，按照3：1的國際標準計算，我國需要超過1300萬的護理人員。同樣，雖然國家大力推進醫養結合，將老年人作為重點人群納入家庭醫生簽約服務，但家庭簽約醫生覆蓋率仍不容樂觀。如何“以少足多”是擺在當前我國政府面前的重要議題之一。人工智能的崛起為化解這一醫療難題提供了新路徑。人工智能環境下，智能護理等機器的應用與推廣，大大減少了老年人對護理人員的需要，虛擬醫療助手替代護士，在醫生診療之外提供輔的就診咨詢、健康護理和病例跟蹤等服務，既減少了老年人前往醫院就診的次數，又有助于提高護理能力。顯然，這些對于緩解老年健康供需矛盾有積極意義。
第二，人工智能的發展為醫療機構提高服務效率提供了技術支持。一直以來，醫療服務效率都是備受關注和爭議的問題。醫療服務效率，即醫療機構在投入與產出之間的比率，是醫療服務領域的核心命題與重要目標。近年來，隨著我國醫療體制的不斷改革與發展，各級醫療機構的效率有了顯著提升，但受制于傳統醫療機構管理模式的慣性思維影響，醫療機構的服務效率與民眾期望仍有差距。新時代醫療服務效率的提升不僅需要制度的變革，也需要服務工具的革新。人工智能的發展為優化醫療服務提供了便利。一方面人工智能的應用降低了人力成本。醫學影像占醫療數據的90%，而且這一數據仍在攀升，年增長率約為30%，而放射科醫師數量的年增長率僅為4.1%，遠不及影像數據增長速度。借助AI技術分析醫學影像，將大大緩解醫院缺少醫生的壓力。此外，語音技術在醫療行業的普及，也正在將越來越多的普通醫生從日常機械式的醫案錄入工作中解放出來，提升錄入的效率，降低失誤率。另一方面，人工智能的應用也提高了醫療服務能力。人工智能輔助診斷技術應用在老年人某些特定的病種領域，幾乎可以代替醫生完成疾病篩查任務；智能手術機器人的應用既能保證精準定位，減少老年患者的疼痛，又能防止傳統手術易帶來的傳染疾病等危險；人工智能參與藥物研發，對于提高針對老年患者潛在藥物的篩選速度和成功率，縮短研發時間與成本有實際意義。綜上，人工智能的嵌入打破了以往醫治全程醫生親力親為的運作模式，智能機器的自主研判與決策能力，對于降低人力成本，大幅提高醫療機構、醫生的工作效率與質量，減少不合理的醫療支出有積極意義。
第三，人工智能的發展有助于提高老年人自我健康管理能力。多數疾病都是可以預防的，但是由于疾病通常在發病前期表征并不明顯，到病況加重之際才會被發現。而且由于老年人機體形態的改變和功能的衰退，對于疼痛和疾病的反應變得不敏感、不典型，很多病癥易被忽略或誤診，加上老年人行動不便，其中有多數老年人即使不舒服也不愿前往醫院進行診療。人工智能的應用大大緩解了這一狀態。人工智能技術與醫療健康可穿戴設備的結合可以實現疾病的風險預測和實際干預，實時監測老年人的生理參數，其雙向數據傳輸、在線溝通、便捷有效的特點，一方面可幫助老年人實時了解與掌握自身的健康狀況，享受個性化的健康管理和健康咨詢服務，滿足其健康教育需求；另一方面也能提高老年人自我健康管理意識，促進其積極參與自我健康管理和自我照顧，實現醫療衛生服務重心前移和全民健康管理。人工智能環境下的自我健康管理的實現延伸了傳統醫療的覆蓋能力，節省了傳統醫療方式的時間、空間成本及醫療費用，能夠有效緩解老齡化帶給整個社會醫療系統的負擔。此外，居家健康管理系統能為衛生管理者提供健康數據，有助于建立完備、標準化的居民電子健康檔案和區域衛生信息共享平臺，使政府突發公共衛生事件監測和應急體系的運轉更為高效、準確。
（三）人工智能時代老年健康管理領域的隱憂
萬物都有兩面性，人工智能同樣是把雙刃劍，人工智能從誕生至今，其對倫理的沖擊就不斷被討論。人工智能給老年健康管理帶來巨大便利的同時，也對道德倫理問題提出了重大挑戰。與人工智能的一般倫理問題相比，人工智能在老年健康管理中的應用因其服務于老年人這一特殊群體表現得十分特殊與突出。主要表現為兩個方面，一是老年人人格與尊嚴的多方面權益保障倫理問題更為加劇，二是老齡社會正義倫理問題更顯突出。
老年人人格與尊嚴的多方面權益保障倫理問題體現在隱私泄露、社會孤立與老年人的“物化”三個方面。首先，為更好地提供全方位健康管理服務，智能老年健康管理系統和智能設備需要采集老年人日常起居全時段、全方位、無盲區、長周期的海量生理數據，其中絕大多數的數據屬于隱私數據。這些數據通過簡單的分析和挖掘，就能得出老年人的生活習慣、身體狀況等信息，一旦被無意或有意泄露，極易被不法分子所利用以進行精準推銷甚至精細詐騙等違法活動，這對于易受騙的老年人群體來說無疑是巨大的隱憂，由此可能帶來的損失也不可小覷。《世界人權宣言》第12條規定任何人的私生活、家庭、住宅和通信不得任意干涉，他人的榮譽和名譽不得加以攻擊。正如一些學者認為我們應該對于弱勢群體運用特別的隱私保護政策①。然而目前我國的相關法律和政策還不盡完善，如有關病歷資料保護的法律或文件（《刑法》《侵權責任法》《醫療機構病歷管理規定》等）中多為宣示性條款，也尚無老年人隱私安全的針對性文件。如何保證健康數據在實時采集、傳輸、存儲、分析與使用過程中的安全，數據應當被保留多久、誰擁有隱私數據的訪問權等都是智能老年健康管理領域亟需解決的隱私方面的具體倫理問題。其次，智能機器監護老年人可能導致減少老年人社交、子女的陪伴。關于智能護理機器人的引入對老年人心理問題的影響研究表明，使用護理機器人的老年人易出現社會孤立現象，進而導致尊嚴受損②。過多的智能既會減少老年人外出和交流的頻率，也使子女或親朋責任感降低，對老年人的關懷止于虛擬問候，而不再是頻繁地看望與聊天。有學者認為，健康助手功能會使原本親近的護理關系轉換為遠程的虛擬的照料關系③。從而加劇老年人心理上的空虛感與孤獨感。如何緩解和調節老年人心理問題是人工智能在老年健康管理應用過程中不得不面對的問題之一。最后，老年人的“物化現象”也是值得關注的具體倫理問題。所謂物化，Kitwood對其的定義是：像對待無生命物質那樣對待人：推、拉、拽一個人，不把他當作一個有生命的個體。Astell曾認為輔助機器人可能會機械地控制使用者，并逐漸使其變得失去自主性④。智能護理機器人等操控式的服務過程有可能損害老年人自主意愿，老年人普遍認為不應該限制他們自主選擇的權利，如他們不希望所有人知道他們在家中跌倒，因為某些跌倒僅是小事，自己可以克服，他們認為只有自己需要幫助的時候才應通知別人。然而這與智能護理系統一旦發現護理對象跌倒，就立即發送消息給親人或醫護人員的護理策略相矛盾⑤。機器人應在何種程度上保障老年人的自主意愿，減輕其心理負擔，維護其尊嚴，是值得研究的課題。
老齡社會正義倫理問題主要體現在地區差異方面。由于我國國土面積大，各地區經濟發展水平并不一致，地區差異、城鄉差異問題都不容忽視。考慮到護理服務涉及人最基本的健康權利，然而由于經濟發展和收入水平不同，偏遠地區、農村的互聯網都不暢通，健康信息系統建設不到位⑥，老年人往往無力購買智能可穿戴設備、智能護理機器人等健康管理機器，貧富差距引發的社會資源分配不公問題凸顯。如何在研發和推廣智能設備中充分考慮老年人的購買力，是關乎社會正義的倫理問題。
二、現實考察：人工智能時代老年健康管理的困境
（一）人工智能時代老年健康管理的經驗
改革開放以來，尤其是進入21世紀之后，我國人工智能技術得到了巨大的發展。據中國電子信息產業發展研究院數據統計，2017年我國人工智能市場規模為216.9億元，比2016年增長52.8%，增長速度快于全球平均水平，2020年有望超過700億元①。其中，“人工智能+融合醫療、金融、教育和安防等領域企業”位居全球人工智能目標市場行業首位，總計占比40%。國家高度重視，企業與醫療機構積極探索老年健康產品的研發、推廣與應用，先后積累了一些經驗，取得了初步進展，為人工智能服務于老年健康管理奠定了重要基礎。
首先，信息化與大數據推動智慧醫療的發展，為人工智能在老年健康管理中的應用提供了技術支撐。信息化與大數據是人工智能有效嵌入的基本要素，因此醫療信息化的實現和醫療大數據資源的壯大是推動人工智能在老年健康管理應用的重要基礎。近幾年來，高速、移動、安全的新一代信息基礎設施建設加快，城市社區光纖網絡覆蓋率不斷提升，中國互聯網絡信息中心（CNNIC）的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示互聯網逐漸向高齡人群滲透，60歲以上老年人對互聯網的接觸率和應用率逐年上升。與此同時，健康養老服務信息平臺建設不斷推進，早在2011年，老齡辦和民政部門就在全國范圍內推進社區為老服務信息平臺建設項目啟動試點工作，試點項目50余個，據統計覆蓋老年人口僅3000多萬；2014年民政部和發改委確定在全國選取了42個地區推進養老服務業綜合改革試點，改革的重點之一即是加快信息平臺建設。2018年國務院《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，強調推進遠程醫療覆蓋全國所有醫聯體和縣級醫院，支持高速寬帶網絡覆蓋城鄉醫療機構，建立互聯網專線保障遠程醫療需要。“互聯網+醫療服務”建設初具規模，各級醫療機構、養老服務機構積累了大量老年人有關的數據資源，其中包括老年信息數據庫建設與大數據共享平臺與服務平臺建設，為下一步人工智能的嵌入奠定了堅實根基。
