人工智能醫療優勢精選(九篇)

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第1篇：人工智能醫療優勢范文

 

政策催化進一步加強

 

國內AI有望“彎道超車”

 

目前，各國政府都高度重視人工智能相關產業的發展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入。美國主攻軍用機器人技術，歐洲主攻服務和醫療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人。可以說，人工智能成為各國“大腦”計劃的重要內容。

 

當下我國社會面臨老齡化壓力、經濟轉型和制造業升級，對此，國務院在印發的《中國制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術創新作為重點建設工程，特別提出要發展和培育一批產值超過100億元的人工智能核心企業。

 

國內市場的扶持政策頻出。2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，將發展人工智能提升到國家戰略層面;2016年1月，科技部部長萬鋼提出“科技創新-2030項目”，智能制造和機器人成為重大工程之一。

 

在2016年3月兩會召開期間，《國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要(草案)》正式出爐，其中提到，要大力推進先進半導體、機器人、智能系統、智能交通、精準醫療、智能材料等新興前沿領域的創新和產業化，形成一批新增長點。

 

政策和資金的支持、人才儲備、技術的積累和突破等都為人工智能的發展提供了基礎條件。科技部高技術研究發展中心研究員劉進長認為，我國人工智能與機器人技術的快速發展，一是因為國家的高度關注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業的不斷進入。

 

“2014年，中國市場的工業機器人銷量猛增54%，我國智能語音交互產業規模達到100億元，指紋、人臉、虹膜識別等產業規模達100億元。”廣證恒生副首席分析師趙巧敏向《經濟》記者分析稱，在利好因素的促進下，我國人工智能技術攻關和產業應用發展勢頭良好。

 

在她看來，目前國際巨頭在人工智能技術上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能的研究上與發達國家相比，甚至與美國相比都不算落后，這是難得的歷史機遇，是提升綜合國力和影響力的絕佳機會。

 

“我國完全有可能利用市場需求優勢、用戶數據優勢等，搶占人工智能技術和產業的制高點，實現人工智能技術‘彎道超車’。”趙巧敏稱。

 

人工智能大潮來襲

 

千億市場規模可期

 

人工智能已經開始進入一個新的階段。從Siri識別到無人駕駛，都是人工智能的實現載體，涉及到的技術和領域跨越多學科，包括深度學習、智能識別、專家系統、神經網絡、智能機器人等。

 

未來，人工智能需求將會激增。據BBC預計，到2020年，全球人工智能市場規模將達到183億美元，約合人民幣1190億元。

 

“目前人工智能的應用領域主要還是以工業制造為主，但是隨著經濟結構的轉型，以及不斷攀升的勞動力成本，未來包括機器人在內的人工智能產品的市場需求將會不斷擴大。”愛建證券研究所研究員劉孫亮向《經濟》記者表示，隨著人均可支配收入的增加，以及人口老齡化時代的來臨，人工智能家庭化的現象將會普及，屆時家用助老服務機器人、醫療機器人以及家用清潔機器人的市場需求將會激增。

 

國內著名的咨詢機構艾瑞咨詢在參考人工智能行業全球市場規模后預計稱：在不包括硬件產品銷售收入、信息搜索、資訊分發、精準廣告推送等的情況下，預計2020年中國人工智能市場規模將達到91億元人民幣。

 

而目前市場的關注點還只是在智慧金融、智能家居等應用領域，對于人工智能的發展空間來說，這只是冰山一角。

 

趙巧敏表示，由于人工智能屬于基礎型技術，與機器人和大數據聯系緊密，其水平的提升將帶來多領域的應用擴展，大幅拓寬傳統產業的發展之路，造成未來5-10年的巨大顛覆性影響，產生10-100倍的溢出效應，由此將打開萬億規模的市場空間。

 

“僅僅以工業機器人領域為例，在智能化水平提高后，將降低固定資產投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業及物流等行業產生8-10倍的產業集群帶動作用，對應著800億-1000億元的市場規模。”趙巧敏說。

 

實際上，中國人工智能的商業化應用環境甚至能創造更大的市場空間。我國人工智能的商業應用水平已經十分繁榮，這一概念已經滲透了教育、金融、醫療、文體娛樂等領域，且獲得了很好的市場反響。

 

“市場關心的IT和互聯網領域幾乎所有的主題和熱點，例如智能硬件、O2O、機器人、無人機和工業4.0，發展突破的關鍵環節都是人工智能。”趙巧敏表示，人工智能的發展是必然趨勢，它將成為未來30年內我國技術發展的重心，也會給互聯網領域帶來新的突破，給人們的生活帶來翻天覆地的變化。

 

在人工智能應用領域，我國已經發展得較為全面，包括家居領域、安防領域、醫療領域、企業領域、金融領域和教育領域。

 

然而盡管目前我國自主知識產權的文字識別、工業機器人、娛樂機器人等智能科技成果已經進入大規模實際應用，但市場空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經濟》記者表示，我國機器人的“密度”只有德國、日本的1/10，行業發展空間巨大。

 

VC青睞人工智能

 

巨頭加速并購

 

人工智能一直是硅谷大佬們瘋狂追求的領域，谷歌、Facebook、IBM均重金投資人工智能，是目前AI領域的領導者。微軟、谷歌和Facebook等全球科技巨頭都認為2016年是AI迅速進化的關鍵節點。

 

Google希望在人工智能領域復制Android的成功，并力圖打造一個機器人帝國;Facebook計劃在2016年制造出能夠在家務和工作上幫助自己的人工智能;蘋果4天內接連收購兩家人工智能初創公司……

 

據羅文波統計，目前全球人工智能企業已經超過了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創企業總估值超過87億美元。“隨著日本、北美、歐洲的‘大腦’計劃大規模布局人工智能，2040年全球很有可能實現廣義的人工智能。”

 

除互聯網巨頭外，敏銳的資本方也在積極布局人工智能領域，近年來風投不斷加大對人工智能初創企業的投資，持續布局人工智能這個重要風口。

 

“2014年人工智能企業融資總量首次超過10億美元，2015年融資總量更是超過12億美元。2016年到現在，全球在人工智能領域的投資已經超過4億美元。”渤海證券研究所證券分析師齊艷麗向《經濟》記者表示，隨著科技巨頭在人工智能領域的布局將提速，VC/PE在人工智能領域的投資也將隨之爆發。

 

“反過來，資本層面的爆發也將持續帶動人工智能行業加速爆發。”齊艷麗認為，雖短期看人工智能仍處于大規模投入期，較難變現，但未來人工智能應用于無人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監測等領域將會產生巨大的商業價值和社會價值。

 

在全球市場火爆的背景下，國內市場也充滿了巨頭和風投的博弈與布局。

 

出于對人工智能行業商業前景的看好，國內巨頭紛紛進軍人工智能領域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領域發力。

 

其中，百度2014年研發投入接近70億，同時涉足了深度學習與自動駕駛領域，并推出了“百度大腦”計劃;阿里巴巴推出了國內首個人工智能平臺DTPAI;騰訊推出了撰稿機器人Dream writer，開放了視覺識別平臺騰訊優圖，同時成立了騰訊智能計算與搜索實驗室。一些具有創新性眼光的巨頭公司也相應進入，讓整個行業迎來了爆發的機會。

 

“互聯網巨頭公司和創業公司是我國AI技術基礎研究主力軍。在國家政策大力支持下，無論是科研機構還是企業都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了較為不錯的成績。”據羅文波介紹，截至2015年底，我國人工智能領域已有近百家創業公司，約65家獲得投資，共計29.1億元。人工智能領域布局如火如荼。

 

巨頭的基礎層切入為人工智能基礎領域的研究帶來了巨大的資金優勢和人才支持，使得部分技術達到世界一流水平。例如，我國的視覺、語音識別的技術已經處于國際領先水平。

 

而近兩三年，風投也開始加速了在這一領域的投資步伐。2014年開始，我國人工智能領域投資金額、數量、參與投資機構數量均大幅增加，2015年更是實現了跨越式的增長。“2015年我國投資人工智能的機構數量已經高達48家，是2012年投資機構數量的6倍;投資額為14.23億元，是2012年投資額的23倍。”趙巧敏表示。

