時間：2023-09-22 09:30:29
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發(fā)表網(wǎng)為您精選了8篇人工智能對醫(yī)療的幫助，愿這些內(nèi)容能夠啟迪您的思維，激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
(訊)發(fā)展目標(biāo)明確，到2020年產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1000億元。此次《實施意見》為上海市人工智能發(fā)展提出了明確目標(biāo)。到2020年，人工智能對上海市創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展、經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級和社會精細化治理的引領(lǐng)帶動效能顯著提升，基本建成國家人工智能發(fā)展高地，局部領(lǐng)域達到全球先進水平。具體來看，到2020年要打造6個左右人工智能創(chuàng)新示范區(qū)域，形成60個左右人工智能深度應(yīng)用場景，建設(shè)100個以上人工智能應(yīng)用示范項目，建設(shè)10個左右人工智能創(chuàng)新平臺，培育10家左右人工智能創(chuàng)新標(biāo)桿企業(yè)，人工智能重點產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1000億元。到2030年，人工智能總體發(fā)展水平進入國際先進行列，初步建成具有全球影響力的人工智能發(fā)展高地。我們認(rèn)為，上海市在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、科研基礎(chǔ)、信息化程度、數(shù)據(jù)豐富程度、應(yīng)用場景等方面在國內(nèi)具有領(lǐng)先地位，具有發(fā)展人工智能的先天優(yōu)勢。大城市在城市管理、公共服務(wù)、交通、醫(yī)療、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級等領(lǐng)域存在的現(xiàn)有問題也有望通過人工智能技術(shù)而得以緩解，這進一步加強了上海這樣的大型城市對于人工智能的需求。此前廣州市的《建設(shè)“中國制造2025”試點示范城市實施方案》也將人工智能、新一代信息技術(shù)作為重點聚焦產(chǎn)業(yè)。政府的大力支持將推動人工智能在前沿技術(shù)、應(yīng)用落地、產(chǎn)業(yè)集群、創(chuàng)新生態(tài)等方面的快速發(fā)展。
政務(wù)數(shù)據(jù)開放有望加快，AI產(chǎn)業(yè)基金成立可期。大數(shù)據(jù)是人工智能的基石。在政務(wù)數(shù)據(jù)開放共享上，上海市政府也將加大開放力度。目前上海已經(jīng)形成最大的數(shù)據(jù)開放清單，有1500多項數(shù)據(jù)開放，下一步還將建立公共數(shù)據(jù)分級分類開放制度，出臺相關(guān)的政務(wù)數(shù)據(jù)申請公開使用的細則，建立公共數(shù)據(jù)開放的應(yīng)急工作機制，推進數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)利用、安全保護形成標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。目前，上海已編制政務(wù)數(shù)據(jù)資源共享目錄1.7萬多條，有26萬個數(shù)據(jù)項，年底前將啟動建設(shè)全市政務(wù)信息交換共享平臺。上海市政府下一步將建立跟企業(yè)合作的開放性行業(yè)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練庫，建設(shè)人工智能應(yīng)用多場景驗證環(huán)境。在資金扶持層面，市政府將加強財政資金扶持力度，引導(dǎo)企業(yè)和社會資本投入。目前，上海正在開展第一批人工智能產(chǎn)業(yè)基金和人工智能創(chuàng)新項目的組織遴選。在市場支持層面，將推動各級政府部門率先運用人工智能提升業(yè)務(wù)效率和管理服務(wù)水平，支持人工智能創(chuàng)新產(chǎn)品開拓市場應(yīng)用。我們認(rèn)為，人工智能的發(fā)展離不開政府，除了數(shù)據(jù)開放、資金扶持等實質(zhì)性支持外，政府在社會資源引導(dǎo)、產(chǎn)業(yè)集群建設(shè)、應(yīng)用場景開拓等方面會對整個行業(yè)帶來幫助。
投資評級:我們認(rèn)為，人工智能賦能是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大趨勢。遠期來看，人工智能與各行各業(yè)的融合有望帶來新一輪產(chǎn)業(yè)變革。近期來看，圖像識別、語音識別等人工智能技術(shù)在安防、金融、交通、零售、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)快速增長趨勢。我們看好人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，具體包括上游的人工智能芯片、智能傳感器，中游的人工智能算法、人工智能軟件以及下游的行業(yè)應(yīng)用。對于計算機行業(yè)，我們維持行業(yè)“看好”評級。（來源：信達證券 文/邊鐵城 編選：中國電子商務(wù)研究中心）
【關(guān)鍵詞】計算機；人工智能技術(shù)；應(yīng)用
1引言
人工智能技術(shù)已經(jīng)成為目前最受社會關(guān)注的新興科技之一，隨著該技術(shù)在各行業(yè)和領(lǐng)域中的應(yīng)用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發(fā)展，工作和學(xué)習(xí)效率都得到了質(zhì)的飛躍，未來，人工智能技術(shù)也必然會獲得更加廣闊的發(fā)展前景。
2人工智能技術(shù)概述
人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，這門學(xué)科的主要目標(biāo)是了解人類智能的本質(zhì)，并通過將人類智能轉(zhuǎn)移到智能機器中，使智能機器能在不同應(yīng)用場景下做出類人思維的反應(yīng)。人工智能是一項綜合了多項高新科技的綜合性學(xué)科，包含5項核心技術(shù)，分別是計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機器人技術(shù)和生物識別技術(shù)。其中，機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)計算機人工智能技術(shù)的核心技術(shù)，該技術(shù)使智能機器在算法復(fù)雜度理論、凸分析、統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經(jīng)發(fā)表的機器學(xué)習(xí)策略主要包括模擬人腦的機器學(xué)習(xí)和采用數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)方法2種策略。其中模擬人腦的機器學(xué)習(xí)策略又可細分為符號學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，符號學(xué)習(xí)是以認(rèn)知心理原理為基礎(chǔ)，在機器中輸入符號數(shù)據(jù)，用推理過程在圖或狀態(tài)空間中搜索并進行符號的運算，對概念性和規(guī)則性知識的學(xué)習(xí)能力較為突出，如示例學(xué)習(xí)、記憶學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)等；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是從微觀生理角度對人腦活動進行模擬，利用函數(shù)結(jié)構(gòu)模型代替人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以函數(shù)結(jié)構(gòu)進行數(shù)據(jù)運算，并在數(shù)據(jù)迭代過程中在系數(shù)向量空間中搜索，對函數(shù)型問題具有較好的學(xué)習(xí)能力，如拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、修正學(xué)習(xí)等。采用數(shù)學(xué)方法的機器學(xué)習(xí)主要是利用統(tǒng)計機器，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，擬定超參數(shù)，輸入樣本數(shù)據(jù)后根據(jù)不同的運算策略對模型進行訓(xùn)練，最后根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果進行結(jié)果預(yù)測。
3人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程
3.1人工智能技術(shù)的興起
雖然新興技術(shù)的興起獲得了廣泛的關(guān)注，但由于人工智能技術(shù)涵蓋的學(xué)科和技術(shù)范圍過大，興起階段的該技術(shù)的理論知識、產(chǎn)品應(yīng)用、發(fā)展應(yīng)用等均存在明顯缺陷。除此之外，計算機技術(shù)在當(dāng)時也并不成熟，當(dāng)時的計算機編程和計算水平較為落后，很多超前的想法以當(dāng)時的技術(shù)水平來說實現(xiàn)較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術(shù)在興起階段并未得到快速發(fā)展。
3.2人工智能技術(shù)的高速發(fā)展
人工智能技術(shù)這一概念在提出后近20年的時期中其發(fā)展始終處于停滯狀態(tài)，直至20世紀(jì)70年代，該領(lǐng)域的專家研發(fā)出全新的人工智能專家系統(tǒng)DENDRAL，該系統(tǒng)的誕生帶動人工智能技術(shù)邁向新的發(fā)展階段，并且在這之后進入高速發(fā)展時期。日本始終重視本國科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，并且在20世紀(jì)80年代提出“科技立國”的政策，此后很長一段時間，日本依托此國策使經(jīng)濟得到迅速恢復(fù)和發(fā)展。在1982年，日本國內(nèi)對第五代計算機的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計算機算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應(yīng)用效果，這一創(chuàng)新進一步促進了人工智能技術(shù)的發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展建立在多項先進學(xué)科共同發(fā)展的基礎(chǔ)上，與其他技術(shù)相比，人工智能技術(shù)在處理數(shù)據(jù)、整合資源方面具有更大優(yōu)勢。
3.3人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
3.3.1專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)指的是一種智能計算機程序系統(tǒng)，是人工智能技術(shù)應(yīng)用最為廣泛也最為重要的領(lǐng)域之一，系統(tǒng)中涵蓋大量某領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，通過應(yīng)用人類在該領(lǐng)域中的專家級別知識來為用戶解決在該領(lǐng)域中遇到的問題。專家系統(tǒng)有效地將人類智能延伸到專業(yè)領(lǐng)域中，實現(xiàn)了理論研究向?qū)嶋H應(yīng)用方向過渡的目標(biāo)，大幅提高了人類對專業(yè)問題的處理效率，并且專家系統(tǒng)依托復(fù)雜的算法能對專業(yè)問題未來發(fā)展的可能性進行更全面的計算，工作效率甚至?xí)热祟悓＜腋咝?、更?zhǔn)確。隨著對專家系統(tǒng)研究的不斷深入，目前很多專家系統(tǒng)都能依據(jù)對人類行為的模擬在不同的應(yīng)用場景中作出智能化的反應(yīng)和判斷，并且能夠利用知識庫，深入挖掘復(fù)雜問題的內(nèi)在聯(lián)系。專家系統(tǒng)已經(jīng)在多個領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用，幫助企業(yè)更客觀地摸索市場規(guī)律，從而作出正確的生產(chǎn)決策、調(diào)度規(guī)劃、資源配置計劃等，大幅提高了企業(yè)經(jīng)營的科學(xué)性，使企業(yè)能在節(jié)省生產(chǎn)成本的同時，獲得更好的經(jīng)濟效益。
3.3.2模式識別
模式識別是利用計算機技術(shù)將識別對象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術(shù)在模式識別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計算機視覺、腦網(wǎng)絡(luò)組等，希望通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)對復(fù)雜信息的識別和處理，這一應(yīng)用能促進多個行業(yè)向智能化方向發(fā)展，如軍事領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域等。
3.3.3機器人學(xué)
機器人學(xué)的主要研究方向是機器人的設(shè)計、制造和應(yīng)用，隨著人工智能技術(shù)的成熟與應(yīng)用，機器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業(yè)中的應(yīng)用已經(jīng)較為普遍，日常生活中常見的機器人包括掃地機器人、迎賓機器人、快遞機器人、早教機器人、無人機等，人們可以利用可移動設(shè)備對其進行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。
3.3.4機器學(xué)習(xí)
機器設(shè)備并不具備自主思考能力，在不同應(yīng)用場景下的反應(yīng)主要是依托計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和算法對人類思維模式進行模擬，并將人類行為進行充分消化以使自身性能得到優(yōu)化，能對不同問題進行處理。機器學(xué)習(xí)是一項涵蓋多個學(xué)科且復(fù)雜程度很高的科學(xué)，包含統(tǒng)計學(xué)、概率學(xué)、算法復(fù)雜度理論等，是人工智能的核心技術(shù)，也是推動計算機向智能化方向發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。