其次，國家高度重視，政策與法律建設不斷推進，為人工智能在老年健康管理中的應用提供了制度基礎。一方面，為推動人工智能的迅速發展，近年來我國人工智能領域指導性政策文件不斷出臺。如2017年7月國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，同年12月工信部公布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，明確了我國新一代人工智能發展的戰略目標，部署構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快創新型國家和世界科技強國建設。2018年1月中國電子技術標準化研究院《人工智能標準化白皮書（2018版）》，提出確立人工智能產業發展的標準體系；3月政府工作報告明確指出加強新一代人工智能在醫療、養老等多領域的應用。各省市積極響應，出臺本地區的具體實施意見，為人工智能在老年健康領域的應用確立了方向。另一方面，為應對各類風險與危機，我國不斷推出信息建設與信息安全的相關規定。據統計目前我國信息治理層面的相關法規已有100余件，涉及個人信息保護、網絡侵權預防和網絡犯罪懲治等多個領域②。具體到醫療行業，2013年國家衛生計生委、國家中醫藥管理局印發的《關于加快推進人口健康信息化建設的指導意見》，2015年國務院辦公廳印發的《全國醫療衛生服務體系規劃綱要（2015-2020年）》，2017年工信部、民政部、衛計委聯合印發的《智慧健康養老產業發展行動計劃（2017-2020年）》等文件，都著重強調形成覆蓋全生命周期的智慧健康養老產業體系，打造一批智慧健康養老服務品牌。2016年12月，國務院辦公廳印發《關于全面放開養老服務市場提升養老服務質量的若干意見》提出推進“互聯網+”養老服務創新，到2020年養老服務市場全面放開等，都指出實現全員人口信息、電子健康檔案和電子病歷三大數據庫要基本覆蓋全國人口并完成信息動態更新。這些直接或間接性文件的不斷完善，為人工智能在健康領域的應用提供了基本的制度框架。
最后，在技術與政策環境的激勵下，人工智能在老年健康管理中的應用初見成效。從易得的傳感器，到智能化的可穿戴設備，智能護理床、健康服務機器人、陪護機器人等服務機器人，越來越多智能設備參與到老年人健康管理領域。近幾年，房地產商、保險公司、養老機構積極推出高端養老項目，健康服務機器人也隨即而來，其中天津哈士奇機器人作為全球首臺健康服務機器人成為標志性事件。而后，機器人也開始應用在福利中心和養老機構，僅杭州就有70家養老機構和40家照料中心引進了“阿鐵”養老機器人①②，機器人具備健康檢測、健康顧問、緊急報警與陪伴逗樂四項主要功能。同時依托“互聯網+”搭起智能居家養老服務的橋梁，一是通過智能健康腕表隨時測量血壓、心率等生命體征數據。相關研究表明可穿戴智能設備在治療慢性病方面有顯著效果，治療費用、住院時間等都有所降低③④。二是“開心”等智能健康養老機器人通過人體感應、攝像頭遠程監護、聲源定位、語音識別等系統為居家老人提供安全監護、用藥提醒、數據分析等健康服務，約87%的受訪者表示類似于“開心”的智能健康養老機器人會對空巢老人有用⑤。三是通過“互聯網+”和遠程醫療、遠程手術等滿足老年人的醫療需求，通過機械骨骼、輪椅機器人等助力老人康復⑥。從監護到治療，人工智能在各種養老模式的老年人中的初步試水，為應對人口老齡化提供了戰略性思維。
（二）人工智能時代老年健康管理的難題
人工智能為老年人實現全過程健康管理提供了條件，推動了老年健康管理模式的突破與創新，然而目前人工智能在老年健康管理中的應用僅處于起步階段，尚有很多問題需要解決。
其一，從應用范圍來看，價格壁壘難以突破，老年健康管理中人工智能缺乏動力。醫療行業本身就極具復雜性和特殊性，醫療體制改革和醫養結合養老模式發展已推行多年，但仍有很多問題為人們所詬病。人大代表羅衛紅曾提出目前醫養結合雖初具成效，但仍存在醫養結合服務需求與承載力不對稱、行業管理體制不完善、醫養結合醫保支付政策難以保障護理需求等問題。人工智能嵌入老年健康管理為醫養結合模式的發展創造機遇的同時，也提出了更高的要求。人工智能設備造成的健康管理服務費用誰來支付、怎樣支付，目前國內尚未達成共識，這也解釋了為什么目前智能健康機器人多出現在養老機構，而非居家老人家中。不可否認，在當前醫療衛生服務供給不足的情況下，醫養結合型養老機構非常重要，機器人的引入對老年人尤其是對高齡老人、半失能老人與失能老人帶來了極大的便利。然而無論是9064模式還是9073模式，絕大多數老年人是居家養老。針對居家生活老年人的健康監測、預防、治療、康復、護理和心理慰藉等服務需求亟需人工智能的嵌入，然而形勢不容樂觀，一方面是因為智能裝備價格較高，老年人個體往往無意愿或無力購買較為昂貴的智能感應設備，另一方面是因為擔心后續健康服務能否持續跟進，比如一個智能腕表就價值幾千元，如果后期的服務沒跟上，老年人損失就會很大。人工智能的應用必須考慮各方支付意愿，其價格在某種程度上決定了其可推廣的范圍。如何圍繞大健康戰略來定位發展人工智能，實現醫療健康服務利益相關者的協作，為老年人提供全方位全周期的健康服務是亟須解決的關鍵問題之一。
其二，從信息化建設來看，人工智能應用于老年健康管理的信息孤島劣勢明顯。人工智能的應用離不開信息技術的支撐。推進醫療服務大數據建設，建設老年群體數據庫與醫療服務信息平臺，統一相關數據標準是基礎。“人工智能+醫療”最大的問題在于數據的來源和質量，因為我國的醫療數據在醫院與醫院間、醫院與家庭間存在信息孤島，即使在同一個醫院提取和利用數據仍涉及很多操作手續。與此同時，雖然各地政府一直在強調健康養老服務信息平臺建設，但進程并不樂觀，多數老年健康服務僅停留在通過社區門診或體檢獲得數據，共享在街道一級，實現市級統一平臺建設的省份屈指可數。除了技術條件的制約，更多的是缺乏全局的考慮與統籌規劃，民政部門、統計部門、公安部門、衛生部門、醫院等多部門之間的責任模糊，各涉老部門缺乏溝通與配合；各地區各自為政，缺乏共享理念和共享動力，有效的溝通不足，相互之間在操作系統、網絡協議、語義表示、數據庫類型，乃至硬件管理平臺上存在差異，醫療信息數據不能有效實現地區共享，阻礙了人工智能賴以為生的數據信息資源的有效流通，既造成了數據信息資源重復建設，也限制了數據信息資源功能的最大發揮。可見，要想人工智能應用于老年健康管理，積極突破數據壁壘勢在必行。
其三，從健康服務相關主體來看，養老機構、社區服務中心、醫療機構與企業的合作不足。養老服務機構、醫療機構等服務機構本身不生產人工智能設備，而是通過引進人工智能設備服務于老年人，科技企業才是人工智能產品的生產者。服務機構最了解老年健康管理全過程需要什么樣的人工智能產品，而科技企業則在技術上獨占優勢。二者通過跨界合作發揮各自的優勢，才能明確研發內容，最大程度縮短研發周期，以滿足老年人健康管理的需要。然而目前國內各級醫療機構、養老服務機構在該領域的開拓相對滯后，除了發達城市的大型房地產公司通過與科技公司合作建設高端養老基地，應用人工智能參與老年健康管理服務，實現了企業間的人工智能合作外，多數醫療機構、養老服務機構有待進一步跟進。與此同時，醫療機構、養老服務機構提升自身對人工智能產品的駕馭能力也離不開同科技企業的有效合作。兩者有效合作的缺乏在一定程度上制約了老年健康管理過程中的人工智能創新能力的提升。兩者如何建立合作機制，共同推進人工智能的技術創新與應用是人們不得不思考的當務之急。
其四，從研發主體看，老年健康管理領域的人工智能發展受制于稀缺的專業人才。人工智能任何相關技術方面的突破都依賴于人才，可以說其發展能力取決于人才數量。《全球人工智能人才白皮書》顯示全球AI領域的人才缺口達到百萬量級，2017年工信部發言人指出在我國人工智能人才缺口超過500萬，稀缺的專業人才資源是制約全球人工智能技術發展和應用落地的一大短板。人工智能的專業人才既要掌握數據挖掘、語音圖像識別等計算機層面知識，又要了解人工智能應用領域的客觀狀況。AlphaGo之所以能戰勝人類圍棋世界冠軍，在一定程度上是因為其設計者DemisHassabis本人就是天才棋手①。因此，人工智能老年健康領域的專業人才需要集計算機專業技術與健康養老服務行業實踐于一身，才能研發出適合老年群體的智能健康醫療設備。目前國內的人工智能專業性人才缺乏，且多集中于制造業、互聯網等領域的技術開發工作，雖然一些科技公司與醫療機構合作取得初步的成果，但在醫療領域結合上缺乏深度，直接針對健康服務領域的人工智能人才更是不足，阻礙了老年健康領域人工智能技術的推行。
三、未來選擇：人工智能時代老年健康管理的關鍵路徑
人工智能時代的到來，為老年健康管理創造了全新的環境，同時也對政府、社區、醫療機構、養老服務機構等提出了更高的要求。面對人工智能的迅速發展，需積極推進人工智能與老年健康管理的深度融合，以促進適應時代訴求的老年健康管理智能化。
（一）構建人工智能嵌入老年健康管理的管理機制
DouglassC.North指出制度是社會的游戲規則，規定了人與人之間的行為范式②。人工智能時代老年健康管理迫切需要現有機制的突破與創新，當前必須做好三個層面的具體工作。
