導(dǎo)語：如何才能寫好一篇人工智能輔助醫(yī)療決策，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

政策驅(qū)動(dòng)也是重要?jiǎng)恿Γ萍季揞^搶先布局引發(fā)示范效應(yīng)。智能化時(shí)代，各國從國家戰(zhàn)略層面加緊人工智能布局，美國的大腦研究計(jì)劃(BRAIN)、歐盟的人腦工程項(xiàng)目(HBP)、日本大腦研究計(jì)劃(Brain/MINDS)，而我國也在“十三五”規(guī)劃中把腦科學(xué)和類腦研究列入國家重大科技項(xiàng)目。企業(yè)布局方面，谷歌、Facebook、微軟、IBM等均投入巨資，其示范效應(yīng)是產(chǎn)業(yè)進(jìn)步的先兆；國內(nèi)百度、阿里、訊飛、360、華為、滴滴等也加緊布局。15年行業(yè)投資金額增長76%，投資機(jī)構(gòu)數(shù)量增長71%，計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理占比居前。

產(chǎn)業(yè)鏈格局已現(xiàn)，上游技術(shù)成型、下游需求倒逼，計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)業(yè)應(yīng)用最成熟。產(chǎn)業(yè)鏈初步格局已現(xiàn)，從基礎(chǔ)層和底層技術(shù)，再到應(yīng)用技術(shù)，最后再到行業(yè)應(yīng)用，除了近年來底層核心技術(shù)的突破，下游行業(yè)需求倒逼也是人工智能應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，諸如人機(jī)互動(dòng)多元化倒逼自然語義處理、人口老齡化倒逼智能服務(wù)機(jī)器人、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷倒逼推薦引擎及協(xié)同過濾，等等。其中計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展可能是最先發(fā)力的，國內(nèi)不乏世界一流水平公司。

2B應(yīng)用首先爆發(fā)，“人工智能+金融、安防”應(yīng)用前景廣闊。“人工智能+”將代替之前的“互聯(lián)網(wǎng)+”，在各行業(yè)深化應(yīng)用，安防、金融、大數(shù)據(jù)安全、無人駕駛等等。生物識別和大數(shù)據(jù)分析在安防和金融領(lǐng)域的應(yīng)用則是目前技術(shù)最為成熟、產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程較快，如智能視頻分析、反恐與情報(bào)分析、地鐵等大流量區(qū)域的監(jiān)控比對；金融領(lǐng)域的遠(yuǎn)程開戶、刷臉支付、金融大數(shù)據(jù)采集、處理、人工智能自動(dòng)交易、資產(chǎn)管理等。相關(guān)推薦標(biāo)的：東方網(wǎng)力、佳都科技、川大智勝，建議關(guān)注大智慧、遠(yuǎn)方光電。

逐漸向2C端應(yīng)用擴(kuò)展，看好“人工智能+無人駕駛、教育”。人工智能在無人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用體現(xiàn)在三方面：(1)環(huán)境感知環(huán)節(jié)的圖像識別；(2)基于高精度地圖和環(huán)境大數(shù)據(jù)的路徑規(guī)劃、復(fù)雜環(huán)境決策；(3)車車交互、車與環(huán)境交互下的車聯(lián)網(wǎng)，智能交通管理。教育領(lǐng)域應(yīng)用方面，人機(jī)交互重構(gòu)更互動(dòng)性的教學(xué)；大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的結(jié)合使得個(gè)性化教學(xué)成為現(xiàn)實(shí)，這也是在線教育最重要的突破點(diǎn)；此外包括VR在內(nèi)的多載體應(yīng)用和多屏互動(dòng)也是發(fā)展趨勢。相關(guān)推薦標(biāo)的：四維圖新、千方科技、東軟集團(tuán)、科大訊飛、長高集團(tuán)、新開普。

篇2

[關(guān)鍵詞] 決策支持系統(tǒng) 人工智能 專家系統(tǒng)

一、智能決策技術(shù)概述

1.決策支持系統(tǒng)的形成

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展，如科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、管理信息系統(tǒng)的發(fā)展以及運(yùn)籌學(xué)和管理科學(xué)的應(yīng)用，為決策支持系統(tǒng)的形成打下了基礎(chǔ)。決策支持系統(tǒng)(Decision Support System―DDS)是80年代迅速發(fā)展起的新型計(jì)算機(jī)學(xué)科。70年代初由美國M.S.Scott Morton在《管理決策系統(tǒng)》一文中首先提出決策支持系統(tǒng)的概念。

DSS實(shí)質(zhì)上是在管理信息系統(tǒng)和運(yùn)籌學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。管理信息系統(tǒng)重點(diǎn)在對大量數(shù)據(jù)的處理。運(yùn)籌學(xué)在運(yùn)用模型輔助決策體現(xiàn)在單模型輔助決策上。隨著新技術(shù)的發(fā)展，所需要不得不解決的問題會(huì)愈來愈復(fù)雜，所涉及的模型會(huì)愈來愈多，模型類型也由數(shù)學(xué)模型擴(kuò)充數(shù)據(jù)處理模型。模型數(shù)量也愈來愈多。這樣，對多模型輔助決策問題，在決策支持系統(tǒng)出現(xiàn)之前是靠人來實(shí)現(xiàn)模型間的聯(lián)合和協(xié)調(diào)。決策支持系統(tǒng)的出現(xiàn)就是要解決由計(jì)算機(jī)自動(dòng)組織和協(xié)調(diào)多模型運(yùn)行，對大量數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的存取和處理，達(dá)到更高層次的輔助決策能力。決策支持系統(tǒng)的新特點(diǎn)就是增加了模型庫和模型庫管理系統(tǒng)，它把眾多的模型(數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)處理模型以及更廣泛的模型)有效地組織和存儲(chǔ)起來，并且建立了模型庫和數(shù)據(jù)庫的有機(jī)結(jié)合。這種有機(jī)結(jié)合適應(yīng)人機(jī)交互功能，自然促使新型系統(tǒng)的出現(xiàn)，即DDS的出現(xiàn)。它不同于MIS數(shù)據(jù)處理，也不同于模型的數(shù)值計(jì)算，而是它們的有機(jī)集成。它既有數(shù)據(jù)處理功能又具有數(shù)值計(jì)算功能。

決策支持系統(tǒng)概念及結(jié)構(gòu)。決策支持系統(tǒng)是綜合利用大量數(shù)據(jù)，有機(jī)組合眾多模型(數(shù)學(xué)模型與數(shù)據(jù)處理模型等)，通過人機(jī)交互，輔助各級決策者實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策的系統(tǒng)。

DSS使人機(jī)交互系統(tǒng)、模型庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)三者有機(jī)結(jié)合起來。它大大擴(kuò)充了數(shù)據(jù)庫功能和模型庫功能，即DSS的發(fā)展使管理信息系統(tǒng)上升到?jīng)Q策支持系統(tǒng)的新臺(tái)階上。DSS使那些原來不能用計(jì)算機(jī)解決的問題逐步變成能用計(jì)算機(jī)解決。

2.人工智能概念和研究范圍

(1)人工智能定義。由計(jì)算機(jī)來表示和執(zhí)行人類的智能活動(dòng)(如判斷、識別、理解、學(xué)習(xí)、規(guī)劃和問題求解等)就是人工智能。人工智能的研究在逐步擴(kuò)大機(jī)器智能，使計(jì)算機(jī)逐步向人的智能靠近。

(2)人工智能的研究范圍。人工智能研究的基本范圍有：問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器視覺、智能檢索系統(tǒng)、組合高度問題、系統(tǒng)與表達(dá)語言等；其主要研究領(lǐng)域有：自然語言處理、機(jī)器人學(xué)、知識工程。

自然語言處理：語音的識別與合成，自然語言的理解和生成，機(jī)器翻譯等。

機(jī)器人學(xué)：從操縱型、自動(dòng)型轉(zhuǎn)向智能型。在重、難、險(xiǎn)、害等工作領(lǐng)域中推廣使用機(jī)器人。

知識工程：研究和開發(fā)專家系統(tǒng)。目前人工智能的研究中，最接近實(shí)用的成果是專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)在符號推理、醫(yī)療診斷、礦床勘探、化學(xué)分析、工程設(shè)計(jì)、軍事決策、案情分析等方面都取得明顯的效果。

3.決策支持新技術(shù)

(1)數(shù)據(jù)倉庫的興起和概念。數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse―DW)的概念是Prism Solutions公司副總裁W.H.Inmon在1992年出版的書《建立數(shù)據(jù)倉庫》(Building the Data Warehouse)中提出的。數(shù)據(jù)倉庫的提出是以關(guān)系數(shù)據(jù)庫，并行處理和分布式技術(shù)的飛速發(fā)展為基礎(chǔ)，它是解決信息技術(shù)在發(fā)展中一方面擁有大量數(shù)據(jù)，另一方面有用信息卻很貧乏(Data rich―Information poor)這種不正?，F(xiàn)象的綜合解決方案。

W.H.Inmon在《建立數(shù)據(jù)倉庫》一書中，對數(shù)據(jù)倉庫定義為：數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營管理中決策制定過程。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫用于事務(wù)處理，也叫操作型處理，是指對數(shù)據(jù)庫聯(lián)機(jī)進(jìn)行日常操作，即對一或一組記錄的查詢和修改，主要為企業(yè)特定的應(yīng)用服務(wù)的。用戶關(guān)心的是響應(yīng)時(shí)間，數(shù)據(jù)的安全性和完整性。數(shù)據(jù)倉庫用于決策支持，也稱分析型處理，用于決策分析，它是建成立決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

(2)數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的：主題是數(shù)據(jù)歸類的標(biāo)準(zhǔn)，每一個(gè)主題基本對應(yīng)一個(gè)宏觀的分析領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)倉庫是集成的：數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前，必須經(jīng)過加工與集成。對不同的數(shù)據(jù)來源進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和編碼。統(tǒng)一原始數(shù)據(jù)中的所有矛盾之處，如字段的同名異義，異名同義，單位不統(tǒng)一，字長不一致等?？傊畬⒃紨?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作一個(gè)從面向應(yīng)用到面向主題的大轉(zhuǎn)變。

數(shù)據(jù)倉庫是穩(wěn)定的：數(shù)據(jù)倉庫中包括了大量的歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)集成進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫后是極少或根本不更新的。

數(shù)據(jù)倉庫是隨時(shí)間變化的：數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的數(shù)據(jù)時(shí)限在5-10年，故數(shù)據(jù)的鍵碼包含時(shí)間項(xiàng)，標(biāo)明數(shù)據(jù)的歷史時(shí)期，這適合DSS進(jìn)行時(shí)間趨勢分析。

數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)很大：通常的數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)量為10GB級，大型的是一個(gè)TB級數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)中索引和綜合數(shù)據(jù)占2/3，原始數(shù)據(jù)占1/3。

數(shù)據(jù)倉庫軟、硬件要求：需要一個(gè)巨大的硬件平臺(tái)和一個(gè)并行的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

(3)數(shù)據(jù)開采的概念及方法。1995年在加拿大召開了第一屆知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database―KDD)和數(shù)據(jù)開采(Data Mining―DM)國際學(xué)術(shù)會(huì)議以后，“數(shù)據(jù)開采”開始流行，它是“知識發(fā)現(xiàn)”概念的深化，知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)開采是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。KDD一詞是在1989年8月于美國底特律市召開的第一屆KDD國際學(xué)術(shù)會(huì)議上正式形成的。

知識發(fā)現(xiàn)被認(rèn)為是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識的整個(gè)過程。數(shù)據(jù)開采被認(rèn)為是KDD過程中的一個(gè)特定步驟，它用專門算法從數(shù)據(jù)中抽取模式。

數(shù)據(jù)開采的主要方法和技術(shù)有：信息論方法、集合論方法、仿生物技術(shù)、公式發(fā)現(xiàn)、統(tǒng)計(jì)分析方法及其它方法。

二、智能決策技術(shù)原理

要能做出智能決策需要在智能決策支持系統(tǒng)的輔助下才能實(shí)現(xiàn)。因而要知道智能決策技術(shù)的原理就須要知道智能決策支持系統(tǒng)的原理及構(gòu)造。

智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)是在決策支持系統(tǒng)(DSS)的基礎(chǔ)上集成人工智能專家系統(tǒng)(ES)而形成的。決策支持系統(tǒng)主要是由問題處理與人機(jī)交互系統(tǒng)(由語言系統(tǒng)和問題處理系統(tǒng)組成)、模型庫系統(tǒng)(由模型庫管理系統(tǒng)和模型庫組成)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(由數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫組成)等組成。專家系統(tǒng)主要由知識庫、推理機(jī)和知識庫管理系統(tǒng)三者組成。決策支持系統(tǒng)和專家系統(tǒng)集成為智能決策支持系統(tǒng)。

IDSS中DSS和ES的結(jié)合主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

(1)DSS和ES的總體結(jié)合。由集成系統(tǒng)把DSS和ES有機(jī)結(jié)合起來(將兩者一體化)。

KB和MB的結(jié)合。模型庫中的數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)處理模型作為知識的一種形式，即過程性知識，加入到知識推理過程中去，或者將知識庫和推理機(jī)結(jié)合起來，形成知識推理模型加入到模型庫中去。

