導語：如何才能寫好一篇人工智能對醫療的幫助，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

人工智能對醫療領域的影響是開創性的、變革性的、顛覆性的。智慧醫療利用人工智能技術將數字化人體和數字化醫療等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的醫療工作，構建了從底層基因、中層病癥數據，到上層診斷和手術的上下一體，人與機器互聯、協作、共進的新醫療體系。

基于人工智能的智慧醫療主要有四個發展方向。

第一個發展方向是基因測序。比如某公司打造了遺傳病智能化解讀系統，首先提取和處理DNA數據，然后進行測序分析，最后根據數據分析的結果完成對疾病的關聯分析。

第二個發展方向是輔助診斷。通過讓機器學習海量醫療數據、專業文獻、醫學教材，模擬醫生問診流程，采集、匯總和整理病人癥狀描述，與用戶進行反復交流和多重驗證，最終給出治療建議。

第三個發展方向是醫學影像。機器可根據病人拍攝的醫學影像資料，對病人病情進行確認診斷。

第四個發展方向是藥物研發。某公司依托智能分析技術，可以在分子結構數據庫中評估出820萬種候選化合物，減少了研發成本，并縮短了研發周期。

智慧醫療產業鏈主要由智能硬件、診斷工具、醫聯平臺、自診平臺、健康管理、醫藥電商等環節構成。

在智能硬件方面，醫療智能硬件主要有手環、手表、智能鞋等運動健康類監控設備，以及血壓、血糖、腦電等病患監測設備。

在診斷工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司開發的沃森（Waston）醫療平臺。

在健康管理方面，WellTok公司與IBM公司聯合打造智慧醫療平臺，以數據分析服務加強個人健康管理和改善生活習慣，還融合了醫療硬件、醫療保險、健康內容、健康應用等，豐富了平臺生態。AiCure公司利用手機終端為患者提供按時用藥的健康提醒服務。

未來，人工智能技術與智慧醫療產業的融合力度將不斷加大，同時將進一步促進智慧醫療產業的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、診斷工具、醫聯平臺等于一體的智能云平臺企業。

英國BabylonHealth平臺計劃整合Deepmind公司的人工智能技術，幫助患者在同醫生進行文字、電話或視頻交談前，就提前預知自身健康狀況。目前，BabylonHealth平臺上約有100名醫生，25萬用戶可通過月付或醫療保健的方式獲取服務。

篇2

人工智能和機器學習的進步速度如此迅猛，我們的社會將迎來一些重要的倫理和經濟問題，應對這些問題恐怕會費心費力。

總體而言，人工智能(AI)和物聯網將同時改變互聯網和全球經濟。在未來5年內，我們可以預期人工智能和機器學習將會被整合到各種各樣的技術中，這些技術包括數據交換和分析。這將帶來巨大的機遇，如全新的服務和科學突破，人類智力的提升，以及它與數字世界的融合。

在人工智能領域存在相當大的不確定性，如決策轉由機器執行，缺乏透明度，技術變革將超過治理和政策規范的發展。自動化可能會深刻地改變行業，影響就業和公共服務的交付。政府和社會需要為其影響做好準備：

經濟和社會必須為人工智能以及物聯網帶來的顛覆做好準備。

在人工智能的設計和部署中，必須優先考慮倫理問題。

人工智能和自動化將帶來全新的社會經濟機會，但對個人和社會的影響和取舍還不清楚。

人工智能正改變著我們的決策方式，我們必須確保人類仍然處于“駕駛座”的主導位置。

在社會內部和社會之間，人工智能的益處分配將不均衡，進而加劇當前和未來的數字鴻溝。這種現象發生的風險極高。

人工智能世界的治理與倫理問題

人工智能引發了對倫理問題的廣泛擔憂。技術人員表示，這項技術需遵從人類的價值觀，在人工智能系統的設計、開發和部署的每一個階段，都必須優先考慮倫理層面的問題。

目前，人工智能和相關技術正在開發和部署，短期內將需要大量的投資和努力，以避免對社會和人類造成意想不到的影響。在未來，我們需要把焦點放在研究上以及有效的管理架構上，以確保人工智能技術帶來的是契機，而不是損害。目前，開發算法的工作仍然由人類完成。對我們所做的事，我們仍擁有些許控制。

然而，如果我們把這類工作拱手相讓給中介機構，而中介機構又讓算法來設計算法。那么在五年內，開發算法的工作可能就不是人類在做了，而是人工智能在掌控。是否將出現這樣的前景：我們打交道的中介機構將被人工智能替代。

此外，人工智能引發的重要考慮事項涵蓋了隱私、透明度、安全性、工作性質，以及整體經濟。例如，基于面部識別技術可以提升用戶在社交媒體上的體驗。但同樣的技術也可以用來提升監視效果，犧牲個人隱私。亦或是，如果人工智能成為社交媒體網絡和在線平臺的永久功能，在這些平臺上，算法被用來管理在線體驗、有關自由選擇和偏見的問題將會加劇。人們將對數據收集和決策的透明度和責任性感到擔憂。這種擔憂將會加速倫理原則的制定。而這些原則的作用是什么？用以指導人工智能的設計和部署。

一個社會如果完全以數據收集為基礎，那么從商業角度來看，在沒有適當的民主監督和平衡的情況下，將助長社會過度依賴監督。機器提供了太多自動選擇，人類無需過多思考，從而失去了某些自我決策的機會。

數據分析技術產生的自動化將對人類行為和決策產生更大的影響。

政府將如何應對人工智能帶來的更大的經濟和社會影響？政府是否具備這樣做的能力和資源？在政府內部，由于政策的制定和調整越來越多地受到數據的驅動，人工智能可能會帶來一種根本性的決策調整。此外，人工智能可能成為未來政策選擇的一種決策工具，而且使用起來可能會草率而不透明。

物聯網和人工智能的發展將為政府決策提供科學依據，并幫助它們快速應對民眾的需求。

許多人預見，未來幾年將展開一場激烈的競爭，以爭奪商業人工智能領域的霸主地位。盡管這可能會推動創新，并有可能顛覆當前的市場結構，但也存在競爭方面的擔憂。預測者認為，在可預見的未來，如今的領先科技公司將會控制人工智能市場。

人工智能對互聯網經濟的影響

一些人認為，預測人工智能是一種營銷炒作，但很多業內人士和政府都在為人工智能的普及做準備。CB Insights估計，2016年超過50億美元的風投資金流向了人工智能創業公司，比前一年增長了62%。人工智能為創造新工作、新產業和新溝通方式提供了巨大機遇。

隨著人工智能和自動化在各個行業推動重大結構變革，工作的本質將發生改變。隨著人工智能獲取用戶數據，改變產品和服務的交付方式，許多現有的工作崗位可能會被取代。如何適應變化的步伐將是未來一項重大的全球性挑戰。

與人工智能和物聯網相關的項目引領了我們很長一段時間，提升了我們現有的技術，讓普通人生活更加方便。

人工智能系統和技術可以改變工作的性質，讓員工能力得到提升，從而減少人類之間和國家之間的不平等。人工智能讓我們承擔和解決更大的挑戰。正如一份調查報告所顯示，“人們的大腦和互聯網之間的距離會變得越來越近，而兩者之間的交叉會變得越來越復雜。”

機器與機器之間的通信增加了成本壓力，人們正在被取代。這只會隨著時間的推移而不斷增加，這對經濟有好處，但會對就業提出挑戰。

人工智能為科學研究、交通運輸和服務提供帶來了巨大潛在收益。如果可訪問性和開源開發勝出，人工智能有可能給發達國家和發展中國家帶來紅利。例如，依賴農業生產的國家可以利用人工智能技術分析作物產量，優化糧食產量。在醫療保健領域使用人工智能可能會改變低收入地區的疾病檢測方法。

人工智能是一種創造性的毀滅，它將淘汰許多工作崗位，但也將創造新的角色和工作崗位。

但是，社會本身是否已經準備好接受這種變化，我們是否為新型經濟做好了充分的準備？對于發展中經濟體而言，新技術總是能創造出更多的可能性，盡管部署人工智能(以及物聯網)的基礎設施非常重要。人工智能的好處也可能不均衡：對于依賴低技能勞動力的經濟體，自動化可能會挑戰它們在全球勞動力市場中的競爭優勢，并加劇當地的失業形勢，影響經濟發展。

用于管理制造業或服務業的智能和服務，可能仍集中在發達國家。人工智能可能會在很大程度上加劇數字鴻溝，這將會帶來政治上的影響。

確保互聯網技術創造市場就業機會，且不會對就業市場造成損害，這是未來5年必須解決的一個挑戰，也是國際上一個緊迫而嚴重的問題。

人工智能對互聯網安全和網絡智能的影響

算法開始做出決策，它們比人類決策更快，并且可以代表我們的意志。此外，系統越來越不透明。我們不知道他們在哪里，他們在做什么決定。

雖然安全與信任對人工智能的未來至關重要，但這項技術也可以幫助解決安全挑戰。隨著網絡和信息流變得越來越復雜，人工智能可以幫助網絡管理人員理解交通模式，創建識別安全威脅的方法。在基本的企業層面上，人工智能可以執行由IT幫助臺執行的任務，比如解決員工的電腦問題。

這將為企業IT專業人員提供更多的時間來實現安全最佳實踐，并更好地保護公司系統和網絡。除了人工智能決策，人工智能還可以在網絡上對日益增長的安全威脅進行分類。

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國際數據公司（IDC）的最新報告顯示，存儲收入持續上漲，這對于力求提高銷售額的存儲供應商們來說是個好消息。但由于分析引擎與數據存儲庫相競爭，期望以分析引擎渴望的速度獲取信息，存儲行業的產能有可能達到極限。

DataDirect Networks公司的產品營銷高級主管勞拉?謝潑德（Laura Shepard）說：“采用機器學習會很快給底層的數據訪問和管理基礎設施帶來負擔。機器學習的原型和第一代機器學習基礎設施通常建立在現有企業存儲的基礎上，或者搭建基礎設施的團隊決定用白盒服務器，同時結合開源、自主開發和商用的工具和應用軟件來自行搭建。”

因此，即使是最成功的機器學習計劃也經常會遇到規模方面的問題。一般而言，人工智能，可以整合的數據越多，得到的結果就越好。這促使機器學習項目越來越龐大。

出現這種情況后，我們看到第一代基礎設施開始不堪重負，出現規模擴展方面的失敗，比如無法讓用戶以所需的速度來訪問數據，無法擴大所處理的數據量以改進結果，無法在管理起來簡單或經濟高效的存儲環境下擴展數據存儲。x潑德表示，任何一個這樣的失敗都可能讓整個項目偏離正常軌道，因為如果你無法增加輸入，或無法更進一步增加網絡的深度，也就無法擴展輸出。