3.3.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)自進入高速發(fā)展時期后廣泛研究的重點內(nèi)容。利用計算機算法將人腦神經(jīng)元進行簡單化、抽象化、模式化，并構(gòu)建成與人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)相似的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟與發(fā)展為專家系統(tǒng)、模式識別、機器人學(xué)、生物、經(jīng)濟等多個學(xué)科的發(fā)展提供了技術(shù)支持，解決了很多人工智能技術(shù)發(fā)展中的實際難題。
4人工智能技術(shù)的應(yīng)用
4.1人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用
4.1.1計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理
人工智能技術(shù)與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)互相依存、互相促進、共同發(fā)展，在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的多個方面都有深入的應(yīng)用。其中，在網(wǎng)絡(luò)安全管理方面主要有如下應(yīng)用：①智能防火墻技術(shù)。防火墻技術(shù)隨著計算機的普迅速發(fā)展，應(yīng)用人工智能技術(shù)的防火墻技術(shù)比傳統(tǒng)防火墻技術(shù)的性能更加優(yōu)異。智能防火墻技術(shù)具有智能記憶功能，能自動記錄并儲存歷史處理病毒的記錄，在后續(xù)應(yīng)用過程中依據(jù)記錄直接優(yōu)化計算機匹配環(huán)節(jié)，減少計算機數(shù)據(jù)量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結(jié)合用戶的需求，對用戶不需要的彈窗功能、訪問權(quán)限、有害信息等進行智能化攔截。②計算機入侵檢測。防火墻的主要功能就是為計算機設(shè)備創(chuàng)造安全的運行環(huán)境，保證系統(tǒng)和內(nèi)部數(shù)據(jù)不被侵害。計算機入侵檢測功能是保障防火墻正常工作的基礎(chǔ)功能模塊，對提高計算機數(shù)據(jù)的安全性和可靠性具有直接的影響。應(yīng)用人工智能技術(shù)的入侵檢測功能，能對計算機系統(tǒng)進行智能化分析和處理，根據(jù)預(yù)定算法將處理數(shù)據(jù)整理成為入侵檢測報告，讓用戶能全面地掌握計算機設(shè)備的安全狀態(tài)。③垃圾郵件智能化處理。該技術(shù)依托人工智能技術(shù)中的模式識別功能，對接收郵件進行掃描和歸類，發(fā)現(xiàn)垃圾郵件后直接將其標(biāo)注為垃圾郵件，為用戶發(fā)出風(fēng)險警告，避免用戶因誤操對計算機系統(tǒng)造成損害。
4.1.2計算機網(wǎng)絡(luò)管理
人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用促進計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)向智能化方向發(fā)展。在實際應(yīng)用中，除計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理模塊外，還能解決多種網(wǎng)絡(luò)管理問題。隨著計算機技術(shù)的普及，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，網(wǎng)絡(luò)管理工作量和工作難度都達到了空前高度，通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，能大幅提高計算機網(wǎng)絡(luò)管理效率，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理效能。
4.2人工智能技術(shù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用
企業(yè)是市場經(jīng)濟活動的主要參與主體，是維持市場經(jīng)濟穩(wěn)定運行和發(fā)展的關(guān)鍵要素，在企業(yè)生產(chǎn)活動中科學(xué)地應(yīng)用人工智能技術(shù)，能有效提高企業(yè)的生產(chǎn)能力，促進企業(yè)獲得更高的經(jīng)濟效益和社會效益。具體應(yīng)用渠道如機械自動化、智能監(jiān)控、推薦系統(tǒng)、用戶購物行為分析、零售分析、數(shù)據(jù)提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細微之處實現(xiàn)工作效率上的提升，進而提升企業(yè)整體的運行效率。對工業(yè)行業(yè)來說，應(yīng)用機械自動化技術(shù)還能有效降低傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)中對人工的依賴性，大幅提高工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)能力，在行業(yè)發(fā)展的過程中起到了非常積極的促進作用。
4.3人工智能技術(shù)在航空航天技術(shù)中的應(yīng)用
航空航天技術(shù)是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學(xué)科，如信息技術(shù)、衛(wèi)星技術(shù)、生物技術(shù)、天文學(xué)、生命科學(xué)等，對提高國家的國防力量、提高國家的國際地位、促進國家經(jīng)濟增長都具有非常重要的意義。航天器設(shè)計是航空航天領(lǐng)域中的關(guān)鍵工作之一，而遠程控制又是航空航天技術(shù)長久發(fā)展以來研究的重點，因我國對該技術(shù)的研發(fā)起步較晚，我國對航空航天技術(shù)的研發(fā)存在重重困難，但經(jīng)過國家和科技工作者的不懈努力，目前我國航空航天技術(shù)已處于世界先進水平。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于航天遠程控制中，利用智能系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行自動采集、處理和儲存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運行狀態(tài)，根據(jù)分析結(jié)果制定運行決策，對提高航天器的運行安全性和運行質(zhì)量都是非常重要的舉措，推動國家航空航天事業(yè)獲得進一步發(fā)展。
4.4人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用
目前，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，使醫(yī)護人員的工作內(nèi)容不斷得到優(yōu)化，提高工作效率，還有效提高了國家醫(yī)療水平。具體應(yīng)用包括以下幾項內(nèi)容：①在電子病歷中的應(yīng)用。傳統(tǒng)就醫(yī)診斷環(huán)節(jié)，醫(yī)生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據(jù)病例詳細列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應(yīng)用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫(yī)療系統(tǒng)中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計算機中進行儲存，且現(xiàn)階段病例文件的儲存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性。②在健康管理中的應(yīng)用。在現(xiàn)代醫(yī)療中應(yīng)用人工智能技術(shù)，對病患的病情進行智能化分析，能使醫(yī)生對疑難病癥的分析更加全面準(zhǔn)確，制定針對性更強的醫(yī)療方案，提高醫(yī)療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。
5結(jié)語
綜上所述，計算機人工智能技術(shù)的應(yīng)用，對社會各行業(yè)都產(chǎn)生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優(yōu)化和改變，國家科技水平也不斷提升。加強對計算機人工智能技術(shù)的研究，推動人工智能技術(shù)在各個行業(yè)中的應(yīng)用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對促進人類社會的發(fā)展具有非常重要的意義。
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智能醫(yī)療的興起
人機大戰(zhàn)1∶4的比分讓相當(dāng)多的人感到失望和悲觀，還有人感到了恐懼，認(rèn)為人工智能戰(zhàn)勝人和主宰人類社會的時代已經(jīng)開啟。
然而，即便“阿爾法圍棋”最終以5∶0的大比分大勝李世石，也不意味著人工智能主宰世界和人類被奴役時代的到來，理由也并非只是“阿爾法圍棋”是人類設(shè)計出來的，而是因為，“阿爾法圍棋”其實開啟了人類利用人工智能的新時代，準(zhǔn)確地說，是拓寬了讓人工智能為人類干活的新天地，并有可能深入而廣泛地讓人類文明迅速發(fā)展。
“阿爾法圍棋”是靠深度學(xué)習(xí)、蒙特卡洛樹搜索算法和自我進化三招戰(zhàn)勝人類棋手的，這三大功能也是人類駕馭人工智能為人類服務(wù)的途徑。由于人工智能能夠自我學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)能力會越來越強，而且搜集和貯存的數(shù)據(jù)會越來越多，將會在更多的方面成為人的助手或替代人的工作。例如，除了替代一些體力勞動以及低級崗位外，會學(xué)習(xí)的人工智能還會接手一些需要創(chuàng)造性、技術(shù)性和復(fù)雜運算的工作。此外，在各個領(lǐng)域的新產(chǎn)品的研發(fā)、預(yù)測分析、推廣等方面，人工智能也能產(chǎn)生巨大的作用，創(chuàng)造不可估量的效益。
設(shè)計“阿爾法圍棋”的深度思想公司（Deep Mind）的CEO杰米斯?哈薩比斯提出了人工智能的通用性，即通用人工智能，這種智能與人類專家協(xié)作可以解決和處理更多需要智慧才能解決的問題，如診治疾病，處理氣候變化、能源、基因組學(xué)、宏觀經(jīng)濟學(xué)、金融系統(tǒng)、物理等方面的幾乎所有問題。哈薩比斯稱，人類想要掌握的學(xué)科越來越復(fù)雜，即使是最聰明的人，窮其一生也難以掌握其中一個領(lǐng)域。如果將“阿爾法圍棋”看成一個能夠自動將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為可用知識的過程，那么通過篩選泛濫的數(shù)據(jù)得出合理的觀點就指日可待。研究人員正在努力研究的是一種可以解決任何問題的人工智能超級解決方案。
具體而言，如果“阿爾法圍棋”的自我學(xué)習(xí)能力、大數(shù)據(jù)存儲和分析功能應(yīng)用到醫(yī)藥領(lǐng)域，將誕生一種新的醫(yī)療和醫(yī)藥模式，即智能醫(yī)療（有人稱智慧醫(yī)療，但由于智慧似乎為人類所特有，以人工智能為基礎(chǔ)的新型醫(yī)療稱智能醫(yī)療更好）。
智能醫(yī)療是指通過打造健康檔案區(qū)域醫(yī)療信息平臺，利用最先進的計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、基礎(chǔ)研究（醫(yī)學(xué)和藥物研究）與臨床治療、醫(yī)療機構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動，逐步達到信息化防治疾病和健身強體的目標(biāo)。
例如，通過無線網(wǎng)絡(luò)，使用掌上電腦便捷地聯(lián)通各種診療儀器，醫(yī)務(wù)人員能隨時掌握每個病人的病案信息和最新診療報告，隨時隨地快速制定診療方案；在醫(yī)院任何一個地方，醫(yī)護人員都可以登錄距自己最近的系統(tǒng)查詢醫(yī)學(xué)影像資料和醫(yī)囑；患者的轉(zhuǎn)診信息及病歷可以在任意一家醫(yī)院通過醫(yī)療聯(lián)網(wǎng)方式調(diào)閱；任何科學(xué)研究，包括醫(yī)學(xué)和與醫(yī)學(xué)相關(guān)的物理、化學(xué)等領(lǐng)域的研究最新成果能在互聯(lián)網(wǎng)上及時公布等，讓診斷、治病和用藥以及公眾的保健得到最有效、最迅速、最適宜、最廉價和最科學(xué)的處理。
智能醫(yī)療的具體表現(xiàn)
以“阿爾法圍棋”為例，可以知道什么是智能醫(yī)療。
研發(fā)出“阿爾法圍棋”的深度思想公司并非只是專注于讓“阿爾法圍棋”與人類棋手過招，而是注重把人工智能通過學(xué)習(xí)解決實際問題的能力貫穿應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。2016年2月深度思想公司就已經(jīng)了在醫(yī)護領(lǐng)域使用的深度學(xué)習(xí)程序――深度思想健康（Deep Mind Health）。這是一款手機應(yīng)用程序（APP），包括“識別風(fēng)險病人”（Stream）和“早期臨床護理管理”（Hark）兩個模塊。
這種手機應(yīng)用程序當(dāng)然也是一種人工智能，它們需要學(xué)習(xí)和幫助醫(yī)護人員監(jiān)護一些表面上不嚴(yán)重但實際很危險的病人，或者一些急性發(fā)病者。例如，深度思想健康的“識別風(fēng)險病人程序”可以及時發(fā)現(xiàn)急性腎衰竭高風(fēng)險病人，以便讓醫(yī)生及時治療并改善對病人的護理。這個程序是通過檢讀血液檢查報告，以辨別哪些病人存在風(fēng)險。結(jié)果表明，有25%的急性腎衰竭死亡可以通過這個程序避免?！霸缙谂R床護理管理程序”則能幫助醫(yī)生制定治療方案和采取行動。使用該項程序能避免38%的患者病情惡化。
當(dāng)然，這些只是人工智能開發(fā)和應(yīng)用的冰山一角。實際上，在醫(yī)藥領(lǐng)域利用計算機技術(shù)和人工智能最早和進展較大的是藥物的研發(fā)與監(jiān)控。計算機和人工智能對于藥物的研發(fā)在很多方面都起到了作用，如研發(fā)新藥、老藥新用、藥物篩選、預(yù)測藥物副作用、藥物跟蹤研究等。這實際上已經(jīng)產(chǎn)生了一門新學(xué)科，即藥物臨床研究的計算機仿真（CTS）。
一種新藥的開發(fā)一般估計需要15年時間，耗資10億美元，但最近的估計是可能耗資40億～120億美元，還不能保證成功。因為，除了要求新藥要有療效外，還需要安全性的保障。如何監(jiān)控和預(yù)測藥物的副作用或不良反應(yīng)就成為研發(fā)一種新藥或老藥新用的重要保證。
對于傳統(tǒng)的藥物研發(fā)來說，一種藥物必須經(jīng)過動物試驗和人體的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期臨床試驗。而且，即便Ⅲ期試驗后批準(zhǔn)上市，還有Ⅳ期臨床研究，即新藥上市后進行的臨床研究，而且一類新藥要求進行2000個病例的IV期試驗。這也是造成藥物研發(fā)周期長、費用高的重要原因。
