2023人工智能案例TOP100（1 人工智能产品案例

发表时间：2023-06-20 05:38:24

2023人工智能案例TOP100（1

2020人工智能案例TOP100（1-50）

2021-04-23eNet&Ciweek/吉侬

2020人工智能案例TOP100（1-50）RK使用方提供方案例专家点评1广东省应急管理厅佳都科技危化品动态监测预警解决方案防患未然2广东省卫生健康委员会平安智慧城市智慧医疗广东省民营诊所（疫情哨点）信息管理系统兵多将广3海尔各产业及生态厂商海尔智家全屋智能感知决策系统全能全智4江苏省应急管理厅数梦工场应急管理大数据支撑体系独树一帜5四川省运管局四维图新智能分段限速路网保驾护航6广州国资委运通信息智慧国资以简驭繁7山东省胶州市住建局海纳云智慧住区服务平台项目慧心巧思8上海申通地铁明略科技上海轨道交通车辆智能运维平台志在千里9西安地铁商汤科技SenseMeteor睿知智慧轨交平台无微不至10广州市招生办像素数据中考理化生实验操作AI智能考评系统方案明公正道11杭州某交通支队大华股份电动自行车智能管控化繁为简12江苏省南通市京东数科智能城市操作系统一通百通13贵阳市公安局鼎富智能基于实有人口的疫情预警监测系统先见之明14乐山市政府启明星辰乐山数字政府安全运营中心独当一面15吉首市政府赛为智能吉首智慧城市项目指挥若定16深圳市南山区政务服务数据管理局广电信义深圳南山区智能视频大数据汇聚共享平台游刃有余17龙华区政务服务数据管理局云天励飞龙华区智能运算能力平台项目神通广大18深圳湾边检永洪科技出行人员预测数据分析技术方案融会贯通19重庆市合川区360政企安全集团360重庆市合川区安全运营中心添砖加瓦20长沙市雨花区数字政通雨花区网格化综合管理服务平台精细入微21公安部经侦局艾匀科技“追迹者”骗税模型功莫大焉22北京大兴国际机场瑞为技术晓瑞AI服务机器人体贴入微23武汉天河机场高德红外人体温度快速筛查仪利民惠民24山东东营胜利机场眼神科技眼神科技—东营机场刷脸通项目智慧领航25双流机场云从科技云从人机协同操作系统百伶百俐26中国银行科沃斯智慧金融服务机器人目达耳通27中国建设银行广东分行广电运通建设银行5G+智慧银行与时俱进28广发银行同盾科技基于知识图谱的安全金融服务万无一失29北京银行普强信息信用卡中心智能语音分析平台甲坚兵利30西安银行追一科技全渠道AI多模态智能服务系统、反洗钱可疑案例辅助分析系统通力合作31重庆银行声扬科技声纹识别引擎项目专心致志32苏州银行聚合数据数据API服务系统脉脉相通33贵州银行顶象智能理财推荐与客户流失预防以人为本34中原银行九章云极DataCanvas中原银行机器学习平台行之有效35台山农商行微模式双录智能质检稽核平台得心应手36越南先锋银行(TPBank)运通国际数字化网点转型建设至简至真37新华保险捷通华声多功能、全媒体智能客服机器人面面俱到38解放军总医院远程医学中心深睿医疗人工智能影像辅助诊断技术触手可及39北京301医院创泽智能机器人创泽智能消毒灭菌机器人的应用相辅相成40华中科技大学同济医学院附属协和医院依图科技新冠肺炎智能影像评价系统仁心仁术41杭州市委党校防疫隔离区、武汉协和医院擎朗智能无人配送机器人大显身手42中山大学第八附属医院、沈阳市第四人民医院中智卫安智能服务机器人多场景应用——中智卫安雪中送炭43武汉雷神山医院、火神山医院等联影智能天眼智能平台强强联合44武汉中心医院钛米机器人钛米智能消毒机器人开路先锋45重庆医科大学附属第一医院推想科技肺炎智能辅助筛查和疫情监测系统事捷功倍46上海儿童医学中心森亿智能智慧交班系统面面俱到47中国人民大学苏州科达科达智慧教室惠而不费48浙江大学阿里巴巴达摩院阿里小蛮驴快马加鞭49杭州中国丝绸城步行街网易伏羲“AI+文旅”解决方案齐驱并进50山东大学宇视科技数字化迎新解决方案忙中有序2021.04德本咨询/eNet研究院/互联网周刊选择排行1.广东省应急管理厅、佳都科技：危化品动态监测预警解决方案

危化品动态监测预警平台根据危险化学品安全生产监管业务需求，提供安全生产可视化、应急预案管理、重点区域管理、设备监控管理、事故模拟分析、应急通信指挥等业务应用功能模块，为用户提供丰富的危险化学品安全监管手段。

广东省危险化学品安全生产风险监测预警系统总计接入全省21个地市121家一二级重大危险源企业。其中接入三维模型企业107家，共接入2078路视频监控，已将全省25501家危险化学品企业建立基础信息库，在倒逼企业加强安全生产基础能力建设上做出了突出贡献。

故专家点评为：防患未然。

2.广东省卫生健康委员会、平安智慧城市智慧医疗：广东省民营诊所（疫情哨点）信息管理系统

广东省民营诊所（疫情哨点）信息管理系统设置了居民端、诊所端和监管端，分别满足居民就诊、医疗机构服务、行政部门的监管需求，同时与广东省电子健康码平台联通，构建了包括居民信息采集、诊所管理和信息上报、监管端的预警分析等在内的管理体系，在民营诊所和社会办医门诊部开展发热登记、症状监测、药品销售监测、医疗行为监测、诊所资质监测，进而填补了民营诊所在监管层面的市场空白。

上线2个月内，广东省民营诊所（疫情哨点）信息管理系统已完成覆盖广东省全省21个地市、1.8万家机构、2.5万医师注册系统。民营诊所不再是监管的空白地带，从过去的隐形缺口变身成为防疫中的前沿哨点。

故专家点评为：兵多将广。

3.海尔各产业及生态厂商、海尔智家：全屋智能感知决策系统

海尔全屋智能感知决策系统以感知功能为核心，通过构建智能家居多渠道知识图谱体系、富生态智能体系以及多模态AI交互等，实现智能化的推理决策、反馈控制及自主控制。通过多个生态方资源共创，海尔全屋智能感知决策系统实现了全屋分布式语音交互，率先带领行业进入智能感知、主动服务的家庭语音场景阶段，目前已覆盖海尔各产业及生态厂商全品类在销型号，超过5500万台设备。

让智能家居设备拥有能够自主决策的智慧云脑，让产品感知用户生活习惯，带来更完善的全方位智能生活体验。

故专家点评为：全能全智。

4.江苏省应急管理厅、数梦工场：应急管理大数据支撑体系

数梦工场通过数据智能技术，助力江苏省应急管理厅开展应急大数据支撑体系建设，助力全面实现数据标准化、处理可视化、管控流程化、服务多样化、应用深入化，为江苏省应急管理业务协同辅助决策分析等，提供有效的数据保障和支撑，最终建成数据汇聚全面、应用服务广泛、分析挖掘深入、全国领先的省级应急管理大数据支撑体系。

未来，数梦工场将持续用数据智能技术，助力提高应急行业监测预警能力、监管执法能力和辅助指挥决策能力等，助推应急管理现代化。

故专家点评为：独树一帜。

5.四川省运管局、四维图新：智能分段限速路网

“智能分段限速路网”涵盖全国800万+公里路网数据，改变了传统分段限速设置模式，由手动绘制行驶路段分段限速值变为自动获取当前道路限速值，把路网数据精确到米。无论车辆走到哪里，都能实时提供当前路段的实际限速信息，并在车辆接近或超过限速值时，提醒驾驶员减速慢行，实现智能分段限速功能，提升道路运输安全管理水平。

目前，四川全省3.13万辆“两客一危”车辆安装了主动安全智能防控设备，其中已启用“智能分段路网限速”功能的车辆数量约占全省车辆总数的70%，有效起到了超速实时提醒驾驶员、超速监管精细化的作用，真正做到了事前预防的效果。

故专家点评为：保驾护航。

6.广州国资委、运通信息：智慧国资

智慧国资知识图谱辅助项目，主要是采用大数据、知识图谱、人工智能等最新监管手段，转变传统监管方式，实现数据采集实时化、业务处理自动化、信息利用共享化、业务流程协同化、决策分析智能化。

通过运用数据采集、预处理、知识结构化与数据融合，实体构建、实体属性挖掘、实体关系识别与链接、知识推理，实现智能信息挖掘模块、关系挖掘等场景运用；实现系统自动探测风险、实时预警，对企业潜在的风险提前预警、事前准备、快速应对、减少损失，确保国有资产保值增值。同时对监管企业各类错综复杂的事件关系，如产权、经营、风险、担保、涉诉等事件关系，用图谱方式串联起来，呈现幕后的关系，辅助经营决策。