一是形成專業的領導機制。人工智能科學嵌入老年健康管理離不開政府部門的統一規劃和部署。2018年國家醫療保障局成立，整合了此前散落在人社、民政、衛計委、發改委等多個部門的相關醫療職能，改變了“九龍治水”的管理局面，為人工智能在醫療行業、健康領域的嵌入提供了契機。在老年健康領域推廣人工智能應納入醫療保障局的工作內容，積極推動醫療機構、養老機構、社區養老服務中心等與科技企業的合作，全方位部署人工智能在老年健康管理中的應用格局，從傳感器，到智能化的可穿戴設備，健康服務機器人、智能護理床、陪護機器人等服務機器人，從智能家居設備、養老服務機構智能設備，到智能醫療機器，從老年人健康數據建設到疾病的預防、治療、康復與護理等，培養一支兼具智能理念和實踐經驗的新型領導隊伍，確保政府部門在人工智能應用中始終掌握主動權。
二是培養多元主體信息共享機制。人工智能的發展與應用依賴于數據，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數據，以便人工智能設備的研發，另一方面需要醫療機構、養老機構、社區居家服務中心、老年人等相互間的數據連通與安全共享，促使多方有效參與老年健康管理。加快健康養老信息平臺建設迫在眉睫，要著力提升多元參與主體的數據素養和技術素養水平，促進多元主體相互間協同配合，協調老年健康數據在各部門間的流通，實現數據信息的交互及供需的有效匹配，從而打破數據壁壘，為提升老年健康管理水平提供數據支撐。
三是建構道德倫理矯正機制。享受人工智能給老年健康管理帶來巨大便利的同時，也必須正視其對道德倫理的挑戰。首先，進一步完善信息保護機制，減少甚至消除老年人對個人信息數據泄露的擔憂。其次，科學認識和使用人工智能。雖然現有的人工智能在某些層面和維度接近、達到甚至超過了人類智能，但其工具性色彩沒有改變，人工智能在老年健康管理中的應用旨在提高健康管理水平，而不是取代醫護人員和親朋好友。兒女的關心、好友的慰問以及老年人必要的社交互動都不可或缺。最后應通過技術發展，為人工智能注入情感，促使人機交互更加和諧。
（二）構建以人工智能為核心載體的老年健康技術系統
推進各級醫療機構和各地養老機構在老年健康管理中發揮更大的作用，需要通過智能化處理系統和便捷高效的急救處理流程，即系統能自動采集老年人身體狀況數據并進行分析，當發生意外跌倒或生命體征數據出現異常，智能呼叫相應的醫療機構，使老人及時、準確地獲取醫療服務。為此，應重點做好兩個層面的工作。
一方面，建設針對老年健康管理的智能處理系統。智能化系統基于計算機網絡技術和信息技術，強化老年健康的數據挖掘系統和數據存儲系統建設，有效整合老年健康管理智能化進程中的各類非數值型、非結構化數據，同時有針對性地引進合適的人工智能技術，如生物識別技術、自然語言處理、機器學習、虛擬等，提升人機交互過程中老年健康數據的處理效率，并以此形成由知識庫、數據庫、推理機、解釋器和知識獲取等組成的老年健康管理系統，為提高老年健康管理水平奠定基礎。
另一方面，創新以人工智能為基礎的醫療流程。智能系統的生命在于應用，老年健康管理途徑與方式的優化必須以智能處理流程的創新為依托。其一，通過人工智能實現老年人健康狀況的自動檢測，根據不間斷、全方位的健康數據跟蹤，智能評估老年人身體與心理的健康狀況，并基于數據分析提出智慧決策，確定老年人在健康方面應采取的措施。其二，智能系統要在識別老年人緊急救助需求的基礎上，主動通知醫療機構，使老年人及時得到救助。至于醫療機構的選擇應符合分級診療原則與就近原則。這對于減少老年人獨居風險，為空巢老人提供“健康保險”有積極的現實意義。
（三）構建“校—企—醫/養”在人工智能領域的深度合作機制
學校是人才培養的重要陣地，科技企業是人工智能產業發展的主力軍，而醫療服務機構與養老機構是老年健康管理的重要參與者。推進人工智能在老年健康管理領域的應用，迫切需要三者的深度協作，以達到通識成材、借勢運力、以智發展的目標。
其一，探索高校與企業協同人才培養模式。相比美國人工智能人才數量，我國明顯滯后。據領英數據顯示，我國從業經驗10年以上的AI人才占AI人才總數比例不足40%，而美國這一比例超過70%；美國人工智能基礎層、技術層和應用層的人才數量占比分別為22.7%、37.4%和39.9%，而中國為3.3%、34.9%和61.8%，人才培養勢在必行。如上文所述，人工智能的專業人才既要掌握數據挖掘、語音圖像識別等計算機層面知識，又要了解人工智能應用領域的客觀狀況。科技企業需要高校的理論與人才的支持，而高校則可借助企業的數據資源和技術平臺推進科研理論進展，將研究價值落地。因此，高校應加強人工智能相關學科建設，吸引國際頂級科學家和高層次人才，加強與科技企業、國外高校及相關機構的合作，將技術教學貫穿到實訓項目中，讓學生在校所學與企業實踐有機結合，培養貫通人工智能基礎理論、軟硬件技術與醫療服務領域應用的縱向跨界人才。人工智能校企合作將有助于人工智能在老年健康領域的加速發展，為人工智能應用打開新局面。
其二，搭建醫療服務機構與企業合作平臺。近年來，阿里巴巴、百度、騰訊和華為等國內企業在人工智能領域的崛起，為老年健康管理的轉型提供了技術支撐。人工智能本身就涉及多重技術，不同行業或領域的關鍵技術必然存在差異，加快人工智能在老年健康管理中的應用，醫療服務機構既要借助科技企業的技術優勢，引入智能技術，又要借助科技企業的智力優勢，培育服務人才。這就要求醫療機構積極通過研發外包的途徑，由科技企業打造契合老年健康管理需求的智能軟件與硬件，加快老年健康管理智能產品的開發與推廣，促進產品從監護提醒類、健康監測類，到醫療設備類、陪護聊天類，關注老年人身體健康的同時注意開發心理健康護理機器人，實現智能產品的多元化與精準化。與此同時，醫療機構通過與科技企業的合作，提高本機構內部人工智能的應用能力。
（四）構建老年健康管理人工智能產品的定價與補貼機制
人工智能在老年健康領域推行受阻的一個很重要的原因是企業囿于無利可圖與老人抱怨收費高現象并存。老年健康領域人工智能產品與服務的價格既不能完全市場化也不能嚴控低價，應建立合理的定價機制與相應的財政保障機制，以平衡市場主體盈利與老年人經濟承受力來促進人工智能在老年健康領域的廣泛應用。
一方面，合理確定老年健康領域人工智能產品的價格。老年人的健康管理產品與服務具有一定的福利性，過高的價格會忽略老年人的經濟承受能力，過低的價格又影響社會資本的收益率與參與積極性，阻礙該領域的進一步發展。根據資本資產定價模型，任何資產的期望收益率都由無風險利率和對所承擔風險的補償—風險溢價兩部分構成，考慮到服務對象的特殊性，老年健康領域人工智能產品合理的投資收益率應等于或略低于市場平均投資收益率，兼顧經濟效益與社會效益。
另一方面，建立相應的財政補貼機制。雖然老年人收入來源更加多元，自報需要照護服務的比例不斷提高，越來越多的老年人有能力購買健康管理設備，但價格仍然是影響其選擇與否的關鍵因素之一。而且受年齡、身體狀況、收入等多重因素影響，有必要分地區、分群體進行大面積的調查統計，找到不同身體狀況與經濟狀況的老年人有能力和意愿支付的平均價格。根據計算出來的市場價格與老年人可支付的價格，分類別分等級進行補貼，對于經濟困難的失能半失能老人要免費配置相應的智能設備。
此外，加強老年健康管理人工智能應用狀況的監管體系和績效評價體系。當前人工智能技術整體還處在較低的發展層次，在認知能力、感知行為、風險對抗等諸多方面仍比較笨拙，應在加強人工智能嵌入的可能性風險管理的基礎上，采取第三方評估方式，科學評價人工智能應用過程的技術適用、服務質量等環節。推進老年健康管理領域的人工智能應用的不斷改進與發展。
四、結語
第2篇：人工智能醫療發展報告范文
過去的一年里，AlphaGo與李世石的大戰硝煙未平，它的升級版Master就在圍棋網絡對戰中創下了連勝60局，打敗+幾位世界冠軍的新紀錄：阿里云小Ai成功預測了《我是歌手》總冠軍：“最強大腦”王昱珩惜敗百度小度……人工智能以一代網紅的形象迅速而直觀地走進公眾視野。
這不過是人工智能應用的冰山一角。本屆兩會上，科技界的代表委員們談到了更多的可能性。在他們看來，隨著聯網、云計算、物聯網、大數據這些信息新環境的延展，人工智能已經告別略顯笨拙的1.0時代，在性能升級、應用深入的道路上，跑向2.0時代（AI2.0）。
AI20的技術特征是什么？
當下看來，它體現在4個方面：從傳統知識表達技術到大數據驅動知識學習，轉向大數據驅動和知識指導相結合的方式：從分類型處理視覺、聽覺、文字等多媒體數據，邁向跨媒體認知、學習和推理的新水平：從追求“智能機器”到高水平的人機協同融合，走向混合型增強智能的新計算形態：從聚焦研究“個體智能”到基于互聯網絡的群體智能，形成在網上激發組織群體智能的技術與平臺等。
到了AI2.0時代，在智能制造、智能醫療、智能城市、智能農業和智能國防5個重點領域實現全產業鏈智能化，才是一個國家將要面臨的新一輪挑戰。這意味著人工智能甚至會成為與土地、勞動、資本具有同等重要地位的新生產要素，成為衡量一個國家綜合國力的標志之一。代表委員們紛紛建言，國家應把人工智能上升到戰略層面，對其進行系統規劃、加速布局，搶抓全球產業制高點。