但是，在今天有了計算機程序，特別是以“阿爾法圍棋”為代表的能自我學(xué)習(xí)的計算機程序（軟件），就為人們提供了一個檢測藥物的人工智能安全專家。首先是在新藥篩選時可以獲得安全性較高的幾種備選物質(zhì)。當(dāng)很多個甚至成千上萬個化合物都對治療肝癌顯示出某種療效，但又對它們的安全性難以判斷時，便可以利用“阿爾法圍棋”的策略網(wǎng)絡(luò)和評價網(wǎng)絡(luò)，以及蒙特卡洛樹搜索算法來挑選最具有安全性的化合物，成為新藥的最佳備選者。
同樣，對于尚未進入動物和人體試驗階段的藥物，也可以利用類似“阿爾法圍棋”這樣的人工智能來檢測新藥的安全性。因為，每一種藥物作用的靶向蛋白和受體都并不專一，如果作用于非靶向受體和蛋白就會引起副作用。類似“阿爾法圍棋”的程序可以通過對既有的數(shù)千種已知藥物的副作用進行篩選搜索，以判定一種藥物是否會有副作用，或副作用的大與小以及最小，由此選擇那些副作用概率最小和實際產(chǎn)生副作用最小的藥物進入動物和人體試驗，就會大大增加成功的概率，節(jié)約時間和成本。當(dāng)然，利用“阿爾法圍棋”等程序還可模擬和檢測藥物進入人體內(nèi)的吸收、分布、代謝和排泄、給藥劑量-濃度-效應(yīng)之間的關(guān)系等情況，讓藥物研發(fā)進入快車道。
大數(shù)據(jù)和信息共享
大數(shù)據(jù)和信息共享同樣是智能醫(yī)療的核心。信息共享成為智能醫(yī)療的重要性在于，全球的科研人員只有科研共享，才能對各種危害人們健康的疾病和頑癥，如艾滋病、癌癥等進行有效的治療，挽救人們的生命。這一點在突發(fā)公共衛(wèi)生事件，尤其是暴發(fā)危害人們生命的疾病時，具有重大的作用，例如最近在南美爆發(fā)的寨卡病。
由于醫(yī)護人員對寨卡病的發(fā)病機理、傳播途徑和危害胎兒和孕婦的機理并不清楚，對待這種疾病既無有效的藥物，也沒有疫苗，因此需要更多更新的研究結(jié)果來指導(dǎo)防治疾病，而對于最新研究信息的共享，則有助于指導(dǎo)全球醫(yī)務(wù)人員和公共衛(wèi)生專業(yè)人員，并通過醫(yī)護人員向公眾提供科學(xué)的防治方法。
正是在寨卡病的防治上，信息共享得以突破?，F(xiàn)在，美國威斯康星大學(xué)麥迪遜分校病毒學(xué)家康納研究團隊用寨卡病毒感染猴子進行試驗，并在網(wǎng)上公開了首批數(shù)據(jù)。這一行為改變了過去研究人員只是在學(xué)術(shù)期刊發(fā)表研究結(jié)果和數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)做法。美國研究人員在網(wǎng)上的是2016年2月15日他們將寨卡病毒注射進3只印度恒河猴體內(nèi)獲得的血液、唾液和尿中所檢測到的病毒數(shù)量的原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能讓每個人都看到，并且每天都會更新研究結(jié)果。
此次康納等人首先在網(wǎng)上公布動物試驗的數(shù)據(jù)意味著，生物醫(yī)學(xué)已經(jīng)正式踏入智能醫(yī)療門檻。與此同時，中國研究人員也借寨卡的防治和研究而跨入智能醫(yī)療和大科技的門檻。中國疾控中心與江西省疾控中心、浙江省疾控中心、軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院等單位合作，分別對寨卡病毒感染病例血液和尿液標(biāo)本中的寨卡病毒基因組進行了全面解析，獲得病毒全基因組序列，并到網(wǎng)上。
這種科研的資源共享顯然為人們認(rèn)識寨卡病的病理、研制藥物和疫苗奠定了基礎(chǔ)。而且，基于對不同來源的寨卡病毒特點的認(rèn)識，將進行針對性的藥物和疫苗研發(fā)。例如，中國疾控中心和江西省疾控中心合作測序的寨卡病毒基因組有10676個堿基，與目前在美洲的流行病毒株具有高度同源性。但是，浙江省疾控中心測序的寨卡病毒核酸序列與太平洋島國法屬波利尼西亞地區(qū)報道的病毒基因組序列高度同源，而與中國其他省份報告的輸入病例的病毒核酸序列存在差異。
不過，美國研究人員在網(wǎng)上公布恒河猴試驗的數(shù)據(jù)還具有更多的意義。寨卡病是一起非常緊急的公共衛(wèi)生突發(fā)事件，所有人都在與寨卡病毒賽跑，也與時間賽跑。除了不應(yīng)讓科學(xué)家的競爭成為保密理由而延緩對寨卡病的認(rèn)知和防治外，還要意識到，對人的研究有很多倫理限制而無法獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)和知識。
由于寨卡病毒感染的形式和機制在人和恒河猴體內(nèi)相似和相同，研究人員能通過向猴子體內(nèi)注射不同劑量的寨卡病毒而獲得該病有價值的第一手相關(guān)信息?？茖W(xué)家能對懷孕恒河猴體內(nèi)的羊水反復(fù)取樣，以判斷寨卡病毒能否以及多染胎兒。這些數(shù)據(jù)一方面不可能從人身上快速且合乎倫理地獲取到，另一方面也可能因此而延誤人們對寨卡病毒是否導(dǎo)致小頭兒等的認(rèn)知。
有了對恒河猴的研究結(jié)果，并且能在網(wǎng)上，就能較快地獲得諸如寨卡病毒是否與小頭兒關(guān)聯(lián)的確切信息和機理，例如，正在發(fā)育的胎兒可能何時會被寨卡病毒侵襲而導(dǎo)致出生缺陷，也就能為人們提供防治的線索和方式。
此外，由于世界一些國家反對動物試驗，尤其是反對用靈長類動物進行醫(yī)學(xué)試驗的呼聲越來越大，浪潮越來越高。歐洲一些國家，如德國已經(jīng)在減少靈長類動物的醫(yī)學(xué)試驗，美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）也已決定結(jié)束其下屬一家實驗室存有爭議的猴子試驗，并終止了對黑猩猩侵入性試驗的經(jīng)費支持。
在這樣的情況下，美國研究人員在網(wǎng)上公布寨卡病毒感染猴子的數(shù)據(jù)就更具有意義，因為這是在實現(xiàn)一個共同的目標(biāo)，資源共享能讓那些并沒有進行動物試驗的研究人員了解動物試驗的情況和數(shù)據(jù)，也就會減少使用靈長類動物進行試驗。
當(dāng)然，大科技時代的資源共享也會讓科研人員產(chǎn)生疑慮，其中最核心的是，研究成果的界定和歸屬，以及其他研究人員是否采信網(wǎng)上的動物和其他研究數(shù)據(jù)及結(jié)果。
對于第一個問題，也許可以用網(wǎng)上公布的時間來判斷一項研究結(jié)果的最早時間和進行研究的科研人員，至于對網(wǎng)上公布的研究結(jié)果的采信與否，可能會隨著大科技時代的進展由實踐做出回答。無論其他研究人員是否采信網(wǎng)上公布的結(jié)果和數(shù)據(jù)，都會進行驗證，因此，可能會有效地檢驗網(wǎng)上公布的研究結(jié)果。
患者也要利用智能醫(yī)療
一般而言，智能醫(yī)療通常指的是計算機、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)+如何讓醫(yī)生和專業(yè)機構(gòu)對病人的疾病診治更準(zhǔn)確和更科學(xué)，讓人們既能看病有效，又能少花錢。
例如，現(xiàn)在飛利浦公司設(shè)計了一個智能軟件飛利浦健康套件數(shù)字平臺，希望將消費者、患者和醫(yī)療服務(wù)人員三方進行串連，在互聯(lián)的護理領(lǐng)域進行嘗試。這個平臺是一個基于云技術(shù)的開放安全平臺，能夠收集和分析從健康手表、血壓計、耳式體溫計和身體分析儀等多個設(shè)備源頭的健康數(shù)據(jù)。醫(yī)生也可以在第一時間了解到患者的情況并做出醫(yī)療判斷和治療方案，從而大大降低醫(yī)療成本和漏診誤診的發(fā)生率。
智能醫(yī)療的另一個維度是患者和家屬，以及需要保健的正常群體，他們也需要大數(shù)據(jù)和智能分析來選擇自己所需的診治疾病的方式和程序，以及正常人需要選擇的保健措施。
在這方面，利用大數(shù)據(jù)設(shè)計成智能軟件，為患者和公眾提供就醫(yī)和保健的信息也格外重要。現(xiàn)在，美國已經(jīng)出現(xiàn)了主流醫(yī)院評價平臺的智能軟件，供廣大公眾選擇。這個平臺對美國近5000家醫(yī)院、約14萬醫(yī)生以及16個醫(yī)療領(lǐng)域的137家專業(yè)醫(yī)院排名。這個排名對醫(yī)院聲譽、患者存活率、患者安全性以及其他醫(yī)療相關(guān)指標(biāo)在內(nèi)的數(shù)十項評價指標(biāo)進行綜合排序，由第三方公司或組織進行多方位、多元化評價，更加關(guān)注醫(yī)療產(chǎn)出以及患者滿意度。如此，這種智能平臺可以向公眾提供他們可以選擇和信賴的醫(yī)院進行就診和治病。
現(xiàn)在，中國對醫(yī)院和醫(yī)生的評價還是采用最普遍的醫(yī)院等級劃分標(biāo)準(zhǔn)（3級10等）。醫(yī)院評審分級標(biāo)準(zhǔn)包括醫(yī)院的規(guī)模、技術(shù)水平、醫(yī)療設(shè)備、管理水平、醫(yī)院質(zhì)量等5個標(biāo)準(zhǔn)，但由于其他評審內(nèi)容設(shè)置缺乏直觀指標(biāo)，容易量化的硬件標(biāo)準(zhǔn)（床位、科室設(shè)置、醫(yī)療設(shè)備、人員配備等）成為劃分醫(yī)院等級的決定因素，暫時未能考慮醫(yī)院的綜合醫(yī)療效果、患者存活率、患者安全性等。
現(xiàn)在，中國研究人員意識到醫(yī)院評價和大數(shù)據(jù)的重要性，復(fù)旦大學(xué)醫(yī)院管理研究所已經(jīng)邀請全國30個臨床?？频膸浊恢麑＜覍W(xué)者共同參與評審中國最佳醫(yī)院排行榜。其中，醫(yī)院?？坡曌u主要由專家提名心目中名列前茅的醫(yī)院，而在科研學(xué)術(shù)方面，得分主要來自于國家級獎項和科學(xué)引文索引（SCI）影響因子。
――找到甲狀腺結(jié)節(jié)，標(biāo)注位置和尺寸，并提示良性或惡性的可能性。
浙醫(yī)一院的醫(yī)生接待了一家來自兄弟單位的醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)團隊――德尚韻興的專家們。
這個團隊的背景很牛，首席科學(xué)家孔德興是知名數(shù)學(xué)家，浙大求是特聘教授。10多年前，當(dāng)國際上剛開始把數(shù)理模型和高性能數(shù)學(xué)算法應(yīng)用到醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域時，這個團隊也極為敏銳地進入這個新興領(lǐng)域探索。他們開發(fā)的“DE三維可視化系統(tǒng)”，用于精準(zhǔn)外科手g的術(shù)前規(guī)劃、術(shù)中導(dǎo)航和術(shù)后定量評估，是北京301醫(yī)院的必備軟件之一。
最近幾年，他們將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于超聲聲像，開發(fā)了甲狀腺結(jié)節(jié)智能診斷系統(tǒng)DE-超聲機器人（以下簡稱超聲機器人）。在此過程中，他們對原本“均碼”的算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，針對疾病特點進行“量體裁衣”。相關(guān)技術(shù)文章發(fā)表后，谷歌深度學(xué)習(xí)團隊DeepMind也關(guān)注并引用了文章。
“副主任醫(yī)師水平”
德尚韻興團隊此行就是帶著“超聲機器人”來跟浙醫(yī)一院的超聲醫(yī)生“PK”的。醫(yī)生只要坐在B超機前，用探頭給病人檢查后，將采集的圖像保存發(fā)送給超聲機器人，超聲機器人就能實時生成檢查結(jié)果――找到甲狀腺結(jié)節(jié)，標(biāo)注位置和尺寸，并提示良性或惡性的可能性。
不過，面對這個“超聲機器人”，浙醫(yī)一院的醫(yī)生心中充滿疑問――這個系統(tǒng)怎么能像他們一樣做判斷？結(jié)果準(zhǔn)嗎？出于禮貌，他并未當(dāng)場提出。
當(dāng)?shù)律许嵟d專家離開后，這位主任醫(yī)生準(zhǔn)備了202個病例（惡性結(jié)節(jié)有病理對照，良性結(jié)節(jié)有三年以上隨訪期）發(fā)送給超聲機器人，并認(rèn)真記錄機器人的診斷結(jié)果， 結(jié)果顯示機器人的診斷準(zhǔn)確率為85.7%。一段時間后，當(dāng)他再次見到德尚韻興的專家時，主動告訴他們：“我判斷，超聲機器人達到了醫(yī)院副主任醫(yī)師的水平，確實挺好?！?/p>
好的開始是成功的一半――這也開啟了浙醫(yī)一院和德尚韻興后續(xù)的合作。
實際上，人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，在國內(nèi)外都是剛剛起步。
“不能說是完全空白，但這個方向有很多值得我們研究的東西?！钡律许嵟d總經(jīng)理胡海蓉說。
德尚韻興扮演著領(lǐng)域的“拓荒者”。胡海蓉向《IT經(jīng)理世界》坦言，在這幾年人工智能的落地實踐中，她認(rèn)為，組建跨學(xué)科團隊，選擇合適的切入點，收集和規(guī)范數(shù)據(jù)，開發(fā)讓醫(yī)生得心應(yīng)手的產(chǎn)品是較為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。
跨學(xué)科明星隊
人工智能+醫(yī)學(xué)的落地實踐，需要跨學(xué)科明星隊。
“這里的關(guān)鍵體現(xiàn)在‘交叉’上?！焙Ｈ卣f，“在醫(yī)學(xué)重大需求上，數(shù)學(xué)家、計算機科學(xué)家或醫(yī)學(xué)專家，任何單一力量是無法實現(xiàn)的?！?/p>
在這類團隊中，數(shù)學(xué)專家負(fù)責(zé)提出高性能數(shù)學(xué)模型，“好的模型就像具有高IQ的大腦?！贬t(yī)學(xué)專家提供臨床知識和經(jīng)驗，讓機器能學(xué)到“真知灼見”，計算機軟件專家要把數(shù)學(xué)家的語言轉(zhuǎn)化成高效的計算機語言。
“可是，數(shù)學(xué)家、醫(yī)學(xué)家和計算機專家都有各自的語言，怎么把他們串起來呢？”胡海蓉繼續(xù)分析說，“我們就需要找到一個具有生物醫(yī)學(xué)工程背景的人來做產(chǎn)品經(jīng)理。他來負(fù)責(zé)產(chǎn)品的市場調(diào)研和規(guī)劃，管理整個團隊，充當(dāng)‘多種部隊’之間的翻譯和橋梁?！?/p>
切入甲狀腺超聲診斷
選擇切入點也很有講究。這個切入點不能太過復(fù)雜――它要讓團隊能小步快跑，保障后續(xù)項目的進一步深入拓展；也不能太容易――它要能對醫(yī)療痛點有質(zhì)的幫助，才有推廣的價值，容易被市場接受。
“甲狀腺結(jié)節(jié)診斷”最終跳入德尚韻興團隊的視線。
甲狀腺癌在中國女性癌癥發(fā)病率排名第五，在德尚韻興所在的杭州，甚至排在第一位。但由于個體化差異，目前三甲醫(yī)院甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷準(zhǔn)確率平均只有60%～70%。用人工智能提升診斷準(zhǔn)確率能造福老百姓。
相對肺、肝臟等器官，甲狀腺是一個淺表器官，器官結(jié)構(gòu)相對簡單，沒有復(fù)雜的血管。根據(jù)超聲聲像，就能對甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性作出診斷。
但同時，甲狀腺超聲診斷也有一定復(fù)雜度――不像CT和核磁，超聲因每位醫(yī)生的掃描手法不同，得到的數(shù)據(jù)千變?nèi)f化，因此對影像識別算法有很高要求。從這樣一個診斷既有其簡便性，又有其復(fù)雜度的疾病做起，可以在過程中積累足夠經(jīng)驗，為開發(fā)難度更高的疾病，如乳腺腫塊、肝臟腫塊、肺結(jié)節(jié)的良惡性診斷打下基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)！
