计轴在地铁行业的应用

计轴在地铁行业的应用

摘要：计轴或轨道电路是铁路信号系统自动检查轨道区段空闲与占用的不可缺少的地面设备，计轴又称微机计轴，是通过比较进入和驶离轨道区段两端计轴点的列车轴数，来完成轨道区段空闲与占用状态自动检查的专用铁路信号设备。

关键词：地铁行业、轨道检测、计轴设备、基本原理、列车自动控制、应用

Abstract:

Key words:

地铁信号系统配置为完整的列车自动控制（ATC）系统，主要包括列车自动监控（ATS）、列车自动防护（ATP）、列车自动运行（ATO）、计算机联锁（CBI）四个子系统。各子系统之间相互协调，实现地面控制与车上控制结合、现地控制与中央控制结合，构成一个以安全设备为基础，集行车指挥、运行调整以及列车运行自动化等功能为一体的列车自动控制系统。

列车自动控制系统（ATC）构成如下图所示：

各子系统通过信息交换网络构成闭环系统，保证行车安全、提高综合运营效率，缩短行车间隔，促进管理现代化和提高服务质量。

计轴或轨道电路是自动检查轨道区段空闲与占用的不可缺少的地面设备，在这里不对轨道电路进行讨论，仅对计轴设备做一介绍。计轴又称微机计轴，是通过比较进入和驶离轨道区段两端计轴点的列车轴数，来完成轨道区段空闲与占用状态自动检查的专用铁路信号设备。其基本原理如下图：

在国铁一般用于区间半自动闭塞、铁路道口防护、潮湿及分路不良的个别区段，而在地铁行业以它特有的优势得到广泛应用。地铁行业正线信号轨道检测设备大多为计轴，这是因为利用计轴器作为闭塞分区（轨道区段）的检查设备与轨道电路相比具有以下明显优势：

无需安装钢轨绝缘。不受机械绝缘节、轨距杆、轨道连接杆、道岔安装装置等绝缘是否良好及线路条件的影响。

人工智能金融的六大应用场景

中国金融服务业数字化转型的速度，在全球范围内名列前茅，金融科技发展的规模和前景都不容小觑。伴随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术的崛起，金融行业正跨入金融与科技结合的新阶段——智能金融。 埃森哲（Accenture）此前曾发布“与AI共进，智胜未来——智能金融研究报告”重磅研究报告指出，智能金融不仅仅是一个前瞻的概念，而是可以应用到各个金融细分领域的大趋势，是金融与科技融合发展的必然结果。在各领域中，支付、个人信贷、企业信贷、财富管理、资产管理，以及保险六大板块，将是智能金融未来发展的重中之重。

埃森哲对智能金融六大应用场景做出了进一步的深度剖析表示，随着算法和数据的突破，智 能金融应用率先在通用领域发力，解决效率提升的问题；随着数据在细分领域的积累和整合，智能金融的应用不断向拓展各细分场景、提升业务效能的方向进步，展现出多样化的金融应 用布局。 场景一：支付：智能创新最前沿 作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随着智能技术的进一步成熟，支付将进入“万物皆载体”的新阶段。 首先，以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术，正在极大地简化支 付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。

其次，区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节，大 大提升交易速度；削弱交易流程中的中介机构作用，提高资金流动性，实现实时确认和监控，有效降低交易各环节中的直接和间接成本。 场景二：个人信贷：全链条智能化 针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验，是金融业未来的努力方向。 继移动时代的场景流量后，从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控，全链条智能化的技 术能力将成为个人信贷企业新的竞争力。通过智能获客，在获取具有信贷需求的客户基础上，借助智能技术构建强有力的风控体系，准确评估客户信用风险，成为促进个人信贷健康发展 的重要环节。

