ai醫療解決方案精選(九篇)
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第1篇：ai醫療解決方案范文
所謂的第四次工業革命，一定要結出實際的革命成果。廣闊天地，誰能大有作為？
很多ai創業公司在各自的領域取得了突破，但具備強大的AI技術儲備，并且有能力滲透到幾乎所有領域的玩家，目前來看主要還是BAT三家。
這場AI“賦能”的戰爭，較量的是平臺、技術、場景、生態等多方面的綜合實力。百度喊All in AI，騰訊喊AI in All，阿里蓋起達摩院。
誰能在新革命中笑到山花爛漫？
短兵相接的前夜，我們繪制了一幅時局圖。
BAT時局
為了一爭高下，BAT下注或早或晚，但都離不開幾件事，例如組團隊、做研發、建生態等。
到現在，三大巨頭在人工智能上的布局已經能看出大致輪廓。
百度
百度在AI領域的野心，最初顯露于2013年1月，深度學習研究院（IDL）的創立。
后來李彥宏陸陸續續建成了五大實驗室，除了深度學習實驗室之外，還有硅谷人工智能實驗室、大數據實驗室、增強現實實驗室和深度學習及應用國家工程實驗室。
這些實驗室的研發成果歷經5年的整合，逐漸形成了一個平臺體系：百度智能云和百度大腦。智能云提供計算的基礎設施和數據的獲取、分析、標注能力，而百度大腦，整合了機器學習、深度學習算法，再將AI對語音、圖像、視頻、AR/VR的感知能力和自然語言處理、知識圖譜、用戶畫像等認知能力開放出來，就形成了百度AI開放平臺。
根據百度最新公布的數據，百度大腦現在擁有80多項核心AI能力，超過37萬名開發者和合作伙伴，每天被調用2.19億次。這些調用，來自百度內外。
對內，百度將AI能力輸送到百度現有的各個產品之中。主業搜索自不必說，從一開始就受惠于AI技術的進步，包括手機百度、愛奇藝等應用也在AI的驅動下不斷提升，2016年推出的信息流業務也在迅速發展。對外，百度走上開放平臺的道路，主推DuerOS和Apollo。
陸奇一年前降臨百度后，通過多種方式對業務進行了梳理和聚焦。核心當然就是上面兩個平臺，他們都各自成立了新的事業部進行支撐，當然也有醫療等業務被直接砍掉。
當然，百度在其他方面也一直有嘗試，比如金融、機場、新零售等場景下，百度也在不停地開拓，一步一步積聚力量，構建自己的下一個生態。
不過總體來說，無論是從“All in AI”的技術投入來看，還是從所有能力匯總于百度大腦、全力推進Apollo、DuerOS兩大平臺的布局來看，百度似乎在把自己的AI力量集中起來，向著最重要的行業，單點突破。
最近陸奇在CES明確表示：“我們認為自己是一家旨在加快創新的AI公司，致力于實現AI技術的產品化和商業化。我想強調的是，最重要的是將該技術商業化，否則一切都是空談。”
阿里巴巴
眾所周知，馬云不喜歡“人工智能”這個說法，偏好機器智能。說辭的變化不影響本質。在整個互聯網行業涌向AI的浪潮中，阿里也在2017年推出“NASA計劃”和承載它的實體組織：達摩院。
達摩院的研究領域可謂廣撒網，涉及量子計算、機器學習、基礎算法、網絡安全、視覺計算、自然語言處理、人機自然交互、芯片技術、傳感器技術、嵌入式系統等，可以看出，AI在其中占據了半壁江山。達摩院的主要任務，是在全球范圍內建實驗室招攬人才，和高校建立合作。
實際上，阿里AI研究起步的遠遠早于達摩院，這家公司大部分AI基礎研究成果，出自2014年成立的數據科學與技術研究院，也就是iDST。
比如最近機器閱讀理解方面取得突破的阿里團隊，就來自iDST。當然阿里內部體系眾多，展開AI研究的部門也不少。例如在“雙十一”期間，商品推薦、客服、海報宣傳、運營維護等方面均有AI技術的加持。螞蟻金服也在與金融機構的合作中，把AI技術作為一個重要的亮點。
另外，不喜歡“人工智能”這個詞的阿里，還有一個以之為名的人工智能實驗室：A.I. Labs，它不止是一個研究機構，還承擔著基于AI技術打造平臺、推出產品的職責。目前，他們除了天貓精靈智能音箱和搭載的AliGenie操作系統、AliGenie語音開放平臺之外，還推出了AR開放平臺和AR內容平臺。
從2017年末開始，自動駕駛也成為了A.I. Labs發力的領域之一。
和自帶產品開發職責的A.I. Labs不同，iDST的研究成果走進現實世界，依靠的是他們打造的一個個“大腦”。這兩年來，阿里云相繼推出了ET城市大腦、ET醫療大腦、ET工業大腦、ET環境大腦、ET航空大腦，將AI能力與大數據和云計算結合起來，在各個垂直市場跑馬圈地。
阿里最近，在努力將這些大腦們整合為一個統一的平臺：阿里云ET大腦。2017年最后一場云棲大會上，ET大腦正式，所布局的領域也不再限于原本的城市管理、醫療、工業、環保、航空，同樣走上了“廣撒網”之路。
騰訊
騰訊無論做什么，都不會只投入一支團隊。在人工智能上也是一樣。
要論基礎研究，騰訊有AI Lab、優圖實驗室和微信AI實驗室三大機構，優圖專注于計算機視覺技術，而AI Lab和微信AI在研究方向上雖然叫法不同，但多有重合，都是AI實驗室標配的機器學習、自然語言處理、語音識別和計算機視覺。
根據各個實驗室列出的合作伙伴和案例，這些實驗室的技術，大部分都輸送到了騰訊各條產品線之中，成了微信里的語音轉文字、視頻音樂新聞的推薦和排序、QQ的高能舞室、天天P圖的軍裝照……
但是，就算產品體量龐大如鵝廠，也承載不完“AI in All”的野心。
騰訊的AI技術也同樣尋求著在更多垂直領域的落地應用，其中最引人注目的，是醫療平臺騰訊覓影。在金融、安防、政府政務、智慧零售等等領域，騰訊也都將AI技術與自身的社交、支付、地圖、小程序等等技術結合起來，推出了垂直解決方案。
另外，騰訊也有類似于百度大腦的“AI開放平臺”，在深耕的垂直領域之外，將自己的AI技能開放出來，供應給開發者。不過，目前這個“開放平臺”的用戶案例，依然是以騰訊內部產品為主。
在戰局最喧鬧的自動駕駛和對話式AI平臺上，騰訊也分別投入了不止一支團隊，開始造平臺、積累合作伙伴。
雖然騰訊進軍AI的時間較晚，但是能明顯感到動作和決心都很大。
重點戰場梳理
矛盾有主有次。
雖說廣闊天地大有作為，三家也各自有欽定的重點方向。但仍有一些是戰場是重中之重，也是未來BAT在人工智能技術落地的過程中，有可能最早展開廝殺之地。
對話式AI
人機交互的重大革新、下一代服務入口、下一個Android、家庭的控制中心……種種期待，讓用于智能設備的對話式AI成了BAT爭奪最激烈的領域。
百度有DuerOS，阿里有AliGenie，騰訊則至少有兩個：騰訊云小微和移動互聯網事業群（MIG）的叮當。
如果我們以智能音箱銷量來評判對話式AI系統的發展，很會做生意的阿里似乎沖在最前。2017年7月，阿里AI Labs初次亮相，了一款智能音箱：天貓精靈X1。這款音箱，雙十一降價促銷，當天賣出了100萬臺。
但是，賣音箱只是手段而非目的。天貓精靈背后的終極目標，還是一個關于AliGenie開放平臺、生態系統的夢想。
這個生態系統的夢想，BAT都有。
百度雖然直到去年底才推出渡鴉raven H智能音箱，但最新的數據顯示，DuerOS開放平臺半年時間里，已新增130余家合作伙伴，落地硬件解決方案超過20個，每月新增5款以上搭載DuerOS的設備，覆蓋家居、車載、移動各個場景，機頂盒、電視、冰箱、音箱、機器人、車載、手機、耳機等各類設備。
為了守住這個領域，百度除了在北京和硅谷建設AI龐大的團隊之外，還收購了兩家創業公司：做語音交互和自然語言理解的Kitt.ai，和后來推出了raven H音箱的渡鴉。
內部競爭還未分勝負的騰訊勢頭也很猛。公開亮過相的兩個團隊里，叮當的發展速度似乎更快一些。2017年4月，它作為一個“語音助手”以App的形態，12月20日，了首款合作硬件1More耳機。截至目前，叮當雖然沒有推出名為“硬件開放平臺”的東西，但他們的“生態伙伴計劃”也的確很見成效，做機器人的優必選、做音箱的哈曼、造車的廣汽、做手機的魅族、努比亞等二十多家硬件廠商，都在騰訊叮當的合作案例名單之上。
相比之下，騰訊云小微的硬件開放平臺和技能開放平臺仍處于內測狀態，除了和華碩一起造的機器人之外，沒有太多關于合作伙伴的聲音傳出。值得一提的是，他們似乎在硬件之外，開辟了一條退路：智能客服。
智能音箱先行的AliGenie同樣不是天貓精靈專屬，它的硬件接入平臺頁面上，也展示著十多家合作伙伴。另外，AliGenie還推出了垂直行業智能語音解決方案，想在家居、移動硬件之外，為對話式AI開辟出新場景。
自動駕駛
2億輛汽車和200多家OEM車廠，勾畫出一個有更大想象空間的產業。
BAT在出行這件事兒上向來不安分，戰火從地圖、打車軟件一路燒到了自動駕駛。
如果我們將時間倒回一年之前，你可能會發現，“自動駕駛”這個話題，幾乎還只有百度一家在談。而2017年過完，BAT已經悉數入局。最后一個傳出消息的，是阿里。
阿里的自動駕駛業務目前還處在招兵買馬階段。12月中旬開始，阿里官方網站上開始出現自動駕駛相關的人工智能實驗室（A.I. Labs）崗位，另外據36氪報道，這個團隊中有不少無人車創業公司nuTonomy的舊部，已經開始面向車廠做介紹。
在這之前，阿里和車廠的交集，都圍繞著互聯網汽車操作系統發生，最親密的盟友可能要數上汽。阿里和上汽合作打造的斑馬智行，已經推出了“全球首款互聯網汽車”榮威RX5。美國大廠福特、Tier 1供應商德爾福也是阿里的合作伙伴。除了這些合作伙伴之外，阿里還投資了一家國產電動汽車廠商：小鵬。
在投資車廠這件事上，出手最闊綽的當屬騰訊。除了先后入股創業公司蔚來和威馬，騰訊還在二級市場投資了特斯拉5%的股權，甚至秘密在硅谷投資了一家自動駕駛公司。
而騰訊本身的自動駕駛業務，據說已經到了全面研發、多次路測的階段。
在自動駕駛進展還不夠清晰的當下，騰訊的合作伙伴，也大多與AI in Car車聯網系統相關，廣汽、長安、吉利、比亞迪、東風柳汽、博世都和騰訊有著或多或少的聯系。
