人工智能对医疗的帮助范文

导语：如何才能写好一篇人工智能对医疗的帮助，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

人工智能对医疗的帮助

篇1

人工智能对医疗领域的影响是开创性的、变革性的、颠覆性的。智慧医疗利用人工智能技术将数字化人体和数字化医疗等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的医疗工作，构建了从底层基因、中层病症数据，到上层诊断和手术的上下一体，人与机器互联、协作、共进的新医疗体系。

基于人工智能的智慧医疗主要有四个发展方向。

第一个发展方向是基因测序。比如某公司打造了遗传病智能化解读系统，首先提取和处理DNA数据，然后进行测序分析，最后根据数据分析的结果完成对疾病的关联分析。

第二个发展方向是辅助诊断。通过让机器学习海量医疗数据、专业文献、医学教材，模拟医生问诊流程，采集、汇总和整理病人症状描述，与用户进行反复交流和多重验证，最终给出治疗建议。

第三个发展方向是医学影像。机器可根据病人拍摄的医学影像资料，对病人病情进行确认诊断。

第四个发展方向是药物研发。某公司依托智能分析技术，可以在分子结构数据库中评估出820万种候选化合物，减少了研发成本，并缩短了研发周期。

智慧医疗产业链主要由智能硬件、诊断工具、医联平台、自诊平台、健康管理、医药电商等环节构成。

在智能硬件方面，医疗智能硬件主要有手环、手表、智能鞋等运动健康类监控设备，以及血压、血糖、脑电等病患监测设备。

在诊断工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司开发的沃森（Waston）医疗平台。

在健康管理方面，WellTok公司与IBM公司联合打造智慧医疗平台，以数据分析服务加强个人健康管理和改善生活习惯，还融合了医疗硬件、医疗保险、健康内容、健康应用等，丰富了平台生态。AiCure公司利用手机终端为患者提供按时用药的健康提醒服务。

未来，人工智能技术与智慧医疗产业的融合力度将不断加大，同时将进一步促进智慧医疗产业的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、诊断工具、医联平台等于一体的智能云平台企业。

英国BabylonHealth平台计划整合Deepmind公司的人工智能技术，帮助患者在同医生进行文字、电话或视频交谈前，就提前预知自身健康状况。目前，BabylonHealth平台上约有100名医生，25万用户可通过月付或医疗保健的方式获取服务。

篇2

人工智能和机器学习的进步速度如此迅猛，我们的社会将迎来一些重要的伦理和经济问题，应对这些问题恐怕会费心费力。

总体而言，人工智能(AI)和物联网将同时改变互联网和全球经济。在未来5年内，我们可以预期人工智能和机器学习将会被整合到各种各样的技术中，这些技术包括数据交换和分析。这将带来巨大的机遇，如全新的服务和科学突破，人类智力的提升，以及它与数字世界的融合。

在人工智能领域存在相当大的不确定性，如决策转由机器执行，缺乏透明度，技术变革将超过治理和政策规范的发展。自动化可能会深刻地改变行业，影响就业和公共服务的交付。政府和社会需要为其影响做好准备：

经济和社会必须为人工智能以及物联网带来的颠覆做好准备。

在人工智能的设计和部署中，必须优先考虑伦理问题。

人工智能和自动化将带来全新的社会经济机会，但对个人和社会的影响和取舍还不清楚。

人工智能正改变着我们的决策方式，我们必须确保人类仍然处于“驾驶座”的主导位置。

在社会内部和社会之间，人工智能的益处分配将不均衡，进而加剧当前和未来的数字鸿沟。这种现象发生的风险极高。

人工智能世界的治理与伦理问题

人工智能引发了对伦理问题的广泛担忧。技术人员表示，这项技术需遵从人类的价值观，在人工智能系统的设计、开发和部署的每一个阶段，都必须优先考虑伦理层面的问题。

目前，人工智能和相关技术正在开发和部署，短期内将需要大量的投资和努力，以避免对社会和人类造成意想不到的影响。在未来，我们需要把焦点放在研究上以及有效的管理架构上，以确保人工智能技术带来的是契机，而不是损害。目前，开发算法的工作仍然由人类完成。对我们所做的事，我们仍拥有些许控制。

然而，如果我们把这类工作拱手相让给中介机构，而中介机构又让算法来设计算法。那么在五年内，开发算法的工作可能就不是人类在做了，而是人工智能在掌控。是否将出现这样的前景：我们打交道的中介机构将被人工智能替代。

此外，人工智能引发的重要考虑事项涵盖了隐私、透明度、安全性、工作性质，以及整体经济。例如，基于面部识别技术可以提升用户在社交媒体上的体验。但同样的技术也可以用来提升监视效果，牺牲个人隐私。亦或是，如果人工智能成为社交媒体网络和在线平台的永久功能，在这些平台上，算法被用来管理在线体验、有关自由选择和偏见的问题将会加剧。人们将对数据收集和决策的透明度和责任性感到担忧。这种担忧将会加速伦理原则的制定。而这些原则的作用是什么？用以指导人工智能的设计和部署。

一个社会如果完全以数据收集为基础，那么从商业角度来看，在没有适当的民主监督和平衡的情况下，将助长社会过度依赖监督。机器提供了太多自动选择，人类无需过多思考，从而失去了某些自我决策的机会。

数据分析技术产生的自动化将对人类行为和决策产生更大的影响。

政府将如何应对人工智能带来的更大的经济和社会影响？政府是否具备这样做的能力和资源？在政府内部，由于政策的制定和调整越来越多地受到数据的驱动，人工智能可能会带来一种根本性的决策调整。此外，人工智能可能成为未来政策选择的一种决策工具，而且使用起来可能会草率而不透明。

物联网和人工智能的发展将为政府决策提供科学依据，并帮助它们快速应对民众的需求。

许多人预见，未来几年将展开一场激烈的竞争，以争夺商业人工智能领域的霸主地位。尽管这可能会推动创新，并有可能颠覆当前的市场结构，但也存在竞争方面的担忧。预测者认为，在可预见的未来，如今的领先科技公司将会控制人工智能市场。

人工智能对互联网经济的影响

一些人认为，预测人工智能是一种营销炒作，但很多业内人士和政府都在为人工智能的普及做准备。CB Insights估计，2016年超过50亿美元的风投资金流向了人工智能创业公司，比前一年增长了62%。人工智能为创造新工作、新产业和新沟通方式提供了巨大机遇。

随着人工智能和自动化在各个行业推动重大结构变革，工作的本质将发生改变。随着人工智能获取用户数据，改变产品和服务的交付方式，许多现有的工作岗位可能会被取代。如何适应变化的步伐将是未来一项重大的全球性挑战。

与人工智能和物联网相关的项目引领了我们很长一段时间，提升了我们现有的技术，让普通人生活更加方便。

人工智能系统和技术可以改变工作的性质，让员工能力得到提升，从而减少人类之间和国家之间的不平等。人工智能让我们承担和解决更大的挑战。正如一份调查报告所显示，“人们的大脑和互联网之间的距离会变得越来越近，而两者之间的交叉会变得越来越复杂。”

机器与机器之间的通信增加了成本压力，人们正在被取代。这只会随着时间的推移而不断增加，这对经济有好处，但会对就业提出挑战。

人工智能为科学研究、交通运输和服务提供带来了巨大潜在收益。如果可访问性和开源开发胜出，人工智能有可能给发达国家和发展中国家带来红利。例如，依赖农业生产的国家可以利用人工智能技术分析作物产量，优化粮食产量。在医疗保健领域使用人工智能可能会改变低收入地区的疾病检测方法。

人工智能是一种创造性的毁灭，它将淘汰许多工作岗位，但也将创造新的角色和工作岗位。

但是，社会本身是否已经准备好接受这种变化，我们是否为新型经济做好了充分的准备？对于发展中经济体而言，新技术总是能创造出更多的可能性，尽管部署人工智能(以及物联网)的基础设施非常重要。人工智能的好处也可能不均衡：对于依赖低技能劳动力的经济体，自动化可能会挑战它们在全球劳动力市场中的竞争优势，并加剧当地的失业形势，影响经济发展。

用于管理制造业或服务业的智能和服务，可能仍集中在发达国家。人工智能可能会在很大程度上加剧数字鸿沟，这将会带来政治上的影响。

确保互联网技术创造市场就业机会，且不会对就业市场造成损害，这是未来5年必须解决的一个挑战，也是国际上一个紧迫而严重的问题。

人工智能对互联网安全和网络智能的影响

算法开始做出决策，它们比人类决策更快，并且可以代表我们的意志。此外，系统越来越不透明。我们不知道他们在哪里，他们在做什么决定。

虽然安全与信任对人工智能的未来至关重要，但这项技术也可以帮助解决安全挑战。随着网络和信息流变得越来越复杂，人工智能可以帮助网络管理人员理解交通模式，创建识别安全威胁的方法。在基本的企业层面上，人工智能可以执行由IT帮助台执行的任务，比如解决员工的电脑问题。

这将为企业IT专业人员提供更多的时间来实现安全最佳实践，并更好地保护公司系统和网络。除了人工智能决策，人工智能还可以在网络上对日益增长的安全威胁进行分类。

篇3

国际数据公司（IDC）的最新报告显示，存储收入持续上涨，这对于力求提高销售额的存储供应商们来说是个好消息。但由于分析引擎与数据存储库相竞争，期望以分析引擎渴望的速度获取信息，存储行业的产能有可能达到极限。

DataDirect Networks公司的产品营销高级主管劳拉・谢泼德（Laura Shepard）说：“采用机器学习会很快给底层的数据访问和管理基础设施带来负担。机器学习的原型和第一代机器学习基础设施通常建立在现有企业存储的基础上，或者搭建基础设施的团队决定用白盒服务器，同时结合开源、自主开发和商用的工具和应用软件来自行搭建。”