故专家点评为：以简驭繁。

7.山东省胶州市住建局、海纳云：智慧住区服务平台项目

在海纳云AIoT平台的支持下，胶州市绿色智慧住区服务平台解决了“标准不统一”、“场景体验割裂”等行业痛点，安防、消防、出行等不同场景设备都可以快速接入，能够将社区中人口、房屋、车辆、时间等基础数据与空间地理信息相互关联，建立人口、房屋、车辆、重点关注人员、事件等“五码关联”的统一数据库，并支持与公安、教育、民政等多个部门业务数据的关联互通，真正成为服务社区居民、提高社会治理效率的好帮手，从而形成有序的基层社会治理网络。

为政府服务居民畅通数字渠道，推进城市高质量发展，创造居民高品质生活。

故专家点评为：慧心巧思。

8.上海申通地铁、明略科技：上海轨道交通车辆智能运维平台

明略科技提供的智能化解决方案，与云计算、大数据、5G、人工智能等技术深度融合，通过智能采集终端、智能分析平台、智能维修管理平台、智能集中安全监测，为城轨设备资产维修业务提供智能化系统支撑，提升设备上线率，车辆故障率降低约50%，逐步从每日检修变成每8日检修，大幅降低了运维成本，全面提升了维修管理的智能化水平。

将大数据、人工智能技术和业务融合，让地铁运行更高效、聪明，市民出行更便捷、放心。

故专家点评为：志在千里。

9.西安地铁、商汤科技：SenseMeteor睿知智慧轨交平台

2020年1月，以商汤科技“SenseMeteor睿知智慧轨交平台”为算法技术核心，西安地铁1、2、3、4号线全线网开通了刷脸过闸功能。开通刷脸乘车功能后，乘客只需要通过相应的闸机通道，进行一次核验即可快捷通行，在人流集中的地铁站，乘客通行效率将得到极大提升。无接触的过闸机方式，还可避免实体票卡、纸币的接触，大大降低疫情期间交叉感染的风险。

当人工智能遇上公共交通，运营更精细、出行更便利，更智慧的城市交通图景正在展开。

故专家点评为：无微不至。

10.广州市招生办、像素数据：中考理化生实验操作AI智能考评系统方案

像素数据提出中考理化生实验操作AI智能考评系统方案。该平台通过信息化技术应用，可实现对理化生实验考试的全局统一指挥、全程分级管理、全域实时监控，为决策和教研部门、学生提供了安全、公平、公正的实验操作考试平台。平台由市端软件和考点端软件组成，包括但不限于考试管理、考点端考试组织、试题管理、集中评卷、现场评卷、数据汇总、AI辅助评卷、监考管理等模块；支持集中评分、现场评分和人工智能辅助评分方式，可用于中考和考点模拟考试及其评分，可联网和断网汇总考试数据。该平台实现了理化考试管理指挥的一体化、可视化与即时化。

像素数据教育考试智慧化管理系列解决方案，为考试招生改革提供了技术支撑与思路启发，这是事关祖国的发展与未来的事情。

故专家点评为：明公正道。

11.杭州某交通支队、大华股份：电动自行车智能管控

大华电动自行车智能管控系统结合视频分析与无源RFID感知技术，精准识别电动自行车闯红灯、逆行、骑快车道、停车越线、不戴头盔、违法载人、非法加装雨棚等违法行为。通过人工智能视频分析技术，高精度识别电动车违法行为和结构化属性，实现智能取证，有效缓解警力压力。同时，通过RFID电子车牌，借助视频感知系统，解决电动车牌真伪难辨、遮挡、雨雾天气等难题，实现电动自行车身份精准核实，为电动自行车非现场执法提供了有力手段。

项目的实施，有效降低了交通违法行为导致的人员伤亡及社会经济损失，有助于营造安全、畅通、文明的出行环境。

故专家点评为：化繁为简。

12.江苏省南通市、京东数科：智能城市操作系统

作为“全国市域社会治理现代化首批试点城市”，江苏省南通市基于京东数科“智能城市操作系统”建成全国首个市域治理现代化指挥中心。该中心打破数据孤岛，汇聚南通市64个部门、10个县市区数十亿量级的数据。京东数科开发了1张总体态势图和16张专题图，助力城市管理者对城市运行的方方面面实现“一屏统揽”。目前，指挥中心在“数据融合强应用”方面建设了包括危化品全流程监管系统等一批全市域、跨部门的创新应用。

这意味着京东数科“AI大数据”在市域治理体系内实现了实战落地，这是基于跨部门的多维度数据所建设的创新应用。

故专家点评为：一通百通。

13.贵阳市公安局、鼎富智能：基于实有人口的疫情预警监测系统

系统立足贵阳市公安局实有人口管理服务平台的大数据资源，通过对贵阳市常驻人口、外来人口的“一标三实”数据进行核查比对，提高了疫情期间各类人员的排查效率；排查人员的数据录入后，系统可自动进行数据汇总、统计、上报，并对所有数据进行大数据分析，对疫情进行实时监测、研判、预警，为防疫部门提供辅助决策依据。

运用人工智能、大数据分析等手段创建的疫情预警监测工具，对抗击疫情起到积极预防作用。

故专家点评为：先见之明。

14.乐山市政府、启明星辰：乐山数字政府安全运营中心

启明星辰集团依托乐山市数字政府、智慧城市等信息化建设规划，建成了集网络安全监测、安全人才培养和安全产业孵化于一体的乐山数字政府安全运营中心，形成集运营中心、安全学院和产业基地三位一体的“1中心1学院1基地”的监管运营模式，推动乐山市数字经济快速、安全、高质量发展。

全程在线、全域覆盖、实时反馈，以科技护航数字经济安全发展。

故专家点评为：独当一面。

15.吉首市政府、赛为智能：吉首智慧城市项目

在赛为智能承建、运营的吉首智慧城市项目中，通过智慧社区、网格化管理等系统平台可实时掌握各辖区人员聚集情况，一旦发现区域内人员过于密集，便会进行预警；社区门禁可通过手机APP、远程视频等方式，实现智能开关门；智慧社区平台还融合了水电费缴纳、个人健康信息上报、家政服务等便民功能，将线下跑腿转变为数据跑腿，减少人员出行次数。

项目通过数据监控、远程管理智能设备、整合信息等方式，实现人员管控、社区联动，构建起基层疫情防控的“天网”。

故专家点评为：指挥若定。

16.深圳市南山区政务服务数据管理局、广电信义：深圳南山区智能视频大数据汇聚共享平台

2020年2月，广电信义建设完成国内首个城市级视觉智能计算平台——深圳南山区智能视频大数据汇聚共享平台并正式交付使用，平台功能涵盖全区重点位的视频监控、人脸采集、车辆采集等，以及后端云计算平台、大数据平台相关应用，该平台以公共安全为主线，将指挥中心、监控中心、数据中心和服务中心融为一体，涵盖公共管理、公共服务、公共安全三大类应用，实现一中心、一平台、多张图，统筹管理城市运行、监控运营、应急协调、辅助决策、服务民生。

通过视频汇聚共享服务平台，政府各部门可运用视频资源进行全面实时智能化管理，第一时间掌握区域内第一手风险隐患视频资料，做到应知早知，将危险消灭于萌芽之中。

故专家点评为：游刃有余。

17.龙华区政务服务数据管理局、云天励飞：龙华区智能运算能力平台项目

龙华区智能运算能力平台基于“智慧龙华”五统一原则，搭建全区统一的AI算法底座，实现视频、图片、语义等多种方式运算，为各业务系统提供智能运算支撑。平台上线后可同时支持5000路视频的业务分析，不仅能统一管理视频识别、图片识别、语义识别等多种算法，而且能够为全区提供统一算法工具，避免重复采购与开发。龙华区智能运算能力平台可应用到城市治理、社区管理、政务服务等各个方向。

人工智能的发展，让城市管理更智能。

故专家点评为：神通广大。

18.深圳湾边检、永洪科技：出行人员预测数据分析技术方案

近些年，随着城市的繁荣发展，人口、车辆的急剧增多，资源供给与需求的矛盾不断加剧，如何对出行进行分析与研究，对于城市的整体建设和社会的和谐发展都尤为重要。永洪科技根据深圳湾边检的需求，融合永洪BI+AI的能力，给出出行人员预测技术解决方案。历史出行数据来源于深圳湾边检，结合外部环境数据，利用机器学习和时间序列预测等方法，建立出行需求预测模型，模型可有效地减少人工成本，提高工作效率。

YonghongAI从海量数据中挖掘出数据价值，帮助企业了解现状、预测未来，做出科学的经营决策。

故专家点评为：融会贯通。

19.重庆市合川区、360政企安全集团：360重庆市合川区安全运营中心

360重庆安全大脑分为产业应用、技术研发、教育培训、交流合作四大板块以及九个子项目。

其中，产业应用板块包括国际级网络安全“朱日和”基地、网络安全产业双创服务基地、城市安全大脑、工控云互联网中心等；技术研发板块包括国家级大数据安全工控实验室；教育培训板块包括全国网络安全专业人才培养基地、国家级青少年网络安全教育基地；交流合作板块包括举办网络安全峰会和重要赛事，旨在打造“网络安全会议之都”。