事實上，在寫入政府工作報告之前，人工智能已經是我國各界關注的熱點。2015年7月，人工智能就被寫入《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》：2016年3月，又被寫進“十三五”規劃綱要：2016年5月，國家發改委等4部門聯合下發《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》……人工智能在我國逐漸邁開了步伐。
第3篇：人工智能醫療發展報告范文
今年“兩會”，“人工智能”首次被寫入了政府工作報告，也成為兩會代表委員熱議的話題之一。
浪潮集團董事長孫丕恕、騰訊創始人馬化騰、百度創始人李彥宏、科大訊飛創始人劉慶峰、復星集團董事長郭廣昌等代表委員在兩會發言中紛紛為人工智能發展建言獻策。
如果仔細閱讀孫丕恕、李彥宏、馬化騰、劉慶峰、郭廣昌等代表委員關于人工智能的提案議案，你會發現，他們既是為推動人工智能產業發展發聲，也是為各自企業搶占人工智能先機造勢。
業界一致認為人工智能技術商業化的拐點已經到來，哪些企業最有機會？顯然是那些技術嗅覺敏感、已率先布局的企業更有機會搶占先機。
具有應有場景
和大數據優勢的
互聯網巨頭
BAT是目前國內人工智能的重量級玩家。BAT企業中，百度布局最早，投入力度最大。李彥宏在兩會上提交的三項提案均聚焦人工智能。
人工智能已成為百度的核心戰略。百度大腦、百度無人車、被稱為“人工智能權威”的百度新任總裁陸奇等都成為百度人工智能戰略的重要布局，受到業界的高度關注。
據李彥宏介紹，去年和前年，百度的研發投入各有100億元左右。在李彥宏看來，人工智能技術正在快速發展，大投入才可能有大收益。
與百度在戰略上高舉高打、重金豪賭不同，騰訊、阿里對人工智能的布局更加現實，主要從現有場景入手，將人工智能結合到現有產品中。
阿里的人工智能是放在阿里DT大商業體系內，配合云計算、大數據對阿里的電商物流乃至物聯網體系展開。騰訊則將人工智能緊密圍繞內容、社交、游戲三個核心應用場景展開，把人工智能落地在微信、游戲、新聞里面，提升用戶體驗。騰訊和阿里一樣，也把人工智能與騰訊云進行了結合，面向企業市場推出了基于AI的云服務。
由于人工智能技g研發投入大，BAT企業從互聯網向AI布局，具有技術實力和資金實力。同時，BAT企業擁有十幾年的產品與數據積累，為發展人工智能提供了天然條件。它們在搜索、電商、社交等領域的用戶積累和應用場景也有助于人工智能產品實現落地。
給人工智能建設提供“裝備”的
IT企業
在互聯網投入和建設時期，受益最大的是像思科這樣給互聯網“淘金者”提供“水”、“鐵鍬”等工具的互聯網設施提供商。當年思科因為抓住了互聯網先機快速崛起，當時思科CEO錢伯斯也因此被稱為“互聯網先生”。
國內老牌IT企業浪潮也是互聯網大發展的受益者。伴隨中國互聯網市場的高速成長，浪潮已成為中國最大的服務器廠商，BAT等企業的數據中心運轉著浪潮的服務器和存儲產品。
在人工智能建設時期，浪潮也要為“人工智能淘金者”提供“養料”和“裝備”。浪潮為此已較早進行了準備和布局。
技術出身、對技術發展脈絡有深刻把握的浪潮董事長孫丕恕，較早就看到大數據和云計算的機會，在三年前，浪潮提出做“中國領先的大數據和云計算服務商”，向大數據和云計算領域轉型。
如今，浪潮已具備人工智能的三大支撐能力――計算資源、算法資源和大數據資源。
在計算方面，浪潮已經布局多年。無人車測試中，百度實現近90%的識別準確率，這背后依托著采用GPU協處理加速的浪潮服務器。騰訊、阿里、搜狗、今日頭條等企業發展人工智能，背后都有浪潮計算力的支撐。
在大數據方面，浪潮從2010年開始投入大數據，目前浪潮的天元數據網已經采集了50PB的高價值數據。人工智能需要大數據“喂養”，浪潮擁有大數據積累。據孫丕恕介紹，浪潮將以天元大數據為依托，加速大數據雙創行動在人工智能領域落地。
在云計算方面，浪潮已投資100億元在全國建設7大云計算數據中心，以行業云的形式提供云計算服務。意識到人工智能在云計算建設中機會巨大，浪潮下一步計劃結合人工智能應用，進一步發力云計算市場。
看來，成名于PC時代、成長于互聯網時代的老牌IT企業浪潮，有望在人工智能時代煥發新生機。
聚焦某個專業領域的專業人工智能公司
典型企業：科大訊飛
科大訊飛是國內智能語音和人工智能專業領域的領導者。隨著在語音技術越來越深入應用，這家曾多年默默無聞的企業，越來越走向前臺、受到關注。
在去年10月錘子科技新品會上，錘子科技創始人羅永浩現場演示科大訊飛語音輸入功能，隨后說了一段話，識別結果一字不差，驚艷全場。
應該說，科大訊飛作為國內早期專注于智能語音和人工智能領域的企業，經過18年的厚積薄發，已進入豐收的季節。科大訊飛不僅擁有大量使用“訊飛語記”的2C用戶，更有錘子、華為、IBM這樣的2B用戶。科大訊飛的產品既可能直接提供給終端用戶，也可通過集成到合作伙伴的產品和方案中實現商用落地。
隨著人工智能商業化的加速和資本的熱捧，會出現更多專業領域的專業人工智能創新公司。比如，上個月被百度收購的渡鴉科技和2016 年2 月由英特爾研究院原院長吳甘沙參與創辦的馭勢科技，都屬于這樣的專業人工智能公司。
積極擁抱人工智能“AI+”的各行業企業
典型企業：復星實業
復星集團董事長郭廣昌的2017年兩會提案主要關注醫學人工智能領域，也與復星布局醫療人工智能有關。據了解，復星醫藥已經在布局達芬奇機器人等產品線。根據財報數據，在去年前三季度復星醫療旗下的達芬奇手術機器人于中國內地及香港地區的手術量達到約8000臺，同比增長約49%。
郭廣昌非常看好“人工智能+醫學”，他認為人工智能也是醫學應用的制高點。去年12月10日，復星醫藥與美國Intuitive Surgical簽訂戰略合作，共同注資1億美元在上海成立合資企業，主要研發、生產針對肺癌的早期診斷及治療的基于機器人輔助導管技術的創新產品。Intuitive Surgical據稱是全球機器人輔助微創手術的領導者。
和復星實業希望通過人工智能技術搶占醫療制高點一樣，奇瑞汽車通過自主研發，并與百度、科大訊飛等合作，加大在無人駕駛、智能汽車領域投入，希望搶占智能汽車市場先機。
可以預見的是，隨著人工智能在各行各業的普及，積極擁抱人工智能的傳統企業更有機會獲勝。
慧眼識珠的產業投資、風險投資、中介等企業
典型企業：創新工場
創新工場的創始人是先后任職微軟和Google的李開復。李開復是學人工智能專業出身，他肯定不能放過挖金人工智能的機會。創新工場先后投資了曠視科技（Face++）、馭勢科技以及第四范式和地平線機器人（Horizon Robotics）等人工智能公司。根據李開復的判斷，人工智能投資已進入“黃金時代”。創新工場還成立了自己的人工智能工程院，由李開復親自擔任院長。
還有一家新成立僅一年多的創司在人工智能圈很知名，它叫“將門創投”。能在短短時間迅速出名，一是因為它聚焦在火熱的人工智能領域，二是因為它的管理團隊來自微軟創投加速器的創始團隊，已經積累很多創始企業資源和行業資源。
任何一個有商業化“錢景”的新技術都會受到資本的青睞，人工智能也不例外。
第4篇：人工智能醫療發展報告范文
聯手谷歌押注AI 布局高端市場
2017年4月中旬，聯想集團董事長楊元慶對外宣布，未來4年，聯想集團將在人工智能、物聯網和大數據方面投資超過12億美元（約82億元人民幣）。至2021年3月份，聯想集團每年研發開支將到達15億美元左右，且上述款項將占總研發預算的20%以上。
同時，楊元慶表示，聯想集團將與谷歌、亞馬遜在產品開發方面進行合作，以達到從智慧手機和其他新業務中所獲得營收占總營收比例達到50%的目標，而現在此部分營收比例占30%。
就在宣布巨額投入人工智能的前一天，聯想正式在國內ThinkPad X1 Carbon 2017筆記本電腦。悉知，ThinkPad是聯想旗下最重要的PC品牌，聯想有意借該品牌鞏固其全球PC行業老大的地位，同時進一步擴大在高端產品的市場占有率。而更為重要的是，聯想欲借人工智能大潮，醞釀更多的智能終端，從而挖掘更多利潤空間。
傳統業務低迷 希冀新拐點
此前，楊元慶曾談及聯想手機業務的未來、集團三大業務板塊時，曾提到聯想未來的第三波戰略。第一波是PC業務，在這個領域，聯想未來的愿景和戰略是設備+云。第二波是智能手機移動業務和數據中心業務，為聯想構建新的增長和利潤引擎，這部分要實現盈利尚需時間。第三波是在智能互聯網時代經歷新一輪的變革，更多智能終端將出現。然而從這幾年的現實情況來看，聯想的手機市場業務持續下降，個人電腦業務也遠低于預期的發展。
手機業務
在線上營銷方面，2012年4月，小米手機采用在線預售的策略，開始進行互聯網營銷。很快，華為立刻意識到這一移動互聯網在線銷售機遇，后來居上；而聯想手機則反應滯后，到2015年手機業務銷售跌出國內排行榜前10名。
在線下營銷方面，2016年，OPPO和vivo憑借線下渠道的多年布局一躍而躋身前三。而在商業模式和市場布局上，兩家公司基本相同，現在即使在很偏遠的鄉鎮也能看到OPPO和vivo的身影。反觀聯想的店面數量，遠不及OPPO和vivo。聯想的國內市場份額從2013年的14.1%，驟降到2016年的1.6%。
電腦業務
今年4月初，楊元慶表示，個人電腦業務是聯想的核心業務，是聯想碗里的飯，聯想要保持市場的領導地位和良好的盈利能力。然而現在看來，碗里的個人電腦業務最后能保持住多少還很難說。