 

短期看好應用開發

 

長期關注技術研究

 

二級市場一向是搜尋熱點的風向標。人工智能市場的火爆也催熱了資本市場的相關行業。在市場空間巨大、產業前景明朗的背景下，占據資金優勢的上市公司紛紛瞄準人工智能領域，分享廣闊藍海。

 

隨著人工智能的不斷進步和發展，最先實現產業化的AI應用層將最早迎來投資機會。銀河證券分析師楊華超向《經濟》記者分析稱，無人駕駛、工業4.0、智慧醫療等主題將成為未來中長期的熱點，建議關注相關主題的優質標的。“同時，AI數據層和應用層作為準入門檻較高的環節，之前具有技術積累和數據資源的公司將優先受益，可以關注目前已經在人工智能領域已經有技術和規模優勢的公司。”

 

對此，羅文波則建議投資者，選擇人工智能領域的標的，要分長短期來考量。“短期可關注在人工智能商業化應用有所突破的企業，長期可關注具備技術研究實力的公司。”

 

在他看來，具備競爭力的上市公司主要有兩類，一是與機器人硬件制造相關的公司，它們一般擁有較好的智能制造業基礎，在未來產業升級過程中，擁有強大的競爭優勢;二是在人工智能商業化應用有所突破的公司。

 

對此投資邏輯，趙巧敏也表示認同，“短期看好應用開發領域，特別是基于當下較為成熟的感知智能技術如語音、視覺識別的服務、硬件產品等的應用開發將是短期的投資亮點”。

 

“目前下游應用領域也面臨著大量需求，如人口老齡化對服務機器人的需求、定制化生產對3D打印的需求、物流配速對無人機的需求等。”趙巧敏分析稱，穿戴設備、3D打印、無人駕駛、服務機器是最值得看好的應用場景。

 

而從長期來看，在以現有技術為基礎的應用領域基本飽和之后，只有技術研究才能推動新一輪的應用創新，趙巧敏稱。技術研究是長期的投資關注點，“應該關注核心技術模塊提供商和數據傳輸、運算、存儲過程所涉及的基礎設施運營商”。

 

與此同時，在主板之外，一些新三板標的同樣值得關注。從2015年起，掛牌新三板的人工智能企業數量明顯增加。以機器人子行業為例，僅2015年一年就有35家機器人企業在新三板掛牌，還有10家機器人企業在待掛牌狀態，20多家公司在審查待掛的狀態。投資者可以有選擇地關注其中較好的標的。

第2篇：人工智能醫療優勢范文

一、“區塊鏈+AI”行業概述：

1、“區塊鏈+AI”行業簡介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計算機去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現階段AI智力已可達4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術不斷成熟應用，圍繞著“AI+”的技術理念創新也在不斷提出，其中“區塊鏈+AI”的技術理念尤為突出。

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式。其本身作為比特幣的底層技術，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補人工智能應用中存在的數據共享、數據安全等問題。區塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運行中需要的數據信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點，使得AI更可信、更安全。可以說“區塊鏈+AI”是新型技術之間的通力合作，若兩者可有機結合，將會創造更大的價值。

從金融、消費、醫療服務到政府服務，區塊鏈和人工智能的結合正在逐步滲透各個行業和領域。人工智能和區塊鏈的協作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數據分析和匹配的同時，區塊鏈將提供一個更加安全和可信任的網絡。

2、人工智能和區塊鏈行業現狀概述

人工智能被譽為引領未來的戰略性技術，是提升國家競爭力、維護國家安全的核心技術之一，也將成為經濟發展中新一輪產業變革的核心驅動力。在我國，人工智能的發展受到高度重視，2017年7月8日國務院了《新一代人工智能發展規劃》的戰略部署，明確我國新一代人工智能發展的三大戰略目標：至2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，成為重要經濟增長點，全面支持建設小康社會；至2025年人工智能基礎理論實現重大突破，成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，向智能社會建設邁進；至2030年人工智能理論、技術和應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，為經濟強國奠基。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，2016年中國人工智能相關專利年申請數量達30115項，產業規模突破百億，2017年中國人工智能產業規模達152.1億元，該行業每年以40%～50%增長率進行增長，預估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業總數已達592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機器學習處理單元，為人工智能硬件打下堅實的基礎。人工智能行業目前已走過技術蠻荒期，處于通用技術與行業結合形成商業化場景應用階段。根據目前滬深兩市板塊分類統計，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎層、技術層、應用層各相關領域。

相比于人工智能技術已經經歷了60多年的長足發展而言，區塊鏈技術目前起步不到10年，且剛剛經歷了三個初級的階段，分別為：

起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數字貨幣使得區塊鏈技術開始走進部分極客和新興技術愛好者的視野當中，并開始在世界范圍內形成一定程度的關注和研究。

雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎技術架構之上引入了智能合約，使得區塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區塊鏈技術開始延展到更多行業和領域。

發展期：2018年-，區塊鏈技術開始迭展，行業發展聚焦于更為安全的技術架構的搭建與更加良好基礎性能的提升，區塊鏈安全、區塊鏈與人工智能等方向開始受到行業重視，一些應用逐步在全球各個行業領域開始試點。

目前區塊鏈技術發展總體階段處于類似于互聯網發展的初期階段，距離大規模的應用落地仍然需要時間積累。“區塊鏈+AI”是新興技術相互賦能的良好應用結合，區塊鏈技術在人工智能這一垂直領域的探索，有助于加速新興技術的落地，并在實踐過程中不斷完善。目前大部分“區塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應用階段。

二、“區塊鏈+AI”具有的優勢與挑戰

在人工智能為區塊鏈提供更強大拓展場景與數據分析能力的同時，區塊鏈技術可為人工智能提供高度可信的原始數據以支持其持續的“深度學習”。在未來人工智能高度發展的同時，也可通過區塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內。這對兩者的技術發展進程都提出了更高的要求，總體而言，區塊鏈技術本身處于早期階段，與人工智能相結合需要持續迭代以滿足人工智能對性能和穩定性的要求。

1、“區塊鏈+AI”兩項尖端科技的相互賦能

區塊鏈與人工智能兩項技術的結合，有以下七個方面的優勢：一是區塊鏈可以提高人工智能的數據安全性；二是區塊鏈可以加速數據的累積，給人工智能提供更強大的數據支持，解決AI的數據供應問題；三是區塊鏈可以解決數據收集時的數據隱私問題；四是人工智能可以減少區塊鏈的電力消耗；五是區塊鏈使得人工智能更加的可信任；六是區塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間；七是區塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結合的優勢具體說明如下：

（1）提高數據安全性

區塊鏈可以幫助人工智能避免因數據存儲問題導致的故障。區塊鏈中每個節點都按照鏈式結構存儲完整的數據，每個存儲節點都是獨立的、地位等同的。區塊鏈的高冗余特性，分布式數據存儲，可避免系統級別風險的發生。理論上看除非所有節點全部出現風險，否則數據就是安全的。

此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數據進行訓練，以及誰部署了最終的，是我們應對人工智能可能出現的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數人工智能程序都是“深度學習”算法的變體。不良的數據內容將給人工智能帶來相應的安全隱患，區塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓練數據開發的，避免了這一問題。更寬泛地說，區塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數據來訓練算法。

（2）大量且豐富的數據支持

一些企業為了自身發展會進行海量數據收集，同時因為市場競爭而拒絕進行數據共享。由此造成這些公司接觸到的數據有限，缺少完整的數據集做支撐，使得人工智能產品質量較差。采用區塊鏈技術，可以利用數據分類帳進行部分數據的購買銷售。可靠性強、可用性高的數據將會使得企業生產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。

當收集了大量同類型數據用于訓練AI模型時，數據會受到偏差或“過度擬合”的影響。數據樣本將不具備典型的隨機性來代表總體的特性。使用此類型數據訓練的模型比使用更多不同樣本進行訓練的模型表現能力要差很多。通過引入區塊鏈技術，讓不同的人和公司來提供可信的不同數據，可以獲得更多樣化的數據樣本，幫助AI完成“自主性”決策。

