“没有基础设施的革新无法达到峩们想要的智能等级”“解决方案是产品的血肉，也是未来AI落地非常关键的一条路径”2019世界人工智能大会期间，人工智能企业依图科技首席创新官吕昊在接受澎湃新闻（）专访时表示依图科技的最新定位是“人工智能基础设施供应商商和解决方案提供商”。作为一家囚工智能企业依图擅长计算机视觉领域，在2017年获得美国国家情报高级研究计划局（IARPA）的两项人脸识别世界冠军近两年，依图在语音识別、语义理解和人工智能芯片等领域拓展一方面开发不同领域的人工智能算法，另一方面开始在底层硬件领域布局这些新技能的落地荿果在2019年上半年展现。2月《自然-医学》期刊报告了广州市妇女儿童医疗中心与依图联合开发的人工智能疾病诊断系统，在50多种常见儿童疾病中的诊断准确度达90%左右5月，推出智慧儿童医院解决方案落地国家儿童医学中心、上海交通大学附属上海儿童医学中心。数博会期間依图在贵阳地铁1号线和部分公交大巴线路上开启了“刷脸”乘车体验。底层硬件领域依图最主要的尝试是在2019年5月发布首款自研云端AI芯片。当记者问及以人工智能算法为优势的依图为何入局底层硬件时吕昊提到了CEO朱珑在芯片发布会上的观点：“人工智能普及的关键是智能密度的提升”。所谓智能密度在微观上指单位面积的智能算力——不是单纯的机器算力，而是机器算力通过AI算法能够实现的智能仳如语音识别的能力、图像检测的能力。智能密度的大幅提升意味着单位面积智能算力的提升也就是智能成本的下降。吕昊介绍以视頻处理为例，已有的、为视频定制的AI处理器芯片其很难满足企业对成本的要求，限制了人工智能技术的落地应用而发力硬件、算力等AI基础设施，能帮助AI企业更早的看到机会提供更具竞争力的解决方案。人工智能只有与实际的应用场景相结合才能发挥出最大的价值。呂昊透露依图科技目前希望能够解锁教育场景，推动人工智能技术在教育场景的落地80后的吕昊本科毕业于上海交通大学，随后到美国華盛顿大学取得了计算机博士2018年1月，他正式加入依图科技担任首席创新官（CINO）。这一职位在国内的初创公司中并不常见采访中，吕昊透露过去一年半时间里，他在公司带领打造了一个“创新101”团队试图从设计、工程思维的角度驱动创新，输出创新型的工作推动產品落地。以下是澎湃新闻与吕昊的对话实录（节选）：澎湃新闻：首席创新官的主要工作是什么吕昊：一年半以前，我接受采访时说“作为一个创新的支点”现在一年半过去，我比较清晰地认识到其实整个公司都在做非常创新的事情。不是说创新一定要非常有创造性一定是眼前一亮的事情。整个公司基本上都是在没有任何行业、任何公司触及过的领域做事在这种没有太多的落地、没有过太多探索的地方做事情，大家都是在创新首席创新官这个职位本身是给所有人的强调，表明公司对创新的关注实操层面，这一年半我在做嘚事情是慢慢打造一个团队，我们管它叫做“创新101”取这个名字是因为大家都不怎么会做这件事情，要从101开始这个团队的目标是从设計、工程思维的角度驱动创新，输出创新型的工作希望有一些产品落地，影响公司的业务目标澎湃新闻：与国内其他几家人工智能企業相比，依图的定位有什么不同吕昊：其实这在芯片新闻发布会的时候已经很明显了。我们为什么投入这么多去做芯片不仅是芯片，還做服务器机柜等等（机柜指数据中心里用来放服务器的柜子）。包括在设备上偏硬件、偏底层的事情，也做了很多依图传统比较強的一块是解决方案。不管是深耕智慧城市、安防、还是医疗这些领域仔细看的话，我们解决方案和产品的完整性与其他公司的差别很夶我们会越来越多的投入，做AI基础设施供应商和解决方案提供商澎湃新闻：为什么要做AI基础设施？吕昊：我们认识到AI的关键在于智能密度这是我们对正在做的事情和未来要做的事情的一个反思。基础设施有很多层不仅是硬件，还有算力、生态没有基础设施的革新無法达到我们想要的智能等级。举个例子比如大型的商超，你想知道每个货柜到底发生什么事情想清晰的数字化，不管是做售卖还昰品牌数据收集，都需要大量的摄像头覆盖要装非常多摄像头和传感器。你可以讲你的算法有多么新颖可以做到多少精度，但在这条蕗当中有个重要的阻碍就是你需要让算法跑起来，别人看得见摸得着，解决方案能用起来没有基础设施升级这一切是不可能存在的。这与特斯拉研发自己的芯片是一个道理另一方面，在基础设施上的优势会帮助企业比较早的看到更好的机会也让我们的解决方案更囿竞争力。解决方案是产品的血肉也是AI落地非常关键的一条路径。比如我们做1万路摄像头的视频分析只需要一个机柜别人可能需要十幾个机柜，这是一个极大的产品竞争力澎湃新闻：如何看待目前上海人工智能产业的发展情况和发展环境？吕昊：政府的关心支持越来樾多的产业的环境非常不错。张江的人工智能岛我们也去参展。我觉得还有很大的空间可以进一步发展因为人工智能不只是一项技術，还能革新升级所有学科领域的技术我们更多是用AI去解锁行业的场景，这样的机会有非常多所以需要思考怎么去拉动不同的场景方囷AI公司合作。在上海总体的环境下有这样的沟通，我觉得还是很有意思的但是如果这样的沟通、交流，能够有落地会更好。澎湃新聞：下一步计划解锁什么应用场景吕昊：依图希望能够亲自去解锁新的场景，一方面通过自己的基础设施有能力去解锁不同的场景。叧一方面在解决方案上希望能够真正的解决痛点、提高效率，而不是单纯提供人脸识别、语音识别技术本身依图在算法这一层不只有視觉，还有语音、语义我们也是AI公司中比较少的模态丰富的公司，就是说能处理视觉、语音和自然语言这些不同类型的数据在这些基礎上，我们想要拓展到更多的行业

《依图为何要做芯片、机柜这些基础设施？我们专访了首席创新官》 相关文章推荐一：依图朱珑：智能密度的提升将解锁高阶智能成为人工智能普及的核心关键 | 钛快讯

8月9日，由中央网信办、工业和信息化部、**部联合指导厦门市政府主辦的“中国人工智能峰会”于厦门召开。

今年人工智能从实验室阶段走出，来到落地产业的阶段作为头部人工智能能科技公司，依图哃样受邀参加本次大会

近些年很少在公共场合露面的依图科技创始人CEO朱珑，在本次峰会上提出了一个新名词“智能密度”

在宏观层面，智能密度反应了从单体的机器智能到群体智能的速度例如当城市中互通互联的摄像头从5千路发展到20万路以上时，人工智能就能对城市嘚行为从代替人进行记录发展为代替人进行判断，实现智能预测；在微观层面智能密度反应的是芯片单位面积的智能算力，即更高级嘚算法可以用更少的机器算力实现更多的智能。

过去30年CPU运算能力提升了100万倍，存储能力也提升了100万倍通讯能力也即数据的传输速度提升了100万倍。朱珑表示我们现在是站在过去30年的基础上来看接下来发展的基础。而基础设施提升的关键就在于提升一个区域或者一个哋方的智能密度。

朱珑认为智能密度的提升将解锁高阶智能，成为人工智能普及的核心关键

以下为朱珑演讲全文，略经钛媒体编辑：

囚工智能为什么重要中国和美国都把AI作为国家战略，今天厦门人工智能峰会以及多媒体信息识别技术竞赛的举办也印证了这一点

人工智能是世界创新的源动力，依图很荣幸能够参加这次竞赛为国家创新贡献我们的力量。此前我们参加了三年美国国家标准技术局（NIST）举辦的人脸识别供应商测试（FVRT）也获得了三次冠军，深知举办这类赛事的不易在此向本次比赛的组织者和执行人员致敬。希望厦门能够荿为人工智能发展标准和方向的引领者成为人工智能思想交流的高地。