自動駕駛領域的領先者，其實已經被科技部點了名。2017年11月，科技部公布首批國家人工智能開放創新平臺名單，其中自動駕駛方面依托百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創新平臺。
入局最早的百度，和阿里騰訊早已不在同一個發展階段。百度已經圍繞Apollo與博世、大陸、一汽、長安、奇瑞、北汽、金龍等90多家企業達成了合作，也探索出了一條清晰的路線——還是在這個領域打造一個Android。
Apollo，是百度2017年4月啟動的自動駕駛開放平臺，要為合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺，幫他們搭建完整的自動駕駛系統。到2018年初Apollo 2.0的，云端服務平臺、軟件平臺、硬件平臺、車輛平臺在內的四大模塊全部開放，釋放了在簡單城市道路上自動駕駛的能力。一切，都按照去年7月公布的路線圖進行著。
按計劃，2018-2020年，百度會加快開放速度，直到最后能讓合作伙伴完成完全自動駕駛。
但對于Apollo來說，更重要的還是生態。所謂生態，不僅僅是被賦能的車廠，Apollo還為向產業鏈上下游延伸而建立了基金，要在未來3年投出100多個項目。作為一個開源系統，創業公司、高校實驗室同樣是Apollo的伙伴。
和騰訊一樣，百度也投資了威馬汽車，也投資了共享出行平臺首汽約車。此前百度還投資了自動駕駛關鍵部件激光雷達的核心廠家Velodyne，相關技術開放商xPerception等。
金融
還有一個不可忽略的戰場，是金融。
阿里旗下的金融巨頭螞蟻金服和阿里云都在嘗試賦能金融機構。
2017年1月以來，螞蟻金服開始逐漸轉變自己的定位，嘗試用自身積累的技術能力來賦能、服務金融機構。夏天，螞蟻金服在理財和保險領域，向金融機構開放了“理解用戶”、“優化投資策略”和“用戶與金融產品匹配”三個層面的能力，后來，AI客服能力、智能圖像定損技術等等也相繼開放。然而這還并不是螞蟻金服AI布局的全貌，首席數據科學家漆遠說：“螞蟻AI技術將成熟一個，開放一個。”
2017年底，阿里云又了ET金融大腦，要幫合作伙伴風控、營銷和客服方面提高效率。
相比之下，騰訊向金融行業合作伙伴提供的技術就顯得比較表面，沒有涉及風控這樣的專業垂直應用，而只是將更為通用的身份檢測、客服等能力注入其中。
你可能想不到，百度，也是這個戰場上的一個重要玩家。雖然百度金融這一年來在to C市場上聲量不大，但這家“All in AI”的公司，在金融上也要將“智能化”堅持到底。
在11月的百度世界大會上，百度金融技術負責人許東亮說，百度金融已經賦能近400家機構，為機構客戶提供解決方案，為它們提供安全防護、智能獲客、大數據風控等服務。
百度金融據說還在謀劃更為獨立的未來。
醫療
要說AI在各行各業的應用，不少人都會第一個想到醫療影像。
在這個領域，百度在醫療事業部部分團隊轉入AI體系之后就悄無聲息，但騰訊和阿里都在搶占布局。
首批國家新一代人工智能開放創新平臺中，騰訊就以醫療影像平臺“覓影”入選。騰訊覓影于2017年8月，最先推出的是早期食管癌篩查。后來，覓影又相繼推出早期肺癌篩查、糖尿病性視網膜病變篩查、乳腺癌早期篩查等醫療影像技術，還基于自然語言處理推出了AI輔助診療、病案智能化管理產品。
騰訊覓影結合了AI lab、騰訊優圖、TEG架構平臺部等團隊的AI技術，由互聯網+合作事業部牽頭建立。推出至今不到半年，騰訊覓影已經有了西門子醫療、蘭州大學第二醫院、深圳市南山人民醫院、中山醫院等十幾家合作伙伴。
馬化騰此前表示，醫療與AI是非常好的落腳點，未來騰訊在醫療方面會做更多的事情。
阿里入局AI醫療其實比騰訊還要早。2017年3月底，ET醫療大腦首次亮相，宣稱具有虛擬助理、醫學影像、精準醫療、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等功能。
與騰訊思路不同的是，ET醫療大腦的技術并非都出自阿里內部，而是聚集了不少合作伙伴一起提供服務，比如做皮膚檢測的宜遠智能、分析病歷的惠每醫療等等。
目前的阿里云ET醫療大腦，能夠提供影像智能診斷、智能病歷診斷、語音醫囑錄入、醫療意圖識別、輔助管理決策、家庭慢病管理、DNA序列分析等功能。阿里在醫療方面，還跟華大基因、上海華山醫院、浙江衛計委等機構展開合作。
另外，阿里去年也在醫療方面有一些投資布局，包括嘉和美康、Prenetics等。騰訊的動作也不少，去年已經披露出來的醫療相關投資包括：VoxelCloud、Grail、企鵝醫生、Practo等。
零售
不管是新零售還是舊零售，不管是線上還是線下，阿里在這個領域都有天然的優勢。
先梳理一下AI給阿里自身業務帶來的變化。機器人客服“阿里小蜜”，雙11當天承擔95%客服咨詢；機器智能推薦系統，雙11當天產生567億不同的貨架；AI設計師“魯班”，雙11期間，設計4.1億張商品海報；華北數據中心運維機器人：接替運維人員30%重復性工作……
與AI之于百度的搜索業務一樣，AI之于阿里的電商業務也具備天然的賦能加成。除了上面提及的進展，螞蟻金服還基于AI技術推出客服機器人“小螞答”，以及AI助力的車輛定損服務“定損寶”等。
阿里還搞出了無人零售咖啡店。無人商店，是一個未來非常有意思的趨勢。
此外，阿里在新零售思想的指引下，還大舉投資了一批線下零售相關企業，包括：企加云、大潤發、東方股份、新華都、易果生鮮、銀泰、bigbasket、聯華超市……
可以想見，阿里在零售方面的生態布局，一定會成為其AI技術應用的重要場景。
零售不是騰訊的強項，不過騰訊也提出了“智慧零售”的概念。騰訊COO任宇昕對此解釋稱：騰訊希望的是通過’去中心化’的方式，把平臺能力開放給廣大品牌商、零售商以及商業地產等合作伙伴。
騰訊表示將提供場景、大數據、AI技術支持，以及騰訊全產品線，幫助商家量身定做解決方案，幫助線下門店實現數據化和智能化，讓消費者與商品之間，實現跨場景的智慧連接。
第2篇：ai醫療解決方案范文
圖為：城市場景 來源：wallhalla
騰訊的數字中國建設，落地到智慧城市方面也是建樹頗豐。除了深耕深圳與廣州等地區，云南、重慶、上海、青島等省市也在騰訊的助力下相繼開展智慧城市建設。
綜合其目前整體智慧城市業務開展情況，雷鋒網認為騰訊具體有3套邏輯：
一是數字廣東公司所主導的“數字政務”實踐，旨在消除政府各部門之間的數據孤島，連接更多城市信息；
二是騰訊云的超級大腦所代表的技術體系，在各個具體場景上構建人聯網、物聯網和智聯網，讓AI in All；
三是在微信、QQ、支付、位置數據等應用上連接民眾、政府和企業，讓民眾真正感知到政府的努力和企業的貢獻怎樣讓生活變得更美好。
因此，想要了解騰訊的智慧城市的整體布局，除了對騰訊旗下的具體應用矩陣有所接觸，還必須深刻解讀“數字廣東”與“超級大腦”兩個關鍵體。
騰訊做智慧城市，天生優勢在應用場景
目前，根據最新數據顯示，騰訊擁有微信10.4億用戶、QQ 8.05億用戶、微信支付8億用戶、日均600億次的全球定位請求。。
為了真正便捷民眾生活，騰訊在技術和場景上形成了點線面的結合，其中，以各式各樣的應用最為明顯，也是目前騰訊整個“互聯網+”戰略的實踐，包括以下幾個層面：
·人工智能：涉及計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習，主要有騰訊優圖實驗室、騰訊AI Lab、微信AI研究團隊、音視頻實驗室、量子實驗室以及機器人實驗室等前沿技術團隊。
·云計算：計算、存儲、數據庫、大數據、AI、數據處理、網絡、CDN與加速、互聯網中間件、安全、開發者工具等超過180項的產品與服務。
·服務升級：涉及查詢服務、智能服務等，主要有微信智慧醫院、騰訊微校、微信城市服務、微信公眾號、小程序。
·生態：涉及投資合作，主要有眾創空間、騰訊開放平臺、微信開發者生態、騰訊產業共贏基金。
除了這些具體層面的一些應用，智慧城市的模型“可復制性”至關重要，而“數字廣東”則為這種復制做出了寶貴的樣本打造，提供了最切實的可能性。
解碼“數字廣東”：廣東省政府“頭號政務工程”
數字廣東公司在騰訊整個數字中國戰略中的重要性不言而喻。其全名是數字廣東網絡建設有限公司，由騰訊、聯通、電信和移動共同投資，于2017年10月正式成立。其主要業務集中在：
為數字政府改革建設工作提供技術支撐；
承擔方案設計；
省級電子政務基礎設施和系統的建設運維工作；
提供解決方案、系統管理、應用開發、數據融合、安全機制等專業化的技術服務。
據騰訊副總裁、數字廣東首席執行官王景田告訴雷鋒網，這個公司是專門為了配合廣東省政府的“數字政府”改革成立的，目前擁有超過500名員工，其中三分之二以上為研發人員，其中包括來自騰訊和三大運營商的上百位常駐專家。
在業務開展上，數字廣東相對獨立，成立不到一年時間，卻創造性地取得了不小的業績：
·根基：在廣東，省級政務云平臺采用兩地三中心模式，在廣州、汕頭兩地建設三個機房，部署超過2000臺服務器，共6萬多核CPU，21000TB存儲，建成后建設規模將為全國第一。
·政府上云：對廣東省56個省直部門共1000多個系統以及21個地市政務信息系統進行遷移上云，遷移完成后上云系統數量全國第一。提供從底層基礎設施到上層應用軟件等各類服務超366種，服務能力全國第一。
·“粵省事”APP：2018年5月正式上線的“粵省事”移動民生服務平臺，是廣東“數字政府”首個改革建設成果，是全國首個集成民生服務微信小程序。
在推進數字政府的過程中，騰訊基本是以省為單位，或者是以市為單位推進——他們眼里，這是最有效的路徑。此外，其構建的“1+N+M”的“數字政府”政務云平臺，形成“全省一片云”的總體架構，包括：1 個省級政務云平臺、N個特色行業云平臺、M個地市級政務云平臺。
圖為：數字政府的總體架構
“我們選擇數字廣東整體推進，同步考慮一個地級城市做數字建設。既有省政府的建設規劃內容，也會有地市的建設規劃內容，兩者是相結合的。”王景田如此談到。