（3）隱私保護

人工智能的高速發展需建立在大量的數據基礎上，不可避免地涉及到個人隱私數據合理使用的問題，例如從公共數據庫中推導出私人隱私信息，通過這些信息又推導到其他相關人員的信息，這已經超出大部分人同意披露的信息范圍。區塊鏈采用非對稱加密和授權技術，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內容，無法獲取用戶完整的個人身份信息，此技術在AI大數據運行環境下，個人的隱私免于被侵犯，不法企業難以利用用戶數據來牟取不正當利益。同時，區塊鏈與加密算法相結合可以在數據分享過程中分離數據所有權和使用權，讓數據使用方可以利用密文進行模型訓練和使用，徹底杜絕原始數據泄露的風險，從而打通企業和政府中的數據孤島。

（4）能源消耗減少

采用POW共識機制的區塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學習算法，提升數據中心的負載，操控計算機服務器和相關的散熱系統，優化冷卻，有效地進行設備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實，2017年6月百度的智能樓宇項目一個月內為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實驗室DeepMind利用人工智能技術幫助谷歌削減了15%的用電量。

（5）可信任度的提升

一個人工智能管理的區塊鏈可以為獨立于人工智能運行的底層平臺的人工智能提供一個分散的標識。每一個主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認同的節點，這將為AI識別提供一個解決方案，類似于今天的網站證書，以驗證網站所有權。

一個人工智能管理的區塊鏈還可以允許每個人工智能將其活動的常規哈希函數寫入區塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進行不可篡改的檢查。區塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯誤行為被及時的發現、分析和糾正。而區塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動數據。

最后，區塊鏈的共識機制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執行任務的公共記錄(必須由多個區塊鏈節點進行驗證)，我們可以確保人工智能的運行不會超出界限。

（6）更短的AI訓練時間

在使用區塊鏈技術保障訓練數據的真實可靠性的前提之下，可以通過區塊鏈的分布式數據存儲的方式將一臺人工智能的深度學習訓練時間大幅度的減少。例如一個人工智能的訓練可以采用模型并行或者數據并行的方式，將單個的模型或者數據分布在不同的機器之上，從而減少訓練時間。人工智能也可以在同步數據并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數據的相互確認，可以直接進行下一步的操作，從而進一步減少人工智能的深度學習訓練時間。

（7）開放公平性

區塊鏈提供的核心價值是“去信任中介化”。如果想要創建一個自組織和自我調節的人工智能網絡——那么分布式記賬技術是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經徹底改變了分布式計算——將計算任務分散在多臺虛擬機之間，以實現高效的可伸縮任務處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統一調度特定任務，以實現非常特定的目標。

而基于區塊鏈技術的智能合約將使“去信任中介”的網絡得以實現，在這種可信網絡中，兩個人工智能系統可以安全可靠地進行交互，而無需任何中心化的中介。區塊鏈還可為人工智能提供聲譽系統，這樣每個人工智能都可以在選擇與其他人工智能進行交易之前檢查其聲譽。另外，區塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵這些人工智能開發人員共享他們的數據和他們的產品，而不必擔心出現某些偏袒競爭對手或竊取其知識產權的情況，并確保所有相關方為他們的工作獲得適當的報酬。

2、“區塊鏈+AI”面臨的挑戰

“區塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區塊鏈自身的缺點，在結合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區塊鏈結合過程中可能造成原有優勢被破壞。例如：

（1）政策性風險

區塊鏈目前部分的衍生應用在世界各地存在著一定的政策風險——例如未來是否采用區塊鏈技術伴生的通證來激勵人工智能開發或節點管理，但無論是在經濟上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。

（2）技術融合的不確定性

作為兩個前沿的新興技術，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當前區塊鏈的技術指標，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結合并實現落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區塊鏈的主要問題為擴容、隱私、和計算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實現。

（3）大規模的社會應用面臨挑戰

數據共享威脅大型企業利益。通過弱化數據的中心化，降低了大型企業相對小公司的競爭優勢。如果任何人都可以訪問這些數據集和計算，那么任何人都有機會與世界上最大的公司競爭。從技術領域中去除這些障礙將會改善社會，但共享市場的嘗試可能會讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創企業和小企業共同分享。之前使用用戶數據來制定廣告或業務策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數據。因此，大公司可能會反對數據去中心化，并可能游說維持AI模型開發方面集中式數據集的現狀。

（4）不可控性

當使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區塊鏈上運行的事務和交易不可撤銷，可能會給企業和個人造成不可挽回的損失。

三、AI與區塊鏈結合的應用場景

結合兩者技術優勢，通過AI讓區塊鏈更智能，區塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區塊鏈的結合應用，市場上已經涌現出很多相關項目和理論創新，描述了不同場景下結合，比如：

（1）區塊鏈+AI在醫療方面進行結合

相關的結合領域有醫療數據加密和醫療計算分析。關于醫療數據方面，據統計，大部分的醫生會直接將病人的病情、個人信息等信息發給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應用區塊鏈的非對稱加密和授權等技術，對關鍵信息進行加密，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，將大大的提高醫療數據的隱私性。關于醫療計算分析方面，AI在醫療機構提供數據錯誤率小于2%，利用區塊鏈的技術，可以對于醫療數據進行信息交換，相比傳統AI，數據可更好地進行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發區塊鏈醫療數據審計系統，利用“區塊鏈+AI”技術讓醫院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數據。

（2）區塊鏈+AI在數據市場進行結合

利用區塊鏈集合群體的力量，進行數據上的共享、AI模型的訓練等。AI的發展離不開龐大的數據集，區塊鏈可以利用數據分類帳進行高質量數據的購買銷售，當收集了大量的、多樣化的數據樣本后，可用于訓練AI模型，這些數據及AI模型將會解決信任的數據孤島問題，使得人工智能機器人可以進行共享學習，自我成長，產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項目涉及該領域。

（3）區塊鏈+AI在金融領域進行結合

相關的結合領域有市場情緒分析、去中介交易商經紀人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進行深度學習和時序分析，再結合區塊鏈技術保護下的個人數據相整合，為個人提供更精準的交易服務。具體來說，就是從用戶面板上進行大數據采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數據，對市場波動進行預算，最后自動化下單。利用機器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風險，此外，AI監控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項目涉及該領域。

（4）區塊鏈+AI在云計算方面進行結合

當前AI云計算方面面臨計算資源昂貴、訓練時間長、訓練數據多、開發去中心應用困難等問題，結合區塊鏈技術后能較好地解決以上問題。把區塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉換為AI云算力，資源上進行整合，降低計算成本。目前有NebulaAI項目涉及該領域。

（5）區塊鏈+AI在物聯網方面進行延展

首先，區塊鏈技術可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區塊鏈+AI技術完成生物身份識別和身份認證，將個人身份與物聯網聯系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯網設備在區塊鏈+AI的加持下，數據共享，設備可智能化更新。具體的垂直應用包括：應用在工業制造上，制造生產的設備在區塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產能；應用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應用，解放人們的時間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發生；應用在監控等公共基礎設備上，身份認證能快速的識別出罪犯，有利于維護社會穩定。目前有智行者、美圖等項目涉及該領域。

四、“區塊鏈+AI”行業展望

第3篇：人工智能醫療優勢范文

百度：AI成為頭號戰略 無人駕駛是重中之重

三家企業中，對人工智能布局最早、投入成本最高的當數百度。百度創始人李彥宏日前在接受《財經》雜志采訪時曾說：“人工智能確實會帶來無窮無盡的可能性，在這方面百度目前確實也是非常領先的。如果這個機會我們能夠抓住，百度可以變成一個完全不一樣的公司，變成一個比現在影響力大得多的公司。”

早在2013年，百度就成立了深度學習研究院，致力于人工智能的開發，是當時國內唯一一家在深度學習方面進行大規模投入的公司。目前，百度研究院、百度大數據、百度語音和百度圖像等技術都已歸入人工智能技術體系。百度在人工智能領域涉獵項目眾多，主攻方向有六個：深度學習平臺、圖像識別基本技術、細粒度圖像識別、視頻分析、AR技術和醫院圖像識別。