機會找上門

但一個人的挑戰是另一個人的機會。隨著人工智能和機器學習日益得到采用，它勢必會吸引越來越多渴望解決許多相關問題的初創公司。

IT Brand Pulse公司的高級分析師弗蘭克?貝里（Frank Berry）說：“管理數據中心基礎設施向來是個主動的過程，我們要走在業務需求的前頭。機器學習有望通過自動化來提升存儲性能、提高可用級別、提高效率（每個存儲單元需要更少的管理員）。”

Zadara Storage公司的營銷副總裁凱文?利布爾（Kevin Liebl）進一步闡述了這個主題。他認為，人工智能會大大提高數據存儲的自我管理性（想想自動駕駛的數據中心，就像自動駕駛的汽車那樣）。

利布爾說：“自動化將大大增加管理員可以管理的服務器數量，從如今同類中最多可管理VMware環境中的大約500臺服務器，增加到將來每個管理員可能管理20000臺服務器，到時候服務器完全由分析技術和自動化服務器管理軟件來監控和管理，這將使存儲和管理更容易、更省時、更高效。”

他補充道：“存儲是自動駕駛的數據中心的核心，因為所有的自動化都需要記錄各種活動，這些活動當然會生成數據。由于云計算、移動技術、物聯網、社交媒體和分析技術大行其道，將來生成的數據只會更龐大。這就是為什么總的數據存儲量會繼續每兩年翻一番。”

利布爾說：“人工智能對存儲行業的最大需求可能就在于需要存儲管理功能，好讓系統得以處理數據洪流。”

人工智能和機器學習的興起很可能會影響存儲行業，就像個人計算機當初重塑企業IT那樣。就像PC從個人生產力應用軟件發展到大規模企業數據庫和自動化項目一樣，人工智能和機器學習可能會從消費類功能演變成推動全球企業發展的全面的數據驅動項目。

Cloudian公司的首席執行官邁克爾?楚（Michael Tso）表示：“在今后的20年內，許多公司會演變成人工智能輔助的組織。到時候，數據將支持合作，機器收集信息，學會幫助人們做出實時決策，以滿足客戶的要求。”

已經有這方面的例子了。亞馬遜等購物網站上的推薦引擎已經在使用這項技術。與之相仿，廣告投放系統會基于網站訪問量，更精準地投放廣告。Cloudian還使用了將廣告與每個司機和汽車相匹配的數字廣告牌。

楚說：“對于存儲行業來說，這意味著許多公司需要保留大量的非結構化數據來‘訓練’機器。一旦機器能自我學習，它們將收集并生成新的大量數據，這些數據需要存儲、智能化標記和分析。”

許多專家提到了自動駕駛汽車。值得一提的是，自動駕駛汽車使用大量的傳感器來“讀取”環境，然后與精確的地圖數據進行比較。

最后，再決定如何轉向、剎車和加速。這增加了存儲的復雜性。來自攝像頭和雷達等傳感器的數據以每秒幾十GB的速度進入。所有數據都要經過壓縮和處理。

攝像頭和雷達收集的汽車在路面上的數據與高清（HD）地圖數據進行比較。這是獲得準確車輛位置信息的一個重要部分。這些高清地圖堆疊在包括額外信息（比如車道標記、路緣和標志）的標準地圖數據的上面。所有這些會帶來幾十GB的額外存儲量，再乘以一輛車需要執行的動作數量，以及路上行駛的車輛數量，數據就會大得嚇人。

此外，每輛汽車都要記錄一些駕駛數據，并保存數天或數月，這取決于OEM和監管部門的要求。這很重要，因為即使這些數據上傳到云端，本地拷貝也幾乎肯定要保存起來。

相關的數據量僅僅是個開始，每輛車會生成數據，確保車輛安全、暢通行駛的系統也會生成數據。

各種人工智能和機器學習系統將訪問這些數據，才能將信息變成實用的智能。這意味著存儲系統會不斷演變，以便能夠以所需的速度存儲、移動和處理數據。

StorageIO Group的分析師格雷格?舒爾茨（Greg Schulz）表示：“人工智能還可能導致幾乎感覺不到有什么價值的現有數據擁有隱藏或未知的價值，只不過還沒有被利用起來。”

存儲方面的改進

人工智能不僅僅是一條單行道。不僅存儲需要解決如何能夠存儲更多的數據、更快地處理數據、更快地將數據饋送給分析引擎，存儲與人工智能之間還存在相互影響，即人工智能和機器學習將如何回報、如何改進存儲技術。

舒爾茨說：“存在這種場景，人工智能和其他支持算法的分析技術可以用來幫助管理數據、存儲，以及管理相關的數據基礎設施資源。這意味著不僅僅局限于基本的分析，以及傳統的基于策略的系統或軟件管理。”

他預計，人工智能和分析技術對于額外的CPU處理和內存會有更高的要求，另外還需要將數據轉換為信息的工具。

相關鏈接

人工智能（Artificial Intelligence），是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術和應用系統的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，也可能超過人的智能。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等。總之，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。

IDC預測，到2018年，全球近1/3的行業領導者將被全面執行數字化轉型戰略的競爭對手顛覆。“人工智能+行業”有助于催生新的商業模式。如今，人工智能技術已經在醫療、工業、農業、金融、商業、教育、政府、公共安全等行業初露鋒芒。不同行業在人工智能的接受程度上存在差異。金融、零售、醫療和智慧城市這4個領域的人工智能技術的應用更為成熟。

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去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工廠的機械化數據：自從2014年iPhone 6上市至今，富士康已經使用機器人（又或者是機械手臂）取代了超過一半的工人，當地工人數量由11萬人減少到了5萬人。“工人的飯碗會不會被機器人給搶走了？”這是機器人大規模進入企業引發的無數勞動者的擔憂。

而在去年3月9日，世界冠軍、韓國棋手李世石與谷歌“阿爾法狗”（AlphaGo） 在首爾上演的圍棋“人機大戰”和今年年初AI機器人AlphaGO的改進型Master再次完勝人類圍棋頂尖高手，更是引起科學界及社會各界的高度關注和倫理上的爭議，原因就在于人們對人工智能超越人類智慧的恐懼與擔憂。

目前，無論是學術界，還是工業界，研究人員都對人工智能帶來的倫理挑戰進行了大量研究，最新消息顯示，微軟、谷歌等公司已經成立了人工智能倫理委員會，希望能對這一問題提出解決方案。

智能機器產業前景廣闊

在《男兒當自強》的激昂旋律中，一紅一黃的兩只雄獅伴隨著音樂的節奏舞著優美的動作。5月3日，《小康》記者走進位于廣州開發區科技企業加速器的巨輪（廣州）機器人與智能制造有限公司辦公大樓，首先跳入視線的便是這兩只一紅一黃的雄獅，不仔細看，還以為是真人在舞獅歡迎賓客。該公司副總經理洪潤龍告訴記者，這是他們公司研發和生產的智能機器迎賓雄獅。

在巨輪（廣州）機器人與智能制造有限公司一樓的展廳里，記者還看到了各種大大小小的機器臂手，“這些機器臂手廣泛運用到各個行業的生產企業，尤其是汽車行業，機器化生產已達到70%。”研發總監畢輝介紹說，為從事工業機器人及其核心部件、控制系統、柔性自動化技術開發、制造，公司與多家國際著名的智能裝備、精密機床企業建立深度緊密伙伴關系，引進全球領先的前沿技術，解決目前制約國產機器人及智能裝備發展的控制系統技術與精密制造技術。目前，巨輪（廣州）公司在工業機器人控制器以及RV減速器等核心關鍵技術、部件方面已取得重大突破，公司自主研發的重載、輕載六自由度工業機器人、五軸聯動加工中心、自動化立體倉庫、柔性自動化生產線等具備高敏捷性、高穩定性、高一致性和高安全性。

“2014年，在國家發改委和廣州市政府的引導和支持下成立專業投資企業。主要專注于人工智能相關領域先進技術的研發和引進，并完成相關技術項目的落地與二次開發。” 廣州中以智慧產業投資有限公司副總裁張倫明在接受《小康》記者采訪時表示，智能機器人作為人工智能最重要的應用場景之一，是一個朝陽產業，其發展前景廣闊，借助以色列在智能機器人發展方面的先進技術，公司依托旗下的中以智能制造基金、中以機器人基金、中以機器人研究院以及以色列英飛尼迪投資集團的豐富投資管理經驗和龐大的資源優勢，專注于智能制造和機器人等領域先進技術的研發與引進，推動相關技術項目在國內特別是在廣州的二次開發和落地，促進關鍵技術創新并帶動新興產業發展。

智能裝備和機器人產業作為人工智能最重要的應用場景之一，從中央到地方，都在加速布局。廣州提出到2020年將培育形成超千億元以工業機器人為核心的智能b備產業集群的目標。事實上，不僅僅是廣州，東莞、長沙、武漢等地都在爭奪人工智能產業這一蛋糕。廣州開發區經濟發展局副局長趙必榮告訴《小康》記者，廣州開發區智能裝備產業主要集中在通用設備、專用設備和機器人三大細分領域，基本形成了從上游關鍵零部件、中游整機到下游應用集成的完整鏈條，其中機器人產值規模最大，占智能裝備總產值的一半以上。主要發展有自主知識產權、有核心競爭力、有市場前景的工業機器人，重點支持工業機器人本體、控制器、減速器、伺服電機等關鍵零部件的研發和應用，并培育發展服務機器人、家用機器人。

智能裝備產業一直是廣州開發區重點發展的產業，目前擁有機器人及智能裝備企業73家，2015年實現工業產值132.5億元，近五年持續保持16%的復合增長率。開發區擁有廣州數控、廣州啟帆、巨輪智能、瑞松、明珞等一大批國內知名的智能裝備企業，以及中國（廣州）智能裝備研究院、國家機器人檢測與評定中心廣州分中心等以智能裝備共性技術研發為主的產業公共服務平臺，同時還引進了庫卡、發那科等全球機器人巨頭。上海發那科機器人有限公司將投資1.08億元，建設集機器人銷售、展示、技術支持、小型加工中心制造與倉儲等于一體的華南基地，目前已在“廣州機器人產業園”落實4萬平方米的用地;庫卡機器人公司去年也已在開發區成立廣州分公司，目前正在籌備選址設立機器人新工廠，重點開展工業機器人的研發和生產。