组建国家级安全大脑，共同构建抵御网络威胁新常态的大安全生态，为大安全时代保驾护航。

故专家点评为：添砖加瓦。

20.长沙市雨花区、数字政通：雨花区网格化综合管理服务平台

“雨花区网格化综合管理服务平台”由数字政通开发完成，并于2020年4月正式上线。依托一个智慧平台、一个立体网格、一套治理体系，形成了街道、部门和社区三级联动机制，助力长沙市雨花区打造基层社会治理“一张网”建设，探索“网格化+智慧化”社会治理模式。发现、上报、派单、办结，四个步骤都有一整套规范、统一的标准和流程，“巡-派-办”的工作体系，形成了一个科学闭环，并充分运用先进的数字化手段，促进城市管理和服务更加精细和高效。

故专家点评为：精细入微。

21.公安部经侦局、艾匀科技：“追迹者”骗税模型

“追迹者”以资金数据为切入点，面向经侦、刑侦、治安、扫黑除恶等资金相关领域，提供高质量数据清洗、精准资金穿透、高效率数据分析及导向式研判。追溯资金来源，发现资金用途，找出资金规律，追踪资金流向，提取犯罪网络，解决实战过程中资金数据导入难、清洗难、分析研判难等问题。

在实战中，“追迹者”曾多次助力侦破因数据量大、资金规模过大的复杂案件。许多需数月到数年才能侦破的案件，应用该系统后侦破时间大大缩短，大大提升了办案效率和案件侦破率。

故专家点评为：功莫大焉。

22.北京大兴国际机场、瑞为技术：晓瑞AI服务机器人

基于瑞为自主研发的人脸算法和图像视觉分析技术，瑞为全方位助力北京大兴国际机场打造以“平安、绿色、智慧、人文”为核心的四型机场。2020年针对航旅客乘机过程中的出行难题，瑞为自主研发集移动航显、行李运送、导航带路、智能布控、个性服务等基础功能于一体的智能机器人，为大兴机场的智能化进程增添助力。

晓瑞AI服务机器人采用32寸超大高亮交互触摸屏可清晰显示旅客航班信息，不仅为旅客提供更便捷、更舒适的人性化服务，而且为机场提供巡检安保服务，全新升级旅客的出行体验，助力四型机场的建设与优化。

故专家点评为：体贴入微。

23.武汉天河机场、高德红外：人体温度快速筛查仪

高德红外人体温度快速筛查仪利用红外技术，能够对大规模移动人群进行快速体温测定，通过筛查发热人群帮助安检及医护人员提高疫情检测与防护效率，筑起疫情防控的“第一道防线”。

新型冠状病毒肺炎疫情爆发以来，高德红外人体温度快速筛查仪被紧急部署到武汉天河机场和武汉站、汉口站、武昌站等交通枢纽，武汉市各大医院也利用筛查仪进行体温检测，发现体温异常人员及时进行进一步检测，防治疫情扩散。

故专家点评为：利民惠民。

24.山东东营胜利机场、眼神科技：“视神”智能防疫系统

疫情期间，眼神科技推出了无接触、安全高效的“视神”智能防疫系统，创新性地将生物识别技术与测温技术、健康码识别融合应用在旅客航空出行环节，解决了疫情常态防控下的精准身份认证问题。同时，将民航、安防各业务系统打通，打破数据孤岛，避免多次身份确认带来的繁琐性，降低人工核验成本和人力资源耗费，提升了机场运行效率和旅客安全出行体验，实现了机场的数智化管理。

眼神科技“视神”智能防疫系统的应用，为山东东营胜利机场等众机场保驾护航，助力疫情防控期间的“智慧机场”建设、管理创新和高效运营。

故专家点评为：智慧领航。

25.双流机场、云从科技：云从人机协同操作系统

双流机场在候机楼上线全球领先的智慧引导航显屏，创造性地引入基于云从科技智能识别的3D高仿真实景VR引导。该功能模块使用国内领先的3D建模技术为基础，通过对旅客智能识别后自动显示出高仿真实景3D视频图，可让旅客轻松找到目的登机口，极大减少旅客因走错登机口而误机的现象。

基于云从人机协同操作系统打造，包括“3D全真实景VR导航”、“佩戴口罩智能识别算法”、“零接触无感式登机”等一系列全国首家、全球领先的“黑科技”的出行项目，于2021年春运上线，不仅助力双流机场的数字化转型，更是用智慧技术手段打造“零接触”出行体验。

故专家点评为：百伶百俐。

26.中国银行、科沃斯：智慧金融服务机器人

科沃斯商用机器人结合中国银行苏州分行的各个网点实际情况，提供智能服务机器人，集迎宾、业务导航、交流互动等多种功能于一身，拥有先进的云搜索引擎技术，对客户的多数基础问题可有效应对。

智慧金融服务机器人定位在网点入口的迎宾区域内，不仅可以主动迎宾，提供咨询引导和位置引导服务，实现预约取号、身份验证、业务办理等银行业务预处理，还可以利用语音识别、自主移动等智能技术，在与客户交流的过程中挖掘人的喜好与需求，并向其介绍银行最新的营销业务。

故专家点评为：目达耳通。

27.中国建设银行广东省分行、广电运通：建设银行5G+智慧银行

2020年9月，建设银行“广州住房金融服务中心”5G+智能银行建成。广电运通为建设银行提供智慧银行数字化解决方案，引入5G+、物联网、AI+、大数据等先进技术，为建设银行打造5G+智能银行综合体，助力建设银行在原有的综合服务基础上，向客户提供建房、买卖房、存房、租房、装修、以房养老、智慧社区等住房全链条一站式业务，使金融与非金融服务融合于客户生活场景。

目前，建设银行5G+智能银行已服务超600家单位，为客户提供一站式住房金融服务。作为第一个全国性的智慧网转的标杆和网红打卡点，该网点在开业不到三个月的时间内，经过多家主流媒体的报导，吸引了全国金融系统超400家单位的来访学习，是银行网点转型历程上的一座里程碑。

故专家点评为：与时俱进。

28.广发银行、同盾科技：基于知识图谱的安全金融服务

“一体化知识图谱构建与应用解决方案”是同盾科技打造的知识图谱平台、产品和应用全覆盖的全栈式场景解决方案，包含知识图谱构建平台、多态存储体系、知识计算框架、应用产品套件等核心模块。通过提供统一的知识图谱构建、计算和应用的框架，运用知识抽取、知识计算、语义分析等人工智能技术，结合行业领域图谱解决方案，实现高效、灵活、智能地从数据中提炼知识，赋能业务智能决策。

同盾云图知识图谱技术与深度学习相结合，以恶意欺诈账户为分析源，从多个维度挖掘关系属性，实现多源数据融合构建领域知识图谱，并利用AI算法智能识别出强相关联账户，从复杂的关系网络中推理出隐藏关系，协助广发银行识别出欺诈团伙。

故专家点评为：万无一失。

29.北京银行、普强信息：信用卡中心智能语音分析平台

信用卡中心智能语音分析平台通过搭建语音识别平台，将全部语音进行准确分类，用以数据分析与质检；建立模型，定位催收业务焦点；形成分析结果，经过论证后优化并将相关分析结果反馈相关人员，达到改善催收成功率的效果。

语音分析系统通过对信息的归类、汇总、分析，及时发现和了解当前存在的催收问题和用户画像，以及每天的热点词语排行榜。同时又可进行交叉分析、比对和总结坐席服务质量，更好地引导坐席掌握行为的规范。借助普强的智能语音分析系统，促进洞悉坐席服务质量、把握客户实际需求、改善产品流程、提高企业形象。

故专家点评为：甲坚兵利。

30.西安银行、追一科技：全渠道AI多模态智能服务系统、反洗钱可疑案例辅助分析系统

全渠道AI多模态智能服务解决方案以语义理解为核心技术，涵盖语义、语音、视觉三大AI领域，融合了智能文本机器人、智能分析师、智能语音机器人（IVR）和智能语音导航、多模态数字人服务等功能，构建了智能服务、全渠道一体化、数据分析和应用的全方位服务运营新模式。AI反洗钱可疑案例辅助分析系统支持筛查规则自由配置、模型自动优化；通过多维数据勾勒全息金融画像，精准暴露潜在风险；设置严密的可疑置信度计算，有效避免错判和误判；智能梳理典型案例，完成知识沉淀和传承。

AI智能服务系统推动新兴技术的落地应用，促使银行业务从人力密集型向技术密集型升级，探索降本、提效、提质的客户服务和经营新模式。

故专家点评为：通力合作。

31.重庆银行、声扬科技：声纹识别引擎项目

重庆银行创新打造的智能识别平台，将声纹识别等数种生物识别技术与现有的人脸识别进行结合，在手机银行、移动支付等应用场景中，仅需用户录制一段视频，银行即可同时完成声纹、人脸等多因子认证，不仅能解决单一生物识别认证的安全性问题，还可让客户在便捷地完成身份认证时获得更好的用户体验。