(2)DB和動(dòng)態(tài)DB的結(jié)合。DSS中的DB可以看成是相對靜態(tài)的數(shù)據(jù)庫，它為ES中的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫提供初始數(shù)據(jù)，ES推理結(jié)束后，動(dòng)態(tài)DB中的結(jié)果再送回到DSS中的DB去。由DSS和ES這三種結(jié)合形式，也說形成了三種IDSS集成形式。

智能決策支持系統(tǒng)是以大量的信息收集和大量的知識為基礎(chǔ)，將它們存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫和知識庫中，為問題處理系統(tǒng)服務(wù)。將實(shí)際問題轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)能進(jìn)行求解的過程，就是通過對問題的分解和分析，建立問題求解的總框架模型，根據(jù)這個(gè)總框架模型的各組成部分的目標(biāo)、功能、數(shù)據(jù)和求解的要求來決定各組成部分是建立新模型，還是選擇已有的成熟模型；多模型如何組合；需要利用哪些數(shù)據(jù)；是采用數(shù)值計(jì)算模型還是采用知識推理模型進(jìn)行各種處理方法選擇，然后對其進(jìn)行求解。將求解的結(jié)果或得到的支持決策的信息反回給決策用戶。

三、智能決策技術(shù)的應(yīng)用

決策支持系統(tǒng)自70年代初產(chǎn)生以來，在這20年間逐步應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域和部門，在發(fā)展中不斷融入人工智能的技術(shù)使之成為智能決策支持系統(tǒng)，并得到更加廣泛的應(yīng)用。主要有以下部門：

1.企業(yè)(包括工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)等)

(1)生產(chǎn)部門；(2)財(cái)務(wù)部門；(3)銷售部門；

(4)運(yùn)輸、后勤部門；(5)勞動(dòng)人事部門；(6)外貿(mào)部門，等等。

2.事業(yè)單位

(1)城市管理部門；(2)衛(wèi)生保健部門；

(3)資源管理部門；(4)教育文化部門，等等。

3.國防軍事領(lǐng)域

4.研究開發(fā)領(lǐng)域

在我國，目前已開發(fā)應(yīng)用的有：全國宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展決策支持系統(tǒng)，省區(qū)整體發(fā)展決策支持系統(tǒng)，縣區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略研究決策支持系統(tǒng)，各行業(yè)的發(fā)展決策支持系統(tǒng)，公司一級的、廠一級生產(chǎn)經(jīng)營決策支持系統(tǒng)，流域管理決策支持系統(tǒng)，運(yùn)輸經(jīng)營管理決策支持系統(tǒng)，人口發(fā)展與控制決策支持系統(tǒng)，作戰(zhàn)指揮決策支持系統(tǒng)，后勤保障決策支持系統(tǒng)等等。

可見決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用已經(jīng)深入到生活的各個(gè)方面。由于人們在日常生活中，隨時(shí)都要作出選擇和決定，這種選擇和決定就是決策?，F(xiàn)代化的社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活規(guī)模宏大，變化和進(jìn)展迅速，各種關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，不論是對個(gè)人、集體、地區(qū)、國家，決策的正確與否，影響是巨大的；一念之差，影響到事業(yè)的成敗，組織的興亡盛衰。而正確有效的決策在于充分掌握信息和根據(jù)信息作出正確判斷，因此采集、整理和分析信息是決策聽首要任務(wù)。決策支持系統(tǒng)正是基于計(jì)算機(jī)上的交互式信息系統(tǒng)，主要目的是為決策者提供有價(jià)值的信息，能幫助決策者解決半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)決策問題。隨著決策支持系統(tǒng)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，由決策支持系統(tǒng)和人工智能技術(shù)融合的智能決策支持系統(tǒng)將不斷完善，應(yīng)用的范圍將加廣泛和深入人們的生活。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳文偉.決策支持系統(tǒng)及其開發(fā).電子工業(yè)出版社，1998.

篇3

未來十年，世界上50%的工作，都會(huì)被人工智能所取代，尤其是助理、翻譯、保安、邊防、前臺(tái)……今天的人臉識別在有些場景比人精確20倍。一個(gè)個(gè)領(lǐng)域，人都會(huì)被機(jī)器超越，不只是取代。

機(jī)器超越人已不再遙遠(yuǎn)

從識別、感知、認(rèn)知，到做決策、反饋，人工智能在過去五年有非常大的進(jìn)步。博弈的例子有AlphaGO，感知的例子有微軟小冰，決策的例子有Google Gmail的自動(dòng)回復(fù)。

我在30多年前就做人工智能，可惜，無論對弈、語音識別、自然語言理解都沒有生逢其時(shí)。因?yàn)楫?dāng)時(shí)機(jī)器不夠快，數(shù)據(jù)不夠多，算法不夠先進(jìn)。但是今天，它們夠先進(jìn)了。

機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的一個(gè)突破是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)，就是用非常大的神經(jīng)元，用巨量的數(shù)據(jù)充進(jìn)去訓(xùn)練。它可以在識別、分類或者預(yù)測方面，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過任何過去的算法。這個(gè)學(xué)習(xí)的算法特別適合巨大的數(shù)據(jù)量。

什么情況才能用人工智能？人工智能不是萬能的，但滿足以下條件，人工智能絕對可以做出特別有價(jià)值的產(chǎn)品：千萬級別的海量數(shù)據(jù)；頂尖的科學(xué)家；非常清晰領(lǐng)域的邊界；非常好的標(biāo)注；非常多的計(jì)算量。

很多人說人工智能好遙遠(yuǎn)。其實(shí)不是，百度、淘寶、滴滴的背后都是一個(gè)人工智能引擎。一些過去認(rèn)為比較遙遠(yuǎn)的，如圖像識別、語音識別的比賽，機(jī)器已經(jīng)超越人了。

人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司的用戶達(dá)到了千萬級別的時(shí)候，肯定需要人工智能引擎。因?yàn)橄到y(tǒng)需要做一些判斷和推薦：推薦什么商品給用戶，該放什么樣的廣告。所以，做人工智能創(chuàng)業(yè)的，最好是已經(jīng)有互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的公司。

當(dāng)然，還有很多公司是沒有互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的，這些公司也能創(chuàng)造價(jià)值。

哪些領(lǐng)域會(huì)最先呢？一定是數(shù)據(jù)最大、最快能產(chǎn)生價(jià)值的領(lǐng)域。如金融領(lǐng)域：銀行、保險(xiǎn)、券商、智能投庫、AI量化基金，是最快能產(chǎn)生價(jià)值的。

哪些是對人類最有意義的？一定是醫(yī)療領(lǐng)域。癌癥的檢測、切片，基因個(gè)性化的治療。

最大的一個(gè)領(lǐng)域應(yīng)該是無人駕駛。當(dāng)電動(dòng)車、共享經(jīng)濟(jì)、無人駕駛?cè)虑橥瑫r(shí)發(fā)生的時(shí)候，人類經(jīng)濟(jì)會(huì)產(chǎn)生最大的提升和改變。以后我們出去打車，應(yīng)該是隨叫隨到，人都不需要買車了，停車場也不需要了，路上的車也變少了，空氣也變好了，這些都是一些會(huì)發(fā)生的很好的“副作用”。

最厲害的AI公司將是Google。當(dāng)Google搜索里面的引擎被提煉出來成為一個(gè)Google大腦的時(shí)候，用在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域就變成了Gmail的自動(dòng)回復(fù)，變成了Google的搜索和廣告；用在汽車領(lǐng)域就是GoogleCar；用在人的健康領(lǐng)域就成了GoogleHealth；用在圍棋上就是AlphaGO。

百度大腦也是一個(gè)類似的項(xiàng)目。每個(gè)偉大的互聯(lián)網(wǎng)公司都應(yīng)該考慮：擁有大數(shù)據(jù)是不是也應(yīng)該像Google一樣，用更多的深度學(xué)習(xí)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值？

中國有特殊機(jī)會(huì)

當(dāng)你要做人工智能的時(shí)候，我有幾個(gè)建議：要有特別大的數(shù)據(jù)，最好是閉環(huán)的，只有你有，別人沒有；要買很多機(jī)器，尤其考慮GPU；要有經(jīng)驗(yàn)豐富的深度學(xué)習(xí)專家；最后要把年輕人訓(xùn)練起來。

為什么特別提到訓(xùn)練年輕人呢？因?yàn)橐粋€(gè)優(yōu)秀的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)生，培訓(xùn)6個(gè)月就可以做人工智能工程師了。

因此，最領(lǐng)先的人工智能國家，當(dāng)然是技術(shù)最領(lǐng)先的、論文最領(lǐng)先的、應(yīng)用最領(lǐng)先的，而且也是年輕人最上進(jìn)、最努力、最勤奮的國家。

中國有一些很特殊的機(jī)會(huì)。中國教育特別重視優(yōu)秀的理工、數(shù)學(xué)底子，世界上的人工智能論文43%都是中國人寫的。中國傳統(tǒng)企業(yè)比美國落后，但這表示人工智能注入進(jìn)去就會(huì)產(chǎn)生很大價(jià)值。在座每一個(gè)潛在的獨(dú)角獸公司和快到獨(dú)角獸的公司，如美圖、知乎、BRPK，都在快速的招人工智能專家，幫他們提升價(jià)值。美國領(lǐng)先的公司，無論是Google、坦斯福羅，還是微軟、CNTK、Facebook，在中國都很難本土化，這都是中國公司的機(jī)會(huì)。

人工智能時(shí)代的投資藍(lán)圖

創(chuàng)新工場在人工智能時(shí)代的投資藍(lán)圖包括以下幾個(gè)方面。

大數(shù)據(jù)公司。誰有大數(shù)據(jù)，我們就可以做人工智能。

R別。語音、手勢、人臉等識別會(huì)有很大的突破，但是自然語言的理解，即語義方面的突破，可能還需要5-10年。

傳感器。傳感器現(xiàn)在很貴， Google做輛車要幾十萬美元，但我深信三年以后價(jià)格就會(huì)降下來。所以，我們更愿意投資那些現(xiàn)在看起來很貴，但一旦量產(chǎn)價(jià)格就會(huì)降下來的公司。

家庭機(jī)器人。家庭機(jī)器人長的像人的，恐怕還需要近十年的時(shí)間。但是，一些智能音箱、工業(yè)商業(yè)的應(yīng)用，可以快速發(fā)展起來。

無人駕駛。無人駕駛一定是先開始輔助人駕駛，然后人來輔助機(jī)器，最后才能達(dá)到全天候的駕駛。

我們投資的人工智能項(xiàng)目，比較著名的是FACE++，還有地平線機(jī)器人、小魚在家、金融界的人工智能第四范式，以及玉石科技的無人車，它已經(jīng)開始在園區(qū)里面上路測試了，連駕駛盤都沒有，所以完全是無人駕駛的工作。

我們深信，十年以后回顧人類歷史，人工智能不只是一個(gè)創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)，也絕不僅是一個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)之后最好的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，而會(huì)被認(rèn)為是人類有史以來最好的創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新機(jī)會(huì)，對人類有潛在的巨大改變，對人類生活有最大提升的一種技術(shù)。（本文摘自李開復(fù)12月6日在WISE-2016獨(dú)角獸大會(huì)上的演講，有刪改，標(biāo)題為編者所加，未經(jīng)本人確認(rèn)。）

一周視點(diǎn)

李開新

360手機(jī)執(zhí)行副總裁2017年不折騰

作為初創(chuàng)企業(yè)和新品牌，穩(wěn)和好要比高和快更重要。天道酬勤，只要不折騰，有正確的方向和明確的定位，企業(yè)總歸會(huì)成功的。

12月5日，360手機(jī)新掌門李開新接受媒體采訪時(shí)表示，2017年的思路是穩(wěn)健運(yùn)營，不折騰，不去做一夜暴富的夢，認(rèn)認(rèn)真真專心做手機(jī)。

古永鏘

優(yōu)酷創(chuàng)始人、阿里文娛戰(zhàn)略投資主席融合、鏈接是未來關(guān)鍵

用兩個(gè)詞來形容我看到的未來：融合和鏈接。搶用戶、圈地這種邏輯在新的十年越來越難，但如何使融合和鏈接產(chǎn)生增值是企業(yè)需要考慮的關(guān)鍵。

12月6日，古永鏘在WISE-2016獨(dú)角獸大會(huì)演講中說，未來是融合的時(shí)代，也是全球互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代。文化娛樂將是一個(gè)重要風(fēng)口，產(chǎn)生很多創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。

唐沐

小米影業(yè)總裁、小米VR總經(jīng)理小米VR“鐵人三項(xiàng)”

篇4

關(guān)鍵詞:智能科學(xué)與技術(shù);發(fā)展;應(yīng)用;高中教學(xué)場景

一、緒論

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展幫助人類經(jīng)歷了農(nóng)耕社會(huì)、工業(yè)社會(huì)、信息社會(huì)，逐漸步入到當(dāng)前可初步以“智能”定義的新階段?！爸悄芸茖W(xué)”正以一種全新的方式改變著我們的生活。從AlphaGo取得人機(jī)大戰(zhàn)的壓倒性勝利，到無人駕駛技術(shù)的火爆，以及智能音箱的入戶、語音識別人臉識別在眾多公共場景的應(yīng)用。無疑，人們已開始轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)、信息和科學(xué)技術(shù)的智能工具，智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展與廣泛應(yīng)用必將成為智能時(shí)展的基礎(chǔ)與風(fēng)向標(biāo)。

