人工智能下的工业制造应用与趋势
人工智能下的工业制造应用与趋势时间：2023-05-3111:44:55
摘要：在数字化浪潮的驱动下，人工智能由理论逐渐走向应用与实践，并带动了工业智能制造的飞速发展。基于人工智能的时代背景，本文阐述了我国智能制造的发展现状，结合国际标准介绍了参考模型RAMI4.0与生态系统SMS，并分析了我国在该领域面临的困境。此外，本文结合RFID技术和Agent技术分析了人工智能在工业智能制造领域的应用，并对未来发展提出展望。
关键词：智能制造；人工智能；参考模型；RFID技术；Agent技术
随着时代的发展，人工智能技术在我国的关注度逐年提高，其热门的衍生应用包括工业智能制造与人工智能的融合。制造智能化的过程不仅涉及技术且涉及企业组织流程的重构和商业模式的创新，甚至能够影响企业战略发展的进程。由于人工智能技术的融合，智能制造在我国也呈现出广阔的发展前景。
1人工智能时代的语境分析
1.1人工智能的发展现状
智能制造最初被定义为机器人应用制造软件系统技术、集成系统工程以及机器人视觉等技术，实行批量生产的系统性过程。如今，中国AI企业超过1000家，已成为人工智能发展最快的国家之一。到2020年，中国人工智能市场规模将超过700亿元。然而，我国仍处于人工智能发展的初级阶段，在诸多关键指标上与美国还存在较大差距。我国的工业制造企业更青睐技术相对成熟及应用场景更清晰的领域，而对基础层关注较少。人工智能主要产业链有三个层面：基础层，即芯片、算法框架等；技术层，即计算机视觉、自然语义理解、语音识别、机器学习等领域；应用层，指垂直产业或精确场景的领域。其中企业价值链主要分布在应用层和技术层。
1.2人工智能的技术布局
AI技术的布局由核心技术研发、产业化及基础资源公共服务平台三部分构成。其中，核心技术的研发及产业化项目大多有三个技术层面上的要求。（1）人工智能的深度学习和类脑智能的基本理论；（2）芯片、传感器、操作系统、存储系统等基础软件和硬件的人工智能共性技术；（3）以AI为基础的计算机视听感知、生物识别、人机交互、自然语言理解等人工智能重要技术[1]。
1.3人工智能在重点领域的智能应用
为加快AI技术的产业化进程，AI先后被各国在多个重要领域试点推广，在第一时间转化为生产力，如家庭、制造、教育、环境等领域。制造业领域，使用人工智能的方案主要分为产品、产品和服务、业务运营管理、供应链和业务模型验证五个领域。AI在工业领域的应用从智能制造转移到生产服务和供应链管理。智能化生产领域，计算机视觉技术的发展促进了人工智能在质量监控和缺陷管理中的应用，未来越来越多的应用场景将应用到AI技术。例如自动化生产工厂、订单管理、自动调度等。商业模型决策领域，客户体验和成本结构是AI在制造商业模型决策中的主要方向。众多公司计划使用人工智能来准确预测客户需求、开发智能产品和服务，采用定价和计费方式，为客户提供高效，完善的服务体验。
2智能制造发展现状
截至2019年2月，人工智能企业广泛分布在18个应用领域，上述两个领域企业数占比最高，分别达到15.7%和10.5%[2]。基于人工智能在制造业的发展，国际电工委员会提出十余种描述不同制造技术系统特征和结构的通用参考模型。其中工业4.0参考体系结构模型Rami4.0和智能制造生态系统模型SME两种模型最具代表性。
2.1工业4.0参考架构模型
RAMI4.0工业4.0参考架构模型利用三维模型描述了智能制造的关键因素，从产品的全生命周期与价值链、层级结构和架构等级进行分析，帮助智能制造企业进行自我定位。该模型第一维度是产品生命周期和价值链。产品完整的生命周期从流程规划开始，到产品设计、生产仿真测试，接着正式投入制造，最后到销售和服务，进入市场。[3]第二维度是层级结构，除工厂及其中的设备，在原有框架中增加了“产品”和“互联世界”两层。第三维度是最重要的创新部分，即“功能级”维度，用于对以上两个角度进行信息建模，其主要分为六层：业务层、功能层、信息层、通信层、集成层、资产层。各层功能相对独立，相邻层间联通，“下层”对上层提供接口，上层可以获得下层的服务[3]。