声扬科技FinVoice智能语音认证系统为其提供了高精度声纹识别、语音识别、业内唯一可商用的话者分离、防录音彩铃/TTS攻击等多项能力，助力重庆银行在线上业务全流程身份认证、风险防范等领域打造客户端与银行端的双向极“智”体验。

故专家点评为：专心致志。

32.苏州银行、聚合数据：数据API服务系统

数据API服务系统依托于聚合数字中台体系的API生成能力，基于大数据平台的数据资产，在不暴露数据源连接管理权限的前提下，通过配置化的API服务构建系统，从数据源输出标准化、细颗粒度的API接口，向调用方输出安全、可控的API服务，实现系统间高效对接并服务相关业务系统，从而为银行各业务条线的业务需求提供实时数据支撑，满足各业务系统交互查询数据的要求。

除此之外，该系统还支持以可视化配置的方式，将其他形式的外部数据接口接入、注册到数据API服务平台，实现外部API数据源的快速接入、调试及上线。

故专家点评为：脉脉相通。

33.贵州银行、顶象：智能理财推荐与客户流失预防

贵州银行基于顶象金融营销方案，利用AI技术实现对客户的身份核实、精准画像、个性化服务，降低甚至消除决策过程中对人工经验的依赖；利用大数据，根据对客户交易渠道、金融产品持有情况、行内外多维度数据等，持续对客户状态进行跟踪分析，形成客户行为习惯特征，为营销活动提供客户选择和产品选择的科学指导，减少无效营销的效果，增强营销系统的效能，大幅提升客户体验度。同时，大幅度提升流失风险客户的事前发现率，使客户挽留工作具有更准确的针对性，对提升客户挽留成功率具有重要意义。

以数据发现驱动营销、风控、运营领域的智能变革，给客户以更好的服务体验。

故专家点评为：以人为本。

34.中原银行、九章云极DataCanvas：中原银行机器学习平台

机器学习平台实现了硬件资源与平台的云化管理，敏捷响应前端业务系统的复杂任务场景；数据科学平台内置有二百多个算法，数据工程师可以拖拉拽的方式建模，降低了特征工程和模型训练环节的技术门槛，实现智能工具的快速推广及应用。九章云极DataCanavs平台不仅面向数据工程师提供三位一体建模服务，还面向数据科学家开放算法白盒模式、四库等，极大提升了模型开发效率。

深耕业务场景，优化流程建设，人工智能技术助力政府和企业智能化升级和转型。

故专家点评为：行之有效。

35.台山农商行、微模式：双录智能质检稽核平台

微模式的智能质检稽核平台紧密围绕双录业务场景，依托自主研发的多项AI先进技术，由机器完成对视频文件的分析与审核，能够快速批量地输出质检结果，有效提高质检人员的审核效率，显著降低企业成本。此前，单个双录视频平均时长约5-8分钟，人工观看比对检查约需20分钟，如今，通过智能质检稽核平台机器质检稽核分析，全面缩短审核时间，人工复核仅需约1分钟，质检效率提升约20倍。

目前，这套系统已经在一些知名的金融机构使用和试点，将目前金融机构双录业务的部分抽检模式转变为全量质检，不留风险隐患，不留业务死角，确保符合监管要求。

故专家点评为：得心应手。

36.越南先锋银行(TPBank)、运通国际：数字化网点转型建设

运通国际自2016年开始与越南TPBank银行合作启动创新网点转型项目，此举助力TPBank银行突破央行每年只允许开设5个网点的限制，通过设立LiveBank，在4年内达成近300个全功能迷你网点的布放，实现数字化、无人化、快速扩张的网点战略布局。该方案在开户阶段便已登记录入客户的个人生物特征，在首阶段实现指纹替代密码后，在2020年进一步采用人脸识别技术，实现人脸+指纹多模态生物识别，客户无需携带任何银行卡、手机或身份证，只需本人到设备前即可进行交易。

该方案应用人工智能、大数据、物联网等技术，加速自动化和数字化进程，提高网点效率，将柜员从低价值的人力工作中释放，推进网点效益最大化。

故专家点评为：至简至真。

37.新华保险、捷通华声：多功能、全媒体智能客服机器人

新华保险通过与捷通华声合作，综合应用语音识别、语义理解、深度学习等人工智能技术，研发建设多功能全媒体智能机器人“智多新”，“智多新”集智能咨询机器人、智能微信回访机器人、智能外呼机器人于一身，应用在各关键服务流程环节。通过多功能、多场景、全媒体的沟通方式，“智多新”有效解决3200万客户、60万销售队伍的服务痛点、难点，逐步打造全平台、立体化AI客服生态，提升服务效率和体验。

多面布局、深入触达，保险业迎来“智能化时代”。

故专家点评为：面面俱到。

38.解放军总医院远程医学中心、深睿医疗：人工智能影像辅助诊断技术

解放军总医院远程医学中心首次应用人工智能（AI）影像辅助诊断技术，为火神山医院一老年新冠肺炎患者提供远程会诊指导。深睿医疗为本次远程会诊提供AI技术支持，运用人工智能的创新优势，为临床专家的远程会诊提供必要的影像辅助参考依据，调整临床用药和诊疗路径，更好地救治危重病人。

深睿医疗新冠肺炎AI系统搭载远程会诊平台可以将AI的优势突破空间的限制，延展至医疗资源匮乏的地区，助力医疗水平的提高。

故专家点评为：触手可及。

39.北京301医院、创泽智能机器人：创泽智能消毒灭菌机器人的应用

2020年4月，创泽集团自主研发的智能消毒灭菌机器人在北京301医院上线，应用于该医院的接待室、诊室、放射间、检验科、隔离缓冲区、处置室等医护人员涉及高频的场景。

创泽智能消毒灭菌机器人集环境感知技术、自主避障技术和消毒灭菌等智能技术于一体，具备紫外线、弥雾和空气过滤多种消毒灭菌模式，替代了北京301医务工作者在患者、医护、医废等高频活动区域沿路径进行高水平消毒灭菌等工作，对环境物表（光滑表面，粗糙多孔表面）的芽孢以及各种多重耐药菌完全达到高水平消毒要求的99.9999%杀灭效果，实现了全自动运行无人值守。

故专家点评为：相辅相成。

40.华中科技大学同济医学院附属协和医院、依图科技：新冠肺炎智能影像评价系统

依图胸部CT新型冠状病毒肺炎智能评价系统可实现前中后期的全流程辅助诊断，并采用创新的人工智能全肺定量分析技术，提升诊断的速度和精度，帮助医生快速检出、定量检测、疗效评价。具体功能和性能包括：1）智能检出，肺炎病变检出率敏感性达97.3%，特异性达99%；2）智能分析，对肺炎严重程度进行量化评价，2-3秒内完成定量分析；3）智能随访，智能随访分析患者病程，精准匹配历史影像，自动分析病情的转移和发展。

疫情爆发后，多套AI系统投入抗击新冠肺炎疫情的一线战斗之中，为疫情防控提供技术支撑。

故专家点评为：仁心仁术。

41.杭州市委党校防疫隔离区、武汉协和医院，擎朗智能：无人配送机器人

疫情出现后，擎朗智能第一时间开展“智能抗疫，驰援全国疫区”计划。自1月25日起，深夜连线24h内调度16台配送机器人送达杭州市委党校，为TR188次航班219名被隔离乘客提供物资即时配送服务。对于抗疫一线的湖北地区，紧急从上海调拨了20台机器人，服务于武汉石牌岭方舱医院、武汉协和医院等医院和临时隔离点。除了为患者送药送餐之后，擎朗智能也联手美团与中国饭店协会推了“无接触餐厅”，由擎朗送餐机器人提供无接触送餐、无接触收餐等服务，兼顾疫情防控和健康用餐。

擎朗智能配送机器人替代人工提供全自主、免接触式的物资配送，不但避免感染，还减轻抗疫一线工作者的负担，弥补防护用品不足影响，在餐饮行业则可以保障从业人员以及食客的安全。

故专家点评为：大显身手。

42.中山大学第八附属医院、沈阳市第四人民医院，中智卫安：智能服务机器人多场景应用

中智卫安的医疗系统防疫方案已在北京、上海、深圳、武汉、丹江口、吉安、重庆等全国各地的多家医院落地应用。中山大学附属第八医院、河北医科大学第四医院、沈阳市第四人民医院等多所医院都可以看到中智卫安的智能测温门岗机器人、消毒喷雾机器人、智能导诊机器人、配送机器人等多款智能服务机器人产品。

在机器人加持之下，全国医院卫生防疫工作得到进一步完善与强化。以疫情防控核心技能——“测温”为例，使用智能测温门岗机器人的医院，相较于医务人员手动测温，每日节约人力成本61.5%，单人工作量下降83%，检测效率由4人/分钟提升至15人/分钟，极大地缓解了医疗系统面临的人力紧张局势。

