新一代人工智能。企业。 Artificial Intelligence. Enterprise applications.

1. 曹宇博士
浙江知 交易中心 杭州科技合作促 会识产权 进
2017.09.22

2. 目录
1. 浏览： AI 新产品、新应用、新研究
2. 国务院《新一代人工智能发展规划》
3. 如何剖析“智能 + 产业”：以智慧医疗为例
2

3. 3
浏览： AI 新产品、新应用、新研究

4. 人工智能在 多事情上许 超越了人
 IBM Deep Blue, 1997: Chess. 国际象棋
 IBMWatson, 2011:The Jeopardy! game show. 美国
Jeopardy 竞猜电视节目
 AlphaGo, 2016: Go. 围棋
 微软 Microsoft Speech Recognition ， 2016:
transcribing the contents of a phone call. 电话交谈的笔
录
 DeepStack, 2017: Heads-up No LimitTexas Hold’em
Poker. 德州扑克对决 4

5. 5
[Ray Kurzweil 2005]

6. 厘清几个概念
 Artificial Intelligence （ AI 人工智能）
 Machine Learning （ ML 机器学习）
 Intelligence Amplification （ IA 智力放大）
[Michael I. Jordan 2017]
6

7. 机器学 （习 ML ）的企 用业级应 举
例（主要根据以下的讲座的内容）
Professor Michael I. Jordan.
Machine Learning: Perspectives and Challenges, A talk.
讲座：机器学习：观点和挑战。
2017.09.09. 浙江大学玉泉校区。
主办方：浙大管理学院科技创业中心（ ZTVP ）、混沌大学杭州分社。
7

8. 机器学 （习 ML ）的企 用业级应 举
例 搜索引擎算法 （ Google 为代表）
 欺诈监测、入侵监测 （ Amazon 线上支付，等）
 诊断学 （ IBMWatson ）
 物流链监测 （ Amazon ）
 推荐系统 （ Amazon ）
 文本分析、情绪分析
8

9. 机器学 （习 ML ）的企 用业级应 举
例 细分和个性化
 机器人控制
 软件错误检测
 视觉、讲话
 风险建模
9

10. 新企 、新 品业 产 例举
 Amazon Alexa. [ 视频 ] https://www.youtube.com/watch?
v=npo4I3afO2Q&feature=youtu.be&t=123
 Improbable:“Google 与 Improbable 合作，要在 VR 中重建现实
世界” [36kr.com]
 Unanimous.ai: "Swarm AI 精确预测超级碗最终比分，大逆转剧情
难逃群集智能预测“ [36kr.com]
10

11. 博士生在 ？搞啥 新科研 例举
 WaveNet [ 视频 ] https://youtu.be/VdDmhOCw6J0?t=997
https://youtu.be/VdDmhOCw6J0?t=1077
 机器生成的图片 Generated images. [ 视频 ]
https://www.youtube.com/watch?
v=HN9NRhm9waY&feature=youtu.be&t=867
 文字到图片 Text to Image: [ 视频 ] https://youtu.be/rAbhypxs1qQ?t=27
 涂鸦变照片 Scribbles to photos: [ 视频 ]
https://www.youtube.com/watch?v=5jfViPdYLic&feature=youtu.be&t=09
 Evolutionary learning 进化式学习： [ 视频 ]
https://youtu.be/xadZRRB_TeI?t=1378
11

12. 12
新一代人工智能
以及中国的历史性时机

13. 志性标 事件
 2016 年：人工智能创立一甲子。
 中国工程院在 2016 年提出 AI 2.0 的新方向。
 美国国家科学技术委员会也在 2016 年发布
《美国国家人工智能研究和发展战略计划》。
13

14. 志性标 态势
 自 2011 年以来，深度学习的成功引起 AI 研究
在全世界迅速升温，各国政府和产业界纷纷布
局 AI 产业。
 据美国 Venture Scanner 公司统计， AI 领域创
业公司近年来极其活跃，风险投资在 160 亿美
元的规模，超过 1800 家 AI 创业公司，遍布 70
个国家。 14