因此，即使是最成功的机器学习计划也经常会遇到规模方面的问题。一般而言，人工智能，可以整合的数据越多，得到的结果就越好。这促使机器学习项目越来越庞大。

出现这种情况后，我们看到第一代基础设施开始不堪重负，出现规模扩展方面的失败，比如无法让用户以所需的速度来访问数据，无法扩大所处理的数据量以改进结果，无法在管理起来简单或经济高效的存储环境下扩展数据存储。x泼德表示，任何一个这样的失败都可能让整个项目偏离正常轨道，因为如果你无法增加输入，或无法更进一步增加网络的深度，也就无法扩展输出。

机会找上门

但一个人的挑战是另一个人的机会。随着人工智能和机器学习日益得到采用，它势必会吸引越来越多渴望解决许多相关问题的初创公司。

IT Brand Pulse公司的高级分析师弗兰克・贝里（Frank Berry）说：“管理数据中心基础设施向来是个主动的过程，我们要走在业务需求的前头。机器学习有望通过自动化来提升存储性能、提高可用级别、提高效率（每个存储单元需要更少的管理员）。”

Zadara Storage公司的营销副总裁凯文・利布尔（Kevin Liebl）进一步阐述了这个主题。他认为，人工智能会大大提高数据存储的自我管理性（想想自动驾驶的数据中心，就像自动驾驶的汽车那样）。

利布尔说：“自动化将大大增加管理员可以管理的服务器数量，从如今同类中最多可管理VMware环境中的大约500台服务器，增加到将来每个管理员可能管理20000台服务器，到时候服务器完全由分析技术和自动化服务器管理软件来监控和管理，这将使存储和管理更容易、更省时、更高效。”

他补充道：“存储是自动驾驶的数据中心的核心，因为所有的自动化都需要记录各种活动，这些活动当然会生成数据。由于云计算、移动技术、物联网、社交媒体和分析技术大行其道，将来生成的数据只会更庞大。这就是为什么总的数据存储量会继续每两年翻一番。”

利布尔说：“人工智能对存储行业的最大需求可能就在于需要存储管理功能，好让系统得以处理数据洪流。”

人工智能和机器学习的兴起很可能会影响存储行业，就像个人计算机当初重塑企业IT那样。就像PC从个人生产力应用软件发展到大规模企业数据库和自动化项目一样，人工智能和机器学习可能会从消费类功能演变成推动全球企业发展的全面的数据驱动项目。

Cloudian公司的首席执行官迈克尔・楚（Michael Tso）表示：“在今后的20年内，许多公司会演变成人工智能辅助的组织。到时候，数据将支持合作，机器收集信息，学会帮助人们做出实时决策，以满足客户的要求。”

已经有这方面的例子了。亚马逊等购物网站上的推荐引擎已经在使用这项技术。与之相仿，广告投放系统会基于网站访问量，更精准地投放广告。Cloudian还使用了将广告与每个司机和汽车相匹配的数字广告牌。

楚说：“对于存储行业来说，这意味着许多公司需要保留大量的非结构化数据来‘训练’机器。一旦机器能自我学习，它们将收集并生成新的大量数据，这些数据需要存储、智能化标记和分析。”

许多专家提到了自动驾驶汽车。值得一提的是，自动驾驶汽车使用大量的传感器来“读取”环境，然后与精确的地图数据进行比较。

最后，再决定如何转向、刹车和加速。这增加了存储的复杂性。来自摄像头和雷达等传感器的数据以每秒几十GB的速度进入。所有数据都要经过压缩和处理。

摄像头和雷达收集的汽车在路面上的数据与高清（HD）地图数据进行比较。这是获得准确车辆位置信息的一个重要部分。这些高清地图堆叠在包括额外信息（比如车道标记、路缘和标志）的标准地图数据的上面。所有这些会带来几十GB的额外存储量，再乘以一辆车需要执行的动作数量，以及路上行驶的车辆数量，数据就会大得吓人。

此外，每辆汽车都要记录一些驾驶数据，并保存数天或数月，这取决于OEM和监管部门的要求。这很重要，因为即使这些数据上传到云端，本地拷贝也几乎肯定要保存起来。

相关的数据量仅仅是个开始，每辆车会生成数据，确保车辆安全、畅通行驶的系统也会生成数据。

各种人工智能和机器学习系统将访问这些数据，才能将信息变成实用的智能。这意味着存储系统会不断演变，以便能够以所需的速度存储、移动和处理数据。

StorageIO Group的分析师格雷格・舒尔茨（Greg Schulz）表示：“人工智能还可能导致几乎感觉不到有什么价值的现有数据拥有隐藏或未知的价值，只不过还没有被利用起来。”

存储方面的改进

人工智能不仅仅是一条单行道。不仅存储需要解决如何能够存储更多的数据、更快地处理数据、更快地将数据馈送给分析引擎，存储与人工智能之间还存在相互影响，即人工智能和机器学习将如何回报、如何改进存储技术。

舒尔茨说：“存在这种场景，人工智能和其他支持算法的分析技术可以用来帮助管理数据、存储，以及管理相关的数据基础设施资源。这意味着不仅仅局限于基本的分析，以及传统的基于策略的系统或软件管理。”

他预计，人工智能和分析技术对于额外的CPU处理和内存会有更高的要求，另外还需要将数据转换为信息的工具。

篇4

去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工厂的机械化数据：自从2014年iPhone 6上市至今，富士康已经使用机器人（又或者是机械手臂）取代了超过一半的工人，当地工人数量由11万人减少到了5万人。“工人的饭碗会不会被机器人给抢走了？”这是机器人大规模进入企业引发的无数劳动者的担忧。

而在去年3月9日，世界冠军、韩国棋手李世石与谷歌“阿尔法狗”（AlphaGo）在首尔上演的围棋“人机大战”和今年年初AI机器人AlphaGO的改进型Master再次完胜人类围棋顶尖高手，更是引起科学界及社会各界的高度关注和伦理上的争议，原因就在于人们对人工智能超越人类智慧的恐惧与担忧。

目前，无论是学术界，还是工业界，研究人员都对人工智能带来的伦理挑战进行了大量研究，最新消息显示，微软、谷歌等公司已经成立了人工智能伦理委员会，希望能对这一问题提出解决方案。

智能机器产业前景广阔

在《男儿当自强》的激昂旋律中，一红一黄的两只雄狮伴随着音乐的节奏舞着优美的动作。5月3日，《小康》记者走进位于广州开发区科技企业加速器的巨轮（广州）机器人与智能制造有限公司办公大楼，首先跳入视线的便是这两只一红一黄的雄狮，不仔细看，还以为是真人在舞狮欢迎宾客。该公司副总经理洪润龙告诉记者，这是他们公司研发和生产的智能机器迎宾雄狮。

在巨轮（广州）机器人与智能制造有限公司一楼的展厅里，记者还看到了各种大大小小的机器臂手，“这些机器臂手广泛运用到各个行业的生产企业，尤其是汽车行业，机器化生产已达到70%。”研发总监毕辉介绍说，为从事工业机器人及其核心部件、控制系统、柔性自动化技术开发、制造，公司与多家国际著名的智能装备、精密机床企业建立深度紧密伙伴关系，引进全球领先的前沿技术，解决目前制约国产机器人及智能装备发展的控制系统技术与精密制造技术。目前，巨轮（广州）公司在工业机器人控制器以及RV减速器等核心关键技术、部件方面已取得重大突破，公司自主研发的重载、轻载六自由度工业机器人、五轴联动加工中心、自动化立体仓库、柔性自动化生产线等具备高敏捷性、高稳定性、高一致性和高安全性。

“2014年，在国家发改委和广州市政府的引导和支持下成立专业投资企业。主要专注于人工智能相关领域先进技术的研发和引进，并完成相关技术项目的落地与二次开发。” 广州中以智慧产业投资有限公司副总裁张伦明在接受《小康》记者采访时表示，智能机器人作为人工智能最重要的应用场景之一，是一个朝阳产业，其发展前景广阔，借助以色列在智能机器人发展方面的先进技术，公司依托旗下的中以智能制造基金、中以机器人基金、中以机器人研究院以及以色列英飞尼迪投资集团的丰富投资管理经验和庞大的资源优势，专注于智能制造和机器人等领域先进技术的研发与引进，推动相关技术项目在国内特别是在广州的二次开发和落地，促进关键技术创新并带动新兴产业发展。

智能装备和机器人产业作为人工智能最重要的应用场景之一，从中央到地方，都在加速布局。广州提出到2020年将培育形成超千亿元以工业机器人为核心的智能b备产业集群的目标。事实上，不仅仅是广州，东莞、长沙、武汉等地都在争夺人工智能产业这一蛋糕。广州开发区经济发展局副局长赵必荣告诉《小康》记者，广州开发区智能装备产业主要集中在通用设备、专用设备和机器人三大细分领域，基本形成了从上游关键零部件、中游整机到下游应用集成的完整链条，其中机器人产值规模最大，占智能装备总产值的一半以上。主要发展有自主知识产权、有核心竞争力、有市场前景的工业机器人，重点支持工业机器人本体、控制器、减速器、伺服电机等关键零部件的研发和应用，并培育发展服务机器人、家用机器人。

智能装备产业一直是广州开发区重点发展的产业，目前拥有机器人及智能装备企业73家，2015年实现工业产值132.5亿元，近五年持续保持16%的复合增长率。开发区拥有广州数控、广州启帆、巨轮智能、瑞松、明珞等一大批国内知名的智能装备企业，以及中国（广州）智能装备研究院、国家机器人检测与评定中心广州分中心等以智能装备共性技术研发为主的产业公共服务平台，同时还引进了库卡、发那科等全球机器人巨头。上海发那科机器人有限公司将投资1.08亿元，建设集机器人销售、展示、技术支持、小型加工中心制造与仓储等于一体的华南基地，目前已在“广州机器人产业园”落实4万平方米的用地;库卡机器人公司去年也已在开发区成立广州分公司，目前正在筹备选址设立机器人新工厂，重点开展工业机器人的研发和生产。