二、智能科學(xué)與技術(shù)的概念

智能科學(xué)與技術(shù)是進(jìn)入21世紀(jì)后得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)成熟與飛速發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生的全新研究領(lǐng)域。其綜合了信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、自動(dòng)化技術(shù)以及腦科學(xué)、生物智能等在內(nèi)的多學(xué)科領(lǐng)域，借助日益發(fā)達(dá)的計(jì)算機(jī)、信息處理等技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)模擬人類思維和認(rèn)知的活動(dòng)，并最終在計(jì)算能力、感性認(rèn)知等方面改進(jìn)并代替人的能力。智能科學(xué)與技術(shù)，一方面在于研究和發(fā)現(xiàn)機(jī)器智能的本質(zhì)和規(guī)律;另一方面，則強(qiáng)調(diào)通過技術(shù)升級實(shí)現(xiàn)對智能科學(xué)理論的應(yīng)用。不難看到，智能科學(xué)與技術(shù)與信息技術(shù)、納米技術(shù)、生物基因工程等尖端科技聯(lián)系密切，并呈現(xiàn)引領(lǐng)趨勢。新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，都是在智能科學(xué)的基礎(chǔ)下啟動(dòng)的。國家科委主任宋健就曾明確指出:“人智能則國智，科技強(qiáng)則國強(qiáng)。”總之，智能科學(xué)與技術(shù)就是讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)智能化，代替更多只有人類才能完成的復(fù)雜工作，從而極大提高社會(huì)生產(chǎn)效率。［1］

三、智能科學(xué)與技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用

(一)智能科學(xué)與技術(shù)發(fā)展

智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展最早可追溯至上世紀(jì)三四十年代，圖靈等計(jì)算機(jī)科學(xué)家提出的關(guān)于計(jì)算本質(zhì)的思想及人工智能。此后，智能科學(xué)發(fā)展陸續(xù)經(jīng)歷了1956年達(dá)特茅斯會(huì)議(第一次人工智能研討會(huì));1969年第一次人工能聯(lián)合會(huì)議;至二十世紀(jì)末期的AI知識的實(shí)踐應(yīng)用等逐漸發(fā)展壯大的歷史進(jìn)程，最終進(jìn)入當(dāng)前的飛速發(fā)展時(shí)期。時(shí)下，智能科學(xué)與技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成為了一門多學(xué)科門類的交叉滲透的新型研究領(lǐng)域廣泛涉及哲學(xué)、理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、自然科學(xué)等多學(xué)科門類下的眾多專業(yè)。

(二)智能科學(xué)與技術(shù)在目前社會(huì)中的應(yīng)用

隨著智能科學(xué)與技術(shù)不斷成熟與發(fā)展，其應(yīng)用已廣泛在我們身邊開花結(jié)果:無人駕駛汽車已經(jīng)完成上路試驗(yàn);CBD(計(jì)算機(jī)輔助診斷)、指紋和虹膜識別技術(shù)等已經(jīng)在各類智能產(chǎn)品尤其是智能手機(jī)上得到廣泛的使用;一些大數(shù)據(jù)智能算法與決策系統(tǒng)在日常網(wǎng)絡(luò)瀏覽智能推薦中已經(jīng)屢見不鮮?；谌四樧R別和大數(shù)據(jù)分析等的智慧城市安全網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)方面我國也已經(jīng)走在前列。同時(shí)在醫(yī)療領(lǐng)域、醫(yī)院系統(tǒng)中，智能科學(xué)也有了極大的發(fā)展。這些智能的應(yīng)用不僅便利了我們的生活，還大大提高了安全保障和醫(yī)療手段。當(dāng)前，智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展中已經(jīng)逐漸衍生出基于大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)控制與決策、智能檢測技術(shù)與儀器、智慧農(nóng)業(yè)、機(jī)器人與智能系統(tǒng)、電力電子與運(yùn)動(dòng)控制、智能交通、無人系統(tǒng)與自主控制、智能電網(wǎng)與智能制造、智慧教育、工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全、智慧醫(yī)療與健康工程、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、系統(tǒng)生物信息技術(shù)、計(jì)算感知與模式識別、智慧城市與物聯(lián)網(wǎng)、流程工業(yè)智能化等諸多具體可實(shí)施的研究發(fā)展領(lǐng)域。［3］

四、智能科學(xué)與技術(shù)在學(xué)校教學(xué)場景中的應(yīng)用構(gòu)想

當(dāng)前，很多學(xué)校教學(xué)過程中已經(jīng)引入了一些智能化設(shè)備，計(jì)算機(jī)、信息設(shè)備在很多日常教學(xué)中已不少見。如觸屏智能黑板、校園一卡通、智能簽到系統(tǒng)等都在高中教學(xué)場景中有著較為廣泛的應(yīng)用。但是我認(rèn)為智能科學(xué)與技術(shù)在高中教學(xué)場景中的應(yīng)用仍只是停留在技術(shù)層面，還未達(dá)到對智能教育以及學(xué)生智能科學(xué)理解學(xué)習(xí)的促進(jìn)作用，遠(yuǎn)不能滿足使我國2030年成為全球智能創(chuàng)新中心和機(jī)器人最大的制造市場［4］的迫切需要。智能教育的開展離不開手段與技術(shù)的智能化，但現(xiàn)在很多學(xué)校中應(yīng)用的智能化設(shè)備，其重點(diǎn)還是在對教育過程起到支撐作用的工具進(jìn)行智能化、提升其適配性，本質(zhì)上是對教育環(huán)境的優(yōu)化。這樣的應(yīng)用場景只是停留在智能技術(shù)的硬件層面，而未曾真正應(yīng)用智能科學(xué)的理念來解決問題。在現(xiàn)有的技術(shù)支持下，可以通過軟硬件相結(jié)合的方式，深度定制，將智能科學(xué)與技術(shù)廣泛應(yīng)用于基于學(xué)習(xí)交互數(shù)據(jù)的分析、個(gè)性化學(xué)習(xí)方案、基于大數(shù)據(jù)智能教育平臺(tái)、立體化綜合教學(xué)場所等組合而成的智能校園。真正實(shí)現(xiàn)通過智能科學(xué)的理論基礎(chǔ)完整學(xué)科交互，培養(yǎng)信息意識、掌握信息技能、形成信息能力和運(yùn)用信息方法，營造更真實(shí)的學(xué)習(xí)氛圍。

篇5

美歐人腦研究計(jì)劃搶占人工智能制高點(diǎn)

2013年，美國和歐盟先后宣布啟動(dòng)人腦研究計(jì)劃，成為人類科技領(lǐng)域的重大事件。2013年1月，歐盟委員會(huì)宣布，“人腦工程項(xiàng)目”被選入歐盟“未來新興旗艦技術(shù)項(xiàng)目”，作為歐盟第七框架科研計(jì)劃中信息通信技術(shù)研究子計(jì)劃的一部分，通過打造基于信息通信技術(shù)的綜合性研究平臺(tái)，繪制詳細(xì)的人腦模型，促進(jìn)人工智能、機(jī)器人和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的發(fā)展。2013年4月，美國總統(tǒng)奧巴馬正式宣布了“運(yùn)用先進(jìn)創(chuàng)新型神經(jīng)技術(shù)的大腦研究計(jì)劃”，由美國國家衛(wèi)生研究院、國防高級研究計(jì)劃局及國家科學(xué)基金會(huì)等單位組織實(shí)施。

美歐人腦研究計(jì)劃涉及各種交叉學(xué)科，主要內(nèi)容包括，一是模擬人腦體系結(jié)構(gòu)和信息系統(tǒng)，開發(fā)出“神經(jīng)學(xué)計(jì)算系統(tǒng)”、“神經(jīng)學(xué)機(jī)器人”等新型信息計(jì)算科學(xué)平臺(tái)；二是使用某種超級計(jì)算機(jī)中功能強(qiáng)大的多層模擬系統(tǒng)，繪制出人腦工作的復(fù)雜神經(jīng)回路圖像和模擬網(wǎng)絡(luò)；三是探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何存儲(chǔ)、處理信息，以機(jī)器模擬方式建立針對環(huán)境和外部事物的超級洞察力。

美歐人腦研究計(jì)劃不僅將使美歐等國占據(jù)人類科研活動(dòng)的戰(zhàn)略制高點(diǎn)，而且將對信息技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)帶來革命性的意義。一是可能催生顛覆性的生物計(jì)算產(chǎn)品，模擬人腦構(gòu)建出基于自然語言交互、遺傳同程算法等技術(shù)的生物形態(tài)計(jì)算產(chǎn)品。二是可能催生顛覆性的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)，基于生物智能神經(jīng)學(xué)技術(shù)的協(xié)議、標(biāo)準(zhǔn)和設(shè)備，從而引起整個(gè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和聯(lián)網(wǎng)模式的徹底變革。三是可能催生信息化發(fā)展領(lǐng)域產(chǎn)生革命性的變化，新型生物形態(tài)計(jì)算產(chǎn)品將在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、保健、醫(yī)療、商業(yè)、節(jié)能環(huán)保等領(lǐng)域獲得廣泛深入的應(yīng)用，推動(dòng)數(shù)字制造技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和再生能源技術(shù)的重大創(chuàng)新與融合，使得信息化發(fā)展領(lǐng)域產(chǎn)生革命性的變化。四是推動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生新的增長極限，人腦研究計(jì)劃在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域?qū)⒃黾泳蜆I(yè)，改善全球幾十億人民的生活狀況，從而成為美國經(jīng)濟(jì)增長的新型極限。

國際競爭日趨激烈，我國應(yīng)加快人工智能發(fā)展

國際人工智能競爭日趨激烈，我國面臨不進(jìn)則退、緩進(jìn)亦退的局面。國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在數(shù)據(jù)、應(yīng)用等方面的規(guī)模優(yōu)勢，以及國內(nèi)快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施將為我國推進(jìn)人工智能創(chuàng)新發(fā)展奠定基礎(chǔ)。與此同時(shí)，深度學(xué)習(xí)、人腦模擬等人工智能技術(shù)新賽場將為我國實(shí)現(xiàn)新技術(shù)突破帶來機(jī)遇。

盡管我國在人工智能領(lǐng)域面臨重大的發(fā)展機(jī)遇，但應(yīng)深刻認(rèn)識到，人工智能創(chuàng)新發(fā)展需要以堅(jiān)實(shí)的理論研究、強(qiáng)大的技術(shù)能力以及雄厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)作為支撐，在上述方面我國與發(fā)達(dá)國家還存在一定差距，存在頂層設(shè)計(jì)和統(tǒng)籌規(guī)劃力度不足、前沿創(chuàng)新能力不強(qiáng)、基礎(chǔ)積累薄弱、應(yīng)用深度受限、公共服務(wù)平臺(tái)建設(shè)不足等問題。我國要認(rèn)清發(fā)展以人工智能為代表的新技術(shù)新領(lǐng)域的緊迫形勢，從頂層建立人工智能的國家發(fā)展戰(zhàn)略，促進(jìn)人工智能技術(shù)創(chuàng)新、促進(jìn)人工智能在各行業(yè)各領(lǐng)域的融合應(yīng)用。

我國發(fā)展人工智能的總體目標(biāo)與重點(diǎn)任務(wù)

我國將依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供人工智能公共創(chuàng)新服務(wù)，加快人工智能核心技術(shù)突破，促進(jìn)人工智能在各行業(yè)各領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，培育若干引領(lǐng)全球人工智能發(fā)展的骨干企業(yè)和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，形成創(chuàng)新活躍、開放合作、協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。圍繞“發(fā)展產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新應(yīng)用、提升水平”，我國在《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》中明確提出了以下三方面重點(diǎn)任務(wù)：一是培育發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)，二是推進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域智能產(chǎn)品創(chuàng)新，三是提升終端產(chǎn)品智能化水平。

——培育發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)

一是建設(shè)支撐超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的新型計(jì)算集群，構(gòu)建包括語音、圖像、視頻、地圖等數(shù)據(jù)的海量訓(xùn)練資源庫，加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)資源和公共服務(wù)等創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)。百度、騰訊、中科院自動(dòng)化所、清華大學(xué)等均已開展深度學(xué)習(xí)理論、算法、建模、應(yīng)用等方面的研究，整體上與國外頂尖水平相接近，少數(shù)領(lǐng)域已經(jīng)趕上國際領(lǐng)先水平。

二是進(jìn)一步推進(jìn)計(jì)算機(jī)視覺、智能語音處理、生物特征識別、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機(jī)交互等關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化，推動(dòng)人工智能在智能產(chǎn)品、工業(yè)制造等領(lǐng)域的規(guī)模商用，為產(chǎn)業(yè)智能化升級夯實(shí)基礎(chǔ)。百度利用自身的技術(shù)優(yōu)勢，加快深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)創(chuàng)新，并積極布局無人駕駛汽車、智能機(jī)器人等尖端項(xiàng)目的研發(fā)。

——推進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域智能產(chǎn)品創(chuàng)新

一是鼓勵(lì)傳統(tǒng)家居企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展集成創(chuàng)新，不斷提升家居產(chǎn)品的智能化水平和服務(wù)能力，創(chuàng)造新的消費(fèi)市場空間。海爾智慧生活生態(tài)圈，以開放平臺(tái)的模式來制造互聯(lián)網(wǎng)家電，將電視、冰箱等產(chǎn)品變成智能終端，向用戶提供消費(fèi)提醒、生活信息、食品監(jiān)控以及健康咨詢等多種服務(wù)。