15. 志性标 统计
 根据今年浙江清华长三角研究院和科学家在线联合发
布的报告， AI 的人才储备，美国排世界第一，中国第
二。
 据初步统计，在人工智能领域，中美的专利申请数量
引领全球远超其他国家。
 MIT 的 2017 年度全球 50 家最聪明公司名单上，美国
公司数量占第一，中国第二。 15

16. 浙江省的基础
 浙江的阿里巴巴、蚂蚁金服上榜 MIT 的 2017 年度全球
50 最聪明公司，海康威视、吉利等也是我们耳熟能详
的全球领先的聪明公司。
 据初步统计，浙江大学到 2016 年在人工智能领域的专
利申请数量在全国高校中名列第一。
16

17. 17

18. 浙江省的基础
 中国（杭州）人工智能特色小镇， 2017.07 。
 2017.07.09 开园。
 2017 年 9 月 28 日新一代人工智能高端峰会暨
IKCEST 2017 国际研讨会将在杭州未来科技城召开。
18

19. 浙江省的基础
 浙江省制定了十二条政策，集聚人工智能人才。
 浙江计划用五年的时间集聚 50 位国际顶尖的人工智能人才、
500 位科技创业的人才、 1000 位高端研发人才、 10000 名工
程技术人员和十万名技术人才。
 浙江还将设立 10 亿元人工智能人才产业发展母基金以
及５千万元人工智能天使基金，重点支持人工智能领
域的青年人才和初创企业。
19

20. 20
参考文献

21. 1. 潘云鹤。 Heading toward artificial intelligence 2.0 （迈
向人工智能 2.0 ） . 中国工程院院刊 Engineering 。
2016.12.
2. 潘云鹤。中国新一代人工智能 .
3. 美国国家科学技术委员会《美国国家人工智能研究和
发展战略计划》。 2016.
4. 浙江清华长三角研究院。全球人工智能（ AI ）人才
研究报告。 2017.
5. MITTechnology Review 报告： 50 Smartest Companies
2017 。 2017.
21

22. 6. Venture Scanner. Artificial Intelligence FundingTrends
through Q2 2017.
7. Venture Scanner. Artificial Intelligence Market Overview
and Innovation Quadrant – Q1 2017.
8. 高德纳 Gartner 报告 . Hype Cycle for Emerging
Technologies, 2017.
9. 美国陆军报告 . Hype Cycle for EmergingTechnologies,
Emerging Science andTechnologyTrends: 2016-2045
《 2016-2045 年新兴科技趋势报告》 . April 2016.
22

23. 10. Market Intelligence and Consulting Institute. Artificial
Intelligence: Patents, Business Opportunity, and Brand
Strength Analysis. 2017.03.
11. 36 氪研究 . 《人工智能行业研究报告 （ 2017 年）》
.
12. 哈佛商业评论 Harvard Business Review.THE
BUSINESS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 2017. 《哈
佛商业评论》：人工智能商业之路的现状、潜力、
风险与局限 .
13. 麦肯锡 McKinsey Global Institute. Artificial
intelligence:The next digital frontier? June 2017.
14. SlashData.Machine Learning and Data Science
Landscape. 2017. 23

24. 16. HC3i 中国数字医疗网 . 《 2016-2017 年度人工智能
+ 医疗市场分析及趋势报告》 .
17. 美国国家标准与技术局。 National Institute of
Standards andTechnology. Current Standards
Landscape for Smart Manufacturing Systems. 2016.( 智
能制造：有关的国际标准 ).
18. Professor Michael I. Jordan. Machine Learning:
Perspectives and Challenges, A talk. 讲座：机器学习：
观点和挑战。 2017.09.09. 浙江大学玉泉校区。
19. 机器之心网站。 “人工智能领域中英对照” 500 个词汇
The English-Chinese paired terminologies in Artificial
Intelligence Domain 。 2017.07.
24