經過幾年的發展，百度在人工智能領域共獲得了超過1500項發明專利，領先于微軟、IBM等老牌科技巨頭。此外，百度大腦、人臉識別技術精度、語音識別能力均已達到世界頂級水平。2014年，百度在硅谷投入3億美元打造了人工智能中心，并在硅谷大舉招攬人才，中心目前已經有近200名員工。據悉，百度硅谷研發中心的一個重要使命是服務于百度無人駕駛業務。

自無人駕駛的概念在業界興起，就有兩撥力量在這一領域博弈，一為傳統車企，一為高科技企業。根據自身不同的基因，它們對無人駕駛的理解和布局完全不同。傳統車企的思路為無人駕駛是“裝了電腦系統的汽車”，它們通常從低級的輔助駕駛開始做，希望通過不斷地提升輔助駕駛的能力來達到未來完全的無人駕駛；而高科技企業對無人駕駛的理解是“裝了四個輪子的電腦”，它們通常直接進行無人駕駛研發，最典型的代表是百度和谷歌。

今年8月，在深圳舉辦的的CCF-GAIR大會上，百度無人駕駛事業部總經理王勁說道，“百度的人工智能主要靠三個最核心的東西：一個是算法，一個是海量數據，第三個是優秀的計算能力。”

百度的無人駕駛事業部成立于2015年底，是百度目前最被寄予厚望的業務。百度今年在蕪湖打造了“全無人車運營區域”，又投資了硅谷知名激光雷達公司Velodyne LiDAR，旨在降低無人車生產成本，加速無人駕駛的商業化進程。

經歷了這么多前期投入，百度無人車何時能實現規模量產？王勁告訴記者：“五年后百度無人車將進行量產，屆時成本會大大低于雇用駕駛員，大幅度提升交通安全及交通效率，且讓人們的出行成本更低。”

騰訊：AI技術研發圍繞核心業務展開

社交作為騰訊的核心業務之一，其平臺和大數據等優勢為人工智能技術的研發提供了更多支持，也為技術在業務上的落地應用提供了更多可能。據了解，騰訊的人工智能研發團隊鑲嵌在不同的事業群里，微信團隊的人工智能小組主要致力于語音識別的研發，SNG（社交網絡事業群）主攻人臉識別、圖片識別等，搜索部門則關注自然語言識別。各部門根據自身業務需要，進行人工智能技術的開發。

在前不久舉辦的GAIR大會上，騰訊優圖實驗室總監黃飛躍接受采訪，講解了優圖團隊目前的主要工作。黃飛躍帶領的優圖團隊隸屬于社交網絡事業群，QQ系列產品的很多功能背后都有優圖團隊的技術支持。優圖團隊的技術主要分為人臉識別、圖片識別、音頻識別三個部分，目前為QQ空間、QQ音樂等超過50款產品提供技術支持。具體而言，人臉識別主要用于騰訊旗下微眾銀行進行人證合一比對、QQ空間好友照片標記；圖片識別則在微云相冊、手機相冊管家等圖片標記管理功能中有所體現；音頻識別主要應用于QQ音樂聽，識曲、全民K歌等功能。這些功能主要用于提升騰訊一系列產品的用戶體驗，提高用戶留存率。

去年6月，優圖團隊在國際權威人臉識別數據庫LFW上以99.65%的成績刷新世界紀錄，超過了實力強勁的Linkface、Face++等新秀，以及Facebook、Google等國際巨頭。目前，優圖的圖片識別技術已經開放給業界，通過“優圖開放平臺”和“騰訊云-萬象優圖”兩個產品，開發者可以擁有頂尖團隊的圖片處理能力。

阿里巴巴：從小AI到ET 阿里云厚積薄發

阿里布局人工智能主要集中于三方面：云計算、物聯網、VR/AR。他們的戰略是從業務驅動開始，逐漸加大檔位。阿里選擇醫療這一領域切入人工智能技術。阿里在全國各地廣泛布局醫療團隊，據統計，參與阿里“未來醫院”計劃的醫療機構已經覆蓋了全國90%的省份。未來，病患只需在家附近的醫院拍一張CT，就可以通過遠程技術完成專家級的診療過程。而這種診療正是基于阿里云人工智能醫療系統。

2016年，隨著人工智能概念不斷升溫，阿里加速了布局的腳步。2016年8月舉辦的云棲大會上，阿里云進行了品牌升級。除了換掉已使用6年的“云”字logo（商標）外，還了一款名為“ET”的人工智能機器人。

ET是四個月前的小AI的升級版，它的功能不再局限于說話聊天，而已被賦予了全局意識。基于阿里云強大的計算能力，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。

阿里云認為，在AI大時代，大數據量背后的數學分析建模以及神經網絡深度學習是發展重點。通過計算，數據之間產生了關聯，從而對人類產生現實意義。ET可以在對大數據進行分析整理后，對大環境產生整體判斷和把控，從而解決一些現實生活層面的應用問題。

第4篇：人工智能醫療優勢范文

上周，滬深300指數上漲2.60%，計算機行業上漲0.32%，行業跑輸大盤2.28個百分點，其中硬件板塊下跌1.19%，軟件板塊上漲0.56%，IT服務板塊上漲1.48%。個股方面網達軟件、真視通、神州易橋漲幅居前;*ST三泰、湘郵科技、華力創通跌幅居前。

國際市場

麻省理工學院開發自動駕駛技術，在無地圖鄉間道路上也能導航;Waymo計劃年內在鳳凰城正式推出無人駕駛打車服務;Uber將測試無人機送餐服務，最短只要5分鐘;美國白宮成立人工智能工作組，將決定美國對AI的投資力度。

國內市場

騰訊智慧零售首家全自助化智慧餐飲門店亮相深圳;科技部成立新一代人工智能發展研究中心;京東智能音響叮咚mini2，與英特爾宣布戰略合作;青海省衛計委攜手騰訊共建“互聯網+健康醫療”。

A股上市公司重要動態信息

達實智能:中標1.9億元智慧醫院項目;廣電運通:與騰訊公司、財付通簽訂1883.82萬元地鐵云平臺AFC項目;全通教育:中標3496.44萬元科創集散地服務項目;麥迪科技:與安摯投資簽署產業并購基金框架合作協議;世紀瑞爾:擬1000萬元占比50%設立中唐瑞爾。

投資策略

第5篇：人工智能醫療優勢范文

2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領域的頂級學術會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業進展，而是一位科學家告訴臺下的與會者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。

這也是中國正在發生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個在上世紀50年代和80年代掀起過兩次的技術，現在似乎真的到了產業化的臨界點。互聯網時代的思想家和預言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術，它的力量堪比電與互聯網。

人工智能(Artificial Intelligence)，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。該領域的研究包括機器人(26.660， 0.12， 0.45%)、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智能快速進入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰勝世界冠軍李世石。人機圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。它的背后是規模千億級的人工智能產業市場。BBC預測，2020年全球人工智能市場規模將達1190億元人民幣。

目前看，這一數據遠比不上2015年中國移動互聯網的產業規模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術的發展，還將帶動云服務、大數據分析、移動互聯網和物聯網產業的升級迭代。它甚至將超越移動互聯網，全面改變人類的生活和工作方式。

離人工智能最近的IT互聯網公司敏銳嗅到了這一機遇。從2011年開始，包括深度學習算法、計算資源和大數據產業的成熟令人工智能技術實現飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內的國內外企業都開始深度布局人工智能，試圖把握風口，成為下一個產業變革的巨擘。

已布局人工智能的IT和互聯網巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個漫長的耐力游戲，除了技術布局，產業布局和戰略視野也是決定成敗的關鍵因素，短視者將隨時出局。

BAT保守布局

中國的所有行業中，以BAT為代表的互聯網行業在人工智能研究和商業化探索方面走得最早，也看得最遠。其中，技術起家的百度走在最前端。

2012年10月，百度董事長兼首席執行官李彥宏參加了內部的一個基于深度學習的語音識別產品研究會。當時該產品的主導者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學習，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產品經理都要了解人工智能技術的發展。