2.2智能制造生态系统SMS
与RAMI4.0相比，智能制造生态系统SMS着重分析制造网络中各组分间的联系，分为三个维度，不同维度的生命周期相互“独立”[4]。在产品维度，其生命周期从设计阶段开始，经过工艺规划和设计、制造、直到最后退役回收作为结束，该“维度”涉及整个周期中的信息流和控制；在生产系统维度，其生命周期专注于生产系统的设计、建设仿真、系统调试、运行维护和最终的退役；在业务维度，其生命周期着重于在采购和配送环节上调节供需关系的平衡。各维度都在制造金字塔中发挥一定的作用且强调了制造生态系统中软件的集成[5]，有助于制造流程的调控和战略决策的优化。以上概念和网络关系结合在一起形成完整的智能制造生态系统。基于标准制造的SMS系统可以自由方便地进行数据的交换，进而优化产品更新的速度和生产系统的供应效率，同时改善车间安全和加强产业的可持续性。
2.3我国智能制造尚存的问题
2.3.1核心技术的归属芯片技术包括集成电路和半导体产品两大主要方面，我国在世界芯片市场的占比极为低下。如今中国技术基础的落后也在一定程度上表现鲜明，这同时表明我国的提升空间。比如我国集成电路的自给率从2010年的4.5%到2017年的11.2%，我国集成电路的自给率在近年有着难以忽视的进步，与此同时技术的落后也彰显出来。以我国核心芯片占有率为例，能够替代的国产芯片寥寥无几，多数能够发挥作用的属于低端产品。包括工业机器人等工业智能化的堡垒相较于其他国家都不可及，其核心技术及市场分布主要是集中在日本、德国等技术大国。2.3.2产品转化能力的弱化如今，我国智能制造的设计能力被困箍在实验室中，商品化、产品化的能力过弱，缺少专业化的供给输出机构。这其中也有智能制造本身特性所带来的对专业性机构（即产品转化能力）的渴求，首先智能制造企业对其“供应链”有着极为严苛的需求，从设计产品，到线上线下店铺的经营，每个环节都必不可少。其次，智能制造的“试错成本”和投入高昂，加上无法避免的“长制造”周期，针对这一缺陷，专业性的输出产品化机构能够在很大程度上减少经济损耗。
2.3.3核心人才培养环节的缺失AI技术的融合发展给予行业新的活力，但同时提高了对人才的要求，能为两者的融合发展发挥个人作用和贡献的人才在数量上相对较少，使得行业发展受到了限制。以工业机器人为例，人才的培养主要集中在以下三类：一是制造阶段的技术人才需求，即对应产品的基本制造和工厂组装；二是系统加成阶段的技术人才需求，即对应集成电路、机器人的安装调试等工作；三是企业应用阶段的技术人才需求，即处理机器人的专业维护以及操作编程等工作[6]。
3人工智能对智能制造的影响
3.1RFID技术在智能制造上的应用
智能传感技术是智能制造领域的核心技术之一，RFID是其中一种射频识别技术，主要包括读写器、电子标签、天线以及数据管理系统[7]。在磁场范围内，天线对电子标签发送无线射频信号，电子标签接收信号后发送对应信息，而读写器的作用是读取电子标签反馈的信息，提交到数据管理系统进行处理，从而实现信息的无接触传递，完成对标签信息的识别。如RFID和AI结合在汽车生产流水线的应用：输送线将汽车的发动机配送到特定的位置时，控制系统利用电子标签识别汽车的型号并配备相应物料，同时确定发动机的摆放位置、方向是否正确。装配物料后，控制系统可以根据读取到的型号，通知电动拧紧机自动寻找位置进行螺栓拧紧，并在工作完成后将该发动机运至下一道的生产工序中。
3.2Agent技术在智能制造上的应用