數據顯示，2017年第一季度，惠普PC出貨量為1314萬臺，聯想出貨量為1232萬臺；惠普全球市場份額為21.8%，聯想為20.4%。個人電腦業務一直是聯想的核心業務，然而聯想集團2016年年報顯示，個人電腦業務占總業務的66%，較2015年下降了6個百分點；個人電腦業務收入同比下跌11%至296.46億美元。
入場廝殺BAT 分羹任重道遠
其實，2016年年底，聯想才開始發力布局人工智能。而國際科技巨頭如IBM、谷歌、英特爾甚至亞馬遜、微軟很早就在布局人工智能；甚至國內BAT也早已從四五年前開始陸續在人工智能領域有所動作，并不乏新成果落地。而從成立人工智能實驗室的時間點上看，聯想在布局上已經晚于BAT不少時間，要想排位靠前，勢必要有自己獨特的創新。
百度
百度是我國最早在人工智能領域布局的公司。2013年年初，李彥宏就提出設立深度學習研究院；當年4月，百度設立了硅谷人工智能實驗室。之后，人工智能就漸漸成為百度的戰略發展方向，到如今，百度在人工智能的投入與布局已經初現成果。
2016年6月，《麻省理工科技評論》評選的“全球最聰明的50家公司”，百度成功入選；2016年11月，百度大腦入選15項世界互聯網領先科技成果。除百度大腦外，百度在人工智能領域的布局還包括：無人車駕駛、度秘、百度AR和百度醫療大腦。
阿里巴巴
依托阿里云和電商大數據，阿里巴巴也在人工智能領域逐漸發力。2016年8月初，在云棲大會北京峰會上，阿里云正式推出人工智能ET。ET目前已具備智能語音交互、圖像視頻識別、交通預測、情感分析等技能。此外，阿里還有“電商大腦”和“阿里小蜜”。
騰訊
騰訊相對較晚，2016年9月末，騰訊AI實驗室成立，專注于人工智能的基礎研究及應用探索。目前，該實驗室已經有超過30位頂尖科學家入職，其中超過90%擁有博士學歷。下一步，將圍繞內容、社交、游戲三個領域的應用場景，專注機器學習、自然語言處理、語音識別和計算機視覺四個方面的基礎研究。
雖然，同BAT相比聯想在人工智能領域的探索起步較晚。但未來每年將有15億美元的研發資金用于三個技術方向的研究：第一，將AR作為未來的顯示和應用平臺；第二，對話式的人機交互；第三，針對后臺設備的數據中心技術平臺。據悉，其在智能家居、智能辦公室、智能醫療及其他領域已經開始有所動作，最終聯想能否殺入人工智能排位賽的前列，讓我們拭目以待。
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人工智能的歷史溯源
現代意義上的AI始于20世紀40年代，在這段時間內各領域的科學家們開始探索制造人工大腦的可行性。
1950 年，著名的圖靈測試誕生，按照艾倫?圖靈的定義：如果一臺機器能夠與人類展開對話而不能被辨別出其機器身份，那么稱這臺機器具有智能。
1951 年，西洋跳棋程序和際象棋程序相繼誕生。經過接近 10 年的發展后，國際象棋程序已經可以挑戰具有相當水平的業余愛好者，而人工智能游戲也被看做衡量人工智能進展的標準之一。
1956年，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，計算機科學家約翰?麥卡錫說服與會者接受“人工智能”一詞作為本領域的名稱。后來，這次會議也被大家看做是人工智能正式誕生的標志。
到了 70 年代，人工智能開始遭到批評，研究經費也被轉移到目標明確的特定項目上。1973 年 lighthill 針對英國 AI 研究狀況的報告，批評了 AI 在實現其“宏偉目標”上的完全失敗，也影響到了項目資金的流向。人工智能遭遇了 6 年左右的低谷。
第5篇：人工智能醫療發展報告范文
全球人工智能創業公司2017年的融資額達到了創紀錄的152億美元，中國企業占總數的48%，高于2016年的11.6%。美國排名第二，占38%。
盡管全球范圍內的AI創業公司僅有9%的交易份額，但中國的創業公司在2017年融到了全球將近50%的AI資金，首次超過美國。
中國正在積極執行一個影響深遠的AI愿景。中國政府的人工智能發展規劃涵蓋從智能農業、智能物流到軍事應用以及人工智能所帶來的新就業機會。部分資源將用于在醫療和媒體等行業。
東方AI巨人在人工智能相關知識產權方面也超過了美國。標題或摘要中包含“人工智能”或“深度學習”術語的中國專利出版物從2016年的549起猛增至2017年的1，293起，而美國僅分別為135起和231起。例如，在深度學習中，中國的專利是美國的6倍。(注：在專利申請之前，專利審批流程涉及重要的時間滯后。)
推動中國AI增長的兩項突出技術是人臉識別和AI芯片。前者是基于中國14億人口的巨大紅利，后者則是對美國芯片的直接挑戰。
計算機視覺領域四個主要參與者是曠視科技、商湯科技、云從科技和依圖科技。
曠視科技(Face++)：從事計算機視覺相關技術研發與應用落地，主要業務來自于安防、金融、移動應用三個領域。2017年10月宣布完成C輪融資4.6億美元，由中國國有資本風險投資基金(簡稱“國風投”)領投，螞蟻金服、富士康集團戰略投資。
商湯科技(SenseTime)：專攻計算機視覺和深度學習原創技術。2017年7月宣布4.1億美元B輪融資，估值超過15億美元。就在本月，日本汽車公司本田宣布與商湯簽訂長期合作協議，聯合研發自動駕駛技術，基于本田的車輛控制技術系統，融合商湯科技的視覺算法和開發平臺，瞄準L4級自動駕駛方案。
第6篇：人工智能醫療發展報告范文
市場層面上，隨著曠視科技Face++C輪融資4.6億美元、商湯科技B輪融資4.1億美元、明碼生物科技B輪融資2.4億美元等多筆融資的完成，眾多國內人工智能初創公司再次創下驚人的融資數。而據美國公司TechCrunch統計，今年自動駕駛領域全球融資的數額到11月初已經達到14億美元，已經遠超去年全年的6.3億美元，全球資本市場對于人工智能在無人駕駛的發展也無疑是看好的。據易觀咨詢的《人工智能理財市場專題分析》報告，人工智能在金融的應用已被提至新高度，預計中國人工智能理財規模到2020年將達到5.22萬億。
今年9月，高盛在其的《中國在人工智能中崛起》報告中也提到，中國已經成為人工智能領域的主要競爭者，BAT將是中國第一批人工智能受益者。值得注意的是，離開中國大陸七年之久的谷歌已經借AI實驗室成立選擇回歸。而以百度、阿里巴巴，騰訊為首的互聯網巨頭也紛紛宣布全面布局人工智能領域，并且實施了多起海外并購。晨哨集團研究部也根據并購決策方及標的在業界的影響力、并購產業鏈布局及并購金額等綜合因素選取出人工智能領域10宗有代表性的跨境并購案例：
百度收購硅谷科技創業公司xPerception今年4月份，百度宣布收購硅谷科技創業公司xPerception，具體金額未透露。
xPerception是創立于硅谷的初創公司，是一家專注于機器視覺軟硬件解決方案的科技公司，面向機器人、AR/VR、智能導盲等行業客戶提供以立體慣性相機為核心的機器視覺軟硬件產品，此前曾獲得真格基金天使投資。
針對此次并購，百度表示，收購之后xPerception的核心團隊均加入百度研究院，加速包括AR、自動駕駛和機器人在內的百度人工智能業務矩陣的產業化。
百度全資收購美國初創公司KITT.AI今年7月份，百度宣布全資收購美國初創公司KITT.AI公司，并把KITT.AI公司的語音能力和自然語言處理能力融入到百度平臺中，全面免費向百度的合作伙伴賦能開放。知情人士透露，本次收購的價格也在億元之上。
資料顯示，KITT.AI成立于西雅圖，是一家專注語音喚醒和自然語音交互技術的公司，曾經入選了美國知名創投研究機構CB Insights人工智能創業一百強，并獲得微軟聯合創始人Paul Allen和亞馬遜子公司Alexa投資。公司創始成員包括JHU博士姚旭晨(CEO)、JHU博士陳果果(公司CTO)等。
Kitt.AI共開發了三款產品：Snowboy(可定制的詞典檢測引擎)，NLU(多語言自然語言理解引擎)和ChatFlow(多圈談話引擎)。
百度表示，收購KITT.AI是利用其強大的語音能力和自然語言處理能力用在軟硬結合的過程中強化體驗，而百度在AI領域的廣泛布局為對于KITT.AI技術的落地應用提供了良好的現實基礎。
百度、螞蟻金服、啟明創投等參投數據庫人工智能平臺TigerGraph3100萬美元A輪融資今年11月，企業級實時圖數據庫人工智能平臺TigerGraph在華創思享會上宣布獲得3100萬美元A輪融資，本輪融資來自啟明創投、百度、螞蟻金服、華創資本等公司。
資料顯示，TigerGraph，是新一代企業級的實時圖數據庫平臺，總部位于紐約，它的技術突破代表著圖數據庫演進的下一個里程碑——一個完整的、分布式的并行圖計算平臺，能夠支持網絡規模數據的實時分析。其技術能夠支持網絡規模數據的實時分析，可適用于大圖——深度鏈接分析的最佳模型。他們能夠探索、發現和預測關系，并且應用于個性化推薦，反欺詐，供應鏈物流優化，企業知識圖譜等，其客戶包括支付寶、VISA、軟銀、以及美國的wish等知名初創公司。
騰訊跟投人工智能創業孵化器Element AI A輪1.02億美元融資2017年6月，加拿大人工智能咨詢公司Element AI宣布獲得1.02億美元A輪融資，由Data Collective(DCVC)領投，Tencent(騰訊)Intel Capital(英特爾投資)，Microsoft Ventures(微軟創投)等跟投。