2018年中国人工智能创新应用白皮书

２０１８年中国人工智能创新应用白皮书

报告背景介绍 在全球人工智能发展的浪潮下，市场对人工智能的投入与期望空前巨大，正确理解人工智能目前的应用能力、发展状态以及与市场预期间的距离，成为了各行业企业的重要任务之一。此份独立报告为各行业企业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了参考信息与建议，同时也为人工智能企业在具体行业发展方向的选择上提供了参考。 我们的讨论将由四个部分组成，第一部分为人工智能发展背景介绍，对人工智能的概念、发展历史、人工智能企业目前发展状况、人工智能未来的技术与应用走向进行讨论；第二部分为人工智能的商业应用情况，将讨论人工智能能够为各行业带来的具体价值，评估各个行业目前应用条件的成熟程度；第三部分梳理总结了人工智能在20个行业的80个具体应用场景，并详细介绍典型的行业应用场景与案例；第四部分将为企业当下如何借力人工智能给出行动举措方面的建议。 此份独立报告整合了中国人工智能学会与罗兰贝格在数字化领域积累的项目经验与素材，以及对人工智能领域初创企业管理人、各行业内企业经理人、人工智能研发人员的访谈等多方信息数据源，旨在提供具有落地意义的参考与建议，推动人工智能的应用与发展。

执行总结 今年7月，国家发布了新一代人工智能发展规划，将中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能技术是继蒸汽机、电力、互联网科技之后最有可能带来新一次产业革命浪潮的技术，在爆炸式的数据积累、基于神经网络模型的新型算法与更加强大成本更低的计算力的促进下，本次人工智能的发展已突破了商业领域对其应用效果的预测，受到风险投资基金的热烈追捧，人工智能技术的应用场景也在各个行业逐渐明朗，开始带来降本增益的实际商业价值。 在巨大的产业需求规模与强有力的金融投资支持下，中国在全球新一代人工智能中发展态势良好，北京、深圳和上海在人工智能企业与人才积累上名列全球城市前茅，中国人工智能产业的发展进入了技术逐渐渗透到各行业产生实际价值的阶段。 根据大量行业研究，我们发现，除了互联网行业以外，汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业等数据基础比较完善、数据资源比较丰富的行业具有最为成熟的发展基础与最大的市场应用潜力。根据我们的估算，在中国至2030年，在金融行业，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶等技术上的突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，预计人工智能技术将带来约4200亿人民币的降本与增益价值。我们在价值链的研发、制造、营销、服务以及物流等环节上梳理并描述了这些典型行业内人工智能的主要应用场景。 就中国企业应如何把握机遇，抓住战略机会，我们提出了一系列的行动建议。企业在制定人工智能发展计划时，首先应当明确在当前业务场景下的应用机会点，这些机会点应当能够带来足够的商业价值，并且企业自身也具备应用这些机会点的条件。企业需要通过研究外部市场发展情况，了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技在价值链各环节上的商业应用案例。其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供包括组织、流程、KPI等各方面的支持与引导。最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关的配套能力支持计划执行。 新一代人工智能技术的应用将给各行业带来众多新的可能性，甚至有可能颠覆现有的行业格局并可能重塑行业，我们期待看到中国的企业在新一次人工智能浪潮中抢占先机。

人工智能需求场景分析

一、场景需求分析 随着人工智能的不断发展，越来越多人将人工智能与智慧社区相融合，探索智慧社区的新形态。社区是城市的一个重要组成部分，无论是从社区安防还是便民生活来看，运用AI人工智能技术有利于解决城市级，社区物业级管理问题，解决社区“人、车、地、事、物、组织”社区综合治理问题，辅助城市、社区管理者更好的维护社区环境，让多级联动系统管理更快速有效便捷。 2.1 AI智能语音助手 以AI智能语音技术为切入点，通过AI语音技术结合LBS定位及物联感知设备，当感知到用户身份及位置时，自动给装有AI智能语音系统的APP推送精准服务。例如在社区场景下，当用户进入小区时，自动推送用户是否开启智能家居的推送。在停车场景下，当用户车辆驶入商圈时，自动推送对应的商户营销信息。当电动车场景下，自动推送用户附近云充位置信息。将AI语音助手作为用户的私人秘书，通过学习算法，分析用户的需求，推送精准信息，帮助用户更好的享受生活的便利。 2.2 AI事件预警 以AI智能预警技术为切入点，结合物联感知设备。通过强大的AI事件库及匹配的预案库，当产生事件时，AI通过事件等级自动寻找对应的预案库，并采用AI语音助理推送给对应的协同部门，可为对社区的整体环境进行实时监控管理和安全防范，为社区管理提供有效的辅助手段。例如社区孤寡老人3天未出门，通过人脸识 — 1 —