Agent理念源于分布式人工智能，可理解为驻留在特定环境下，能自主感知周围环境并采取行动、灵活执行接受的命令以满足预设目标的计算机系统，具有自治性、主动性、反应性、面向目标性以及交互协作性等特点。Agent系统主要由推理机、知识库/数据库、通讯模块及功能模块组成[6]。其中推理机主要负责接受通讯模块的信息，结合知识库或数据库中的信息进行分析和推导，并对功能模块下达相应任务，功能模块包含计划、监控、决策和协作等功能，其基础结构如图1所示。Agent系统可以应用在手机制造当中，如：参与新型手机的开发和设计、操控手机制作和组装的过程、对手机制造流水线进行维护。理论上，Agent技术可应用于制造的各阶段，需要考虑如何对系统进行建模，使用Agent的总量，Agent间连接方式，多Agent情况下的配置方案等问题。
4人工智能与智能制造的未来趋势
4.1对智能制造行业的痛点针对性
针对目前市场上的智能制造行业出现的痛点，我们可以通过AI技术提高产品质量及制作效率。部分服装制造公司经过智能改造后，效率大大提升，提高了产能1.25倍左右；其他诸如高精密仪器制造公司完成的智能化改造的生产线也大大提升，一线工人数量减少了近70%，效率和产出提升超过30%[8]。伴随着智能制造的痛点针对性带来的目的性更为明确，直接带动了未来我国智能制造业的规模兴起。
4.2大数据技术将成为二者融合发展的核心技术
在数据驱动行业的过程中，安全性可以成为业务决策的重要基础。诸如行业关键数据和公司核心技术专利之类的数字资产的价值正在加速增长。最小化数据安全风险，提高系统安全性和数据安全性是数字转换和业务升级的更重要指标[9]。
4.3产品发展的服务化增强以及范围广泛化
新的商业模式和新模式正迅速出现在测试城市中。随着HaierCosmo，ShugenInternet和AerospaceCloudNetwork提供的工业Internet平台的快速发展。在Siasun的“机器人智能工厂”，公司的效率提高了一倍。该工厂的新模型可以在短短三个月内扩展，能有效提高高端本地机器人的效率。
5小结
自1956年起，人工智能技术为生活的各个方面带来新的活力，随着时代的进步，现出现的痛点将会随着智能制造与人工智能技术的适度融合以及共同发展逐步被解决，但当下的AI技术大多停留在理论研究阶段。而智能制造更侧重技术问题，应广泛应用在生活各方面。在工业方面，寻求新的转机、追求智能化的风向已然出现。我国在人工智能技术的诸多领域与其他国家相比还存在劣势，在基础的理论研究、核心技术算法、关键设备、集成电路和产品输出领域，研究的优秀成果并不多，人才数量和技术无法跟上发展的迫切要求。但中国也有其他国家不具备的优势，如大量的数据以及基础设施：并且官方先后部署了智能制造等国家重点研发计划重点专项、《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》和《新一代人工智能发展规划》[8]。从指导思想、战略目标、重点任务和保障措施、科技研发、应用推广、产业发展等方面看，我国AI发展将具有先发优势。
参考文献：
[1]谢永峰.人工智能时代工业机器人的发展趋势[J].中国科技纵横，2019（4）：63-64．
[2]王宝鑫.智能制造时代的工业机器人发展新趋势分析[J].发明与创新（职业教育），2019（1）：66-67．
[3]欧阳劲松，刘丹，汪烁，等.德国工业4.0参考架构模型与我国智能制造技术体系的思考[J].自动化博览，2016，（3）：62-65
[4]张力平.面向未来的智能工厂[J].电信快报，2017（3）：5.
[5]王春喜，王成城，汪烁.智能制造参考模型对比研究[J].仪器仪表标准化与计量，2017（4）：1-7.
[6]胡强，向凤红，张勇，等.基于Agent技术的智能制造系统综述[J].昆明理工大学学报（自然科学版），2005（30）：419-422.
[7]郭桓宇，侯悦民，李康.RFID定位方法及其在智能制造中的应用[J].电子科技，2017（4）.