故专家点评为：雪中送炭。

43.武汉雷神山医院、火神山医院等，联影智能：天眼智能平台

联影“天眼智能平台”，可在避免医生与患者的接触下，实现一分钟扫描一位患者，每天检查量可达200-300人次。联影智能算法搭载于天眼CT，患者无需脱下口罩，即可识别人脸及全身位置信息，实现智能定位和摆位；医生无需进入扫描间，设备就可以自动、精准地完成患者摆位和扫描等流程，大大降低交叉感染风险。

联影智能与CT设备“珠联璧合”，为抗疫一线提供智能精准的扫描解决方案，在武汉雷神山医院、火神山医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、上海交通大学医学院附属瑞金医院、上海市第四人民医院，以及武汉数十个方舱医院移动CT上投入使用。

故专家点评为：强强联合。

44.武汉中心医院等、钛米机器人：钛米智能消毒机器人

疫情爆发以来，钛米机器人第一时间开展疫情防控工作，迅速为武汉为主的多个城市输送消毒机器人，保障疫情现场的消毒防控工作正常运行。

钛米智能消毒机器人针对环境物表和空气进行自主移动式多点消毒，充分弥补了传统固定式空气消毒机、紫外线灯管及化学熏蒸法的不足。重点针对患者、医护、医废的高频活动区域进行沿路经高水平消毒，针对患者和医护人员的所处区域进行多点终末消毒。

故专家点评为：开路先锋。

45.重庆医科大学附属第一医院、推想科技：肺炎智能辅助筛查和疫情监测系统

2020年2月，推想科技肺炎智能辅助筛查和疫情监测系统正式在重医附一院投入使用，该系统可以帮助医生快速筛查出新冠肺炎疑似患者并给出预警提示，同时帮助医生准确判断病人病情，为诊断和治疗提供依据。此外，该系统前后CT片精细对比功能可以详细对比病患者前后胸部影像学变化，提供量化指标，为病情变化和疗效评估提供依据。

该系统还可以通过疫情可视化系统，与其他相关数据一起组成决策体系数据，从而形成上下联动的区域疫情监测与防控信息网络，为疫情管控及医疗决策提供快速的、准确的、科学的、直观的数据与图表分析结果，为疫情监控决策做好支持。

故专家点评为：事捷功倍。

46.上海儿童医学中心、森亿智能：智慧交班系统

传统交班记录需要值班医生、护士在交班记录本上记录，往往需要一个多小时完成，森亿的智慧交班系统可以自动对交班区间内患者流转及特殊患者病情信息进行汇总、统计，值班医护人员只需要对特殊事件进行记录即可，大大缩短了交班记录书写时间。

在森亿的智慧交班系统中，医护人员可以随时查看患者的详细病情资料，AI辅助判断病史、诊断、检查、治疗的准确性，有助于医护人员全面掌握患者病情、减少错误、及时调整治疗方案。

故专家点评为：面面俱到。

47.中国人民大学、苏州科达：科达智慧教室

智慧教室里，科达部署两台智能摄像机和一台视讯终端，中心虚拟化部署统一平台系统深度对接嘉课堂学习平台，实现线上线下混合式教学。对老师而言，EPTZ教师摄像机基于人脸识别技术可自动导播，老师无感知，录制的教学视频可作为常态化录播系统使用，也可进行教学直播，连接线上线下，满足后疫情时代常态化交互式线上学习的需求。对学生而言，上课视频可回看，自主导播将导播的权力交给学生，满足差异化的观看习惯。

改善教学效果、激发学习兴趣、提高教育质量，智慧教室解决方案用视频科技赋能教育教学改革。

故专家点评为：惠而不费。

48.浙江大学、阿里巴巴达摩院：阿里小蛮驴

2020年天猫双11，浙江大学成为全球首个纯机器人送货高校，由达摩院小蛮驴带队的22个机器人进入浙大紫金港校区，截至11日共完成3万件包裹的配送，为同学省下约1万小时取件时间。机器人编队每天早9点忙到晚9点，把需要配送的包裹从菜鸟驿站分送27栋宿舍楼。在人、车、非机动车混杂的环境中，机器人既要确保行车安全、也要确保送货效率，上岗以来送货准点率始终保持在97%以上。

伴随人工智能和自动驾驶技术的进步，物流机器人日益被视作最有前景的末端配送解决方案。

故专家点评为：快马加鞭。

49.杭州中国丝绸城步行街、网易伏羲：“AI+文旅”解决方案

网易伏羲深度参与步行街改造升级项目，为街区增添了AI捏脸、AI写诗、AI音乐舞蹈、AI虚拟人导览等互动体验。游客可以在逛街购物的同时，打卡AI互动的玩法，全方位感受丝绸的魅力。

故专家点评为：齐驱并进。

50.山东大学、宇视科技：数字化迎新解决方案

在山东大学2020级迎新工作中，宇视以人证核验和非接触式测温为技术核心打造数字化迎新方案。在各个新生报到处设立宇视人证核验终端，智能采集录入学生照片，与生源信息及照片进行实时比对，快速核实新生身份；在校门口、体育馆、教室等重点场所部署宇视“热影66”测温门禁一体机，支持身份智能识别、非接触测温、佩戴口罩检测多功能一体化；通过统一的数据管理平台，对新生报到信息实时记录，通过可视化界面动态展示迎新最新进展。

前端部署多类AIoT智能设备，搭配后端统一的数据管理平台，大大提升新生信息处理效率。

故专家点评为：忙中有序。

真实案例：人工智能（AI）产品设计复盘

本文笔者从工作项目实践出发，并结合具体案例分享了人工智能产品设计过程中遇到的一些问题以及具体操作方案，供大家一同参考和学习。

对于AI产品一直抱有好奇之心，正好前端时间负责了我厂手机系统AI产品“智慧识屏”的落地，分享一些产品设计中的所思所想，大家轻拍。

产品示意图如下（避嫌，用友商），一种无搜索框的搜索功能，用户可以在任何APP（应用）里，通过单指长按目标区域的文本或者图片，来获取所需要的信息或服务。

示例中“战狼、战狼2、战狼3被识别为电影”用到自然语言处理技术（NLP），故而智慧识屏被划分为AI产品系。

AI产品是一个很好的宣传概念，但是，用户不会为AI技术买单，只会因AI产品能更好的解决问题才使用。AI产品还得回到产品的本质，下文从三个点展开：

智慧识屏要解决的问题；智慧识屏提供的解决方案；AI技术特点相对应的产品设计原则。智慧识屏要解决的问题

安卓APP是一个个可提供垂类标准化服务的信息孤岛，只会支持APP内的信息服务搜索，没有对外搜索的意愿和通道，信息流转不畅会带来一些麻烦，举个例子：

想搞明白“亲爱的，热爱的”是什么，目前主要的操作路径如下：

触发文本选择状态——选择相应的文本（亲爱的，热爱的）——复制——系统切换APP——找到目标APP（百度或者豆瓣）——APP内搜索——回到触发应用（微信）；

可以看出“操作麻烦（光标好难操作，我的红萝卜大拇指啊！）”且“操作路径长”，类似的场景还有很多，且我们每个人每天都可能遇到类似问题。

另外一个层面，资源侧，比如百度、豆瓣等，对于流量的需要是永恒的，精准的流量更是来者不拒。综合用户和资源角度，解决这个问题的价值就凸显出来。

因为各APP内的信息只有系统级别可以授权获取，手机系统变成了最适合也最应该的问题解决方，且因可以拿到更多的“搜索前”场景信息：上下文信息、环境信息和用户信息，搜索的效率有机会优于通用搜索引擎。

智慧识屏提供的解决方案

上文提到的例子在智慧识屏的操作路径，soeasy！

可以看出，相较于用户当前“操作麻烦，操作路径长”解决方法，智慧识屏是一个便捷触达所需信息服务的搜索通道，主要从服务触达效率和服务质量两个层面去拉大“新旧体验差”，两个点：便捷触达和服务满足。

1.便捷触达

用户使用APP时，内容浏览或功能使用是主诉求，搜索是低频高级需求，因而，智慧识屏需要被用户主动唤起。

便捷触达是指功能唤起的方式友好，触达想搜索信息的操作路径短。

功能唤起的方式在比较了“手机物理键、单指长按、单指大面积长按、双指长按、复制后”等方式后，选用了“单指长按”，有以下考虑：

用户已有的解决路径就是从“单指长按”开始，采用这个手势，智慧识屏相当于在用户有搜索意图的信号时就去提醒用户：这有一条捷径！单指长按是一个系统常用手势，且可以收敛用户目标搜索词的区间，给用户少但精确的选择；单指长按也会带来误触的负面体验，这块可以通过一些技术手段来处理，减少负面影响。

“单指长按”指定了目标区域，但是系统还是没办法判断用户想搜索的关键词或意图，只能多拿目标区域文本（现在以段落来单位），提取相关关键词及服务，让用户去选择，图片也是类似情况。

综上，智慧识屏流程有三部分：功能唤起、服务选择、服务浏览。

触达信息的路径要短，就要每一个部分展示尽可能多的必要信息，能在“服务选择”卡片侧给的信息就在卡片侧给，比如快递当前状态、航班车次的出发到达信息都尽可能放在“服务选择”的卡片侧，用户瞅一眼就结束；用户有需要了解更多详情时，再以“服务浏览”的方式去满足。