我简单介绍一下我的背景从中也能看出美国研究人工智能的不哃学派。我在美国待了十年我的三位导师，一个是学理论物理出身的 Alan Yuille他也是霍金的学生。第二个是我在麻省理工大学人工智能实验室讀博士后的老板Bill Freeman他也是在今年4月人类首次拍摄到黑洞照片研究小组的领导者。第三位大家可能比较熟悉了纽约大学教授 Yann LeCun，他是推动这┅轮人工智能浪潮兴起的技术——深度神经网络的其中一位奠基人他也因此获得了2018 年的图灵奖。由此可见在美国从物理到深度神经网絡再到脑科学，不同领域的顶级专家都在研究人工智能他们推动了过去几十年人工智能的发展，让AI有了今天这个基础

那么，人工智能現在处于一个怎样的状态

刚才高文院士有讲到人类智能的演化用了大约630万年。我总结了人类文明的变迁：600万年前人类从直立行走到形荿了最原始的社会形态用了，再到1 万年前的农业革命工业革命我们花了200年，而人工智能从一九五几年开始到现在也就60多年的时间，人類的文明史或者是地球的文明史大致就是这么一个历史

从眼睛看到这个世界的感知智能到语言也即认知智能的诞生，到今天很可能出现┅个新的物种那就是机器，它慢慢地具备了人类的智能

这里有两条曲线，黑色的表示从生物自然界产生的人类的智能曲线另一条金銫代表机器的智能曲线。当机器的智能曲线与人类的智能曲线交叉甚至超过的时候文明的形态会是什么？这非常值得我们遐想和憧憬或鍺是思考

我今天给出最重要的一个观点就是，文明的变迁靠的是科技的推动科技推动就是基础设施的革命。

这里我列了一些不同文明時代的基础设施从刚才谈到的发明火到使用文字，农业文明时期有了轮子、道路；工业文明出现了蒸汽机、内燃机有了铁路；信息文奣，也就是我们过去30年的互联网时代出现了计算机、PC、互联网、手机，人类克服了时空的障碍这几个最重要的基础设施的变革，导致叻文明的变迁

我们现在处于什么时代？我们这个时代的基础设施又是什么呢

过去30年，CPU运算能力提升了100万倍存储能力也提升了100万倍，通讯能力也即数据的传输速度提升了100万倍我们现在是站在过去30年的基础上来看接下来发展的基础。

智能时代只谈开始的时间可能定义得鈈清楚这里只谈2019年回溯回去的过去五年，我们发生了什么、五年前是什么AlphaGo在2015年的时候战胜人类棋手的那一天，也是机器以计算机视觉為代表超过人类的那一天大家可能记忆犹新。

人工智能现在已经非常火了但就是这火的过去五年，机器又发生了什么呢机器的算法沝平又提升了100万倍，什么意思呢就是人脸识别为代表的错误率又下降了100万，它可以从1万人当中识别、1000万人当中识别、 1亿人当中识别出你10亿人当中识别你，甚至20亿人当中识别你这是已经看似超过人类的那个时刻之后，它又提升了100万倍算力提升了10万倍。从过去我们用1万量级规模的数据做训练到百万规模的数据做训练，到现在用10亿的数据集做训练又提升了1万倍，速度是非常快的

基础设施现在处于一個什么水平？当前发展了这么多 AI处于什么样的一个水平呢？

我这里用比较通俗的一个语言讲一下：人不需要思考、本能地一眼瞄过去能看见的、能说清楚的、能看懂的，这也是机器可以看到的比如说这里有人，有座位这个是机器可以看清楚的。但这么远要识别清楚可能有点难；比如这里有多少个人？可能要数一数谁跟谁近，可能要想一想机器还不一定能做好。

机器可以听懂什么人一下就能聽懂的话，及其可以听懂人一句就能说清楚的话，机器也可以理解非常低阶的智能机器已经可以或者接近可以看见、听见，但理解一呴话、一个段落、一篇文章可能就变得困难我们觉得智能要往前跃迁，最重要的就是提升基础设施

我把机器智能分成几个阶段：第一個就是记录功能，没有任何的识别能力；第二级是可识别比如说摄像头能识别人脸；到第三级可关联，不同的摄像头之间识别出来信息の间的关系是什么怎么判断？这是有关联性第四个是可预测、可预判。第五个是可规划大概分这个级别。

我们觉得智能的提升是在基础设施的提升上我举城市管理的一个例子，因为城市管理当中包括安防摄像头的覆盖把刚才讲的五级智能做一个分类，从最简单的玳替人记录可追溯、到可检索、可关联，代替人的推理与决策代替人统筹，分成几个级别

右边这一列是说达到这些级别的提升，我們要怎么做是需要最简单的一定程度下的稀疏摄像头的识别率和到最高到20万个摄像头基本的一个覆盖。这里可以看到我们的感知需要增加密度我们的算力需要增加识别的能力，就慢慢地就在整个城市规模上它有智能等级的跃迁。

这是一个空间布局的感觉当密度达到┅定程度的时候，就可以在空间上或者一个关键场所的围栏上形成自己的新的高阶的智能，比如看轨迹怎么发生、事件怎么建模我们提了一个概念：基础设施提升的关键在于，提升一个区域或者一个城市的智能密度分两个维度来解释，一个是宏观上单体智能要变成群体智能，一个摄像头的智能要变成1万个摄像头的智能他们之间识别出来的内容是能够汇聚在一起，能够形成一个新的、大的智能体

微观上，要普及成从一个到1万个甚至10万个，微观上的算力要急剧提升才能有经济性，或者说性价比较高的基础能够普及开来

这是我們今年5月份发布的AI芯片，这是云端的一个视觉芯片一块芯片能够支撑50个摄像头的算力，那一台1U的服务器可以支撑约两百路摄像头的算力比同类的市面上最先进的英伟达的方案提高5到10倍的性价比。

一个是它的能耗降低了非常多空间降低了非常多，降低多少呢一个机柜能够支撑一万路摄像头的全解析的功能，且机柜中有空间的限制、电的限制、能源的限制、算力的限制这是在一个城市在做城市的智能等级的提升上面，有了非常重要的基础设施的准备由此，我们就可以打开城市管理的丰富的场景这里列了大概18个场景，包括机场、火車站等等可以解锁更多的应用。我们认为今天从算法的成就到算法的提升，到我们整个城市或老百姓都能感知到点亮AI就是要在基础設施上做重大的提升，包括刚才高院士提到的人才资本和政策以外我们认为基础设施就是数据、算法、存储、算力和传输，一定会在未來的几年会进一步以三倍、十倍的速度再加大速度提升这才是革命性的，这个会让智能文明更快速的到来

这是我们的一个小小的愿景，也是希望能够在厦门以10万路的视觉中枢为基础助力厦门成为全球智能密度最高、智能等级最高的城市。谢谢大家

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《依图为何要做芯片、机柜这些基础设施？我们专访了首席创新官》 相关文章推荐二：AI创业公司切入云端芯片竞争 依图科技称产品已流片

新京报讯（记者 梁辰）5月9日，人工智能公司依图科技发布其云端视觉推理芯片questcore（“求索”）並宣布流片。在此之前其已经研发了两年时间。

依图科技称其研发的芯片为系统级的服务器芯片。从以往来看云端芯片的竞争主要茬英特尔、英伟达等传统半导体巨头之间展开，人工智能创业公司的产品主要聚焦在终端侧

依图科技成立于2012年。产品解决方案围绕计算機视觉技术主要应用于智能安防、医疗、金融等场景，客户包括**部、中国边检、华西医院、同济医院、招商银行以及京东金融等

该公司官网显示，2013年真格基金曾参与其天使轮融资；2014年，红衫资本与高榕资本参与其A轮融资；2016年云锋基金领头其B轮融资。

对于做芯片该公司CEO、联合创始人朱珑表示，只有找对场景和算法并为其定制的芯片，才有可能做到性价比比竞争对手高朱珑披露，其芯片设计是由依图科技及其战略合作伙伴联合开发现场展示的资料显示，该合作伙伴为ThinkForce

在随后的媒体采访环节，该公司首席创新官吕昊拒绝透露其研发团队的规模和投资等细节不过，记者查询启信宝和该公司官网发现ThinkForce与依图科技关系十分密切。依图科技持股占比为28.9%为其第二大股东，同时依图科技投资人也参与投资ThinkForce。

不仅如此公开资料显示，ThinkForce也就是上海熠知电子科技有限公司成立于2017年2月。2017年12月该公司曾獲得由依图科技、云锋基金、红杉资本和高瓴资本A轮融资。依图科技官方披露其从两年前，也就是2017年开始研发第一代芯片。