[8]荣伟.工业机器人及智能制造发展现状和发展趋势[J].时代农机，2017（10）：46．
[9]李末军.智能制造领域研究现状及未来发展探讨[J].冶金丛刊，2017（3）：26．
作者：丁芷晴张雪宁陈华玲单位：上海大学
如何认识人工智能对未来经济社会的影响
原标题：如何认识人工智能对未来经济社会的影响人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家都高度重视人工智能发展，我国亦把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。在此背景下，我们有必要更好认识和把握人工智能的发展进程，研究其未来趋势和走向。
人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务，而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说，人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。首先，人工智能是目标导向，而非指代特定技术。人工智能的目标是在某方面使机器具备相当于人类的智能，达到此目标即可称之为人工智能，具体技术路线则可能多种多样，多种技术类型和路线均被纳入人工智能范畴。例如，根据图灵测试方法，人类通过文字交流无法分辨智能机器与人类的区别，那么该机器就可以被认为拥有人类智能。其次，人工智能是对人类智能及生理构造的模拟。再次，人工智能发展涉及数学与统计学、软件、数据、硬件乃至外部环境等诸多因素。一方面，人工智能本身的发展，需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等横跨整个创新链的多个学科领域同步推进。另一方面，人工智能与经济的融合要求外部环境进行适应性变化，所涉的外部环境十分广泛，例如法律法规、伦理规范、基础设施、社会舆论等。随着人工智能进一步发展并与经济深度融合，其所涉外部环境范围还将进一步扩大，彼此互动和影响亦将日趋复杂。
总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。但人工智能技术成熟和大规模商业化应用可能仍将经历波折。人工智能的发展史表明，每一轮人工智能发展浪潮都遭遇了技术瓶颈制约，导致商业化应用难以落地，最终重新陷入低潮。本轮人工智能浪潮的技术上限和商业化潜力都大大高于以往，部分专用人工智能可能获得长足进步，但许多业内专家认为目前的人工智能从机理上还不存在向通用人工智能转化的可能性，人工智能大规模商业化应用仍将是一个长期而曲折的过程。人工智能的发展尚处于早期阶段，在可预见的未来仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用，同时，严重依赖数据输入和计算能力的人工智能距离真正的人类智能还有很大的差距。
作为继互联网后新一代“通用目的技术”，人工智能的影响可能遍及整个经济社会，创造出众多新兴业态。国内外普遍认为，人工智能将对未来经济发展产生重要影响。
一方面，人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率，进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测，主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。多数主要商业研究机构认为，总体上看，世界各国都将受益于人工智能，实现经济大幅增长。未来十年（至2030年），人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。人工智能对全球经济的推动和牵引，可能呈现出三种形态和方式。其一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”；其二，人工智能可以对现有劳动力和实物资产进行有力的补充和提升，提升员工能力，提高资本效率；其三，人工智能的普及将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。