2.服务满足

服务满足是指根据用户触发关键词提供的服务是精准且有价值的。

雅虎提出的搜索意图三大分类：导航类、信息类、资源服务类，在智慧识屏中依然有用，只是会有一些手机的特殊场景，比如智慧识屏会覆盖“淘口令、吱口令”这样因为腾讯和阿里巴巴互相屏蔽衍生的导航类需求。

手机系统生态中，用户会用APP来满足头部已标准化的需求，搜索引擎来解决中长尾的需求。

智慧识屏也是尽可能延续用户这样APP服务为主，搜索引擎辅助的思路。

目前智慧识屏支持的品类服务主要在下图中第一和第四象限，以APP提供服务为第一优先级，比如电影类会提供“可了解详情的豆瓣资源”和“可观看视频的腾讯视频等资源”，后面会根据用户行为分析把服务逐步扩展到第二和第三象限。

服务载体除了APP，还会更多支持“快应用”这种厂商侧重推且可控体验的载体。

智慧识屏提供的每一个服务都是基于用户的兴趣点，有些兴趣点即时服务即可，有些需持续关注。

关注的兴趣点状态需要被展示、被管理，依赖于更多的系统产品（如负一屏、日程、用户中心等）与智慧识屏联动起来，这样服务链路才会完整。

另外，用户触发时，“搜索前场景信息”能辅助“搜索意图判断”，比如用户如果在“电商类”APP触发电商类标题，意图会是什么呢？如果你能提供全网最低价呢？

这块贴合场景的定向服务，会是用户对于产品的强记忆点，持续的挖掘“功能覆盖人群大”且“留存率高”的功能，是智慧识屏目前服务满足的重点迭代方向。

最后，套用俞军老师的用户价值公式：用户价值=（新体验–旧体验）-换用成本，智慧识屏可以通过产品设计来不断拉大“新旧体验差”，但是这个产品要被用户接受；

还有“换用成本”，可以通过用户引导来转换，也可以通过运营、宣传来转换，但最核心的一个点还是需要找到“大众、留存高”的常规功能去逐步教育用户打开功能、使用功能、了解智慧识屏的核心价值！

AI技术特点相对应的产品原则

AI模型的推理能力是产品质量的最重要组成部分。推理是概率性正确，依赖于大数据和模型算法，需要不断迭代。大部分品类，准确率和召回率达到90%，算非常不错了。

产品侧要尊重上述AI模型的现实和规律，扬长避短，总结的原则有三：

1.数据驱动

智慧识屏核心的价值是帮用户快速触达服务，触达服务的准确率是“服务满足”的前置条件，各类别模型的准确率和召回率是最最最重要的指标，预示着当前品类用户的满意程度。

用户行为日志是用户需求挖掘的宝地，用日志分析当前提供服务的满足度，以及挖掘潜在用户需求，迭代验证产品方案，这样的产品闭环跑通，智慧识屏才能健康的运转下去。

上述统计指标和用户行为日志分析，用数据驱动产品迭代，是AI产品中非常重要的部分，每天必备。

2.容错设计

模型的推理会有概率性错误，加上产品覆盖类型不会一蹴而就，这会让用户有概率得不到服务满足，需要有容错设计来解决这个阶段状况。

智慧识屏的“文本”功能，每次功能触发都稳定存在，除了满足用户主动的文本编辑能力之外，一个重要的角色就是容错，承担服务满足不了时的托底，用户可以通过选择相关文本去搜索，服务链路不能断。

3.上新的机制

受限于研发、测试等资源，AI模型的迭代速度（比如产品覆盖品类的扩充速度）与产品可迭代的速度可能并不匹配。而时间成本对任何产品来说，都是最宝贵的资源。

所以建议，在品类上新这样可标准化的流程里，从产品初期就定义好产品的信息架构：可复用已有的产品样式，也可快速服务器上新的产品样式。

这样不管是品类上新，运营活动，还是小流量灰度，都可以更快速的拿到产品数据，驱动产品快速迭代。

上述的产品原则是在当前的产品状态和投产比基础上一些思考，非绝对概念，随时欢迎大家探讨相关的话题，感谢阅读！

作者：何其多多；公众号：何其多多，手机行业产品汪，AI行业产品汪，欢迎来撩！

本文由@何其多多原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于CC0协议。

徐向东等：190例医疗健康人工智能应用案例分析

2.1.3卫生事业管理类

主要收集公共卫生管理、医院管理、分级诊疗、医患沟通、人文关怀等应用案例，如患者随访、护理质量管理等。在此类应用的24个案例中，主要以健康大数据管理为主，侧重于提升医院管理水平，支撑分级诊疗工作开展。

2.1.4药物研发类

主要收集新药发现阶段与临床试验等应用案例，如靶点筛选、药物发掘、药物优化、服药依从性管理、药物晶型预测等，但此类案例缺失，分析其原因：首先，本次案例征集主要针对医疗卫生机构，没有涉及到药品研发及生产过程；其次，对药物研发，尤其是基于分子生物学的分子功能分析等需求关注较少。

2.1.5其他

主要关注“防病辅医研药协管”以外的智能化应用案例，申报案例有智能护理包、智能平台、物流机器人等。

2.2分析结果

2.2.1申报案例以医疗卫生机构为主

按照东、中、西部地区进行统计，东部地区申报案例数量为120例，占比63%，占比较高；中部地区为31例，占比16%；西部地区为39例，占比21%。按照医疗卫生机构类别进行统计，各级医疗机构共111家，占比81%，其中三级医院99家，二级医院5家，一级及未定级医院7家；公共卫生单位22家，占比16%；科研院所4家，占比3%。

申报项目数量排前3位的省份分别是广东省22例、北京市20例、上海市和浙江省同为16例。深圳市申报项目12例，占了广东省的一半以上。报送案例数量超过10例的还有山东省、四川省、江苏省、安徽省、重庆市和福建省。

2.2.2疾病辅助诊断应用超过半数以上，以医学影像应用为主

现代医学属于循证医学，影像检查，是现代医疗诊断的主要依据之一。医学影像的数据具有可获得、易标注、质量较好、数据标准化程度较高等特点，使得人工智能在医学影像应用中最为成熟。大部分案例通过对病灶或靶区的自动勾画，以及三维模型的重建，实现影像分类、靶点检测、图像分割、影像检索。本次疾病辅助诊断案例大多以医学影像数据为基础，从原始数据中得出抽象的泛化特征，通过反复学习和模型建立进行判断，完成医学影像识别应用。许多医院通过使用人工智能医学图像识别系统，提升诊断效率和精准度。基层医疗卫生机构通过信息技术赋能，提升诊断水平、促进医疗资源下沉。

2.2.3辅助诊断应用以肺结节、肿瘤、心脑血管、眼底病等疾病为主

（1）肺结节等肺部疾病检测及诊断案例有46例。案例多通过人工智能技术辅助完成诊断工作，并基于筛查结果自动生成结构化诊断报告。

（2）肿瘤筛查申报案例有30例。主要通过人工智能算法自动识别病灶及评估肿瘤良恶性概率，同时根据病灶位置、大小、密度、钙化及良恶性等征象特征，作出预测。多数还可以自动匹配具有病理结果的相似病理，作为当前病例的诊断参考。该类案例主要包括肺癌筛查及检测、妇女两癌筛查（乳腺、宫颈）、消化道肿瘤筛查、肝癌筛查等。

（3）心脑血管疾病案例为15例。主要包括心电图辅助诊断检测及监护、围术期超声心动图检测、冠状动脉疾病诊断和预测、静脉血栓塞及心脑血管斑块和狭窄检出等。

（4）眼底疾病申报情况。案例主要包括糖网病、黄斑水肿、高度近视眼底改变、黄斑病变、视网膜分支静脉阻塞、视网膜中央静脉阻塞等相关疾病的智能化筛查和识别。

3.人工智能技术应用分析

近两年，巨大的医疗健康需求，快速发展的数据技术，让医疗人工智能备受各界关注。有报告将人工智能分为机器学习、知识工程、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、计算机图形学、多媒体技术、人机交互、机器人、数据库技术、可视化、数据挖掘、信息检索与推荐13个[2]技术领域。本文主要对照机器学习、知识工程等7个技术点，对本次案例进行分析后发现，超过84%的案例实现了多任务、多模态的技术模式，如在肺部疾病、心脑血管、消化道、乳腺及宫颈癌、眼科等疾病筛查及辅助诊断治疗中，采用计算机视觉、知识工程、自然语言处理（naturallanguageprocessing，NLP）等技术，实现医学图像分割、病灶识别分类、知识库建立等功能。在智能导诊系统中，采用语音识别、NLP、自动驾驶等，实现语音识别与分析，并引导患者就医。在疾病辅助诊断案例中，通过大数据技术进行大规模数据获取，利用知识图谱、大规模语义网络技术，建立知识库等自动识别和自动归类等。