“數字廣東”的打法是什么樣的？方法論解析
數字廣東依托騰訊“數字政府”工具箱理念，創新了“數字政府”的“3+3+3”建設模式，在他們看來，這個模式是一套非常系統的“數字政府”建設“方法論”：
“3大資源平臺”：為廣東省“數字政府”改革提供政務云平臺、政務大數據中心、公共支撐平臺三大基礎資源平臺；
“3大應用”：根據民生、營商、政務等相關業務場景，提供“粵省事”移動民生應用、廣東政務服務網、協同辦公平臺三大應用；
“3大群體”：針對民眾、企業、政府三大群體提供相應服務，從便利民生事項辦理、優化營商環境、提升政府行政效率等多方面助力“數字政府”建設。
王景田一直說這個模式讓“數字廣東”更容易分清在數字建設中的定位。如何理解呢？“數字廣東”一方面希望實現“數字化助手” 這個目標，一方面會扮演連接器的角色，連接政府和民眾、連接政府和企業，同時在技術工具箱內輸出能力，打造方便快捷的產品，最后再尋求合作，形成整個的生態體系。
“政府無論大小、經濟強弱，3+3+3都需要的，我們在復制的時候會根據體量不同來復制，麻雀雖小，五臟俱全。復制的難度其實不大，速度和效果都很好。”
圖為：騰訊政務云技術架構
很明顯的看到，“數字廣東”非常強地依賴于政務云的建設。王景田告訴雷鋒網，騰訊政務云建設主題思想是能夠以政府需求為導向，抓住其核心訴求，全方位解決問題，將政務問題提到極致，這也是騰訊云政務系統建設當中秉承的一個基本思路。
2018年8月20日，騰訊與上海市政府達成協議，雙方將合力推動智慧零售、智慧城市、政務云等項目落地，騰訊還宣布設立華東總部，加速“一網通辦”政務服務體系建設，借助微信等互聯網平臺提升便民惠民服務能力。
看得出來，盡管智慧城市概念可能更大，但是數字政府、政務云可以成為智慧城市里邊非常重要的建設內容，而這就是“數字廣東”公司要去做的事情。
數字廣東的經典案例解讀——粵省事
2018年，數字廣東落地哪些工作？王景田介紹說，有3點：
基礎平臺：政務云平臺+大數據平臺
標準支撐：統一標準+公共支撐
民生/企業服務：微信/網廳/公眾號+協同辦公
“粵省事”這款APP可能集結了數字廣東過去一年的所有技術能力，因此成績也是喜人的：截至2018年8月中旬，小程序注冊用戶338萬，最高日訪問量在1456萬，公眾號粉絲數累計78.8萬，累計實名用戶數193.7萬，上線服務超過156項，累計查詢辦理量約2101萬。
圖為：“數字廣東”粵省事APP界面
它有4個突出的作用：
·“實名+實人”身份認證：對接公安部互聯網可信身份認證服務平臺， 通過“實名+實人”或“實名+密碼”進行身份認證核驗單點登錄。通過實名身份驗證，統一管理電子證件。
·高頻事項指尖辦理：“粵省事”已上線駕駛證、行駛證、社保卡等十大證件，同時可辦理社保繳納、公積金查詢和領取、電子稅票服務、結婚登記預約、一鍵移車、交通違章處罰、出生證領取、居住證登記、靈活就業人員公積金自愿繳存等一系列高頻民生服務事項。
·關愛弱勢群體：“粵省事”面向殘疾人、外來務工人員、老年人三類特殊群體提供“指尖辦理”服務，其中殘疾人辦理殘疾人證、享受困難補貼、老年人養老金異地領取、勞動人事調解仲裁以及圍繞居住證積分入戶、外來子女享受教育等多項服務，線上辦理實現根本性突破，解決了特殊群體最迫切需求的政務服務。
·優化營商環境：將把更多與市民或企業息息相關的公共服務匯聚到該小程序，讓企業或群眾通過人臉識別、信息共享等新技術手段在手機上即可辦成事，個體工商可以實現在線登記。
“粵省事”已經成為“數字廣東”一張靚麗的名片，在步入到別的不同城市進程中，他們還會打造更多類似的便民產品。當然，切進政務領域的這一套打法很容易贏得更多的訂單，但除此之外，騰訊的智慧城市布局還是需要更多的技術作為支撐，除了云計算、人工智能、大數據、物聯網等最底層的技術，“超級大腦”或許是集大成者，可以理解為充當了整個智慧城市的指揮系統。
揭秘“超級大腦”：數字世界的操作系統和下一個十年的答案
幾乎所有的互聯網巨頭在踏足云計算產業時，都喜歡給出“技術輸出”的概念，騰訊云也不例外，并且希望在計算能力之外尋找差異化優勢。
超級大腦的技術本質是一款能夠連接云邊端的“智能操作系統”，這其中既包括以計算機圖象、語音識別、傳感器為代表的感知技術，來感知整個物理世界，也包括NLP、語音助手相關技術幫助人與物理世界和計算機世界溝通的智能交互，也包括使用智能決策來輔助醫療診斷、升級智能制造等。
騰訊集團副總裁、騰訊云總裁邱躍鵬近期表示，在騰訊云是“AI in All”，與各行業緊密結合，主要有城市超級大腦、醫療超級大腦、工業超級大腦、零售超級大腦和金融超級大腦。騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰此前也指出，超級大腦可以看作是一個讓人工智能無處不在的智能操作系統：
“騰訊推出超級大腦的初衷，正是希望助力企業和政府建立自己的超級大腦，并且在城市、工業、零售、金融、醫療等各行各業提供智慧解決方案。”
值得關注的是“城市超級大腦”，針對不同城市的場景化、細分化需求，城市超級大腦覆蓋了智慧交通、智慧安防、智慧政務、智慧園區等功能，比起單一的警務平臺，城市大腦搭建起了全方位多層次的生態服務，旨在實現解決便利性的量變到提升城市管理水平的量變。
據了解，在深圳的警務試點中，城市超級大腦一年為市民節省辦事時間428萬小時，節省辦事成本約1億元；而寧波服裝小鎮的消防局依托城市超級大腦為1000家企業80000人守護平安，僅在2018春節期間就排除火災風險79起，將災難扼殺于萌芽階段。
由此可見，數字化轉型已經潛移默化地改變了城市的管理方式，也改變了傳統的生活方式。“城市超級大腦”的應用，無疑就是最好的例子。
當然，超級大腦并非是騰訊云的一己之力，而是聯合騰訊AI LAB、優圖實驗室、微信AI團隊、機器人實驗室、量子實驗室等內部優勢團隊的前沿技術之力推出的產物。另一方面，騰訊云也將聯合更多合作伙伴不斷拓展超級大腦應用領域，讓各行各業都能擁有屬于自己的超級大腦。按照騰訊官方的說法，超級大腦是一個不斷進化的體系，將智能連接云、邊、端與行業，推動所有行業實現數字化轉型的目標。
超級大腦的誕生，某種程度上說是騰訊內部技術體系融合的結晶。
不得不說的城市場景案例——騰訊覓影
在大大小小的場合，騰訊一眾高管們為“騰訊覓影”站臺不是一回兩回了。這究竟是怎樣的產品，以至于一提到智慧醫療，就會立刻將彼此聯系？
騰訊覓影是騰訊在醫療領域應用的杰作，作為醫療超級大腦應用的一個側面，但因為其在城市場景與居民生活中較為常見，本文暫將其算在智慧城市的范疇。它的原理是采用AI影像技術、NLP技術等提升醫生診斷效率，降低漏診率，借助這一平臺，騰訊已和超過100家三甲醫院合作，對食管癌、肺結節、糖尿病視網膜病變等疾病進行篩查。
據了解，國家科技部已經明確依托騰訊建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺。而自2017年8月推出以來，騰訊覓影已經構筑起兩項核心能力：
AI醫學影像分析：利用AI醫學影像分析輔助醫生篩查食管癌、肺結節、糖尿病視網膜病變、結直腸腫瘤、乳腺癌等疾病;
AI輔診：利用AI輔診引擎輔助醫生對700多種疾病風險進行識別和預測。
圖為：騰訊覓影AI輔診開放平臺架構圖
目前騰訊覓影正通過與三甲醫院共建人工智能聯合醫學實驗室的形式，推進AI在醫療領域的研究和應用。截止2018年7月，騰訊覓影已累計輔助醫生閱讀醫學影像超1億張，服務90余萬患者，提示高風險病變13萬例，有效輔助臨床醫生提升診斷準確率和效率。
目前，騰訊覓影團隊由50多位博士以上學歷人工智能科學家，400多位AI應用工程師以及數名醫療專家和產品經理組成。騰訊覓影擁有價值數億的GPU計算集群，支撐著深度學習網絡的快速迭代，單個檢查超過500張圖片，6s即可運算處理完成。
隨著AI技術與城市場景不斷深入結合，騰訊覓影所代表的未來的城市醫療大門正在打開。
智慧場景落地 150+城市廣泛合作
在全國，騰訊的智慧城市正在進入哪些城市？
目前，騰訊智慧城市服務已全面覆蓋了河南、海南、上海、重慶、云南、天津、四川、貴州、湖北、陜西等超過35個省（市）地區，與150多個城市建立了廣泛的合作，合作領域涉及智慧城市、警務、交通、醫療、教育、出行、新零售、商圈等多個生活社交場景。
·廣州：除了電子政務云平臺建設，微信城市服務、微信小程序、人臉識別、位置大數據等創新技術相繼落地，電子就診卡、微信醫保支付、電子病歷、醫學人工智能等醫療創新服務服務民生。
·深圳：騰訊慧眼的實名核身能力讓線下政務可以線上完成。深圳電子政務平臺，在微信上打造出一站式民生警務深微平臺，也實現了“數據多跑路、老百姓少跑腿”。
·重慶：騰訊近期宣布了西南總部將落地重慶，這對于地處西南的山城來說是個產業大發展的機遇，畢竟騰訊的技術或者生態整合能力還是挺突出的。在重慶，騰訊還與武隆區共同打造全國首個區域級全域智慧旅游平臺——“一部手機游武隆”。
·上海：2018年8月20日，騰訊與上海市政府達成協議，雙方將合力推動智慧零售、智慧城市、政務云等項目落地，騰訊還宣布設立華東總部。。
·云南：從2016年底開始，騰訊就積極參與云南省"云上云"行動計劃戰略的實施，助力云南營造具有活力的互聯網產業發展環境，圍繞"互聯網+警務"、"互聯網+創業創新"、云計算和大數據等領域展開一系列合作。
·黃石：2018年8月16日，湖北黃石市與騰訊公司簽訂《“智慧城市建設”戰略合作協議》。黃石市相關單位與騰訊相關部門和單位簽訂了“微信乘車碼”、“智慧城市建設”、“引進智慧城市支撐項目”、“組建混合所有制公司”、“智慧醫院”等項目協議。
眼下，這個版圖正在與其他巨頭的硬碰硬中實現擴張。
中國智慧城市領先全球 但仍需理性對待
智慧城市如火如荼，騰訊會因此陷入急躁冒進的怪圈嗎？目前來看，似乎不會。