廣州開發區從2014年開始規劃建設占地448公頃的智能裝備產業園區，目標是到2020年實現工業產值200億元，培育1-2家擁有自主知識產權和自主品牌的百億級工業機器人龍頭企業和3-5家相關配套骨干企業。目前，全區集聚智能裝備企業75家，2016年實現工業產值110億元，約占全廣州市規模的三分之一。

年輕工人“要做機器人的主人”

近兩三年以來，《小康》記者在廣州、東莞、佛山等珠三角地區的企業走訪時發現，在“轉型升級”、人工成本日益上漲等大環境下，諸多勞動力密集型的企業都在積極推進“機器換人”工程。

在東莞，“無人工廠”已經出現，工廠中每天近百臺機器手正日夜無休地打磨一個個手機中框結構件，它們被分成10條生產線，每條生產線由一條自動傳送帶上下料，這個過程不再需要任何人力，需要的只是每條線3名工人負責看線和檢查。企業主告訴記者，以前整個工廠要650個工人，現在生產相同的東西，只要60個人就已足夠。

去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工廠的機械化數據，稱自從2014年以來，富士康已經使用機器人（又或者是機械手臂）取代了超過一半的工人，當地工人數量由11萬人減少到了5萬人。

2011年，富士康CEO郭臺銘宣布“百萬機器人計劃”，計劃投入100萬臺機器人到生產線上，此前富士康自主研發的“FOXBOT”機器人開始在山西晉城批量制造，正式成為富士康的一員。如今，6年過去了，根據富士康自動化技術發展委員會總經理戴佳鵬此前宣布的數據，超過4萬臺機器人被部署在富士康各個生產流程環節當中。

《小康》記者此前在走訪位于汕尾市的深汕合作區部分生產企業時也發現，這里新建的工廠，大部分都以智能機械代替了大量的工人。“機械可以日夜不停地工作，不會喊累，不會鬧情緒，不會要加工資，更不會喊要罷工，而且沒有安全事故。智能機械的好處顯而易見。”大部分企業主都表達了同樣的觀點。趙必榮在接受采訪時也表示，“機器人確實要比工人好管理，最深有體會的應該是生產線部門。”

2013年以來，我國已經連續三年成為全球最大的機器人市場。各地積極推動機器換人有政策引導的傾向，但更多的是基于現實的需要。在中國一些沿海地區，人口紅利下降、人力成本上升、人才結構矛盾等問題正在倒逼國內制造企業以機器換人。同時，隨著制造業的轉型升級，原來的農民工可能難以承接新的工作，企業招錄不到所需勞動力，也只能進行機器換人。

雖然實際上目前很多領域單位產量所需機器人的成本并不低于勞動力成本，但“機器換人”這一大趨勢依然存在。

然而，工人的飯碗真的會因為機器人的來臨而失去嗎？

“短期內不會，目前機器人代替的大部分都是機械化的辛苦、危險的工作，都是一些現在80、90、00后不愿意干的又臟又累的活。”畢輝說，機器人逐漸替代人類是產業發展的必然，批量引入機器人不僅要建立在標準化、批量生產的基礎上，還要取決于技術的發展和企業的經濟實力。張倫明也表示，機器人運用到企業雖然具有很大的優越性，但不可能完全取代人的工作，因為機器人沒有思維，只能按照既定程序操作，無法靈活轉變。

趙必榮說，人們在談論機器人或者智能化的時候，潛意識里總會有一個觀點，認為機器人與人工是對立的，所以喜歡將它們放在一起比較。但幾年下來的現實情況是，智能與人工非但不是對立的，很多時候還是相輔相成相互促進的。

首先，智能制造并不排斥人工，例如人機交互技術就是工人與機器實現協同生產。目前的工業機器人只是代替了一些簡單、繁重、危險工序中的人工;服務機器人可在居家養老、醫療康復、教育娛樂等領域解決專業人員不足等難題;而語音識別和人臉識別等人工智能技術也只是幫助人們更有效率、安全地工作和生活。總的來說，智能機器并未對社會就業率帶來較大影響。其次，智能機器正在創造新的就業崗位，因其是多種技術的交叉融合，自身發展離不開大量專業技術人員，其催生的新產業生態可吸納大量勞動力。

但越來越多的年輕人也清楚地意識到，機器換人已是勢不可擋。危機，危機，正是危中有機，所以經濟大轉型時期，機會往往是并存的，就看你有沒有敢于改變的勇氣與決心。“作為工人的我們，只有通過知識和技能才能改變作為廉價勞動力被剝削的命運。趁此時攢點錢，去學技術，去學知識，達到精通級別，才是我們改變命運的王道。”年輕的工人喊出“要做機器人的主人”。 喜與優 去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工廠的機械化數據，稱自從2014年以恚富士康已經使用機器人（又或者是機械手臂）取代了超過一半的工人，當地工人數量由11萬人減少到了5萬人。

人工智能會否超越人類

去年和今年兩次的圍棋“人機大戰”都以人類失敗告終，這讓許多人質疑人類智慧不如機器，人類可能被人工智能所取代。隨著技術的發展，人工智能在陪伴機器人領域中的應用已走入越來越多的家庭，機器承擔著越來越多（來自人類）的決策任務，更多人擔憂的是，有一天會不會真出現如美國大片里機器人失控追殺人類的場面？

人工智能技術正變得越來越強大，那些最早開發和部署機器學習、人工智能的企業現在也開始公開討論其創造的智能機器給倫理道德帶來的挑戰。

針對“人機大戰”的兩次慘敗，計算機科學國家重點實驗室主任林惠民認為，人工智能是個復雜概念，有些人工智能處理的是“可測度”的問題，比如各種棋類游戲，不論多復雜，規則是確定的，變化是有限的。計算資源和算法強到一定程度，電腦在計算上總是會勝過人類。但很多領域是不可測度的，包括人的創造力。比如google下棋贏了人，但是設計下棋程序的還是人。

“機器學習、深度學習發展很快，新的算法層出不窮。這個人工智能與多年前的深藍電腦不一樣。當時人們覺得，如果讓深藍來下圍棋，它還太小兒科。而如今，人工智能已經可以戰勝人類了。”中科院院士吳一戎說，“不過，我覺得人工智能對人類有威脅還是一件很遙遠的事情。等我們發展到了這個程度，自然會有相應的科學倫理出臺。目前我們要做的，就是跟上人工智能的發展步伐，它將對我們的社會產生深刻的影響。”

在《麻省理工科技評論》的EmTech峰會上，微軟研究院的常務董事埃里克?霍維茨（Eric Horvitz）說：“我們正處于人工智能的轉折點，人工智能理應受到人類道德的約束和保護。”

篇5

顧名思義，人工智能就是研究怎樣利用機器模仿人腦進行推理、設計、思考和學習等思維方式和活動，幫助人們解決一些需要專家才能解決的問題，通俗一點說，就是借助計算機來執行人類的智能活動，最終實現利用各種自動化機器或是智能機器，模仿和完成人的智能活動，實現某些“機器思維”或是腦力自動化。但從學術的角度說，人工智能包含的范圍非常廣，與人工智能相聯系的不下幾十門學科，所涉及的理論領域和應用的領域幾乎涉及人類的所有活動，人類任何工作離不開智能，因此，任何領域都是人工智能的潛在應用領域。例如，應用人工智能的方法和技術，設計和研制各種計算機的“機器專家”系統，可以模仿各行各業的專家去從事醫療診斷、質譜分析、礦床探查、數學證明、家務管理、運籌決策等腦力勞動工作，以完成某些需要人的智能、運用專門知識和經驗技巧的任務等等。在信息社會的構建中，網絡的應用正在深遠的影響著人們的工作和生活方式，計算機網絡技術的發展正處在日新月異、交融更替之際，信息安全的保證將成為公眾的需求和時代的責任，在這個方面，人工智能技術是一種模仿高級智能的推理和運算技術，在很多實際的控制和管理問題上都顯示出具有很強優勢，如果能把人工智能科學中的一些算法與思想應用到計算機網絡中，將會大大提高計算機網絡的性能，不斷提高信息的安全性。

2信息安全與人類生活的關系

信息安全包含的范圍很廣，大到國家軍事機密，小到如何防范商業秘密和人身秘密。在目前的網絡信息社會中，信息安全的實質就是要保護信息系統或信息網絡中的信息資源免受各種類型的威脅、干擾和破壞，但是在我們的日常生活中，這種事情還是屢有發生。

2.1信息安全對人們生活的影響

（1）對信息服務的破壞。

一是信息的泄露，被某個未被授權的實體或者是個人獲得用于不法目的，而且在這個過程中，可能導致信息被非法轉讓、刪減或者是破壞，讓原來信息擁有者的信息失去真正的意義；二是被拒絕服務，這是對信息或者是相關資源的合法訪問被無條件阻止。

（2）非法使用對合法權的破壞。

這主要是某一資源被某個非授權的人，或以非授權的方式使用。一是竊聽。用各種可能的合法或非法的手段竊取系統中的信息資源和敏感信息。例如對通信線路中傳輸的信號搭線監聽，或者利用通信設備在工作過程中產生的電磁泄露截取有用信息等。通過對系統進行長期監聽，利用統計分析方法對諸如通信頻度、通信的信息流向、通信總量的變化等參數進行研究，從中發現有價值的信息和規律。二是假冒。通過欺騙通信系統（或用戶）達到非法用戶冒充成為合法用戶，或者特權小的用戶冒充成為特權大的用戶的目的。黑客大多是采用假冒攻擊。攻擊者利用系統的安全缺陷或安全性上的脆弱之處獲得非授權的權利或特權。例如，攻擊者通過各種攻擊手段發現原本應保密，但是卻又暴露出來的一些系統“特性”，利用這些“特性”，攻擊者可以繞過防線守衛侵入系統的內部破壞

2.2信息安全受到威脅的分類

（1）授權侵犯

被授權以某一目的使用某一系統或資源的某個人，卻將此權限用于其他非授權的目的，也稱作“內部攻擊”。在某個系統或某個部件中設置的“機關”，使得在特定的數據輸入時，允許違反安全策略。

（2）木馬攻擊。

軟件中含有一個覺察不出的有害的程序段，當它被執行時，會破壞用戶的安全。這種應用程序稱為特洛伊木馬(TrojanHorse)。計算機病毒：一種在計算機系統運行過程中能夠實現傳染和侵害功能的程序。