25. 25
《新一代人工智能发展规划》
国务院 2017 年 7 月 8 日

26. 一、战略态势
二、总体要求
（一）指导思想。
（二）基本原则。
（三）战略目标。
（四）总体部署。
26

27. 三、重点任务
（一）构建开放协同的人工智能科技创新体系。
1. 建立新一代人工智能基础理论体系。
2. 建立新一代人工智能关键共性技术体系。
3. 统筹布局人工智能创新平台。
4. 加快培养聚集人工智能高端人才。
27

28. 三、重点任务
（二）培育高端高效的智能经济。
1. 大力发展人工智能新兴产业。
2. 加快推进产业智能化升级。
3. 大力发展智能企业。
4. 打造人工智能创新高地。
28

29. 三、重点任务
（三）建设安全便捷的智能社会。
1. 发展便捷高效的智能服务。
2. 推进社会治理智能化。
3. 利用人工智能提升公共安全保障能力。
4. 促进社会交往共享互信。
（四）加强人工智能领域军民融合。
（五）构建泛在安全高效的智能化基础设施体系。
（六）前瞻布局新一代人工智能重大科技项目。
29

30. 四、资源配置
（一）建立财政引导、市场主导的资金支持机制。
（二）优化布局建设人工智能创新基地。
（三）统筹国际国内创新资源。
五、保障措施
（一）制定促进人工智能发展的法律法规和伦理规范。
（二）完善支持人工智能发展的重点政策。
（三）建立人工智能技术标准和知识产权体系。
（四）建立人工智能安全监管和评估体系。
（五）大力加强人工智能劳动力培训。
（六）广泛开展人工智能科普活动。
六、组织实施
（一）组织领导。
（二）保障落实。
（三）试点示范。
（四）舆论引导。
30

31. 新一代人工智能的五大方向
 中国工程院指引的新一代人工智能的五大方向
1. 大数据智能
2. 群体智能
3. 跨媒体智能
4. 人机混合的增强智能
5. 自主智能系统
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32. 1. 大数据智能理论
 无监督学习
 深度推理
 数据驱动的认知计算
 自然语言理解为核心的认知计算
 图像图形为核心的认知计算
 从大数据到知识
 从知识到决策
 知识引导
 创意人工智能
 非完全信息下智能决策
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33. 2. 跨媒体感知
 超越人类视觉能力感知获取
 主动视觉感知
 自然声学场景 + 听知觉感知
 自然交互环境 + 言语感知
 面向异步序列 + 类人感知
 面向媒体智能感知 + 自主学习
 城市全维度智能感知推理引擎
33

34. 3. 混合增强智能
 人在回路
 混合增强智能
 人机智能共生 + 行为增强
 脑机协同
 机器直觉推理与因果模型
 联想记忆模型与知识演化
 云机器人协同
 情境理解 + 人机群组协同 34

35. 4. 群体智能
 结构理论与组织方法
 激励机制与涌现机理
 通用计算范式与模型
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36. 5. 自主 同控制与 化决策协 优
 自主协同控制与优化决策
 自主无人系统 + （协同感知与交互 协同控制与优化
）
 人机物三元协同与互操作
36

37. 37
“ 智能 + 产业”

38. （二）培育高端高效的智能经济。
1. 大力发展人工智能新兴产业。
 智能软硬件。
 智能机器人。
 智能运载工具。
 虚拟现实与增强现实。
 智能终端。
 物联网基础器件。
38

39. （二）培育高端高效的智能经济。
2. 加快推进产业智能化升级。
 智能制造。
 智能农业。
 智能物流。
 智能金融。
 智能商务。
 智能家居。
39

40. （二）培育高端高效的智能经济。
3. 大力发展智能企业。
 大规模推动企业智能化升级。
 推广应用智能工厂。
 加快培育人工智能产业领军企业。
4. 打造人工智能创新高地。
 开展人工智能创新应用试点示范。
 建设国家人工智能产业园。
 建设国家人工智能众创基地。 40