“人們對于智慧城市的認知不一樣，可能是一個很大的夢想，實現時間需要10年。騰訊做智慧城市，一年能做到什么樣，我們就跟用戶說清楚，因此在智慧城市建設過程中，我們會用一個比較穩妥、安全、實在的方式推進。”王景田如此談到。
騰訊是如此，其他廠商理應也保有這種理性。
眼下，智慧城市年均復合增長率有望超過30%，2021年市場規模將達到18.7萬億元，市場巨大，但在行進過程中容易忘記維護自己的口碑與聲譽，或者忘記真正的找到屬于自己的打法。
第3篇：ai醫療解決方案范文
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4篇：ai醫療解決方案范文
云計算與移動化考驗組織應對能力
賽迪顧問報告顯示，2016年中國云計算市場整體規模達2797億元，同比增長41.7%，預計未來仍將保持20%以上的增長速度。數字化轉型熱潮，尤其助推了政企組織積極“上云”，云計算跨步邁入2.0時代。報告顯示，繼前期在社交、電商、游戲、視頻等領域應用后，云計算正朝著政務、金融、制造、醫療等縱深行業蔓延，這也意外著云計算2.0時代即將全面開啟。
行業云的重要性已經得到廣泛的認可，但是具體到行業云的實踐方面，很多政企組織卻依然有著重重顧慮。Gartner調研顯示，大部分組織部署的私有云并不是全方位的私有云，所實現的主要是IT基礎設施的虛擬化+自動化，只提供了私有云概念中的基本和普通的功能。
對此，啟迪國信首席架構師杜東明表示：“政企的業務上云并不是一蹴而就的事情，首先，業務的全面云化意味著IT架構的徹底改變，組織需要在云計算基礎架構、上層應用等方面做好充分準備。另外，云計算還引入了大量的安全威脅，在轉移到云的過程中，安全管理人員需要了解云計算帶來的風險，最終目標是要降低這些風險。”
在云計算的基礎架構下，大量的組織都將移動互聯網作為業務創新、拓展增值服務，將網絡中心轉化為利潤中心。組織的網絡基礎設施將會響應用戶的下載APP、辦理移動業務等服務需求，而這些數據的存儲以及處理將會發生在云端。在小規模應用中，這種方式完全沒有問題，但是對于金融機構、物流、機場、會展、連鎖店等組織來說，巨大的人流量以及快速增長的網絡流量需求，將迅速耗竭云端的存儲與處理能力。其不僅極大地增加組織網絡運維成本，也會顯著拖慢終端用戶的移動服務獲取速度。
此外，移動化設備與應用的引入也讓安全環境變得更加復雜。在BYOD模式中，移動設備的所有權往往屬于員工個人，其移動化的屬性也決定著這些設備經常需要在外網環境中使用。如果仍然使用基于網絡邊界的安全防護模式，組織將難以掌握員工的應用、數據交互行為，一旦黑客在外網環境下攻擊移動設備，或者員工主動將組織機密數據散播出去，將給組織的數據資產帶來嚴重安全威脅。另外，由于組織安全防護能力難以覆蓋到移動設備，越來越多的黑客選擇將移動設備作為攻擊跳板，橫向感染組織的PC、服務器，伺機執行更多的攻擊行動。
啟迪國信啟動“云+端”數字化戰略
為了幫助用戶應對數字化挑戰，啟迪國信啟動了“云+端”數字化戰略。該戰略由啟迪國信云計算平臺、統一端點管理系統、企業移動門戶等旗下多層次產品線協力構成，在移動化、云計算、物聯網、大數據、AI、智慧城市方面開展了廣泛的布局。
在該戰略中，數字化平臺整體解決方案提供了關鍵的支撐。其包含了底層的基礎架構資源云，中間層的開發測試云、應用托管云，以及大數據、人工智能、深度學習等應用，實現了對解決方案構成的技術支撐。解決方案尤其通過安全接入提供給客戶，可以為客戶提供覆蓋云到終端，銜接現場、辦公室、家庭的無縫應用體驗。
其中，啟迪國信基礎云由云平臺TCP提供高性能、低成本的云端計算資源。應用云由云應用引擎TAE實現云端應用的高效交付和自動運維。能力云將豐富的端到云業務能力直接交付到客戶手中。具體包括：由用戶中心、安全接入以及協作通訊組成的通用型能力，由設備管控、安全郵件以及消息推送組成的移動化能力，以及數據挖掘、機器學習等大數據能力。借助移動設備為載體，幫助用戶將這些能力最大化并實現具體應用價值。
為了解決網絡安全困擾，啟迪國信數字化平臺通過安全接入為上層應用提供支撐。其可通過統一的身份管理，實現用戶單點登錄和權限控制；通過安全接入網關建立的安全隧道，實現終端設備接入、網絡傳輸數據和應用訪問的安全。組織可以通過云平臺向移動端推送消息，也可以從內網推送信息。移動端的應用可以訪問內網的文檔、郵件和數據，可以訪問云端的資源和服務。這種移動安全特性既可以滿足員工BYOD的場景，也可以滿足政府、軍隊等行業強管控的要求。
“啟迪國信云到端的解決方案將移動化與云計算完美融合，使移動應用的部署到運維變得省時省力、簡單高效。安全可靠的云服務實現了以極低的運維成本，為端到云的應用與服務提供安全性、可用性的保障，以及高并發、高流量的應對能力。” 啟迪國信CTO馬維寧指出。
啟迪國信助力政企實現數字化轉型
第5篇：ai醫療解決方案范文
科技巨頭布局人工智能
在歐洲，“歐盟人腦計劃”將通過ICT的龐大資源庫，更有效地為神經科學和醫療領域提供技術支持。長遠來說，該計劃將為各類腦部疾病提供更好的治療方案，以及通過探索大腦運作模式，研發更先進的ICT技術。“歐盟人腦計劃”的主要研究領域可以大致劃分為三大類：未來神經科學、未來醫學、未來計算。旗下涵蓋13個子項目，其中包括老鼠大腦戰略性數據、人腦戰略性數據、認知行為架構、理論型神經科學、神經信息學、大腦模擬仿真、高性能計算平臺、醫學信息學、神經形態計算平臺、神經機器人平臺、模擬應用、社會倫理研究和“歐盟人腦計劃”項目管理。
作為“歐盟人腦計劃”神經形態計算系統項目和SpiNNaker計劃的的負責人，Steve Furber博士透露說，目前“歐盟人腦計劃”的最新進展是近期將對外開放一系列歐盟人腦計劃的平臺系統，讓更多研究者、專業人士可以使用這些先進的系統。現在誰都可以申請使用內置500，000個特制ARM處理器核心的“脈沖神經網絡架構（SpiNNaker）計劃”和德國海德堡的“大腦規模（BrainScaleS）計劃”的設備，以及其他平臺系統。我們在3月30日舉行會宣布這一舉措，并在4月1日正式實施對外開放。通過開放平臺系統的共享，我們相信一定能夠極大地促進世界范圍內的大腦科學研究的發展，為每一位參與到大腦科學研究中的科學家們提供廣闊的發展前景和機遇。
扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目標是打造一個人工智能助手。事實上，他對人工智能的布局早已開始，早在2014年，他就以個人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因為他覺得人工智能可以提升互聯網服務的智商，從而對于用戶變得更有價值。
除了Facebook，另一個科技巨頭谷歌也在人工智能領域動作頻頻，它收購了8個機器人公司和1個機器學習公司，并在許多新的業務中使用了人工智能技術，比如無人駕駛汽車。同時，谷歌還利用人工智能技術來改善其現有業務，比如安卓手機操作系統或者谷歌搜索引擎。
中國人工智能商用元年
而在國內企業中，進軍人工智能的科技企業也不在少數。早在2009年，百度就提出通過推進人工智能實現國家綜合國力的彎道超車。百度身體力行，2014年5月將AI最權威的學者之一、谷歌大腦項目之父吳恩達納入麾下。眼下百度人工智能實驗室搭建了作為百度人工智能核心的“百度大腦”，融合了深度學習算法、數據建模、大規模圖形處理器（GPU）并行化平臺等技術，擁有200億個參數，構成了一套巨大的深度神經網絡。
騰訊也不甘示弱，基于微信平臺，開發了多種模式識別功能，推出了“微信智能開發平臺”，將微信的圖像識別能力和語音識別關鍵詞技術向第三方開放，“掃一掃”和“語音轉文字”功能就是典型應用。
從國家意志來說，2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，明確人工智能為形成新產業模式的11個重點發展領域之一，將發展人工智能提升到國家戰略層面，提出具體支持措施，清理阻礙發展的不合理制度。統計顯示，到“十三五”末，我國機器人產業集群產值有望突破千億元。
“十三五”規劃綱要首次出現“人工智能”一詞，在科技創新2030項目中，智能制造和機器人成為重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型顯示、移動智能終端等，被列入戰略性新興產業發展行動。種種跡象表明，2016年，不僅是“十三五”起步之年，也是我國人工智能商用元年。
而市場也普遍認為如今人工智能已經在諸如智能穿戴設備、無人機、虛擬客戶服務、智慧城市、安防、基于大數據的業務分析等領域得到應用，節省了大量人工成本。隨著人工成本的增長，人工智能的經濟效益優勢將會愈發明顯。在技術突破、應用領域拓展以及相關扶持政策推動下，人工智能的大潮即將來襲，萬億元的市場規模值得期待。
人工智能的現實入口
在教育領域，你想象一下這樣的世界，任何一個孩子都可以使用智能手機訪問熟悉其學習風格的個人導師，以便提高學習成績。
“比如遇到問題需要幫助的學生，可以將問題拍攝下來，并上傳到專門應用中。機器人識別出問題，并給出相關答案。由于機器人了解提問者的學習風格，它可以引導他們解決這個問題，跳過他們已經了解的知識點，重點集中在需要幫助的方面，而非僅僅提供標準答案。由于機器人很了解你，它甚至比負責全班同學學習情況的人類教師更加勝任，因為后者需要應對不同學習風格和不同水平的學生。”Uber聯合創始人、獨立創業家奧斯卡. 薩拉查說。
除了教育領域，醫療領域恐怕是人工智能商業化的最主要領域了。此前研發出“深藍”打敗國際象棋世界冠軍的科技巨頭IBM在醫療領域耕作多年。2013年，IBM研發的認知計算系統Watson已正式向癌癥“宣戰”。美國Bumrungrad國際醫院采用為腫瘤學而開發的Watson解決方案――已由世界一流的腫瘤醫生及研究人員進行過培訓，讓Watson為其遍布東南亞、包含超過100萬名癌癥病患的龐大網絡提供支持。