二是推動(dòng)汽車企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)設(shè)立跨界交叉的創(chuàng)新平臺(tái)，加快智能輔助駕駛、復(fù)雜環(huán)境感知、車載智能設(shè)備等技術(shù)產(chǎn)品的研發(fā)與應(yīng)用。上汽集團(tuán)與阿里巴巴開展戰(zhàn)略合作，投資10億元建立“互聯(lián)網(wǎng)汽車基金”，共同推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)汽車”的開發(fā)和運(yùn)營平臺(tái)建設(shè)，促進(jìn)汽車行業(yè)的跨界創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型發(fā)展。蘇州智華汽車電子有限公司與清華大學(xué)合作研發(fā)車道偏離、前撞預(yù)警和全景泊車輔助等無人駕駛輔助系統(tǒng)，并已經(jīng)在廈門金龍、鄭州宇通、鄭州交運(yùn)集團(tuán)，以及長安汽車、東風(fēng)日產(chǎn)等市場實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)商用。

三是支持安防企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展合作，發(fā)展和推廣圖像精準(zhǔn)識別等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提升安防產(chǎn)品的智能化服務(wù)水平。?？低暸c百度、阿里巴巴、騰訊、京東、樂視等互聯(lián)網(wǎng)公司合作打造智能安防體系，涉及硬件定制、雙品牌合作、智能硬件對接和云平臺(tái)對接等。

——提升終端產(chǎn)品智能化水平

一是著力做大高端移動(dòng)智能終端產(chǎn)品和服務(wù)的市場規(guī)模，提高移動(dòng)智能終端核心技術(shù)研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化能力。華為相繼推出Mate系列和Ascend P系列產(chǎn)品，聚焦全球市場，通過高端品牌獨(dú)立運(yùn)營提升終端銷量，2014年華為智能手機(jī)全球出貨量為7500萬部。

篇6

企業(yè)若要獲得可持續(xù)的成功，必然需要在其領(lǐng)域不斷創(chuàng)造、提升競爭優(yōu)勢。這N優(yōu)勢依然可以是規(guī)模生產(chǎn)的低成本、機(jī)密的自主知識產(chǎn)權(quán)、積極的員工或是高瞻遠(yuǎn)矚的領(lǐng)導(dǎo)層。但在當(dāng)前的知識經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)的戰(zhàn)略優(yōu)勢越發(fā)依賴超前的精準(zhǔn)判斷與果斷抉擇。

從這個(gè)角度出發(fā)，有兩種不同的力量正在改造當(dāng)今的企業(yè)：一是計(jì)算機(jī)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，這為企業(yè)平穩(wěn)運(yùn)轉(zhuǎn)、進(jìn)行預(yù)測研究以及踐行人工智能夯實(shí)了基礎(chǔ)；二是當(dāng)前科學(xué)界對人在判斷、推理和選擇天賦上的認(rèn)知加深。

針對這一新形勢，我們希望研究管理者如何將人類的智能與技術(shù)可實(shí)現(xiàn)的新洞察力結(jié)合起來，從而在不確定和復(fù)雜情形下做出更明智的抉擇。要知道，每五個(gè)決策中有3個(gè)正確和有28個(gè)正確的差別似乎很微小，但足以讓前者在競爭中占據(jù)優(yōu)勢地位；而且隨時(shí)間累加，造成的差異將是巨大的。

通過企業(yè)戰(zhàn)略、組織理論、人類判斷、預(yù)測分析以及管理科學(xué)等多學(xué)科內(nèi)容的探討，我們發(fā)現(xiàn)有五大能力，能夠支撐企業(yè)決策判斷力，提高企業(yè)的綜合智慧與決策能力，領(lǐng)先對手。這五大能力分別是：

1發(fā)現(xiàn)最需要“智慧”發(fā)揮作用的領(lǐng)域。將基于數(shù)據(jù)和理性的人工智能用于改善主觀預(yù)測，能夠帶來切實(shí)可見的變化。

2建立預(yù)測模型。鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)之間以競爭的方式開展實(shí)驗(yàn)和創(chuàng)新，發(fā)現(xiàn)最佳的預(yù)測方法。

3對企業(yè)內(nèi)部的專家思維與知識庫建模。尋求企業(yè)內(nèi)部對關(guān)鍵業(yè)務(wù)具有卓越見解的人才，通過預(yù)測模型來充分運(yùn)用這些人才的能力。

4用人工智能進(jìn)行試驗(yàn)。采用超越簡單線性的模型，在有限領(lǐng)域使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模型對人類專家的超越。

5改變企業(yè)運(yùn)作方式。提倡探索文化，推動(dòng)人類與機(jī)器能力結(jié)合。發(fā)現(xiàn)最需要“智慧”發(fā)揮作用的領(lǐng)域

建立智慧企業(yè)的起點(diǎn)是在合適的點(diǎn)投入資源，使之帶來最豐厚的回報(bào)。換言之，尋找最需要也最適合智慧化解決的問題。

最好的切入點(diǎn)是處于邊緣地帶的綜合性問題，解決它們需要有效結(jié)合真實(shí)數(shù)據(jù)與專家決策。這類問題的解決離不開確定性規(guī)程（karl POpper稱之為“準(zhǔn)確性問題”），又受到不確定性（“云式問題”）限制。

“準(zhǔn)確性問題”屬于依據(jù)過往經(jīng)驗(yàn)，可以穩(wěn)定解決的問題。統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型對此類問題的作用較大。例如評估新的醫(yī)療進(jìn)展對預(yù)期壽命的影響，人類的直觀決策一般而言都不會(huì)比得上統(tǒng)計(jì)模型。

“云式問題”，如評估全球變暖對2025年邁阿密發(fā)生洪水的影響概率，大多是沒有歷史數(shù)據(jù)、沒有根據(jù)、或者隨機(jī).出現(xiàn)的，這種情形下，專家的判斷對解決問題的效用更大；相對預(yù)測模型，專家能更好處理收集到的信息。

所謂智慧企業(yè)，核心是有機(jī)結(jié)合計(jì)算機(jī)及其算法的長處和人類在判斷、決策中的天賦，最終成型的智慧分析系統(tǒng)可能超越其各部分的簡單相加。

形成一個(gè)真正的智慧企業(yè)是一個(gè)慢而復(fù)雜的過程。認(rèn)知心理學(xué)在過去幾十年的突破，使許多管理者擺脫了不規(guī)律思維的偏見和陷阱。但很少有企業(yè)能將這種進(jìn)步轉(zhuǎn)化為企業(yè)智慧化的階梯。執(zhí)行團(tuán)隊(duì)在具體執(zhí)行過程中遭遇的決策環(huán)境，很難與初始決策條件相同。因此，企業(yè)需要提高企業(yè)的智能化水平，強(qiáng)化協(xié)作的抉擇過程、深化數(shù)據(jù)和技術(shù)工具的效用。

目前，一些公司已經(jīng)將大數(shù)據(jù)與預(yù)測分析投入使用，然而，很少有企業(yè)能夠系統(tǒng)整合人類的智慧和計(jì)算機(jī)的智能。

建立預(yù)測模型

通過預(yù)測模型比賽，以競爭形式尋找特定領(lǐng)域內(nèi)最佳的思維方式或預(yù)測模型，是一條行之有效的途徑。其基本理念是激勵(lì)參賽者對可能發(fā)生的事情進(jìn)行預(yù)測，并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行概率分析，評判預(yù)測的準(zhǔn)確性。

企業(yè)內(nèi)部預(yù)測模式競爭的最大好處在于優(yōu)化執(zhí)行團(tuán)隊(duì)的學(xué)習(xí)周期、加速學(xué)習(xí)過程，具體的操作方法包括：

1.仔細(xì)記錄。通過準(zhǔn)確記錄，對各預(yù)測（新舊、自己與他人的）分門別類進(jìn)行標(biāo)記。

2.強(qiáng)迫失敗者面對自身的失敗與對手的成功，增加對自己反思的過程，培養(yǎng)優(yōu)先自我批評的能力。

3.優(yōu)勝者的選取有利于激發(fā)其他員工對取勝過程的好奇心，鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)不斷嘗試并改進(jìn)方法。

4.培養(yǎng)企業(yè)公平競爭的意識。

對企業(yè)內(nèi)部的專家思維與知識庫建模

培養(yǎng)企業(yè)智慧力的另一種方式是模擬專家的思維與知識，進(jìn)而更有效、客觀地利用這些知識。

一項(xiàng)早期的決策心理學(xué)研究，跟蹤了農(nóng)民種植農(nóng)作物并批發(fā)拍賣的過程，記錄了農(nóng)業(yè)專家關(guān)于玉米質(zhì)量的評判數(shù)據(jù)。這些專家通過對500個(gè)玉米穗的評價(jià)來預(yù)測其在市場上的最終價(jià)格，其間綜合考慮了穗長與飽滿度、玉米顆粒重量、預(yù)計(jì)胚芽填充度等。研究人員對這一流程和數(shù)據(jù)建立了一個(gè)簡單的加法模型評分系統(tǒng)，其給出的結(jié)果出人意料地比專家給出的答案更接近實(shí)際。幾十年前曾推出過的電腦模擬貸款決策也是如此，即使在消費(fèi)貸款包含有許多主觀因素的前提下，模型的結(jié)果仍要比專家意見更為科學(xué)。事實(shí)上，在多數(shù)領(lǐng)域，這種情況都曾出現(xiàn)。

真實(shí)信息與信息噪聲的交織總會(huì)導(dǎo)致人類判斷的前后不一致?；趯＜抑R庫的決策模型能有效濾除信息噪聲，對同一問題反復(fù)判斷時(shí)顯得非常重要。某醫(yī)學(xué)研究中，相同的96例疑似胃潰瘍信息被提供給9名放射科醫(yī)師判斷，相隔一周的評估結(jié)果確實(shí)存在極為可觀的差異。

從醫(yī)藥到金融等領(lǐng)域的數(shù)十項(xiàng)研究表明，專家模型替代專家可以提供極為出色的決策力。但專家意見在情況緊急時(shí)效果出眾，而且他們的意見對模型更新有較大作用。對于企業(yè)也是如此，搜集積累企業(yè)內(nèi)部人才和專家解決處理問題的信息，建立模型，是企業(yè)智慧化的重要實(shí)現(xiàn)途徑。

用人工智能進(jìn)行試驗(yàn)

對人類認(rèn)知理解的加深推動(dòng)了計(jì)算機(jī)早前在圍棋方面的建模。由于人類思維中的固有缺陷和各種認(rèn)知偏見的局限，計(jì)算機(jī)通過其強(qiáng)大的計(jì)算能力對舊數(shù)據(jù)進(jìn)行研究學(xué)習(xí)從而建立起的“智慧”，往往比專家更具優(yōu)勢。1997年的深藍(lán)計(jì)算機(jī)就是這樣擊敗國際象棋特級大師加里?卡斯帕羅夫（GarryKasparov）的。人類能通過自身各種各樣的認(rèn)知機(jī)制，建立起外界刺激與大腦中對應(yīng)區(qū)域的聯(lián)系。不過，這種認(rèn)知情形下，人類經(jīng)常會(huì)陷于建立好的框架，這一缺點(diǎn)在新信息不斷涌現(xiàn)時(shí)是致命的。

Bootstrapping算法（自舉法）可以通過簡單的函數(shù)輸入輸出模擬出均值統(tǒng)計(jì)量的近似分布。進(jìn)行專業(yè)知識建模，替代了人類推理的過程。而通過人工智能，能增強(qiáng)該算法模型的引導(dǎo)功能，使模型掌握人類思維方式和大數(shù)據(jù)變量間的復(fù)雜關(guān)系。

人工智能發(fā)展至今，涵蓋了機(jī)器視覺、語言理解、智能算法多個(gè)領(lǐng)域，但在跨領(lǐng)域建立聯(lián)系這一命題上仍有較大的不足。故人類的智慧，尤其是專家的行為信息，對機(jī)器模型的情境學(xué)習(xí)和創(chuàng)造力發(fā)展都非常重要。公司應(yīng)密切關(guān)注人工智能的發(fā)展，適時(shí)在企業(yè)中進(jìn)行試驗(yàn)應(yīng)用。

位于康涅狄格州西港的對沖基金公司Bridgewater Associates正在開發(fā)各種算法模型，希望用計(jì)算機(jī)模擬公司內(nèi)部專業(yè)人才的能力，來實(shí)現(xiàn)企業(yè)的自動(dòng)管理。

改變企業(yè)運(yùn)作方式

通常，我們認(rèn)為最強(qiáng)大的決策支持系統(tǒng)必然需要多技術(shù)融合。這樣的決策輔助工具正變得越來越普遍，遠(yuǎn)不是諸如銷售預(yù)測、幫助醫(yī)生進(jìn)行復(fù)雜的醫(yī)療診斷等可以概括。隨著時(shí)間的推移，人工智能技術(shù)將變得越來越精細(xì)，最終達(dá)到與大多數(shù)人類專家相當(dāng)甚至更好的境界。