另一方面，人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。许多经济学家认为，人工智能使机器开始具备人类大脑的功能，将以全新的方式替代人类劳动，冲击许多从前受技术进步影响较小的职业，其替代劳动的速度、广度和深度将大大超越从前的技术进步。但他们同时指出，技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍，进展较为缓慢，技术对劳动的替代难以很快实现；劳动者可以转换技术禀赋；新技术的需求还将创造新的工作岗位。
当前，在人工智能对经济的影响这个领域，相关研究已经取得了一些成果，然而目前仍处于研究的早期探索阶段，还未形成成熟的理论和实证分析框架。不过，学界的一些基本共识已经达成：短期来看，人工智能发展将对我国经济产生显著促进作用；长期来看，人工智能的发展路径和速度难以预测。因此，我们需对人工智能加速发展可能导致的世界经济发展模式变化保持关注。
（作者单位：国务院发展研究中心创新发展研究部）
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浅谈人工智能时代下的工程伦理问题
浅谈人工智能时代下的工程伦理问题一、引言近年来，随着大数据基础设施建设以及人工智能技术的发展，社会中涌现出许多新技术，给人们带来更便捷的生活。但与其共生的道德风险问题也日益显著。人工智能道德风险即人工智能技术带来的伦理结果的不确定性，其既有主观因素也有客观因素，具体表现有道德算法风险、道德决策风险、隐私数据泄露风险等。风险主要成因有技术主体、政治、经济、文化等社会因素。结合当下大数据驱动的人工智能算法特点，如何运用风险治理思想分析其背后的工程伦理问题对人工智能领域发展具有重要意义。
二、人工智能时代的当下在1956年达特茅会议中AI这个概念被提出，经历数次低谷与发展浪潮，人工智能再次活跃在大众的视野中，并且以更完备的生态以及更强的活力积极改变我们的生活。在如今的人工智能浪潮中，深度学习因为其能够胜任更复杂、更庞大的场景而成为主流。
在AI的应用层面，随着大数据基础设施建设的日趋完备，人工智能孕育出许多产业，如：数据挖掘、人脸识别、语音识别、自动驾驶等。同时医疗卫生、交通运输、仓储物流、游戏等行业都已经或正在接受人工智能的优化。
2019年11月11日24时整，“双11”全天的物流订单量达到创纪录的12.92亿元，物流订单量迎来了“爆炸式”的增长。“双11”全天各邮政、快递企业共处理5.35亿快件，是二季度以来日常处理量的3倍，同比增长28.6%，再创历史新高。而在其背后做支撑的是一套完整的基于大数据的人工智能系统。
目前，百度、阿里、腾讯、谷歌等主流互联网公司正在大力投资人工智能相关产业与技术，而与此同时全球正有上千家公司全力押注人工智能，并且这个趋势依旧保持稳定增长的速度。
三、人工智能伦理问题日益凸显显然，在当下这个人工智能技术飞速发展的时代，人工智能技术的广泛应用为人类带来了显而易见的好处。但技术的进步不但扩大了人类对于技术的恐慌，同时也放大了由于某些技术缺陷和忽略道德伦理问题而带来的负面影响。
3.1忽略伦理问题下产生的算法歧视问题外卖作为当下快节奏生活的必需品，在其背后做支撑的是数以百万的外卖员和强大的人工智能系统。2020年9月8日，一篇名为《外卖骑手，困在系统里》的文章在互联网上被热议，文章指出：2016至2019年间，美团多次向配送站站长发送加速通知，3公里的送餐距离最长时限一再被缩短至38分钟；而根据相关数据显示，2019年中国全行业外卖订单单均配送时间较3年前减少了10分钟。外卖骑手在系统算法与数据的驱动下疲于奔命，逐渐变成高危职业——骑手为在算法规定的最长送餐时限内完成送餐任务无视交通规则，不断提高车速。
