人工智能时代机器人外科诊疗进展及展望
黄沙，何哲浩，王志田，汪路明，张翀，吕望，胡坚
浙江大学医学院附属第一医院胸外科（杭州 310003）
通信作者：胡坚，Email：dr_hujian@zju.edu.cn
关键词： 人工智能；机器人手术；胸外科；智能化手术流程
引用本文：黄沙,何哲浩,王志田,汪路明,张翀,吕望,胡坚.人工智能时代机器人外科诊疗进展及展望.中国胸心血管外科临床杂志,2019,26(3):197-202.doi:10.7507/1007-4848.201812043
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近年来，随着各种智能设备与技术不断融入人们日常生活，例如手机智能助理、语音文字识别、生物识别、自动驾驶技术、扫地机器人等。我们对人工智能（artificialintelligence，AI）这个名词愈发熟悉。人工智能技术正进行着全方位的渗透，当然医疗领域也不例外。
AI是用于模拟和扩展人类智能的理论方法、技术手段及应用系统的一门学科[1]。其利用机器学习技术，使用通用的学习策略，可以从数据中发现规律或联系，因此能够根据新数据自动调整，而无需重设程序算法。AI中有三大分支同医疗关系最密切，分别是专家系统、人工神经网络和数据深度挖掘。当今时代AI在医疗的布局涵盖院前管理、院内诊疗、院后康复和药物研发，涉及的方面从慢病管理到医学影像、辅助决策和诊疗的方方面面。目前AI在医疗最成功的商用代表是由IBM与纪念斯隆-凯特林癌症中心（MemorialSloan-KetteringCancerCenter，MSK）联合开发而成的Watson系统。它采集了近1500万页医学资料，综合运用MSK享誉全球的癌症专业知识与IBMWatson的分析速度为患者提供个性化癌症治疗方案，加上其具备机器学习功能，能够持续学习肿瘤学研究成果。
现今，AI技术开始在胸外科领域进行了探索，并且在胸外科相关影像与病理判读方面取得一定突破，未来AI也将在代表胸外科手术最高智能化的手术机器人上持续发力，本文将对AI与机器人外科的结合作一讨论。
1 人工智能在胸外科的应用现状
计算机断层扫描（computedtomography，CT）是胸外科医生检测肺结节最常见且最基本的技术，是肺癌筛查和诊断的主要临床手段。现阶段的筛查是由人工阅片完成的，但随着筛查人数的快速增长，高分辨率CT的图像数增加至上百张，人工处理图像的方法越来越难胜任此项任务，因此AI辅助医生显得必要且高效。得益于卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork，CNN）的兴起，机器学习的技术在影像识别领域取得了显著的进步，CNN的学习过程模拟了动物视觉皮层组织，一个成功训练的CNN模型可以在预处理信息的过程中构建层次信息[2]。目前已有报道，针对局部征象的CNN模型快速成功地识别出胸部X线片中的各类病灶，包括：结节、间质影、胸膜牵拉、气胸、实体占位、心脏肥大等[3]。另有一些深度学习模型对肺癌筛查的计算机辅助检测（computer-aideddetection，CAD）系统进行了评估，在肺结节分类及恶性风险预测方面显示出相当大的可行性[4-5]。肺结节CAD技术通过各类分析算法实现了胸部CT图像中肺实质的分割、肺结节的分割与检测以及肺结节良恶性判断等[6]。Ciompi等[7]提出一种基于CNN的肺结节自动分类法，其性能强大可媲美临床专家，另外王媛媛等[8]的研究表明CNN对于CT/PET-CT多模态图像识别有良好的效果，能实现较高的肺部肿瘤识别率。虽然CNN能更加准确快速地识别肺结节，但目前仅有少数方法通过结合AI深度学习与CT影像来识别肺结节。