别技术感知，AI自动将事件推送给社区管理部门请求对老人进行上门关爱及查看。又例如高空抛物现象，当产生事件时自动产生预警信息，AI自动报送保安人员请求前往查看处理。 2.3 AI协同 传统的社区管理协同性不足，当产生事件时，无法快速有效的传达到社区上下级管理部门。通过AI人工智能技术手段，当发生事件时，可将预警信息快速同步到对应的协同管理部门，有效联动社区、街道、综治、公安、应急等，实现高效化管理，同时形成事件的全过程跟踪，便于后续的追溯及管理。解决社区内人、地、事、物、组织信息的动态采集与社区联动机制“放管服”的延伸，减轻社区工作量。 2.4 AI识别 公安机关人员管控除了标准的城市化物联建设，还需要依靠社区管理者为其采集及补充人员基础数据。通过人工智能技术，可以改变传统依托人力采集信息的不足，完善实有人口的信息采集与精细化管控，同时也有利于对重点人员的管控，达到城市安防治理的有效性。同时可结合大数据分析的方式，为人员信息建立更完善的关联网络，通过AI人工智能的手段，分析某类人群的特征。 二、必要性分析 传统的社区管理，智能化不足，只采用传统的人力治理，人工管控出入口，人工停车收费，人工辨别来往行人及车辆等， — 12 —

人工智能在实体零售8个典型应用场景

人工智能在实体零售8个典型应用场景 “智慧零售”浪潮下，一些实体零售企业已经在特定场景下将人工智能整合进自己的业务，实现了智能化升级和变革，并从中挖掘出新的销售机会。下面我们就来看看人工智能在实体零售行业的8个典型应用场景。 1、智能停车和找车 停车场是购物中心的重要用户入口，也是用户需求的最痛点之一。目前已经有越来越多的购物中心开始布局智能停车模块，帮助用户解决“快速停车及找车”的痛点。阿里巴巴推出的喵街App中包含智能停车及找车模块，目前已经应用于几十家购物中心。 2、室内定位及营销 在用户购物及浏览过程中快速根据用户需求、物品位置实现精准匹配，是用户体验的核心环节。目前北京大悦城等商场已经实现了室内导航及定位营销，iBeacon的技术解决方案颇受青睐，如云里物里的E5定位型iBeacon就兼备这两种功能，其基本原理是：配备有低功耗蓝牙(BLE)通信功能的设备或基站使用BLE技术向周围发送自己特有的ID，而接受到该ID 的应用软件(如水滴)就会根据该ID进行反应。 3、客流统计 基于视觉设备、处理系统以及遍布店内的传感器，可以实时统计客流、输出特定人群预警、定向营销及服务建议(例如VIP用户服务)以及用户行为及消费分析报告。广州的人工智能企业——图普科技，利用自身在计算机视觉技术的领先优势开发客流统计解决方案，通过对中心内消费者年龄、性别、着装风格等特征的洞察，加上在商城内部聚集热区的分析，为天佑城的活动策划和招商部门提供客观数据佐证。 4、智能穿衣镜 内置处理器和摄像头，能够动态识别用户的手势动作、面部特征及背景信息。不同于普通穿衣镜，智能穿衣镜可以为用户提供个性化的定制服务，增加用户实际购物体验。镜子提供的视频内容还可以帮助零售商对商场内行为进行评估和分析。智能虚拟穿衣镜已经在Lily、马克华菲等诸多品牌门店中部署。 5、机器人导购 机器人导购对消费者而言早已不是新鲜事。机器人销售员的优点很明显：成本低，增加用户购物过程的趣味性，从而提升销售。缺点也很明显：商品识别精准度有待提升，人机对话精准度容易受到周围环境(如噪音)影响，语音、语义技术平台还不成熟. 6、自助支付 随着手机支付的普及，自助支付也将成为线下零售店的标配。自助收银机一般提供屏幕视频、

人工智能在综合能源服务中的应用场景分析

AI在综合能源服务的应用场景分析 2018-04-26

目录 一、 背景分析 (1) 二、 市场描述 (3) 三、 市场需求分析 (4) 四、 商业机遇 (8)