對于醫(yī)療人工智能團隊來說，數(shù)據(jù)的收集、規(guī)范和標(biāo)注是行業(yè)性難題。
“數(shù)據(jù)收集不能全靠醫(yī)院?！焙Ｈ乜偨Y(jié)說。深度學(xué)習(xí)靠的是“吃透”大量樣本。但目前大部分醫(yī)療機構(gòu)并不愿公開數(shù)據(jù)。德尚韻興嘗試通過多個渠道，有社區(qū)檢查，有付費志愿者，也有試點醫(yī)院。
“我們已收集了兩三萬張超聲圖像，這是不多的?！焙Ｈ乜陀^地說，“如果樣本量能提高一倍，我們的診斷準(zhǔn)確率還有較高的提升空間?！爆F(xiàn)在德尚韻興的甲狀腺超聲機器人診斷準(zhǔn)確率已達85%以上。
除了數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)的規(guī)范和標(biāo)注是另一項需要大量調(diào)研和溝通協(xié)作的活。
以甲狀腺結(jié)節(jié)超聲診斷為例，數(shù)據(jù)規(guī)范要從“醫(yī)生的掃描手法”開始。團隊走訪了多家醫(yī)院，聽取多位醫(yī)生建議，規(guī)范掃描手法，形成最終文檔。
拿到超聲影像后，還要找到結(jié)節(jié)進行勾畫?，F(xiàn)實中，醫(yī)生和算法工程師對結(jié)節(jié)的勾畫有不同標(biāo)準(zhǔn)，哪一種勾畫對計算機算法更有利？團隊要綜合考慮，制定出適合的標(biāo)準(zhǔn)。
在數(shù)據(jù)規(guī)范化過程中，對那些疑難病例的判斷和標(biāo)注，特別需要醫(yī)學(xué)專家的指導(dǎo)?！暗咚结t(yī)生的工作是最繁忙的，他們往往沒有時間和興趣參與標(biāo)注?！钡律许嵟d要想辦法爭取醫(yī)學(xué)專家的支持。
線上線下的商業(yè)探索
目前，國內(nèi)業(yè)界對醫(yī)療人工智能的定位有一個共識――定位在輔助診斷上。人工智能系統(tǒng)可取代醫(yī)生重復(fù)性、機械性的工作，讓醫(yī)生能夠看更多的病人，做更多有價值的醫(yī)學(xué)探索。
德尚韻興的超聲機器人也是這樣定位的。它可以先選出有問題的聲像圖給醫(yī)生，及時提醒惡性風(fēng)險，讓醫(yī)生能更仔細的查看把關(guān)。
經(jīng)過一段時間的試點后，德尚韻興的超聲機器人將首先向基層醫(yī)院推廣，這將提高基層醫(yī)院患者首診的診斷水平，讓更多患者不出遠門就能獲得“專家級”服務(wù)，再根據(jù)診斷結(jié)果到不同級別醫(yī)院治療。
超聲機器人可部署在云端，這特別適合新疆、等基層醫(yī)院分散的地域。通過英特爾聯(lián)合創(chuàng)新實驗室的牽線，在新疆人民醫(yī)院聯(lián)合130多家醫(yī)院建立的遠程會診體系中，超聲機器人將成為關(guān)鍵服務(wù)之一。同時，與遠程醫(yī)療平臺匯醫(yī)在線的合作，超聲機器人也為平臺上簽約的全國基層醫(yī)院服務(wù)。
超聲機器人也有單機版，部署在醫(yī)院和體檢中心。其中，與從事體檢中心業(yè)務(wù)的北京世紀(jì)經(jīng)綸的合作，超聲機器人將推廣到幾個省。
人工智能作為一項綜合性應(yīng)用技術(shù)，其研發(fā)的主要目的便是為了模仿人類的思維與行為，從而代替人們?nèi)ネ瓿梢恍╇y度較大、復(fù)雜繁瑣的工作，以此為人們節(jié)省出大量時間，提高人們的日常工作效率?，F(xiàn)今，我們?nèi)粘Ｉ钪须S處可見的智能化產(chǎn)品便是人工智能技術(shù)的重要體現(xiàn)，這些智能化產(chǎn)品的出現(xiàn)在方便我們?nèi)粘Ｉ畹耐瑫r，也使生活變得更加豐富多彩起來。除此之外，目前人工智能技術(shù)的應(yīng)用極為廣泛，與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有著十分密切的聯(lián)系，包括自動程序設(shè)計、智能控制等等，都是人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用。
二、人工智能應(yīng)用在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的優(yōu)勢
（一）更具實用性
隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的使用覆蓋率不斷擴大，當(dāng)前各個領(lǐng)域乃至生活的各個細節(jié)都難以離開計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。而人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，從此使計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)變得更具實用性。智能與科技相結(jié)合，人工智能利用對新知識的學(xué)習(xí)能力，進而實現(xiàn)了對一些較難數(shù)據(jù)的推理核算工作。這樣不僅極大程度的節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)查找的時間，還有效改善了人們的工作與生活，促進了工作效率與生活質(zhì)量的雙重提升。正因如此，人工智能技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用更具實用性。
（二）便于網(wǎng)絡(luò)管理
計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，讓人們進行信息交流和討論也變得更加方便快捷，同時也對世界各國之間建立良好的國際關(guān)系產(chǎn)生了極大幫助。隨著人們對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，因此對其要求也開始不斷提升。而在人工智能的作用下，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也從此變得更具優(yōu)勢，對于人們無法處理或難度系數(shù)較大的問題，人工智能都能一一進行妥善處理。同時，人工智能還能加強對大數(shù)據(jù)的監(jiān)控，實現(xiàn)智能化的網(wǎng)絡(luò)安全管理，也使人們的交流與聯(lián)系變得更具有安全性。由此可以看出，人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用極為重要。
三、人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用
（一）智能防火墻防護體系
防火墻的主要功能是抵御黑客攻擊，防止計算機系統(tǒng)中的潛在風(fēng)險對其造成破壞。人工智能技術(shù)與計算機系統(tǒng)中的防火墻技術(shù)相互融合，這樣計算機的防護系統(tǒng)就相當(dāng)于擁有了一位智能管家。如此一來，計算機系統(tǒng)不僅多了一重安全保障，同時給人們的使用也帶來更為便捷、高效的體驗。由于人工智能技術(shù)具備極強的數(shù)據(jù)分析能力，對于各行各業(yè)時常出現(xiàn)的計算機網(wǎng)絡(luò)安全問題，人工智能防護都能及時對其進行全面優(yōu)化與處理。比如目前現(xiàn)有的一些人工智能殺毒軟件，即使沒有網(wǎng)絡(luò)連接，同樣也能為計算機系統(tǒng)保駕護航，幫助其免受攻擊。同時智能防火墻的研發(fā)，還有效避免了以往的防火墻技術(shù)頻繁進行網(wǎng)絡(luò)運行控制的弊端，只會在不確定的情況下進行報警詢問和訪問控制，而在計算機程序正常運行或者智能防火墻已判定病毒的情況下是不會對用戶進行訪問控制的。由此可以看出，智能防火墻增加了智能化識別技術(shù)，其在計算機系統(tǒng)中的識別力更加敏銳，更為高效的實現(xiàn)了預(yù)防病毒侵害的目的。
（二）智能信息檢索
網(wǎng)絡(luò)時代的到來，人們需要了解和掌握信息時都可以通過計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來實現(xiàn)，而正因為人們對各類信息的需求越來越廣泛，也因此導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)上的信息呈現(xiàn)出繁多、復(fù)雜的局面。此種情況下，當(dāng)人們需要獲取信息時也變的無從下手，海量的信息中開始很難篩選出能滿足其需求的內(nèi)容。而當(dāng)計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中科學(xué)應(yīng)用人工智能技術(shù)后，智能信息檢索的出現(xiàn)不僅有效彌補了傳統(tǒng)搜索方式的非個性化搜索功能，還實現(xiàn)了傳統(tǒng)搜索所沒有的分布式智能搜索。如果用戶采用其搜索所需信息，智能搜索將會自動對用戶所需的信息的相關(guān)領(lǐng)域進行搜集、篩選、過濾，最終對用戶提供其感興趣且有價值的信息內(nèi)容，以此大大節(jié)省用戶獲取信息的時間，并提高其工作效率。
（三）智能過濾系統(tǒng)
日常生活中，當(dāng)我們利用計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行學(xué)習(xí)或工作時，常常會因為電腦中大量占用內(nèi)存的垃圾信息而影響到工作效率。比如一些垃圾郵件等，它們占用了電腦內(nèi)存，長期下來就會導(dǎo)致電腦無法正常運行，最終導(dǎo)致我們的工作效率大大降低。而當(dāng)計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用到人工智能后，其具有的智能化識別技術(shù)就如同為計算機系統(tǒng)配備了一個人工大腦，不僅能自動攔截用戶使用過程中出現(xiàn)的垃圾信息，還能對各類信息進行分類處理。如用戶收到郵件后，其智能過濾系統(tǒng)便會自動開啟掃描，將垃圾信息篩選出來提醒用戶盡快進行清理操作，有效保護用戶使用過程中的安全。這樣一來，人工智能與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)完美融合后產(chǎn)生的智能過濾系統(tǒng)就為人們節(jié)省了大量的時間，同時也保障了工作和學(xué)習(xí)的效率。
（四）智能機器人
在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展下，人工智能技術(shù)也在不斷發(fā)展，而智能機器人也正是其共同發(fā)展的產(chǎn)物。如今的智能機器人相比傳統(tǒng)機器人在思維、感知等方面都得到了極大完善，其通過全面模擬人類的智慧與能力，已經(jīng)逐漸應(yīng)用于社會各個領(lǐng)域。比如許多人類自身難以完成的高難度危險作業(yè)等，智能機器人都可以代替其高效完成任務(wù)。此外，智能機器人在商業(yè)管理、救火救災(zāi)、軍事、醫(yī)療等方方面面都有涉及，比如自動駕駛、識別生物體征等等。正因為有了計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，人工智能的作業(yè)才得以高效發(fā)揮，因此，不僅是人工智能方便了人們的生活，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也對人們的生活作出了巨大貢獻。
（五）智能人機交互
人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的另一重大應(yīng)用便是智能人機交互，其主要體現(xiàn)在智能家電家居、自動駕駛、人機對弈、管理培訓(xùn)、機器教學(xué)、醫(yī)療服務(wù)等方面。據(jù)相關(guān)研究表明，相比人類，機器核算往往更能準(zhǔn)確無誤的完成人類指定的各項操作，因此智能人機交互的發(fā)展也將會得到越來越廣泛的應(yīng)用，從而對人類未來的日常生活帶來極其重要的影響。
（六）智能數(shù)據(jù)挖掘
大數(shù)據(jù)挖掘主要指的是通過對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行分析和提取，最終篩選出其中具有實用價值的信息，從而為人們學(xué)習(xí)和使用提供便捷，既為用戶節(jié)省了大量時間，也使其工作起來更為高效。人工智能利用相應(yīng)技術(shù)充分模擬人類大腦的運行過程及狀態(tài)，并在大數(shù)據(jù)挖掘過程中得以應(yīng)用，目前已經(jīng)逐步體現(xiàn)在醫(yī)療、工業(yè)、司法等多個領(lǐng)域，未來給人類生活的方方面面也將會提供極大的幫助。
關(guān)鍵詞：人工智能；大數(shù)據(jù)；交叉領(lǐng)域
自二戰(zhàn)時期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機帶來勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學(xué)家在達特茅斯研討會上提出，時至今日，人工智能經(jīng)歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望。縱觀當(dāng)下，人工智能不僅僅是機器智能，在深度學(xué)習(xí)和推陳出新的算法推動下，其攜手云計算、大數(shù)據(jù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，攻破了自然語言語音處理、圖像識別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認(rèn)知科學(xué)、機器人學(xué)、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎(chǔ)層、技術(shù)層到應(yīng)用層等多個方面，為人類文明帶來了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬象，在其基礎(chǔ)上衍生的大數(shù)據(jù)“洪流”對人類社會的方方面面進行沖擊，這些數(shù)字的價值已然超越了諸如金錢、財產(chǎn)、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當(dāng)我們沉迷于大數(shù)據(jù)的海洋中時，我們是否有能力像藍鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當(dāng)今大數(shù)據(jù)和人工智能時代存在的一個重大問題。是“曲徑通幽”還是“會當(dāng)凌絕頂”，我們?nèi)绾卧诖髷?shù)據(jù)中“浮游”，而不是一味地擴充，需要理性看待與合理評價大數(shù)據(jù)對人類生存和發(fā)展的影響。
1.人工智能和大數(shù)據(jù)與“工業(yè)革命”