病理阅片与CT影像在胸外科虽属不同范畴的诊断手段，但有异曲同工之处：两者均依赖视觉图像；两者均面临繁重的工作量。AI在合适的阶段介入了病理诊断领域并有替代人工诊断的势头。Koller和他的同事基于机器学习技术开发了一套病理切片的肿瘤识别工具，称为C-Path[9]。其能够在细胞上皮与基质中分辨细胞核与细胞质的毗邻关系，确定胞核的大小与定位。C-Path经过不断的训练，可以实现肿瘤识别，甚至利用病理结果、基因背景以及临床特征，多维度预测患者预后[10]。AI病理识别模型已经在乳腺癌与胃癌领域大放异彩[11]，相信不久的将来就能有辅助诊断肺癌、食管癌或胸腺瘤的AI出现。
上述AI的技术应用更偏向于辅助诊断，但对于胸外科医生来说，手术是核心，且常使用例如达芬奇机器人这类全球顶尖外科机器人技术来完成胸外科手术。据美国直觉公司的统计，2017年胸外科达芬奇机器人手术量已占全美胸外科手术的12%，高精尖科技与胸外科结合已大势所趋，那么同为高端技术代表的AI在机器人手术中已有何种应用？并将会碰撞出何种火花呢？
2 机器人手术应用进展
如果说1985年由美国洛杉矶医院研制的脑组织活检定位机器人Puma560的出现代表着手术机器人的开端，那么2000年IntuitiveSurgical公司推出的 daVinci®机器人就标志着外科正式进入了手术机器人时代。达芬奇手术机器人系统凭借多种核心技术：高清视觉、直觉操作、人体工程学控制台和高自由度仿真手腕等，成为了全世界应用最广、最先进的手术机器人，其应用范围涵盖心胸外科、普外科、泌尿外科等数十个学科。
近10年来，电视胸腔镜辅助胸外科手术（video-assistedthoracicsurgery，VATS）和机器人辅助胸外科手术（robot-assistedthoracicsurgery，RATS）共同组成了胸外科的微创外科（minimallyinvasivesurgery，MIS）理念。MIS下的胸外科手术出血量少、患者术后疼痛减轻、住院时间明显缩短、安全性高、围术期死亡率低。VATS的运用已趋于成熟规范化，处于平台期，是目前胸外科手术的主流；RATS对比VATS有局部优势，擅长解剖狭窄部位，可以拓展至更复杂的手术，譬如支气管袖状切除或局部晚期手术，RATS下主刀舒适性提高，手术团队获益，并且容易上手，对于成熟胸外科医生来说仅需20台次的训练即可掌握。然而RATS在解剖性肺叶切除术中对比VATS无明显的优势[12]。RATS虽是高端手术技术的代表，仍处于探索期，需要不断发展前进。手术机器人的发展已从常规优化进一步迈向从非智能状态向初-中级智能化的创新变革。
2.1 微创化
机器人手术的微创化目前有两大改变，一个是机器人操作孔的改变；另一个是机器人操作臂的改变。单孔（single-port）技术的发展使得机器人手术常规需要的4个操作孔变为1个，手术机器人的器械与内镜经由单孔多通道的Port交叉进入术野，加上远端固定点技术可以减少对Port的牵拉，机器人手术到达了微微创的程度。
机械臂单孔化作为机器人微创化的另一大思路，目前已有成熟产品面世：daVinci®SP系统，其通过将3个仿生手腕工具和摄像臂集于2.5cm的单孔套管内，实现单孔化手术，并可深入腔体内部达24cm，不受局限地完成手术。
2.2 多功能化
