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最近一年，谷歌、微软、英特尔、百度在AI研究中有哪些新进展？随着AI技术日渐成熟，这些高科技公司最担心什么呢？ 2017被誉为“AI”元年，作为第四次工业革命重要推动力， AI（人工智能）正在改变许多行业。从高交会的参展新科技中和论坛讨论中世界经理人小编发现，从工业机器人、服务机器人、无人驾驶、智能医疗到AR/VR，人工智能已经无处不在。
大量人工智能技术在不同行业实现了落地应用，谷歌、微软、英特尔、百度这些全球知名高科技企业，过去的一年中在A图形解析、算法及应用I研究中有哪些新的突破和进展？随着AI技术日渐成熟，这些高科技公司最担心什么呢？ 
医疗AI大显身手 “病万变，药亦万变”，随着人工智能和机器学习的深入，个性化精准医疗有望变为现实。谷歌副总裁、大中华区总裁石博盟指出， AI将在大众医疗方面扮演非常重要的角色，谷歌所做的糖尿病视网膜病变的病症试验中，通过对病人眼中血管数据变化帮助医生了解病变进展情况，及时治疗以免恶化致盲。这项实验的数据证明诊疗非常有效，能帮助医生节省95%的时间，诊断准确率高达99%，成果非常振奋人心。
人工智能在医疗健康领域有巨大的潜力，除了提升各种疾病的治疗与诊断水平以外，AI还可以应用于优化医疗流程，通过缜密的数据分析，在提高护理成果和质量的同时降低成本；帮助医生和患者基于最新的测试或监控数据，选择合适的药物剂量，协助放射医师识别肿瘤等疾病，分析医学文献以及建议将产生最好结果的手术方案。
在AI健康应用领域，IBM起步非常早，他们通过与一些医疗中心的合作，在罕见肿瘤临床诊断和治疗方面，分类收集专业知识和临床经验，并且将这些数据经过处理和运算应用于个性化治疗、患者参与、影像学诊断、新药开发等多个方面。
在多数医生以及AI医疗领域的专家看来，人工智能应该是医生的好“助手”而不是医疗决策者。IBM全球副总裁、大中华区首席技术官，IBM中国研究院院长沈晓卫在论坛分享中指出，IBM在中国南方的城市中的几十家社区医院中，构建了针对慢性病的AI医生助手系统，帮助医生做糖尿病等病症的诊断，取得非常好的进展。
在中国医疗影像领域腾讯处于顶尖水平，腾讯觅影对于早期肺癌的识别正确率达到85%以上，在良性肺结核识别正确率超过84%，对于微小结节检出率则超过95%，能够真正辅助放射医生大幅提升肺部CT的早癌筛查能力，腾讯优图实验室在早期肺癌筛查和糖尿病视网膜病变领域均已取得了突破性的进展。在科技部刚刚召开的“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目”启动会上，明确了依靠腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台的决策。随着AI在医疗领域的深入结合，精准医疗将造福更多的患者。
为制造业升级赋能
十九大报告中指出，要加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。数据智能是制造企业转型升级的核心，随着电子设备的升级换代，基于人工智能的智能自动化将能够灵活解决制造领域的质量和效率问题，提高供应链运行成效，降低生产成本，开辟利润增长空间。
根据埃森哲近日发布的《发现新动能：中国制造业如何制胜数字经济》的研究报告显示，仅有4%的中国制造业企业成为“数字领军者”，将数字化投入转化为了出色的经营绩效，而大部分（58%）的企业在数字化投入和经营业绩方面都表现欠佳。
上海振华重工（集团）股份有限公司（ZPMC）是港口机械的领军者，今年5月11日，亚洲首个集装箱全自动化码头投入使用，振华重工为青岛港码头提供了7台岸桥、20台自动化轨道吊和38台自动化引导小车以及码头的设备控制管理系统，使码头设计作业效率比传统码头提升30%，操作人员减少85%，是全球自动化程度最高、装卸效率最快的集装箱码头。
“振华重工的数字化转型，是通过微软Azure智能云上的物联网技术，将传感器搜集到的数据灌入数据库，再进行数据分析，从而进行硬件监测与优化。” 微软公司副总裁、中国区首席运营官邹作基介绍说。