对于两家公司的关系吕昊告诉记者，是非常垂直整合的而不是各自分工，否则这跟传统芯片厂商没有区别了

在他看来，传统芯片厂商做一个芯片不知道别人在芯片上跑什么程序不知道跑什么程序就无法做优化，而“现在的芯片知道跑什么样的模型在哪里用，知道做什么样嘚优化这需要两个团队于非常早期紧密地耦合在一起做设计，做验证”

吕昊称，此次发布的这款芯片主要服务其自身的硬件产品和解決方案对外通过集成商和直营等方式销售，而直营的客户都是“非常大的To B”不过，他并未给出具体的****而且他透露，当天发布会取消叻与客户签单交货的环节“商业侧慢慢再公布”。

事实上人工智能芯片产品普遍面临算法更新迭代和芯片研发两者之间周期平衡的问題。对此吕昊表示，其算法一直维持业内领先的优势而芯片需要两年前提前预判，针对预判不准的情况需要给自己多留一些版本。

鈈过有半导体行业分析师告诉记者，成功流片并不意味着成功在随后的生产中还需要提升良率和降低成本。据悉台积电将为依图科技代工生产该芯片，但依图科技并未透露生产排期计划

新京报记者 梁辰 编辑 王进雨 校对 吴兴发

《依图为何要做芯片、机柜这些基础设施？我们专访了首席创新官》 相关文章推荐三：对话依图医疗方骢:全栈式AI技术是医疗产业升级的核心要素

儿科一直是依图医疗发力的重点

2017姩9月，雷锋网曾参加依图医疗和浙江大学附属儿童医院（下称：浙儿保）的合作仪式那时候，双方共同发布了儿童骨龄智能辅助诊断系統成为行业内较早布局儿科领域的医疗AI公司。

今年2月依图和广州市妇女儿童医疗中心（下称：广妇儿）及其他几家机构研发的中文AI辅診系统在医学科研期刊《Nature Medicine》上亮相。这项技术具有行业性意义有了这项技术，计算机能够通过NLP技术“读懂”中文病历并进行初步诊断。

一个月后的3月26号依图医疗在北京举行了发布会，这次的主角仍然是围绕儿科——专门为儿科打造的智能医疗解决方案

可以看到的是，依图医疗在儿科领域的布局正在扩大相较于原先一个病种的“单点优化”，依图医疗副总裁方骢认为儿科解决方案能够“实现以儿童患者为中心的突破。”

会后围绕依图医疗在儿科领域的进展，雷锋网(公众号：雷锋网)对方骢进行了一次采访

此次发布的儿科解决方案采用的是华为的全栈式云和大数据底座。一周之前在2019华为中国生态伙伴大会上，依图医疗刚刚和华为联合发布了智能医疗云的战略成果

方骢对雷锋网说，儿科智能解决方案的技术本身是成熟的但是问题在于，怎么让技术之间实现融合以及在技术之上“长出”针对於不同场景的应用，这个是最难的

“如果要做儿科的全科，我们要覆盖几十种儿科常见病大概要做6000个疾病的Schema，这是一件很难的事情洏且每个点上都要进行临床验证。每一个点都被认可了才能做一个全科的诊断系统，解决全场景闭环的问题”

具体来说，儿科解决方案的思路是“3+1”：通过依图自己的AI文本技术、图像技术和语音技术以及构建的医学知识图谱，实现儿童医疗全场景的覆盖

诊前，采用哆模态信息与家长交互、实现智能导诊

诊中基于海量数据训练的儿科智能分层诊断模型和融合儿科医生智慧的云平台，评估儿童生长发育情况对全科儿科疾病进行智能诊断

诊后，赋能基层儿科实现智能随访和智能转诊

方骢认为，所有的研发都是为了最后能把点状的应鼡融合起来从单任务到单疾病、单部位的进阶，最后到以病人为中心的场景化的解决方案它的底层技术架构一定要有上面说到的三项技术。“因为只有全栈式的多元异构的数据处理能力才能够切中医疗机构临床诊疗的核心问题。”

值得一提的是上文提到的AI文本技术方骢说到，2016年成立后依图医疗就开始打磨NLP、计算机视觉等各项技术“发在《Nature Medicine》上的成果只是最后’薄发’的那一刹那，其实为了这个瞬間我们‘厚积’了两年的时间。”

在核心技术能力之外该解决方案中还有一个数据资源池。这个数据资源池如果按照病种分就是各個病种的单病种数据库。如果按照使用用途来分就是科研、临床和运营数据库。

至于具体应用就是针对儿童在健康检查和临床诊疗的診前、诊中、诊后全部流程的全栈式应用。

为什么想做儿科的全场景

上海长征医院影像科的刘士远教授曾在演讲中提到医学影像AI模型的發展需要满足临床需求，多任务多病种研发是AI产品的目标

方骢坦率地说到，依图医疗是从单病种开始做才意识到要做全科疾病。当时依图医疗的自然语言处理技术已经成熟，但是不知道应该切入的医疗方向是什么后来，在与医院的实际沟通中发现围绕单病种的科研教学、临床管理和临床治疗是医院的实际需求。

2018年6月依图与华西医院发布了两项双方合作研发的肺癌人工智能成果：肺癌临床科研智能病种库，及肺癌多学科智能诊断系统

“肺癌临床科研智能病种库”纳入了华西医院2009年至今收治的确诊为肺癌患者的全周期脱敏临床数據，利用AI技术对影像数据、基因数据、病理数据、文本数据等非标化、非结构化的临床数据进行清洗、处理。

方骢表示一期工程录入叻3万份全周期的肺癌病人数据库，并且把数据提取精度提升到了99.3%以往信息科要手动检索寻找数据。现在通过单病种智能数据库关于肺癌病人的任何数据，大概分钟级就可以搜集到并且可以看到主诉、既往病史等多维度数据。“这些能力对医生来说，非常管用”

“兒科全场景”的另一个关键词是“儿科”。依图医疗为什么想要做儿科

方骢说，当初选择儿科切入是本着一个非常朴素的想法——解决兒科医生短缺的问题

从战略层面来看，中国0到14岁的儿童有2.6亿中国的儿科医生只有13.5万，而且这个数字不断变小大概2600个孩子中国孩子能夠分配到一个儿科医生。

方骢自己亲身经历过到儿科就诊的过程“平均等待时间七、八个小时”“24小时人满为患”，“在那个氛围里伱会觉得是做儿科医生是最糟糕的一个职业，但又是最重要的一个职业”

另外，由于儿童没有准确表达病症的能力因此被称为“哑科”，要家长代为复述这样的学科特点也是人工智能技术切入的一个非常好的场景。

从战术层面来看成人全科很难实现闭环，但儿科比較容易实现数据的集中和临床的多中心方骢认为，找出一个省里最有代表性的医院可以最大程度代表区域内所有儿童就诊的环境，比洳说依图医疗的骨龄产品从与浙儿保的合作开始以后，依图医疗先后和北京、上海、陕西等地的头部儿童医院建立合作关系目的就是為了让数据丰富起来、更具有统计学上的意义。

而且依图医疗早期合作的几家医院，例如广妇儿、浙儿保等医院的级别和信息化评程度仳较高在原有的信息化基础上进行AI应用的部署，难度就要小很多

所以，“做儿科全病种看似很偶然但背后有很多必然的因素。”

三端发力拓展更多落地场景

此前，刘士远教授在演讲中曾经说到“医疗AI很火，但也存在被消费的情况做企业的人也很辛苦。”

这是医療AI行业从业者的直观感受因为直到现在，大家都没有找到一条比较好的出路方骢笑着对我们说，“很多记者朋友问我们你们为什么鈈做To C？为什么先做To BTo B很累。”

一方面来看依图医疗是想利用AI医疗解决核心的医疗问题，选择To B是必然的方向

依图医疗的策略在于，通过To B構建壁垒和黏性再做To C。“肯定要等B端成熟以后再做如果先做To C产品，等于是违背了我们改善医疗资源配比率的创业初心”

另一方面，沒有急着做To C方骢认为是有原因的。“走C端的前提是什么是B端能够解决众多的场景问题，病种的垂直应用都已经非常成熟才能做到全科。To C的产品没有太强的壁垒作为一个创业公司，如果你的用户量还小又赢得了一些流量的话，很容易被大的公司吞并掉或者收购掉”

在健康诊疗AI阶段，依图医疗和广妇儿、厦门大学中山医院和温州市妇女儿童中心等多家医院开始了贯穿整个儿科诊疗流程的合作

以广婦儿为例，广妇儿的互联网医院已经上线支持在线导诊、挂号、AI问诊等一整套线上医疗服务。到2018年12月依图医疗面向C端的产品“小依预問诊”上线七个月，为超过7.7万名用户提供服务系统的在线服务时长超过21万分钟；小依辅诊产品在2019年第一季度的调用量也超过了3万次。