當年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學習研究院的可行性。次年7月，這個研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務副院長。這是中國公司里的第一個人工智能研究院。

李彥宏很快將相關技術投入到搜索的核心業務中。2014年的百度內部統計數據顯示，深度學習技術的應用，讓百度和競爭對手的Diff(different，內部叫Diff)指標提升了若干倍。

但人工智能的科研，尤其是基礎科學研究，是一個冗長寂寞的過程。此后，迫于財務數據和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。

“到了后期，太長遠項目，或是比較創新的項目，百度總部確實不太支持了。百度i站的項目、百度快搜這樣的項目沒了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究崗位人士評價。一位現任百度相關人士對《財經》記者表示，百度前些年確實剔除了不少經過驗證沒有商業化前景的分支項目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項目。

6月8日，在2016百度聯盟峰會上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現場播放了百度無人車路測的實況錄像，百度無人車已經可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時表示，三五年之內，無人駕駛一定可以成為現實。

從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關人工智能技術體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數據、百度語音和百度圖像等技術都已歸入人工智能技術體系。李彥宏多次向外界強調，百度未來的發展將嚴重地依賴人工智能。

IBM研究院一位人工智能專家告訴《財經》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。

硅谷尤其關心“百度大腦”的進展。百度大腦是百度在人工智能領域的核心。百度此前的諸多人工智能產品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。

百度高級副總裁、自動駕駛事業部總經理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預測、規劃決策以及行動控制的能力。在數據方面，百度有萬億級的網頁、移動和行為數據可供分析。在深度學習方面，百度的萬億參數排在世界第一。

2015年，百度的研發投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。

百度正在計劃將百度大腦在金融、汽車、醫療等領域商業化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創新，將推動互聯網進入第三幕，并將重構傳統產業。比如“人工智能+金融”，可以快速地實現征信升級，實現“秒放”貸款。

阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制。或者說，它們更代表中國公司的普遍做法，從業務驅動開始，逐漸加大檔位。

阿里從2011年開始布局互聯網醫療，投資收購和戰略合作的公司數以百計。圍繞醫院、醫保、醫藥做了大量布局。最新的統計數據顯示，全國已經有超過400家大中型醫院加入阿里的“未來醫院”計劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學家閔萬里博士告訴《財經》記者，阿里在健康醫療領域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領域的技術突破。

阿里的設想是，未來，在阿里遍布全國邊遠山村的醫院醫療點里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠程技術來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫療系統。隨著學習數據的不斷增加，機器會變得越來越聰明，最終成為一個“永不退休的醫學專家”。

多位接受《財經》記者采訪的專家評價，阿里這個技術并不復雜，醫療診斷是基于經驗的專家型勞動，是機器擅長的經驗學習，三年內該技術便可成熟。

閔萬里告訴《財經》記者，要實現這個目標，除了技術平臺，還需要整個醫療體系的打通，需要政府和社會共同推動設備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個人工智能服務平臺之上，就將衍生出更多的應用服務場景，從而實現“商業和技術互為驅動”。

阿里是目前中國所有公司里，數據生態最完善、最健全的公司。iPIN創始人兼CEO楊洋認為，阿里的MaxComputer數據通道，是非常健康的數據大動脈，可以將阿里的所有數據資源非常高效地結合在一起。

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務)的云計算平臺。數據生態體系是做人工智能的重要基礎。因此，在這場有關未來的布局中，阿里云的主導地位清晰。

阿里的人工智能研究分散在其各個業務分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個集中的技術機構來整合阿里的所有相關技術資源。

騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業務為基礎。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業務方面植入了人臉識別，搜索部門則關注自然語言識別。

其中一些技術已在騰訊內部實現產品化。SNG(社交網絡事業群)的優圖團隊聚焦圖象識別領域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內部產品如圖片優化工具“天天P圖”提供技術支持。WXG(微信事業群)則人機互動領域的拓展，也對圖像和語音識別進行了原發。WXG推出了智能機器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機械應答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯起來，接入微信公眾號以及錢包內的各種生活服務，打造完整的微信內O2O閉環生態體系。

騰訊高級副總裁姚星在接受《財經》記者采訪時表示，騰訊越來越重視在人工智能領域的技術開發，這包括兩個路徑：一是整合騰訊自身的技術資源，形成體系和重點；二是加快對優秀公司的收購和合作步伐。

騰訊參與了多個人工智能項目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標的，服務于騰訊的整體戰略。騰訊日前與硅谷風投機構Felicis Ventures領頭了人工智能創業公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術，讓“機器”抓取網頁關鍵內容，并輸出軟件可以直接識別的結構化數據。

BAT的人工智能技術研發從第一天開始就是商業需求驅動的，他們從業務入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰中勝出。

今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財經》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會成立。

國際巨頭深入無人區

如果說BAT的人工智能布局處于對標和追趕的狀態，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經開始深入科技無人區。

這些公司技術和業務各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標一致：把人工智能機器做大、做強、再做沒。

IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領域有深厚的技術底蘊，IBM甚至已經開始用人工智能賺錢。

IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍”戰勝當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認知計算領域最先進技術的Watson在一個電視節目中一戰成名，被認為是人工智能歷史上的一個里程碑。

今天可以代表IBM在人工智能領域最高技術水平的，是不斷進化中的Watson系統，和已經可以量產的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規模神經突觸計算機芯片)。

Watson是一臺超級計算機，最初由90臺IBM的Power 7服務器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構架就開始模擬人類神經元，基于IBM的“DeepQA”技術開發。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進一步開發、商用和增強“Watson”及其他認知技術，此外還投入10億美元用于其他相關項目。

Watson已經開始為IBM賺錢了。法國農業信貸銀行預測，Watson系統創造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經被部署在IBM去年收購的云計算基礎設施業務Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計算領域展開競爭的武器。

另一個代表性產品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運作模式、低功耗，在認知計算方面要遠勝傳統計算架構。和其他芯片公司的紙上規劃不同，這款芯片已達到量產要求。

IBM將其技術和商業實力總結為“認知計算體系”。IBM大中華區副總裁、戰略部總經理郭繼軍向《財經》記者表示，IBM推動認知計算體系，目標是把IBM在人工智能、大數據、深度學習、模式識別等所有領域里所做的積累應用到各個行業中去，幫助各行各業客戶提升效率，解決他們所面臨的現實挑戰。

微軟人工智能技術的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個研究組，研究方向分別是人機交互、自然語言處理和機器學習、語音識別和語音合成、計算機視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。

微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學家，在包括深度學習的多個領域的技術布局處于世界頂端。

微軟最新的深度學習系統在2015年ImageNet計算機視覺識別挑戰賽中，將計算機視覺系統錯誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上超越人類水平。這些機器由微軟的Azure云服務提供支持。

微軟不僅將人工智能技術應用于如Windows、Azure等核心業務中，還構建開放的平臺，將多年的技術積累開放給產業界，它的目標是打造一個人工智能生態圈。

它在無人區走得最遠，在現實商業世界中隱蔽得最深。

和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術的積累，研發更加高級的深度學習算法，增強圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動駕駛、機器人(2013年收購了8家機器人公司)等領域，前者為后者帶來基礎技術支撐，后者為前者提供數據和反饋。

值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領域的技術積累，已經遠遠超過傳統汽車廠商和其他互聯網公司。

更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內的海量社交數據，但在基礎科學的研究上依然不遺余力。2013年，Facebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大學機器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，FAIR的研究方向自由寬松，研究所需的計算資源(如GPU)相對豐富，同時也沒有近期的產品壓力，可以著眼長遠做困難和本質的研究。他稱，這樣的學術氛圍在各大公司是極其少見的。

如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術出發，結合云計算賦予技術更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務提供商，它的云服務收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術，多數集中在提升購物體驗的深度學習領域。