資料顯示，Element AI是一家人工智能創業孵化器，于2016年10月由機器學習先驅YoshuaBengio等共同創立的。Element AI宣稱，為全球網絡安全，金融科技，制造，物流和運輸，機器人等領域的企業提供AI解決方案，已開發出了一種“獨特的、非剝削性的學術合作模式”，其學習算法也已經在多家機構中被應用，并讓用戶能夠將人工智能應用在其網絡安全、金融技術、物流等產品上以獲取相應數據。
騰訊、創新工場和TCL資本等參投美國兒童機器人創企奇幻工房Wonder Workshop獲4100萬美元C輪融資今年10月30日，美國加州兒童機器人教育科技創企奇幻工房Wonder Workshop宣布獲得4100萬美元的C輪融資，投資方包括騰訊、創新工場和TCL資本、CRV、Madrona Venture Group、香港Bright Success Capital等。截至目前，該公司的融資總金額已經達到了7834萬美元。
資料顯示，奇幻工房業務覆蓋全球37個國家，其明星產品是Dash和Dot兩款機器人，并且為兒童提供了可視化編程工具，讓兒童通過自己編寫的軟件操控“達奇”和“達達”兩款機器人。目前，該公司已經開放了應用程序接口，允許開發人員基于上述兩款機器人構建應用程序。另一方面該公司特別針對中小學生推出了“Teach Wonder”教育項目，旨在從學校為切入口來推廣機器人編程，并且在社交媒體上積極推廣產品。
阿里參投美國初創公司Magic Leap 5.02億美元D輪融資美國增強現實(AR)創業公司Magic Leap，該公司剛剛完成了一筆5.02億美元的D輪融資，其估值已經接近60億美元。由新加坡淡馬錫控股領投，阿里巴巴、谷歌等公司參投，此輪融資正值Magic Leap的一款在現實圖像上疊加虛擬影像的增強現實眼罩產品之際。
資料顯示，Magic Leap成立于2011年。其創始人Rony Abovitz曾是MAKO外科手術機器人公司的創始人。而Magic Leap是一個類似微軟HoloLens的增強現實平臺，主要研發方向就是將三維圖像投射到人的視野中，但是它的研發的技術目前依然處于絕密狀態。
一份法律文件顯示，Magic Leap正在開發人工智能機器人。Magic Leap已在加州北部地方法院對兩名前員工提起訴訟，其中一名被告是Magic Leap前先進感知和智能高級副總裁加里·布拉德斯基(Gary Bradski)。他在機器人和人工智能領域有著豐富經驗，此前在Magic Leap開發私有技術，參與了涉及機器人深度學習技術的項目和計劃。
復星1336萬美元投資德國初創公司NAGA復星在今年3月以1336萬美元投資德國公司NAGA，NAGA是一家通過為用戶提供創新性的智能投顧產品和交易服務的公司。
智能投顧(Robo advisor)憑借人工智能分析客戶需求匹配金融資產的資產配置手段。它利用智能化算法，根據投資者具體情況，運用一系列投資組合優化的理論模型，為用戶提供投資參考的動態資產投資配置。
資料顯示，The Naga Group AG位于德國，成立于2015年8月，由Yasin Sebastian Qureshi、Christoph BrüCK、Benjamin Bilski創立，其中，Yasin Sebastian Qureshi是德國著名的金融人士。旗下應用程序是SwipeStox，是一款社交網絡金融服務應用，讓客戶能夠實時交易外匯、指數、大宗商品和差價合約。SwipeStox以游戲的形式激發股票交易興趣，同時簡化金融交易流程，并在2016年7月，與美國著名外匯經紀商福匯達成合作。
Naga，已于今年7月份在德國證券交易所完成IPO。
復星1425萬美元戰略投資以色列初創公司Bondit復星在10月底，宣布完成對以色列公司BondIT1425萬美元戰略投資，并成為BondIT的主要股東。
資料顯示，BondIT是一家位于以色列從事AI研究的金融科技公司，提供基于機器學習算法的固定收益投顧解決方案，產品專注于難度更高且市場相對空白的全球債券市場的固定收益領域。Bondit通過創建和優化債券組合來獲取投資回報，宣稱可利用數據科學和人工智能來克服在固定收益產品中經常出現的復雜性和效率低下。
復星表示，其通過海外并購智能投顧公司，借助自身完善的全球化布局，使集團能夠嫁接其有海外資產配置需求的中國高凈值客戶，并試圖在金融科技及財富管理業務上尋找各種優質并購目標。
尚珹資本跟投Petuum 9300萬美元B輪融資今年10月10日，機器學習基礎架構平臺開發初創公司Petuum Inc，宣布完成9300萬美元的B輪融資，由軟銀旗下投資公司領投，尚珹資本跟投。
資料顯示，Petuum， Inc.是一家專注于人工智能和機器學習的解決方案研發平臺，總部位于美國賓夕法尼亞州，創辦人Eric Xing博士是美國卡內基美隆大學計算機科學學院機器學習系的教授兼研究副主管。據了解，作為人工智能和機器學習的研發平臺，Petuum立足于對機器學習和計算方法的基礎研究，為應用程序的開發和部署提供了一種跨平臺、標準化的方法，從而盡量避免了現有機器學習框架和云基礎架構的碎片化，使得各行各業、各種規模的公司能夠獲取最前沿的人工智能技術。
通過新一輪的融資， Petuum將繼續擴展其技術和業務團隊，并專注于把PetuumOS部署在那些有著廣泛人工智能應用前景但采用率低的具體行業，如制造業和醫療保健。
尚珹資本(Advantech Capital)官網顯示，其于2016年1月正式成立，是一家專注中國市場的私募股權投資基金，并側重于以創新為驅動的成長型投資機會。
埃斯頓900萬美元收購美國高科技公司Barrett30%股權，布局高端人工智能機器人領域今年4月份，埃斯頓公告，擬通過全資子公司使用900萬美元收購美國高科技公司Barrett Technology30%股權，拓展基于核心功能部件的人工智能和微型伺服系統領域。
埃斯頓公司為進一步提高智能制造核心功能部件的競爭力，拓展基于核心功能部件的人工智能機器人領域，擬通過全資子公司使用900萬美元對美國BarrettTechnology公司進行部分股權收購并增資，收購及增資完成后，公司通過直接和間接方式共持有Barrett Technology股權比例為30%。
第7篇：人工智能醫療發展報告范文
連續上漲三個月的內在邏輯
百度股價歷史新高的背后，很大程度上是一次遲到的估值修復。在去年連續經歷兩起重大公共輿論事件后，百度股價陷入谷底。但不可否認的是，雖然百度經歷了一些挑戰和挫折，這家公司整體的基本面沒有出現太大的變化，主營核心業務搜索仍具有不可動搖的地位。
7月開始，百度股價開啟上漲的拐點，僅7月就累計上漲25.7%，其中半數以上漲幅來自于百度公布第二季度財報后。而回顧過去三個月，百度這波股價上漲潮基本可以被清晰的分為三個階段。
1、第一階段是7月初至Q2財報前，這個階段百度股價從180美元左右一路緩慢上漲至200美元區間范圍。
自陸奇上臺后，百度一直在加速百度整改，一系列調整也逐漸開始落地。其中最重要的調整主要分為三部分：加碼信息流重提內容分發、裁撤醫療事業部和外賣業務進行戰略收縮，以及明確ALL in AI的戰略，而這些調整都在7月初開始清晰起來。
7月初，百度正式召開開發者大會，明確“All in AI”的戰略，并自動駕駛的Apollo計劃和Dueros系統，百度人工智能布局進一步明朗，資本市場也很快進行了回應。百度股價開始觸底反彈，杜絕了從BAT三巨頭跌落的尷尬，而百度市值也和京東拉大了差距。
2、第二階段是7月底財報后至8月末，這個階段百度股價在220~230美元區間范圍內波動。
得益于二季度財報遠超預期，百度一改前兩季度受挫情況，股價在財報當天暴漲近10%。7月28日，百度公布2017年第二季度未經審計財務報告。財報顯示，百度第二季度總營收同比增長14.3%，凈利潤大增98.4%，自從百度進入快車道階段。
8月期間，百度人工智能落地項目越來越多，DuerOS對話式人工智能系統開始被搭載在智能冰箱、智能音箱和智能車載等各領域，Apollo自動駕駛系統也開始與和各類車企達成合作。其中最引入矚目的則屬人工智能和內容分發的結合，這使得百度信息流日活超過今日頭條，一掃之前可能被今日頭條顛覆的陰霾。
3、第三階段則是9月初至今，這個階段百度股價從230美元一路上漲，并連續再創歷史新高。
9月下旬，百度Apollo計劃1.5正式開放，此外Apollo基金還宣布“雙百計劃”，宣布未來三年基金規模將達100億元，并完成超過100個項目的投資，值得注意的是這也是全球規模最大的自動駕駛專項基金。此外，百度外賣正式被甩賣給餓了么，也一定程度上強化了資本市場的信心，百度All in AI的決心非常堅定。
另一個利好則是愛奇藝即將赴美IPO的消息，根據此前路透社消息稱，愛奇藝計劃2018年上半年在美國進行IPO，規模約10億美元，最高估值目標達到100億美元。而百度無疑是這場資本游戲中的最大贏家。
用香港盛德證券市場分析師李智剛的話來總結，之前百度戰略不清晰、業務分散，很多機構沒看明白，現在其主業愈發清晰化，“集中力量去做人工智能”，而信息流收入的增長前景、非核心業務的出售等均助推估值上漲。