機(jī)器的精密必然帶動(dòng)企業(yè)運(yùn)作的復(fù)雜化。要讓企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)中信息“消噪”，得到企業(yè)智慧化真正需要的數(shù)據(jù)，必須改變企業(yè)的運(yùn)作方式，主要有以下兩種方法：記錄員工的預(yù)測數(shù)據(jù)；評估預(yù)測結(jié)果，給每個(gè)員工積累“聲譽(yù)積分”，從而分配各員工的觀點(diǎn)在企業(yè)決策中的權(quán)重。

Bridgewater Associates創(chuàng)始人Ray Dalio一直在這方面進(jìn)行努力。他制定了一套規(guī)則和管理制度，持續(xù)對員工進(jìn)行記錄、評估和判斷，在企業(yè)內(nèi)形成一種高透明度和激勵(lì)改善的文化。

篇7

數(shù)字孿生：建一座“虛擬城市”

"數(shù)字孿生"將成為未來智慧城市的一種發(fā)展方向?！避浲ㄖ腔劭偛民T嵱告訴記者，“數(shù)字孿生”是從虛擬制造、數(shù)字樣機(jī)等技術(shù)發(fā)展而來，是以數(shù)字化方式為物理對象創(chuàng)建的虛擬模型，來模擬其顯示環(huán)境中的行為，最早被用于工業(yè)制造領(lǐng)域。而將其引入智慧城市建設(shè)，是基于創(chuàng)新的數(shù)字孿生技術(shù)與全域數(shù)字化融合，將物理城市精準(zhǔn)映射到虛擬環(huán)境，形成數(shù)字城市；再通過城市科學(xué)模擬與仿真系統(tǒng)對城市進(jìn)行科學(xué)預(yù)測，為城市管理者與企業(yè)提供有效的決策輔助，助力城市的發(fā)展規(guī)劃和運(yùn)營管理、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與善政惠民。

概括而言，“孿生城市”就是將城市管理的各種數(shù)據(jù)映射到網(wǎng)絡(luò)虛擬空間的數(shù)字模型，是數(shù)化萬物與AI技術(shù)的具體體現(xiàn)。

AI算法為實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生提供了技術(shù)支持。它以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過智能搜索分析，進(jìn)行自我識別、自我判斷，形成人們可見的自動(dòng)駕駛、自動(dòng)監(jiān)控、自動(dòng)生產(chǎn)等。一方面，AI算法方面的突破，讓自動(dòng)識別速度既快又準(zhǔn)；另一個(gè)方面，5G網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸速度的極大提升，讓人工智能和城市的各種場景結(jié)合在了一起。比如運(yùn)用到自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，原本是汽車有一套獨(dú)立的智能駕駛系統(tǒng)，道路有一套獨(dú)立的智能網(wǎng)聯(lián)道路，運(yùn)用數(shù)字孿生技術(shù)將他們整合在一起，就形成了解決出行問題的整體智慧方案。

馮嵱表示，目前軟通智慧已經(jīng)將大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)運(yùn)用到了城市的科學(xué)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)分析、輿情監(jiān)測、精準(zhǔn)扶貧、公共安全、交通出行、節(jié)能環(huán)保、文化旅游、醫(yī)療養(yǎng)老、社區(qū)服務(wù)等諸多領(lǐng)域。他們以城市為平臺(tái)，提供綜合的大數(shù)據(jù)應(yīng)用和運(yùn)營服務(wù)，逐步覆蓋了政府、產(chǎn)業(yè)、民生的方方面面，使城市更加宜居和可持續(xù)發(fā)展。

與以往相比，孿生城市AI技術(shù)的運(yùn)用將極大提升城市各部門協(xié)調(diào)管理的自動(dòng)化。比如，生態(tài)環(huán)境網(wǎng)格化監(jiān)測云平臺(tái)護(hù)航智慧環(huán)保應(yīng)用，在降低政府投資風(fēng)險(xiǎn)、規(guī)范監(jiān)管執(zhí)法、實(shí)現(xiàn)部門協(xié)調(diào)等方面實(shí)現(xiàn)了“全空間、全區(qū)域、全過程”的動(dòng)態(tài)化智能管控。通過這些AI技術(shù)的應(yīng)用，為政府優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)提供決策依據(jù)和大數(shù)據(jù)支撐。

無感支付：量身定制個(gè)性化金融服務(wù)

如今移動(dòng)支付、智能信貸、智能投顧已經(jīng)走入我們的生活。一個(gè)明顯的趨勢，就是整個(gè)社會(huì)在朝著數(shù)字化、定制化和智能化的方向發(fā)展。一切智能的應(yīng)用一定是先有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)足夠大，智能才能更好地發(fā)揮作用。隨著數(shù)據(jù)量越來越大、數(shù)據(jù)的維度越來越多，如何把包括大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的AI技術(shù)應(yīng)用到金融服務(wù)等垂直領(lǐng)域的實(shí)踐之中，滲透到業(yè)務(wù)發(fā)展的每一個(gè)環(huán)節(jié)？

凡普金科創(chuàng)始合伙人、愛錢進(jìn)總裁楊帆表示，未來金融將是“無感支付”。當(dāng)你身處某一金融需求場景之中，一套完善、合理、定制化的金融服務(wù)方案便能夠自動(dòng)生成，大家只需簡單的操作，就能輕松獲得最佳的金融服務(wù)方案，真正實(shí)現(xiàn)“當(dāng)你需要時(shí)，它就在那里”的無感體驗(yàn)。

篇8

關(guān)鍵詞：機(jī)械工程；智能化；發(fā)展

0.引言

有學(xué)者專家認(rèn)為，當(dāng)今的是繼蒸汽機(jī)、電氣化、信息化后的第四次工業(yè)革命――智能化的時(shí)代，這次革命將對人們的生產(chǎn)生活帶來前所未有的影響。智能化的實(shí)質(zhì)是在信息化的原有基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品、管理、技術(shù)等的智能化。隨著科學(xué)技術(shù)尤其是電子信息技術(shù)的快速發(fā)展，科學(xué)技術(shù)在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的影響越來越廣泛，智能化的腳步也逐漸在社會(huì)經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域得到應(yīng)用，與此同時(shí)也揭示了機(jī)械工程的發(fā)展方向。機(jī)械工程的智能化是我國主要的研究方向之一，對其發(fā)展思路和對策的研究是有重要的理論意義和顯示意義的。

1.智能系統(tǒng)的概念

所謂的智能系統(tǒng)是指具有（或者部分具有）人類智能或者能模擬（或者部分模擬）人類智能的體系，其主要有以下幾種類型[1]：一是人類自身的人腦系統(tǒng)，這是特殊的智能系統(tǒng)；二是人類通過智能來參與的活動(dòng)系統(tǒng)，如金融系統(tǒng)、體育系統(tǒng)、保險(xiǎn)系統(tǒng)等社會(huì)系統(tǒng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)；三是人與機(jī)械共同協(xié)作的人機(jī)系統(tǒng)；四是模擬或者部分模擬人類智能的機(jī)械系統(tǒng)，如智能機(jī)器人系統(tǒng)、智能控制系統(tǒng)、智能圖象處理系統(tǒng)、能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)等

上訴的四種系統(tǒng)還可以劃分成兩種類型，一是“人本系統(tǒng)”，其包括了上文中的前兩種系統(tǒng)，是指人類本身的系統(tǒng)；二是“人為系統(tǒng)”，其包括了上文中的后兩種系統(tǒng)，是人類為了改造自然而創(chuàng)造出來的系統(tǒng)?！叭吮鞠到y(tǒng)”是當(dāng)今生命科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)以及社會(huì)科學(xué)的主要研究對象；而“人為系統(tǒng)”則是工程科學(xué)的主要研究對象。當(dāng)然，通常在進(jìn)行“人本系統(tǒng)”的研究時(shí)，要借助“人為系統(tǒng)”來輔助。

在智能系統(tǒng)的開發(fā)過程中，不能只從智能化的意義上來要求，這是不利于工程科學(xué)技術(shù)的發(fā)展的；也不能單單從純科學(xué)角度來進(jìn)行思考，人工智能是無法完全復(fù)制人腦的工作思維能力。我們在進(jìn)行智能系統(tǒng)的構(gòu)建時(shí)，要積極保證該系統(tǒng)在工程科學(xué)角度上能從結(jié)果和功能上實(shí)現(xiàn)人腦的部分職能，不需要求實(shí)現(xiàn)途徑與人腦智能實(shí)現(xiàn)的途徑一致。從這些角度來看，只要符合下面要求，我們就可以稱為智能系統(tǒng)：

聯(lián)想記憶；多信息感知與融合；知識表達(dá)、獲取、存儲(chǔ)以及處理；自治控制，即自學(xué)習(xí)、自相似、自組織、自適應(yīng)、自維護(hù)；容錯(cuò)

以上的是目前智能系統(tǒng)的要求，隨著技術(shù)的發(fā)展，高級形態(tài)智能系統(tǒng)還會(huì)產(chǎn)生理性和情感方面的要求，這就涉及到了智能化的最高形態(tài)――智能生命。

2.智能技術(shù)和認(rèn)知科學(xué)是未來的中心科學(xué)技術(shù)

知識經(jīng)濟(jì)是近些年的社會(huì)的主題之一，當(dāng)今社會(huì)通常把知識經(jīng)濟(jì)稱為新經(jīng)濟(jì)，其是指智力資源的配置、占有，知識的生產(chǎn)、分配、使用為主要因素的經(jīng)濟(jì)時(shí)代。換而言之，未來的經(jīng)濟(jì)本質(zhì)就是智力經(jīng)濟(jì)[2]。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展決定了科學(xué)的發(fā)展方向，新經(jīng)濟(jì)對知識、智力有著極大的需求，這給當(dāng)今的經(jīng)濟(jì)部門的智能化以及科學(xué)技術(shù)部門的智能化提出了新的要求，這也是當(dāng)今科學(xué)技術(shù)部門和經(jīng)濟(jì)各部門的發(fā)展方向，加強(qiáng)對智能化的研究是符合社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的，也是促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要保障。

經(jīng)濟(jì)時(shí)代的不同，其相關(guān)的中心科學(xué)技術(shù)也是不一樣的，在21初期信息科學(xué)技術(shù)是其中心科學(xué)技術(shù)，在其后的中心科學(xué)技術(shù)將是以智能技術(shù)和認(rèn)知科學(xué)技術(shù)。在這個(gè)大前提下，加強(qiáng)對智能技術(shù)和認(rèn)知科學(xué)技術(shù)的研究，積極進(jìn)行機(jī)械工程的智能化，可以保證社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，保證國家的繁榮昌盛。

3.智能化是電子信息技術(shù)的發(fā)展方向

3.1.電子信息技術(shù)的發(fā)展，最終是為了提升人們的生活水平

隨著我國的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人們對生活質(zhì)量的要求不再停留于物質(zhì)生活上，轉(zhuǎn)而開始向教育、體育、醫(yī)療、科技、藝術(shù)、文化等精神生活方面提出了新的要求，即使是現(xiàn)有的衣食住行的物質(zhì)方面，也越來越多的加入了相關(guān)的精神因素。電子信息技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，使得人們越來越多的考慮自身精神需求，也就是在生產(chǎn)、生活中越來越多的考慮智力方面的因素。與此同時(shí)，社會(huì)的發(fā)展是建立在人們的相互協(xié)作上，人們的協(xié)作活動(dòng)體現(xiàn)在智力信息的交流和共通的合作上的，這就表明推動(dòng)社會(huì)發(fā)展、提高人們生活水平就必然要積極促進(jìn)信息智力的交流與發(fā)展。

3.2.信息化、網(wǎng)絡(luò)化的本質(zhì)就是智能化

現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展是智能計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)和制造；現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展是建立智能網(wǎng)絡(luò)體系；現(xiàn)代通信設(shè)備發(fā)展是建立智能通信設(shè)備體系；現(xiàn)代的家用電器的發(fā)展方向是實(shí)現(xiàn)家用電器的智能化，在其余醫(yī)療、網(wǎng)絡(luò)教育、虛擬企業(yè)、電子商務(wù)等等方面都是以智能化為根本發(fā)展方向，簡而言之，信息化、網(wǎng)絡(luò)化的本質(zhì)就是智能化。

3.3.網(wǎng)絡(luò)化、信息化是通過智能化來得以實(shí)現(xiàn)的

現(xiàn)代信息技術(shù)中廣泛的應(yīng)用到了人工智能技術(shù)，這些都智能化的體現(xiàn)。人類對人工智能的研究歷史只有短短的半個(gè)世紀(jì)，取得的成果卻是極其驚人，但是，對人類認(rèn)知和智能機(jī)制的理解一直是困擾人工智能發(fā)展的重要枷鎖，這是人類面臨的最大難題之一。近些年來，所有的人類研究機(jī)構(gòu)對人工智能的研究工作都進(jìn)展緩慢，甚至出現(xiàn)了停滯，但是這更說明了人工智能對將來社會(huì)的重要作用。隨著信息人工智能技術(shù)在信息技術(shù)中的廣泛使用，將很大程度上促進(jìn)信息技術(shù)發(fā)展，與此同時(shí)對人工智能技術(shù)的發(fā)展也極大作用。