(3)人為原因。

一個授權的人為了某種利益，或由于粗心，將信息泄露給一個非授權的人。信息被從廢棄的磁碟或打印過的存儲介質中獲得。侵入者繞過物理控制而獲得對系統的訪問。重要的安全物品，如令牌或身份卡被盜。業務欺騙：某一偽系統或系統部件欺騙合法的用戶或系統自愿地放棄敏感信息等等

3人工智能對信息安全的影響和未來發展趨勢

隨著人工智能的不斷發展和應用方法的不斷成熟，人工智能在信息安全保障的服務能力將更加強大，人工智能也將處于計算機網絡發展的前沿，與計算機發展的軌跡同行。筆者僅就人工智能在信息安全的具體領域“數字水印”的研究展開論述，分析未來人工智能與信息安全的密切關系。

3.1數字水印的定義

數字水印技術的基本思想源于古代的密寫術。古希臘的斯巴達人曾將軍事情報刻在普通的木板上，用石蠟填平，收信的一方只要用火烤熱木板，融化石蠟后，就可以看到密信。使用最廣泛的密寫方法恐怕要算化學密寫了，牛奶、白礬、果汁等都曾充當過密寫藥水的角色。可以說，人類早期使用的保密通信手段大多數屬于密寫而不是密碼。然而，與密碼技術相比，密寫術始終沒有發展成為一門獨立的學科，究其原因，主要是因為密寫術缺乏必要的理論基礎。

數字水印（DigitalWatermark）技術是指用信號處理的方法在數字化的多媒體數據中嵌入隱蔽的標記，這種標記通常是不可見的，只有通過專用的檢測器或閱讀器才能提取，因為當前的性信息安全技術都是以密碼學為基礎，計算機處理能力提高后，這種密保措施已經越來越不安全，因此數字水印就是人工智能跨速發展的結果，數字水印是信息隱藏技術的一個重要研究方向，這對于信息安全有著超強的保護能力。

3.2數字水印的特征

（1）隱蔽性：

在數字作品中嵌入數字水印不會引起明顯的降質，并且不易被察覺。

（2）超強安全性：

水印信息隱藏于數據而非文件頭中，文件格式的變換不應導致水印數據的丟失。

（3）不可丟失性：

是指在經歷多種無意或有意的信號處理過程后，數字水印仍能保持完整性或仍能被準確鑒別。可能的信號處理過程包括信道噪聲、濾波、數/模與模/數轉換、重采樣、剪切、位移、尺度變化以及有損壓縮編碼等。

3.3發展前景

（1）實現數字化作品產權信息保護。

計算機網絡的發達，讓數字作品（如電腦美術、掃描圖像、數字音樂、視頻、三維動畫）的版權保護成為當前的熱點問題。但是數字作品的拷貝、修改非常容易，而且可以做到與原作完全相同，“數字水印”利用數據隱藏原理使版權標志不可見或不可聽，既不損害原作品，又達到了版權保護的目的。目前，用于版權保護的數字水印技術已經進入了初步實用化階段，IBM公司在其“數字圖書館”軟件中就提供了數字水印功能，Adobe公司也在其著名的Photoshop軟件中集成了Digimarc公司的數字水印插件。

（2）商務票據信息安全保護。

隨著高質量圖像輸入輸出設備的發展，特別是精度超過1200dpi的彩色噴墨、激光打印機和高精度彩色復印機的出現，使得貨幣、支票以及其他票據的偽造變得更加容易。網絡安全技術成熟以后，各種電子票據也還需要一些非密碼的認證方式。數字水印技術可以為各種票據提供不可見的認證標志，從而大大增加了偽造的難度。

（3）重要聲像數據信息安全保護。

數據的標識信息往往比數據本身更具有保密價值，如遙感圖像的拍攝日期、經/緯度等。沒有標識信息的數據有時甚至無法使用，但直接將這些重要信息標記在原始文件上又很危險。數字水印技術提供了一種隱藏標識的方法，標識信息在原始文件上是看不到的，只有通過特殊的閱讀程序才可以讀取。這種方法已經被國外一些公開的遙感圖像數據庫所采用。

篇6

在智能手機的拍照選項里，有一個HDR（高動態光照渲染圖像）的功能，圖像經HDR處理后的結果是亮處不過曝，暗處也能夠分辨物體的輪廓與深度。這一功能的發明者是史蒂夫?曼恩（Steve Mann）。

在很多人眼中，史蒂夫?曼恩是世界上首位“電子人”。自上世紀70年代末以來，這位硅谷傳奇人物，就一直使用可穿戴式設備以協助提高自己的視力，只不過這套裝置從最初的笨重變得越來越輕巧。

今年5月，被譽為“可穿戴技術之父”的史蒂夫?曼恩首次來到武漢。他戴著一頂招牌棒球帽，鼻梁上依然架著可穿戴眼鏡。史蒂夫?曼恩說，這個特別的“眼鏡”，除了能幫人看到東西外，還能起到增強現實的作用。

早在40年前，史蒂夫?曼恩就預言未來人人都會有一臺個人電腦。如今，他又預言未來人人都會穿戴可計算的互聯設備，人、機將融為一體。

“來到中國一看，我相信可穿戴設備重心有望從硅谷來到中國。”史蒂夫?曼恩接受《支點》獨家采訪時說，不久的將來，智能手機將會消失，我們將迎來人類智能HI（Humanistic Intelligence）時代。

擁有一顆好奇心

1962年出生于加拿大的史蒂夫?曼恩，從小就對電子科技十分感興趣。

“我的爺爺是一名電焊技術工程師。當我還只有4歲時，爺爺教我如何使用電焊。從此，我對電焊產生了深厚的興趣。”史蒂夫?曼恩稱。

這段電焊經歷令史蒂夫?曼恩至今難忘，也因此成就了一個硅谷傳奇。當進行電焊作業時，焊點亮度非常高，但周圍又很暗，那么，焊點中間到底發生了什么呢？他為此感到困惑，這也促使他后來發明HDR。如今，這一技術發明已經被廣泛運用，它能使真實環境呈現出更好的視覺效果。

“當我還是孩子的時候，就想以電子方式探索這個世界，當時我獲得了一個示波器，看到示波器上面閃動的波，又好奇又心動。后來，我自己設計了一個傳感器，跟這個示波器連接起來，我把它叫做增強現實技術。”史蒂夫?曼恩稱。

史蒂夫?曼恩舉例介紹，駕駛員穿出隧道的一瞬間，會遇到外面刺眼的光線，看不清周圍場景，這極易導致交通事故。一旦佩戴了具有HDR功能的眼鏡，電腦會讓周圍環境變得更真實，從而降低交通事故的發生率。

上世紀70年代末，史蒂夫?曼恩帶著多項創造發明，去麻省理工大學深造，后來創建了世界上首個可穿戴設備實驗室。

史蒂夫?曼恩一直堅定地認為，人工智能對于可穿戴設備的發展將帶來深遠的影響。他告訴《支點》記者：“2013年，我在跟‘人工智能之父’馬文?明斯基交流時，我們得出一個結論，那就是人工智能（AI）成熟之前，影響人類生活的是擬人化智能，這是未來幾年非常大的發展趨勢，我們把它叫做HI，任何一個擁抱這個發展趨勢或者認識到這個發展趨勢的公司，都能在未來取得成功。”

史蒂夫?曼恩的同事評價說：“曼恩就是這樣一位堅持自我，并能最終開創新領域的開拓者。”

如今，史蒂夫?曼恩還將他的發明帶到了斯坦福大學和硅谷。在北美，他已在多倫多大學、麻省理工大學、斯坦福大學設置研發機構，未來他要將可穿戴設備的前沿技術帶入中國市場。他認為，中國的年輕人接受新鮮事物的速度，比北美地區的年輕人要快得多。

曼恩的實驗

這次來到中國，史蒂夫?曼恩走訪了多座城市。當他來到武漢的時候，《支點》記者對他進行了獨家專訪。

史蒂夫?曼恩帶著的那副外形酷似攝像頭的“怪異眼鏡”，被他稱之為可視化的“眼鏡”設備，在這副眼鏡的右眼前有一個顯示器，它可以與電腦和互聯網連接。“我喜歡用智能手機，通過我的智能眼鏡，我可以看到這個智能手機發出的電波和聲波，這就是增強現實。”史蒂夫?曼恩說，未來這項技術可以應用到醫療等多個領域，甚至有可能通過腦電波的變化，來控制可穿戴設備。

史蒂夫?曼恩還向記者展示另一項發明：智能水風琴。

這款“水風琴”的琴身是一塊藍色新月形的，沒有琴弦，只有12個小孔。只見史蒂夫?曼恩輪換按壓小孔內噴出的水柱，悠揚的音樂便響起。原來，12個小孔代表著不同的音節，只要按住一個小孔，水風琴便發出一陣類似風琴的聲音，配以流水的背景聲，奏出的音樂讓人仿佛置身音樂劇現場。

樂器的發聲來源一般是空氣和固體，但是史蒂夫?曼恩發明的“水風琴”卻是通過水來發聲，這也是現在全球唯一通過水彈奏的樂器。據他介紹，“水風琴”是第一次走進中國，他希望將這項發明帶給中國的音樂愛好者。

史蒂夫?曼恩告訴《支點》記者，該項發明利用電波原理，可以幫助盲人和憂郁癥患者。“水流可以讓盲人更方便地感受到音律。通過這種有趣的琴和觸及靈魂的音樂，還可以幫助憂郁癥患者敞開心扉。”

到中國找技術

在史蒂夫?曼恩的眾多發明中，鎖相放大器是可穿戴設備中的核心部件。這是一種特殊的信號放大器，它可以將選中的信號從環境的噪音中挑選出來，然后將其可視化。可穿戴眼鏡正是通過鎖相放大器，將空氣中的聲波變得“可視化”，看到我們平時看不到的信息。

史蒂夫?曼恩回憶，年輕時，他自制了鎖相放大器，但效果并不理想。后來他成為教授后，買了很多設備來研究，始終沒有成功。于是，他找遍北美所有做鎖相放大器的公司，沒有一家能做出他需要的樣品，其中有一家公司說可以做出來，但要收取200萬美金的研發費用。他婉拒了這家公司的合作，并將目光投向中國。