早在2011年Watson參加“Jeopardy！”電視問答挑戰賽并獲得冠軍后，IBM堅信繼制表計算、可編程計算之后，人類的第三個計算時代――認知計算時代，已經拉開帷幕。幾年時間里，Watson已經取得了巨大進步。Watson原來只有1個 “深度問答”的API，現在已經有42個API應用于36個國家的幾十個行業，內容涵蓋文字圖像識別、自然語言理解、專業知識學習、人類情緒分析等各個領域，并且有更多的API正在孵化當中。在醫療、教育、旅游、零售等各個行業里的成功案例已經開始有井噴之勢。
據IBM大中華區全球企業咨詢服務部合伙人、電子行業總經理徐聞天介紹，IBM將與Medtronic加強合作，利用IBM認知解決方案處理來自Medtronic可穿戴醫療設備及其他情景化來源的數據，并提供個性化的糖尿病管理。
第6篇：ai醫療解決方案范文
全球關注的人機世紀之戰
人們總是對未知領域充滿了好奇與敬畏，從計算機誕生之日起，各種有關人工智能的猜想便從終止過。人們一方面希望人工智能能夠超越人類智慧，一方面又害怕被科技超越，矛盾的心態下，每一次以智慧為焦點的人機對戰都會成為市場關注的焦點。
2016年3月9日至15日，被稱為“世紀人機大戰”的韓國棋手李世石VS谷歌圍棋機器人AlphaGo的比賽最終以AlphaGo贏得四局落下帷幕，雖然本身關注和懂得圍棋的人并不多，但這場人機世紀大戰卻通過各種渠道讓全球億萬計的人們知道了―人類智慧被人工智能打敗了！回顧以往的人機大戰，人類并非永恒的勝者，美國IBM公司的“深藍”超級計算機以2勝1負3平戰勝了當時世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫，但絕大多數人卻不以為意，除十分接近的勝敗結果外，深藍主要是依靠運算能力窮舉所有路數來選擇最佳策略，它當時可以實現每秒兩億步的運算。很多人覺得卡斯帕羅夫的落敗與體力有關，深藍的策略多少有些“無賴”。
但AlphaGo卻在“深藍”獲勝十九年后的今天，擁有自主深度學習進化的AlphaGo以難以讓人爭議的過程和結果，在圍棋這一人類智慧競技的高地上戰勝了韓國棋手李世石。
能夠深層學習的AlphaGo
“深藍”之所以能夠有超人的絕佳表現，幾乎純粹是靠運算能力。依靠存儲的數百萬個國際象棋案例，能在眾多可能性中進行篩選，從而確定下一步棋的最佳位置。這給人感覺在用體力玩智慧游戲了，但AlphaGo卻給人們展示了一個幾乎完全靠自學，并通過觀察成功與失敗案例來掌握得勝技巧的系統。谷歌利用大數據與深度學習的技術優勢為AlphaGo構建了一套策略網絡，機器通過深度學習能力，模擬人腦的機制來學習、判斷、決策。即AlphaGo可以從大量的棋譜和對局中學習策略，形成一套落子決策判斷與數據解讀的能力體系，讓其在沖殺狀態下懂得一套試探與引導的能力，最終成功擊敗人類棋手李世石。
人類是惟一能夠將直覺（隱式的）和符號（顯式的）知識結合起來的物種，人類具有這樣的雙重能力，將前者轉換成后者，然后通過后者的反饋反過來改善前者，這在以往是人類擁有的特殊性和唯一性。但今天，AlphaGo無縫使用了分層的網絡（即深度卷積神經網絡）進行直覺學習，強化，評估和策略，配以強悍的計算能力，它完全不需要解決任何語義復雜性并且可從容地從現實考慮中分離，人的思維模式加上科技的理性結合，這讓AlphaGo能夠在對局結束前30分鐘就向Google技術分析團隊報告自己確信必勝。
下一步是理解
沒有人性弱點的AlphaGo讓我們看到了人工智能神經網絡的前景在于它在不斷縮小機器和人類之間的差距，而且隨著技術開發者的跟進，人工智能將會對理解人類語言，揣摩人類情感。
理解人類，這對于巨頭們的想象空間在于，基于用戶需求的商業決策會因此更加精準。人機對戰讓我們看到，推理、判斷、分析問題等功能處理之外，識別人的情感與情緒與對人的語言理解力將是未來發展的高地。
圍棋大戰，只能體現出，在封閉規則的計算領域，機器比人類聰明得多，因為我們的心算能力本身與計算器相差甚遠；但是思維、對話、情感等都是不確定的。而前面說到，機器沒有情緒，只有它懂得了人類的語言，逐漸了解人類表達的意思甚至是情緒，才意味著人工智能達到了更高的領地。AlphaGo及其背后的AI領域真的能實現，而這一切都是建立在搜索的原理與算法的未來改進上。
小知識：它不是一條狗
阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由位于英國倫敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴維 西爾弗、艾佳 黃和戴密斯 哈薩比斯與他們的團隊開發，這個程序利用“價值網絡”去計算局面，用“策略網絡”去選擇下子。2015年10月阿爾法圍棋以5：0完勝歐洲圍棋冠軍、職業二段選手樊麾；2016年3月對戰世界圍棋冠軍、職業九段選手李世石，并以4：1的總比分獲勝。
四位一體的AlphaGo系統
歸根到底，AlphaGo系統目前還是一件科技產物，其本身由走棋網絡、快速走子、估值網絡和蒙特卡羅樹搜索四個部分組成，正是這四個部分的協同與融合，讓AlphaGo擁有能夠學習的智慧，最終戰勝李世石。走棋網絡（Policy Network），給定當前局面，預測/采樣下一步的走棋。快速走子（Fast rollout），目標和1一樣，但在適當犧牲走棋質量的條件下，速度要比1快1000倍。 估值網絡（Value Network），給定當前局面，估計是白勝還是黑勝。蒙特卡羅樹搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS），把以上這三個部分連起來，形成一個完整的系統。
讓電腦擁有棋感的走棋網絡
走棋網絡把當前局面作為輸入，預測/采樣下一步的走棋。它的預測不只給出最強的一手，而是對棋盤上所有可能的下一著給一個分數。棋盤上有361個點，它就給出361個數，好招的分數比壞招要高。以往的科技只是單純基于規則或者基于局部形狀，利用簡單的線性分類器訓練完成走子，整個過程是不可能形成類似人類圍棋選手的棋感。
AlphaGo去利用更高效的、寬度為192的網絡（正常棋盤上有361個點，電腦給出361個數，好招的分數比壞招要高。），下出有最高置信度的落子。這樣的做法一點也沒有做搜索，但是大局觀非常強，不會陷入局部戰斗中，說它建模了“棋感”一點也沒有錯。但是走棋網絡會不顧大小無謂爭劫，會無謂脫先，不顧局部死活，對殺出錯等等，更多像是高手憑借“自覺”在下棋，因而需要加入搜索功能，讓電腦做出有價值的判斷。
追求效率的快速走子
作為人類智慧競技的高地，圍棋用用天文數字般的局面數，走棋網絡能讓AlphaGo達到3毫秒的下子速度，但想要進一步提高AlphaGo的“反應”及“思考”能力，就需要快速走子系統的幫助了。
利用傳統的局部特征匹配（local pattern matching）加線性回歸（logisticregression）的方法，AlphaGo在吸納了眾多高手對局之后就具備了用梯度下降法自動調參的能力，從而實現了2微秒的走子速度和24.2%的走子準確率。24.2%的意思是說它的最好預測和圍棋高手的下子有0.242的概率是重合的，相比之下，走棋網絡在GPU上用2毫秒能達到57%的準確率。在AlphaGo有了快速走子之后，不需要走棋網絡和估值網絡，不借助任何深度學習和GPU的幫助，不使用增強學習，在單機上就已經達到非常高的水平了。
錦上添花的估值網絡
估值網絡對盤面的評估應用上同快速走子有些重疊，都是通過模擬落子得分評估當前及后面布局的優劣，但通過估值網絡和快速走子的互補，在復雜的死活或對殺時，也就是進行到中盤階段的時候，估值網絡的重要性就會得到提升。前面提到AlphaGo能夠提前30分鐘知道自己必勝，估值網絡就起到了很大的作用。
盡量選擇更好的蒙特卡羅樹搜索
“蒙特卡洛樹搜索”是一種啟發式的搜索策略，能夠基于對搜索空間的隨機抽樣來擴大搜索樹，從而分析圍棋這類游戲中每一步棋應該怎么走才能夠創造最好機會。
一位名叫蘇椰的知乎用戶舉了這樣一個例子，以通俗的語言進行了解釋：假如筐里有100個蘋果，讓我每次閉眼拿1個，挑出最大的。于是我隨機拿1個，再隨機拿1個跟它比，留下大的，再隨機拿1個……我每拿一次，留下的蘋果都至少不比上次的小。拿的次數越多，挑出的蘋果就越大，但我除非拿100次，否則無法肯定挑出了最大的。這個挑蘋果的算法，就屬于蒙特卡羅算法：盡量找好的，但不保證是最好的。
擁有兩個大腦的AlphaGo
AlphaGo是通過兩個不同神經網絡“大腦”合作來改進下棋。這些大腦是多層神經網絡跟那些Google圖片搜索引擎識別圖片在結構上是相似的。它們從多層啟發式二維過濾器開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網絡處理圖片一樣。經過過濾，13個完全連接的神經網絡層產生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。
AlphaGo的第一個神經網絡大腦科學全稱應該是“監督學習的策略網絡（Policy Network）”，觀察棋盤布局企圖找到最佳的下一步。團隊通過在KGS（網絡圍棋對戰平臺）上最強人類對手，百萬級的對弈落子去訓練大腦。這就是AlphaGo最像人的地方，目標是去學習那些頂尖高手的妙手。這個不是為了去下贏，而是去找一個跟人類高手同樣的下一步落子。AlphaGo這個大腦的出色之處在于不單要模仿學習，更要追求速度，不斷模擬計算圍棋局面變化，最終選擇正確率最高的落子。
價值評估則可看做AlphaGo的第二個大腦，通過整體局面判斷來輔助落子選擇器。AlphaGo能夠決定是否通過特殊變種去深入閱局面和落子，如果局面評估器說這個特殊變種不行，那么AI就跳過閱讀在這一條線上的任何更多落子。
深度神經網絡的運用