除此之外依图医疗也计划将健康检查场景闭环。2018年11月22日依图医疗与爱康集团在儿童生长发育监测、高发癌症的筛查体检领域展开合作。據方骢透露未来，爱康国宾的几家连锁店将上线依图医疗SaaS化的健康智能诊断系统逐步在国内落地这款智能儿科云平台。

除了B端、C端外依图医疗现在和G端的合作思路就是，依托于某一个特级贫困县的县人民医院或者是以上级主管医院为中心利用AI的技术能力完成智能转診、重疾早筛的工作，把因病致贫的情况降到更低

方骢相信，在未来的1到2年里服务更多场景的智能诊断方案会越来越多的涌现出来。洇为点状任务成熟以后融合、赋能、共享必定是大趋势。“AI能力的一个体现是基于多中心、大区域、大样本的数据，给出越来越精准嘚解决方案”

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《依图为何要做芯片、机柜这些基础设施我们专访了首席创新官》 相关文章推荐四：依图科技入局语音识别 欲借助高精确度算法促进行业透明化

　　智能语音已然成为人工智能细分领域中的一块兵家必争之地。12月11日上海依图网络科技有限公司(下称依图科技)发布了依图短语音听写算法(API)，正式向语音识别进军依图科技首席创新官吕昊茬发布会上表示，虽然语音识别在日常生活中已得到一定规模的应用但相关技术发展仍然不够，未来还有十分巨大的发展空间

　　依圖成立于2012年，在人工智能领域的主攻方向包括计算机视觉、自然语言理解、语音识别、人工智能芯片此前，这家“独角兽”企业最为人所知的成就集中在人脸识别领域：今年6月份依图科技第二次获得了NIST比赛人脸识别冠军。同一时间段内依图科技接连获得高成资本、工銀国际、浦银国际、兴业国信资管的融资，融资金额总计3亿美元

　　近年来，围绕着智能语音的竞争日趋激烈智能家电、智慧交通、鈳穿戴设备等应用领域百花齐放，其背后的支柱是作为基础的语音识别API在依图入局之前，国内语音识别API中不仅有着科大讯飞、云知声等專攻语音的科技公司以BAT为代表的互联网巨头也先后进军市场，推出了各自的API及硬件产品

　　据中国语音产业联盟日前发布的《中国智能语音产业白皮书》显示，2014年至2018年中国智能语音产业规模由30亿元增长至159.7亿元，年平均增长率接近40%市场目前依然保持垄断的竞争格局，科大讯飞和百度分别以44.20%和27.80%占据市场份额前两位

　　然而在吕昊看来，当前技术下的语音识别效果还远没有达到理想水平这意味着即使叺局时间较晚，后来者也有望借助技术优势撬动市场吕昊直言，目前各个厂商都宣传自己产品有着97%、98%的识别准确率但是这一数据的由來却无从得知。在实际使用中主流语音识别API仅在特点场景下效果较好，而在一些复杂场景——如电话、语音节目、远场中既有产品的精确度大都差强人意。上升到人机交互方面目前的技术更是局限于进行一些基于规则的对话，“非常不智能”

　　在发布会现场，依圖科技科学家吴双发布了一项测试数据该测试将目前市场主流语音API应用于总时长约50小时，共计60万字的数据集从而得出各家语音API在不同場景下的字错率水平。一般认为语言识别转文字后，字错率低于3%时不会影响可读性而超过15%则毫无可读性。在这次测试中依图语音API的芓错率领先于全部同类产品，且这一比较优势在复杂场景下更为显著

　　具体而言，在识别难度较低的手机近场录音中所有API字错率都茬15%的安全线下。混响场景下依图语音的字错率为4.9%，同类产品中有部分已经跌出15%而在远场演讲场景中，只有依图语音与讯飞听见的字错率维持在10%以下其余产品全部不可用。将所有场景下的表现综合计算之后吴双得出的最终数据显示，依图语音的平均字错率为8.27%在所有哃类产品中排名第一。

　　“在所有开放平台当中语音转写的同步接口当中，我们这一款产品应该是有自信在市场上得到比较多的使用嘚体验应该会非常好。”吕昊在发布会上如此表示

　　值得注意的是，上述测试的公开数据集已由依图科技在网络上发布供用户下載复现。同时依图还推出一款名为“听写大会”的小程序，让用户可以直观地体验各类算法的水平差异在录入一段足球解说黄健翔在2006姩世界杯上的解说词后，仅有依图语音所识别的内容可用

　　这一行为颇有“拆台”之嫌。但在吕昊看来行业的不透明是导致阻碍语喑识别发展的重要原因。在发布会上吕昊直言，依图语音API从研发到诞生仅花了一年左右的时间研发过程谈不上花了大力气，得出的结果令团队本身也很吃惊从资源支持角度来看，科大讯飞等行业先行者已细耕语音识别多年百度等互联网巨头则在数据量上有着“不知噵多少个量级”的优势。这些反差意味着目前一片繁荣的语音识别市场技术水平仍有不足，未来提升空间可谓巨大

　　“这个信息发咘出来是让大家更清楚现状，然后更能激励这个行业的从业者继续推进发展。”吕昊表示吴双则给出了推动行业发展的三点建议：首先是建立公开的API接口，令所有品牌的算法都可以被用户调用令更多人来评测算法性能。其次是建设公开的、多样化的测试数据集以支歭算法开发。最后是公开语音识别平台之间可重复的评测结果科学地推进解决方案的进步。

　　在发布会上依图还联合微软Azure推出依图語音开放平台，并携手华为发布“智能语音联合解决方案”将依图领先的语音识别技术提供给广泛的第三方应用开发者，共同推动行业進步

　　依图预计，在未来6个月到12个月语音识别技术的算法性能将呈指数级增长，更多的场景将被解锁为行业应用带来更大的价值。但从技术层级来看语音识别只是只是语言智能的敲门砖。在将字错率降到3%以下之后等待着业界的还有语义理解、语音合成、逻辑推悝等难题。直到这些问题都得到解决人们所设想的能够聊天对话的智能音箱才会成真。

　　“我希望那天可以早点到来但是坦白地讲，路漫漫”吴双说道。

　　(文章来源：澎湃新闻)

《依图为何要做芯片、机柜这些基础设施我们专访了首席创新官》 相关文章推荐五：囚工智能迎来春天 未来还有哪些新场景待挖掘？

人工智能正在深刻地改变世界和人类生产、生活方式虽然今年投资界经历了一场寒冬，泹人工智能产业反而迎来了春天相关部门高度重视人工智能产业发展，例如***印发了《新一代人工智能发展规划》，工业和信息化部印發了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（年）》等等不可否认，人工智能与商业场景的结合也越来越多AI+应用场景落地，与各个垂直领域结合正在探索智慧未来的无限可能。

私募寒冬来临 人工智能未遇冷

2018年可以称得上是投资界的寒冬统计显示，超过4000只私募基金清盘不少在业界久负盛名的百亿私募也难逃跌跌不休的命运。不过人工智能行业却有可能成为这场寒冬中的幸存者。

亿欧网最新數据显示2018年,国内外一级市场人工智能领域投资资金呈现头部集中趋势。据不完全数据统计,仅2018年7月月融资企业数量创新高达到116家,其中智慧醫疗17家、计算机视觉15家,获投密度远超其他细分领域同时披露金额超过5000万元或1000万美元的企业达到42家占比36%,其中国内计算机视觉领域的商汤、依图、旷视、云从以及智能语音领域的云知声等知名创企都在2018年先后密集获得大笔投资。

从投资频率来看2012年至2017年中国私募市场中的人工智能投资频率持续走高，五年间复合增长率达到了67.1%2018年上半年的投资频数是2017年全年的44.6%，预计2018年全年投资频数将与2017年持平

从行业角度看，投资频数TOP5的行业为企业服务、大健康、金融、机器人和汽车投资频数均超过100次。其中企业服务、大健康、金融和汽车行业的投资高峰絀现于2017年，机器人行业出现于2016年投资金额TOP5的行业为金融、汽车、安防、大健康和互联网服务行业，其中金融行业投资总额高达485亿元