起初，史蒂夫?曼恩對中國廠家并沒有抱太大希望。有家位于廣東中山的科研機構，僅收取了2萬美金的費用，但看到產品的那一刻，史蒂夫?曼恩大吃一驚，稱“這是全世界最好的鎖相放大器”。

史蒂夫?曼恩對中國的科研能力從此刮目相看。他告訴《支點》記者，中國有強大的科研實力，可以把事情做到極致，產品也做得非常好。“我預測中國很有可能成為可穿戴設備的下一個強國，引領全球可穿戴設備的發展趨勢。”

史蒂夫?曼恩介紹，在加拿大多倫多市，有一個可穿戴技術增強現實的基地，美國硅谷也有這樣的地方。“如果在中國某地也設置這樣的地方，并成為連接加拿大多倫多、美國硅谷的點位，那就太棒了，這個地方必將成為‘三角’溝通的焦點。”

除了武漢，史蒂夫?曼恩還到過深圳、成都、杭州等地，為他在中國的可穿戴設備實驗室選址。“雖然目前我對深圳有好感，但是我更愿意和行動力最強的城市合作。從這個層面來講，武漢這座敢為人先的城市有它的優勢。”他說。

篇7

2月底，借助在西班牙巴塞羅那舉行的世界移動通信大會（MWC）契機，包括高通、英特爾、華為、三星、愛立信、諾基亞、中興等全球主流科技公司，以及福特、標致等汽車廠商和一大批科技創業公司，聯袂主導了一場科技大秀。 

這場秀的主題高度聚焦，5G炙手可熱，物聯網應聲落地，科技行業全新的商業業態正在被開啟，而5G則是打開這扇大門的鑰匙。 IHS Markit預測，2020年到2035年期間，5G技術將貢獻GDP0.2%的增長，創造3.5萬億美元的產出。

日本軟銀集團CEO孫正義在MWC的開場演講中對臺下近萬名聽眾說，“鞋子比人腦更聰明的時代即將來臨，智能機器人總量將在30年內超過人口總量。” 

軟銀在六個月前耗資322億美元收購了全球最大的芯片架構設計公司ARM，孫正義打算在未來20年，ARM要賣出超過1萬億塊物聯網芯片。這些芯片將進入汽車、醫療、金融、工業和消費品等涉及人類生產和生活的所有領域。 

這不是一個荒誕的預測。 

麥肯錫統計數據顯示，過去五年全球互聯設備的數量增長了300%，2015年末全球聯網設備為160億臺;而英特爾預計，2020年全球就將有500億臺形式多樣的智能互聯設備。 

“5G的深度、廣度和精度都遠遠超過了3G和4G，一個人或一個公司來改變世界的時代已經過去了。5G應用的不確定性，給創業者們帶來了無窮的機會。”2月28日，在巴塞羅納，中國移動前董事長王建宙在朋友圈里寫道。 

然而，即便是這樣一個令人興奮的前景，目前局中各方的焦慮也真實存在——5G要在2020年才能正式商用，距今還有三年，出發太早或者太晚，方向向左或是向右，都有可能面臨巨大風險。 

華為輪值主席徐直軍在MWC主題演講中提到，整個產業界以及所有參與者要有歷史使命感——要讓5G產業更有生命力，有更長的生命周期。唯有這樣才能讓產業各方受益，技術恒興。 搶跑5G

5G帶來的經濟價值是可量化的。IHS Markit預測，2020年到2035年期間，5G技術將貢獻GDP0.2%的增長，創造3.5萬億美元的產出，這相當于包括沃爾瑪、國家電網、蘋果、三星等2016年全球財富排名前13強公司營收的總和。 

由于商用近在咫尺，5G在此時備受關注。這屆MWC，全球主流電信設備廠商華為、愛立信、中興、諾基亞都推出了可供運營商立刻商用的5G系統設備。他們一致表態，將共同支持加速5G新空口（5G NR）標準化進程，以推動于2019年盡早實現5G新空口的大規模試驗和部署。 

運營商們也迫不及待開始5G研發和部署。 

韓國電信（KT）已宣布將于2017年9月前完成其5G網絡部署，日本運營商NTT DoCoMo也將于今年在東京試驗5G網絡。上周，中國移動、中興通訊、高通三家公司宣布合作協同，將于2017年下半年在中國開展5G試驗。 

中國移動是全球最大的電信運營商，它的5G腳步將直接決定全球5G部署節奏。此前，官方預計最早在2024年商用5G，后來將此計劃提前到2020年，去年底，中國移動宣布在2018年就開始試商用5G，相比最早的計劃，提前了六年。 

Gartner研究總監劉軼告訴《財經》記者，產業如此積極的原因是，整個4G投資周期已經到了尾端，5G作為新投資增長點可帶來新一波可觀收入。 

但5G標準尚未確定，愛立信、中興、華為在這次展會上展出的5G商用設備，更多是和4G網絡結合的非獨立（Non-Standalone，NR組網）5G架構，它主要結合了4GLTE和5G NR（New Radio，新空口）技術，這相當于搶跑。 

劉軼分析，在標準成型和全面商用前的窗口期，設備商希望提前展示技術能力和產品先進性，而這將直接影響其在正式商用后獲得的訂單。 

不過，促使運營商和設備商趕在5G標準確定之前部署過渡性5G網絡，更大的原因在于非獨立5G部署的優勢——不僅部署時間更短，而且由于結合了4G和NR，能夠降低運營商部署成本。 

每一次網絡制式的升級革命，運營商都要為之付出沉重的基礎設施投入，中國三大電信運營商在2015年對4G建設投資超過1000多億元，沉重的成本開支導致三者凈利潤不斷下滑。 

中興通訊副總裁張建國在接受《財經》記者采訪時強調，運營商有自身戰略和競爭考量，但大規模商用必然要基于統一的行業標準和完整的產業鏈。“3G標準制定之初，歐洲也有一些運營商很早就商用，但真正大規模地爆發，還是智能手機產業鏈完善以后。” 

而且，從更宏觀層面分析，5G起步雖早，但是否適應商業和經濟需求，目前還取決于多個因素。 

華為輪值CEO徐直軍總結，行業對下一代通信技術的認知仍然不清晰，5G區域需求的差異、技術的不確定性以及產業對5G的參與度等都是大規模商用時必須面對的難題。否則5G的生命力和產業周期都將大打折扣。 

5G技術的研究和討論，最早可追溯到2013年。 

彼時，智能駕駛和AR/VR還沒開始流行，它們并非5G的重要的場景。但如今，這些應用都在快速成熟，5G必須考慮對它們的幫助。 

徐直軍說，目前不能預測未來還有什么未知的應用技術會出現，在5G的生命周期里技術儲備是否可以滿足，這是個挑戰。 

此外，所有行業都期待5G能真正使網絡從人的連接走向物的連接，但各個行業的參與度不夠。徐直軍指出，物聯網的關鍵不在網絡，網絡很容易解決。物聯網的核心在物，如何讓萬物具備可連接性，支撐物聯網發展，才是關鍵核心。

另一個關鍵挑戰在于，各個行業的管制政策都不一樣，每個行業都有每個行業的管制政策。如果每個行業的管制政策各自為政，沒有考慮移動通信的訴求，那么物聯網也做不起來。 

更大的挑戰在于，整個5G發展過程中有各種各樣的變化和訴求，各種各樣的需求也會不斷涌現出來。5G網絡的提供方相當容易在解決一個問題又一個問題的過程中，偏離長期目標。 物聯網先行一步

從2014年開始，物聯網概念主導了IT行業的大量并購和投資。僅2014年，全球花在收購所謂“物聯網”公司上的資金就累計高達94億美元，此后，這個數字還在呈幾何級上升。 

最早伸出收購之手的公司是谷歌、思科、三星、IBM、沃達豐和Verizon，此后，高通、英特爾等科技公司也加入其中。風險投資家對物聯網也很感興趣。每年，進入物聯網領域的全球風險投資總額都超過10億美元。 

不過直到今天，它們多處于戰略布局階段，原因在于4G網絡和效率不足以支撐新應用的規模落地。 

這也直接導致今天這些炙手可熱的應用創新，小到監測孕婦胎動的檢測儀，大到精準調度資源的生產機械、智能汽車，都是基于特殊場景的碎片化的應用創新。 

它們最終需要連接到智能醫療、智能城市、智能工業這樣的大圖景之下，需要一個無縫連接的統一框架，4G無法完成這個任務，5G才能。 

5G技術相比目前4G技術，其峰值速率將增長數十倍，從4G的100Mb/s提高到幾十Gb/s。也就是說，1秒鐘可以下載10余部高清電影，可支持的用戶連接數增長到100萬用戶/平方公里，可以更好地滿足物聯網這樣的海量接入場景。 

好消息是，不斷更新的技術正在迅速彌合4G和5G之間的差距。 

2月底，共享單車ofo宣布戰略合作，華為為ofo提供連接終端和云端的NB-IoT（窄帶物聯網）技術。 

NB-IoT可視為基于目前3G、4G網絡的物聯網網絡連接技術，它可在現有的網絡上提升網絡的利用效率。單車使用的四個核心環節，找車、開鎖、還車和計費的使用效率和體驗，都依賴高質量的NB-IoT技術無線網絡將單車與云端服務器“連接”起來。 

MWC期間，中興通訊董事長趙先明在接受GSMA（代表全球移動運營商的共同關注和權益的官方組織，MWC主辦方）官方采訪中提到，物聯網產業不會等待5G上后才入場，而是在不同時間點，根據不同的應用，選擇最合適的物聯網技術。 

他認為，現階段兩項低功耗廣域網通信技術LoRA（基于 1GHz 以下的超長距低功耗數據傳輸技術）和NB-IoT，可以支持低數據量采集的物聯網應用。如燃氣抄表、車聯網等。 

所以，在這次展會，以及2016年底在美國拉斯維加斯舉行的代表全球消費電子行業風向標的CES展上，出現了大規模基于零售、醫療保健、農業、建筑、公用設施、智能城市、聯網汽車、云服務平臺上的物聯網終端硬件，物聯網硬件正在走出概念，落地生花。 

一位物聯網資深專家告訴《財經》記者，物聯網創業公司短期內受到市場和資本的追捧，容易獲得較高估值，但這是不可持續的。 

物聯網設備的價值在于其背后的大數據利用程度，如果不能持續利用最好的技術和網絡，與上下游大數據云打通，深度整合并創造價值，它們很有可能死在物聯網爆發的前夜。 

比如，孕婦胎動監測儀真正的商業價值不在于用戶看到的監測數據，而可能是打通了醫院、體檢機構和社保網絡，基于人工智能分析之后，幫助決策的數據。而這，需要一套打通多環節的機制，和一張兼容所有物聯網標準的網絡。 汽車成為融合尖兵