3.1机器学习技术

机器学习主要涉及到算法的选择、分类器的构建[3]。算法通过输入的数据进行自动学习获得知识，并基于输入数据建立模型，对新数据进行精确预测。数据的积累有利于分类器性能的提升。机器学习可以从大量医疗数据集的数据中学习和识别，为医疗健康人工智能的辅助诊断和辅助治疗提供支持。机器学习又分为有监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等。深度学习是一种特定形式的机器学习，随着卷积神经网络、深度置信网络等技术的进步，深度学习引领了图像识别和语音识别等领域的突破性进展。

在此次分析的190例医疗健康人工智能应用案例中，有65例使用了机器学习技术，包括支持向量机（supportvectormachine,SVM）算法、决策树算法、回归预测算法、推荐算法等，应用范围包括导诊导医机器人、传染病和慢性病预测及筛查系统、智能诊断系统（儿科、血液病、心脑血管、消化道、肺部诊断、肿瘤等）、临床用药辅助决策系统、健康管理系统等。有108例使用了深度学习技术，包括NLP、即时定位与地图构建（simultaneouslocalizationandmapping，SLAM）、计算机视觉、语音语义技术等，应用范围包括导诊导医系统、传染病和慢性病预测及筛查系统、智能诊断筛查系统（儿科、血液病、心脑血管、消化道、宫颈及乳腺癌、肺部疾病、眼科、肿瘤等）、骨科术前方案制定系统、术后康复评定系统、急诊（救）辅助决策系统、临床用药辅助决策系统、健康管理系统等。

3.2知识工程（专家系统）

业界对知识工程定义为将知识集成到计算机系统，从而完成需要特定领域专家才能完成的复杂任务。专家系统是知识工程的雏形或简单呈现，计算机系统从诊断、检查等数据中，半自动或自动获取知识，由于没有明确的知识库和推理机，直接模拟诊断缺乏灵活性。随着算力算法、知识图谱和自然语言识别等进步，知识工程已经从单纯的搜集获取信息转变为自动化的知识服务，通过为数据添加语义/知识，完成从数据到信息、到知识，最终到智能应用的转变过程[8]。由于医疗诊断是一项典型的专家任务，所以知识工程是应用较早、使用广泛、卓有成效的人工智能技术。本次案例中，有7例使用了专家系统作为关键字，应用范围包括基于医疗检查结果进行分析和判断的医疗检查解释系统，心脑血管、肿瘤等诊断专家系统，慢病及中医健康管理专家系统等。例如：智能病史采集系统主要面向门诊诊疗，提供智能问诊、病史采集、病历自动生成、病程可视化等能力，覆盖消化、呼吸、内分泌等专科常见病、多发病，在患者就诊时，系统已自动传输、提前采集，并生成的智能病史至医生电子病历系统。糖尿病智能管理处方系统将国内外糖尿病及相关并发症的各类指南和共识中的要义转换成数字医学规则，通过收集患者糖尿病影响因子，结合用户画像模型及糖尿病知识库，指导患者正确饮食，监测血糖、运动、足部护理等，智能生成“糖尿病个体化控制处方”，对患者进行智能化、个性化正向干预。

3.3计算机视觉

计算机视觉技术是使计算机具有类似人类眼睛所具有的分割、分类、识别、跟踪、判别、决策等功能。本次许多案例都利用相关技术，提供了较好的应用案例。冠状动脉CT血管造影（CTangiography，CTA）是经静脉注射造影剂后，CT扫描并计算机重建的心脏冠状动脉成像的一种检查方法，案例医院在冠状动脉CTA后处理及诊断应用中，采取对图像分割技术、三维重建、血管中心线提取、斑块和狭窄识别判别等技术，为医生提供更精细化的图像处理，辅助医生提高效率，对质量控制起到非常好的作用。有的案例医院通过肺癌影像智能应用，对检测出的肺结节，描述其大小、体积、密度、CT值等形态特征，并基于算法智能分析胸部CT其他影像表现，如针对分叶、毛刺、胸膜凹陷、空洞、空泡、钙化，6种常见的良恶性征象，提示良性、恶性肺部病变的概率评估，供医师参考。同时，自动匹配相似病理结果，提供结构化的定量评估、进行多平面重组（MPR）追踪和随访分析。皮肤病学的基础是皮损的可视化特征，很多皮肤病特征适合使用计算机视觉进行辅助诊断，有的案例医院利用已标注的皮肤影像资源，能识别的皮肤疾病数量达50余种，并形成皮肤肿瘤、黑甲、银屑病、白癜风等疾病的辅助诊断管理平台。

3.4自然语言处理（NLP）

自然语言处理是实现人机间信息交流的重要技术和环节，自然语言处理就是计算机理解自然语言，包括自然语言理解和自然语言生成两个方面。有的案例医院利用智能化静脉血栓栓塞症智能管理系统，针对静脉血栓形成及肺血栓栓塞症对文献和指南进行汇编，构建标准化名词和数据集。利用NLP技术从既往病史、检查报告、病理报告、临床诊断、手术记录识别出指标信息，通过归一化处理、逻辑推理等操作，实现对患者的自动量表评分，大幅提升效率和效果。有的医院建立覆盖90%儿童的亚专科智能病种库，将非结构化文本形式的病历数据变成规范化、标准化、结构化的数据，以便计算机辅助诊断系统可以准确完整地“读懂”病历。然后，将文本病历转换成输入部分，包含患儿的性别、年龄等基本信息，身高、体重等生命体征，以及症状、化验指标和影像检查标志物等，把诊断结果作为输出部分。利用高年资儿科医生标注诊断，确定金标准测试集，来判断算法的准确度。

3.5语音识别

语音识别应用主要包含两个方面：一方面，提取语音库中语音样本进行学习和训练；另一方面，语音信号的准确识别。识别结果的好坏与模板库是否准确、模型参数的好坏，以及特征参数的选择都有直接关系。我国语音识别相关技术基本与国外先进技术处于同一档次[5]。有的案例医院在门诊医生站嵌入语音电子病历系统，通过对病历数据与用户使用系统中产生的真实音频数据的训练，形成定制版的医疗语言模型，并利用海量语料训练语言模型融合，获得更好的语言模型，保证医生在真实使用场景中，识别准确度越来越精准。另外，面对医生诊间背景噪音、医生方言口音等具体问题，建立不同方言和不同类型背景噪声的海量语音数据，通过先进的区分性训练方法，进行语音建模，使语音识别在复杂应用环境下均有良好的效果。有的案例医院在患者病情随访中心使用语音识别技术，通过终端自动拨打患者电话，真人真音与患者进行出院随访沟通，并有效地采集患者回答的信息，将患者回答的语音自动转录为文字记录，大大减轻医务人员工作量，保证病人随访的质量。

3.6机器人

联合国标准化组织给机器人定义为“一种可编程和多功能的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可用电脑改变和可编程动作的专门系统。一般由执行机构、驱动装置、检测装置和控制系统及复杂机械等组成。”机器人既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序进行行动。

有的案例医院利用导医机器人，集成导诊分诊、院内导航、健康宣教等功能于一体，利用语音识别、自然语言理解、语音合成、人脸检测等技术，以“患者需求引导功能”模式，利用声源定位技术，主动判断声源方位，开展导医服务。有的案例医院利用物流机器人，应用于手术室、静脉补液配送、标本运送等场景。物流机器人利用物联网，基于计算机视觉的多源传感器融合导航技术与环境感知技术，具备适应医院室内定位和导航的传感系统和模块，实现了自主定位导航、自主电梯控制、自主门禁控制、医疗物品运输等功能。

3.7人机交互技术

人机交互（human-computerinteraction，HCI），是人与计算机之间为完成某项任务所进行的信息交换过程。由于人体动作蕴含丰富的语义，动作交互技术不仅体现了感知技术的发展，也需要发现或设计有明确交互语义的动作。在本次案例中，有的医院针对脑卒中、帕金森病、阿尔茨海默病等重大神经系统疾病，应用多模态自然人机交互系统，从患者书写运动中，提取认知与运动功能特征，建立正常人/患者的运动及笔迹模型，从而实现神经功能异常检测与辅助诊断。基于深度视觉捕捉技术隐式获取人体在自然行走状态下的运动学参数，包括步速、步频、步长、步宽、协调性等运动学特征，构建神经系统疾病分类预测模型等。将惯性传感器与日常餐具结合，利用患者在吃饭、喝水中，使用餐具时的手部运动行为，提取震颤、迟缓等病症相关特征，建立正常人/患者的动作模型，对帕金森病患者进行运动功能评估等，为神经医学检测提供定量化、多模态和非任务态监测的支持。

图片来源：图虫创意

4.讨论

4.1亟需构建统一完整的人工智能应用评价体系

4.1.1人工智能应用与信息化应用评估的区别

人工智能应用与信息化应用有本质的区别。信息化是将传统业务中的流程和数据，通过建设信息系统，将技术应用于个别资源或流程来提高效率。智能化是使对象具备灵敏、准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、行之有效的执行功能而进行的工作。智能化也是从人工到自动再到自主的过程[5]。人工智能是由人工建设的系统或数据学习所表现出来的智能，是使机器/系统能够完成一些通常需要人类智慧才能完成的复杂任务的技术和方法论，也是实现智能化的主要途径。