人工智能技術有兩大要素：核心技術平臺和數據循環。只擁有技術是不夠的，需要業務和數據結合，才能打造好的技術。對循環數據的獲取，巨頭們也都不遺余力。

以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計劃”(現更名為“微軟認知服務”)，這是一個基于微軟云平臺的智能API(應用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術，包括了計算機視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺快速開發出來的一款應用，一共只有20多行代碼。

類似的工具包微軟還有很多，例如深度學習工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導的微軟分布式機器學習工具包(DMTK)等。

這些對于創業公司和中小企業來說相當實用。他們不用從底層技術一點點學，在小集群上或者是云服務上就可以直接調用。

對于巨頭來說，算法已經不再是競爭的障礙，數據和用戶習慣才是山頭。大量的初創企業會采用開源做很多垂直領域的業務，其中包括海量試錯和驗證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。

做B2B生意的IBM對數據的專業度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應用的交互來訓練Watson系統，因此通過深度合作和并購來獲取專業數據。

以醫療領域為例，IBM和多家世界級頂尖醫院合作，向醫院部署Watson的智能系統，通過分析這些醫院的病歷、專家的治療經驗、現有的學術研究等，幫助它們制定、觀察和調整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領域的數據積累。

2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當大方。

Watson已經可支持針對乳癌、肺癌和結腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領域，在一項對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準確率高達95%以上。而人類識別皮膚癌的準確率只有84%。

國內的一位人工智能業者調侃，國際巨頭在人工智能領域真正有價值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術。“那些才是可以顛覆未來的彈藥。”

填補斷層

人工智能的產業結構可以分為三層：應用層、技術層和基礎層。應用層聚焦在人工智能和各行業各領域的結合；技術層是算法、模型和技術開發；基礎層則是計算能力和數據資源。

BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數據資源。但在第二層和第三層嚴重斷層。中國在人工智能領域的科研水平停留在工程數學、物理算法等工程科學的創新層面，基礎理論研究領域的人才和資源很少。

多位接受《財經》記者采訪的中外業者認為，BAT的優勢在于海量數據，和國際巨頭的核心差距在技術。

騰訊高級副總裁姚星告訴《財經》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達成了一個共識，開始大量考察美國的機器學習平臺類創業公司。一則中國這類技術公司不多；二則收購這種公司可以快速補足騰訊在算法領域的不足。

姚星向《財經》記者分析，同樣提供10萬個樣本給機器，優秀的算法平臺可能只需要幾個小時，速度慢的可能需要幾天時間。

對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內適合收購的標的公司很少，因為根是斷的，(技術和基礎研究)源頭在國外，要到國外看。”

在快速迭代的互聯網世界里，即便是互聯網巨頭，單打獨斗練獨門秘籍也會錯失良機。最佳方式，就是擁有數據和擁有技術的公司，通過各種結盟方式形成優勢互補，快速搶占市場。

2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰略合作，利用后者的人臉識別技術Face++軟件去確認開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。

Face++在人臉檢測的多項指標評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯網新聞圖片上，獲得了97.27%的準確率，這個指標高于Facebook團隊。三年后，這一準確率已提高至99.5%。

進行面部識別，需要處理大量來自面部的數據信息，包括結構、五官以及肌肉等方面的數據分析。阿里云為這個合作注入自身的數據和分析能力。

“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時間成本是相當昂貴的。”閔萬里對《財經》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時間和資本效率最高的做法。”

技術和數據的結盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設社群關系，把人大腦里的智慧表達出來，從而解決目前搜索技術存在的內容不夠精準和實用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號數據和QQ興趣部落，為搜狗輸入數據資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內容。

王小川想讓搜狗的人工智能機器不斷學習社群數據，他對《財經》記者說，“人工智能下一個五年不在于人工智能本身，而是讓機器找到人。”

今天，技術和數據的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術和數據平衡利用，達到平臺效益最大化的公司。

微軟亞洲研究院常務副院長芮勇認為，橫向對比，中國和國際領先公司在核心技術上確實存在差距，國外更加注重基礎研究和技術研發，國內企業可以將國外的研發工具化、商業化；從縱向看，中國在人工智能領域的技術積累近幾年確實出現了飛躍，無論是最底層的計算機體系架構，還是智能硬件，或是上層軟件應用，都有質的進步。

“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產業相當值得期待。”芮勇說。

擠出泡沫

馬云在一次內部講話中強調：“全球都在講人工智能，到了風口浪尖，在創新面前，沒有第二只有第一，創新落伍了，你就輸了。”

焦慮的不僅是BAT，華為公司創始人任正非5月30日在全國科技創新大會上發言提到，“未來二三十年人類社會將演變成一個智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅持創新，遲早會被顛覆。”

開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰爭。

市場調研機構CB Insights的統計數據顯示，2014年風險資本對人工智能的投資增長302%，達到3.09億美元。

中國人工智能領域已有近百家創業公司，65家獲得投資，共計29.1億元人民幣，其中曠視科技、優必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨角獸榜單。

更多初創公司只是打上了人工智能的標簽。它們本質上是用國際開源的平臺，用數據訓練一兩個模型，甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風險是產品嚴重同質化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領域，這些公司的產品沒有突破性創新，根本沒有繼續走下去或被收購的價值。

姚星常常為投資人鑒定真偽人工智能公司。他說，辨識偽人工智能公司有兩個關鍵點：一是這家公司所采用的技術是否是最新、最前沿的技術，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。

其二，這家公司的技術和業務是否具備可擴展性？若否，則是采用部分機器學習算法或淺層人工智能技術的商業公司，而非真正的人工智能公司。

iPIN是一家擁有文本認知智能技術的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機構的投資意向，該公司創始人兼CEO楊洋告訴《財經》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術水平的投資機構。

“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息。”楊洋調侃說。

危險在于，就算是一些初創時期確實手握人工智能獨特技術和商業模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。

在資本的壓力之下，一些人工智能創業公司開始過早商業化，研發投入逐步降低，人員結構也發生變化，銷售開始主導公司，最終技術公司變成營銷公司，失去了被并購的價值。

投資人工智能公司，需要專業技術知識和長線投資眼光。根據Gartner的“智能機器炒作周期圖”，由人工智能驅動的應用中，語音識別產業化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點，智能機器人、自然語言處理/生成和虛擬個人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內能廣泛普及的顛覆性技術。而神經形態硬件(如神經元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術，但該技術可能還沒研發成熟就被淘汰了。

第6篇：人工智能醫療優勢范文

大會還將同期舉辦世界機器人博覽會，展出面積約5萬平方米，設立工業機器人、服務機器人、特種機器人、人工智能展區以及國際展區。來自全球機器人行業的領先企業將攜明星展品亮相博覽會，展示機器人行業產業鏈上下游各環節的最新技術應用。

從主題投資角度看，人工智能依然是未來幾年計算機行業最具確定性的投資方向之一，各國和行業巨頭紛紛采取行動，行業刺激消息頻現，本周北京舉辦了2017年世界人工智能大會，種種跡象表明，我國政府及國內企業正積極參與到世界人工智能的發展中，利好國內人工智能企業和市場的發展，建議長期投資者重點關注。

相關概念股：

GQY視訊：公司擬在軍事領域、醫療領域、工業自動化領域研發、生產和推廣機器人，逐步進入科技強軍、健康醫療、工業自動化行業；

雙環傳動：旗下RV減速器產品，已完成14個型號定型定標，并進行小批量制造。

埃斯頓：伺服系統及機器人控制器技術位居行業領先地位。

銳奇股份：參與發起設立“高端智能裝備產業基金”，并投向于智能裝備、核心軟件、自動化集成應用、工業數據服務等工業4.0產業。

萬訊自控：參股了丹麥SCApe公司，并與Scape共同出資在中國境內設立合資公司，開拓國內機器人應用市場，將專注在機器視覺識別方向。

第7篇：人工智能醫療優勢范文

AI芯片包含三大類市場，分別是數據中心(云端)、通信終端產品(手機)、特定應用產品(自駕車、頭戴式AR/VR、無人機、機器人...)。當前機器學習多采用GPU圖像處理，尤以Nvidia是此一領域龍頭，但是，有些業者認為GPU處理效率不夠快，而且因應眾多特定新產品的不同需求，于是，推出NPU、VPU、TPU、NVPU...等等。目前還不清楚哪種架構的芯片會在AI大戰獲勝。但(手機)終端市場對于AI芯片的功耗、尺寸、價格都有極為嚴格的要求，難度上比云端數據芯片更高。為搶未來AI應用市場商機，科技巨頭如Google、微軟、蘋果企圖建構AI平臺生態模式吃下整個產業鏈。