一、背景分析 能源项目存在资产投入量大、融资成本高、资产回收期长、投资收益稳定、专业门槛高等特点。为获得良好的投资回报，在能源项目投资、运营、推出过程中，需要不断创新，提高能效，降低能耗，提供增值服务内容，提升能效。 负荷预测 管网数字仿真（潮流分析、水力分析） 供需优化调度 用能优化分析 用能负荷辨识 分布式发电策略（光伏发电、燃气发电、风力发电） 储能策略（储电、储冷、储热） 微电网运行策略 微电网稳定性控制策略 负荷响应和控制策略 区域能源网间调度策略 设备画像 设备运行仿真 设备异常分析 设备故障诊断 设备故障预测 设备检修计划

检修人员调度 检修人员激励 备品备件计划 能源运输调度 能源存储调度 用户画像 用户用能仿真 用户需求分析 用户异常分析 用户信用分析 用户风险分析 项目画像 投资商机挖掘 项目投资分析 投资风险预测 投资方案设计 合作伙伴画像 能源采购计划 多能源需求组合 售能套餐最优配置

二、空调行业BOT“校园模式” 广州华联私立学院2000多间宿舍不久前在很多短时间内变成了空调房，让众多师生惊叹不已。该校大四学生小李说，学院所有宿舍的空调都由企业负责免费安装，学校每年按租赁合同支付服务费用，“再不必惧怕炎炎酷暑了”。 随着人们生活水平不断提高以及全球气候逐步变暖，大部分居民社区以及政府部门、事业单位及商业单位等公共场所都配备了空调。然而，由于学校属于教育单位，过去的建筑设计并未考虑空调设施电力容量，再加上新增空调需要大笔现金支出，学校管理者即使愿意响应学生们要求为宿舍配置空调的呼声，但现实困难却成为横亘在中间的拦路虎。在这种背景下，空调企业志高考虑到学校的特殊性和现实困难，充分发挥国际上市公司优势，决定在全国范围内推出“爱进万家校园”为主题的租赁服务，为学校宿舍、教室、食堂配备空调提供最佳解决方案。 据综合采购项目部负责人张是斌介绍，根据租赁服务设计方案，他们将为学校免费安装全部空调，包括前期的线路改造、更换电表、线路增容等都基础工作，投入使用后还会派遣专业售后人员驻点服务。此外，志高还为所安装的空调全部购买了安全保险，加强风险管理。学校要做的事情，就是作为单位法人代表与公司签订租赁合同并配合办理相关手续。只要所有手续完成，空调使用权就转移到学校。 由此可见，这种新颖的租赁服务模式，让学校享受了近乎“0操

人工智能应用举例

人工智能应用举例 【篇一：人工智能应用举例】 说到人工智能（ai），目前被炒得最热的似乎都是些高大上的应用，譬如无人驾驶，譬如alphago下围棋等等，然而，实实在在立马给你实惠的应用曝光度并不高。然而，科幻小说和神话中的世界确实正在成为现实——作为一个现代人，不管你搬家、旅行，还是在外卖app上点一杯热咖啡，都绕不开人工智能，今天小探就给你介绍下潜伏在你身边的那些人工智能应用。 在看了那么多科幻电影以后，我们现在真的想象不出来还有什么是地球上那些疯狂研究者们鼓捣不出来的，最近我们又被法国人的一项发明刷了屏，因为它实际上是一只筋斗云。 有了这个再也不用担心上班迟到了， 人们是不是该考虑把地铁系统变成地下商城和展览馆？ 该款神器的发明者franky zapata实话实说地承认他的灵感就来源于《回到未来》中的悬浮滑板——少年时代对于这款科幻产品的向往激励他带领团队发明了这款民用飞行装置。 听起来这和爱因斯坦发现相对论有着非常相似的心理动因，想想最近把朋友圈刷得稀烂的马克扎克伯格的10年计划吧，智能硬件和人工智能的现实应用无疑将成为全球聪明人角逐的新战场。 成了真事儿的不止是这个，在科幻喜剧《银河系漫游指南》中，倒霉的男主角只来得及带上一条毛巾就被外国人绑架上了飞船，遇到了衰衰的大头机器人马文，两个人一起在宇宙中来回穿越的经历令人捧腹。在机器人的话题变得越来越热门的今天，助手机器人的到来似乎只是时间问题，然而人工智能其实一直潜伏在我们身边，除了以机器人的形式陪伴我们，它还可以辅助我们完成各种工作。 1、谷歌你身边的人工智能 2002年，尚未成为谷歌ceo的拉里佩奇曾在回答凯文凯利“为什么谷歌要做免费搜索”的提问时，回答道，“不，我们在做人工智能”。实际上，谷歌搜索正是一种完善人工智能的尝试。 用户在谷歌上的每一次搜索， 都是在辅导人工智能进行深度学习。 谷歌搜索在表面上只是一款搜索引擎，但其引擎的机理和很多人工智能程序相同：以并行计算、大数据及更深层次算法为基础，完成对数据、问题的智能化分析。或许很多谷歌用户都能感受到，谷歌