2020年剛剛結(jié)束的新一輪美國總統(tǒng)競選上演了各種“國家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無法連任？時間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術(shù)威脅的工業(yè)行業(yè)中工人們的焦慮，同時指責(zé)非法移民對美國及美國人資源和就業(yè)機會的占用[4]。但在技術(shù)浪潮的挑戰(zhàn)中，自動化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀(jì)60年代工業(yè)革命時期，機器取代人力，規(guī)?；S生產(chǎn)取代個體手工生產(chǎn)，即引發(fā)了人工智能數(shù)據(jù)的工業(yè)大變革。從機械結(jié)構(gòu)、電氣控制等模塊的設(shè)計和改良，車間機器人的智能化已可以代替人完成生產(chǎn)作業(yè)[5]。通過智能化機器人可以減輕勞動負(fù)擔(dān)，還可以用于環(huán)境檢測[6]和實施救援[7]等，保護我們的人身安全。這些“機器人”在為我們減負(fù)的同時確實也引發(fā)了“失業(yè)危機”，這種現(xiàn)象不僅于美國，日本、韓國和德國亦是如此。我們也許可以形象一下，未來20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實施機器人24小時作業(yè)，速度驚人，質(zhì)量統(tǒng)一，而僅有的幾個人使用簡單的觸摸界面對機器下達“命令”。機器的發(fā)展已超乎我們對普通機械的認(rèn)知，21世紀(jì)開發(fā)的三大機器人中大狗（BigDog）解決了運動和重載運輸問題，特別用于軍事領(lǐng)域，被譽為“當(dāng)前世界上最先進適應(yīng)崎嶇地形的機器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動上展現(xiàn)了機器人仿人運動；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動汽車和能源公司外，還是自動駕駛汽車行業(yè)的領(lǐng)跑者之一。其2016年已銷售具有自動駕駛、自動自制和自動停車功能的電動汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發(fā)短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔(dān)心酒駕，不用因為時間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機而變得脾氣暴躁……汽車自動駕駛將讓我們行駛得更規(guī)則、更安全和更“無聊”。自動駕駛上的智能進化，使得自駕型派送車為商業(yè)化服務(wù)成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發(fā)，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發(fā)，通過無人機在您家門口投送包裹將對電子商務(wù)世界帶來更多創(chuàng)造性方案?！叭绻銐蜃哌\的話，機器可以把你當(dāng)成寵物?！彪m為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來越自動化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監(jiān)控傳感器，知道在發(fā)生故障時如何進行修復(fù)，機器的運行離不開人的監(jiān)控，只有人的思考才能有新產(chǎn)品的誕生以及高效的生產(chǎn)流程，我們與機器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。
2.人工智能和大數(shù)據(jù)與金融的未來
“數(shù)字蝶變”席卷金融行業(yè)各個領(lǐng)域[8]，金融行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等先進信息技術(shù)，累積了非常多的客戶信息。通過大數(shù)據(jù)的幫助，金融公司在分析數(shù)據(jù)下尋找更多的金融創(chuàng)新機會。在商業(yè)智能（BI）的輔助下，電信業(yè)可以對客服描述和定位及需求進行預(yù)測；保險業(yè)可以在進行風(fēng)險分析的同時進行損益判斷；銀行業(yè)可以調(diào)整市場活動，建立信貸預(yù)警機制等等[9]。人工智能和大數(shù)據(jù)讓金融業(yè)形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經(jīng)被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來越少的人使用現(xiàn)金，數(shù)字金錢是否會完全取代物質(zhì)金錢，我們很可能會發(fā)展為無現(xiàn)金社會。那么首先“下崗”的是誰呢？答案毫無疑問：銀行。巴克萊銀行前首席執(zhí)行官安東尼?詹金斯曾預(yù)測，對于工業(yè)化國家，銀行員工和其分支機構(gòu)在未來10年內(nèi)會消失；花旗全球視角與解決方案的一項研究預(yù)測，美國和歐洲的銀行將在未來10年裁減約180萬員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協(xié)會新聞稿表示，銀行搶劫案數(shù)量連續(xù)第5年下降。就支付領(lǐng)域而言，在這樣的時代背景下，如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對跨越式發(fā)展的支付行業(yè)進行監(jiān)管，成為一個值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動回復(fù)或自會讀取特定問題的“員工”惹惱過。溝通技巧和財務(wù)知識同樣重要，因此，銀行業(yè)員工的下崗只是在基礎(chǔ)性操作上，對于“專業(yè)咨詢”，需要更多受過高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國的多數(shù)銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數(shù)據(jù)體系，數(shù)據(jù)整合和部門協(xié)調(diào)等問題仍是阻礙我國金融機構(gòu)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值的主要瓶頸。大數(shù)據(jù)的整合、跨企業(yè)的外部大數(shù)據(jù)合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風(fēng)險。有效防范信息安全風(fēng)險成為商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用中急需解決的問題。
3.人工智能和大數(shù)據(jù)與“專家系統(tǒng)”
電子病歷數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、用藥記錄等構(gòu)成了醫(yī)療大數(shù)據(jù)。醫(yī)療數(shù)據(jù)不僅包括大數(shù)據(jù)的“4V”特點，即規(guī)模大（volume）、類型多樣（variety）、增長快（velocity）、價值巨大（value），還包括：時序性、隱私性、不完整性和長期保存性。醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以提供預(yù)警性，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生異常時，通過一定的機制可以發(fā)出警告，從而迅速采取相應(yīng)措施，及時解決問題[11]。成立于1989年的美國胸外科協(xié)會（STS）數(shù)據(jù)庫，至今已經(jīng)涵蓋了美國95%的心臟手術(shù)，收集了500萬條手術(shù)記錄[12]。其中的先天性心臟手術(shù)（CHSD）數(shù)據(jù)庫是STS數(shù)據(jù)庫的重要組成部分，是北美最大的關(guān)注兒童先天性心臟畸形的數(shù)據(jù)庫，被認(rèn)為是醫(yī)學(xué)專業(yè)臨床結(jié)果數(shù)據(jù)庫的金標(biāo)準(zhǔn)。近年來，基于CHSD數(shù)據(jù)庫所進行的數(shù)據(jù)挖掘不斷增加，大型數(shù)據(jù)庫對提高醫(yī)療質(zhì)量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數(shù)據(jù)庫探討小兒心臟外科病例數(shù)量和死亡率之間的復(fù)雜關(guān)系[13]；Pasquali等基于CHSD數(shù)據(jù)庫探討新生兒Blalock—taussig分流術(shù)后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數(shù)據(jù)庫采用多變量分析方法來研究病人術(shù)前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數(shù)據(jù)庫采用多變量分析的方法來探討性別和種族對進行先天性心臟手術(shù)結(jié)果的影響[16]。這些都是在醫(yī)療領(lǐng)域采用人工智能提供的醫(yī)療診斷，形成了“專家系統(tǒng)”，專家系統(tǒng)可以說是一種最成功的人工智能技術(shù)，它能生成全面而有效的結(jié)果。借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)的平臺，“專家系統(tǒng)”可以智能輔助診療、影像數(shù)據(jù)分析與影像智能診斷、合理用藥、遠程監(jiān)控、精準(zhǔn)醫(yī)療、成本與療效分析、績效管理、醫(yī)院控費、醫(yī)療質(zhì)量分析等。不僅是數(shù)據(jù)平臺，“達芬奇機器人”可以看成醫(yī)療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術(shù)以及術(shù)后患者恢復(fù)時間，促進患者早期下床活動，減低并發(fā)癥發(fā)生率[17]。達芬奇手術(shù)機器人在消化系統(tǒng)腫瘤、泌尿系統(tǒng)腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術(shù)中均有運用[18]。正是機器人，還有其他人工智能設(shè)備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機中裝有各種“專家系統(tǒng)”的遠程醫(yī)療、預(yù)防醫(yī)學(xué)，甚至是器官的3D打印和虛擬現(xiàn)實治療等的發(fā)展，讓醫(yī)學(xué)發(fā)生相應(yīng)的轉(zhuǎn)變，并使其逐步突破人類的傳統(tǒng)健康概念，那么是否意味著醫(yī)學(xué)將成為只有科學(xué)性，毫無直覺性的學(xué)科呢？我們攜帶的內(nèi)部傳感器和外部應(yīng)用程序?qū)⒊蔀槲覀兊尼t(yī)生嗎？“你好，醫(yī)生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫(yī)學(xué)必然將是向精準(zhǔn)化發(fā)展，并更具個性化、參與性、預(yù)防性和可預(yù)測性。醫(yī)生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問。直觀當(dāng)下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級診療”，是在擁有家庭醫(yī)生、全科醫(yī)生和?？漆t(yī)生的基礎(chǔ)上再加上人工智能，以實現(xiàn)預(yù)期的健康監(jiān)測、輔助診療和疾病篩查。
4.人工智能和大數(shù)據(jù)與教育變革
面對各行業(yè)和各學(xué)科，教育作為傳承文明和創(chuàng)新知識的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發(fā)展還存在技術(shù)基礎(chǔ)不穩(wěn)、教育數(shù)據(jù)缺陷、算法能力不足等現(xiàn)實問題[19]。我國目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進教育公平、均衡發(fā)展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語言學(xué)習(xí)軟件，通過虛擬技術(shù)和人工智能構(gòu)建一個靈活的、可擴充的虛擬交互平臺，設(shè)計多維虛擬場景和智能人工角色，實現(xiàn)不同場景下人機角色的交流和學(xué)習(xí)，提升學(xué)習(xí)者的口語能力和語感知識[20]。這使得教師不再是唯一的知識傳播者，任何互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發(fā)以來，遠程網(wǎng)絡(luò)教育成了主要教學(xué)形式，互聯(lián)網(wǎng)教育形式其實早在小學(xué)、中學(xué)和大學(xué)中運用，虛擬現(xiàn)實技術(shù)在教學(xué)領(lǐng)域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經(jīng)開發(fā)一款VR紙板視圖，并將研發(fā)的虛擬課程一起推向市場，使現(xiàn)實生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過虛擬青蛙，學(xué)生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗。虛擬現(xiàn)實可以像互動游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來更多樂趣和體驗，學(xué)習(xí)效果可能更好。我們的學(xué)習(xí)是知識的積累，那么教育就是我們的庫，荀靜等結(jié)合自身情況對西安工業(yè)大學(xué)知識庫構(gòu)建進行探究，認(rèn)為機構(gòu)知識庫在保存知識資產(chǎn)的同時，更重要的是促進學(xué)校知識資產(chǎn)的傳播利用和管理，提升學(xué)校影響力和學(xué)術(shù)聲譽[21]。劉暢等通過對東北大學(xué)機構(gòu)知識庫服務(wù)的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實踐已經(jīng)受到了廣泛的認(rèn)可，機構(gòu)知識庫不僅可以成為一個知識的存儲庫，也可以成為各個學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)者進行在線交流的平臺，提供個性化的增值服務(wù)，既有利于機構(gòu)知識庫的內(nèi)容建設(shè)，也可以進一步促進學(xué)術(shù)交流和科研合作[22]。知識庫，即大數(shù)據(jù)的有機整合和有序利用，是學(xué)術(shù)成果、視頻文檔、實驗數(shù)據(jù)等進行收集、長期保存、傳播和提供開放利用的知識資產(chǎn)管理與教育服務(wù)[23]。
5.人工智能和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的共性需求