5G和物聯網的發展方向之一是建立生態。高通技術副總裁范明熙向《財經》記者表示，物聯網涉及行業眾多，需要一個或數個行業作為融合突破口，再向其他領域蔓延擴張。 

汽車以其龐大的保有量和移動技術的天然連接性成為第一選擇。 

高通車聯網產品管理副總裁Nakul Duggal表示，移動智能手機技術與汽車領域中的相關技術產生非常好的協同效應，智能汽車會成為移動互聯網行業之后下一個影響巨大的產業。 

汽車工業130年，經歷了機械與電子的融合、機電與IT互聯網的融合，如今正在經歷與物聯網、人工智能的融合。 

本屆MWC上，與汽車相關的展示隨處可見，包括車載V2X通信模塊、智能操作中樞系統、車輛定位、智能停車、交通數據分析、無線充電、高精地圖、車載支付等技術。 

2月23日，芯片設計公司高通和LG宣布將聯合推動5G和C-V2X（Cellular Vehicle to Everything，移動車聯網）在汽車領域的應用，并預計將于 2018 年上半年通過多項試驗展示。 

在此前的CES展上，高通展示了一輛搭載了基于黑莓、Linix和安卓的自動駕駛系統。三個系統都采用了高通芯片。 

幾乎所有的汽車廠商和IT巨頭都加入到了智能汽車的卡位戰中。 

北汽與百度在智能汽車領域戰略合作，計劃在2020年-2025年之間實現有條件自動駕駛和完全自動駕駛汽車的量產。 

華為在德國已經利用5G技術開始了無人駕駛的外場測試，測試內容包括自動駕駛編隊行駛和車輛協同緊急制動。 

寶馬公司展示了名為BMW Personal Copilot的自動泊車/召喚技術，即發出命令后車輛可以自動駛入車位，或是把車倒出車庫。該技術吸引眼球的地方在于寶馬加入了手勢控制。 

不過，一名現場的工作人員向《財經》記者表示，該技術仍處于研發階段，當相關法律完善后，寶馬才會將其應用到現有可購買的車輛上。 

自動駕駛技術極具復雜性，不僅需要多種先進技術組合的支持，還需要成熟的技術和社會法制體系配套保障。 

孫正義說，一輛新車上會安裝500個ARM芯片，但它們沒有一塊是安全的。由于車輛可以移動，這可能導致無法控制的危險后果。 

這些危險將不完全是網絡高延遲和低帶寬帶來的，更是隨之而來的惡意攻擊。統計數據顯示，2016年全球網絡攻擊高達1280億次，是一年前的4.2倍。 

ARM的一位工程師在等待和妻子共進午餐的間隙做了個小實驗，他打算試試能入侵多少臺監控攝像頭，結果他入侵了120萬個，結果令人震驚。孫正義說，“ARM也因此急切地在加強安全性上努力。” 

車聯網的另一個挑戰取決于5G生態的成熟。 

篇8

關鍵詞：物聯網；傳感網；智能技術

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）33-0269-02

Abstract： Internet technology is an important part of a new generation of information technology， it USES the network will be content with the content of group communication. As a new research hotspot in the field of information and communication， the Internet of things has great application prospect， as a result， in governments， industry， academia， widespread attention. In this paper， the key technologies of iot are studied and summarized， and its main application areas of a detailed and comprehensive analysis and study， hope can play a role on the development of the Internet of things in the future.

Key words：the Internet of things； Sensor network； Smart technology

1引言

物網是一個現代科學的衍生產物。這個名詞描述了一種行業狀態：物品與互聯網的關系。物品與互聯網建立關系的前提是傳感器技術、因特網及移動互聯技術的融合這三個技術互相關聯。

2物聯網研發的關鍵技術

2.1傳感網技術

物聯網的研發過程運用到了傳感網技術、移動通信網技術以及互聯網技術，這種“三網”合一的高效融合給物聯網提供了強有力的技術支持。而傳感網技術作為物聯網系統中的核心組成部分起到了決定性作用，可以說，傳感網性能的好壞直接影響物聯網在運行中的性能。傳感網中有大量的微型傳感器，這些已經集成化的傳感器通過相互 協作的方式對目標對象的信息進行感知 、采集以及實施監控。對于采集后的信息，傳感網利用內部嵌入式系統對其進行分類、匯總處理，并通過移動通信網絡將這些信息傳送到計算機終端。這種通過數字虛擬世界將物理世界和人類社會實現交互的技術真正實現了網絡計算無處不在。這種技術的優勢是成本低、功耗低、組網和鋪設方式靈活多變且微型化等等。傳感網技術不僅僅是物聯網的核心技術，還對社會發展和國家安全起到了重要的作用。

2.2智能技術

隨著物質生活水平越來越高，人們對于自動化、智能化的需求也越來越迫切。智能技術作為物聯網的關鍵技術，其核心是將各種智能系統植入到相應的物體中，使該物體通過傳感的方式與用戶連接起來，并具備智能化的特性。這種物體與用戶之間主動或是被動的交流方式，就是智能技術。物聯網通過智能技術的運用，很大程度上優化了人們所處的物質生活環境，讓人們隨時隨地就可以感受到智能化、數字化帶來的便捷。

2.3認知無線電

認知無線電（Cognitive Radio，簡稱CR），認知無線電系統本身具備智能學習能力。其核心思想是通過頻譜感知能力和學習能力對周圍環境中的信息進行獲取與交換，并能有效的限制和降低信息與信息之間、信息與系統之間、系統與系統之間的沖突，最終實現頻譜之間的共享與分配。

2.4地理信息系統

地理信息系統是物聯網的“地理位置標識員”，通過地理信息系統就可以使各個與某物品有關的人和單位等，實時地完成掌握該物品所處的位置狀態等各種相關信息，進一步對這些數據進行處理，時空計算，推理出相關模型，大大的方便不同行業之間的協調公關工作，地理信息系統發展速度快，由二維到三維，目前已經服務于社會各個方面，地理信息系統數據庫盡可能多的為物聯網提供大量數據，對物聯網這一飛速擴張行業的戰略方針、藍圖設計空間節約、數據傳遞等等方面，都有著無法比擬的作用，地理信息系統是物聯網的基礎。

2.5射頻識別

射頻識別技術是一種快速信息錄入技術，它通過射頻頭識別粘在物理物物體上的數據信息標簽，并把識別到的信息數據錄入電腦，使信息數據錄入到電腦這個過程可以瞬間完成。在物聯網中射頻技術起到節約時間，加快進程，失誤率低等等作用。

射頻技術的實現離不開兩個事物，一個是物品標簽，它可以是二維碼、磁力條等等搭載有相關物品的信息，另一個是通過掃描物體標識物而把掃描到的信息傳到電腦上的讀取器。當處于可操作距離的時候，標識物和讀取器通過某種協議，就進行信息傳遞了。

3物聯網技術的應用

3.1智能電網

隨著物聯網技術在電網系統中的廣泛應用，電網的運作效率、節能環保、與用戶的實時監控也達到了一個新的高度。首先，在原有的電網系統中，電能從產生、輸送，再到使用，在這個過程中存在著嚴重浪費的現象。而智能電網利用物聯網技術將交互式通信、傳感網技術、分布式計算機運用其中，有效減少了電力在交換過程中的損耗，提高了使用效率、安全性以及可靠性，為國家節省了大量的電能源。其次，我國是風能發電和太陽能發電在生產和使用上大國，但是由于發電量的多少要受到天氣環境和地理因素的限制，因此，國家電網并沒有將風電和太陽能納入其中。物聯網技術的加入可以將這兩種新能源作為輔助能源接入到主網中，智能電網通過對用戶電力使用情進行的實時監控，并賦予用戶電能源類型的選擇權利，就可以起到既保證國家電能的有效利用，又實實在在節省了用戶電費花銷 。

3.2智能化農業生產

近些年隨著科學技術的飛速發展，農業生產無論是在生產力、耕作條件，還是在環境氣候上都與傳統意義上的那種“日出而作，日落而息”的農業生產方式大相徑庭。現代農業生產技術通過掌握不同農作物的不同習性特點，將物聯網技術加入其中，通過調整和檢測空氣和土壤中的溫度濕度、CO2濃度、殺蟲劑使用劑量以及光照等情況，就能對農作物進行實時監控，既能改善農作物的產出量，縮短農作物的生長周期，還能有效地減少人工勞動，降低成本。將物聯網技術運用到農業生產中，可以隨時對農作物在生產過程中的各項參數進行自動檢測和匯總，并通過網絡將匯總后的數據信息傳送到客戶終端，為今后農業生產的科學化管理提供強有力的數據支持。

3.3智能建筑

物聯網在智能建筑領域主要應用在建筑智能化和智能家具方面。在建筑智能化上，物聯網系統根據不同建筑的設計需要、園林規劃、人文環境等信息，調節適宜的溫度系統、燈照感應系統、噴水系統，提高建筑物以及周邊能源的有效利用率。智能家居是物聯網在智能建筑領域中的另一個主要應用。我們常在電視家用電器的廣告中看到，主人在工作時，就可以通過遠程控制系統將家中的電飯鍋、熱水器、電子入戶門等家具或是電器，自動完成提前設定的程序。物聯網在智能家居方面給人類的生后來了前所未有的便捷與智能，從最簡單的燒水、做飯，到復雜的打掃室內衛生以及物品歸類。隨著人工智能的發展，我們甚至可以想象得到，未來通過控制機器人就可以代替我們接待客人、簽收快遞等一系列實物。

3.4城市智能交通和物流領域

隨著人們生活水平的不斷提高，汽車作為代步工具，已經不再是人們眼中的奢侈品了。然而，城市交通擁堵卻是讓每一位駕駛員為之頭痛的問題。從目前的城市規劃和現有的經濟水平來看，如何能在改動最小、花費最少的情況下解決這個問題，是政府和群眾關注的首要大事。城市智能交通系統以物聯網技術為依托，將網絡媒w與后臺監控中心相連接，對當前路面上的所有車輛進行無線監控，并將道路的暢通與擁擠情況信息上傳到監控中心，通過對這些數據信息的匯總與分析，最終通過網絡媒體到司機終端。司機就可以根據實時路面信息調整出行路線，避開擁堵道路。真正的實現人―車―網絡之間的信息交互。物聯網還能對城市公交系統實施監控和調度，當某一個公交站點出現人員擁擠狀況時，等車的人們可以通過公交站點的智能化系統向監控中心發出信號，系統可根據現場情況對公交車進行智能調度。可以說，物聯網讓城市智能交通更加人性化與規范化。