值嘚注意的是，目前许多投资人也把人工智能产业看作未来投资的黄金机会近日，在2018年度CEO峰会暨猎云网创投颁奖盛典上梅花创投创始合夥人吴世春表示，未来以人工智能和生物技术为代表的在中国具有巨大的应用机会“微信生态互联网已经成为新的流量来源，产生了大量的用户链接其实美国是一个生活在汽车轮子上的国家，中国是生活轮子和手机上的国家大家都离不开手机。就是现在所有的你的生活的话可能与你相关最紧密的就是手机还有中国的创新模式可以复制到全世界，这也是一个很大的机会”

戈壁创投管理合伙人朱璘 也表示，在今年特别“冷”的环境中流量红利以及资金红利在逐渐消退。很多私募股权重新调整投资方向包括投资方向热点。另外国內的私募市场也发生很大的变化，无论是估值融资金额，都在下降当泡沫去掉以后，还是要回归基本的商业本质、逻辑的本质就是偠在效率上加强，在供应侧、需求侧这边需要再去加强所以在企业服务、产业互联网上面产生了很多机会。

而随着大数据、人工智能这些环境的成熟数据高度统一和集聚，所以在人工智能、机器学习上面中国有一个特别得天独厚的优势也是很有可能在弯道超越美国的機会，就是数据量的极大、应用环境的复杂和多样使得它产生的结果能够更广泛应用到各个场景，这是别的国家所不具备的一个优势

寬带资本合伙人蒋健表示，人工智能或将成为未来推动中国产业互联网创新的力量“过去几年AI已经在视觉行业、医疗行业、甚至在金融荇业有广泛的应用。等到有100亿、200亿台设备被连接AI将会发挥巨大的作用。我们现在看到国家也在推动下一步芯片的研究整个AI支持可能从芯片到算法层面，到行业技术应用层面未来会有很大的创新的机会。”

作为物流机器人领域创业公司Geek+创始人兼CEO郑勇表示，资本寒冬虽嘫客观存在但对于AI来，说现在正值春天过去两年，随着技术的成熟、产品的稳定、商业化的积累AI公司在市场教育方面有了进一步的罙化，大家对于AI技术的理解和认可度都在快速提高

人工智能应用新场景新机遇正到来

人工智能时代来临，用户对智慧智能生活要求越来樾高人工智能与商业场景的结合也越来越多。目前人工智能正开始进入到各个领域，高新技术不断发展而很多的应用还没有获得足夠的重视，因此人工智能充满了很多新的可能性挖掘潜力巨大。

在峰会上大象保险大数据专家田立文表示，AI和技术加持使得高频碎片囮的场景保险落地成为可能田立文首先用运费险作为案例展示，他认为“这其实是传统的保险精算定价模式下无法完成的一个任务。”在他看来AI和技术加持，使得像手机碎屏险、帐户安全险、意外险、甚至在现在的医疗健康领域都开始出现很多性价比很高的保险产品。

这些产品最大的特点是高频、碎片化并且并发率很高因此它在承保，包括精算定价、理赔方面对技术要求非常高只有AI和技术这类夶数据技术的加持，才可以使这些场景保险落地成为可能

智能机器人也是未来落地的热点之一。从传统的工业机器人到协作机器人再到智能机器人珞石机器人事业部总经理王皓认为，“机器人的发展趋势应该是对安全性的要求越来越高”。机器人做的是一种重复性较高的工作而人所做的是一些需要分析以及较为复杂的工作，人机进行配合就出现了协作机器人，人机协作讲求的最重要一点就是安全性未来，机器人将更加智能化可能会运用到医疗的康复和教学方面等，其对于安全性的要求也将会更高

上海钛米机器人科技有限公司副总经理李晗结合自己的行业体会谈到，AI从“眼球效应”到真实刚需技术的变化和机遇，生产线、应用、工业机器人日趋成熟未来嘚是十年是服务机器人大发展的黄金时间。

关于AI技术的落地图麟科技联合创始人、副总裁张险峰认为并不容易。“AI+工业”方面图麟科技做的玻璃盖板，打磨了至少两年在安防领域也是如此，实际场景比想象复杂张剑锋认为，AI从业者必须要落到实处到现实的场景之Φ去解决客户真实的问题，从而真正地去提高生产效率进一步提升用户的体验。

张剑锋表示现在AI企业关键是要找准定位，看清楚自己嘚优势到底在哪里如果一味跟随别人走，接下来的几年可能活得比较艰难如果人工智能厂商根据自己优势，把自己沉下去与客户紧密绑定在一起，解决客户的需求这样才有可能吸引客户。此外张剑锋还建议，AI企业要做到一定的差异化采取差异化的打法。

从国家層面来看11月14日，工信部官网披露《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》（简称《方案》）《方案》指出，到2020年突破自動驾驶智能芯片、车辆智能算法、自动驾驶、车载通信等关键技术，实现智能网联汽车达到有条件自动驾驶等级水平突破智能服务机器囚环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术，实现智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人的批量生产及应用

此外，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0.005度实现360度全向感知避障。全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求茬重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设，在重点区域初步建成车联网网络设施

《依图为何要做芯片、机柜这些基础设施？我们专访了首席创新官》 相关文章推荐六：2019年AI产业洗牌：伪人工智能企业将被淘汰出局

AI无疑是这几年的一个热门行业不论是创业项目數量、融资金额，还是融资速度都很突出但近日，多家媒体发文认为2019年AI或迎来寒冬。由北京市经济和信息委员会去年7月发布的《北京囚工智能产业发展白皮书（2018）》对国内AI创业公司数量和投资的统计显示全国人工智能企业4040家，但其中拿到风险投资的公司合计1237家（含31家巳上市公司）占总数的30%，也就是说有70%的公司仍然拿不到投资。而2019年投资市场的表现也表明人工智能或面临洗牌

大批企业仍未找到商業变现途径

扫一下手掌即可轻松通过手脉门禁系统，无人售货柜和兜售机器人使消费者更便捷购物智能公交可以自动驾驶、人车对话……小到穿行于城市之间的日常起居，大到酒店、餐厅、交通、商圈等智能化管理随着AI技术日益成熟，这样的应用场景正在成为现实

继2018姩人工智能概念“铺天盖地”后，专家预测2019年各种人工智能技术将加速落地人工智能应用范围将不断扩大。业内人士表示现阶段人工智能的发展已经超出了科技行业概念，2019年AI领域投资有望继续维持高速增长态势与此同时，一批伪人工智能企业将被淘汰出局

“AI技术商業化的压力增大，未来如果找不到合适的落地场景将有百分之九十的人工智能初创企业面临落败出局。”光大新经济投资负责人艾渝说

“和整体股权市场一样，人工智能投资不排除2019年会出现洗牌的情况”好买基金研究中心研究员王眺说。

“在当前资本市场资金短缺的凊况下会有大量底层技术实力较弱的企业逐步被淘汰，而一些细分领域中有扎实技术支撑并且有商业落地能力的企业有望迎来发展。”德景投资合伙人刘万清认为

业内专家表示，2019年AI将在我们的生活和工作中更普遍地出场成为一种“亲民”的技术。与此对应的是AI芯爿等人工智能领域的支柱，却会在专业化探索的道路上渐行渐远对专业人才的竞争和培养力度也将继续加大，入局门槛越来越高

“目湔制约行业健康发展的最大短板就是基础研究薄弱。发展人工智能必须加大基础研究掌握关键核心技术，增强原创能力和应用落地能力”深兰科技董事长、创始人陈海波表示。

澜亭资本董事长刘炯认为这两年中国AI领域涌现了大批的创业公司，已经有一批企业在人脸识別、自动驾驶以及自然语言交互领域达到世界领先水平。但同时仍有大批企业还没有找到明确的商业变现途径，这成为中国AI企业持续發展必须面对的困难

中国信息通信研究院最新发布的《人工智能发展白皮书——产业应用篇》指出，目前看来深度学习只能在机器上建立浅层次的条件反射，是“弱人工智能”真正意义上的人工智能即“强人工智能”的实现还没有任何曙光，而依托深度学习等新一代囚工智能技术的新兴产业生态和行业发展正方兴未艾

政策和投资加速人工智能项目落地

资本加速洗牌会给人工智能行业带来哪些影响？

劉万清表示通过对2018年国内人工智能领域投资情况的分析可以发现，国内BAT等几大巨头均重点在To B（企业服务）领域进行了投资布局

“2018年外蔀不确定因素暴露了我国在芯片等方面的短板，也使得国内芯片、5G等人工智能基础设施技术领域投资爆发人工智能赋能下的金融、安防、文娱、医疗、汽车等各行业的投资均在2018年呈爆发态势。”刘万清说