41. （三）建设安全便捷的智能社会。
2. 推进社会治理智能化。
 智能政务。
 智慧法庭。
 智慧城市。
 智能交通。
 智能环保。
41

42. （三）建设安全便捷的智能社会。
1. 发展便捷高效的智能服务。
 智能教育。
 智能医疗。
 智能健康和养老。
42

43. 43
如何剖析“智能 + ”：产业
以智能医疗 例为

44. 智能医 ：疗 分行细 业
 智能影像识别
 手术机器人
 智能诊疗助手
 人工智能医学和新药研发
 医药监管智能化
44

45. 智能医 ：疗 分行细 业
 柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统
 大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学等研究和新
药研发
 医药监管智能化
 流行病智能监测和防控。
45

46. 智能医 ：疗 最新话题
（ 2017 未来医疗科技大会暨人工智能前沿高峰论坛）
 市场分析
 - 人工智能在医疗领域发展中的热点研究与趋势预
测
 - 知识图谱在智能医疗中的市场尝试与挑战
 - 医疗人工智能领域投资布局
 - 互联网 + 人工智能
46

47. 智能医 ：疗 最新话题
（ 2017 未来医疗科技大会暨人工智能前沿高峰论坛）
 人工智能
 - IBMWatson for Oncology
 - 疾病临床决策支持
 - 人工智能技术与医学影像诊断：图像识别与深度
学习
 - ICU 病人监护与医院管理
 - 人工神经网络与类脑芯片
47

48. 智能医 ：疗 前沿案例 2016 年
 Google 利用深度学习诊断糖尿病视网膜病变
 通过眼部扫描图像判断患者的视网膜是否发生了病
变
 与 8 名眼科医生诊断结果对比，谷歌的这款算法甚
至超过人类医师：算法获得 0.95 的 F 分数（结合敏
感性和特异性指标，取 max = 1 ），相比八位眼科
专家的中位数 0.91 分。
 本次所用的图像为 2D 图像，谷歌 Deepmind 已经将
更为精确、全面的 3D 图像技术应用于深度学习中 48

49. 智能医 ：疗 前沿案例 2017 年
 中山大学、西安电子科技大学利用深度学习筛
查先天性白内障
 建立识别先天性白内障的深度学习模型
 来自中国卫生部儿童白内障计划（ CCPMOH ）例行
检查的一部分图片
 在和人类眼科医师的 50 例图像比较测试中， CC-
Cruiser 找出了所有先天性白内障患者。而三名眼科
医师在第 3 例图片上都犯了错误
49

50. 智能医 ：疗 重要企 、院所 例业 举
 IBMWatson
 科大讯飞在智能医疗领域的三大布局
 微软亚洲研究院 – 智能医疗
 浙江大学的 医工信 结合
50

51. 智能医
：疗 风
投险 资
例举
51

52. 智能医 ：疗 志性 品标 产 例举
 2016 年。专注于医疗手术机器人的硅谷公司
Auris Surgical Robotics 完成 2.8 亿美元 D 轮
融资
 这家公司的创始人 Frederic Moll 此前曾成立过三家公
司，其中包括世界手术机器人巨头 Intuitive
Surgical ，这家公司研发了著名的达芬奇外科手术系
统。
52

53. 智能医 ：疗 志性 品标 产 例举
 研究其技术的一个方法：专利评议
 主要步骤：分解出技术的元素
 内腔手术 endoscopic surgery
 外科医生 surgeon
 远程控制 minimally invasive telesurgical system
 内窥镜 endoscopes
 微型摄像机 miniaturized camera
 无需承受较大切口 small incision surgery 53

54. 智能医 ：疗 志性 品标 产 例举
 重要专利：
US Patent
Application
2016-0184032
54

55. 智能医 ：疗 志性 品标 产 例举
 上一代技术的
重要专利：
US Patent
6659939
55

56. 智能医 ：疗 志性 品标 产 例举
 上一代技
术的重要
专利：
US Patent
6659939
56

57. 57
结语

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59. Thank You!
曹宇博士 13505717195