百度市值能突破千億美元嗎？
百度股價的上漲并非偶然，一系列利好消息的不斷流出，似乎印證著百度正走在正確的軌道上。但我們不可忽視的是，如今中概股在美股市場的表現都很好。以阿里巴巴為例，自今年年初以來阿里股價累計漲幅已超過一倍，不少分析師還認為阿里巴巴股票仍有超過20%以上的上行空間。
對百度來說，近三個月內以來，在資本市場的表現非常好，但這并不代表百度已重新進入快增長軌道。雖然二季度百度財報表現遠超預期，但搜索業務營收和凈利潤是不是真的已恢復穩健增長，還需再密切關注一到兩個季度。而在沒有新利好消息出現的情況下，百度股價進入了財報前的調整期。
如果百度三季度財報繼續遠超預期，那么意味著百度確實已恢復穩健增長，百度市值將很可能順利突破千億美元。當下有增長，未來有故事，百度股價將從此進入快車道。但如果百度三季度財報不像二季度那樣靚麗呢？百度將可能進入也一個漫長的調整期。
如今的百度處在變化的早期，ALL IN的人工智能也處于技術發展的早期階段，百度能否將技術研發投入轉化成營收，可能還需要很長一段時間努力。而就眼下來看，百度能否站穩千億美元市值，其實主要來自于以下幾方面的影響：
1)信息流
今年二季度，手機百度宣布信息流用戶日活超過1億，躋身于行業內主要的信息流產品。百家號自去年9月28日正式全面開放，到今年3月底，官方公布的入駐作者數量超過40萬。
信息流和移動廣告的天然契合，這讓百度順利找到搜索之外的另一個營收增長點。而百度能夠迅速加入信息流賽道，一個很重要的原因在于內容分發原本就是百度的老本行，以技術著稱的百度也不缺乏開發推薦引擎的實力。但無法回避的是，被百度寄予厚望的信息流業務，并沒有形成搜索那樣壟斷的市場領先地位。
事實上，阿里、騰訊、一點資訊以及今日頭條等玩家都給百度帶來了不小的挑戰。隨著用戶量和使用市場的增長，各大主流信息玩家的內容匹配將變得更加精準，也將會給廣告主更多的操作空間。而當企業把更多的廣告預算投放在這些新媒體渠道時，百度的收入勢必會影響。
2)搜索
曾幾何時，BAT三巨頭可以說各占領一方陣營。阿里獨霸電商，連接人與商品，離錢最近；騰訊獨霸社交，微信、QQ幾乎覆蓋所有的中國人，連接人與人，目前是世界上最大的游戲公司，其社交廣告業務也發展迅猛；百度則獨霸搜索，連接人與信息。
但如今阿里和騰訊在移動端均沒有足夠份量的對手，但百度卻面臨不小的危機。在移動端，雖然搜索引擎仍然是中國互聯網不可或缺的一環，但其中心化入口效應確實實大幅下滑了。以今日頭條為例，如今這家公司越來越重視內容的搜索，與此同時，知乎、微博以及微信等社交媒體產品也均在發力搜索，而這些勢必都給傳統搜索引擎市場的玩家造成沖擊。
而在資本市場，360的退市讓百度暫時失去了對手，但百度的另一個對手搜狗已正式提交IPO招股書。雖然搜狗和百度不再一個量級，但如今搜狗和騰訊正越走越近，而在騰訊席卷中國互聯網一切時，搜狗很大程度上也能吃到這份紅利。而搜狗的市場份額上升，對百度來說并非一個好消息。
3)內部調整
百度轉型過程中，一個非常關鍵的人物自然是美國歸來的陸奇。陸奇不僅幫百度理清了未來的發展方向，正式確立了“主航道”和“護城河”，還很大程度上改變了百度的企業文化氣質。李彥宏如此評價道：“陸奇上上下下有口皆碑，大家都很喜歡他，他有非常強的技術能力，又有很強的管理能力，并且工作極其玩命。”
在入主百度后，陸奇對公司內部架構進行了大幅動的調整，而這一定程度上也緩解了百度的大公司病。在他的領導下，百度的人工智能戰略也做出系列調整。其重點押注無人駕駛，并成立智能駕駛事業群組(IDG)。陸奇還親自掛帥，1億美元領投蔚來汽車，并在4月推出“Apollo”計劃，向汽車及自動駕駛領域的合作伙伴開放軟件平臺。此外，百度還確定了軟硬件結合的人工智能發展方向，其標志是完成了渡鴉科技和xPerception的兩項重要收購，度秘也朝著更加場景化的方向發展………
但大公司的轉型調整從來就不是易事，眼下百度內部的調整還在繼續，接下來還會發生更多的變化，這無疑會增加諸多的不確定性。不過好消息在于，李彥宏現階段非常信任陸奇。
4)人工智能
百度市值的增長，反映了市場對它未來的期待。這種期待，來自信息流等防御性業務的表現達到預期，公司整體風貌、執行力正向的改變，但更主要的還是來自百度的人工智能戰略正被人逐漸認可。
隨著新一輪科技革命和產業變革的推動，人工智能的一些應用正在日益改變我們的生活。隨著李彥宏和百度的All IN，如今人工智能已成為百度核心業務中的核心。
在過去兩年半的時間里百度在人工智能方面的投入超過200億。從2014年到2016年，百度在人工智能領域的研發投入逐年增加，研發成本占總營收比分別為12.9%、14.2%和15.3%。目前百度已成立技術研發部門百度實驗室，下設硅谷人工智能實驗室(SVAIL)、北京深度學習實驗室(IDL)、北京大數據實驗室(SDL)和AR實驗室，四大實驗室都與AI密切相關。
作為最早布局人工智能的技術公司之一，百度早在2013年便提出了百度大腦的概念。去年9月百度正式“百度大腦”時，李彥宏曾表示百度大腦已建成大規模的神經網絡，擁有萬億級的參數、千億樣本、千億特征訓練，能模擬人腦的工作機制。人工智能是百度核心業務中的核心，如今百度的人工智能技術在機器人、O2O、金融科技、醫療等多個領域都有所發展，這些技術優勢正在轉化成為商業想象力。
百度集團總裁兼首席運營官陸奇表示，人工智能對百度核心業務的整體提升作用顯著。在不久前召開的百度AI開發者大會上，百度還首次對外公開AI發展戰略和布局，并正式推出DuerOS和Apollo兩大開放平臺。
此外百度在人工智能領域的戰略投資也動作頻頻：美國金融科技公司ZestFinanc、激光雷達公司Velodyne 1.5億美元、新西蘭的人工智能初創公司8i、渡鴉科技、汽車制造商蔚來汽車(NextEV)至少1億美元投資、硅谷AI初創公司xPerception……而這些公司正不斷為百度提供所需要的高端人才和技術創新。
第8篇：人工智能醫療發展報告范文
人 工 智 能 作 業
擁抱人工智能
學院：
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擁抱人工智能
摘 要：介紹了人工智能的含義以及模式識別的領域。
關鍵詞 人工智能；模式識別；AlphaGo
1 人工智能
1.1人工智能的含義
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。AlphaGo的勝利，無人駕駛的成功，模式識別的突破性進展，人工智能的的飛速發展一次又一次地挑動著我們的神經。作為人工智能的核心，機器學習也在人工智能的大步發展中備受矚目，光輝無限。
我所理解的人工智能，就是如下五個定義。定義一：AI就是讓人覺得不可思議的計算機程序。定義二：AI就是與人類思考方式相似的計算機程序。定義三：AI就是與人類行為相似的計算機程序。定義四：AI就是會學習的計算機程序。定義五：AI就是根據對環境的感知，做出合理的行動，并獲得最大收益的計算機程。如今人工智能的時代到來，給予了我們很大的便利。如智能圖像理解軟件Google照片、智能美圖軟件美圖秀秀、只能搜索排序軟件Google、智能出行自動駕駛軟件滴滴優步司機、智能機器翻譯軟件有道翻譯官等。
1.2 人工智能的發展歷史
迄今為之，人工智能誕生已有62年。1956年，John McCarthy創造人工只能一次。1962年，IBM的阿瑟··薩繆爾開發的西洋跳棋程序就戰勝過一位盲人跳棋高手。1987年到1993年現代PC的出現，讓人工智能的寒冬再次降臨。1997年IBM計算機“深藍“成功擊敗世界頂級國際象棋高手之后，國際商用機器公司（IBM）又嘗試一輪新的人機博弈。2016年AlphaGo在圍棋人機大戰中擊敗韓國職業九段棋手李世石。
1.3 人工智能的復興
人工智能的復興可分為以下兩次。第一次AI熱潮由圖靈測試掀起。艾倫.圖靈是人工智能的開拓者，他所提出的圖靈測試，直到今天仍然是我們判定一部機器是否具有人類智慧的重要手段。假如有一臺宣稱自己會"思考"的計算機，人們該如何辨別計算機是否真的會思考呢？一個好方法是讓測試者和計算機通過鍵盤和屏幕進行對話，測試者并不知道與之對話的到底是一臺計算機還是一個人。如果測試者分不清幕后的對話者是人還是機器，即，如果計算機能在測試中表現出與人等價，或至少無法區分的智能，那么，我們就說這臺計算機通過了測試并具備人工智能。第二次AI熱潮則由語音識別掀起。20世紀80年代到90年代的第二次AI熱潮中，語音識別是當時最具代表性的幾項突破性進展之一。今天我們拿出手機，使用蘋果手機內置的語音輸入法，或者使用中文世界流行的科大訊飛語音輸入法，我們就可以直接對著手機說話以錄入文字信息。技術上，科大訊飛的語音輸入法可以達到每分鐘錄入400個漢字的輸入效率，甚至還支持十幾種方言輸入。
1.4人工智能所帶來的警示
AlphaGo帶來的警示是：如果計算機可以在兩年內實現大多數人預測要花20年或更長時間才能完成的進步，那么，還有哪些突破會以遠超常人預期的速度來臨？這些突破會不會超出我們對人工智能的想象，顛覆人類預想中的未來？我們已為這些即將到來的技術突破做好準備了嗎？AI真的會讓人類大量失業嗎？哪種工作最容易被AI取代？這一系列的問題，都引起我們的思考。