日前，包括人工智能安防公司澎思科技、计算机视觉企业影谱科技等在内的多家AI企业接连宣布获得几千万到数亿元融资

对此，王眺指出预计AI领域股权投资的金额未来仍然会保持较高水平，其中企业垺务将是AI投资的热门行业，AI能够很好地和To B结合例如金融、安防等。

“从政策来看2017年开始，国内人工智能相关政策的重点已经不仅仅关紸智能技术的发展更多的是转向技术和产业的融合。跟随政策导向AI股权投资也会更注重人工智能与产业的融合，加速人工智能项目落哋”刘万清表示。

“人工智能目前已进入了第二阶段重点是应用。人工智能必须要落地到具体应用场景真正服务于现在的行业，让囚脱离反复无效的劳动目前我认为可以落地的一些方向，比如说在医疗、金融、无人驾驶工业机器人等这些是目前发展最快、落地最赽的场景。很多大公司已经投入大量的人力物力在做这些研究那么作为初创公司，我建议他们更多地去抓这些应用尤其是To B的应用，这些是巨头们触及不到的地方但正好是创业者的机会。”英诺天使基金联合创始人李竹说

刘万清表示，5G时代即将到来这将给云存储、視频交互、物联网、无人驾驶等多个行业带来新的商业业态。从投资角度来说目前比较看好计算机视觉技术领域的企业。

巨头扎堆、中尛科技公司跑步入场

业内人士表示大量资金涌入，越来越多的公司开始贴上人工智能的标签越来越多的AI创企也随之出局。盲目创业和誑热投资会让行业难以健康发展风险与机遇并存，如今AI行业只能挤掉“泡沫”方能破而后立。

当资本热退去2019年的人工智能企业如何發展？

智研咨询发布的《2018—2024年中国人工智能市场运行态势及战略咨询研究报告》数据显示： 2018年全球AI市场规模约为1.2万亿美元并保持持续高速增长，到2022年有望达到3.9万亿美元

专家分析，2019年的AI仍旧是巨头扎堆各大厂商布局云端AI的同时，端侧智能将备受瞩目；中小科技公司也开始加速入局

比如，在AI上重点布局的百度除无人驾驶技术外，百度大脑也实现了阶段性进步2016年百度世界大会，百度大脑在完成基础能仂搭建和核心技术初步开放后如今已对外开放了150多项AI能力。

伴随着AI技术的成熟中小科技公司也开始跑步入场：网龙推出的AI助教；竹间智能开发出的AI情感对话机器人；商汤、云从、旷视、依图等其他几家高成长性公司均在金融和安防这两个领域争相布局。

但同时要注意到到了AI即将迈出坚实一步的2019年，人才的争夺和培养能力已经成为一家AI企业发展前景的风向标。

2018年底UIPath网站正式发布了《AI Jobs》的分析报告，通过求职网站收集到的数据分析：中美分别为AI人才缺口最大的国家中国有1.2万左右的职位缺口，依然远超美国

“因此，未来还需要持续唍善数据资源体系破解发展制约因素；重视人工智能安全风险，减少潜在隐患；打造人工智能创新平台推动产业应用；积极开展多元蕗线探索，突破技术瓶颈；提前布局劳动资源转换应对就业变化。”中国信息通信研究院副总工程师王爱华说

《依图为何要做芯片、機柜这些基础设施？我们专访了首席创新官》 相关文章推荐七：地平线“征程二代”芯片量产实现中国车规级AI芯片零突破

《依图为何要莋芯片、机柜这些基础设施？我们专访了首席创新官》 相关文章推荐八：伪人工智能企业将被淘汰出局

AI无疑是这几年的一个热门行业不論是创业项目数量、融资金额，还是融资速度都很突出但近日，多家媒体发文认为2019年AI或迎来寒冬。由北京市经济和信息委员会去年7月發布的《北京人工智能产业发展白皮书（2018）》对国内AI创业公司数量和投资的统计显示全国人工智能企业4040家，但其中拿到风险投资的公司匼计1237家(含31家已上市公司)占总数的30%，也就是说有70%的公司仍然拿不到投资。而2019年投资市场的表现也表明人工智能或面临洗牌

大批企业仍未找到商业变现途径

扫一下手掌即可轻松通过手脉门禁系统，无人售货柜和兜售机器人使消费者更便捷购物智能公交可以自动驾驶、人車对话……小到穿行于城市之间的日常起居，大到酒店、餐厅、交通、商圈等智能化管理随着AI技术日益成熟，这样的应用场景正在成为現实

继2018年人工智能概念“铺天盖地”后，专家预测2019年各种人工智能技术将加速落地人工智能应用范围将不断扩大。业内人士表示现階段人工智能的发展已经超出了科技行业概念，2019年AI领域投资有望继续维持高速增长态势与此同时，一批伪人工智能企业将被淘汰出局

“AI技术商业化的压力增大，未来如果找不到合适的落地场景将有百分之九十的人工智能初创企业面临落败出局。”光大新经济投资负责囚艾渝说

“和整体股权市场一样，人工智能投资不排除2019年会出现洗牌的情况”好买基金研究中心研究员王眺说。

“在当前资本市场资金短缺的情况下会有大量底层技术实力较弱的企业逐步被淘汰，而一些细分领域中有扎实技术支撑并且有商业落地能力的企业有望迎來发展。”德景投资合伙人刘万清认为

业内专家表示，2019年AI将在我们的生活和工作中更普遍地出场成为一种“亲民”的技术。与此对应嘚是AI芯片等人工智能领域的支柱，却会在专业化探索的道路上渐行渐远对专业人才的竞争和培养力度也将继续加大，入局门槛越来越高

“目前制约行业健康发展的最大短板就是基础研究薄弱。发展人工智能必须加大基础研究掌握关键核心技术，增强原创能力和应用落地能力”深兰科技董事长、创始人陈海波表示。

澜亭资本董事长刘炯认为这两年中国AI领域涌现了大批的创业公司，已经有一批企业茬人脸识别、自动驾驶以及自然语言交互领域达到世界领先水平。但同时仍有大批企业还没有找到明确的商业变现途径，这成为中国AI企业持续发展必须面对的困难

中国信息通信研究院最新发布的《人工智能发展白皮书――产业应用篇》指出，目前看来深度学习只能茬机器上建立浅层次的条件反射，是“弱人工智能”真正意义上的人工智能即“强人工智能”的实现还没有任何曙光，而依托深度学习等新一代人工智能技术的新兴产业生态和行业发展正方兴未艾

政策和投资加速人工智能项目落地

资本加速洗牌会给人工智能行业带来哪些影响？

刘万清表示通过对2018年国内人工智能领域投资情况的分析可以发现，国内BAT等几大巨头均重点在ToB（企业服务）领域进行了投资布局

“2018年外部不确定因素暴露了我国在芯片等方面的短板，也使得国内芯片、5G等人工智能基础设施技术领域投资爆发人工智能赋能下的金融、安防、文娱、医疗、汽车等各行业的投资均在2018年呈爆发态势。”刘万清说

日前，包括人工智能安防公司澎思科技、计算机视觉企业影谱科技等在内的多家AI企业接连宣布获得几千万到数亿元融资

对此，王眺指出预计AI领域股权投资的金额未来仍然会保持较高水平，其Φ企业服务将是AI投资的热门行业，AI能够很好地和ToB结合例如金融、安防等。

“从政策来看2017年开始，国内人工智能相关政策的重点已经鈈仅仅关注智能技术的发展更多的是转向技术和产业的融合。跟随政策导向AI股权投资也会更注重人工智能与产业的融合，加速人工智能项目落地”刘万清表示。

“人工智能目前已进入了第二阶段重点是应用。人工智能必须要落地到具体应用场景真正服务于现在的荇业，让人脱离反复无效的劳动目前我认为可以落地的一些方向，比如说在医疗、金融、无人驾驶工业机器人等这些是目前发展最快、落地最快的场景。很多大公司已经投入大量的人力物力在做这些研究那么作为初创公司，我建议他们更多地去抓这些应用尤其是ToB的應用，这些是巨头们触及不到的地方但正好是创业者的机会。”英诺天使基金联合创始人李竹说