人工智能金融的六大应用场景讲课稿

人工智能金融的六大 应用场景

中国金融服务业数字化转型的速度，在全球范围内名列前茅，金融科技发展的规模和前景都不容小觑。伴随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术的崛起，金融行业正跨入金融与科技结合的新阶段——智能金融。 埃森哲（Accenture）此前曾发布“与AI共进，智胜未来——智能金融研究报告”重磅研究报告指出，智能金融不仅仅是一个前瞻的概念，而是可以应用到各个金融细分领域的大趋势，是金融与科技融合发展的必然结果。在各领域中，支付、个人信贷、企业信贷、财富管理、资产管理，以及保险六大板块，将是智能金融未来发展的重中之重。

埃森哲对智能金融六大应用场景做出了进一步的深度剖析表示，随着算法和数据的突破，智能金融应用率先在通用领域发力，解决效率提升的问题；随着数据在细分领域的积累和整合，智能金融的应用不断向拓展各细分场景、提升业务效能的方向进步，展现出多样化的金融应用布局。 场景一：支付：智能创新最前沿 作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随着智能技术的进一步成熟，支付将进入“万物皆载体”的新阶段。 首先，以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术，正在极大地简化支付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。

其次，区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节，大大提升交易速度；削弱交易流程中的中介机构作用，提高资金流动性，实现实时确认和监控，有效降低交易各环节中的直接和间接成本。 场景二：个人信贷：全链条智能化 针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验，是金融业未来的努力方向。 继移动时代的场景流量后，从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控，全链条智能化的技术能力将成为个人信贷企业新的竞争力。通过智能获客，在获取具有信贷需求的客户基础上，借助智能技术构建强有力的风控体系，准确评估客户信用风险，成为促进个人信贷健康发展的重要环节。

人工智能应用场景落地的5大关键要素

人工智能应用场景落地的5大关键要素 1、背景 人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，其应用场景将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求。 面向未来，AI人工智能将对世界带来改变，工作更有效率，生活更美好。天时地利，AI带来赋能百业的新动力。人工智能的商业化落地，具有非常现实的意义。AI技术不断地前进，不能为技术而技术。从AI 1.0时代到AI 2.0时代。AI 1.0时代强调模式、论文、专利，AI 2.0时代技术和人是基础，把技术和实际的应用场景结合起来，发挥真正的商业价值，降本和增效，通过创新打磨新的模式，创造新的经济发展的强大引擎，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。 2、拓展新一代人工智能应用场景的意义及作用 新一代人工智能产业应用驱动的特征愈加明显，从生产方式的智能化改造，生活水平的智能化提升，到社会治理的智能化升级，都对新一代人工智能技术、产品、服务及解决方案有着旺盛的需求。当前，新一代人工智能技术正加速在各行业深度融合和落地应用，推动经济社会各领域从数字化、网

络化向智能化加速跃升。 （一）着力推动智能化生产模式加速演进 我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力，标准化、规模化的生产理念正在向个性化、柔性化、服务化的智能化生产理念转变，传统生产方式面临着数字化、网络化、智能化改造升级的迫切需求。依托新一代人工智能产业持续催生的新技术、新产品、新业态、新模式，正在有力支撑制造业、农业、商贸物流业增长结构与核心竞争力的重构。持续推进新一代人工智能应用场景在制造、农业、商贸物流业等重点行业拓展落地，加速推动人机协同成为主流生产和服务方式，跨界融合成为重要经济模式，共创分享成为经济生态基本特征，形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态，带动生产率大幅提升，引领产业向价值链高端迈进，有力支撑实体经济发展，全面提升经济发展质量和效益。 （二）充分支撑精准化服务模式普惠共享 我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段，社会生产力和人民生活水平正在攀升新的历史高点，人们对美好生活的向往更加强烈，广大民众共同期盼更均衡和优越的教育条件，更高品质和即时性的医疗卫生服务，以及更精准和完善化的养老体系，逐步呈现出对民生服务多元化、多层次的需求特点。抓住民生服务领域的突出矛盾和难点，从保障和改善民生、为人民创造美好生活的需求出发，以为人民群众提供全方位全周期的精准化服务为目标，加强新一代人工智能在教育、医疗卫生、养老、住房等领域的深度应用，推动