广州开发区从2014年开始规划建设占地448公顷的智能装备产业园区，目标是到2020年实现工业产值200亿元，培育1-2家拥有自主知识产权和自主品牌的百亿级工业机器人龙头企业和3-5家相关配套骨干企业。目前，全区集聚智能装备企业75家，2016年实现工业产值110亿元，约占全广州市规模的三分之一。

年轻工人“要做机器人的主人”

近两三年以来，《小康》记者在广州、东莞、佛山等珠三角地区的企业走访时发现，在“转型升级”、人工成本日益上涨等大环境下，诸多劳动力密集型的企业都在积极推进“机器换人”工程。

在东莞，“无人工厂”已经出现，工厂中每天近百台机器手正日夜无休地打磨一个个手机中框结构件，它们被分成10条生产线，每条生产线由一条自动传送带上下料，这个过程不再需要任何人力，需要的只是每条线3名工人负责看线和检查。企业主告诉记者，以前整个工厂要650个工人，现在生产相同的东西，只要60个人就已足够。

去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工厂的机械化数据，称自从2014年以来，富士康已经使用机器人（又或者是机械手臂）取代了超过一半的工人，当地工人数量由11万人减少到了5万人。

2011年，富士康CEO郭台铭宣布“百万机器人计划”，计划投入100万台机器人到生产线上，此前富士康自主研发的“FOXBOT”机器人开始在山西晋城批量制造，正式成为富士康的一员。如今，6年过去了，根据富士康自动化技术发展委员会总经理戴佳鹏此前宣布的数据，超过4万台机器人被部署在富士康各个生产流程环节当中。

《小康》记者此前在走访位于汕尾市的深汕合作区部分生产企业时也发现，这里新建的工厂，大部分都以智能机械代替了大量的工人。“机械可以日夜不停地工作，不会喊累，不会闹情绪，不会要加工资，更不会喊要罢工，而且没有安全事故。智能机械的好处显而易见。”大部分企业主都表达了同样的观点。赵必荣在接受采访时也表示，“机器人确实要比工人好管理，最深有体会的应该是生产线部门。”

2013年以来，我国已经连续三年成为全球最大的机器人市场。各地积极推动机器换人有政策引导的倾向，但更多的是基于现实的需要。在中国一些沿海地区，人口红利下降、人力成本上升、人才结构矛盾等问题正在倒逼国内制造企业以机器换人。同时，随着制造业的转型升级，原来的农民工可能难以承接新的工作，企业招录不到所需劳动力，也只能进行机器换人。

虽然实际上目前很多领域单位产量所需机器人的成本并不低于劳动力成本，但“机器换人”这一大趋势依然存在。

然而，工人的饭碗真的会因为机器人的来临而失去吗？

“短期内不会，目前机器人代替的大部分都是机械化的辛苦、危险的工作，都是一些现在80、90、00后不愿意干的又脏又累的活。”毕辉说，机器人逐渐替代人类是产业发展的必然，批量引入机器人不仅要建立在标准化、批量生产的基础上，还要取决于技术的发展和企业的经济实力。张伦明也表示，机器人运用到企业虽然具有很大的优越性，但不可能完全取代人的工作，因为机器人没有思维，只能按照既定程序操作，无法灵活转变。

赵必荣说，人们在谈论机器人或者智能化的时候，潜意识里总会有一个观点，认为机器人与人工是对立的，所以喜欢将它们放在一起比较。但几年下来的现实情况是，智能与人工非但不是对立的，很多时候还是相辅相成相互促进的。

首先，智能制造并不排斥人工，例如人机交互技术就是工人与机器实现协同生产。目前的工业机器人只是代替了一些简单、繁重、危险工序中的人工;服务机器人可在居家养老、医疗康复、教育娱乐等领域解决专业人员不足等难题;而语音识别和人脸识别等人工智能技术也只是帮助人们更有效率、安全地工作和生活。总的来说，智能机器并未对社会就业率带来较大影响。其次，智能机器正在创造新的就业岗位，因其是多种技术的交叉融合，自身发展离不开大量专业技术人员，其催生的新产业生态可吸纳大量劳动力。

但越来越多的年轻人也清楚地意识到，机器换人已是势不可挡。危机，危机，正是危中有机，所以经济大转型时期，机会往往是并存的，就看你有没有敢于改变的勇气与决心。“作为工人的我们，只有通过知识和技能才能改变作为廉价劳动力被剥削的命运。趁此时攒点钱，去学技术，去学知识，达到精通级别，才是我们改变命运的王道。”年轻的工人喊出“要做机器人的主人”。喜与优去年年初，昆山市政府公布了一份富士康工厂的机械化数据，称自从2014年以恚富士康已经使用机器人（又或者是机械手臂）取代了超过一半的工人，当地工人数量由11万人减少到了5万人。

人工智能会否超越人类

去年和今年两次的围棋“人机大战”都以人类失败告终，这让许多人质疑人类智慧不如机器，人类可能被人工智能所取代。随着技术的发展，人工智能在陪伴机器人领域中的应用已走入越来越多的家庭，机器承担着越来越多（来自人类）的决策任务，更多人担忧的是，有一天会不会真出现如美国大片里机器人失控追杀人类的场面？

人工智能技术正变得越来越强大，那些最早开发和部署机器学习、人工智能的企业现在也开始公开讨论其创造的智能机器给伦理道德带来的挑战。

针对“人机大战”的两次惨败，计算机科学国家重点实验室主任林惠民认为，人工智能是个复杂概念，有些人工智能处理的是“可测度”的问题，比如各种棋类游戏，不论多复杂，规则是确定的，变化是有限的。计算资源和算法强到一定程度，电脑在计算上总是会胜过人类。但很多领域是不可测度的，包括人的创造力。比如google下棋赢了人，但是设计下棋程序的还是人。

“机器学习、深度学习发展很快，新的算法层出不穷。这个人工智能与多年前的深蓝电脑不一样。当时人们觉得，如果让深蓝来下围棋，它还太小儿科。而如今，人工智能已经可以战胜人类了。”中科院院士吴一戎说，“不过，我觉得人工智能对人类有威胁还是一件很遥远的事情。等我们发展到了这个程度，自然会有相应的科学伦理出台。目前我们要做的，就是跟上人工智能的发展步伐，它将对我们的社会产生深刻的影响。”

在《麻省理工科技评论》的EmTech峰会上，微软研究院的常务董事埃里克・霍维茨（Eric Horvitz）说：“我们正处于人工智能的转折点，人工智能理应受到人类道德的约束和保护。”

篇5

顾名思义，人工智能就是研究怎样利用机器模仿人脑进行推理、设计、思考和学习等思维方式和活动，帮助人们解决一些需要专家才能解决的问题，通俗一点说，就是借助计算机来执行人类的智能活动，最终实现利用各种自动化机器或是智能机器，模仿和完成人的智能活动，实现某些“机器思维”或是脑力自动化。但从学术的角度说，人工智能包含的范围非常广，与人工智能相联系的不下几十门学科，所涉及的理论领域和应用的领域几乎涉及人类的所有活动，人类任何工作离不开智能，因此，任何领域都是人工智能的潜在应用领域。例如，应用人工智能的方法和技术，设计和研制各种计算机的“机器专家”系统，可以模仿各行各业的专家去从事医疗诊断、质谱分析、矿床探查、数学证明、家务管理、运筹决策等脑力劳动工作，以完成某些需要人的智能、运用专门知识和经验技巧的任务等等。在信息社会的构建中，网络的应用正在深远的影响着人们的工作和生活方式，计算机网络技术的发展正处在日新月异、交融更替之际，信息安全的保证将成为公众的需求和时代的责任，在这个方面，人工智能技术是一种模仿高级智能的推理和运算技术，在很多实际的控制和管理问题上都显示出具有很强优势，如果能把人工智能科学中的一些算法与思想应用到计算机网络中，将会大大提高计算机网络的性能，不断提高信息的安全性。

2信息安全与人类生活的关系

信息安全包含的范围很广，大到国家军事机密，小到如何防范商业秘密和人身秘密。在目前的网络信息社会中，信息安全的实质就是要保护信息系统或信息网络中的信息资源免受各种类型的威胁、干扰和破坏，但是在我们的日常生活中，这种事情还是屡有发生。

2.1信息安全对人们生活的影响

（1）对信息服务的破坏。

一是信息的泄露，被某个未被授权的实体或者是个人获得用于不法目的，而且在这个过程中，可能导致信息被非法转让、删减或者是破坏，让原来信息拥有者的信息失去真正的意义；二是被拒绝服务，这是对信息或者是相关资源的合法访问被无条件阻止。

（2）非法使用对合法权的破坏。

这主要是某一资源被某个非授权的人，或以非授权的方式使用。一是窃听。用各种可能的合法或非法的手段窃取系统中的信息资源和敏感信息。例如对通信线路中传输的信号搭线监听，或者利用通信设备在工作过程中产生的电磁泄露截取有用信息等。通过对系统进行长期监听，利用统计分析方法对诸如通信频度、通信的信息流向、通信总量的变化等参数进行研究，从中发现有价值的信息和规律。二是假冒。通过欺骗通信系统（或用户）达到非法用户冒充成为合法用户，或者特权小的用户冒充成为特权大的用户的目的。黑客大多是采用假冒攻击。攻击者利用系统的安全缺陷或安全性上的脆弱之处获得非授权的权利或特权。例如，攻击者通过各种攻击手段发现原本应保密，但是却又暴露出来的一些系统“特性”，利用这些“特性”，攻击者可以绕过防线守卫侵入系统的内部破坏