人工智能和大數(shù)據(jù)時代，海量的信息來自“五湖四?！?，但都通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)匯聚智能終端。這些數(shù)據(jù)只會進一步增多，不僅僅是云存儲，對于信息的進一步挖掘、處理、分析和利用，目標(biāo)性結(jié)果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業(yè)紛紛掘金大數(shù)據(jù)挖掘這一市場，大家都在開拓自己大數(shù)據(jù)分析平臺。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)時代孕育的產(chǎn)物[24]，是我們的共性需求，與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析技術(shù)相比，數(shù)據(jù)挖掘有著自身的本質(zhì)特征,數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息并發(fā)現(xiàn)知識。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實用三個特征[25]。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)不是為了替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析技術(shù),相反，它是統(tǒng)計分析方法學(xué)的延伸和擴展[26]。隨著信息時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘被越來越多地應(yīng)用于各個領(lǐng)域。
6.人工智能和大數(shù)據(jù)的展望
大數(shù)據(jù)與人工智能相輔相成，在人工智能的加持下，海量的大數(shù)據(jù)輸出優(yōu)化的結(jié)果，使人工智能向更為智能的方向進步，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合將在更多領(lǐng)域中擊敗人類所能夠做到的極限。漫長的人類歷史發(fā)展和進化，信息和人類一直“纏纏綿綿”“你追我藏”，因此，我們應(yīng)該明白信息就是信息，我們需要的是“維基百科”，而不是僅僅的“維基”。走出狹隘的信息資源，管理和洞察大數(shù)據(jù)，才是對數(shù)據(jù)的有用。因為，我們早已告別了數(shù)據(jù)庫放在一間房間的時代。此刻不得不提藍鯨法則——大數(shù)據(jù)之道：了解數(shù)據(jù)懂得利用數(shù)據(jù)的“浮力”才是關(guān)鍵；“以簡約為目標(biāo)”將數(shù)據(jù)最終形成洞察及行為；可以通過“數(shù)據(jù)”“信息”“知識”流程式、組合式、直通車式各種需要的方式來獲取[27]，在簡約中“印象”處理繁雜的大數(shù)據(jù)，使之“為我所用”。=數(shù)據(jù)也是一門科學(xué)、一項技術(shù)，如果實驗不能證明其具有可重復(fù)性和一般性，那它是沒有科學(xué)依據(jù)，但是，任何一項科技，如果你堅信它必將改變社會和商業(yè)，選擇從長期展望其發(fā)展并持續(xù)付出努力，那么就是一種戰(zhàn)略選擇[29]。人類社會的政治、經(jīng)濟、文化、思維等固有“態(tài)勢”被重刷，數(shù)據(jù)思維將為我們帶來一個智能全新的世界觀。
在國家社會科學(xué)基金和互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟學(xué)研究聯(lián)盟的支持下，《財經(jīng)問題研究》編輯部特別組織了“互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的理論與反壟斷政策探討”筆談，邀請數(shù)位專家對相關(guān)問題展開討論，相關(guān)成果發(fā)表于《財經(jīng)問題研究》2018年第9期，本文為其中之一。
核心問題
人工智能和互聯(lián)網(wǎng)能否帶來新的經(jīng)濟增長？
產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將如何影響產(chǎn)業(yè)競爭的格局，其對整個經(jīng)濟的增長有什么樣的影響？
平臺型組織的演變會對社會產(chǎn)生多大的影響？
01
引 言
在過去的十多年時間里，全球經(jīng)濟面臨一個比較大的挑戰(zhàn)就是如何重塑經(jīng)濟增長。2005—2014年，全球最發(fā)達的經(jīng)濟體的增長率長期停滯不前，急需要尋找一個新的經(jīng)濟增長驅(qū)動力量。
互聯(lián)網(wǎng)在中國經(jīng)歷了20年的快速發(fā)展之后，已經(jīng)取得了世人矚目的成就。特別是隨著智能手機的普及，移動互聯(lián)網(wǎng)在中國已經(jīng)相當(dāng)發(fā)達。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會的數(shù)據(jù)，2016年中國境內(nèi)活躍的手機上網(wǎng)碼號數(shù)量達12.47億。
得益于中國特殊的市場規(guī)模和移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，中國的消費互聯(lián)網(wǎng)市場發(fā)展迅速，代表性的電商平臺如阿里巴巴、社交及游戲公司騰訊，這兩個公司以市值計均進入全球財富五百強的前十位。
當(dāng)前，人們關(guān)注的熱點是中國的互聯(lián)網(wǎng)紅利是否已經(jīng)消失，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型是否會帶來新的增長機會？
此外，人工智能最近這幾年發(fā)展迅速。2017年中國的人工智能（AI）投資僅次于美國，成為投資熱點，政府也不斷推出鼓勵和支持政策。
這種變化引發(fā)業(yè)界和學(xué)界的思考，是不是會出現(xiàn)新的驅(qū)動經(jīng)濟增長的力量？這個力量如果能夠驅(qū)動經(jīng)濟增長，其對于整個社會的改變會有哪些影響？
1999年，美國微軟的創(chuàng)始人蓋茨有一個非常有名的論斷：商業(yè)新法則就是“互聯(lián)網(wǎng)會改變一切”。從他提出這個論斷到現(xiàn)在已近二十年，可以看到，電影、閱讀、新聞等商業(yè)模式都發(fā)生了巨大的變化。
但另一方面，還有很多東西沒有發(fā)生變化，如航空發(fā)動機的數(shù)據(jù)獲取，1960年和2015年的方式并沒有太多的變化。很多產(chǎn)業(yè)，如海關(guān)報關(guān)等，也沒有發(fā)生實質(zhì)性的變化。在今天，一個備受關(guān)注的問題是，人工智能對于社會將有多大影響？
筆者將從產(chǎn)業(yè)競爭和戰(zhàn)略的角度來討論產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會如何重塑中國經(jīng)濟的問題。主要討論三個問題：
第一，人工智能和互聯(lián)網(wǎng)對經(jīng)濟增長的影響。人工智能和互聯(lián)網(wǎng)是否有可能提高經(jīng)濟的長期增長水平？
第二，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將如何影響產(chǎn)業(yè)競爭的格局？它對整個經(jīng)濟的增長有什么樣的影響？
第三，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能如何影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化？特別是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能是否會導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)的平臺化？這種平臺型的組織又會對社會產(chǎn)生多大的影響？
分析表明：
第一，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會大幅度提升生產(chǎn)力。而且產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會提升要素配置的效率，進而提升生產(chǎn)率。因此，可以樂觀看待長期經(jīng)濟的增長率。
第二，平臺和組件的模式會影響一切組織和經(jīng)濟形態(tài)。平臺會影響國家的競爭、城市的演變和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。一切組織都會向平臺化的方向發(fā)展。
02
人工智能和經(jīng)濟增長
經(jīng)濟的長期增長，主要是來自全要素生產(chǎn)率的增長。全要素生產(chǎn)率的增長，除了科技（包括人工智能）的進步，還包括管理效率和要素錯配這兩個問題帶來的影響。
大量的數(shù)據(jù)都表明，經(jīng)濟的長期增長率一直在下降。無論是20世紀(jì)80、90年代還是千禧年后，整個世界的GDP增長一直在下降。
Gordon（2016）提出，美國的長期經(jīng)濟增長將繼續(xù)下臺階。Gordon研究了美國過去150年的經(jīng)濟發(fā)展史，認(rèn)為美國的發(fā)展呈現(xiàn)倒U型的特征。美國經(jīng)濟大約從19世紀(jì)70年代開始起飛，到20世紀(jì)50年代達到頂點，之后逐步下降。
Gordon的一個略為意外的發(fā)現(xiàn)是，從20世紀(jì)70年代開始，美國經(jīng)濟的增長表現(xiàn)非常普通，特別是創(chuàng)新的步伐和技術(shù)進步帶來的增長并沒有惠及到更多人。
為什么現(xiàn)在大家如此關(guān)心人工智能的發(fā)展？很重要的一個原因是希望能夠找到提升經(jīng)濟增長新的關(guān)鍵要素，希望找到推動經(jīng)濟持續(xù)增長的新動力。這是大時代的背景。
人工智能是否會推動經(jīng)濟增長和提升生產(chǎn)率，對中國同樣非常重要。
一是因為目前對中國經(jīng)濟長期增長源泉的解讀有很多誤區(qū)。很多人認(rèn)為中國經(jīng)濟的增長來自于投資的驅(qū)動，認(rèn)為由于投資占比已經(jīng)很高，且投資回報率逐步降低，所以中國的經(jīng)濟增長必然下行。
第二個原因是人工智能對組織生產(chǎn)活動的要素配置會有影響。如果人工智能可以提升要素配置效率，那經(jīng)濟增長的潛力也會提高。
Zhu（2012）的研究表明，與很多人想象的不同，中國經(jīng)濟的增長主要來自于效率的提升，而不是來自于投資的增加。雖然投資的增加是經(jīng)濟增長很重要的一部分，但最主要的增長還是來自于經(jīng)濟效率的提升。他的這一發(fā)現(xiàn)在學(xué)術(shù)界受到了越來越多的關(guān)注。
這一研究的重要性不僅在于其給出了一個與主流很不一樣的觀點，更重要的在于這個研究對判斷經(jīng)濟增長的潛力有非常大的參考意義。
根據(jù)這一研究，1978—2007年，在中國經(jīng)濟增長的貢獻中，有70%是來自于全要素生產(chǎn)率的增長。這一結(jié)論非常重要，意味著中國長期經(jīng)濟增長仍然有非常大的空間。
這是因為在經(jīng)歷了40年的高速增長后，中國的全要素生產(chǎn)率仍然只有美國的20%多。這表明通過提升全要素生產(chǎn)率來促進中國經(jīng)濟增長的空間非常大。這就是為什么人工智能和新的經(jīng)濟增長動力如此重要的根本原因。
由此，需要一個堅實的支持經(jīng)濟增長的微觀理論基礎(chǔ)來對當(dāng)前的經(jīng)濟形勢進行解釋和指導(dǎo)。人工智能可以看作是廣義的機器自動化。在經(jīng)典的索羅模型中，可以借助一個簡單的增長模型來討論人工智能對經(jīng)濟增長的影響。
參考ZEIRA（1998）的經(jīng)濟增長模型，簡單來說，經(jīng)濟增長實際上可以看成一個抽象的生產(chǎn)函數(shù)。一個國家的產(chǎn)出是由生產(chǎn)力、資本和勞動共同決定的。
根據(jù)這一模型，可以推導(dǎo)出一個重要的結(jié)論：經(jīng)濟的增長速度與自動化的比例正相關(guān)，即自動化的提升會增加長期的增長。此外，自動化比例的提升意味著資本在總產(chǎn)出中的占比提高。
這個簡單的模型有兩個非常重要的含義。
第一，人工智能在理論上有可能會帶來經(jīng)濟的持續(xù)增長。人工智能比例的提升，會帶來經(jīng)濟增速的持續(xù)提高。這實際上就是從經(jīng)濟學(xué)上定義的奇點。經(jīng)濟學(xué)家在這方面向自然科學(xué)學(xué)習(xí)了很多。這里的所謂奇點，從經(jīng)濟學(xué)角度來說，就是持續(xù)的超高增速。
第二，資本和勞動在產(chǎn)出中的占比關(guān)乎收入的分配及平等和長期的社會穩(wěn)定。資本占比提升和勞動的占比越來越低意味著貧富差距會增加。資本家是成為人工智能的投資者和獲益者，而普通的工人則可能成為受害者。
對于人工智能對經(jīng)濟增長的影響，在給出確定結(jié)論前，可以簡要回顧一下歷史。關(guān)于人工智能的爭論其實是一個歷久彌新的話題，從信息技術(shù)一出現(xiàn)，大家就在討論這個問題。
20世紀(jì)90年代《經(jīng)濟學(xué)人》的說法是，計算機不會提升人們的生產(chǎn)力。Zachary（1991）認(rèn)為數(shù)據(jù)過載限制了生產(chǎn)率的提高。而信息技術(shù)對生產(chǎn)率的提升是顯而易見的。
但1996—1999年，美國私人部門的年均增長率達到2.8%，是1980—1995年間的2倍。這段時間可以明顯看到信息技術(shù)帶來的生產(chǎn)力的提升。
人工智能鼻祖和行為經(jīng)濟學(xué)鼻祖西蒙也認(rèn)為計算機和自動化會推動生產(chǎn)力的持續(xù)提升，但可能不是加速的提升。加速就是前面提到的奇點，即人工智能應(yīng)當(dāng)會持續(xù)提升生產(chǎn)率。業(yè)界的研究也支持這一判斷。
埃森哲的研究表明，美國生產(chǎn)率的增長受益于人工智能，到了2030年可以實現(xiàn)翻倍，意味著全球的經(jīng)濟增長可能會重新進入高速增長的環(huán)境，全球經(jīng)濟將進入新的增長周期。
經(jīng)濟增長的源泉無外乎生產(chǎn)率的增長、資本投入的增加或是勞動人口的增長。如何理解抽象的增長模型中人工智能會導(dǎo)致長期的總經(jīng)濟增長？
第一，從資本的角度，對人工智能的投資會產(chǎn)生很多不會折舊的資產(chǎn)，甚至還會增值，這是因為人工智能有學(xué)習(xí)能力，如阿爾法狗，它一天比一天聰明。這與傳統(tǒng)的資本完全不同。
第二，從勞動力的角度，人工智能與勞動力之間的替代關(guān)系和互補關(guān)系同時存在。在國民經(jīng)濟的很多部門，人工智能會逐漸替代人工，但在其他很多部門，人工智能與勞動力之間是互補的。而且人工智能對勞動力的替代，有可能意味著人們會接受更多的教育，從而帶來勞動生產(chǎn)率的提升。
從歷史的經(jīng)驗來看，可以參考信息技術(shù)對生產(chǎn)率的影響。1996—1999年，是美國信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)開始發(fā)展的時期。這段時期，美國全要素生產(chǎn)率年均增長2.8%，是1980—1995年的兩倍。這一數(shù)據(jù)表明人工智能這種新的技術(shù)會使得生產(chǎn)力有大幅度的提升。
第一次工業(yè)革命時期，1850—1910年，蒸汽機驅(qū)動的經(jīng)濟增長是0.3%，而第三次工業(yè)革命也就是信息技術(shù)驅(qū)動的經(jīng)濟增長是0.6%。
有估算認(rèn)為，人工智能驅(qū)動的經(jīng)濟增長在0.8%—1.4%。雖然這個數(shù)字還難以確認(rèn)，但有充分的理由相信，人工智能對整個經(jīng)濟效率的提升有非常大的幫助。
除了人工智能直接帶來的經(jīng)濟增長，還有兩個與人工智能間接相關(guān)并會提升經(jīng)濟增長的原因。
第一，來自于管理和組織效率的提升，這個是在微觀層面上的。
Bloom（2007）等學(xué)者的研究表明，不同國家的企業(yè)管理水平差別很大。假設(shè)企業(yè)管理水平的總分是5分，將各國企業(yè)管理水平得分排名，美國、日本、德國名列前茅，中國則仍然處在一個非常低的水平上。這一研究對于理解中國經(jīng)濟增長的長期潛力有非常重要的含義。