手术机器人的多功能化之一是术中光学示踪—使用额外的荧光激发与接收设备实现关键解剖部位的结构识别。其基本原理是利用吲哚菁绿（indocyaninegreen，ICG）与白蛋白结合的特性，且ICG受激发后能够发出近红外（near-infrared，NIR）荧光。NIR自发荧光效应低并具有较强的组织穿透能力，这些特性造就了ICG结合于MIS后有诸多的应用，包括可视化血管、评估吻合口的灌注、寻找前哨淋巴结、判断段间平面等[13]。
机器人手术术中超声定位是肺结节实时定位的又一项新技术，其实质是机械臂的多功能化—机器人专用探头的彩色多普勒超声扫描诊断仪可对靠近膈面、纵隔面、肩胛骨等部位、难以行CT引导下定位操作的结节进行快速术中定位。研究表明，术中超声定位并未延长手术时间，同时还具有减少出血量，缩短住院时间等优势[14]。同样，有团队运用胃镜在食道病灶处放置金属标记夹，配合超声进行定位后完成MIS下食管癌切除术[15]。
手术机器人多功能化之三为短距离放疗。Xoft®的近距离放疗系统配合达芬奇机器人实现了术中放疗，该产品的球囊施源器能通过1cm的穿刺器，将放射剂量精准施加在可疑残留肿瘤细胞的区域，显著降低局部肿瘤复发可能性，延长生存期，提高肿瘤综合治疗效果。相较于传统外放射治疗，短距离放疗优势在于能达到更高的局部放射剂量并减少治疗总周期。随着技术革新与人工智能算法的辅助，胸部放疗机器人也应运而生。近日，Dou等[16]报道了一种新型的CT引导下机器人辅助肺癌近距离放疗系统，该系统拥有较高的准确度与可重复性，通过放疗规划系统地控制实现靶向部位的自动定位后穿刺。虽然全世界范围内目前正式临床化与商业化的短距离放疗机器人系统寥寥无几，且仅有的放疗机器人针对的靶器官几乎都是前列腺，至于针对其他靶器官放疗系统的成熟产品更是仍在摇篮中[17]，但是放疗是肺癌综合治疗重要的一环，机器人辅助下的胸部放疗系统是未来开拓的方向，在缩短人工操作时间的同时又能提高病灶定位与治疗范围评估的准确性。
短距离放疗机器人背后的技术保证正是手术机器人多功能化之四：穿刺机器人。ROBIOTM EX作为当今操作性机器人的代表，是一种CT和PET-CT引导的机器人定位系统，机器人的辅助有助于快速准确地定位肿瘤、放置工具，适用于腹部和胸部的介入手术，包括活检、细针抽吸细胞学检查、疼痛治疗、引流和肿瘤消融。
2.3 一体化
一体化的目标是将多功能化的产品均在一种设备上实现，这就要求单个功能的微型化和集成化，例如术中光学示踪的实现需要近红外激发与接收设备，实际上，机器人技术已将荧光染料与达芬奇机器人专用的相机头、内窥镜和激光光源结合在一起。外科医生现在可以在三维组织表面下实时识别脉管系统，同时也可以观察关键解剖结构[18]。
高端技术的杂交使得机器人手术更加高效、安全和精准。对于胸外科医生来说，肺癌冰冻病理决定着一部分患者的手术是行亚肺叶切除术还是肺叶切除术，许多胸外科医生都有苦苦等待冰冻病理结果的时候，而当今机器人手术一体化技术另一令人兴奋的突破为术野实时病理。显微内镜的发明使体内、原位、实时的组织学细胞学诊断站上了病理学的舞台，使高效的切缘病理分析、实时组织活检成为现实[19]。显微内镜经过几代技术革新达到仅需毫米级微型生物光子探头就可实现细胞水平成像，且可以完美辅助于达芬奇机器人系统。显微内镜与机器人系统一体化通过两种方式实现，一是将探头结合在达芬奇机械臂的持针手腕上；二是作为独立的机械臂[20]。另外，新型力感应显微内镜探头增加了在复杂、大面积的三维表面上获取类似组织学图像的能力[21]。共聚焦显微内镜技术可提供大面积、高分辨率的图像，这些都是组织识别与切缘评估的重要保障[22]。Lopez等[23]将正式病理切片图像与通过大面积、高速、深度扫描而获得的高分辨率显微图像进行比对时发现了两者高度契合，这令人不禁对组织影像诊断学充满信心。也不禁令人联想到：AI的深度学习功能可通过学习HE染色病理切片的诊断模型进而识别显微内镜图像中相应细胞结构，最终达到术野实时的AI病理评估。