隨著網絡購物平臺越來越成熟，越來越多的人選擇網上購物，既節省時間又方便快捷。在網絡購物的帶動下，物流業的發展也是日新月異。汽運運輸作為物流業的主要交通工具，選擇最優行駛路徑和科學送貨決定了物流企業的總利潤率。因此，越來越多的物流企業利用無線傳感器網絡獲取取貨和送貨信息，并將獲取的信息發送給控制中心。控制中心通過對這些信息進行匯總，并結合當地的地理情況和電子地圖，計算出最優行駛路徑。這條最優行駛路徑可以讓司機更好的掌握路況信息和行駛過程中所用的時間，做到心中有數，為科學送貨打下了基礎。

3.5醫療管理領域

物聯網技術運用到醫療管理領域，可以為每一個藥品制作電子標簽。電子標簽包含了藥品的全部信息，即名稱、成分、性狀、功能主治、用法用量、產地、批次、禁忌以及藥品從生產、包裝、運輸、銷售的各個環節的詳細信息。這樣做的好處就是實現了藥品的全程可追溯，當出現問題時，就可以及時找到藥品的全部信息。同時，還可以將這些信息數據上傳到公共數據庫中，醫院或者患者可以根據電子標簽中顯示的藥品信息與市面上的藥品進行比對，這樣可以幫助消費者有效的區分藥品的真偽，以及防止假冒藥品在市場上的流通。

在公共衛生領域，歐盟強調射頻識別（RFID）技術的運用也為患者提供了一個更加安全的醫療衛生環境。通過RFID技術建立醫療管理、查找監督和病源追溯體系。通過給患者建立病例檔案，實現每一位患者在檢查檢疫過程中，所有的信息不丟失，并對不同病菌的攜帶者進行分類、分級別管理，讓所有患者都有一個安全、安心的醫療環境。

3.6智能家庭護理

將物聯網理念加入到家庭護理中，是未來家庭醫療的必然趨勢。這種智能家庭護理模式為家中有老人、孕婦、孩子等高危人群提供了一個便捷、安全、放心的醫療健康服務。目前，物聯網技術已經趨向成熟，因此，只要在家庭護理中加入傳感設備，就可以實現對家中用戶的實施健康監控和各項生理指標的測試，并通過互聯網上傳到相關醫療機構或是通過移動通信網技術到家屬的移動設備終端。智能家庭護理還可以根據不同人群的不同需求進行私人定制，比如遠程專家咨詢、醫護人員的預約上門服務、緊急情況呼救等等。可以說，有物聯網技術作為后盾支持的智能家庭護理給現代家庭式醫療服務提供便捷，為中國構建和諧社會的實施提供了有力的保障。

3.7移動智能化

講移動智能化首先要說一說m2m（Mobile to mobile）模式。m2m模式真正地實現了3w。并且可以根據不同客戶來制定相應的服務，由于該模式的形成，商家工廠就可以根據客戶的個人需求，制定出相關的服務。既滿足了客戶要求，也使商家的效益最大化，實現這個交易的途徑是移動技術，移動技術的廣泛應用是該模式可以實現的前提。m2m是物聯網的最普遍應用模式。

4結論

物聯網技術將計算機科學與互聯網技術緊密地聯系在一起，給全世界的信息產業帶來了前所未有的機遇與挑戰。他的發展帶動了諸如工業、農業、交通、建筑等多個產業的快速前進。在未來的發展中，其智能化技術將與聯網化的貼合度越來越高，最終促使人類的生活方式發生變革，讓我們的生活環境更加舒適，更加環保，人與自然和諧共生。

參考文獻：

[1] 樊雪梅.物聯網技術發展的研究與綜述[J]計算機測量與控制，2011，19（5）：1002-1004.

[2] 王喜文.韓國物聯網城市建設[J]物聯網技術，2011（4）：3-5.

[3] 閆海.我國智慧城市建設水平評價研究[D]太原：太原科技大學碩士學位論文，2013.

篇9

關鍵詞:數據挖掘;醫學;應用

中圖分類號:TP274 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2009)36-10410-02

Data Mining Technology and Application in Medicine

JIAO Rui, LI Xiang-sheng

(Department of Computer Education, Shanxi Medical University, Taiyuan 030012, China)

Abstract: Data Mining( Data Mining , DM ) is a highly technical applications. This paper describes the concept of data mining techniques, methods and processes introduced in the current data mining application of the field of medicine.

Key words: data mining; medical; application

計算機信息管理系統以及數據庫技術在醫療機構的廣泛應用,促進了醫學信息的數字化,使得醫院數據庫的信息容量急劇增加。這些數據蘊含了大量關于病人的病史、診斷、檢驗和治療的臨床信息、藥品管理信息、醫院管理信息等。如何才能不被信息的大海所淹沒,從中及時發現有用的知識,更好地為醫院的決策管理、醫療、科研和教學服務,已越來越為人們所關注,正是在這種背景下,醫學數據挖掘應運而生[1]。

1 數據挖掘技術

數據挖掘DM是知識發現KDD的核心部分,是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中、人們事先并不知道但又是潛在有用的信息和知識的過程,誕生于二十世紀90年代,它的發展速度很快,匯聚了數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等多個學科,是多技術的綜合。

任務:數據挖掘的任務常見有以下幾種。

1)數據總結:其目的是對數據進行濃縮,給出它的緊湊描述。它主要關心從數據泛化的角度來討論數據總結。

2)關聯分析:其目的是找出數據庫中隱藏的關系網,常用的技術有回歸分析、關聯規則、信念網絡等。

3)聚類分析:聚類增強了人們對客觀現實的認識,是概念描述和偏差分析的先決條件。它是根據數據的不同特征,將其劃分為不同的數據類別。

4)分類與回歸:它是數據挖掘中非常重要的任務,應用最為廣泛。分類和回歸都可用于預測,其目的是從已知的歷史數據記錄中自動推導出對給定的數據的推廣描述,從而能對未來數據進行預測。

5)偏差檢測:數據庫中的數據常有一些異常記錄,從數據庫中檢測這些偏差很有意義。偏差分析包括分類中的反常實例、例外模式、觀測結果對期望值的偏離以及量值隨時間的變化等。

技術:數據挖掘技術涉及到統計學、機器學習和模式識別等領域的知識,根據挖掘任務,數據挖掘技術可以分為概念描述、聚類分析、關聯規則分析、分類分析、回歸分析、序列模式分析等。選擇用某種數據挖掘技術前,首先要將待解決的問題轉化成數據挖掘任務,然后根據任務來選擇具體使用哪一種或幾種數據挖掘技術[2]。

過程:數據挖掘的過程一般由三個主要的階段構成:數據準備、數據挖掘、結果表達和解釋,對知識的發現可以描述為這三個階段的反復過程。

1)數據準備:這個階段又可進一步分成三個子步驟:數據集成,數據選擇、數據預處理。數據集成將多文件和多數據庫運行環境中的數據進行組合,解決語義模糊性,處理數據中的遺漏和清洗無效數據等。數據選擇的目的是辨別出需要分析的數據集合,縮小處理范圍,提高數據挖掘的質量。預處理是為了克服目前數據挖掘工具的局限性。

2)數據挖掘:這個階段進行實際性分析工作,包括的要點是:先決定如何產生假設,再選擇合適的工具進行發掘知識的操作,最后進行證實。

3)結果表述和解釋:根據用戶的需求對提取的信息進行分析,挑選出有效信息,并且通過決策支持工具進行移交。因此,這一步驟的任務不僅是把結果表述出來,還要對信息進行過濾處理,如果不能令用戶滿意,需要重復以上數據挖掘的過程。

2 數據挖掘技術在醫學中應用的可行性和必要性

由于醫療工作自身的特點,如病情觀察的不可間斷、各種醫療檢查結果的紛繁復雜以及大量的醫學文獻專著等,要想使數據真正成為有用的資源,只有充分利用它為醫療工作的業務決策和戰略發展服務才行,否則大量的數據可能成為包袱,甚至成為垃圾。面對“被數據淹沒,卻饑餓于信息”的挑戰,需要引進一門新的技術――數據挖掘和知識發現,以解決好海量醫學信息的存儲開發與利用。因此,在醫學中應用數據挖掘技術不但是可行的而且是必要的。

運用數據挖掘技術,支持醫院各種層次的科學決策服務,現在已具備了充分的條件。一方面,我國的醫院信息系統經過多年的自動化建設,已具備相當的物質條件和人才儲備,并積累了大量數據,為數據挖掘應用奠定了一定的物質基礎。另一方面數據挖掘在經過多年的發展之后已經形成相對成熟的技術體系,特別是在數據挖掘設計、數據抽取以及聯機分析處理技術等方面都取得了令人滿意的進展,為數據挖掘的應用奠定了技術基礎。

3 數據挖掘技術在醫學的應用

近年來,數據挖掘技術在醫學領域中的應用越來越廣泛,主要表現在以下幾方面。

3.1 在醫院信息系統中的應用

目前,我國大中型醫院均建立了醫院信息系統(Hospital Information System,HIS),運用數據倉庫和數據挖掘技術,對醫院醫療活動過程中產生的海量數據進行深度加工可從中得到長期的、系統的、綜合的數據;同時還可以通過決策樹、神經網絡、遺傳算法、聚類等技術,對數據進行深層次的挖掘和有效利用,得到豐富的輔助決策信息。這兩種技術的綜合應用,能為醫院的科學管理提供支持和依據,可以幫助醫院管理者預測醫院發展的趨勢,滿足更大范圍、更深層次的管理分析需求,從宏觀上把握醫院的發展方向。

3.2 在疾病輔助診斷中的應用

醫學診斷問題是基于知識的序貫診斷問題,醫生通過一定途徑獲取知識,形成推理網絡,而病例數據儲存在數據庫中,因此如何從病例數據庫提取診斷規則成了研究的主題。采用數據挖掘可以通過對患者資料數據庫中大量歷史數據的處理,挖掘出有價值的診斷規則,這樣根據患者的年齡、性別、生理生化指標等就可以做出診斷結論,從而排除了人為因素的干擾。此外由于處理的數據量很大,因此所得到的診斷規則有著較好的應用普遍性。例如利用關聯規則找出頭部創傷患者作CT檢查的適應證以及將數據挖掘用于肝癌遺傳綜合征的自動檢測等等都顯示出數據挖掘技術在疾病輔助診斷的廣闊的應用前景。