目前來看，未來AI發展有新趨勢

趨勢一：AI于各行業垂直領域應用具有巨大的潛力

人工智能市場在零售、交通運輸和自動化、制造業及農業等各行業垂直領域具有巨大的潛力。而驅動市場的主要因素，是人工智能技術在各種終端用戶垂直領域的應用數量不斷增加，尤其是改善對終端消費者服務。

當然人工智能市場要起來也受到IT基礎設施完善、智能手機及智能穿戴式設備的普及。其中，以自然語言處理(NLP)應用市場占AI市場很大部分。隨著自然語言處理的技術不斷精進而驅動消費者服務的成長，還有：汽車信息通訊娛樂系統、AI機器人及支持AI的智能手機等領域。

趨勢二：AI導入醫療保健行業維持高速成長

由于醫療保健行業大量使用大數據及人工智能，進而精準改善疾病診斷、醫療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫療成本、促進跨行業合作關系。此外AI還廣泛應用于臨床試驗、大型醫療計劃、醫療咨詢與宣傳推廣和銷售開發。人工智能導入醫療保健行業從2016年到2022年維持很高成長，預計從2016年的6.671億美元達到2022年的79.888億美元年均復合增長率為52.68%。

趨勢三：AI取代屏幕成為新UI / UX接口

過去從PC到手機時代以來，用戶接口都是透過屏幕或鍵盤來互動。隨著智能喇叭(Smart Speaker)、虛擬/增強現實(VR/AR)與自動駕駛車系統陸續進入人類生活環境，加速在不需要屏幕的情況下，人們也能夠很輕松自在與運算系統溝通。這表示著人工智能透過自然語言處理與機器學習讓技術變得更為直觀，也變得較易操控，未來將可以取代屏幕在用戶接口與用戶體驗的地位。人工智能除了在企業后端扮演重要角色外，在技術接口也可承擔更復雜角色。例如：使用視覺圖形的自動駕駛車，透過人工神經網絡以實現實時翻譯，也就是說，人工智能讓接口變得更為簡單且更有智能，也因此設定了未來互動的高標準模式。

趨勢四：未來手機芯片一定內建AI運算核心

現階段主流的ARM架構處理器速度不夠快，若要進行大量的圖像運算仍嫌不足，所以未來的手機芯片一定會內建AI運算核心。正如，蘋果將3D感測技術帶入iPhone之后，Android陣營智能手機將在明年(2017)跟進導入3D感測相關應用。

趨勢五：AI芯片關鍵在于成功整合軟硬件

AI芯片的核心是半導體及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期與低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神經元芯片，且須與深度學習算法相結合，而成功相結合的關鍵在于先進的封裝技術。總體來說GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件選擇就看產品供貨商的需求考慮而定。例如，蘋果的Face ID臉部辨識就是3D深度感測芯片加上神經引擎運算功能，整合高達8個組件進行分析，分別是紅外線鏡頭、泛光感應組件、距離傳感器、環境光傳感器、前端相機、點陣投影器、喇叭與麥克風。蘋果強調用戶的生物識別數據，包含：指紋或臉部辨識都以加密形式儲存在iPhone內部，所以不易被竊取。

趨勢六：AI自主學習是終極目標

AI“大腦”變聰明是分階段進行，從機器學習進化到深度學習，再進化至自主學習。目前，仍處于機器學習及深度學習的階段，若要達到自主學習需要解決四大關鍵問題。首先，是為自主機器打造一個AI平臺；還要提供一個能夠讓自主機器進行自主學習的虛擬環境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現實世界一樣；然后再將AI的“大腦”放到自主機器的框架中；最后建立虛擬世界入口(VR)。目前，NVIDIA推出自主機器處理器Xavier，就在為自主機器的商用和普及做準備工作。

趨勢七：最完美的架構是把CPU和GPU(或其他處理器)結合起來

未來，還會推出許多專門的領域所需的超強性能的處理器，但是CPU是通用于各種設備，什么場景都可以適用。所以，最完美的架構是把CPU和GPU(或其他處理器)結合起來。例如，NVIDIA推出CUDA計算架構，將專用功能ASIC與通用編程模型相結合，使開發人員實現多種算法。

趨勢八：AR成為AI的眼睛，兩者是互補、不可或缺

未來的AI需要AR，未來的AR也需要AI，可以將AR比喻成AI的眼睛。為了機器人學習而創造的在虛擬世界，本身就是虛擬現實。還有，如果要讓人進入到虛擬環境去對機器人進行訓練，還需要更多其它的技術。

結語

至于CPU是否會被TPU、NPU、VPU….等之類新類型處理器取代，答案應該不會。因為，新出現的處理器只是為了處理新發現或尚未解決的問題，而且未來傾向將CPU整合。同時，芯片市場期望能有更多競爭及選擇，不要英特爾、高通獨大。

第8篇：人工智能醫療優勢范文

6月23日，在杭州舉辦了一場人機人臉識別大戰，比賽的結果是前兩輪人機打成平手，第三輪對比兒時照片時機器人惜敗。依據公告報道，“螞可”是由螞蟻金服生物識別技術小組與Face++合作研發的人工智能生物識別機器人，所屬的生物識別是人工智能中的一個重要的分支，從本次比賽來看，其已經體現了出了優秀的人臉識別能力。此次大賽是阿里系人工智能生物識別為其在金融領域的應用做的重要的探索和挑戰，有望逐步推動人臉識別在金融領域的應用和未來的普及。而從產業發展現狀和我國優勢來看，在當前產業條件下，我國的人工智能已經率先在語音識別和圖像識別等領域落地，其他行業應用也逐步探索。推薦占據產業鏈核心地位的中科創達、聯袂IBM沃森大舉發力智慧醫療的思創醫惠、智慧教育業務加速落地的語音龍頭科大訊飛、布局生物識別搭建智能身份識別生態圈的神思電子、布局全產業鏈的智慧交通翹楚千方科技、視頻大數據龍頭東方網力及布局人臉識別力助智能軌交與智能安防兩翼齊飛的佳都科技。

上市公司動態簡評

本周我們更新了飛利信、東華軟件、久其軟件、真視通、廣聯達、超圖軟件的情況，并對其分別作了簡評。

行業觀點

展望后市，我們維持中期策略觀點，看好計算機行業7月份的表現，認為：1、歷史經驗看，股價在預期兌現的空窗期也會表現得相對強勢；2、經過前期調整，機構的計算機行業倉位處于相對低位；3、由于去年市場原因，上市公司層面更加注重市值管理與市場預期的穩定，降低了低于預期概率。

第9篇：人工智能醫療優勢范文

［關鍵詞］區塊鏈;大數據;醫療保健;人工智能

區塊鏈是一個分布式數據庫系統，充當存儲和管理事務的“開放式分類賬”。它可以創建數字化的交易塊，而無須集中控制。區塊鏈有三個關鍵部分:計算機網絡、網絡協議和共識機制。網絡中的每臺計算機都會記錄分類賬的副本，并且所做的任何更改都必須通過算法檢查以確保建議的更改顯示有效。通過網絡節點授權批準后，新交易塊將添加到數據鏈中。區塊鏈技術相對現有的市場商業體系，具有巨大的應用優勢。首先，區塊鏈消除了對第三方交易清算的需求，節省了時間和金錢。其次，增加了網絡的責任性和安全性，因為所有參與者都是已知和可信的。區塊鏈不僅僅是技術和金融行業的寵兒，現在已經深入到經濟生活的方方面面。醫療保健系統需要處理有關個人的私密數據，區塊鏈可幫助確保患者數據的安全性、實時性和準確性。