2.2信息安全受到威胁的分类

（1）授权侵犯

被授权以某一目的使用某一系统或资源的某个人，却将此权限用于其他非授权的目的，也称作“内部攻击”。在某个系统或某个部件中设置的“机关”，使得在特定的数据输入时，允许违反安全策略。

（2）木马攻击。

软件中含有一个觉察不出的有害的程序段，当它被执行时，会破坏用户的安全。这种应用程序称为特洛伊木马(TrojanHorse)。计算机病毒：一种在计算机系统运行过程中能够实现传染和侵害功能的程序。

(3)人为原因。

一个授权的人为了某种利益，或由于粗心，将信息泄露给一个非授权的人。信息被从废弃的磁碟或打印过的存储介质中获得。侵入者绕过物理控制而获得对系统的访问。重要的安全物品，如令牌或身份卡被盗。业务欺骗：某一伪系统或系统部件欺骗合法的用户或系统自愿地放弃敏感信息等等

3人工智能对信息安全的影响和未来发展趋势

随着人工智能的不断发展和应用方法的不断成熟，人工智能在信息安全保障的服务能力将更加强大，人工智能也将处于计算机网络发展的前沿，与计算机发展的轨迹同行。笔者仅就人工智能在信息安全的具体领域“数字水印”的研究展开论述，分析未来人工智能与信息安全的密切关系。

3.1数字水印的定义

数字水印技术的基本思想源于古代的密写术。古希腊的斯巴达人曾将军事情报刻在普通的木板上，用石蜡填平，收信的一方只要用火烤热木板，融化石蜡后，就可以看到密信。使用最广泛的密写方法恐怕要算化学密写了，牛奶、白矾、果汁等都曾充当过密写药水的角色。可以说，人类早期使用的保密通信手段大多数属于密写而不是密码。然而，与密码技术相比，密写术始终没有发展成为一门独立的学科，究其原因，主要是因为密写术缺乏必要的理论基础。

数字水印（DigitalWatermark）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取，因为当前的性信息安全技术都是以密码学为基础，计算机处理能力提高后，这种密保措施已经越来越不安全，因此数字水印就是人工智能跨速发展的结果，数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向，这对于信息安全有着超强的保护能力。

3.2数字水印的特征

（1）隐蔽性：

在数字作品中嵌入数字水印不会引起明显的降质，并且不易被察觉。

（2）超强安全性：

水印信息隐藏于数据而非文件头中，文件格式的变换不应导致水印数据的丢失。

（3）不可丢失性：

是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。可能的信号处理过程包括信道噪声、滤波、数/模与模/数转换、重采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等。

3.3发展前景

（1）实现数字化作品产权信息保护。

计算机网络的发达，让数字作品（如电脑美术、扫描图像、数字音乐、视频、三维动画）的版权保护成为当前的热点问题。但是数字作品的拷贝、修改非常容易，而且可以做到与原作完全相同，“数字水印”利用数据隐藏原理使版权标志不可见或不可听，既不损害原作品，又达到了版权保护的目的。目前，用于版权保护的数字水印技术已经进入了初步实用化阶段，IBM公司在其“数字图书馆”软件中就提供了数字水印功能，Adobe公司也在其著名的Photoshop软件中集成了Digimarc公司的数字水印插件。

（2）商务票据信息安全保护。

随着高质量图像输入输出设备的发展，特别是精度超过1200dpi的彩色喷墨、激光打印机和高精度彩色复印机的出现，使得货币、支票以及其他票据的伪造变得更加容易。网络安全技术成熟以后，各种电子票据也还需要一些非密码的认证方式。数字水印技术可以为各种票据提供不可见的认证标志，从而大大增加了伪造的难度。

（3）重要声像数据信息安全保护。

数据的标识信息往往比数据本身更具有保密价值，如遥感图像的拍摄日期、经/纬度等。没有标识信息的数据有时甚至无法使用，但直接将这些重要信息标记在原始文件上又很危险。数字水印技术提供了一种隐藏标识的方法，标识信息在原始文件上是看不到的，只有通过特殊的阅读程序才可以读取。这种方法已经被国外一些公开的遥感图像数据库所采用。

篇6

在智能手机的拍照选项里，有一个HDR（高动态光照渲染图像）的功能，图像经HDR处理后的结果是亮处不过曝，暗处也能够分辨物体的轮廓与深度。这一功能的发明者是史蒂夫・曼恩（Steve Mann）。

在很多人眼中，史蒂夫・曼恩是世界上首位“电子人”。自上世纪70年代末以来，这位硅谷传奇人物，就一直使用可穿戴式设备以协助提高自己的视力，只不过这套装置从最初的笨重变得越来越轻巧。

今年5月，被誉为“可穿戴技术之父”的史蒂夫・曼恩首次来到武汉。他戴着一顶招牌棒球帽，鼻梁上依然架着可穿戴眼镜。史蒂夫・曼恩说，这个特别的“眼镜”，除了能帮人看到东西外，还能起到增强现实的作用。

早在40年前，史蒂夫・曼恩就预言未来人人都会有一台个人电脑。如今，他又预言未来人人都会穿戴可计算的互联设备，人、机将融为一体。

“来到中国一看，我相信可穿戴设备重心有望从硅谷来到中国。”史蒂夫・曼恩接受《支点》独家采访时说，不久的将来，智能手机将会消失，我们将迎来人类智能HI（Humanistic Intelligence）时代。

拥有一颗好奇心

1962年出生于加拿大的史蒂夫・曼恩，从小就对电子科技十分感兴趣。

“我的爷爷是一名电焊技术工程师。当我还只有4岁时，爷爷教我如何使用电焊。从此，我对电焊产生了深厚的兴趣。”史蒂夫・曼恩称。

这段电焊经历令史蒂夫・曼恩至今难忘，也因此成就了一个硅谷传奇。当进行电焊作业时，焊点亮度非常高，但周围又很暗，那么，焊点中间到底发生了什么呢？他为此感到困惑，这也促使他后来发明HDR。如今，这一技术发明已经被广泛运用，它能使真实环境呈现出更好的视觉效果。

“当我还是孩子的时候，就想以电子方式探索这个世界，当时我获得了一个示波器，看到示波器上面闪动的波，又好奇又心动。后来，我自己设计了一个传感器，跟这个示波器连接起来，我把它叫做增强现实技术。”史蒂夫・曼恩称。

史蒂夫・曼恩举例介绍，驾驶员穿出隧道的一瞬间，会遇到外面刺眼的光线，看不清周围场景，这极易导致交通事故。一旦佩戴了具有HDR功能的眼镜，电脑会让周围环境变得更真实，从而降低交通事故的发生率。

上世纪70年代末，史蒂夫・曼恩带着多项创造发明，去麻省理工大学深造，后来创建了世界上首个可穿戴设备实验室。

史蒂夫・曼恩一直坚定地认为，人工智能对于可穿戴设备的发展将带来深远的影响。他告诉《支点》记者：“2013年，我在跟‘人工智能之父’马文・明斯基交流时，我们得出一个结论，那就是人工智能（AI）成熟之前，影响人类生活的是拟人化智能，这是未来几年非常大的发展趋势，我们把它叫做HI，任何一个拥抱这个发展趋势或者认识到这个发展趋势的公司，都能在未来取得成功。”

史蒂夫・曼恩的同事评价说：“曼恩就是这样一位坚持自我，并能最终开创新领域的开拓者。”

如今，史蒂夫・曼恩还将他的发明带到了斯坦福大学和硅谷。在北美，他已在多伦多大学、麻省理工大学、斯坦福大学设置研发机构，未来他要将可穿戴设备的前沿技术带入中国市场。他认为，中国的年轻人接受新鲜事物的速度，比北美地区的年轻人要快得多。

曼恩的实验

这次来到中国，史蒂夫・曼恩走访了多座城市。当他来到武汉的时候，《支点》记者对他进行了独家专访。

史蒂夫・曼恩带着的那副外形酷似摄像头的“怪异眼镜”，被他称之为可视化的“眼镜”设备，在这副眼镜的右眼前有一个显示器，它可以与电脑和互联网连接。“我喜欢用智能手机，通过我的智能眼镜，我可以看到这个智能手机发出的电波和声波，这就是增强现实。”史蒂夫・曼恩说，未来这项技术可以应用到医疗等多个领域，甚至有可能通过脑电波的变化，来控制可穿戴设备。

史蒂夫・曼恩还向记者展示另一项发明：智能水风琴。

这款“水风琴”的琴身是一块蓝色新月形的，没有琴弦，只有12个小孔。只见史蒂夫・曼恩轮换按压小孔内喷出的水柱，悠扬的音乐便响起。原来，12个小孔代表着不同的音节，只要按住一个小孔，水风琴便发出一阵类似风琴的声音，配以流水的背景声，奏出的音乐让人仿佛置身音乐剧现场。

乐器的发声来源一般是空气和固体，但是史蒂夫・曼恩发明的“水风琴”却是通过水来发声，这也是现在全球唯一通过水弹奏的乐器。据他介绍，“水风琴”是第一次走进中国，他希望将这项发明带给中国的音乐爱好者。

史蒂夫・曼恩告诉《支点》记者，该项发明利用电波原理，可以帮助盲人和忧郁症患者。“水流可以让盲人更方便地感受到音律。通过这种有趣的琴和触及灵魂的音乐，还可以帮助忧郁症患者敞开心扉。”

到中国找技术

在史蒂夫・曼恩的众多发明中，锁相放大器是可穿戴设备中的核心部件。这是一种特殊的信号放大器，它可以将选中的信号从环境的噪音中挑选出来，然后将其可视化。可穿戴眼镜正是通过锁相放大器，将空气中的声波变得“可视化”，看到我们平时看不到的信息。