中國是在如此低的管理水平的基礎(chǔ)上取得近四十年的高速增長的。如果中國能夠借鑒國際先進的企業(yè)管理經(jīng)驗，提升組織管理效率，就可以大幅提升中國的經(jīng)濟增長水平。
第二，要素錯配的問題。
要素錯配對經(jīng)濟增長的影響近年來在學(xué)術(shù)界引起了很大的關(guān)注。提升經(jīng)濟增長的另外一種方式是改善要素錯配。要素錯配會導(dǎo)致經(jīng)濟效率的損失，如果中國能夠改善經(jīng)濟要素的配置效率，就可以提升經(jīng)濟效率，進而促進經(jīng)濟增長。
謝長泰[6]等的研究表明，與理想狀況相比，中國的全要素生產(chǎn)率提升可以超過100%；即使是與美國的實際水平相比，中國的全要素生產(chǎn)率仍然會有3%—50%的提升，這表明如果中國能夠改善要素配置，經(jīng)濟增長的潛力就會持續(xù)提升。
總體來講，跨部門、跨行業(yè)的生產(chǎn)率都存在差別。一個國家的企業(yè)生產(chǎn)率越集中，表示企業(yè)之間的生產(chǎn)效率越是接近的；越分散則表示不同企業(yè)的生產(chǎn)效率有差別。而中國企業(yè)的生產(chǎn)效率有很大的提升空間。
中國消費互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展已經(jīng)證明了提升要素配置促進經(jīng)濟增長的作用。阻礙要素配置效率方面有幾個重要的調(diào)整成本，包括企業(yè)所有權(quán)和政治的聯(lián)系、大量的非正式部門等。
但人工智能的發(fā)展會導(dǎo)致這些非正式部門的快速消失。這就是為什么產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的出現(xiàn)會改善要素配置效率，促進經(jīng)濟增長的原因。
03
產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的影響
在消費互聯(lián)網(wǎng)中，已經(jīng)出現(xiàn)的代表性企業(yè)有美國的谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜，中國的百度、阿里巴巴、騰訊。
但產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還正在發(fā)展中，目前還看不到明確的巨頭。美國的通用電氣是在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方面轉(zhuǎn)型最堅定的企業(yè)，但目前仍然沒有看到非常明顯的競爭優(yōu)勢。
什么是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)？筆者的定義是，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是通過互聯(lián)網(wǎng)來重構(gòu)產(chǎn)業(yè)的價值鏈和創(chuàng)造新的價值。而不是簡單地在互聯(lián)網(wǎng)上加一個東西，其范圍其實是非常廣泛的。
需要正確理解產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與通常所講的“互聯(lián)網(wǎng)+”或“+互聯(lián)網(wǎng)”的區(qū)別。
以婚介市場為例，婚介市場是一個具有很大的商業(yè)價值和社會價值的大市場。簡單的“互聯(lián)網(wǎng)+”就是把婚介搬到網(wǎng)上去，即國內(nèi)很多婚戀網(wǎng)站的模式。這種做法只是把線下的婚介搬到線上。其目標(biāo)是盡可能多地促進互動（interaction）。但美國有一家與眾不同的婚戀匹配的網(wǎng)站，叫做eHarmony。
中國的很多婚戀網(wǎng)站注冊很容易，但美國這家公司卻不同。如果想要成為該網(wǎng)站的會員，需要花四個小時做心理學(xué)專家仔細設(shè)計的250道問題。這種做法的好處在于可以剔除哪些不是嚴(yán)肅找婚戀對象的用戶，有效提升匹配效率。
這里的核心就是進行價值鏈的重構(gòu)。整個網(wǎng)站是在信任的基礎(chǔ)上，給用戶提供嚴(yán)肅、有效的匹配。這種做法完全改變了婚戀網(wǎng)站的商業(yè)模式和治理方式，這就是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與“互聯(lián)網(wǎng)+”的區(qū)別。
產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是一個巨大的市場，發(fā)展空間巨大。通用電氣的估計是32萬億美元，占到了美國46%的GDP。根據(jù)思科的估計，到2020年，美國公司的利潤通過產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可以增長21%。
雖然目前中國市場上沒有明確的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭，但可以期待產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)會為中國帶來同樣的巨變。
革命性的新產(chǎn)品或新服務(wù)一定會出現(xiàn)，類似于蘋果創(chuàng)造新的市場，或是特斯拉改變世界汽車產(chǎn)業(yè)的方式。特斯拉的意義在于其完全顛覆了一個產(chǎn)業(yè)。
電動車并不是新東西，愛迪生是最早看到電動車前途的。但真正驅(qū)動汽車產(chǎn)業(yè)大發(fā)展的是福特的T型車和汽車能源的使用方式。
特斯拉的重要性在于其對汽車產(chǎn)業(yè)的兩個根本性改變：自動駕駛系統(tǒng)和充電電池系統(tǒng)。這就是為什么特斯拉的市值會超過傳統(tǒng)的汽車巨頭通用汽車。需要看到的是，特斯拉試圖做的是成為汽車產(chǎn)業(yè)的微軟和英特爾的結(jié)合體。
新的應(yīng)用效率可能會降低成本，提升滿意度和安全性。因為在整個生產(chǎn)、服務(wù)領(lǐng)域，都會有非常大的改變。
提到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，如果效率的提升會帶來整個產(chǎn)值的增加，那么無論是航空、電力、健康、鐵路，還是石油、天然氣，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能對上述產(chǎn)業(yè)的改變都會非常大。
04
平臺化組織
今天全球十大公司很多都是平臺型公司，包括谷歌、蘋果、騰訊、阿里巴巴等。平臺經(jīng)濟的商業(yè)模式會影響到很多層面，包括國家層面、地方政府、城市，以及各個產(chǎn)業(yè)。人工智能的出現(xiàn)，會加劇這個過程的演變。
以PC產(chǎn)業(yè)的演變?yōu)槔?，傳統(tǒng)計算機產(chǎn)業(yè)的典型代表是早期具有垂直整合結(jié)構(gòu)的IBM，即計算機的所有零部件都由自己生產(chǎn)。但今天的計算機產(chǎn)業(yè)是一個非常碎片化的產(chǎn)業(yè)，由極少數(shù)的關(guān)鍵玩家主導(dǎo)，如芯片由因特爾主導(dǎo)，操作系統(tǒng)則由微軟主導(dǎo)，其他的部件則由標(biāo)準(zhǔn)化配件提供商生產(chǎn)。
計算機產(chǎn)業(yè)從垂直整合結(jié)構(gòu)演變?yōu)榉稚⑺浇Y(jié)構(gòu)，意味著這個產(chǎn)業(yè)的利潤被少數(shù)平臺型公司獲取，其他公司只能賺非常薄的利潤。這是非常重要的演變趨勢，PC產(chǎn)業(yè)的演變，將來有可能會在很多產(chǎn)業(yè)中復(fù)制。
任何一個行業(yè)，如果像PC產(chǎn)業(yè)一樣演變，那就意味著產(chǎn)業(yè)里絕大部分公司只能退化成一個提供標(biāo)準(zhǔn)化組件并獲取市場平均利潤的普通公司，而主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)演變的平臺型公司則將領(lǐng)導(dǎo)整個產(chǎn)業(yè)并獲取絕大部分的蛋糕，如智能手機平臺蘋果、搜索平臺谷歌、電商平臺阿里巴巴和社交平臺騰訊。
平臺型組織的演變會對社會產(chǎn)生的影響主要有三個趨勢：
第一個趨勢是平臺化后，產(chǎn)業(yè)的合作和融合更加明顯。
一些提供單一功能或服務(wù)的企業(yè)存在通過其獨特服務(wù)滲透到其他產(chǎn)業(yè)進行平臺覆蓋的可能。產(chǎn)業(yè)的分散化意味著核心的主導(dǎo)公司可能會通過技術(shù)來顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。
如在汽車產(chǎn)業(yè)，傳統(tǒng)的主導(dǎo)公司是通用、福特、奔馳等汽車制造商，但在自動駕駛和新能源時代，谷歌和特斯拉可能通過其全新的駕駛技術(shù)或充電技術(shù)顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。新興的科技公司也有可能通過智能手術(shù)技能來顛覆傳統(tǒng)的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)。
第二個趨勢是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施能夠促進增長，包括硬件、數(shù)據(jù)。龐大的數(shù)據(jù)會使大公司的優(yōu)勢加強。
平臺的演變會影響一切經(jīng)濟形態(tài)和組織形態(tài)，意味著平臺的模式將主導(dǎo)一切，平臺型的國家會出現(xiàn)。未來，美國和中國將會成為全球經(jīng)濟的超級兩強，其他國家則會成為全球政治和經(jīng)濟上的組件和配角。
人工智能會使得中美兩國在資本、技術(shù)方面的優(yōu)勢進一步強化。而平臺型城市會使得人才和資本的規(guī)模效應(yīng)更強，更集中在大城市。深圳就是非常典型的平臺城市。
第三個趨勢是平臺型產(chǎn)業(yè)的普遍化。
現(xiàn)在還沒有看到人工智能這個產(chǎn)業(yè)里出現(xiàn)非常典型的突出玩家，但將來一定會有某個公司提供主導(dǎo)機器的操作系統(tǒng)。這個產(chǎn)業(yè)一定會產(chǎn)生一個領(lǐng)導(dǎo)性的企業(yè)，類似于微軟的超級平臺。
可以肯定的是，目前經(jīng)濟體量較大的國家在人工智能方面的投入會非常多，并進一步導(dǎo)致國家間的強弱分化。
05
結(jié) 論
本文主要討論了三個問題：人工智能和互聯(lián)網(wǎng)能否帶來新的經(jīng)濟增長？產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將如何影響產(chǎn)業(yè)競爭的格局，它對整個經(jīng)濟的增長有什么樣的影響？平臺型組織的演變會對社會產(chǎn)生多大的影響？
無論是歷史的數(shù)據(jù)還是理論分析都表明，可以適度樂觀看待產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能對經(jīng)濟的影響。人們有理由相信產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會大幅度提升生產(chǎn)力，并推動長期經(jīng)濟增長。
同時，筆者認(rèn)為，平臺加組件的模式會橫掃一切組織形態(tài)，包括國家、城市和產(chǎn)業(yè)，整個社會都會全面向平臺化發(fā)展。
關(guān)鍵詞：人工智能；教學(xué)改革；教學(xué)方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領(lǐng)域?qū)W科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術(shù)。由于信息環(huán)境巨變與社會新需求的爆發(fā)，人工智能技術(shù)的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數(shù)據(jù)、云計算等新技術(shù)的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學(xué)習(xí)，不斷將人工智能技術(shù)與管理知識結(jié)合起來，對其未來職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學(xué)科，管理學(xué)院開設(shè)人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應(yīng)用需求空間巨大的學(xué)科特點，通過概率統(tǒng)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機編程語言、數(shù)據(jù)庫原理等基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)，加強學(xué)生解決實際問題的能力，為就業(yè)打下基礎(chǔ)。本文基于社會對于人工智能領(lǐng)域的人才需求，結(jié)合諸多長期從事經(jīng)管類專業(yè)課程教學(xué)的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學(xué)改革研究提供幫助與借鑒。
1、教學(xué)現(xiàn)狀與問題