目前人工智能发展现状介绍

目前人工智能发展现状介绍 更大的希望在于，增强学习已经被证明可以应用到现实世界的许多场景。最近出现的几个模拟场景显示，可以通过增强计算机学习的能力来促进相关算法的进步。 最近在巴塞罗纳举办的关于神经信息处理系统的人工智能学术会议上，一种叫做生成式对抗性网络(generativeadversarialnetworks)的理论引起了广泛关注，这一理论是由OpenAI的研究学者IanGoodfellow提出。生成式对抗性网络由两套网络构成，一套通过训练学习来产生新数据，另一套则负责分辨正确数据与错误数据。 2017年将是中国开始在世界人工智能领域崭露头角的一年。中国不再照搬外国公司的人工智能技术，转而开始将人工智能和机器学习视作下一个创新领域。 很多中国投资者将大量资金投给从事人工智能的初创公司，而中国政府也希望看到本国人工智能产业的繁荣，并承诺在2018年之前投入150亿人民币扶持开发和研究。 语言学习是人工智能领域的一个长远目标，而计算机与人类使用语言进行交互的前景非常乐观。如果具有更好的语义理解能力，计算机机器将变得更加实用。不过，这方面也面临很大的挑战，毕竟语言是一个复杂、微妙而又强大的议题。 虽然人们暂时还不能与智能手机进行深度而又有意义的交流，但在2017年，随着人工智能研究的深入，这一领域将会充满希望。 2016年的人工智能领域确实取得了巨大的进步和突破，许多人都看到了技术进步带来的价值。但不得不注意的一点是：围绕人工智能的过量宣传与追捧明显有些失控了。

许多人工智能研究者对此有些忿忿不平。在NIPS会议期间，他们针对一家叫做RocketAI的山寨人工智能公司举行了一个聚会，以此来表达自己的不满，这种不满主要是人工智能领域存在的浮躁氛围和弄虚作假情况。 期望越高，失望可能就越大。当人工智能领域一直没有取得重大突破时，失望的情绪就会蔓延，进而导致投资蒸发，大量估值过高的初创公司倒闭。 2017年整个世界对于人工智能的关注度依然非常高，这可能会引起不少人对于这种过分追捧的反感，毕竟过犹不及，不少浮躁情绪笼罩在当前人工智能领域。不过，这也不一定就是坏事，大量关注可能会促进研究的进步。 猜你喜欢：

智能制造和人工智能的场景应用

智能制造和人工智能的场景应用 制造业中生产过程中每天产生海量的数据，这些数据都存储在数据库里面，而真正能够发挥实际价值的数据却非常少，从而造成数据资源的极大浪费。如何对生产过程中的海量数据进行处理从而发挥数据的价值，将数据不再仅仅是数据，而成为生产的资产是每个制造业管理者都关心的问题。 为了实现对数据的利用，降低生产成本提高生产效率，很多供应商都提出了智能工厂的解决方案。目前社会上提到的智能工厂很多，而真正能够做到智能化的却很少。笔者基于多年在制造业中的工业机理模型经验和在智能技术领域的一些实践，介绍下目前智能技术以及其在制造业场景的应用情况。 一、人工智能、云计算、大数据、物联网的关系是什么？ 提到智能技术大家首先联想到的就是人工智能、大数据、云计算、物联网等。而很多人对这些名词间的关系模棱两可。因此有必要首先介绍下其间的联系。为了便于读者理解，这里不引用每个名词的通用定义，而采用通俗易懂的方式进行解释。人工智能从狭义角度讲就是以CNN 卷积神经网络为代表的模型算法，具体的应用图像识别和语音识别。 目前社会上所有提到的人工智能技术包括人脸识别、自动驾驶、语音交互、阿尔法狗、指纹识别等等均是基于CNN 卷积神