人類在下圍棋時，通常會經歷常識-棋感-計算-判斷四個過程，AlphaGo的常識源于其“監督學習的策略網絡（Policy Network）”帶來的深層學習能力，而棋感和計算則需要深度神經網絡同蒙特卡洛算法的融合，兩者的融合讓AlphaGo整個運作方式更接近人類。通過對比使用蠻力計算的“深藍”眼中的國際象棋落子思路和AlphaGo眼中的圍棋落子思路會發現，圍棋的復雜度需要更“聰明”的AI才能完成了。
兩個大腦加上深度神經網絡，AlphaGo以Value networks來評估大量的選點，而以Policy networks來選擇落子，并且開發了一種新式算法來結合蒙特卡洛算法和以上兩個神經網絡。在這種結合下，研究者們結合參考人類職業對局的監督式學習，和AI大量積累自對弈實現的深度學習，來訓練和提高AI的圍棋實力。
AI的進步與期望
圍棋代表了很多人工智能所面臨的困難：具有挑戰性的決策制定任務、難以破解的查找空間問題和優化解決方案如此復雜以至于用一個策略或價值函數幾乎無法直接得出。通過將策略和價值網絡與樹搜索結合起來，AlphaGo終于達到了專業圍棋水準，讓我們看到了希望：在其他看起來無法完成的領域中，AI也可以達到人類級別的表現。
當然，這一切都是建立在人類千年來在圍棋領域積累上的，沒有積累就不會圍棋AI的今天。AlphaGo讓世人看到了AI領域的巨大進步，但想要真正理解人類和語言，其還有一段很長的路要走。相比圍棋，人類在生活上的行為習慣，需要AlphaGo們擁有更出色的學習能力以及判斷能力，無論是存儲容量還是搜索算法，都需要幾何倍數的遞增，從這個角度看，現在擔心AlphaGo們擁有自己的意識或情感，都太早了一些。
滲透進入人們生后的AI
AlphaGo不是DeepMind惟一項目，也不是最大的項目。DeepMind的最終目標是智能助手、醫療和機器人。另外，盡管AlphaGo只是針對圍棋開發的系統，但其原理可以被應用到現實問題中。以醫療為例，IBM已經依靠認知學習平臺“Watson”進入了醫療領域，Watson在泰國和印度的兩家醫院協助醫生診斷乳腺癌、肺癌和結腸直腸癌。盡管Watson自身不會診斷疾病，但它能夠找到醫生應該進一步認真檢查的地方，并提出治療方案。
而無人駕駛汽車其實也可以看做具備了身軀的AI，家喻戶曉的特斯拉汽車便使用了基于深度學習的現有計算機視覺技術。當然，工業或者服務用機器人都是AI滲透進入人們生活的表現。AI公司們正在努力晚上其產品，爭取能夠無縫進入人們生活的各個領域，當AI設備在可靠性、適應性和靈活性等方面都有長足進步時，人們未來的生活也將變得更美好。
谷歌改變人類的野心
AlphaGo很強大很厲害，但對于近年來谷歌的謀劃而言，AlphaGo無非是其在人工智能領域的小玩具而已。改組Alphabet的谷歌，瘋狂地在全球收購各個尖端前沿領域的頂尖公司，把觸角伸到了生命科學、人工智能、無人駕駛、虛擬現實等等許多的領域。AlphaGo背后的英國Deepmind公司，只是他們收購的許許多多家公司中的一個而已。
除了傳統Youtube、Gmail和地圖等等互聯網業務，生命科學、人工智能、無人駕駛、虛擬現實等新領域其實谷歌并沒有賺到什么錢，更多是對未來的投資和布局，但今天，AlphaGo的表現已經讓我們看到了谷歌的投入回報，再加上眾多具有顛覆性或者劃時代意義的谷歌黑科技，讓我們清楚看到了谷歌改變人類未來的野心。相比之下，國內BAT三大巨頭在技術積淀和領域格局方面，就顯得有些小氣了。
人工智能的競賽
在2010年到2015年期間，企業對人工智能創業公司的投資增長了15倍。BBC預測，人工智能市場將繼續保持高速增長，2020年全球市場規模將達到183億美元，約合人民幣1190億元。龐大的數據和潛力，足以讓企業們瘋狂。
在硅谷，截至2015年初就有超過1700家創業公司加入人工智能浪潮―這一數字過去1年還在不斷增加之中。谷歌、Facebook、亞馬遜等科技巨頭們的巨大投入都推動AI整個領域取得巨大進步。圖像識別、語音識別已經成為蘋果、微軟、Google、IBM等科技大公司激烈競爭的焦點，而在醫療識別、模擬大腦圖像等細分領域中，也涌現出不少初創的科技企業。可以說，一場席卷全球的AI競賽正在展開，誰能讓科技變得更聰明，誰就有望在未來的競爭中占據有利位置。
第7篇：ai醫療解決方案范文
關鍵詞：數字簽名；加密技術；數字證書；電子文檔；安全問題
Abstract:Today’sapprovalofnewdrugsintheinternationalcommunityneedstocarryouttherawdatatransmission.Thetraditionalwayofexaminationandapprovalredtapeandinefficiency,andtheuseoftheInternettotransmitelectronictextcankeepdatasafeandreliable,butalsogreatlysavemanpower,materialandfinancialresources,andsoon.Inthispaper,encryptionanddigitalsignaturealgorithmofthebasicprinciples,combinedwithhisownideas,givenmedicalapprovalintheelectronictransmissionofthetextofthesecuritysolution.
Keywords:digitalsignature;encryptiontechnology;digitalcertificate;electronicdocuments;securityissues
1引言
隨著我國醫藥事業的發展，研制新藥，搶占國內市場已越演越烈。以前一些醫藥都是靠進口，不僅成本高，而且容易形成壁壘。目前，我國的醫藥研究人員經過不懈的努力，開始研制出同類同效的藥物，然而這些藥物在走向市場前，必須經過國際權威醫療機構的審批，傳統方式是藥物分析的原始數據都是采用紙張方式，不僅數量多的嚇人，而且一旦有一點差錯就需從頭做起，浪費大量的人力、物力、財力。隨著INTERNET的發展和普及，人們開始考慮是否能用互聯網來解決數據傳輸問題。他們希望自己的儀器所做的結果能通過網絡安全傳輸、并得到接收方認證。目前國外針對這一情況已⒘四承┤砑歡捎詡鄹癜汗螅際醪皇嗆艸墑歟勾τ諮櫓そ錐危媸被嶸兜腦潁諍萇偈褂謾U餼透諞揭┭蟹⑹亂敵緯閃思際跗烤保綰慰⒊鍪視櫚南嚶θ砑創俳夜揭┥笈ぷ韉姆⒄咕統閃斯詰那把亓煊潁胰漲骯謖夥矯嫻難芯坎皇嗆芏唷?lt;/DIV>
本文闡述的思想：基本上是參考國際國內現有的算法和體制及一些相關的應用實例，并結合個人的思想提出了一套基于公鑰密碼體制和對稱加密技術的解決方案，以確保醫藥審批中電子文本安全傳輸和防止竄改，不可否認等。
2算法設計
2.1AES算法的介紹[1]
高級加密標準（AdvancedEncryptionStandard）美國國家技術標準委員會(NIST)在2000年10月選定了比利時的研究成果"Rijndael"作為AES的基礎。"Rijndael"是經過三年漫長的過程，最終從進入候選的五種方案中挑選出來的。
AES內部有更簡潔精確的數學算法,而加密數據只需一次通過。AES被設計成高速，堅固的安全性能，而且能夠支持各種小型設備。
AES和DES的性能比較：
（1）DES算法的56位密鑰長度太短；
（2）S盒中可能有不安全的因素；
（3）AES算法設計簡單，密鑰安裝快、需要的內存空間少，在所有平臺上運行良好，支持并行處理，還可抵抗所有已知攻擊；
（4）AES很可能取代DES成為新的國際加密標準。
總之，AES比DES支持更長的密鑰，比DES具有更強的安全性和更高的效率，比較一下，AES的128bit密鑰比DES的56bit密鑰強1021倍。隨著信息安全技術的發展，已經發現DES很多不足之處，對DES的破解方法也日趨有效。AES會代替DES成為21世紀流行的對稱加密算法。
2.2橢圓曲線算法簡介[2]
2.2.1橢圓曲線定義及加密原理[2]
所謂橢圓曲線指的是由韋爾斯特拉斯（Weierstrass）方程y2+a1xy+a3y＝x3+a2x2+a4x+a6(1)所確定的平面曲線。若F是一個域，ai∈F,i=1,2,…,6。滿足式1的數偶(x,y)稱為F域上的橢圓曲線E的點。F域可以式有理數域，還可以式有限域GF(Pr)。橢圓曲線通常用E表示。除了曲線E的所有點外，尚需加上一個叫做無窮遠點的特殊O。
在橢圓曲線加密（ECC）中，利用了某種特殊形式的橢圓曲線，即定義在有限域上的橢圓曲線。其方程如下：
y2=x3+ax+b(modp)(2)
這里p是素數，a和b為兩個小于p的非負整數，它們滿足：
4a3+27b2(modp)≠0其中，x,y,a,b∈Fp,則滿足式（2）的點（x,y）和一個無窮點O就組成了橢圓曲線E。
橢圓曲線離散對數問題ECDLP定義如下：給定素數p和橢圓曲線E，對Q=kP,在已知P,Q的情況下求出小于p的正整數k。可以證明，已知k和P計算Q比較容易，而由Q和P計算k則比較困難，至今沒有有效的方法來解決這個問題，這就是橢圓曲線加密算法原理之所在。
2.2.2橢圓曲線算法與RSA算法的比較
橢圓曲線公鑰系統是代替RSA的強有力的競爭者。橢圓曲線加密方法與RSA方法相比，有以下的優點：
（1）安全性能更高如160位ECC與1024位RSA、DSA有相同的安全強度。
（2）計算量小，處理速度快在私鑰的處理速度上（解密和簽名），ECC遠比RSA、DSA快得多。
（3）存儲空間占用小ECC的密鑰尺寸和系統參數與RSA、DSA相比要小得多，所以占用的存儲空間小得多。
（4）帶寬要求低使得ECC具有廣泛得應用前景。
ECC的這些特點使它必將取代RSA，成為通用的公鑰加密算法。比如SET協議的制定者已把它作為下一代SET協議中缺省的公鑰密碼算法。
2.3安全散列函數（SHA）介紹