3.3 在醫學影像中的應用

當前醫學多媒體數據主要來自醫院中的一些成像儀器如:X光機、B超、CT、電子顯微鏡等,DICOM的出現,促進了醫學影像存檔與通信系統PACS的發展和使用,使得醫院有可能將來自不同設備的醫學影像進行集中、統一的管理和使用。數據挖掘是集數據處理技術最新成果的系統性理論,尤其適用于醫學影像數據分析這類多維數據。

醫學影像數據挖掘的關鍵技術有數據預處理、信息融合技術等。數據挖掘在醫學影像中應用主要在以下三點:1)提高目標影像質量和邊緣提取:利用數據挖掘理論中各種數據的預處理技術去除或降低圖像噪聲的影響,提高目標影像質量或對目標進行邊緣提取。Hsu JH等人曾利用數據挖掘技術對乳腺超聲影像的邊緣檢測算法進行研究并探討了算法的有效性評估問題[3]。2)組織定征和概念描述:通過對目標器官或組織進行概念描述并概括這類對象的有關特征,從而獲得或驗證有關參數的動態范圍。3)醫學影像管理與檢索: 目前,醫學影像存檔與通信系統( PACS) 已經發展成熟,基本解決了醫學影像數據的存儲管理問題, 但影像的檢索始終是研究熱點。數據挖掘技術的應用提供了兩種解決方案:一是由病例描述檢索醫學影像信息;二是由影像信息查詢病例可能診斷[4]。

3.4 在生物信息學中的應用

近年來生物醫學工程研究有了迅猛發展,國內外學者采用數據挖掘技術在DNA分析、醫學影像數據自動分析、糖尿病及心血管系統疾病患者多種生理參數監護數據分析等方面都進行了研究。

DNA在遺傳學研究中的重要作用已經眾所周知,數據挖掘理論中有許多有意義的序列模式分析和相似檢索技術,因此數據挖掘技術被認為是DNA分析中的強有力工具。Jiawei Han和Micheline Ka-mher從異構和分布式基因數據的語義集成、DNA序列間相似的搜索和比較、同時發現的基因序列的識別、發現在疾病不同階段的致病基因等方面闡述了數據挖掘在DNA數據分析領域中的應用[5]。

4 結束語

醫學數據挖掘是計算機技術、人工智能、統計學等與現代醫學信息相結合的產物,是一門涉及面廣、技術難度大的新興交叉學科,需要從事計算機、醫學工程及醫務工作者進行通力合作,力爭在多屬性醫學信息的融合、挖掘算法的高效性和準確性等關鍵技術方面有所突破。

參考文獻:

[1] 曲哲,林國慶,余奎.數據挖掘技術在醫學影像中的應用[J].醫療設備信息,2004,19(6):33-34.

[2] Hsu J H,Tseng SC,et al.A methodology for evaluation of boundary detection algorithmson breast ultrasound images[J].Journal of Medical Engineering & Technology,2002(25):173-177.

[3] Jiawei Han Micheline Kamber.數據挖掘概念與技術[M].范明,孟小峰,等,譯.北京:電子工業出版社,2001:3-5.

篇10

硅谷本身其實就是一個大孵化器。2015年全球100多家獨角獸公司，一半以上來自硅谷，這里也成為了中國資本的熱寵。

硅谷的創投生態圈呈金字塔結構，最底層的是大學實驗室及創業孵化器，如Startups、qb3等;再上一層是加速器，如YC和Angelpad等;第三層就是40萬天使投資人和創業者聯盟，像Uber、Facebook等公司。最上面的兩層則是硅谷互聯網公司的人脈圈，如YouTube、PayPal幫，還有一些超級大佬的天使圈。硅谷創業的氛圍非常好，AngelLsit數據顯示，有記錄的初創公司達到21605家，其中5598家獲得創投支持。

但是，在硅谷做投資，千萬不要被幻覺所迷惑。大多數投資人都會覺得，見到的每家公司都值得投資――創業者多數是名校+一線大公司背景，導師也都是業界大咖，每家公司看上去都妙不可言。但最終，只有15%的公司能夠生存下來，8%的公司能撐到A輪融資之后。不管你的背景有多強，這是一個創業概率游戲。

真正好的項目，一開始起步就會有資金跟著走，但不一定會出現在公眾視野。試圖從各種演示日、對接平臺、創業大賽上發掘金礦，并不靠譜。中國資本目前面對硅谷多數還是盲目的，海量撒網或者跟風投的現象很突出。

想要在硅谷做投資，必須要了解硅谷整個的生態系統：哪些天使投資人在做什么，哪個創業團隊在哪些領域有深刻的認識和獨到的優勢……

比如有人在國內房地產上賺了很多錢，到硅谷來卻要投資VR、AR。技術的核心方向在哪兒，產業趨勢如何，有幾個團隊在做？每個團隊的技術特點？這些都是必須要了解的。不懂技術做技術投資，這很危險！對創業團隊的深入了解也很有必要，否則此前曝光的哈佛電工偽裝硅谷背景騙取中國投資者的事情還會再次發生。

不僅到硅谷投資到處是坑，如何退出投資也要千萬小心！中國的投資環境和美國非常不一樣，如何在保住自己本金的情況下，拿到更多回報？在國內出資1000萬人民幣就可能拿到股權投資，但是在美國1000萬美金的投資只能成為過橋貸款。不過硅谷投資人接受的是，即便拿到的不是股權，也是一個利潤快速增長的保障。假設你投資了一個很牛的公司，一年后拿到了A輪，投的時候價值1毛錢，一年后價值是5塊錢，但如果你的條款只簽了10%，那其實是很低的投資回報，且你承受的風險比其他硅谷投資人更大。

因此，一是應當設立合理的投資回報條款來保護自己;二是中美相關法律條款文化也非常不同，建議大家還是尋找合適的律師，即使在投資不順利的時候也能對自身有個保障。

李曉敏

春風創投合伙人

移動醫療產業才剛開始起步，未來5到10年，有兩個改變是必然的。第一是付費方的改變，第二是醫療服務提供方的轉變。以2014年年底推出的部分針對糖尿病的App為例，雖然初期平臺很小，卻迅速搭上了大特保等互聯網保險企業一起打造新型的保險產品，成功邁出移動醫療走向商業化的關鍵一步。

萬俊

智慧能源首席財務官、董秘

國際化對每個企業來說都是不得不跳的一個坑。只是說誰能夠從這個坑更快地爬出來，誰就可以跌得不那么辛苦。從這一點上看，華為和中興最大的財富，不在財報上的營收和凈利潤，而是它們這十幾年國際化付出的血和淚的教訓。這些經驗和教訓如今都被這兩家公司整理成針對每一個國家的商業模式報告和海外生存手冊：如何建立一家法人機構，是建辦事處還是建子公司還是建分公司;商業模式是采取總包還是分包;商業貿易術語到底是用DDU還是DDP;不同國家的稅務和關稅如何應對，如印度每一個邦和邦之間的物流周轉都有稅負上的增加，因此在印度何處設廠將影響到后期稅負率……所有這些細節都有提及。

邱楠

深圳狗尾草科技CEO

機器人將是未來最無可爭議的家庭終端，但面臨著一個最關鍵的問題：功能易做，剛需難覓。做機器人，最重要的是要有想象力。一是技術應用的想象力，二是場景應用的想象力。而做好機器人需要具備三個要素：第一，去平板化;第二，去兒童化;第三，去工具化。同時，還需要有場景應用和人工智能上的突破。盈利模式上，內容、廣告、交易這三種最普遍的互聯網收費模式，機器人都有可能實現。

何夢媛

因淘創始人

做電商不僅只有鋪天蓋地打廣告、靠價格戰吸引用戶這一種玩法，在后端電商巨頭屹立、供應鏈規模已具成效、前端信息大爆炸的時代，做小而美的垂直細分內容也是一種生存之道。

張澤濤

萌萌學車創始人兼CEO

互聯網學車的主流模式有三個：一、導流模式：通過互聯網方式給傳統駕校導流量;二、滴滴模式：搭建平臺，但并沒有教練學車資質。三、自營模式：比如58學車，雇傭教練，與駕校合作，但教練本身是按照互聯網服務的體驗來做。

極客車間聯合創始人 鄭傲

中外創業孵化器有何不同？

國外創業孵化器最成功的在美國和以色列，這兩地也恰好是全球的創新高地。

作為硅谷的頂級孵化器，YC孵化出的項目市值超過了300億美元，包括大名鼎鼎的云存儲公司Dropbox和共享房屋短租平臺Airbnb。YC成功的秘方有二：一是優質的過濾篩選，只有20%的項目能通過篩選進入孵化器;二是聚集到政府及眾多投資機構來助力，一般進入YC孵化器三個月時間，80%的項目能拿到天使輪或A輪融資。

以色列孵化器大多由政府引導，而孵化項目則強調以技術為核心。初創團隊的創始人以技術型為主，且占有較高股份。孵化項目發展到一定階段VC就會擇時跟進，而孵化器繼續提供周邊服務與項目后期管理，降低VC成本，彼此合作，以提高項目存活率和成功率。

到了國內，生態卻陡然變成了“辦公室出租就是孵化器”，但這一說法未免草率。2015年全國孵化器數量達到1500多家，其中50%以上具有風投功能。它們大致可分為四類：

第一類是技術平臺型，如依托于企業高校資源的聯想之星、清華科技園等。

第二類是商業地產型，如恒生科技園，規模大、設施齊全。

第三類是股權投資型，如車庫咖啡和初創資本等，配有自己的基金。

第四類是產品營銷型。

目前，國內孵化器提供的創業孵化服務還較為初級，如在提供場地之外，還提供工商注冊的代辦，以及財務、技術、HR業務等相關免費服務。

而在未來，創業孵化不僅要提供場地周邊服務，還應著重于提供創業者所匱乏的各種資源，包括資本、政策、知識產權、市場、供應鏈等。未來，孵化器可能沒有載體，而是各種資源的對接平臺。

其次，未來孵化器應當由專業的投資型人才打理。現在許多孵化器的運營人員并不具備投資方面的經驗和專業能力。而未來應讓具有投資經驗的專業人才來運營和管理孵化器，才能更好地幫扶初創型企業成長。