1區塊鏈技術的廣泛安全性

2019年是區塊鏈誕生10周年，以物聯網(IoT)、第五代移動通信技術(5G)、人工智能(AI)、區塊鏈(Block-chain)等為代表的智能科技將極大地拓展智能商業的邊界，成為工業互聯網時代的推動力。區塊鏈帶來的最大價值則是在萬物互聯的時代，用技術重構信任機制。這將對未來的金融和商業產生深刻影響。由于區塊鏈上文件系統中固有的加密技術，區塊鏈上的數據本質上是高度安全的。這意味著區塊鏈非常適合存儲高度敏感的個人數據，這些數據經過精心處理后，可以為生活帶來許多的價值和便利。日常生活中，如果使用淘寶或亞馬遜網站搜索引擎，它們會推薦我們想要購買的東西。當然，輸入這些系統的數據是私密的。通常處理這些私人數據的企業必須投入大量資金來滿足數據安全方面的標準。即便如此，大規模的個人數據泄露事件越來越常見。區塊鏈數據庫以加密狀態保存，這意味著只要私鑰安全，鏈上的所有數據就安全。AI在安全方面也有很多可以與區塊鏈技術融合的領域。眾所周知，數據處理過程中的任何一部分暴露了未加密數據，就意味著安全風險的存在。AI的發展使其網絡算法能夠在數據仍處于加密狀態時進行處理或操作。

2醫療健康大數據與人工智能

當前大數據和人工智能的技術與醫療領域的結合日益緊密，使得各個國家的整體醫療技術水平在不斷提高。我國已經開始制定相關政策，鼓勵健康醫療健康大數據和AI發展。組織專家認證數據融合安全計算的技術可行性。各地政府明確機制，支持地方醫院促進醫療AI發展。這些都為醫療AI數據創新提供了發展機遇。在互聯網后時代，互聯網價值的顯著體現就是區塊鏈技術。有了區塊鏈技術，人們可以定義所有的資產，并且創建各式各樣的去中心化應用，其中涉及物聯網、云計算、大數據、互聯網、醫療、保險以及銀行等。由于區塊鏈具有每個單個事務的數據庫記錄，因此它為機構提供了一種數據實時挖掘模式的方法。從另一個角度來看，區塊鏈極大地提高了數據分析的透明度。與以前的算法不同，區塊鏈的設計拒絕任何無法驗證且被認為可疑的輸入。因此，建立在區塊鏈技術上的大數據分析算法只需處理完全透明的數據。這樣意味著數據質量的優化，提高了AI分析計算的效率。

3區塊鏈技術與人工智能大數據處理技術

自互聯網技術出現以來，醫療行業一直在大量涌入數據。隨著臨床數據量的不斷增加，醫療健康領域的區塊鏈商業智能已成為巨大的需求。人工智能大數據處理技術是指利用互聯網平臺，通過AI技術簡化某些過程，而無須人為干預來實現預期的數據處理方法。在醫療保健領域，AI技術可以融入廣泛的治療保健流程中，從而減少管理工作量，消除資金浪費，增強信息交換，并能提供實時數據分析以及患者監控。醫療健康數據AI技術，除了能減少醫療保健組織必須處理的大量數據處理工作外，還有助于提高運營效率和降低人員成本。區塊鏈技術與AI大數據處理技術的結合將會使醫療健康機構獲得巨大的效益。具體分析如下。

3.1改善醫療機構治療水平

醫療保健組織依靠數字工具和技術來支持他們的日常運營，最終目標是改善醫療水平。建立在互聯網上的區塊鏈技術，提供完善的區塊鏈商業智能服務，與醫療保健數據AI相結合。通過使用AI工具引入預測分析元素，確定患者生命安全、檢查等待時間、滿意度評估、疾病和復發風險、潛在治療成本、再入院可能性等參數，從而系統自動給出患者護理方案，計算平均住院時間，幫助醫療保健專業人員對患者診斷做出明智的決定。

3.2更好分配資源

目前醫療機構以電子方式存儲患者記錄幾乎已成為常態。醫療工作者可以從集中存儲的患者數據庫中精準挑選出相關的信息，以促進更好地預測和可操作的診斷方案。將醫療保健數據AI與區塊鏈商業智能相結合的另一個關鍵優勢是，通過跨部門分配基于需求的精確數據來更好地管理資源，從而減少浪費。例如，由于預測分析可以幫助確定患者何時準備好出院，因此它還有助于更好地分配病床、藥品和員工等資源，以幫助減少浪費。區塊鏈商業智能工具能夠從健康應用程序以及可穿戴設備(如計步器和健身帶)訪問可下載數據。這使醫療保健專家能夠利用互聯網準確跟蹤健康指標和信息。這些數據對于醫療保健從業者了解患者的生活方式和病史非常有用。

3.3促進數據挖掘技術廣泛使用

大數據技術工具變得越來越便宜，不斷增長的吸引力促使各種醫療健康機構有足夠的驅動力去購買相應的技術。區塊鏈商業智能非常適合這種模式，它提供經濟而全面的解決方案，提高醫療機構的服務質量和運營質量。通過與AI技術的融合，區塊鏈技術能夠分析實驗室結果和測試報告等臨床數據，它可以協助護理人員，幫助他們制定更有效的患者護理計劃，更多地關注需要額外關注和護理的患者。區塊鏈商業智能工具的數據挖掘能力可以幫助醫療保健從業者更精確地評估治療計劃，確定選擇的治療方案。這些工具還可用于預測任何給定治療程序的確切結果，通過幫助組織了解醫療方案的缺陷并采取糾正措施，有助于提高醫療質量。

4區塊鏈技術在醫療健康機構的應用

互聯網之所以發展迅速，同互聯網一開始就有比較好的場景有關，無論是E－mail還是Web都是互聯網信息交流非常自然的應用場景。區塊鏈技術發展至今，存在一個較大的問題是應用場景的缺失，缺少能具體承載區塊鏈技術的舞臺和場景。目前，利用區塊鏈商業智能和數據分析的最大障礙是:缺乏有效利用數據分析的資源，無法對分析性能進行基準測試，以及難以將分析結果引入可操作的決策中。隨著互聯網的蓬勃發展，世界各地的醫療保健機構正在快速轉變為分布式數據存儲庫，這為區塊鏈技術提供了廣闊的應用場景。安全和隱私在醫療保健中至關重要。黑客對醫療健康數據的任何攻擊都可能對醫療機構造成極大的破壞，因為它們不僅受到經濟損失，而且自身聲譽也會受到極大影響。最重要的是，在任何違反數據安全的情況下，最大的受害者是患者個人的私人信息，從付款的信用卡詳細信息到醫療診斷的結果，隱私沒有得到足夠保護。醫療機構產生的數據由于需要長期保留而難以管理，這意味著醫療保健機構需要一種有遠見的方法來確定數據的存儲、訪問和使用方式。此外，醫學領域的數據管理軟件通常具有建立定期訪問權限的范圍，該權限根據需要為來自不同部門的不同工作人員提供臨時查看功能。這些因素使醫療機構更加迫切需要定期審查其數據，以便刪除、修改或匿名化信息。同樣，輸入任何醫療健康機構記錄的數據也需要格式化，描述特征和檢查結果數據必須準確，然后才能為機構內的不同用戶訪問，以用于醫療、管理和計費目的。這種要求進一步加劇了在醫療保健領域管理數據的難度。為了應對這些挑戰，醫療保健部門正在尋求在四個關鍵領域:臨床、運營、管理和財務領域，使用區塊鏈技術增強商業智能和數據分析工具。區塊鏈技術將協助醫療組織設置中的最高領導者建立正確的部署策略，通過引入數據可視化和智能化，促進醫療技術人員技能升級，建立大數據AI分析技術等新概念，使員工熟悉使用區塊鏈商業智能工具，從機構數據庫中獲取更多有效的資源。區塊鏈技術針對醫療保健系統大數據進行精心設計，全面規劃，通過最少的處理算法，精簡數據輸入和輸出過程，從而形成一個去中心化、智能高效、面向未來的大數據系統。