4.機(jī)械工程的智能化對策

4.1.智能化產(chǎn)品是未來機(jī)械企業(yè)產(chǎn)品的發(fā)展方向

我國當(dāng)前的機(jī)械工程企業(yè)需要積極的進(jìn)行產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的調(diào)整，傳統(tǒng)的觀念認(rèn)為機(jī)械工程企業(yè)只是生產(chǎn)資料的生產(chǎn)部門之一，這種觀念在當(dāng)今的市場經(jīng)濟(jì)體制下是極其落后的，嚴(yán)重制約著機(jī)械工程企業(yè)的發(fā)展壯大。機(jī)械工程企業(yè)不但可以進(jìn)行生產(chǎn)資料需求的滿足，還可以進(jìn)行人們生活需求的滿足。我國機(jī)械工程企業(yè)在進(jìn)行產(chǎn)品結(jié)構(gòu)調(diào)整時(shí)，不論是進(jìn)行生產(chǎn)資料的產(chǎn)品生產(chǎn)還是消費(fèi)品的生產(chǎn)，都應(yīng)該將包含智能信息技術(shù)的機(jī)電產(chǎn)品放在優(yōu)先位置。比如在進(jìn)行加工設(shè)備的選擇時(shí)，要優(yōu)先考慮包含智能信息技術(shù)的多軸數(shù)控加工機(jī)床；在進(jìn)行消費(fèi)品的生產(chǎn)時(shí)，可以優(yōu)先選擇機(jī)器人寵物。智能化產(chǎn)品擁有廣闊的市場前景，索尼公司致力于娛樂機(jī)器人的開發(fā)，旗下的一款?yuàn)蕵窓C(jī)器狗――“愛寶”在世界范圍內(nèi)廣為銷售，為索尼公司帶來了海量的經(jīng)濟(jì)效益。

4.2.機(jī)械工程企業(yè)的管理過程要向智能化發(fā)展

智能化管理是當(dāng)今機(jī)械工程管理的重要思路，對機(jī)械工程企業(yè)的管理方式產(chǎn)生了重要的影響。它使得原有的交叉式、多層次管理方式轉(zhuǎn)變成了階梯模式的管理方式；使得原有的人力管理為主成為微機(jī)管理。通過智能化管理系統(tǒng)來進(jìn)行機(jī)械工程企業(yè)的生產(chǎn)、銷售等活動(dòng)的檢測，并積極跟進(jìn)檢測結(jié)果來進(jìn)行修正，保證了企業(yè)管理的及時(shí)性和有效性，保證了管理信息的透明度，還極大的降低了人力資源的浪費(fèi)，降低了人為因素對管理的負(fù)面影響[3]。

科技技術(shù)的不斷發(fā)展進(jìn)步促進(jìn)了當(dāng)今社會(huì)管理模式的不斷發(fā)展，智能化管理模式的不斷推廣，可以有效的提高機(jī)械工程企業(yè)對市場環(huán)境的檢測，保證了決策的有效性，有利于規(guī)避存在的風(fēng)險(xiǎn)，保證企業(yè)的健康發(fā)展。

4.3.機(jī)械工程企業(yè)的設(shè)備要向智能化發(fā)展

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能化在機(jī)械設(shè)備中廣為體現(xiàn)，機(jī)械設(shè)備都朝著自動(dòng)化、智能化、科技化方向發(fā)展。機(jī)械設(shè)備的智能化可以有效提升管理智能化的進(jìn)程，促進(jìn)管理水平的提高。機(jī)械設(shè)備的智能化使得設(shè)備的參數(shù)可以及時(shí)有效的反饋到工作人員身邊，保證了機(jī)械設(shè)備的有效運(yùn)行，一旦出現(xiàn)故障，智能化系統(tǒng)可以進(jìn)行警示并且做出相關(guān)的停機(jī)、斷電反應(yīng)，保證了設(shè)備以及生產(chǎn)安全。

4.4.科學(xué)技術(shù)的發(fā)展方向是智能化

科學(xué)技術(shù)的智能化是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品智能化、管理智能化、機(jī)械設(shè)備智能化的基礎(chǔ)保障。科學(xué)技術(shù)智能化在當(dāng)今的機(jī)械工程生產(chǎn)過程中廣為應(yīng)用，如微顯微技術(shù)、遠(yuǎn)程控制技術(shù)、導(dǎo)航技術(shù)等。

機(jī)械工程在不同的生產(chǎn)領(lǐng)域其相關(guān)的產(chǎn)品、生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)技術(shù)要求也不一致，其相關(guān)的智能化發(fā)展模式、發(fā)展目的也不一致，這意味著不同領(lǐng)域的機(jī)械工程生產(chǎn)需求的智能化也是不一樣的。在進(jìn)行科學(xué)技術(shù)的智能化應(yīng)用時(shí)，要根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)和生產(chǎn)領(lǐng)域特點(diǎn)，適當(dāng)?shù)倪M(jìn)行技術(shù)、設(shè)備的選用，保證智能化生產(chǎn)的有效性，保證機(jī)械工程智能化的順利進(jìn)行。

5.結(jié)語

智能化是當(dāng)今社會(huì)科學(xué)發(fā)展的必然方向，其對我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、人們生活水平的提高等方面有重要的影響。在機(jī)械工程行業(yè)中加強(qiáng)智能化發(fā)展，需要我們從生產(chǎn)產(chǎn)品、管理、機(jī)械設(shè)備、科學(xué)技術(shù)的智能化入手，積極根據(jù)行業(yè)領(lǐng)域特點(diǎn)進(jìn)行合理的智能化技術(shù)的選擇，保證智能化工作的順利進(jìn)行，保證企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的提升。

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篇9

1　醫(yī)院藥學(xué)信息服務(wù)的內(nèi)涵藥學(xué)服務(wù)的主要目的是提供負(fù)責(zé)的藥物治療,改善患者的生活質(zhì)量。藥師至少應(yīng)對藥物治療結(jié)果承擔(dān)3個(gè)方面的責(zé)任:①發(fā)現(xiàn)潛在的或?qū)嶋H存在的用藥問題;②解決實(shí)際發(fā)生的用藥問題;③防止?jié)撛诘挠盟巻栴}發(fā)生[2]。這些工作都離不開對藥學(xué)信息的掌握,從本質(zhì)上看就是藥師在對藥學(xué)信息進(jìn)行收集、分析和加工的基礎(chǔ)上向患者和醫(yī)務(wù)人員提供用藥指導(dǎo)、醫(yī)療決策意見等藥學(xué)信息產(chǎn)品。對醫(yī)院藥學(xué)信息服務(wù)進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn)它服務(wù)的主要目的是充分發(fā)揮藥學(xué)信息資源的作用,促進(jìn)藥學(xué)服務(wù)和醫(yī)療衛(wèi)生水平的提高;采用的工具主要是計(jì)算機(jī)為代表的現(xiàn)代信息技術(shù),包括醫(yī)院信息系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存分析和知識發(fā)現(xiàn)、信息利用等人工智能技術(shù);提供的服務(wù)產(chǎn)品主要是用藥指導(dǎo)意見、藥物治療方案建議等,也包括對醫(yī)院管理決策的建議和對醫(yī)院藥師的繼續(xù)教育。藥師在藥學(xué)信息服務(wù)中至少要負(fù)起3個(gè)方面的責(zé)任:①消除病人和醫(yī)護(hù)人員用藥過程中的藥學(xué)信息障礙,避免不合理用藥;②傳播有關(guān)藥物使用的最新信息,對患者、醫(yī)護(hù)人員和藥師進(jìn)行藥學(xué)繼續(xù)教育;③ 參與藥學(xué)信息的產(chǎn)生與獲取、傳遞、處理與再生、調(diào)節(jié)與控制、組織與優(yōu)化、思維與認(rèn)識等基本運(yùn)動(dòng)過程[1],維護(hù)藥學(xué)信息流的暢通。

2　醫(yī)院藥學(xué)信息服務(wù)的理論基礎(chǔ)隨著信息科學(xué)的發(fā)展,醫(yī)院藥學(xué)信息服務(wù)也由原有的被動(dòng)收集數(shù)據(jù)、整理保存資料和回答病人醫(yī)生咨詢等初始模式發(fā)展為主動(dòng)傳播藥學(xué)信息、輔助醫(yī)療決策和開發(fā)醫(yī)藥信息產(chǎn)品的現(xiàn)代模式。分析推動(dòng)藥學(xué)信息服務(wù)水平提高的主要影響因素,可以發(fā)現(xiàn)醫(yī)院藥學(xué)信息服務(wù)的理論基礎(chǔ)主要是藥學(xué)服務(wù)、現(xiàn)代管理服務(wù)理論和信息科學(xué)技術(shù)。

2.1　藥學(xué)服務(wù)藥學(xué)服務(wù)要求藥師的工作中心從藥品轉(zhuǎn)為病人,把藥師的工作責(zé)任從為臨床醫(yī)療提供藥學(xué)保障擴(kuò)展為對病人用藥結(jié)果負(fù)責(zé),改善病人的治療,提高病人的生活質(zhì)量[3]。藥學(xué)服務(wù)理論和實(shí)踐的發(fā)展對藥學(xué)信息服務(wù)起到了決定性的推動(dòng)作用。首先,它擴(kuò)展了藥學(xué)信息服務(wù)的對象,使之從醫(yī)院走向社會(huì),擴(kuò)展到患者、醫(yī)務(wù)人員、普通民眾等最廣大的范圍。這為藥學(xué)信息服務(wù)的發(fā)展提供了最廣闊的舞臺(tái)。其次, 它明確了藥學(xué)信息服務(wù)的任務(wù)是對藥學(xué)服務(wù)提供信息保障, 要求醫(yī)院藥師充分發(fā)揮自身的藥學(xué)素養(yǎng)和信息資源優(yōu)勢。這使醫(yī)院藥師在與醫(yī)生、護(hù)士等醫(yī)院其他人員的工作互動(dòng)關(guān)系中占據(jù)了不可替代的重要位置。最后,藥學(xué)服務(wù)的推廣普及帶動(dòng)了藥學(xué)信息服務(wù)的發(fā)展,而后者的發(fā)展又進(jìn)一步促進(jìn)了藥學(xué)服務(wù)水平的提高,兩者呈現(xiàn)良性互動(dòng)關(guān)系。

2.2　現(xiàn)代管理理論醫(yī)院藥學(xué)信息服務(wù)的主體是醫(yī)院藥師,服務(wù)的對象包括病人、醫(yī)生、護(hù)士等各類人群;它的有效實(shí)施既需要醫(yī)院藥學(xué)部(科)內(nèi)部各室的分工協(xié)作,也涉及到與醫(yī)院其他科室以及醫(yī)院外部的溝通合作。因此迫切需要現(xiàn)代管理服務(wù)理論的幫助和指導(dǎo)。管理學(xué)為醫(yī)院藥學(xué)信息服務(wù)的開展提供理論指導(dǎo),也提供計(jì)劃、組織、領(lǐng)導(dǎo)、控制和激勵(lì)等管理手段,從組織上、制度上以及人力資源的開發(fā)利用上促進(jìn)藥學(xué)信息服務(wù)水平的提高。

2.3　信息科學(xué)技術(shù)信息科學(xué)技術(shù)是藥學(xué)信息服務(wù)的主要工具,它的飛躍式發(fā)展推動(dòng)了醫(yī)院藥學(xué)信息服務(wù)模式的改變。例如,網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)能在藥師與病人、醫(yī)護(hù)人員以及普通民眾等服務(wù)對象之間建立醫(yī)院信息系統(tǒng)平臺(tái)、電子信箱、藥學(xué)網(wǎng)站等現(xiàn)代化的交流渠道;現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫技術(shù)改變了藥學(xué)數(shù)據(jù)信息的整理和儲(chǔ)存方式,各種藥學(xué)數(shù)據(jù)庫的建立不僅節(jié)省信息儲(chǔ)存空間,而且極大地縮短了信息查詢時(shí)間;以知識發(fā)現(xiàn)、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)的應(yīng)用,改變了信息利用的全人工模式,能通過建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)、智能決策支持系統(tǒng)等方式極大地提高藥學(xué)信息資源的綜合利用率。

3　醫(yī)院藥學(xué)信息服務(wù)當(dāng)前的發(fā)展方向

3.1　基礎(chǔ)工程建設(shè)調(diào)查表明,我國醫(yī)院藥學(xué)信息服務(wù)的方式較為單一和落后,極少利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和軟件等工具主動(dòng)開展服務(wù)[4]。雖然藥學(xué)部(科)也實(shí)現(xiàn)了形式上的網(wǎng)絡(luò)化,但大多數(shù)醫(yī)院沒有設(shè)立藥學(xué)信息服務(wù)的專門崗位,藥學(xué)信息服務(wù)仍然停留在低水平,甚至根本沒有開展。因此,當(dāng)前醫(yī)院藥學(xué)信息服務(wù)的發(fā)展必須以下列3項(xiàng)內(nèi)容的基礎(chǔ)工程建設(shè)為主要方向。

3.1.1　人才隊(duì)伍建設(shè)　人才是藥學(xué)信息服務(wù)過程中最活躍、最主要的因素。目前藥學(xué)信息服務(wù)落后的最主要原因就是缺乏既有扎實(shí)的藥學(xué)基礎(chǔ)和豐富的臨床藥學(xué)知識、又具備高水平信息技術(shù)的專業(yè)人才。因此,培養(yǎng)藥學(xué)、醫(yī)學(xué)和信息學(xué)的復(fù)合型人才是推動(dòng)藥學(xué)信息服務(wù)的關(guān)鍵。