史蒂夫・曼恩回忆，年轻时，他自制了锁相放大器，但效果并不理想。后来他成为教授后，买了很多设备来研究，始终没有成功。于是，他找遍北美所有做锁相放大器的公司，没有一家能做出他需要的样品，其中有一家公司说可以做出来，但要收取200万美金的研发费用。他婉拒了这家公司的合作，并将目光投向中国。

起初，史蒂夫・曼恩对中国厂家并没有抱太大希望。有家位于广东中山的科研机构，仅收取了2万美金的费用，但看到产品的那一刻，史蒂夫・曼恩大吃一惊，称“这是全世界最好的锁相放大器”。

史蒂夫・曼恩对中国的科研能力从此刮目相看。他告诉《支点》记者，中国有强大的科研实力，可以把事情做到极致，产品也做得非常好。“我预测中国很有可能成为可穿戴设备的下一个强国，引领全球可穿戴设备的发展趋势。”

史蒂夫・曼恩介绍，在加拿大多伦多市，有一个可穿戴技术增强现实的基地，美国硅谷也有这样的地方。“如果在中国某地也设置这样的地方，并成为连接加拿大多伦多、美国硅谷的点位，那就太棒了，这个地方必将成为‘三角’沟通的焦点。”

除了武汉，史蒂夫・曼恩还到过深圳、成都、杭州等地，为他在中国的可穿戴设备实验室选址。“虽然目前我对深圳有好感，但是我更愿意和行动力最强的城市合作。从这个层面来讲，武汉这座敢为人先的城市有它的优势。”他说。

篇7

2月底，借助在西班牙巴塞罗那举行的世界移动通信大会（MWC）契机，包括高通、英特尔、华为、三星、爱立信、诺基亚、中兴等全球主流科技公司，以及福特、标致等汽车厂商和一大批科技创业公司，联袂主导了一场科技大秀。

这场秀的主题高度聚焦，5G炙手可热，物联网应声落地，科技行业全新的商业业态正在被开启，而5G则是打开这扇大门的钥匙。 IHS Markit预测，2020年到2035年期间，5G技术将贡献GDP0.2%的增长，创造3.5万亿美元的产出。

日本软银集团CEO孙正义在MWC的开场演讲中对台下近万名听众说，“鞋子比人脑更聪明的时代即将来临，智能机器人总量将在30年内超过人口总量。”

软银在六个月前耗资322亿美元收购了全球最大的芯片架构设计公司ARM，孙正义打算在未来20年，ARM要卖出超过1万亿块物联网芯片。这些芯片将进入汽车、医疗、金融、工业和消费品等涉及人类生产和生活的所有领域。

这不是一个荒诞的预测。

麦肯锡统计数据显示，过去五年全球互联设备的数量增长了300%，2015年末全球联网设备为160亿台;而英特尔预计，2020年全球就将有500亿台形式多样的智能互联设备。

“5G的深度、广度和精度都远远超过了3G和4G，一个人或一个公司来改变世界的时代已经过去了。5G应用的不确定性，给创业者们带来了无穷的机会。”2月28日，在巴塞罗纳，中国移动前董事长王建宙在朋友圈里写道。

然而，即便是这样一个令人兴奋的前景，目前局中各方的焦虑也真实存在——5G要在2020年才能正式商用，距今还有三年，出发太早或者太晚，方向向左或是向右，都有可能面临巨大风险。

华为轮值主席徐直军在MWC主题演讲中提到，整个产业界以及所有参与者要有历史使命感——要让5G产业更有生命力，有更长的生命周期。唯有这样才能让产业各方受益，技术恒兴。抢跑5G

5G带来的经濟价值是可量化的。IHS Markit预测，2020年到2035年期间，5G技术将贡献GDP0.2%的增长，创造3.5万亿美元的产出，这相当于包括沃尔玛、国家电网、苹果、三星等2016年全球财富排名前13强公司营收的总和。

由于商用近在咫尺，5G在此时备受关注。这届MWC，全球主流电信设备厂商华为、爱立信、中兴、诺基亚都推出了可供运营商立刻商用的5G系统设备。他们一致表态，将共同支持加速5G新空口（5G NR）标准化进程，以推动于2019年尽早实现5G新空口的大规模试验和部署。

运营商们也迫不及待开始5G研发和部署。

韩国电信（KT）已宣布将于2017年9月前完成其5G网络部署，日本运营商NTT DoCoMo也将于今年在东京试验5G网络。上周，中国移动、中兴通讯、高通三家公司宣布合作协同，将于2017年下半年在中国开展5G试验。

中国移动是全球最大的电信运营商，它的5G脚步将直接决定全球5G部署节奏。此前，官方预计最早在2024年商用5G，后来将此计划提前到2020年，去年底，中国移动宣布在2018年就开始试商用5G，相比最早的计划，提前了六年。

Gartner研究总监刘轶告诉《财经》记者，产业如此积极的原因是，整个4G投资周期已经到了尾端，5G作为新投资增长点可带来新一波可观收入。

但5G标准尚未确定，爱立信、中兴、华为在这次展会上展出的5G商用设备，更多是和4G网络结合的非独立（Non-Standalone，NR组网）5G架构，它主要结合了4GLTE和5G NR（New Radio，新空口）技术，这相当于抢跑。

刘轶分析，在标准成型和全面商用前的窗口期，设备商希望提前展示技术能力和产品先进性，而这将直接影响其在正式商用后获得的订单。

不过，促使运营商和设备商赶在5G标准确定之前部署过渡性5G网络，更大的原因在于非独立5G部署的优势——不仅部署时间更短，而且由于结合了4G和NR，能够降低运营商部署成本。

每一次网络制式的升级革命，运营商都要为之付出沉重的基础设施投入，中国三大电信运营商在2015年对4G建设投资超过1000多亿元，沉重的成本开支导致三者净利润不断下滑。

中兴通讯副总裁张建国在接受《财经》记者采访时强调，运营商有自身战略和竞争考量，但大规模商用必然要基于统一的行业标准和完整的产业链。“3G标准制定之初，欧洲也有一些运营商很早就商用，但真正大规模地爆发，还是智能手机产业链完善以后。”

而且，从更宏观层面分析，5G起步虽早，但是否适应商业和经济需求，目前还取决于多个因素。

华为轮值CEO徐直军总结，行业对下一代通信技术的认知仍然不清晰，5G区域需求的差异、技术的不确定性以及产业对5G的参与度等都是大规模商用时必须面对的难题。否则5G的生命力和产业周期都将大打折扣。

5G技术的研究和讨论，最早可追溯到2013年。

彼时，智能驾驶和AR/VR还没开始流行，它们并非5G的重要的场景。但如今，这些应用都在快速成熟，5G必须考虑对它们的帮助。

徐直军说，目前不能预测未来还有什么未知的应用技术会出现，在5G的生命周期里技术储备是否可以满足，这是个挑战。

此外，所有行业都期待5G能真正使网络从人的连接走向物的连接，但各个行业的参与度不够。徐直军指出，物联网的关键不在网络，网络很容易解决。物联网的核心在物，如何让万物具备可连接性，支撑物联网发展，才是关键核心。

另一个关键挑战在于，各个行业的管制政策都不一样，每个行业都有每个行业的管制政策。如果每个行业的管制政策各自为政，没有考虑移动通信的诉求，那么物联网也做不起来。

更大的挑战在于，整个5G发展过程中有各种各样的变化和诉求，各种各样的需求也会不断涌现出来。5G網络的提供方相当容易在解决一个问题又一个问题的过程中，偏离长期目标。物联网先行一步

从2014年开始，物联网概念主导了IT行业的大量并购和投资。仅2014年，全球花在收购所谓“物联网”公司上的资金就累计高达94亿美元，此后，这个数字还在呈几何级上升。

最早伸出收购之手的公司是谷歌、思科、三星、IBM、沃达丰和Verizon，此后，高通、英特尔等科技公司也加入其中。风险投资家对物联网也很感兴趣。每年，进入物联网领域的全球风险投资总额都超过10亿美元。

不过直到今天，它们多处于战略布局阶段，原因在于4G网络和效率不足以支撑新应用的规模落地。

这也直接导致今天这些炙手可热的应用创新，小到监测孕妇胎动的检测仪，大到精准调度资源的生产机械、智能汽车，都是基于特殊场景的碎片化的应用创新。

它们最终需要连接到智能医疗、智能城市、智能工业这样的大图景之下，需要一个无缝连接的统一框架，4G无法完成这个任务，5G才能。

5G技术相比目前4G技术，其峰值速率将增长数十倍，从4G的100Mb/s提高到几十Gb/s。也就是说，1秒钟可以下载10余部高清电影，可支持的用户连接数增长到100万用户/平方公里，可以更好地满足物联网这样的海量接入场景。

好消息是，不断更新的技术正在迅速弥合4G和5G之间的差距。

2月底，共享单车ofo宣布战略合作，华为为ofo提供连接终端和云端的NB-IoT（窄带物联网）技术。

NB-IoT可视为基于目前3G、4G网络的物联网网络连接技术，它可在现有的网络上提升网络的利用效率。单车使用的四个核心环节，找车、开锁、还车和计费的使用效率和体验，都依赖高质量的NB-IoT技术无线网络将单车与云端服务器“连接”起来。

MWC期间，中兴通讯董事长赵先明在接受GSMA（代表全球移动运营商的共同关注和权益的官方组织，MWC主办方）官方采访中提到，物联网产业不会等待5G上后才入场，而是在不同时间点，根据不同的应用，选择最合适的物联网技术。

他认为，现阶段两项低功耗广域网通信技术LoRA（基于 1GHz 以下的超长距低功耗数据传输技术）和NB-IoT，可以支持低数据量采集的物联网应用。如燃气抄表、车联网等。