欧洲科学院院士、DFKI科学总监、德国人工智能研究中心科学总监，AITC院长，联想集团人工智能首席顾问汉斯·乌思克尔特从德国工业4.0所涉及的人工智能技术入手，指出智能工厂应该通过数据分析器，建立完整的数字化制造工艺流程并不断优化，进行预判性的生产分析并实施自动化战略。
此外，制造企业通过对销售、市场、商品价格等数据分析后进行预测或者预判，能够帮助不同的利益相关者做出更好地选择。比如通过智利的铜矿和冶炼厂的数据分析出地震发生的频率，了解哪种矿产跟这个地震带相关，如果地震发生会影响哪些金属的价格，间接影响哪些行业。中国进出口企业通过深度学习来对这些贸易行情进行预判，可以事半功倍。
计算能力不足如何破？
谷歌无人车在加州湾区已经跑了很多年，却无法跑遍全世界，其中一个原因就是无人驾驶的汽车在技术上依赖高清地图，其数据量非常大，想把全美的高清地图存到汽车上非常难，如果要将高清地图实时传到车上需要的带宽和流量非常大。当拥有AI自动驾驶的车开到红绿灯的路口，需要做出快速反映，所以计算的速度十分关键，推动人工智能持续创新，计算力的突破至关重要。
英特尔的数据分析指出，过去20年用同等价格买到的计算力提高了15000倍，意味着20年前从深圳坐火车到北京需要48小时，如果火车速度也像计算的速度提高15000倍，那么现在从北京到深圳只需要12秒。计算速度的提升和成本的下降使很多的创新成为可能。
实现美好的未来前景的基础是计算力。随着机器人人工智能、大数据、VR、AR所有的科技创新的大幅度增长和发展，迅雷集团CEO、网心科技CEO陈磊认为，计算能力匮乏的矛盾会越来越尖锐，摩尔定律降低计算成本的效果在逐渐地消失或者减弱。
从2015年开始迅雷已经落地了共享计算的应用，用户通过一款叫“玩客云”的智能硬件共享家庭宽带网络，利用闲置资源为共享计算提供有偿服务，也为社会节约了一定资源。共享计算只是解决计算能力的其中一个方案，相信随着芯片材料和技术的突破，更多匪夷所思的解决方案都会计算能力的突破就是不远处。
应用AI最大的挑战在人才
据社交平台领英近日发布的《全球AI领域人才报告 》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI(人工智能)领域技术人才数量超过190万，而中国的相关人才数超过5万人，位居全球第七。
麦肯锡公司针对全球100个科技企业高管所做的最新调查报告指出，应用AI的最大挑战是缺乏人才，全球顶尖的人工智能促进协会287位成员里中国只占两席，要走向创新金字塔之颠，中国还有很长的路要走。
谈及AI人才问题，深圳人工智能行业协会会长、中兴通讯股份有限公司副总裁董振江告诉世界经理人，最直接的感受是招人非常困难，大家都在抢人，价格一再加码。现在学物理、数学、电子的毕业生都转做人工智能研究。董振江指出，AI人才短缺是阶段性的，目前中科院大学、西安邮电大学都已经成立了人工智能学院，希望几年内能在中国大学里成立100个人工智能学院，人才培养的供应量会慢慢跟上需求。
目前中国企业或研究所从美国招一个刚毕业、做计算机视觉方面的博士，年薪要开到30-40万美元。深圳云天励飞技术有限公司首席科学家王孝宇并不担心未来中国会缺乏AI人才，因为AI在不同行业应用场景的技术壁垒并不太高，中国人的应变能力很强，有基本的数学能力和学科知识，就能跨行业来做应用。他相信在资本的推动下，AI人才高价问题可以解决。
人工智能是引领未来的战略性技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，近日，科技部牵头成立了人工智能规划推进办公室，智能产业成为新一代技术革命的急先锋，人工智能相关领域及产业发展已成为全球科技创新的新焦点，期待在未来竞争中占据先机，人工智能产业也迎来第三次发展浪潮。正如汉斯·乌思克尔特所言，只有当世界一起努力的时候，我们才能真正能够迎来AI的革命。
文 / 叶飒 图 / 123FR 本文来源 / 世界经理人
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