1.5 分析人工智能
人工智能的應用場景有：自動駕駛、智慧生活、智慧醫療、藝術創作、智慧金融、和人類同場競技等。今天的人工智能還不能做什么？情感、審美、自我意識、跨領域的推理、抽象能力、常識等。人工智能時代，程式化的、重復性的、僅靠記憶與練習就可以掌握的技能將是最沒有價值的技能，幾乎一定可以由機器來完成；反之，那些最能體現人的綜合素質的技能，例如，人對于復雜系統的綜合分析、決策能力，對于藝術和文化的審美能力和創造性思維，由生活經驗及文化熏陶產生的直覺、常識，基于人自身的情感（愛、恨、熱情、冷漠等）與他人互動的能力，這些是人工智能時代最有價值，最值得培養、學習的技能。
2 識別模式
如今，機器學習的應用已遍及人工智能的各個分支，如專家系統、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、智能機器人等領域。其中模式識別就是計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。我們把環境與客體統稱為“模式”。當我們人眼看到一幅畫時，我們能夠很清晰的知道其中哪里是動物，哪里是山，水，人等等，但是人眼又是如何識別和分辨的呢，其實很簡單，人類也是在先驗知識和對以往多個此類事物的具體實例進行觀察的基礎上得到的對此類事物整體性質和特點的認識的，并不是人類原本就有對這類事物的記憶，就好比嬰孩時期的我們，并不知道什么是狗，什么是帥哥，什么是美女，但是隨著我們的慢慢長大，我們觀察的多了，見的多了，再加上過來人的經驗指導，我們就知道的多了。 其實，每一種外界的事物都是一種模式，人類平均每天都在進行著很多很多的各種各樣的模式識別，人們對外界事物的識別，很大部分是把事物進行分類來完成的。而我們對事物進行辨別，就是模式識別。
2.1 識別模式的主要方法
解決模式識別的方法主要有：模板匹配法，ANN法，基于知識的方法和基于數據的方法。基于知識的方法就是專家系統，句法識別就屬于基于知識的，但是句法識別不常用。基于數據的方法也就是基于統計的方法，即依據統計原理來構造分類器，來對未知樣本進行預測，這種學習過程是機器學習中研究最多的一個方向，也是模式識別采用的最主要方法。顧名思義，ANN也就是大名鼎鼎的神經網絡。模式識別的研究范疇，存在兩個極端，要么分類和特征之間的關系完全確定，要么完全隨機。
2.2 監督與無監督
簡單來說，類別已定的就叫做有監督分類，反之就是無監督分類；前者因為我們有已知劃分類別的訓練樣本來作為學習過程的“導師”，所以很多時候，有監督和無監督，又叫做有導師學習和無導師學習；
后者，在不知道要劃分的是什么類別時，我們要做的工作是聚類（clustering），根據樣本特征將樣本聚成多少類，使屬于同一類的樣本在一定意義上是相似的，不同類之間的樣本則有較大差異，通過聚類得到的類別也稱作為聚類，但是通常在聚類中存在一個尺度問題，當設置的尺度不一樣，得到的聚類也不一樣。所以在很多無監督識別問題中，分類結果并不一定是唯一的，因此在沒有特別指定的目的情況下，很難說哪種分類方案更合理。另外，用一種方法在一個樣本集上完成了聚類分析，得到了若干個聚類，這種聚類結果只是數學上的一種劃分，對應用的實際問題是否有意義，還需要結合更多更專業的知識來進行解釋。
2.3 識別模式應用
主要有：語音識別，說話人識別，OCR，復雜圖像定目標的識別，根據地震勘探數據對地下儲層性質的識別，利用基因表達數據進行癌癥的分類等等。
2.4 模式識別系統的構成
一個模式識別系統通常包括典型的四個部分（如下圖）：對原始數據的獲取和預處理，特征提取與特征選擇，分來或聚類，后處理；以上四個部分，無論是監督的還是無監督的都共有的，可以說是整個系統的核心所在，也是模式識別學科的主要研究內容。
3 總結與期望
AI來了，有思想的人生并不會因此而黯然失色，因為我們全部的尊嚴就在于思想。機器帶給人類的不是失業，而是更大的自由與更加個性化的人生體驗。未來也將是一個人類和機器共存、協作完成各類工作的全新時代。正如譚鐵牛院士在中科院第十九次院士大會上的報告《人工智能:天使還是魔鬼？》所說的那樣，高科技本身沒有天使和魔鬼之分，人工智能也是如此，這一把雙刃劍，是天使還是魔鬼取決于人類自身。人工智能在天使手里是天使，在魔鬼手里就是魔鬼。因此我們有必要未雨綢繆形成合力，確保人工智能正面效應，確保人工智能造福于人類。
參考文獻
[1]張學工，模式識別[M].北京:清華大學出版社,2000.1
第9篇：人工智能醫療發展報告范文
與往年不同的是，在今年的CMEF上，各家推出的新款產品不僅僅關注于準確度、舒適度的提升，而是更多地將數字化、智能化與醫療設備相結合，應用于整個醫療過程。
可移動醫療設備最受關注
伴隨著“啪”的一聲，GE醫療最新推出的MAC-Link平板心電分析儀被GE大中華區總裁段小纓摔到了地上。這并不是一個意外，而是段小纓在演示這款GE醫療針對中國市場最新推出產品的耐摔性。
在琳瑯滿目的醫療產品展覽中，MAC-Link平板心電分析儀獲得了諸多關注，原本重達上百公斤的龐大軀體被一次性濃縮，變身為一個類似iPad的平板設備。憑著其卓越的采集分析技術，可以靈活地在醫院移動使用，有效屏蔽電子干擾，助力心臟病早期發現診斷與治療。
GE醫療大中華區生命關愛解決方案總經理周懷宇告訴《中國經濟周刊》記者，MAC-Link這款產品主要針對中國醫院患者多、人流大的特殊情況而定制的。“傳統的心電分析儀往往需要借助推車才可以移動，遇到樓層之間移動時就非常不方便，因為中國的醫院里往往人流大，推車在使用電梯時會遇到擁堵和等待時間長的難題。MAC-Link只有平板大小，醫生可以方便攜帶，不僅是樓層之間，甚至穿梭于不同的樓宇。”周懷宇表示，“這款產品不久前剛剛獲得了國際設計大獎，盡管體積小，但是可以非常精準地發現病人心臟急癥的異常狀況，方便醫生迅速地進行相應處置。”
就在GE醫療展廳的隔壁，另一款主打可穿戴的全球最輕心臟監護儀也引來了眾多目光。這款由邁瑞醫療推出的心臟監護可穿戴裝備近期剛剛出爐，全部重量還不足9克，佩戴者幾乎感受不到它的存在。可是當佩戴者出現心率失常時，這款設備就會通過與之相連的手機App發出警報，并且將數據無線上傳至后方平臺進行分析處理。邁瑞的展示者表示，智能可移動設備正在醫療中起著前所未有的作用，尤其是一些用于醫院監測使用的可穿戴設備已經證實可以有效降低死亡率。未來可移動、可穿戴設備將不僅僅局限于采集病人體征信息和健康管理，也會在疾病診治方面讓更多人受益。
人工智能醫療成未來發展重點
如果說去年的CMEF是可穿戴裝備的天下，那么今年的CMEF主角無疑要讓位于人工智能醫療。
在聯影醫療的展臺，同一個人不同時期的兩張肺部的胸片影像正在屏幕上通過差分剪影技術慢慢重疊。通過計算后，人工智能將自動識別出結節位置，并顯示出結節大小、密度等量化數據，供醫生直接參考。
“肺部的醫療影像如果出現光點，需要有經驗的醫生才能判斷出是結節還是腫瘤，需不需要下一步檢測。幾億人次都篩查完，需要多少人力？”聯影醫療董事長兼首席執行官薛敏說，而這一智能化的平臺目前已引入了人工智能，這個醫療界的“阿爾法狗”可以通過對醫生診斷過程的深度學習，通過影像對肺癌進行早期診斷。目前正處于將計算機和專家的篩查結果進行比對階段，如果相似性很高，未來可能實現計算機的自主判斷。
不僅如此，如何利用數據的收集和計算，將影像采集和疾病跟蹤結合也是本次醫療器械展上的重點之一。
以心血管疾病為例，針對該病較為復雜且呈現非線性發展的特點，飛利浦借用智能數據整合，通過識別不同環節的切入點，推出了整體解決方案。首先在早期的慢性病管理階段，通過先進的體征監測、預警、跟蹤疾病的發生;在急癥發生時，提高醫護人員為患者制定優選治療方案的能力，從而改善檢查、診斷和決策結果;在院后的協作護理中，協調醫護人員，連接醫院和家庭，加速患者康復，以提供更好的關護服務。飛利浦大中華區首席執行官何國偉表示，如何利用先進技術和數據來以更低的成本連接疾病治療全程的各個環節，將成為飛利浦未來致力的方向。
“云端”診療讓“小病不出社區”指日可待
隨著國家“十三五”規劃綱要落地，分級診療將成為未來中國醫改的重點。去年國務院辦公廳印發《關于推進分級診療制度建設的指導意見》后，業內人士認為，這將是國內醫療器械企業進一步擴大的重要機會。
本次CMEF，銳鈳醫療推出了全新的Vue CCP臨床整合平臺。通過這個平臺，銳鈳初步實現了醫院內所有設備和IT系統互聯，建立以臨床數據中心為基礎的“互聯網+醫技信息”系統，推進區域協同診斷。
銳珂醫療大中華區醫療IT總經理潘藝瓊告訴《中國經濟周刊》記者，單一的產品已經不具有明顯優勢，必須有整套解決方案才能在醫療市場站住腳跟。
“在已經落地的寧夏遠程醫療項目中，我們已經實現了一個省級數據中心，6個地區級數據中心，2個省級會診中心，覆蓋了30家以上的三級和二級醫院，以及196個鄉鎮衛生院。從而通過建設省級遠程會診/遠程診斷平臺，快速提高基層醫療機構的服務水平和診斷質量。” 潘藝瓊表示，“未來銳鈳還將進一步運用云影像項目來解決國內的醫療資源不均衡問題。”
瞄準“云端”醫療的不僅僅是銳鈳。事實上，聯影、GE等大型醫療器械生產商紛紛推出了數字化醫療診斷方案。