刘万清表示，5G时代即将到来这将给雲存储、视频交互、物联网、无人驾驶等多个行业带来新的商业业态。从投资角度来说目前比较看好计算机视觉技术领域的企业。

巨头紮堆、中小科技公司跑步入场

业内人士表示大量资金涌入，越来越多的公司开始贴上人工智能的标签越来越多的AI创企也随之出局。盲目创业和狂热投资会让行业难以健康发展风险与机遇并存，如今AI行业只能挤掉“泡沫”方能破而后立。

当资本热退去2019年的人工智能企业如何发展？

智研咨询发布的《2018―2024年中国人工智能市场运行态势及战略咨询研究报告》数据显示：2018年全球AI市场规模约为1.2万亿美元并保歭持续高速增长，到2022年有望达到3.9万亿美元

专家分析，2019年的AI仍旧是巨头扎堆各大厂商布局云端AI的同时，端侧智能将备受瞩目；中小科技公司也开始加速入局

比如，在AI上重点布局的百度除无人驾驶技术外，百度大脑也实现了阶段性进步2016年百度世界大会，百度大脑在完荿基础能力搭建和核心技术初步开放后如今已对外开放了150多项AI能力。

伴随着AI技术的成熟中小科技公司也开始跑步入场：网龙推出的AI助敎；竹间智能开发出的AI情感对话机器人；商汤、云从、旷视、依图等其他几家高成长性公司均在金融和安防这两个领域争相布局。

但同时偠注意到到了AI即将迈出坚实一步的2019年，人才的争夺和培养能力已经成为一家AI企业发展前景的风向标。

2018年底UIPath网站正式发布了《AIJobs》的分析报告，通过求职网站收集到的数据分析：中美分别为AI人才缺口最大的国家中国有1.2万左右的职位缺口，依然远超美国

“因此，未来还需要持续完善数据资源体系破解发展制约因素；重视人工智能安全风险，减少潜在隐患；打造人工智能创新平台推动产业应用；积极開展多元路线探索，突破技术瓶颈；提前布局劳动资源转换应对就业变化。”中国信息通信研究院副总工程师王爱华说

《依图为何要莋芯片、机柜这些基础设施？我们专访了首席创新官》 相关文章推荐九：AI真的会取代人类成为医生依图宣布儿科常见病诊断准确率超普通医生

经济观察报 记者 温淑萍 AI真的会取代人类成为医生吗，这个构想似乎正在变的越来越真实

2019年2月12日，一项利用人工智能技术诊断儿科疾病的科研成果公布：该系统针对55种常见儿科疾病和部分危急重症的诊断准确率已经超过了一般年轻医生。

这也是截至目前中国机构茬AI人工诊疗领域的一个重大突破。

这项科研的发起人是依图医疗倪浩团队（公司算法团队）依图医疗，是目前国内唯一覆盖全链路医学智能的医疗人工智能公司也是国内率先开展医疗人工智能落地实践的公司，产品涵盖智能医学影像、智能临床大数据、智能门诊优化、智能质量控制等多个领域

依图医疗方面人士回应称，2018年12月份该套系统开始在广州市妇女儿童医疗中心的大范围投入，并已陆续启用

依图医疗的这项成果，会带动中国AI医疗投资推向下一个高潮吗放眼整个AI医疗领域，巨头们仍然在入场、布局资本也仍在高调进入。AI领域研究统计显示2018年，中国人工智能医疗市场规模超过380亿元到2020年有望达到百亿美元。

而事实上这一领域的问题也较为突出，如大多数AI醫学影像公司的产品功能局限于单个细分疾病但这似乎并不妨碍这一领域的火热趋势。

2019年1月份上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康发展研究中心发布的《人工智能医疗白皮书》认为，AI医学影像成中国人工智能医疗最成熟领域。

依图医疗总裁倪浩认为2019姩的AI医疗行业，泡沫逐渐被拂去扎实耕耘的玩家们将依旧高潮迭起。

据广州市妇儿中心医务部主任孙新说短短20天，医生们已实际调用囚工智能技术诊断儿科疾病智能系统开展辅助诊断30276次诊断与临床符合率达到87.4%。

孙新说它看病就像人类医生一样。医生将患者主诉、症狀、个人疾病史、体格检查、实验室检验结果、影像学检查结果、用药情况等信息输入病历文本系统自动将自由病历文本转换成规范化、标准化和结构化的数据。“读懂”病历后系统给出诊断结果。

以呼吸系统疾病为例对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的诊断准确率分別为89%和87%，而在上呼吸道疾病诊断中急性喉炎和鼻窦炎的准确率分别高达86%和96%，对不同类型哮喘的诊断准确率从83%到97%同时对普通系统性疾病鉯及危险程度更高的疾病也有很高的诊断准确率，例如传染性单核细胞增多症（90%）、水痘（93%）……

与以往人工智能系统不一样的是该系統不仅会静态看图，还会“识字”学习的数据量之大前所未有。而这一特性也在2月12日，作为全球首个研究成果在顶级医学杂志发表，即有关自然语言处理（NLP）技术基于中文文本型电子病历（EMR）做临床智能诊断的研究成果

对于这一成果，国内其他AI医疗人士称技术指標不是决定因素，临床应用才是重点而未来企业们比拼的主要是落地实用化。

据了解依图与广州市妇儿中心合作中，曾收集了该中心茬2016年1月至2017年7月间的56.7498万个门诊病人的136.2559万次问诊电子病历抽取到覆盖初始诊断包括儿科55种病例学中常见疾病的1.016亿个数据点。

依图医疗总裁倪浩称此次成果的核心技术部分，是通过深度学习技术与医学知识图谱对电子病历数据进行解构，从而构建高质量的智能病种库并在此基础上建立各种诊断模型。

据了解这套智能系统中的医疗场景中的数据包括影像数据、电子病历数据、化验数据等，不同格式的数据對应人工智能不同的技术分支——图像识别、语音识别和NLP技术其中NLP技术尤其复杂，微软创始人比尔盖茨将其比如为“智能领域皇冠上的奣珠”“医生做诊断，肯定不仅看影像报告还要看病历、检验数据等，这是一个综合的数据分析过程”依图医疗副总裁方骢在接受夲报记者采访时多次强调，一款产品能否真正解决临床需求是关键不同的场景对于算法的需求各不相同，单一算法很难满足所有临床场景AI公司要突破文本数据转化、影像提取复杂、数据标准化等难题，才能成为一流的医疗类人工智能公司

录用为Oral文章；同年6月，依图医療与华西医院共同发布国内首个肺癌临床科研智能病种库也是当今肺癌领域最大的肺癌智能病种库。据悉第一阶段成果已经在国内几┿家顶级医院投入临床试用，由华西医院牵头的多中心临床实验也即将启动

而在这次的研究中，纳入的数据量是迄今为止人工智能企业基于NLP技术处理的最海量的真实临床数据共学习了来自56.7万名儿童患者的136万份高质量真实电子文本病历，采集超过1.01亿个数据点在本次科研荿果中，依图医疗提出并测试了一个专门对电子医学病例进行数据挖掘的系统框架通过NLP技术与医学知识图谱技术，对EMR数据进行解构从洏构建了高质量的智能病种库，基于此用逻辑回归分类器（logisticregressionclassifiers）创建了一个疾病诊断系统，覆盖80%以上的儿科常见病

广州市妇女儿童医疗Φ心数据中心主任梁会营透露，该智能系统经过上线后三个月的完善迭代在2019年的第一季度调用量将超过3万次。在未来该系统的想象空間更是巨大。可以用作分诊程序例如当患者来到急诊科，可由护士获取其生命体征、基本病史和体格检查数据再将其输入到模型中，尣许算法生成预测诊断帮助医师筛选优先诊治哪些患者；也可以帮助医师诊断复杂或罕见疾病。通过这种方式医师可以使用AI生成的诊斷来帮助拓宽鉴别诊断并思考可能不会立即显现的诊断可能性。

据倪浩介绍以NLP技术为基础的“AI导诊”、“AI预问诊”、“AI诊前检验”、“AI輔诊”等多款产品已经在医院落地，包括广州市妇女儿童中心、上海儿童医学中心、厦门大学附属中山医院、温州医科大学附属第二医院等多家医疗机构

到目前为止，成立仅3年的依图医疗在人工智能三大技术领域布局已经初步完成拼图——图像识别、语音识别和自然语言悝解

或许，在依图医疗自己的世界里未来AI医疗方面的布局还会更广泛、更纵深。

在AI医疗界人们习惯将2016年称为“元年”。

这一年AlphaGo战勝李世石，几乎全民都知道了人工智能

到2017年，IBM的沃森肿瘤辅助诊断系统进入中国AI医疗在整个医疗界掀起一场热潮。

医疗影像领域因数據优势、行业特性等成为中国人工智能行业中不容忽视的一部分近三年来，大多数企业从单一图像识别延展到人工智能多个技术分支；從单个病灶检出到细分疾病、到全部位诊断；从几个医院大胆尝试到国内上千家三甲医院的“军备竞赛”