安全散列算法SHA(SecureHashAlgorithm，SHA)[1]是美國國家標準和技術局的國家標準FIPSPUB180-1，一般稱為SHA-1。其對長度不超過264二進制位的消息產生160位的消息摘要輸出。
SHA是一種數據加密算法，該算法經過加密專家多年來的發展和改進已日益完善，現在已成為公認的最安全的散列算法之一，并被廣泛使用。該算法的思想是接收一段明文，然后以一種不可逆的方式將它轉換成一段（通常更小）密文，也可以簡單的理解為取一串輸入碼（稱為預映射或信息），并把它們轉化為長度較短、位數固定的輸出序列即散列值（也稱為信息摘要或信息認證代碼）的過程。散列函數值可以說時對明文的一種“指紋”或是“摘要”所以對散列值的數字簽名就可以視為對此明文的數字簽名。
3數字簽名
“數字簽名”用來保證信息傳輸過程中信息的完整和提供信息發送者的身份認證和不可抵賴性。數字簽名技術的實現基礎是公開密鑰加密技術，是用某人的私鑰加密的消息摘要用于確認消息的來源和內容。公鑰算法的執行速度一般比較慢，把Hash函數和公鑰算法結合起來，所以在數字簽名時，首先用hash函數（消息摘要函數）將消息轉變為消息摘要，然后對這個摘
要簽名。目前比較流行的消息摘要算法是MD4,MD5算法，但是隨著計算能力和散列密碼分析的發展，這兩種算法的安全性及受歡迎程度有所下降。本文采用一種比較新的散列算法――SHA算法。
4解決方案：
下面是醫藥審批系統中各個物理組成部分及其相互之間的邏輯關系圖：
要簽名。目前比較流行的消息摘要算法是MD4,MD5算法，但是隨著計算能力和散列密碼分析的發展，這兩種算法的安全性及受歡迎程度有所下降。本文采用一種比較新的散列算法――SHA算法。
4解決方案：
下面是醫藥審批系統中各個物理組成部分及其相互之間的邏輯關系圖：
圖示：電子文本傳輸加密、簽名過程
下面是將醫藥審批過程中的電子文本安全傳輸的解決方案：
具體過程如下：
（1）發送方A將發送原文用SHA函數編碼，產生一段固定長度的數字摘要。
（2）發送方A用自己的私鑰（keyA私）對摘要加密，形成數字簽名，附在發送信息原文后面。
（3）發送方A產生通信密鑰（AES對稱密鑰），用它對帶有數字簽名的原文進行加密，傳送到接收方B。這里使用對稱加密算法AES的優勢是它的加解密的速度快。
（4）發送方A用接收方B的公鑰（keyB公）對自己的通信密鑰進行加密后，傳到接收方B。這一步利用了數字信封的作用，。
（5）接收方B收到加密后的通信密鑰，用自己的私鑰對其解密，得到發送方A的通信密鑰。
（6）接收方B用發送方A的通信密鑰對收到的經加密的簽名原文解密，得數字簽名和原文。
（7）接收方B用發送方A公鑰對數字簽名解密，得到摘要；同時將原文用SHA－1函數編碼，產生另一個摘要。
（8）接收方B將兩摘要比較，若一致說明信息沒有被破壞或篡改。否則丟棄該文檔。
這個過程滿足5個方面的安全性要求：（1）原文的完整性和簽名的快速性：利用單向散列函數SHA－1先將原文換算成摘要，相當原文的指紋特征，任何對原文的修改都可以被接收方B檢測出來，從而滿足了完整性的要求；再用發送方公鑰算法（ECC）的私鑰加密摘要形成簽名，這樣就克服了公鑰算法直接加密原文速度慢的缺點。（2）加解密的快速性：用對稱加密算法AES加密原文和數字簽名，充分利用了它的這一優點。（3）更高的安全性：第四步中利用數字信封的原理，用接收方B的公鑰加密發送方A的對稱密鑰，這樣就解決了對稱密鑰傳輸困難的不足。這種技術的安全性相當高。結合對稱加密技術(AES)和公開密鑰技術(ECC)的優點，使用兩個層次的加密來獲得公開密鑰技術的靈活性和對稱密鑰技術的高效性。（4）保密性：第五步中，發送方A的對稱密鑰是用接收方B的公鑰加密并傳給自己的，由于沒有別人知道B的私鑰，所以只有B能夠對這份加密文件解密，從而又滿足保密性要求。（5）認證性和抗否認性：在最后三步中，接收方B用發送方A的公鑰解密數字簽名，同時就認證了該簽名的文檔是發送A傳遞過來的；由于沒有別人擁有發送方A的私鑰，只有發送方A能夠生成可以用自己的公鑰解密的簽名，所以發送方A不能否認曾經對該文檔進進行過簽名。
5方案評價與結論
為了解決傳統的新藥審批中的繁瑣程序及其必有的缺點，本文提出利用基于公鑰算法的數字簽名對文檔進行電子簽名，從而大大增強了文檔在不安全網絡環境下傳遞的安全性。
本方案在選擇加密和數字簽名算法上都是經過精心的比較，并且結合現有的相關應用實例情況，提出醫藥審批過程的解決方案，其優越性是：將對稱密鑰AES算法的快速、低成本和非對稱密鑰ECC算法的有效性以及比較新的算列算法SHA完美地結合在一起，從而提供了完整的安全服務，包括身份認證、保密性、完整性檢查、抗否認等。
參考文獻：
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3．胡炎，董名垂。用數字簽名解決電力系統敏感文檔簽名問題。電力系統自動化。第26卷第1期2002年1月P58～61。
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7.賈晶，陳元，王麗娜，信息系統的安全與保密[M]，北京：清華大學出版社，1999
8．陳彥學.信息安全理論與實務【M】。北京：中國鐵道出版社，2000p167~178.
9．顧婷婷，《AES和橢圓曲線密碼算法的研究》。四川大學碩士學位論文，【館藏號】Y4625892002。
下面是將醫藥審批過程中的電子文本安全傳輸的解決方案：
具體過程如下：
（1）發送方A將發送原文用SHA函數編碼，產生一段固定長度的數字摘要。
（2）發送方A用自己的私鑰（keyA私）對摘要加密，形成數字簽名，附在發送信息原文后面。
（3）發送方A產生通信密鑰（AES對稱密鑰），用它對帶有數字簽名的原文進行加密，傳送到接收方B。這里使用對稱加密算法AES的優勢是它的加解密的速度快。
（4）發送方A用接收方B的公鑰（keyB公）對自己的通信密鑰進行加密后，傳到接收方B。這一步利用了數字信封的作用，。
（5）接收方B收到加密后的通信密鑰，用自己的私鑰對其解密，得到發送方A的通信密鑰。
（6）接收方B用發送方A的通信密鑰對收到的經加密的簽名原文解密，得數字簽名和原文。
（7）接收方B用發送方A公鑰對數字簽名解密，得到摘要；同時將原文用SHA－1函數編碼，產生另一個摘要。
（8）接收方B將兩摘要比較，若一致說明信息沒有被破壞或篡改。否則丟棄該文檔。
這個過程滿足5個方面的安全性要求：（1）原文的完整性和簽名的快速性：利用單向散列函數SHA－1先將原文換算成摘要，相當原文的指紋特征，任何對原文的修改都可以被接收方B檢測出來，從而滿足了完整性的要求；再用發送方公鑰算法（ECC）的私鑰加密摘要形成簽名，這樣就克服了公鑰算法直接加密原文速度慢的缺點。（2）加解密的快速性：用對稱加密算法AES加密原文和數字簽名，充分利用了它的這一優點。（3）更高的安全性：第四步中利用數字信封的原理，用接收方B的公鑰加密發送方A的對稱密鑰，這樣就解決了對稱密鑰傳輸困難的不足。這種技術的安全性相當高。結合對稱加密技術(AES)和公開密鑰技術(ECC)的優點，使用兩個層次的加密來獲得公開密鑰技術的靈活性和對稱密鑰技術的高效性。（4）保密性：第五步中，發送方A的對稱密鑰是用接收方B的公鑰加密并傳給自己的，由于沒有別人知道B的私鑰，所以只有B能夠對這份加密文件解密，從而又滿足保密性要求。（5）認證性和抗否認性：在最后三步中，接收方B用發送方A的公鑰解密數字簽名，同時就認證了該簽名的文檔是發送A傳遞過來的；由于沒有別人擁有發送方A的私鑰，只有發送方A能夠生成可以用自己的公鑰解密的簽名，所以發送方A不能否認曾經對該文檔進進行過簽名。
5方案評價與結論
為了解決傳統的新藥審批中的繁瑣程序及其必有的缺點，本文提出利用基于公鑰算法的數字簽名對文檔進行電子簽名，從而大大增強了文檔在不安全網絡環境下傳遞的安全性。
本方案在選擇加密和數字簽名算法上都是經過精心的比較，并且結合現有的相關應用實例情況，提出醫藥審批過程的解決方案，其優越性是：將對稱密鑰AES算法的快速、低成本和非對稱密鑰ECC算法的有效性以及比較新的算列算法SHA完美地結合在一起，從而提供了完整的安全服務，包括身份認證、保密性、完整性檢查、抗否認等。
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第8篇：ai醫療解決方案范文
技術為王。百度與微軟雙雄鼎立
去年10月中旬，微軟人工智能與研究部門的一個研究者和工程師團隊報告出他們的語音識別系統實現了和專業速錄員相同甚至更低的誤字率（word error rate，簡稱WER），降到了5.9%，而一個月前這一數字還是6.3%。微軟首席語音工程師黃學東表示，“我們已經達到了人類水平，這是一項歷史性的成就。”
有意思的是，百度首席科學家吳恩達（Andrew Ng）立即在Twitter上表示祝賀，并毫不掩飾地擺出了百度的戰績，“在2015年我們就超越了人類水平的漢語識別；很高興看到微軟在不到一年之后讓英語也達到了這一步。”時隔一年，百度和微軟兩大人工智能科技巨頭先后分別在漢語和英語語音識別研究方面取得了超越人類的成果，轟動業界。
近年來，隨著數據量的豐富和計算能力的提升，語音識別行業迅速崛起。據統計，僅美國至少就有26家公司在開發語音識別技術。
2015年之前，Nuance是當之無愧的全球語音領域老大。隨著Google、微軟和蘋果都選擇自己建立團隊開發語音業務，在此之后，Nuance的市場份額節節下跌，2014年還高達60%的市場份額，一年過去只剩下31.1%。相比之下，Google語音識別的市場份額增長明顯，逐漸占據了英語領域的主導權。