3.1.2　組織制度建設(shè)　嚴(yán)格的組織制度是任何服務(wù)有效開展的保障。為推動(dòng)藥學(xué)信息服務(wù)在醫(yī)院的開展,應(yīng)當(dāng)建立與之相適應(yīng)的組織制度。例如:①提升和加強(qiáng)藥學(xué)信息室在藥學(xué)部(科)乃至醫(yī)院中的地位,使之成為醫(yī)院和藥學(xué)部(科)的藥學(xué)信息中樞;②加強(qiáng)藥學(xué)信息服務(wù)的規(guī)章制度建設(shè),制訂開展藥學(xué)信息服務(wù)的具體計(jì)劃和措施;③加強(qiáng)藥學(xué)信息服務(wù)的人員力量,制訂具體的崗位職責(zé)、工作標(biāo)準(zhǔn)和評價(jià)指標(biāo);④ 修訂分配和獎(jiǎng)懲制度,建立促進(jìn)藥學(xué)信息服務(wù)的激勵(lì)制度。

3.1.3　基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)　基礎(chǔ)設(shè)施是指開展藥學(xué)信息服務(wù)所需的計(jì)算機(jī)硬件和軟件。調(diào)查表明,上海市15家受調(diào)查醫(yī)院中只有3家醫(yī)院藥劑科在醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)建設(shè)中引進(jìn)應(yīng)用了近年新開發(fā)的軟件,其他大多數(shù)醫(yī)院藥劑科的應(yīng)用軟件檔次都較低[4]。而事實(shí)上,硬件建設(shè)只是為開展藥學(xué)信息服務(wù)提供了一個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái),要想真正開展工作必須大力引進(jìn)和應(yīng)用高水平、高智能的專業(yè)軟件。

3.2　服務(wù)模式更新藥學(xué)信息服務(wù)必須在藥學(xué)服務(wù)和信息技術(shù)的支持下發(fā)展新的服務(wù)模式,以充分發(fā)揮藥學(xué)信息資源的作用。除了傳統(tǒng)的收集整理數(shù)據(jù)、保存資料和回答各方咨詢等服務(wù)方式之外,當(dāng)前尤其應(yīng)當(dāng)注重下面幾個(gè)方向的發(fā)展。

3.2.1　參與臨床醫(yī)療決策　藥師下臨床參與藥物治療方案的制訂是藥學(xué)服務(wù)的一項(xiàng)基本工作。但由于藥師個(gè)人素質(zhì)和傳統(tǒng)醫(yī)療體制的限制,這項(xiàng)工作在我國難以普及開展?，F(xiàn)代信息技術(shù)為此提供了一個(gè)新的解決思路。藥師可以通過與計(jì)算機(jī)研究人員及臨床醫(yī)生合作,構(gòu)建臨床藥物治療決策支持系統(tǒng)。這樣既可彌補(bǔ)藥師醫(yī)學(xué)知識的不足,又可充分利用自身的藥學(xué)資源和學(xué)術(shù)優(yōu)勢,從而為藥師參與臨床醫(yī)療決策打開一個(gè)新的突破口。國外通過應(yīng)用能核對藥物之間配伍反應(yīng)或藥物禁忌證的決策模型,從電子病歷中綜合病人數(shù)據(jù),從而評估藥物處方。由此形成的協(xié)議處方可以成功地應(yīng)用于慢性疾病的治療,諸如高血壓或糖尿病[5]。

3.2.2　參與醫(yī)院管理決策　藥品供應(yīng)和調(diào)配是醫(yī)院藥學(xué)部 (科)的基本職責(zé)之一。在我國現(xiàn)行醫(yī)療體制下,藥品供應(yīng)管理是醫(yī)院管理的重要組成部分。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),分析醫(yī)院藥品供應(yīng)的既往數(shù)據(jù),找出臨床用藥的規(guī)律,從而提高藥品供應(yīng)的科學(xué)性,可以為醫(yī)院獲取更大的經(jīng)濟(jì)效益。

篇10

目前，美、英、日、德等發(fā)達(dá)國家憑借其經(jīng)濟(jì)實(shí)力和技術(shù)優(yōu)勢，已經(jīng)在數(shù)字醫(yī)學(xué)領(lǐng)域占得先機(jī)。高端的醫(yī)療影像設(shè)備、人工智能產(chǎn)品等大多來自發(fā)達(dá)國家，其在數(shù)字醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)研究和技術(shù)應(yīng)用方面的成果同樣引人注目。我國經(jīng)歷二十多年的醫(yī)院信息化建設(shè)，各種信息管理與臨床信息系統(tǒng)遍及全院，數(shù)字化醫(yī)院成為綜合實(shí)力較強(qiáng)醫(yī)院追求的建設(shè)目標(biāo)，遠(yuǎn)程醫(yī)療快速發(fā)展，區(qū)域衛(wèi)生信息化建設(shè)成為醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的重點(diǎn)，公共衛(wèi)生信息化也取得了明顯的進(jìn)展。

同時(shí)，自2001年以鐘世鎮(zhèn)院士牽頭提出構(gòu)建“中國數(shù)字人”的設(shè)想開始，數(shù)字化技術(shù)在我國的基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究便逐漸鋪陳開來，而多個(gè)國內(nèi)數(shù)字醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)如南方醫(yī)科大學(xué)、清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)以及青島大學(xué)附屬醫(yī)院與海信集團(tuán)聯(lián)合成立的山東省“數(shù)字醫(yī)學(xué)與計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”等，分別在計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)、數(shù)字醫(yī)學(xué)影像設(shè)備、計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)系統(tǒng)等領(lǐng)域投入了大量的科研力量，并取得令人矚目的成績。但是，我國在數(shù)字醫(yī)學(xué)的核心技術(shù)領(lǐng)域起步較晚，與發(fā)達(dá)國家仍有差距，想推動(dòng)我國數(shù)字醫(yī)學(xué)快速持續(xù)發(fā)展，必須先對數(shù)字醫(yī)學(xué)的未來發(fā)展趨勢有深入的認(rèn)識。

數(shù)字醫(yī)學(xué)的發(fā)展趨勢

目前，數(shù)字醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)理論正逐步完善，數(shù)字醫(yī)學(xué)學(xué)科體系逐漸清晰，智能化、可視化、微電子等高新技術(shù)也將進(jìn)一步與醫(yī)學(xué)檢測、診斷、治療等技術(shù)交叉滲透。數(shù)字醫(yī)學(xué)的未來發(fā)展趨勢主要體現(xiàn)在以下四個(gè)方面：

首先，未來會(huì)出現(xiàn)更加人性化的數(shù)字化醫(yī)院管理。功能單一的醫(yī)院信息系統(tǒng)的格局將被打破，PACS應(yīng)用將會(huì)向區(qū)域、遠(yuǎn)程發(fā)展，無線移動(dòng)、重癥監(jiān)護(hù)、遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)、數(shù)字化手術(shù)室建設(shè)將會(huì)涌現(xiàn)，電子病歷在社區(qū)醫(yī)療以及大范圍的健康管理方面的應(yīng)用會(huì)催生更多人性化的管理系統(tǒng)。隨著信息技術(shù)的高度滲透，數(shù)字化醫(yī)院必將會(huì)更注重信息提供利用的人性化，而且從管理到醫(yī)療，從門診到臨床都正在孕育著新的突破。

其次，數(shù)字醫(yī)療治療技術(shù)將會(huì)更加智能化。將人工智能與經(jīng)典醫(yī)學(xué)理論和經(jīng)驗(yàn)知識構(gòu)建集評估、診斷、決策與預(yù)測于一體的智能專家診斷系統(tǒng)將會(huì)在臨床診斷與治療中發(fā)揮重要作用，而隨著數(shù)字制造和智能制造飛速發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生的智能醫(yī)療機(jī)器人，尤其是智能微型醫(yī)用機(jī)器人將會(huì)在一定程度上輔助醫(yī)生進(jìn)行治療。智能化的數(shù)字醫(yī)學(xué)治療技術(shù)將會(huì)給傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)治療帶來重大變革。

最后，微創(chuàng)化、無創(chuàng)化的數(shù)字醫(yī)療檢測技術(shù)將會(huì)不斷涌現(xiàn)。多種生理參數(shù)的測量能夠?qū)θ梭w健康狀態(tài)或疾病進(jìn)行診斷，而基于多種光學(xué)成像技術(shù)的臨床應(yīng)用將會(huì)是數(shù)字醫(yī)療檢測技術(shù)實(shí)現(xiàn)微創(chuàng)、甚至無創(chuàng)檢測的一個(gè)重要途徑。近紅外光譜技術(shù)、光學(xué)弱相干層析成像技術(shù)、多模態(tài)多光譜分子影像技術(shù)都將會(huì)實(shí)際應(yīng)用在人體多種生理參數(shù)的檢測中，而且由于光學(xué)成像技術(shù)本身對于人體沒有損傷的特點(diǎn)，光學(xué)成像技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展與應(yīng)用將會(huì)推動(dòng)數(shù)字醫(yī)療檢測技術(shù)微創(chuàng)化甚至無創(chuàng)化。

計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)系統(tǒng)的發(fā)展

精準(zhǔn)化的數(shù)字醫(yī)療診斷、手術(shù)技術(shù)正成為國內(nèi)外研究熱點(diǎn)，這也是我國突破發(fā)達(dá)國家數(shù)字醫(yī)學(xué)技術(shù)壟斷的關(guān)鍵。其中，計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)系統(tǒng)功能的日益強(qiáng)大，將會(huì)使精準(zhǔn)外科手術(shù)成為可能，推動(dòng)臨床外科的跨越式發(fā)展，也必將會(huì)成為醫(yī)學(xué)教育、醫(yī)學(xué)科研和臨床醫(yī)學(xué)的新手段。與計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)系統(tǒng)相配套的醫(yī)用顯示器的規(guī)范與普及，能夠?yàn)獒t(yī)生診斷提供更精確的判斷，推動(dòng)遠(yuǎn)程醫(yī)療和社區(qū)醫(yī)療的快速發(fā)展。數(shù)字芯片的進(jìn)一步發(fā)展與嵌入對醫(yī)療診斷設(shè)備性能和便攜化的提升有著不可估量的作用。

目前，海信醫(yī)療設(shè)備有限公司通過與青島大學(xué)附屬醫(yī)院董教授合作，開發(fā)出了低輻射劑量下的低質(zhì)量CT圖像消噪、增強(qiáng)技術(shù)，做出了一款世界水平的計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)產(chǎn)品，該產(chǎn)品被命名為海信雙子3D醫(yī)學(xué)影像重建與計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)系統(tǒng)（Hisense Gemini 3D Medical Imaging Reconstruction and Computer Assisted Surgery System，Higemi）。

它通過獨(dú)自開發(fā)的醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理和分割技術(shù)，只需在一幅圖像上設(shè)定相應(yīng)參數(shù)和少量人工輔助，算法可以自動(dòng)精確地在一系列CT圖像上分割出肝臟、血管、腫瘤、膽囊等肝臟各組織。然后，通過濾波、CT層間自適應(yīng)對應(yīng)點(diǎn)插值、形態(tài)學(xué)、模式識別等算法處理分割結(jié)果，追蹤肝臟三期圖像上肝動(dòng)脈、門靜脈、肝靜脈的血管走形，并利用三維配準(zhǔn)算法對三期肝臟數(shù)據(jù)進(jìn)行立體配準(zhǔn)，精確地三維重建肝臟、腫瘤和膽囊等器官。

它可以三維觀察病變與血管、臟器的關(guān)系，精確計(jì)算臟器、病變體積和門脈、靜脈各分支供血區(qū)域，實(shí)施虛擬手術(shù)切除，確定最佳手術(shù)切除線。它在最難的肝部成像領(lǐng)域能夠重建3級以上血管，區(qū)分0.6mm的腫瘤與血管間距，精確計(jì)算肝臟、腫瘤體積，極大地滿足醫(yī)生的臨床需要。Higemi在臨床上已經(jīng)實(shí)際應(yīng)用于多位小兒巨大肝臟的手術(shù)前模擬手術(shù)的規(guī)劃設(shè)計(jì)和術(shù)中指導(dǎo)，以及活體肝臟移植的肝臟手術(shù)前精準(zhǔn)判斷。

未來，該產(chǎn)品將擴(kuò)展到腦部、五官、神經(jīng)外科和口腔等多個(gè)臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，形成功能強(qiáng)大的全身手術(shù)輔助系統(tǒng)。本產(chǎn)品利用了以下具體科學(xué)技術(shù)開發(fā)：

1.低劑量或普通劑量CT圖像高清增強(qiáng)技術(shù)。海信開發(fā)的低劑量CT圖像高清增強(qiáng)技術(shù)是一種CT圖像后期處理技術(shù)，可以不對現(xiàn)有CT設(shè)備做結(jié)構(gòu)性更改，將低輻射量低質(zhì)量的CT圖像還原成高質(zhì)量圖像。該系統(tǒng)可以減少50%～80%有害照射劑量（從300mAs降到60mAs）的情況下，仍達(dá)到同樣質(zhì)量的成像效果。如果按照原衛(wèi)生部2012年公布的《GBZ165-2012 X射線計(jì)算機(jī)斷層攝影放射防護(hù)要求》，使用針對不同人群、不同部位CT檢查上限的輻射水平作增強(qiáng)型CT，得到的圖像再作此項(xiàng)高清處理，則可以得到非常清晰的CT圖像。利用此圖像，可以更精確地分割器官和病變組織，做出精確的器官三維重建圖形，非常有利于常規(guī)狀態(tài)下的疑難病例的診斷和手術(shù)方案規(guī)劃。該技術(shù)在世界處于領(lǐng)先水平，對提高現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的性能和安全性有十分重要的意義。