作為一門綜合性、實踐性和應(yīng)用性很強的理論技術(shù)學(xué)科，人工智能課程內(nèi)容及內(nèi)涵及其豐富，外延極其廣泛。學(xué)習(xí)這門課程，需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學(xué)過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學(xué)氛圍枯燥目前，中國大多數(shù)大學(xué)仍采用傳統(tǒng)的課堂教學(xué)模式，在教學(xué)過程中照本宣科，忽略與學(xué)生的互動，并且缺乏能夠有效引起學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與加深知識理解的教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)置，如此一來大大降低了學(xué)生自主思考的能力。在進行人工智能相關(guān)課程知識講解時，隨著章節(jié)的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學(xué)方式無法反映人工智能學(xué)科的全貌，課堂講解難以同時給以學(xué)生感性和理性的認(rèn)知，部分學(xué)生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學(xué)進度，導(dǎo)致學(xué)習(xí)動力不足。(2)基礎(chǔ)課程掌握不牢管理類專業(yè)的學(xué)生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學(xué)科的素養(yǎng)，但這也導(dǎo)致很多學(xué)生所學(xué)知識雜而不精。學(xué)生在基礎(chǔ)不夯實的情況下去學(xué)習(xí)更高層面的知識，給學(xué)生學(xué)習(xí)與老師教學(xué)都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多內(nèi)容，概念抽象，不易學(xué)習(xí)。一些管理類專業(yè)的學(xué)生未能熟練掌握高等數(shù)學(xué)、運籌學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等先修課程，缺乏一定的關(guān)聯(lián)思考和研究意識，導(dǎo)致課程學(xué)習(xí)難度增加，產(chǎn)生學(xué)時不足和教學(xué)內(nèi)容難點過多的問題。(3)教學(xué)與實際應(yīng)用脫節(jié)當(dāng)下，人工智能廣泛應(yīng)用于機器視覺、智能制造等各個領(lǐng)域，給學(xué)生提供了大量的現(xiàn)實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現(xiàn)實中可以觸及的內(nèi)容。例如，在機械學(xué)科領(lǐng)域，人工智能技術(shù)是電氣工程、機械設(shè)計制造、車輛工程等方向的重要技術(shù)來源；在醫(yī)療領(lǐng)域，是醫(yī)療器械的創(chuàng)新生產(chǎn)源動力；在能動領(lǐng)域，是高端能源裝備與新能源發(fā)展的重要驅(qū)動；在光電信息與計算機工程領(lǐng)域，技術(shù)的發(fā)展時刻推動著智能科學(xué)與技術(shù)核心價值的提升。然而，對于管理類專業(yè)的學(xué)生來說，現(xiàn)階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關(guān)理論，在教學(xué)過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復(fù)雜算法，書本中的應(yīng)用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業(yè)知識與人工智能技術(shù)相結(jié)合的教學(xué)實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導(dǎo)學(xué)生將人工智能算法應(yīng)用于現(xiàn)實生活。另外，大學(xué)生對知識的理解能力差異很大，教師采用統(tǒng)一的方式教給他們，這使一些學(xué)生無法跟上和理解，教師也無法控制學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，導(dǎo)致學(xué)生缺乏動力。因此，如何結(jié)合學(xué)生的現(xiàn)實情況，提高他們的動手能力和實踐經(jīng)驗也是人工智能課程教學(xué)要考慮的問題。
2、管理類人才的人工智能課程教學(xué)改進策略
課程教學(xué)改革是一項提高大學(xué)教學(xué)效果和人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要手段。如何在時代背景下應(yīng)用新技術(shù)和新思想進行實施課程教學(xué)改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學(xué)工作而言，教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式的變化不再是課程資源的簡單數(shù)字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優(yōu)勢的新型教學(xué)模式。針對管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)過程中存在的問題，可以從教學(xué)方法改進和教學(xué)內(nèi)容設(shè)置兩個方面進行課程教學(xué)改進。
2.1教學(xué)方法改進
教師對學(xué)生具有引領(lǐng)作用，其教學(xué)方法的改進能夠帶動學(xué)生改進自身學(xué)習(xí)方法。(1)啟發(fā)式案例教學(xué)案例教學(xué)法就是教師根據(jù)教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)要求，通過安排一些具體的教學(xué)案例，引導(dǎo)學(xué)生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養(yǎng)學(xué)生認(rèn)知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學(xué)方法。啟發(fā)式案例教學(xué)以自主、合作、探究為主要特征，調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，并緊密結(jié)合人工智能領(lǐng)域的相關(guān)理論與方法，有效理解知識要點及其關(guān)聯(lián)性，適用于管理類專業(yè)學(xué)生的教學(xué)。具體而言，高校基于其問題啟發(fā)性、教學(xué)互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學(xué)案例庫，雖然這項建設(shè)將極具挑戰(zhàn)性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養(yǎng)學(xué)生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學(xué)，讓學(xué)生掌握相關(guān)基礎(chǔ)知識原理及應(yīng)用；通過一題多解的案例使學(xué)生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設(shè)計，啟發(fā)學(xué)生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學(xué)研討互動式的各個教學(xué)環(huán)節(jié)是逐漸遞進、有機結(jié)合的。研討是基于學(xué)生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學(xué)生做出評判，從而對不同類型的學(xué)生開展針對性的教學(xué)?；觿t是在研討的基礎(chǔ)上，通過老師與學(xué)生、學(xué)生與學(xué)生的互動，讓學(xué)生主動參與到課堂教學(xué)的過程中來。在人工智能課程教學(xué)過程中，教師通過課堂討論了解學(xué)生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設(shè)計教學(xué)內(nèi)容，例如，對于學(xué)校積極性不強的學(xué)生，將人工智能理論內(nèi)容與學(xué)生個人興趣范疇、社會產(chǎn)業(yè)發(fā)展及研究現(xiàn)狀聯(lián)系起來，能夠極大程度地提高學(xué)生學(xué)習(xí)的自主能力；對于基礎(chǔ)知識較為薄弱的學(xué)生，可以在教師的指導(dǎo)下查閱相關(guān)文獻資料，根據(jù)自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結(jié)合的模式。有助于增強學(xué)生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學(xué)習(xí)氛圍。(3)有效激勵式教學(xué)人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，人才需求量極大，對教師的教學(xué)水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學(xué)生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設(shè)置相應(yīng)項目獎學(xué)金，吸引學(xué)生參與實踐，調(diào)動學(xué)生做研究、發(fā)論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽，圍繞新一代人工智能創(chuàng)新主題，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識，提高學(xué)生的創(chuàng)新實踐能力，為人工智能領(lǐng)域健康發(fā)展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學(xué)院乃至全校開展此類競賽項目，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學(xué)生加入到人工智能課程的學(xué)習(xí)中來，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學(xué)生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項目和論文指導(dǎo)等看作教學(xué)任務(wù)的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學(xué)科滲透式教學(xué)人工智能學(xué)科知識融合程度較高，學(xué)科交叉性強。基于人工智能的學(xué)科交叉性特點，增強管理類人才對學(xué)科應(yīng)用的領(lǐng)悟，可以采取開展學(xué)科滲透式教學(xué)的方法。從2015年起，國務(wù)院和教育部先后印發(fā)了《國務(wù)院關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見教育》、《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》等文件，“互聯(lián)網(wǎng)+”、“智能+”已經(jīng)滲透到各個領(lǐng)域，人類進入數(shù)字經(jīng)濟時代，社會需求“技術(shù)+管理”的高端復(fù)合人才。例如，基于工業(yè)4.0和強國戰(zhàn)略，人工智能技術(shù)在智能制造的應(yīng)用極為廣泛。上海理工大學(xué)非常重視少數(shù)民族預(yù)科班的教育質(zhì)量。為增強少數(shù)民族管理類人才對該領(lǐng)域應(yīng)用的認(rèn)識，我們請機械工程、能源動力領(lǐng)域的相關(guān)專家以授課或講座的形式，進行相關(guān)領(lǐng)域知識和發(fā)展趨勢的講解，使學(xué)生理解更為透徹。此外，在教學(xué)實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業(yè)間老師、學(xué)生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學(xué)習(xí)，從而推動人工智能課程教學(xué)的改進。
2.2教學(xué)內(nèi)容設(shè)置
世界一流大學(xué)在人工智能課程內(nèi)容設(shè)置根據(jù)不同國家的教育體系設(shè)置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學(xué)經(jīng)驗，針對管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)內(nèi)容進行研究，結(jié)合中國教育體系設(shè)置，認(rèn)為應(yīng)從以下幾方面進行改進。(1)核心內(nèi)容設(shè)置為避免學(xué)生因為知識點過多而出現(xiàn)雜而不精的問題，勢必要精化教學(xué)內(nèi)容。在互聯(lián)網(wǎng)時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網(wǎng)絡(luò)課程相關(guān)數(shù)據(jù)，挖掘和豐富教學(xué)資源，并在整合課程資源的基礎(chǔ)上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內(nèi)容設(shè)置方面，可以通過收集到的數(shù)據(jù)資料，選擇人工智能領(lǐng)域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學(xué)生能夠在有限的學(xué)時內(nèi)掌握人工智能的知識脈絡(luò)。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內(nèi)容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的同時，重點增加相應(yīng)知識點在管理上的應(yīng)用案例，加強學(xué)生對知識點的理解。同時，根據(jù)管理類專業(yè)偏向領(lǐng)域，開設(shè)關(guān)聯(lián)程度較大、應(yīng)用較廣泛的人工智能選修課程，以便學(xué)生根據(jù)自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學(xué)生的數(shù)理及編程基礎(chǔ)良好的數(shù)理及編程基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)人工智能的前提。只有具備了這些基礎(chǔ)，才能搞清楚人工智能模型的數(shù)量關(guān)系、空間形式和優(yōu)化過程等，才能將數(shù)學(xué)語言轉(zhuǎn)化為程序語言，并應(yīng)用于實驗。管理學(xué)院人才的數(shù)理及編程基礎(chǔ)相對薄弱，因此，在安排學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程之前，建議開設(shè)面向全體管理類專業(yè)學(xué)生的微積分、線性代數(shù)、概率論等專業(yè)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)課程以及C語言、python等編程基礎(chǔ)課程，使學(xué)生具備數(shù)學(xué)分析的基礎(chǔ)與一定編程基礎(chǔ)，為學(xué)習(xí)人工智能課程打下堅實的基礎(chǔ)。另外，可以推進MOOC平臺建設(shè)，在平臺上開設(shè)人工智能網(wǎng)絡(luò)課程，幫助學(xué)生掌握人工智能知識基礎(chǔ)及專業(yè)技能。(3)實驗建設(shè)為了加強學(xué)生對于人工智能知識點間的關(guān)聯(lián)性理解，可以基于不同的應(yīng)用模塊，設(shè)計具有前后鋪墊、上下關(guān)聯(lián)的綜合性實驗，設(shè)計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學(xué)生分組對實驗課題進行攻克，并設(shè)置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學(xué)過程中反映出的不同進度，讓教師能對學(xué)生的學(xué)習(xí)水平做出準(zhǔn)確評判，及時進行教學(xué)反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應(yīng)用中很廣的遺傳算法，在某一管理規(guī)劃的具體應(yīng)用上設(shè)置理解－實現(xiàn)－參數(shù)分析－具體應(yīng)用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規(guī)定必做項與可選項，讓學(xué)生基于同一實驗課題進行合作學(xué)習(xí)，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養(yǎng)學(xué)生的自主思考能力。