盡管Google、微軟和蘋果這些巨頭在語音識別技術上的技術積累和先發優勢讓后來者似乎難望其項背，但因為一些政策和市場方面的原因，這些巨頭的語音識別主要偏向于英語，這給中國互聯網企業在中文領域崛起提供了機會，百度就是其中的佼佼者。百度收集了大量中文（尤其是普通話）的音頻數據，這給其Deep Speech 2技術成果提供了基本的數據優勢。
事實上，在當前的發展脈絡下，語音識別的準確率和通用性的本質就在于三個方面：數據量的多少、算法的優劣和計算能力的水平。在這三個方面的比拼中，互聯網巨頭擁有很大的優勢，因為它們擁有最多的數據，最頂級的人才以及最強大的計算能力水平。所以當Google開放語音識別API后，在英語語音識別的市場中，Google比Nuance有更大的優勢。而在中文市場中，百度也扮演著和Google在英語市場相似的角色，甚至更為出色。
2015年12月，在Deep Speech 2首次時，吳恩達稱其識別精度已經超越了Google Speech API、wit.ai、微軟的Bing Speech以及蘋果的Dictation至少10個百分點。2016年2月，百度表示Deep Speech 2的短語識別誤字率已經降到了3.7%。
群雄逐鹿，中文領域的生死戰
毫無疑問，微軟和百度的語音識別技術水平都很驚人，但一項技術終究要變成產品和服務才能實現價值，所以在英語語音識別市場占據主導地位的是Google而非微軟。在中文語音識別市場，這方面做得最好的公司莫過于科大訊飛。
Google是最早在全球范圍內大規模使用深度神經網絡的公司，而科大訊飛是中國第一個在商用系統里使用深度神經網絡的公司。2010年，科大訊飛率先將語音輸入功能引入到了手機當中，截至2016年6月，《訊飛輸入法》已經擁有3.6億用戶，活躍用戶更是超過1億人，其中，語音用戶滲透率高達59%。在國內語音行業，科大訊飛已是不折不扣的龍頭企業。而不久之前，《訊飛輸入法》還因在錘子手機會上的驚艷表現備受關注。
在2016年10月18日晚上的錘子手機會上，羅永浩現場展示了科大訊飛97%正確率的語音輸入。一夜之間，科大訊飛幾乎成了所有科技媒體人所討論的話題和關注的焦點。其實，除了錘子手機的Smartisan OS之外，華為、小米和魅族等廠商的語音服務或者輸入法都在使用或曾經使用過科大訊飛的技術。據悉，在未來的三年中，科技巨頭英特爾也將與科大訊飛合作，一起研究機器學習和深度學習項目。
除了科大訊飛，國內在語音識別領域有所建樹的大公司還有不少。在2016年4月中旬舉行的“云棲大會南京峰會”上，阿里云總裁胡曉明率先進行演講，阿里云的“小Ai”機器人全程對胡曉明的語音進行了實時翻譯文字，這也是阿里巴巴第一次對外公布阿里云人工智能的能力。其實，這并非“小Ai”首次展示自己的速記能力。在阿里云2016年年會上，“小Ai”曾打敗了世界中文速記大賽亞軍。阿里云人工智能技術專家陳一寧透露，“在阿里云大數據平臺數加上，智能語音交互產品就是采用的“小Ai”的技術。目前，阿里云還在探討同各類直播平臺的合作，以后所有的直播都能具備實時加字幕功能。
除了阿里云，搜狗也是國內語音識別領域不容忽略的一方諸侯。在去年11月中旬舉行的第三屆世界互聯網大會上，搜狗CEO王小川首秀搜狗“黑科技”――機器同傳，展示了實時機器翻譯技術，將演講嘉賓的中文講話實時語音識別并同步翻譯為英文上屏顯示，引起轟動。這是全球首次基于神經網絡的實時機器翻譯技術在大型活動上的展示，效果可靠、準確率已接近人類同傳翻譯結果。而在近期人工評測中，搜狗機器翻譯在演講、旅游、閑聊和日常口語等領域，采用5分制人工評分能達到4.4分，走向實用化。目前，搜狗語音識別準確率已超過97%，識別速度達到了400字每分鐘。
除了科大訊飛、阿里云和搜狗等互聯網大佬，國內還有不少專注自然語言處理技術的創業公司，如云知聲和思必馳等。云知聲CEO黃偉表示，云知聲的識別準確率已經能達到97%，屬于業內一流水平。相比之下，思必馳做的是語音對話交互技術的整體解決方案，而不是單純的語音識別解決方案。因此在場景應用中，思必馳的系統和科大訊飛的系統多有比較，可相互媲美。
毫無疑問，面對擁有領先優勢的科大訊飛，以及阿里云和搜狗等實力雄厚的互聯網大佬，還有云知聲和思必馳這類不容小覷的創業公司，百度雖然擁有做人的技術和財力，但想在中文語音識別領域獨霸江湖仍有不小的難度。未來難測，深挖場景是必經路
未來5年，語音市場將顯著增長，到2020年，全球語音市場規模預計將達到191.7億美元。語音識別之所以潛力巨大，很大程度上源于它是最便捷的人機交互方式，也是人工智能的重要入口。近年來，國內外互聯網巨頭們都在發力人工智能，雖然各自的側重點不同，但都極為倚靠語音識別技術。畢竟，語音輸入本身只是一個途徑，它最終仍然要和實際操作相結合。
語音識別技術要在現實生活中落地，必須與場景結合，這需要吸納來自各種場景的數據去訓練語音技術，讓其更加智能化。這也是為什么“微軟小冰”每周都要上線新功能，努力刺激用戶貢獻更多聊天數據，而科大訊飛則不斷擴大包括長虹等智能電視在內的合作名單，吸納來自入口級硬件的數據。數據顯示，與訊飛人工智能連接的應用，日均訪問量為30億次。
與科大訊飛相比，百度在海量用戶數據和人工智能技術上的優勢，能讓他們迅速發展出優秀的語音智能。從這個角度來說，百度的發展道路比科大訊飛更寬。在百度生態內部，目前語音技術的落地滲透在《百度地圖》、《手機百度》和《百度輸入法》等產品中。而在外部，截至2016年年中，使用百度語音技術的APP數量超過8萬款，大型合作廠商包括中興、魅族和聯想等。百度語音如今能獲取的數據規模非常龐大，據吳恩達透露，在線識別請求量2016年每天達到1.4億次，在線語音合成請求量則達到2億次。
除依靠產品收集用戶數據之外，各大廠商還在積極與數據資源商合作，以更快捷地獲得龐大的數據支撐。隨著這些數據的輸入，每分每秒，人工智能的模型會迅速迭代和升級，就像Google的AlphaGo在每一場棋局的每一步對決中都在學習。
作為底層技術，語音識別未來的發揮空間極大，將廣泛出現在手機、智能家居、醫療、教育和司法等各種場景。當然，這還有很長的一段路要走，想要在這條路上脫穎而出的公司，―方面要面對同行的生死競爭，另―方面還需努力解決語音識別技術仍然存在的一些瓶頸。
第9篇：ai醫療解決方案范文
W⑽蠢詞諧 FC Show來了
現如今各大企業和組織已迅速通過技術的使用，改善了人們的生活。數據的采集幫助零售商、政府、制造商和城市改進其產品和服務。但是我們正面臨新一輪的革新與改進，一個集中于更多數據采集、更大幅度的數據集共享，以及人工智能和機器學習應用的進化過程。
數據顯示，到2020年，大數據分析的軟件投資增長將超過7，000萬美元，物聯網支出將高達1.29萬億美元。單單是中國，市場預計到2035年，其互聯網的市場價值將達到16萬億美元。目前，已有50%的G2000企業已預見在未來，其大部分業務將取決于能否創制數字增強的產品、服務和體驗的能力。
在新一波的革新浪潮中，企業可以通過數字化雙胞胎（Digital Twin）的概念，大大改善決策過程并降低企業風險。數字化雙胞胎是一個消費者或用戶的數字代表，這些不同的數字化雙胞胎會隨著持續采集的數據而不斷衍化蛻變。這種全新概念的市場模式，由數量眾多的數字化雙胞胎組成。企業和組織進而利用這個市場模式作為測試臺，測量其產品或服務在市場投入后將造成的影響，或優化特定產品，甚至確定流程的最佳結果。經優化的產品或服務進一步延伸到實際的消費者或用戶，再根據所獲取的反應，回饋到市場模式中。通過這樣持續性的過程，商家可以重新確定新的價值，甚至應用所捕獲的信息開發全新的業務或市場。
在大數據環境的背景下，FC Show將聚集對未來市場具備遠景的創新企業及面向未來的技術解決方案供應商，幫助公司企業利用革新技術。提升客戶互動、數據創建與分析，以及業務掌握未來的數字趨勢，保持市場領先地位。這是為每一個行業而創辦的展會。
FC Show涵蓋的領域
就行業方面而言，FC Show包括政府，尤其在智能服務領域，還有包括零售行業、健康醫療領域、金融領域、銀行系統，零售行業；就技術方面來說，未來是生態系統，包括很多的新技術，像互聯網、AI（人工智能）、AR/VR、區塊鏈等等；還會包括之前已經存在的基礎的技術，像數字存儲、服務器、數字安全等等。
借助大平臺 帶來更優效果
InfoComm China在北京的國家會議中心同期舉行。借助InfoComm大平臺現有的優勢，將給FC Show首秀帶來更好的效果。
FC Show不同于InfoComm China展，它不是給大家提供一個具體的解決方案，不像InfoComm China展現的會議系統、顯示屏、4K、8K、AR、VR等具體的產品。FC Show想不僅僅要展現廠商的每個產品，而是讓整個公司都為未來做好準備。
對于FC Show來說，最大的挑戰就是把正確的觀眾帶到展會中來。InfoCommAsia Pte Ltd. 執行董事陳庭福先生談到：“FC Show不僅僅是想把各個產業連在一起，而是將各個產業的產業鏈環節都連在一起，把他們各個利益相關方都連在一起。將每個產業的代表都匯聚在一起，包括數字、服務器等等新技術的產業代表融合在一起。只有把這些代表匯聚在一起，才能知道未來整個產業將會有怎樣的發展。因此建立起這樣的一個平臺，將整個行業都匯聚在一起，一起討論，相互分享信息，保證行業的一個完整性，相互傾聽各個環節的需求和挑戰，比如說終端用戶遇到哪些挑戰，或者生產商遇到了哪些問題等等。”通過這個過程，希望能夠有一些新的觀點產生；也希望能夠幫助更多的還沒有進行數字化的傳統產業轉型。
那么如果FC Show單獨去辦這樣的一個展會的話，遇到的風險和挑戰甚至成本都會大大提高，而且也不一定能夠將每個產業的代表都匯聚在一起。InfoComm China展創辦至今，每年入場人數已經擁有了三萬多。InfoComm不僅有了自己正確的觀眾，未來還會有越來越多相關的產業和觀眾被吸引過來。所以借助InfoComm這個大平臺對FC Show來說可能會產生一個更好的效果，這也是整個生態系統的一部分。
突破限制 把AV放到一個更大的生態系統里