2.醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)。在大量DICOM標(biāo)準(zhǔn)的CT腹部掃描圖像上，根據(jù)灰度、紋理、血管生理特性等特征把二維圖像分割為不同的部分，找到分界線（如器官外沿、腫瘤外沿和血管外壁等）。真實(shí)精確地找到不同組織分界線，是后續(xù)工作的基礎(chǔ)。

3.建模，圖像追蹤技術(shù)。追蹤多幅圖像上肝動(dòng)脈、門靜脈、肝靜脈三期的血管造影圖像的CT強(qiáng)度變化，建立自學(xué)習(xí)拓?fù)淠Ｐ蛯⒚糠鶊D像中代表血管的CT值變化連接起來，形成血管走向信息。

4.模式識別技術(shù)。將分割出的不同組織分類并識別。

5.三維可視化，三維圖像配準(zhǔn)技術(shù)。同期不同圖像間、不同期不同圖像間的配準(zhǔn)、建模；不同組織或功能區(qū)成像的容量渲染、著色；透明顯示、任意斷面顯示、多平面顯示。

6.定性定量分析。器官和內(nèi)部組織的參數(shù)測量，定性定量計(jì)算，如精確計(jì)算器官總體積和部分體積。

7.肝臟功能分段與手術(shù)模擬技術(shù)。1954年，Couinaud根據(jù)人體肝臟Glission系統(tǒng)的分支走向以及肝靜脈系統(tǒng)的回流將人體肝臟劃分為八段，由于人體肝臟血管走向的個(gè)體差異性，Couinaud方法并不具有普適性，尤其是針對肝內(nèi)出現(xiàn)腫瘤、血管變異等復(fù)雜情況，單純依靠Couinaud方法進(jìn)行肝臟分段并沒有實(shí)際臨床指導(dǎo)意義，實(shí)施肝臟精準(zhǔn)手術(shù)迫切需要肝臟功能分段的精準(zhǔn)導(dǎo)航。

隨著數(shù)字醫(yī)學(xué)的快速發(fā)展，現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)系統(tǒng)可以初步實(shí)現(xiàn)肝臟功能分段，同時(shí)為后期的模擬手術(shù)進(jìn)行指導(dǎo)，與醫(yī)生直接根據(jù)二維影像確定手術(shù)方案相比，肝臟功能分段及手術(shù)模擬系統(tǒng)的出現(xiàn)又將精準(zhǔn)手術(shù)的發(fā)展向前推進(jìn)了一大步。

目前，大多數(shù)肝臟功能分段方法根據(jù)肝臟內(nèi)血管分支走向和血管分支支配區(qū)域進(jìn)行分段，這與解剖學(xué)中關(guān)于肝臟分段的解釋是一致的。其主要步驟包括：從二維影像信息進(jìn)行精準(zhǔn)血管信息提取，對重建后的三維血管系統(tǒng)進(jìn)行骨架化操作，運(yùn)用圖論相關(guān)方法進(jìn)行血管智能化分支（鑒于肝臟內(nèi)血管系統(tǒng)較為復(fù)雜，需要借助人工輔助進(jìn)行不同血管系統(tǒng)的判定），根據(jù)近似分段模型進(jìn)行全肝分段并進(jìn)行體積測算。其中，從現(xiàn)有的二維影像信息中進(jìn)行準(zhǔn)確的血管信息提取是肝臟功能分段的基礎(chǔ)和前提；如何對骨架化血管進(jìn)行智能化分支是極其關(guān)鍵的步驟，直接影響到全肝分段的結(jié)果；構(gòu)造與肝臟實(shí)際功能一致的近似分段模型，能盡可能地減少手術(shù)出血率，降低術(shù)后并發(fā)癥的發(fā)生。借助于肝臟功能分段以及精準(zhǔn)的肝段體積測算數(shù)據(jù)，醫(yī)生能方便、直觀地進(jìn)行術(shù)前規(guī)劃。

目前，由于使用不同的血管骨架化方法和近似分段模型造成結(jié)果不同，如何統(tǒng)一業(yè)界功能分段標(biāo)準(zhǔn)，才能使肝臟分段更好地滿足手術(shù)臨床需要值得研究；由于肝臟血管系統(tǒng)的個(gè)體差異性以及腫瘤組織等的存在造成的肝臟畸形，目前必須借助少量人工輔助才能實(shí)現(xiàn)功能分段，如何實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化和智能化將成為未來肝臟功能分段的重要研究方向。

8.腫瘤定位及消融引導(dǎo)技術(shù)。近年來，隨著醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)和生物學(xué)等的發(fā)展，腫瘤的治療技術(shù)正在發(fā)生重大的變革，如何采用微創(chuàng)或無創(chuàng)方法靶點(diǎn)殺死和滅活腫瘤，同時(shí)又能最大限度地保護(hù)周圍正常組織，已成為腫瘤治療的熱點(diǎn)。北美放射學(xué)會(huì)（RSNA）于1997年首次提出腫瘤消融的概念，即在超聲、CT、MRI等現(xiàn)代影像設(shè)備等的指導(dǎo)下利用物理或者化學(xué)（熱或冷效應(yīng)）直接破壞異?；虿∽兘M織的技術(shù)。本產(chǎn)品具備的圖像配準(zhǔn)是圖像融合的先決條件，必須先進(jìn)行配準(zhǔn)交換，才能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確地融合。之后進(jìn)行的亞毫米級精度三維立體重建，能夠清晰顯示腫瘤大小、位置、數(shù)量及其與周圍重要結(jié)構(gòu)、臟器的毗鄰關(guān)系，還能對腫瘤消融治療的療效進(jìn)行評價(jià)。未來將US、CT、MRI圖像融合的新型影像融合技術(shù)，根據(jù)各自影像的特點(diǎn)結(jié)合起來進(jìn)行優(yōu)勢互補(bǔ)，可以更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)腫瘤、制定治療方案及引導(dǎo)穿刺和監(jiān)控消融。

9.符合Dicom標(biāo)準(zhǔn)的2D/3D圖形人機(jī)交互引擎技術(shù)。以上各種算法和相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)，有賴于強(qiáng)大的符合Dicom標(biāo)準(zhǔn)的2D/3D圖形人機(jī)交互引擎技術(shù)，該技術(shù)是計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)技術(shù)的核心難點(diǎn)之一，也是國內(nèi)目前技術(shù)水平較弱的領(lǐng)域。海信集團(tuán)開發(fā)的人機(jī)交互引擎將主流的OpenGL、DirectX、GPU加速等顯示方式以統(tǒng)一接口形式表現(xiàn)，利于程序員開發(fā)調(diào)用。它涉及到多種類庫耦合、多線程、GDI （Graphics Device Interface） 等多種底層操作技術(shù)，Dicom文件編解碼等引擎底層分別編寫，形成一組功能齊全的2D/3D圖形人機(jī)交互引擎。海信Higemi計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)系統(tǒng)即是基于此人機(jī)交互引擎實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。

醫(yī)用顯示器的規(guī)范和普及

醫(yī)療顯示作為醫(yī)學(xué)影像的顯示終端，為了達(dá)到對醫(yī)學(xué)圖像的精確顯示需求，要求在顯示終端首先符合DICOM Part 14的標(biāo)準(zhǔn)，使顯示符合灰度標(biāo)準(zhǔn)顯示函數(shù)（GSDF），從而保證在閱讀醫(yī)學(xué)灰階圖像時(shí)能夠呈現(xiàn)出最精確的效果。而如果使用的普通顯示器是不符合醫(yī)學(xué)影像顯示標(biāo)準(zhǔn)的，則容易造成誤診。

在精準(zhǔn)手術(shù)臨床輔助系統(tǒng)中，需要利用3D技術(shù)來展示更加真實(shí)生動(dòng)的三維手術(shù)場景或CT/MRI人體器官圖像。眼鏡式3D顯示器由于需要醫(yī)生佩戴專用眼鏡，會(huì)影響到醫(yī)生手術(shù)操作，所以在未來會(huì)選用裸眼3D顯示器。目前較成熟的多視點(diǎn)裸眼3D技術(shù)是光柵式，一種是狹縫光柵，一種是柱鏡光柵。

首先，狹縫光柵方式裸眼3D顯示器亮度較低，主要用于個(gè)人用移動(dòng)設(shè)備即小尺寸顯示中，而精準(zhǔn)手術(shù)系臨床指導(dǎo)系統(tǒng)需要大尺寸的裸眼3D顯示器。這種大尺寸的裸眼3D顯示器一般采用柱鏡光柵，這種方式的顯示器同樣也存在一些目前無法突破的問題：1.由于光柵式裸眼3D顯示具有分光的作用，貼裝的光柵導(dǎo)致2D和3D信號的清晰度降低，難以滿足手術(shù)臨床指導(dǎo)顯示器的需求。2.存在視區(qū)角度小、視區(qū)突變問題，在突變區(qū)域會(huì)看到重影和不正常的圖像，同時(shí)立體景深和視區(qū)突變也是一個(gè)平衡關(guān)系，無法同時(shí)達(dá)到最佳狀態(tài)。目前有研究針對此問題開發(fā)了視點(diǎn)跟蹤技術(shù)，實(shí)時(shí)檢測觀看者在電視前的位置，將處在突變的區(qū)域調(diào)整為良好的視覺區(qū)域。但此方法更適合于單人觀看的設(shè)備，當(dāng)手術(shù)中多名醫(yī)生觀看的時(shí)候，很難調(diào)整并保證觀看者都處于正常視區(qū)內(nèi)。3.存在串?dāng)_問題、立體景深小于眼鏡式3D顯示器。

海信集團(tuán)開發(fā)新型高性能的裸眼三維顯示設(shè)備和人機(jī)交互設(shè)備可以解決這些問題。該設(shè)備通過UHD液晶屏的采用和UHD電路、光柵的開發(fā)，將3D分辨率提高到1280*720以上的高清標(biāo)準(zhǔn)，滿足手術(shù)臨床指導(dǎo)顯示器的需求；通過獨(dú)特渲染算法技術(shù)和柱鏡光柵的研究和配套開發(fā)，解決視區(qū)角度小、視區(qū)突變的問題，擴(kuò)大視區(qū)，達(dá)到不用視點(diǎn)跟蹤能滿足多人同時(shí)觀看的要求；通過語音識別技術(shù)和手勢識別技術(shù)，開發(fā)新型人機(jī)交互控制設(shè)備，實(shí)現(xiàn)便捷的操作，解放醫(yī)生雙手，防止手術(shù)污染。

數(shù)字芯片在數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域中的發(fā)展

針對數(shù)字醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的快速發(fā)展，應(yīng)用高性能芯片進(jìn)行設(shè)備集成化設(shè)計(jì)成為未來數(shù)字醫(yī)療設(shè)備發(fā)展的主流方向。為了滿足這個(gè)需求，芯片應(yīng)滿足實(shí)時(shí)性和可靠性等要求。

首先是實(shí)時(shí)性，醫(yī)療設(shè)備需要快速的啟動(dòng)、無延時(shí)的圖像顯示、無縫的功能/參數(shù)轉(zhuǎn)換，例如手術(shù)中的數(shù)字X射線影像、救護(hù)車與醫(yī)院的實(shí)時(shí)影像交流。其次是可靠性，需要器件能夠在各種環(huán)境下的長時(shí)間無故障運(yùn)行，能夠迅速從軟件錯(cuò)誤引起的故障中恢復(fù)，能夠電磁環(huán)境抗干擾。

在滿足性能需求的同時(shí)，還有一些因素需要考慮：1.體積，直接影響產(chǎn)品的便攜性，便攜性能使設(shè)備得到更廣泛的應(yīng)用，將醫(yī)療保健從城市普及到鄉(xiāng)村及邊遠(yuǎn)地區(qū)、災(zāi)患區(qū)、醫(yī)院各個(gè)病房甚至救護(hù)車上；2.功耗，低功耗能大大延長設(shè)備續(xù)航時(shí)間，并有助于減小電池與設(shè)備尺寸；3.成本，低成本意味著更多人能夠享受最新的醫(yī)療技術(shù)，比如發(fā)展中國家與邊遠(yuǎn)地區(qū)的居民。

針對上述目標(biāo)，異質(zhì)SoC（片上系統(tǒng)）可以有效利用各種處理單元的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)性能、功耗、體積、可配置性、可擴(kuò)展性、開發(fā)效率（硬件&軟件）、一次性工程費(fèi)用（NRE budget）等因素的優(yōu)化配置，成為當(dāng)前的發(fā)展趨勢。一個(gè)很明顯的例子是，現(xiàn)在大多數(shù)高端嵌入式應(yīng)用處理器都基于ARM內(nèi)核（多核），并整合了圖形加速器，視頻編解碼加速器等資源，實(shí)現(xiàn)了全可編程SoC，通過可編程硬件、軟件及I/O，大大提高了系統(tǒng)的差異化與靈活性。

結(jié)語