所以，在这次展会，以及2016年底在美国拉斯维加斯举行的代表全球消费电子行业风向标的CES展上，出现了大规模基于零售、医疗保健、农业、建筑、公用设施、智能城市、联网汽车、云服务平台上的物联网终端硬件，物联网硬件正在走出概念，落地生花。

一位物联网资深专家告诉《财经》记者，物联网创业公司短期内受到市场和资本的追捧，容易获得较高估值，但这是不可持续的。

物联网设备的价值在于其背后的大数据利用程度，如果不能持续利用最好的技术和网络，与上下游大数据云打通，深度整合并创造价值，它们很有可能死在物联网爆发的前夜。

比如，孕妇胎动监测仪真正的商业价值不在于用户看到的监测数据，而可能是打通了医院、体检机构和社保网络，基于人工智能分析之后，帮助决策的数据。而这，需要一套打通多环节的机制，和一张兼容所有物联网标准的网络。汽车成为融合尖兵

5G和物联网的发展方向之一是建立生态。高通技术副总裁范明熙向《财经》记者表示，物联网涉及行业众多，需要一个或数个行业作为融合突破口，再向其他领域蔓延扩张。

汽车以其庞大的保有量和移动技术的天然连接性成为第一选择。

高通车联网产品管理副总裁Nakul Duggal表示，移动智能手机技术与汽车领域中的相关技术产生非常好的协同效应，智能汽车会成为移动互联网行业之后下一个影响巨大的产业。

汽车工业130年，经历了机械与电子的融合、机电与IT互联网的融合，如今正在经历与物联网、人工智能的融合。

本届MWC上，与汽车相关的展示随处可见，包括车载V2X通信模块、智能操作中枢系统、车辆定位、智能停车、交通数据分析、无线充电、高精地图、车载支付等技术。

2月23日，芯片设计公司高通和LG宣布将联合推动5G和C-V2X（Cellular Vehicle to Everything，移动车联网）在汽车领域的应用，并预计将于 2018 年上半年通过多项试验展示。

在此前的CES展上，高通展示了一辆搭载了基于黑莓、Linix和安卓的自动驾驶系统。三个系统都采用了高通芯片。

几乎所有的汽车厂商和IT巨头都加入到了智能汽车的卡位战中。

北汽与百度在智能汽车领域战略合作，计划在2020年-2025年之间实现有条件自动驾驶和完全自动驾驶汽车的量产。

华为在德国已经利用5G技术开始了无人驾驶的外场测试，测试内容包括自动驾驶编队行驶和车辆协同紧急制动。

宝马公司展示了名为BMW Personal Copilot的自动泊车/召唤技术，即发出命令后车辆可以自动驶入车位，或是把车倒出车库。该技术吸引眼球的地方在于宝马加入了手势控制。

不过，一名现场的工作人员向《财经》记者表示，该技术仍处于研发阶段，当相关法律完善后，宝马才会将其应用到现有可购买的车辆上。

自动驾驶技术极具复杂性，不仅需要多种先进技术组合的支持，还需要成熟的技术和社会法制体系配套保障。

孙正义说，一辆新车上会安装500个ARM芯片，但它们没有一块是安全的。由于车辆可以移动，这可能导致无法控制的危险后果。

这些危险将不完全是网络高延迟和低带宽带来的，更是随之而来的恶意攻击。统计数据显示，2016年全球网络攻击高达1280亿次，是一年前的4.2倍。

ARM的一位工程师在等待和妻子共进午餐的间隙做了个小实验，他打算试试能入侵多少台监控摄像头，结果他入侵了120万个，结果令人震惊。孙正义说，“ARM也因此急切地在加强安全性上努力。”

车联网的另一个挑战取决于5G生态的成熟。

篇8

关键词：物联网；传感网；智能技术

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：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

物网是一个现代科学的衍生产物。这个名词描述了一种行业状态：物品与互联网的关系。物品与互联网建立关系的前提是传感器技术、因特网及移动互联技术的融合这三个技术互相关联。

2物联网研发的关键技术

2.1传感网技术

物联网的研发过程运用到了传感网技术、移动通信网技术以及互联网技术，这种“三网”合一的高效融合给物联网提供了强有力的技术支持。而传感网技术作为物联网系统中的核心组成部分起到了决定性作用，可以说，传感网性能的好坏直接影响物联网在运行中的性能。传感网中有大量的微型传感器，这些已经集成化的传感器通过相互协作的方式对目标对象的信息进行感知、采集以及实施监控。对于采集后的信息，传感网利用内部嵌入式系统对其进行分类、汇总处理，并通过移动通信网络将这些信息传送到计算机终端。这种通过数字虚拟世界将物理世界和人类社会实现交互的技术真正实现了网络计算无处不在。这种技术的优势是成本低、功耗低、组网和铺设方式灵活多变且微型化等等。传感网技术不仅仅是物联网的核心技术，还对社会发展和国家安全起到了重要的作用。

2.2智能技术

随着物质生活水平越来越高，人们对于自动化、智能化的需求也越来越迫切。智能技术作为物联网的关键技术，其核心是将各种智能系统植入到相应的物体中，使该物体通过传感的方式与用户连接起来，并具备智能化的特性。这种物体与用户之间主动或是被动的交流方式，就是智能技术。物联网通过智能技术的运用，很大程度上优化了人们所处的物质生活环境，让人们随时随地就可以感受到智能化、数字化带来的便捷。

2.3认知无线电

认知无线电（Cognitive Radio，简称CR），认知无线电系统本身具备智能学习能力。其核心思想是通过频谱感知能力和学习能力对周围环境中的信息进行获取与交换，并能有效的限制和降低信息与信息之间、信息与系统之间、系统与系统之间的冲突，最终实现频谱之间的共享与分配。

2.4地理信息系统

地理信息系统是物联网的“地理位置标识员”，通过地理信息系统就可以使各个与某物品有关的人和单位等，实时地完成掌握该物品所处的位置状态等各种相关信息，进一步对这些数据进行处理，时空计算，推理出相关模型，大大的方便不同行业之间的协调公关工作，地理信息系统发展速度快，由二维到三维，目前已经服务于社会各个方面，地理信息系统数据库尽可能多的为物联网提供大量数据，对物联网这一飞速扩张行业的战略方针、蓝图设计空间节约、数据传递等等方面，都有着无法比拟的作用，地理信息系统是物联网的基础。

2.5射频识别

射频识别技术是一种快速信息录入技术，它通过射频头识别粘在物理物物体上的数据信息标签，并把识别到的信息数据录入电脑，使信息数据录入到电脑这个过程可以瞬间完成。在物联网中射频技术起到节约时间，加快进程，失误率低等等作用。

射频技术的实现离不开两个事物，一个是物品标签，它可以是二维码、磁力条等等搭载有相关物品的信息，另一个是通过扫描物体标识物而把扫描到的信息传到电脑上的读取器。当处于可操作距离的时候，标识物和读取器通过某种协议，就进行信息传递了。

3物联网技术的应用

3.1智能电网

随着物联网技术在电网系统中的广泛应用，电网的运作效率、节能环保、与用户的实时监控也达到了一个新的高度。首先，在原有的电网系统中，电能从产生、输送，再到使用，在这个过程中存在着严重浪费的现象。而智能电网利用物联网技术将交互式通信、传感网技术、分布式计算机运用其中，有效减少了电力在交换过程中的损耗，提高了使用效率、安全性以及可靠性，为国家节省了大量的电能源。其次，我国是风能发电和太阳能发电在生产和使用上大国，但是由于发电量的多少要受到天气环境和地理因素的限制，因此，国家电网并没有将风电和太阳能纳入其中。物联网技术的加入可以将这两种新能源作为辅助能源接入到主网中，智能电网通过对用户电力使用情进行的实时监控，并赋予用户电能源类型的选择权利，就可以起到既保证国家电能的有效利用，又实实在在节省了用户电费花销。

3.2智能化农业生产

近些年随着科学技术的飞速发展，农业生产无论是在生产力、耕作条件，还是在环境气候上都与传统意义上的那种“日出而作，日落而息”的农业生产方式大相径庭。现代农业生产技术通过掌握不同农作物的不同习性特点，将物联网技术加入其中，通过调整和检测空气和土壤中的温度湿度、CO2浓度、杀虫剂使用剂量以及光照等情况，就能对农作物进行实时监控，既能改善农作物的产出量，缩短农作物的生长周期，还能有效地减少人工劳动，降低成本。将物联网技术运用到农业生产中，可以随时对农作物在生产过程中的各项参数进行自动检测和汇总，并通过网络将汇总后的数据信息传送到客户终端，为今后农业生产的科学化管理提供强有力的数据支持。

3.3智能建筑

物联网在智能建筑领域主要应用在建筑智能化和智能家具方面。在建筑智能化上，物联网系统根据不同建筑的设计需要、园林规划、人文环境等信息，调节适宜的温度系统、灯照感应系统、喷水系统，提高建筑物以及周边能源的有效利用率。智能家居是物联网在智能建筑领域中的另一个主要应用。我们常在电视家用电器的广告中看到，主人在工作时，就可以通过远程控制系统将家中的电饭锅、热水器、电子入户门等家具或是电器，自动完成提前设定的程序。物联网在智能家居方面给人类的生后来了前所未有的便捷与智能，从最简单的烧水、做饭，到复杂的打扫室内卫生以及物品归类。随着人工智能的发展，我们甚至可以想象得到，未来通过控制机器人就可以代替我们接待客人、签收快递等一系列实物。