许多伦理问题都是由于实践主体缺乏必要的伦理意识造成的，而外卖平台算法使得外卖骑手被“困在系统里”显然是工程的决策者以及管理者没有考虑相关的伦理问题所导致的。外卖平台作为一项服务消费者、向社会提供就业岗位的工程，其目的与其他类型的工程类似，均为满足人类在某方面的需求，但工程在向社会提供服务的同时不应当忽略工程风险问题。
3.2从风险与安全角度分析外卖平台工程风险的防范与安全分为工程的质量监理与安全、意外风险控制与安全和事故应急处置与安全三个方面，分析外卖平台的工程风险主要从意外风险控制和事故应急处置两方面展开。
3.2.1意外风险控制维度的工程风险外卖平台作为服务大众的工程项目，其受众人数巨大——外卖市场规模超6500亿元，覆盖4.6亿消费者，工程一旦出现意外风险控制不当的情况则对其受众造成无法估量的损失。在基于大数据的人工智能算法的训练过程中，算法训练结果会随着数据重心的整体偏移，从而导致外卖骑手不得不加快派送的速度进而风险增加。因此，为避免人工智能系统追求极致地无限制缩短派送最长时限，工程师和程序设计者在程序设计之初应当添加阈值以保证外卖平台背后的外卖骑手能够在遵守交通规则的前提下及时、安全地完成任务。
3.2.2事故应急处置维度的工程风险事故应急处理体现着工程负责人、相关利益反对工程的理解程度。应对工程事故，应当事先准备一套完整的事故应急预案，保证迅速、有序地开展应急与救援行动，降低人员伤亡和经济损失。外卖骑手因忽视交通规则造成伤亡的事件并非最近才发生——2017年上半年，上海市公安局交警总队数据显示，在上海，平均每2.5天就有1名外卖骑手伤亡。同年，深圳3个月内外卖骑手伤亡12人。2018年，成都交警7个月间查处骑手违法近万次，事故196件，伤亡155人次，平均每天就有1个骑手因违法伤亡。2018年9月，广州交警查处外卖骑手交通违法近2000宗，美团占一半，饿了么排第二。而外卖平台除口头告诫骑手之外并没有推出从根本处解决问题的措施，直到《人物》发表《外卖骑手，困在系统里》一文后外卖平台才相继推出多等5分钟的政策。
3.3从工程四要素角度分析外卖平台工程包括技术要素、利益要素、责任要素、环境要素以及伦理要素，接下来将从工程四要素中的技术、利益与责任这三个方面来展开。
3.3.1技术维度的道德风险基于算法和大数据的人工智能技术背后隐藏着风险。算法体现着工程师和程序设计者的思想，其政治立场和社会偏见都会不可避免的嵌入程序中。从大数据中诞生的人工智能系统通常会存在基于数据采样偏差带来的问题，而这类问题在后续的训练中不会被消除甚至可能被放大。因此，为消除算法与数据采用带来的偏见，工程师以及程序设计者在程序设计之初就应当消除主观偏见；同时在数据的处理方法中，应当极尽全力保证数据的准确，降低数据偏差带来的风险。
3.3.2利益维度的道德问题人工智能存在威胁、侵犯人类利益的风险。从安全角度来说，人工智能应当对人类来说是安全的、可靠的、不作恶的。以外卖平台派单系统为例，外卖骑手在系统的算法歧视下被迫忽视交通规则，对骑手、对行人已经构成严重的安全隐患。因此，如何通过人工智能系统，在权衡各方利益、兼顾效率、保证安全的前提下实现利益最大化是人工智能系统需要解决的核心问题。
3.3.3责任维度的道德风险人工智能在价值选择困境与责任承担困境中存在风险。外卖平台派单系统在消费者对于外卖的时间要求与外卖骑手在派送过程中的风险问题之间面临抉择，系统应当尽量满足消费者的需求而忽视外卖骑手的安全，还是应当在尽量保护骑手的安全的前提下提高派送效率？在人工智能系统作为自主行为主体的情况下，系统会逐渐压缩骑手的安全空间。而在发生事故之后的责任鉴定中，系统并没有能力为自己的决策承担其相应的责任。
四、总结为避免人工智能出现无节制的追求极致从而导致技术、利益、责任等方面的道德风险，实现人类社会可持续发展的目标，人工智能的设计应当秉承着将人类健康、安全和福祉放在首位的原则。由外卖平台人工智能系统这一例所引发出来的思考，进一步提出以下建议：
1、工程设计之初应当强化工程负责人、管理者、工程师以及程序设计者的伦理意识。由于算法、工程体现着设计人员的思想，而相关人员对伦理方面的意识缺失必将导致缺乏伦理思想的工程存在缺陷。