为了更好的推动医疗健康人工智能应用的发展，国家卫生健康委统计信息中心联合医疗机构、研究机构及相关企业，建立了医疗健康人工智能应用评估模型。评估模型主要围绕医学智能应用、智商评估，分为基础环境、智能应用、服务效能3个方面。基础环境是指数据环境、网络环境、基础架构、人才储备等。智能应用是最能体现医疗服务系统智能水平的核心部分，早期的初级智能主要表现为自动化能力；中期则主要体现在基本的认知能力，包括知识的获取和发现，且具备一定的自我学习能力；高级的智慧则体现在主动识别、主动发现、自我学习能力，有一定的逻辑思维能力。服务效能是智能化的最终目标，即改善医疗服务效能，提升医疗服务能力。

4.1.2评价指标体系有待在应用中完善

针对应用评估模型，前期已设计完成医疗健康人工智能应用评价指标，评价指标体系设立了5个一级指标：创新性、有用性、易用性、安全与隐私性、普适性。创新性主要对模式创新程度和技术先进性两个维度进行评价，评价点包括解决的问题是否热点、前沿，应用模式是否创新，利用数据资源是否新颖，是否应用人工智能技术算法，所采用的人工智能技术是否前沿，是否针对健康医疗领域问题有较大贡献等；有用性指标充分考虑了效率、效能和经济性等因素，如有用性、易用性、安全与隐私性、用户体验等；易用性主要对医护人员的操作简捷和兼容扩展性进行评价；安全与隐私性主要围绕医疗安全、系统安全和隐私性3个维度进行评价，包括医院有明确的机制、流程、指南，以保障医疗安全；有明确应急预案及措施，以尽可能地减少差错损失，保证系统运行的安全性与稳定性，确保用户敏感信息不被泄露；普适性主要围绕全局应用能力、跨域推广能力等进行评价。

本次案例评审，按照评价指标体系对案例申报文档进行分析与评价，检验了评价体系对应用的指导和评价作用，但整个评价指标有待在实际应用中进一步完善，并在系统性、完整性等方面有待提高。

4.2数据是医疗健康人工智能应用发展的基础

4.2.1人工智能应用前提是医疗数据可用性

医疗健康数据具有真实性强、敏感度高、覆盖面广、规模大、数据结构多样和逻辑复杂等[7]的特点。这些真实记录诊疗、检查等活动的数据，不仅反应了患者个体与疾病的对应关系，也在宏观上包含了疾病传播、地区流行病发病情况、区域人口健康状况等，数据敏感度高。医院内部的信息系统众多，各个系统之间的数据关系及数据结构复杂，还需要集成和融合异构数据集，如图像、生理数据、文本（非标准化或非结构化信息，以及不同的组学概况，包括基因、代谢等）。所以，医疗健康数据的可获取性、安全性、标准化、共享交互能力、伦理性等，将直接决定了医疗健康人工智能应用的发展。

4.2.2借鉴国外医疗人工智能应用数据治理

有学者对美国医疗人工智能应用研究发现[8]，美国的医疗人工智能技术已逐渐从早期的数据整合阶段，即由于医疗数据标准化低、共享机制弱造成的人工智能在医疗行业的应用领域和效果受限阶段，逐渐过渡到数据共享+感知智能阶段；实现了医疗数据的融合，已出现效果较好的辅助性医疗系统，最后进入认知智能+健康大数据阶段；人工智能整体上从感知智能向认知智能发展，健康大数据的获取成本也将降低，该阶段也将出现替代人类医生的人工智能应用。

4.2.3我国医疗数据治理存在的主要差距及对策

医院信息化经过多年的发展，积累了大量的诊疗、检验与检查等数据，一些人工智能企业一般通过获得单一医院的数据进行模型训练，但单一来源的训练结果易产生偏差[9]。训练数据来源医院产生的影像数据诊断灵敏度高，而其他医疗机构数据来源的数据诊断灵敏度低，不同医院之间临床数据往往会有系统性偏差。人工智能所需数据的多样性是一个重要问题。不同医院之间的系统由于缺乏标准的数据采集和共享平台，大量珍贵的疾病数据散落在不同系统、不同平台中，使得数据的获取及标准化程度较低。此外，由于对数据的理解、标注等需要大量临床医生的参与，医生因有大量的临床工作，对于人工智能的应用往往是靠热情，一般利用闲暇时间，促使应用推进效果不明显；人工智能系统对数据和其他系统接口的兼容性、易操作性、对环境的适应性，数据处理的速度及准确性等，均成为限制医疗人工智能快速发展的瓶颈[10]。

推动人工智能与医疗健康的深度融合，要在数据管理上投入更多的关注，要建立、健全数据管理机制，提高数据标准化和数据质量。同时，需要推动数据资源开放共享，加快解决医院内部、医疗卫生行业的数据孤岛、数据碎片化等难题，形成系统化数据采集和管理的系统。通过对治疗、检验检查、用药、健康管理等各类数据的采集、传输、分析，形成智能反馈，实现全要素、全生命周期、全医疗健康流程的对接。

4.3培植、建立医疗健康人工智能应用示范基地

4.3.1应用示范基地能力要求

参考其他行业的融合推进经验[11]，选取医院信息化治理体系健全、信息化基础较好的医院，积极发挥重点应用的示范作用。医疗健康人工智能基地的选择，可考虑4个维度的核心能力，医院智能化战略能力，包括对人工智能驱动医疗业务的理解、创新应用能力等；医院信息化组织能力，主要包括管理层、业务层和技术层的融合，人工智能不是单纯的信息化和技术问题，需要专业医生的深入参与；最后，最重要的维度是数据。医院需要将数据作为主要的战略发展资源进行管理，不但要数据质量能力高，还要数据服务能力支持度高，并有较高的数据安全意识和手段。

4.3.2加强示范基地的配套建设

医疗健康与人工智能深入融合，实际上是医疗健康行业AI赋能的过程。加强示范基地的配套建设，尽快完善建设内容，建立“人工智能+医疗健康”数据训练科目，为推动医疗健康业与人工智能融合发展，提供安全、标准的数据资源和训练环境；与人工智能的研究机构、企业合作，以场景应用为抓手，通过“技术投入+场景应用”双轮驱动，加深产品设计、应用转化等各场景融合程度，推动培育人工智能和医疗健康行业深度融合的创新项目。

5.结语

通过对征集案例的分析，可以看出医疗健康人工智能应用目前较多的还是单纯场景或单纯应用的工程实践，距离成为一门成熟的科学体系还有一定距离。医疗健康人工智能的应用和技术需进一步拓展及深化。由于人工智能在医疗健康领域的发展，既对提高居民生活水平、解决民生问题等至关重要，也在国家发展中具有重要的战略意义。所以，要加大基础建设力度，建立系统完整的应用评价体系，加强数据治理和数据质量管理。通过建立医疗健康人工智能应用示范基地，实现产、学、研有机结合，跨学科联动发展，推动我国医疗健康人工智能应用健康发展。

参考文献：

[1]胡建平.医疗健康人工智能发展框架与趋势分析[J].中国卫生信息管理杂志，2018,15(5):485-491.

[2]清华大学.《2019中国人工智能发展报告》.清华大学AMiner平台

[3]梁书彤,郭茂祖,赵玲玲.基于机器学习的医疗决策支持系统综述[J].计算机工程与应用,2019,55(19):1-11.

[4]韩普,马健,张嘉明,等.基于多数据源融合的医疗知识图谱框架构建研究[J].现代情报,2019,39(06):81-90.

[5]王红迁,汪鹏,左锋,等.医疗智能语音识别系统的研发与应用[J].中国数字医学,2018,13(10):5-7，13.

[6]数据工匠俱乐部.数据化、信息化、数字化和智能化之间联系和区别解析.2019.12.19.https://zgsjgjjlb.shangyexinzhi.com

[7]国家卫生健康委统计信息中心.医院数据治理框架、技术与实现[M].北京:人民卫生出版社,2019.

[8]谢俊祥,张琳,李勇.美国医疗人工智能概况、问题及愿景分析——基于美国人工智能系列报告的解析[J].中国医疗器械信息,2019,25(17):24-28.

[9]辛磊.医学人工智能发展现状及未来方向[J].山西医药杂志,2019,48(17):2112-2115.

[10]田雪晴,游茂.我国医学人工智能在医疗机构发展面临的问题及政策建议[J].卫生软科学,2019,33(10):42-44.

[11]刘慧琳,连晓鹏.广东推动人工智能与实体经济深度融合[J].广东经济,2018，27(6):12-21.

作者简介：徐向东（1968—），女，处长，研究员；研究方向：医院信息化、区域信息平台等；胡建平（1964—），男，副主任，研究员；研究方向：医院信息化、区域信息平台、卫生信息标准。返回搜狐，查看更多