3.4城市智能交通和物流领域

随着人们生活水平的不断提高，汽车作为代步工具，已经不再是人们眼中的奢侈品了。然而，城市交通拥堵却是让每一位驾驶员为之头痛的问题。从目前的城市规划和现有的经济水平来看，如何能在改动最小、花费最少的情况下解决这个问题，是政府和群众关注的首要大事。城市智能交通系统以物联网技术为依托，将网络媒w与后台监控中心相连接，对当前路面上的所有车辆进行无线监控，并将道路的畅通与拥挤情况信息上传到监控中心，通过对这些数据信息的汇总与分析，最终通过网络媒体到司机终端。司机就可以根据实时路面信息调整出行路线，避开拥堵道路。真正的实现人―车―网络之间的信息交互。物联网还能对城市公交系统实施监控和调度，当某一个公交站点出现人员拥挤状况时，等车的人们可以通过公交站点的智能化系统向监控中心发出信号，系统可根据现场情况对公交车进行智能调度。可以说，物联网让城市智能交通更加人性化与规范化。

随着网络购物平台越来越成熟，越来越多的人选择网上购物，既节省时间又方便快捷。在网络购物的带动下，物流业的发展也是日新月异。汽运运输作为物流业的主要交通工具，选择最优行驶路径和科学送货决定了物流企业的总利润率。因此，越来越多的物流企业利用无线传感器网络获取取货和送货信息，并将获取的信息发送给控制中心。控制中心通过对这些信息进行汇总，并结合当地的地理情况和电子地图，计算出最优行驶路径。这条最优行驶路径可以让司机更好的掌握路况信息和行驶过程中所用的时间，做到心中有数，为科学送货打下了基础。

3.5医疗管理领域

物联网技术运用到医疗管理领域，可以为每一个药品制作电子标签。电子标签包含了药品的全部信息，即名称、成分、性状、功能主治、用法用量、产地、批次、禁忌以及药品从生产、包装、运输、销售的各个环节的详细信息。这样做的好处就是实现了药品的全程可追溯，当出现问题时，就可以及时找到药品的全部信息。同时，还可以将这些信息数据上传到公共数据库中，医院或者患者可以根据电子标签中显示的药品信息与市面上的药品进行比对，这样可以帮助消费者有效的区分药品的真伪，以及防止假冒药品在市场上的流通。

在公共卫生领域，欧盟强调射频识别（RFID）技术的运用也为患者提供了一个更加安全的医疗卫生环境。通过RFID技术建立医疗管理、查找监督和病源追溯体系。通过给患者建立病例档案，实现每一位患者在检查检疫过程中，所有的信息不丢失，并对不同病菌的携带者进行分类、分级别管理，让所有患者都有一个安全、安心的医疗环境。

3.6智能家庭护理

将物联网理念加入到家庭护理中，是未来家庭医疗的必然趋势。这种智能家庭护理模式为家中有老人、孕妇、孩子等高危人群提供了一个便捷、安全、放心的医疗健康服务。目前，物联网技术已经趋向成熟，因此，只要在家庭护理中加入传感设备，就可以实现对家中用户的实施健康监控和各项生理指标的测试，并通过互联网上传到相关医疗机构或是通过移动通信网技术到家属的移动设备终端。智能家庭护理还可以根据不同人群的不同需求进行私人定制，比如远程专家咨询、医护人员的预约上门服务、紧急情况呼救等等。可以说，有物联网技术作为后盾支持的智能家庭护理给现代家庭式医疗服务提供便捷，为中国构建和谐社会的实施提供了有力的保障。

3.7移动智能化

讲移动智能化首先要说一说m2m（Mobile to mobile）模式。m2m模式真正地实现了3w。并且可以根据不同客户来制定相应的服务，由于该模式的形成，商家工厂就可以根据客户的个人需求，制定出相关的服务。既满足了客户要求，也使商家的效益最大化，实现这个交易的途径是移动技术，移动技术的广泛应用是该模式可以实现的前提。m2m是物联网的最普遍应用模式。

4结论

物联网技术将计算机科学与互联网技术紧密地联系在一起，给全世界的信息产业带来了前所未有的机遇与挑战。他的发展带动了诸如工业、农业、交通、建筑等多个产业的快速前进。在未来的发展中，其智能化技术将与联网化的贴合度越来越高，最终促使人类的生活方式发生变革，让我们的生活环境更加舒适，更加环保，人与自然和谐共生。

参考文献：

[1] 樊雪梅.物联网技术发展的研究与综述[J]计算机测量与控制，2011，19（5）：1002-1004.

[2] 王喜文.韩国物联网城市建设[J]物联网技术，2011（4）：3-5.

[3] 闫海.我国智慧城市建设水平评价研究[D]太原：太原科技大学硕士学位论文，2013.

篇9

关键词:数据挖掘;医学;应用

中图分类号:TP274 文献标识码:A 文章编号: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

计算机信息管理系统以及数据库技术在医疗机构的广泛应用,促进了医学信息的数字化,使得医院数据库的信息容量急剧增加。这些数据蕴含了大量关于病人的病史、诊断、检验和治疗的临床信息、药品管理信息、医院管理信息等。如何才能不被信息的大海所淹没,从中及时发现有用的知识,更好地为医院的决策管理、医疗、科研和教学服务,已越来越为人们所关注,正是在这种背景下,医学数据挖掘应运而生[1]。

1 数据挖掘技术

数据挖掘DM是知识发现KDD的核心部分,是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中、人们事先并不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程,诞生于二十世纪90年代,它的发展速度很快,汇聚了数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等多个学科,是多技术的综合。

任务:数据挖掘的任务常见有以下几种。

1)数据总结:其目的是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。它主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。

2)关联分析:其目的是找出数据库中隐藏的关系网,常用的技术有回归分析、关联规则、信念网络等。

3)聚类分析:聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。它是根据数据的不同特征,将其划分为不同的数据类别。

4)分类与回归:它是数据挖掘中非常重要的任务,应用最为广泛。分类和回归都可用于预测,其目的是从已知的历史数据记录中自动推导出对给定的数据的推广描述,从而能对未来数据进行预测。

5)偏差检测:数据库中的数据常有一些异常记录,从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差分析包括分类中的反常实例、例外模式、观测结果对期望值的偏离以及量值随时间的变化等。

技术:数据挖掘技术涉及到统计学、机器学习和模式识别等领域的知识,根据挖掘任务,数据挖掘技术可以分为概念描述、聚类分析、关联规则分析、分类分析、回归分析、序列模式分析等。选择用某种数据挖掘技术前,首先要将待解决的问题转化成数据挖掘任务,然后根据任务来选择具体使用哪一种或几种数据挖掘技术[2]。

过程:数据挖掘的过程一般由三个主要的阶段构成:数据准备、数据挖掘、结果表达和解释,对知识的发现可以描述为这三个阶段的反复过程。

1)数据准备:这个阶段又可进一步分成三个子步骤:数据集成,数据选择、数据预处理。数据集成将多文件和多数据库运行环境中的数据进行组合,解决语义模糊性,处理数据中的遗漏和清洗无效数据等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合,缩小处理范围,提高数据挖掘的质量。预处理是为了克服目前数据挖掘工具的局限性。

2)数据挖掘:这个阶段进行实际性分析工作,包括的要点是:先决定如何产生假设,再选择合适的工具进行发掘知识的操作,最后进行证实。

3)结果表述和解释:根据用户的需求对提取的信息进行分析,挑选出有效信息,并且通过决策支持工具进行移交。因此,这一步骤的任务不仅是把结果表述出来,还要对信息进行过滤处理,如果不能令用户满意,需要重复以上数据挖掘的过程。

2 数据挖掘技术在医学中应用的可行性和必要性

由于医疗工作自身的特点,如病情观察的不可间断、各种医疗检查结果的纷繁复杂以及大量的医学文献专著等,要想使数据真正成为有用的资源,只有充分利用它为医疗工作的业务决策和战略发展服务才行,否则大量的数据可能成为包袱,甚至成为垃圾。面对“被数据淹没,却饥饿于信息”的挑战,需要引进一门新的技术――数据挖掘和知识发现,以解决好海量医学信息的存储开发与利用。因此,在医学中应用数据挖掘技术不但是可行的而且是必要的。

运用数据挖掘技术,支持医院各种层次的科学决策服务,现在已具备了充分的条件。一方面,我国的医院信息系统经过多年的自动化建设,已具备相当的物质条件和人才储备,并积累了大量数据,为数据挖掘应用奠定了一定的物质基础。另一方面数据挖掘在经过多年的发展之后已经形成相对成熟的技术体系,特别是在数据挖掘设计、数据抽取以及联机分析处理技术等方面都取得了令人满意的进展,为数据挖掘的应用奠定了技术基础。

3 数据挖掘技术在医学的应用

近年来,数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛,主要表现在以下几方面。

3.1 在医院信息系统中的应用

目前,我国大中型医院均建立了医院信息系统(Hospital Information System,HIS),运用数据仓库和数据挖掘技术,对医院医疗活动过程中产生的海量数据进行深度加工可从中得到长期的、系统的、综合的数据;同时还可以通过决策树、神经网络、遗传算法、聚类等技术,对数据进行深层次的挖掘和有效利用,得到丰富的辅助决策信息。这两种技术的综合应用,能为医院的科学管理提供支持和依据,可以帮助医院管理者预测医院发展的趋势,满足更大范围、更深层次的管理分析需求,从宏观上把握医院的发展方向。

3.2 在疾病辅助诊断中的应用

医学诊断问题是基于知识的序贯诊断问题,医生通过一定途径获取知识,形成推理网络,而病例数据储存在数据库中,因此如何从病例数据库提取诊断规则成了研究的主题。采用数据挖掘可以通过对患者资料数据库中大量历史数据的处理,挖掘出有价值的诊断规则,这样根据患者的年龄、性别、生理生化指标等就可以做出诊断结论,从而排除了人为因素的干扰。此外由于处理的数据量很大,因此所得到的诊断规则有着较好的应用普遍性。例如利用关联规则找出头部创伤患者作CT检查的适应证以及将数据挖掘用于肝癌遗传综合征的自动检测等等都显示出数据挖掘技术在疾病辅助诊断的广阔的应用前景。