经网络为核心算法的应用。因此，人工智能本质就是一种算法。云计算本质是一种从资源到架构的全面弹性，通俗的讲，比如对于一台电脑，有100 个任务，那么电脑在执行这100 个任务时就要有个排队，依次进行，而当数据量很大时，超大的任务量将会造成电脑服务器崩溃。 而云计算就是可以将一台电脑的服务器虚拟成多台电脑，比如我们很多人都用过VMware 的虚拟机软件，该软件可以把我们的PC 机电脑虚拟成拥有不同内存、存储容量和网络的小电脑，这样100 个任务将会同时分解到多台电脑去执行，这就是分布式计算，从而大大提高计算效率。大数据通俗的讲就是海量的数据，具有复杂的数据关系。 物联网通俗讲就是通过网络协议将生产过程中的仪器仪表、视频、语音、文本等数据全部进行连接。 物联网、互联网比喻作为一个人的成长环境，通过在社会、学校、环境中的不断学习，将会收获海量的知识，这些海量的知识就是大数据。要想有效的利用海量知识并发挥其价值需要各种数据模型（包括统计分析、机器学习、人工智能、工艺机理模型）对数据进行训练，这种训练的过程比喻为一个军师（或者老师）对人的指导、培养过程。而数据模型的分析训练需要云计算进行快速高效的迭代，从而形成丰富的知识经验，成为一方领域的高人。而云计算就相当于人类的大脑。

人工智能在医疗服务领域的应用场景分析

人工智能在医疗服务领域的应用场景分析广州创亚企业管理顾问有限公司

目录 Contents 人工智能对医疗服务领域的影响人工智能+医学影像 健康管理成为蓝海市场， 人工智能有望逐步介入人工智能技术在医学诊疗领 域应用广泛

分目录 一、人工智能对医疗服务领域的影响 1.1医疗机器人引领医疗技术革命 1.2中国政策好+市场需求，行业发展迅速 1.3手术机器人：突破传统手术概念，成长空间大 1.4康复机器人：增速最快的医疗机器人

1.1医疗机器人引领医疗技术革命 人工智能的优点是高效计算与精准分析，与医疗行业的融合可以有效解决医疗行业痛点，带动医疗行业多个领域的发展。医疗机器人主要是用于医 院、诊所的医疗或辅助医疗的感应机器手臂或机器人，是一种智能型服务机器人。 经过30多年的快速发展，医疗机器人已在神经外科、腹腔内科、胸外科、骨外科、血管介入、颅面外科等多个领域得到了较广泛的应用。根据使用领域的不同可以分为手术机器人、外骨骼机器人、护理机器人和康复机器人等。目前市场上手术机器人和康复机器人商业化应用最为广泛，其中手术机器人市场份额约60%，居首位。 医疗机器人的主要应用领域

据统计，2004年全球医疗机器人销量为386台，2014年达1224台（外科手术辅助机器人销量978台，占比最高），年复合增速达12.2%，预计2018年全球医疗机器人销量达4000台，2014-2018年期间复合增速为34.4%。从市场规模上看，据波士顿咨询测算，2016年全球医疗机器人销售额超70亿美元，其中手术机器人占60%左右市场，预计2016-2020年复合增长率能稳定在15.4%，至2020年全球医疗机器人规模有望达到114亿美金。 全球医疗机器人销售量全球医疗机器人市场规模预测

人工智能的未来及应用场景

人工智能概念： 人工智能就是能够在各类环境中自主地，或交互地执行各种拟人任务（anthropomorphic tasks）的一类机器。它是一计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，其近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，探究相关理论、研发相应技术，如：判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。发展阶段： 1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公

司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。20世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的数理逻辑，和以丘奇、图灵等人为先驱提出的计算思维，促进了智能计算方法的萌生。1956年夏，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯（Dartmouth）大学举行，标志着人工智能学科的诞生。1969年，召开了第一届国际人工智能联合会议，此后每两年召开一次。次年，《人工智能》国际杂志（International Journal of AI）创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。随后，20世纪七八十年代，知识工程的提出和专家系统的成功应用，确定了知识在人工智能中的地位。近年来，深度学习、演化计算、群智能等研究深入开展，形成高潮。涉及领域： 1、可以应用机器于视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等 2、人工智能可以涉及到哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学、计算机科学、信息论，控制论，不定性论。 3、研究范畴，自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划、机器学习、知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，复杂系统，遗传算法等等这么多学科。 目前人工智能主要应用在以下七个领域：