2、强化工程相关人员的风险与安全意识。风险与安全始终是工程无法逃避的问题，针对风险可接受性进行完备分析与评估，并对一系列不可控意外风险制定相关预警机制与应急机制是控制风险、规避风险、妥当处理事故的唯一途径。
3、强化人类主导和监督能力。人类主导以及人为监督有助于人工智能系统不会走向极端，从而出现逻辑上无比正确却存在人类伦理问题的缺陷。
4、明确人工智能系统的责任归属。程序设计之初应当对程序设计者针对不同模块的设计明确责任归属，当下人工智能的发展远远没有达到成熟阶段，相应的人工智能系统也没有能力对其发展的不良后果负责，这个责任很自然的需要其背后的软件工程师、程序设计者、工程负责人以及管理者共同承担；人工智能系统在设计阶段明确责任归属有利于工程事故发生之后的责任归属划分；有利于在程序设计阶段强化工程师们的工程伦理意识。
从技术发展的角度来看，人工智能系统因其发展历史较短、技术成熟度低等原因远未达到可以完全信赖的地步。人工智能系统在设计中应考虑预防性安全措施来防范风险，减少不可接受的伤害。
人工智能在医学领域应用的现状与展望（论文阅读04）
人工智能在医学领域应用的现状与展望
严律南
20世纪医学的最大进步是器官移植和微创外科的兴起。21世纪将是在分子生物学突破基础上精准医学的成熟及人工智能（artificialintelligence）渗透到医学的各个领域[1]。近5年来，“人工智能+”应用于医疗研究已经成为现代科技的热点。美国的五大顶尖医院如梅奥、克里夫兰等都开始与人工智能公司合作，希望成为人工智能医疗应用领域的中心，对疾病进行探测、诊断、治疗和管理。整个医疗行业复杂程度高，涉及知识面广，人工智能可以在多个环节发挥作用，如医学影像识别、生物技术、辅助诊断、药物研发、营养学等领域，目前应用最为广泛的当属医学影像识别。
1人工智能在医学影像识别方面的应用
在医学领域，首先是涉及图像，如B超、CT、病理专业等，其次是内镜诊断领域已经开始了实践。医学影像是疾病诊断的主要路径之一，因此，通过机器读取医学影像成为了一个热点，无数的科研工作者已经对此展开了广泛的研究。
2016年美国加州大学的Gulshan等[2]团队在《JAMA》杂志上首次报道了人工智能从10万余幅视网膜眼底照片中诊断糖尿病视网膜病变，与54位有美国医生执照的眼科医师及高年资住院医师相比较，其敏感性及特异性均高于人工判断。
2017年Golden[3]在《JAMA》杂志发表了人工智能通过深度学习，可以迅速地阅读病理照片，从而诊断乳腺癌是否有淋巴结转移，尽管还不能完全代替病理学家，但大大提高了诊断速度，减轻了病理学家的负担，提高了效果。
英国曼切斯特大学Enshaei等[4]对668例卵巢癌患者进行分析，认为人工智能优于常规的统计方法及人工神经网络计算的方法，可以更好地分析出患者的预后及影响预后的因子。
国家癌症中心公布的数据显示，肺癌在所有恶性肿瘤的发病及死亡中均占首位。胸部CT放射影像技术是肺癌早期筛查的有效手段。但是由于CT扫描影像数量多，医生诊断的时间长，加上工作量大，容易疲劳，人工误差不可避免。
2017年11月24日，一场人类和人工智能之间的对战在成都举行，代表人类出战的是463名超声医生，代表人工智能出战的是名为“安克侦”的甲状腺肿瘤超声辅助侦测软件。双方比赛谁能更准确地读出甲状腺超声图像。来自全国各地的300余位超声专家、学者见证了这次人机大战。最终，这个名为“安克侦”的人工智能与医生们打成了平手，但其实在效率上，人工智能已经超过了医生。
最近，人工智能已经在肺结节、乳腺癌、冠状动脉斑块、皮肤癌、眼底病、病理等领域取得了诸多成果。
2人工智能在临床医疗智能决策方面的应用
诊断决策支持系统（clinicaldecisionsupportsystem）是设计用来辅助医生在诊断时进行决策的支持系统，这种主动的知识系统通过对病患至少两种以上的数据进行分析，为医生给出诊断建议，医生再结合自己的专业进行判断，从而使诊断更快、更精准。