3.3 在医学影像中的应用

当前医学多媒体数据主要来自医院中的一些成像仪器如:X光机、B超、CT、电子显微镜等,DICOM的出现,促进了医学影像存档与通信系统PACS的发展和使用,使得医院有可能将来自不同设备的医学影像进行集中、统一的管理和使用。数据挖掘是集数据处理技术最新成果的系统性理论,尤其适用于医学影像数据分析这类多维数据。

医学影像数据挖掘的关键技术有数据预处理、信息融合技术等。数据挖掘在医学影像中应用主要在以下三点:1)提高目标影像质量和边缘提取:利用数据挖掘理论中各种数据的预处理技术去除或降低图像噪声的影响,提高目标影像质量或对目标进行边缘提取。Hsu JH等人曾利用数据挖掘技术对乳腺超声影像的边缘检测算法进行研究并探讨了算法的有效性评估问题[3]。2)组织定征和概念描述:通过对目标器官或组织进行概念描述并概括这类对象的有关特征,从而获得或验证有关参数的动态范围。3)医学影像管理与检索: 目前,医学影像存档与通信系统( PACS) 已经发展成熟,基本解决了医学影像数据的存储管理问题, 但影像的检索始终是研究热点。数据挖掘技术的应用提供了两种解决方案:一是由病例描述检索医学影像信息;二是由影像信息查询病例可能诊断[4]。

3.4 在生物信息学中的应用

近年来生物医学工程研究有了迅猛发展,国内外学者采用数据挖掘技术在DNA分析、医学影像数据自动分析、糖尿病及心血管系统疾病患者多种生理参数监护数据分析等方面都进行了研究。

DNA在遗传学研究中的重要作用已经众所周知,数据挖掘理论中有许多有意义的序列模式分析和相似检索技术,因此数据挖掘技术被认为是DNA分析中的强有力工具。Jiawei Han和Micheline Ka-mher从异构和分布式基因数据的语义集成、DNA序列间相似的搜索和比较、同时发现的基因序列的识别、发现在疾病不同阶段的致病基因等方面阐述了数据挖掘在DNA数据分析领域中的应用[5]。

4 结束语

医学数据挖掘是计算机技术、人工智能、统计学等与现代医学信息相结合的产物,是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科,需要从事计算机、医学工程及医务工作者进行通力合作,力争在多属性医学信息的融合、挖掘算法的高效性和准确性等关键技术方面有所突破。

参考文献:

[1] 曲哲,林国庆,余奎.数据挖掘技术在医学影像中的应用[J].医疗设备信息,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.数据挖掘概念与技术[M].范明,孟小峰,等,译.北京:电子工业出版社,2001:3-5.

篇10

硅谷本身其实就是一个大孵化器。2015年全球100多家独角兽公司，一半以上来自硅谷，这里也成为了中国资本的热宠。

硅谷的创投生态圈呈金字塔结构，最底层的是大学实验室及创业孵化器，如Startups、qb3等;再上一层是加速器，如YC和Angelpad等;第三层就是40万天使投资人和创业者联盟，像Uber、Facebook等公司。最上面的两层则是硅谷互联网公司的人脉圈，如YouTube、PayPal帮，还有一些超级大佬的天使圈。硅谷创业的氛围非常好，AngelLsit数据显示，有记录的初创公司达到21605家，其中5598家获得创投支持。

但是，在硅谷做投资，千万不要被幻觉所迷惑。大多数投资人都会觉得，见到的每家公司都值得投资――创业者多数是名校+一线大公司背景，导师也都是业界大咖，每家公司看上去都妙不可言。但最终，只有15%的公司能够生存下来，8%的公司能撑到A轮融资之后。不管你的背景有多强，这是一个创业概率游戏。

真正好的项目，一开始起步就会有资金跟着走，但不一定会出现在公众视野。试图从各种演示日、对接平台、创业大赛上发掘金矿，并不靠谱。中国资本目前面对硅谷多数还是盲目的，海量撒网或者跟风投的现象很突出。

想要在硅谷做投资，必须要了解硅谷整个的生态系统：哪些天使投资人在做什么，哪个创业团队在哪些领域有深刻的认识和独到的优势……

比如有人在国内房地产上赚了很多钱，到硅谷来却要投资VR、AR。技术的核心方向在哪儿，产业趋势如何，有几个团队在做？每个团队的技术特点？这些都是必须要了解的。不懂技术做技术投资，这很危险！对创业团队的深入了解也很有必要，否则此前曝光的哈佛电工伪装硅谷背景骗取中国投资者的事情还会再次发生。

不仅到硅谷投资到处是坑，如何退出投资也要千万小心！中国的投资环境和美国非常不一样，如何在保住自己本金的情况下，拿到更多回报？在国内出资1000万人民币就可能拿到股权投资，但是在美国1000万美金的投资只能成为过桥贷款。不过硅谷投资人接受的是，即便拿到的不是股权，也是一个利润快速增长的保障。假设你投资了一个很牛的公司，一年后拿到了A轮，投的时候价值1毛钱，一年后价值是5块钱，但如果你的条款只签了10%，那其实是很低的投资回报，且你承受的风险比其他硅谷投资人更大。

因此，一是应当设立合理的投资回报条款来保护自己;二是中美相关法律条款文化也非常不同，建议大家还是寻找合适的律师，即使在投资不顺利的时候也能对自身有个保障。

李晓敏

春风创投合伙人

移动医疗产业才刚开始起步，未来5到10年，有两个改变是必然的。第一是付费方的改变，第二是医疗服务提供方的转变。以2014年年底推出的部分针对糖尿病的App为例，虽然初期平台很小，却迅速搭上了大特保等互联网保险企业一起打造新型的保险产品，成功迈出移动医疗走向商业化的关键一步。

万俊

智慧能源首席财务官、董秘

国际化对每个企业来说都是不得不跳的一个坑。只是说谁能够从这个坑更快地爬出来，谁就可以跌得不那么辛苦。从这一点上看，华为和中兴最大的财富，不在财报上的营收和净利润，而是它们这十几年国际化付出的血和泪的教训。这些经验和教训如今都被这两家公司整理成针对每一个国家的商业模式报告和海外生存手册：如何建立一家法人机构，是建办事处还是建子公司还是建分公司;商业模式是采取总包还是分包;商业贸易术语到底是用DDU还是DDP;不同国家的税务和关税如何应对，如印度每一个邦和邦之间的物流周转都有税负上的增加，因此在印度何处设厂将影响到后期税负率……所有这些细节都有提及。

邱楠

深圳狗尾草科技CEO

机器人将是未来最无可争议的家庭终端，但面临着一个最关键的问题：功能易做，刚需难觅。做机器人，最重要的是要有想象力。一是技术应用的想象力，二是场景应用的想象力。而做好机器人需要具备三个要素：第一，去平板化;第二，去儿童化;第三，去工具化。同时，还需要有场景应用和人工智能上的突破。盈利模式上，内容、广告、交易这三种最普遍的互联网收费模式，机器人都有可能实现。

何梦媛

因淘创始人

做电商不仅只有铺天盖地打广告、靠价格战吸引用户这一种玩法，在后端电商巨头屹立、供应链规模已具成效、前端信息大爆炸的时代，做小而美的垂直细分内容也是一种生存之道。

张泽涛

萌萌学车创始人兼CEO

互联网学车的主流模式有三个：一、导流模式：通过互联网方式给传统驾校导流量;二、滴滴模式：搭建平台，但并没有教练学车资质。三、自营模式：比如58学车，雇佣教练，与驾校合作，但教练本身是按照互联网服务的体验来做。

极客车间联合创始人郑傲

中外创业孵化器有何不同？

国外创业孵化器最成功的在美国和以色列，这两地也恰好是全球的创新高地。

作为硅谷的顶级孵化器，YC孵化出的项目市值超过了300亿美元，包括大名鼎鼎的云存储公司Dropbox和共享房屋短租平台Airbnb。YC成功的秘方有二：一是优质的过滤筛选，只有20%的项目能通过筛选进入孵化器;二是聚集到政府及众多投资机构来助力，一般进入YC孵化器三个月时间，80%的项目能拿到天使轮或A轮融资。

以色列孵化器大多由政府引导，而孵化项目则强调以技术为核心。初创团队的创始人以技术型为主，且占有较高股份。孵化项目发展到一定阶段VC就会择时跟进，而孵化器继续提供周边服务与项目后期管理，降低VC成本，彼此合作，以提高项目存活率和成功率。

到了国内，生态却陡然变成了“办公室出租就是孵化器”，但这一说法未免草率。2015年全国孵化器数量达到1500多家，其中50%以上具有风投功能。它们大致可分为四类：

第一类是技术平台型，如依托于企业高校资源的联想之星、清华科技园等。

第二类是商业地产型，如恒生科技园，规模大、设施齐全。

第三类是股权投资型，如车库咖啡和初创资本等，配有自己的基金。

第四类是产品营销型。

目前，国内孵化器提供的创业孵化服务还较为初级，如在提供场地之外，还提供工商注册的代办，以及财务、技术、HR业务等相关免费服务。

而在未来，创业孵化不仅要提供场地周边服务，还应着重于提供创业者所匮乏的各种资源，包括资本、政策、知识产权、市场、供应链等。未来，孵化器可能没有载体，而是各种资源的对接平台。

其次，未来孵化器应当由专业的投资型人才打理。现在许多孵化器的运营人员并不具备投资方面的经验和专业能力。而未来应让具有投资经验的专业人才来运营和管理孵化器，才能更好地帮扶初创型企业成长。

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