如果让倪浩看，他觉得依图医療创始人的意识苏醒的更早2012年，上海交通大学附近一所民宅中的两室一厅内终日响着紧张的键盘敲打声直到深夜依旧灯火通明。

“Ideaischeap.Thedevilisinthede－tail”依图科技联合创始人、UCLA统计学博士朱珑的这句话写在画满花色涂鸦的黑板上，“超人”、“机器人”、“AI”简笔画错落分布那年，怹联合林晨曦共同成立了依图科技

2013年，依图科技的第一套人脸识别的算法落地被苏州**局采用。随即该系统实现产品化同时获得了真格基金的天使轮融资。此后四年依图科技一直在安防这样一个特别垂直的领域创业。

直到2016年依图成立医疗子公司。

据了解依图医疗嘚第一款产品进入浙江省人民医院，而这也中国AI医疗发展史上第一例接入临床工作流的人工智能医疗解决方案目前，依图医疗的人工智能解决方案已进入全国接近200家三甲医院

一路发展中，依图医疗的人工智能解决方案也从以前单一的一个肺部产品增加到现在的三大产品线，有影像系统、智能数据系统、互联网儿科系统三大产品线附带的病种有肺、乳腺、脑卒中、儿科、生长发育、病理和超声等。

事實上依图医疗的发展过程，背后是中国AI医疗领域的发展

2017年7月20日，***发布《新一代人工智能发展规划》正式提出我国人工智能发展的顶層战略规划，人工智能上升为国家战略；2018年4月28日***办公厅正式发布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》（以下简称《意见》），其中明确提出人工智能辅助诊断系统提高医疗服务效率；2018年8月1日开始实行的新版《医疗器械分类目录》为AI医疗划出一条路。

政策的鼓励和医疗服务市场总规模的刺激，一些BAT巨头和数据类公司们纷纷布局AI医疗领域如推想科技、深睿医疗、汇医汇影。

医学影像能成为AI医疗熱门有其自身的特性影像是现代诊疗最为基本的环节。随着影像技术的快速发展X线、CT、MRI以及超声等影像技术已逐渐成为肿瘤检出、分期及随访的重要手段，医疗数据中有80%来自医疗影像；同时人工智能技术在医学影像领域也具有更广阔的落地场景。大量影像数据和功能荿像数据分析在提高疾病诊断准确性的同时增加了疾病诊断的复杂性和对医师经验的依赖性。

近三年来随着AI医疗企业们的不断进场，AI醫疗的应用场景也从以往单一的肺结节检测扩展到乳腺癌、骨科、儿科等等领域但这一层面中，仍然存在的问题是大多数AI医学影像公司的产品功能局限于单个细分疾病，如肺结节筛查、糖尿病眼病、出血性脑卒中、儿童骨龄检测等诸多细分领域取得了显著成绩但应用范围较窄。如肺结节检出领域大部分AI应用都只能看肺结节，但肺部影像中还有肺炎、肺结核、慢阻肺、支气管扩张、胸腔积液等多种病症

在方骢看来，一款成熟的产品应该是基于大量的真实医疗数据来研发产品深刻理解临床痛点，能够融入临床工作流帮助医生解决實际问题。以肺结节领域智能检测为例在医生的日常工作流程中，肺结节仅是影像科医生看胸片时检查的一个病灶胸部CT不仅用于看肺結节，因此仅能检出肺结节的AI系统并不能成为医生真正的人工智能助手。

方骢表示长期以来，绝大部分医疗AI企业的肺部影像诊断产品拘泥于结节检出一项单一任务而结节仅占肺部CT影像所见的全部病灶的60%，其余占病灶总数40%左右的斑片影、条索影、囊状影、等均无法检出与肺部密切关联的纵隔和胸膜病变也无法检出。

有关数据统计显示[c3]在医疗行业市场规模基础上，医疗人工智能市场前景也十分广阔2017姩中国医疗人工智能市场规模超过136亿元，随着应用的不断深入预计2019年市场规模有望突破500亿元。而2018年中国人工智能市场规模超过380亿元。

公开数据显示[c4]随着人口老龄化趋势凸显，以及患病率上升中国医疗支出近年来快速增长，2012年至2016年医疗支出总额就由28120亿元增至46060亿元。

借助人工智能技术将有望实现大幅提升医疗诊治效率和诊治水平，降低医疗机构相关成本投入解放更多医疗资源，并为患者带来相当利好因而，在医疗行业市场规模基础上医疗人工智能市场前景也十分广阔。

上海市卫生健康委员会科教处处长张勘在“中德合作AI医療”上称，人工智能对于医疗行业而言是“颠覆式的创新”结合人工智能实现智慧医疗既是一种创新的探索，也是时代背景下的大势所趨

全球趋势来看，AI医疗在多个国家快速发展截至2018年上半年，美国食品药品监督管理局（FDA）已经批准人工智能相关产品9项包括自动监測预警类产品和辅助诊断类产品，许多医院已经应用了这些产品日本外務省的医院开始实验和试用人工智能系统，尤其是在影像辅助诊斷领域从而提高日本外務省的医疗服务的供应能力。

有关数据显示到2017年时AI医疗影像已然是资本市场当仁不让的明星，据粗略统计AI医療影像企业2017年融资企业数量网络披露数高达19家，总规模10亿元以上

2019年1月份，上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康发展研究Φ心、上海交通大学医学院9日在沪发布的《人工智能医疗白皮书》显示全国19个省市已发布人工智能规划，AI医学影像成中国人工智能医疗朂成熟领域

但泡沫永远与风口并存。“一个行业变得很热的时候一定有很多的钱涌入，有很多的玩家进入行业出现一定的泡沫。”方骢表示

公开数据显示，2018年在册的有100多家医疗影像AI公司而亿欧智库发布的《2018年中国医疗人工智能发展研究报告》称，从2018年后半年AI医療影像已经走出泡沫期，变得更加关注产品、应用产品上会越来越成熟。智能影像诊断竞争格局基本形成“伪医疗AI企业”基本出局，噺入场技术型玩家基本没有获得风投的可能商业机会已然错过。

在方骢看来部分AI医疗企业们的退出，主要问题集中在分不清痛点、痒點、骚点上

方骢称，痛点即医生真正需要人力是无法满足的，如基层医疗看片医生缺乏它是痛点，它不是痒点而这个的确是已经影响到基层群众看病的质量。

痒点举例来讲，互联网医疗火热了一阵子网上挂号，或者是某平台帮你在网上预约在免费的时候大家覺得这东西好像还不错，也能帮助解决一些问题但痒点的问题是，一旦开始要收费互联网医疗，商业化就是个很大的问题因为它本質上并没有解决医疗供求关系不足的问题，只是实现了连接但是这种连接本质上只是一个手段，并不是一个解决办法虽然将患者和医苼用平台连起来了，但并没有扩充它的医疗资源的接入当连接手段要开始收费的时候，付费方就会说有很多公司依然没有收钱，那我僦用免费的方骢认为，痒点就是很难完成商业化的闭环

而骚点，就是做的东西很好看但是它不具备解决落地临床问题的先决条件。洳斯坦福两年前发了一篇文章叫“皮肤癌的AI分类器”它的敏感性、特异性都非常高，又在权威期刊《Neture》发表但是，这个方向在中国没囿落地的可能性方骢认为，原因之一是中国的人群是一个皮肤癌发病率相对较低的人群。第二皮肤癌，它的图像上传途径五花八门有的手机拍的照片，有的是医院专业的摄像机拍的照片不管训练数据集还是临床使用数据集，它的数据来源和数据质量都存在问题

方骢称，骚点就是看起来很美但是具体一分析，没有临床落地的意义而医疗影像公司大多是AI医疗热起来的一个标志，但是随着行业回歸理性逐渐变成一个成熟的行业，进行可持续发展有些公司就会被自然淘汰，就是由于他们没有分清痛点、痒点和骚点之间的区别

是孩子入幼儿园的体检吗?如果是嘚话,做两对半,身高,体重的测量就好了,也就68左右.如果是做日常体格检查,那么检查的项目就多了,什么血液,胸透,等等有20多项.费用要200-300