Viz.AI的ContaCT是FDA批准的第一个针对中风的人工智能诊断决策支持系统。ContaCT通过对中风患者的脑部CT图像进行学习，总结出与中风关系最紧密的CT图像模式。一旦发现新的脑部CT图像符合先前的模式，患者有大血管闭塞的可能性，它便会自动向医生发送提示报告。
2017年7月，FDA批准了CardiologTechnologies的心电图分析平台，该技术是一项基于云计算的心脏监测分析网络服务，旨在帮助医生使用长期动态心电图监测记录来筛查心房颤动和其他心律失常的症状。
2018年2月21日，FDA宣布了Cognoa的同名APP获得认证，这也是第一款针对儿童自闭症的人工智能诊断决策支持系统。
美国IDx公司近日宣布，FDA已加快对其人工智能诊断决策支持产品IDx-DR的审查进程，预计很快就将通过认证。这个人工智能系统致力于预测糖尿病视网膜病变，这是导致糖尿病患者失明的主要原因。
在癌症领域顶尖的美国纪念斯隆·凯特琳肿瘤中心（MSKCC）和人工智能领域顶尖的IBM相结合，便诞生了沃森肿瘤解决方案—这个由IBM研发的人工智能经过纪念斯隆·凯特琳肿瘤中心的专家历时4年半训练而成，它汲取了3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次实验数据和106000份临床报告，同时还吸收了美国国立综合癌症网络发布的临床指南，可以为包括胃癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、乳腺癌、宫颈癌等提供决策支持。
雅森与北京宣武医院、北京大学人民医院和协和医院合作研发的脑功能多模态人工智能产品问世，其通过对核磁共振、PET、SPECT、脑电等数据的分析，可以应用于阿尔兹海默症、癫痫、帕金森等各类脑功能疾病的量化分析、诊断和预测。截至2017年10月，此系统已经在全国超过30家大型三甲医院落地部署，累计完成病例分析超过7000余例，在各类病种上平均准确率超过84%。
中山大学与西安电子科技大学的研究小组合作，开发了一种能诊断先天性白内障的人工智能程序CC-Cruiser，利用深度学习算法，预测疾病的严重程度，并提出治疗决策建议。
就目前而言，人工智能诊断决策支持系统在具有“硬”数据的医学领域（如病理图像）比具有“软”数据的领域（诸如来自电子病历的一般诊断）发展要成熟得多。
3人工智能在医疗智能语音方面的应用
美国Bohannon[5]2015年在《Science》发表文章，首次报道了使用人机对话进行心理疾病的咨询和治疗取得成功，他通过人工智能的深度学习代替心理医师对心理障碍的患者进行疏导和治疗，由于许多患者顾虑自己的隐私而不愿意对医师敞开心扉，因而更愿意和机器对话，因此具有更大的应用价值[4]。
4人工智能在“互联网+”医疗的应用
医疗行业一直希望通过互联网来解决医疗资源过于集中、医疗资源分配不平衡等一系列问题。从2010年起，整个医疗市场中便诞生了一大批以互联网医疗为创业方向的公司，其中细分方向有在线问诊、专家挂号、医药电商、医疗保险等。
微医是一个智能医疗服务平台，为用户提供预约挂号、在线咨询、远程会诊、电子处方、慢病管理、健康消费、全科专科诊疗等线上线下结合的健康医疗服务。
近期，微医发布了面向中医的人工智能辅助诊治系统—悬壶台，目前该平台已覆盖11个市、300家中医院、累计开方超160万张，已成为中国应用最广的“智能中医大脑”。
中国有14亿人口，但是只有200万基层医生，对于基层医生来说，最缺的便是医疗专家的经验和智慧，而在有了智能医疗的辅助后，其可以把专家的经验和智慧进行大规模的复制，让这些成为基层医生的教练，让基层医生的医术得到提高，通过提高量变引发质变，真正地促进医疗水平的提升。
5展望
现在的人工智能尚处于弱人工智能时代，并不具备沟通的功能，因此，现在的人工智能更多地应用在类似图像识别辅助分析这样的不需要与患者进行深入沟通的领域，其他领域的发展仍然需要人工智能技术的继续完善。未来，人工智能将在医疗领域发挥重要作用，将改变医疗手段甚至医疗模式，并将推动医学发展，重塑医疗产业，同时也必将对部分医生的未来产生影响。相信人工智能将给未来医疗技术带来深刻的变化，是未来医学创新和改革的强大动力。
参考文献略。