手术机器人的微创化、多功能化和一体化代表着当今最先进的机器人手术技术，但是胸外科医生们是否满足于此呢？达芬奇机器人手术系统是外科医生操作机械臂手术的人机协作型机器人，它不能代表人工智能化的手术，并且达芬奇机器人系统是“全科”机器人，面对日益细分学科的外科，其不能胜任专科任务。因此，具备智能诊断并提供全功能手术解决方案的高智能化手术机器人是未来，是变革的方向。
3 机器人手术的未来
得益于CNN技术和机器学习的进步，我们相信，机器人手术将更加智能。抱着使患者利益最大化的宗旨，AI化的机器人手术流程贯穿术前到术中直至手术完成，包括术前智能诊断、预测术中风险、智能选择方案到术中病灶定位识别并通过快速现场细胞学评估（rapidonsitecytologicalevaluation，ROSCE）强化诊断，以期进一步评估或修订手术方案、优化术式；见图1。AI的加入绝不是与医疗技术两者间生硬的加法，而是作为桥梁，是连结现有各项诊疗技术孤岛的跨海大桥。
3.1 术前规划
胸外科医生术前规划最常依赖于CT，但CT提供的断层图像不够直观，因此应运而生的胸部CT三维重建技术加上三维数字软件将患者全肺图像立体化，可清楚显示病灶所属肺段，清晰观察器官内部、占位与血供。有经验的主刀医生甚至可以在脑海中预演一遍开刀全过程。那么为何不让AI来完成这部分预手术的全过程？深度学习并能自我推演、模拟的AI利用顶尖胸外科医生手术知识和经验，依托数字化三维肺部重建的数据仿真各类胸外科手术全过程，可视化展现手术方案与步骤，上传数据至达芬奇机器人系统以实时辅助主刀，制定手术切除范围，计算患者术后肺残量，预测阳性淋巴结，最终针对患者完成标准化的精准手术。
3.2 术中导航
如果将完成机器人手术的主刀医生与民航飞行员做个类比，我们不难发现，两者均需要实时的操作“窗口”，看清目标的“相机”，保驾护航的各类“传感器”，实现精细操作的“机翼”，以及至关重要的“导航”系统和“地图”。胸外科医生虽然可以做到“起飞”前的路径规划，达到最终目标，但“航线”偏差也是可能的事，因此眼见为实的实时病灶或淋巴结定位就显得非常必要。
多中心、前瞻性研究显示，利用放射性胶体和蓝色染料的双示踪可绘制胃癌的前哨淋巴结（sentinelnode，SN）分布地图。肺癌、食管癌中的SNs广泛分布于颈部至腹部，其转移模式不可预测，因此SN导航不仅能作为检测淋巴结转移的准确诊断工具，也可针对SN行个体化淋巴结清扫或预防性照射，而且借助AI的分析力其也能作为早期肺癌、食管癌患者预后分层的工具[24]。鉴于SN导航技术的进步，机器人系统下可视化SN导航技术可以辅助主刀完成优先、精确的淋巴结清扫术。
机器人术中超声是术中导航的另一解决方法，它能实时观察到结节，但超声特异度和准确率仍不够理想，且易受干扰。不过利用AI强大的学习能力，完全可以弥补既有的缺陷，通过大样本量建立肺结节术前CT-术中超声-术后病理的多模态模型，实时分析术中采集的超声图像完成病灶定位。我们可期超声定位与AI的技术融合将开创术中肺结节自动识别的时代！说到结节定位，另外一项不得不提的技术为电磁导航支气管镜。目前证明电磁导航引导下经皮肺活检诊断肺部结节是安全、可行的[25]；经电磁导航引导放置染色标记物，对肺部小结节进行定位也同样是安全有效的[26]。
上述技术可谓是内外科融合的典范。那么我们完全可以大胆设想磁导航与机器人手术结合，经磁导航引导定位放置“标记物”以标定结节，AI将借助达芬奇机器人系统的高清视野通过光学、影像学、染色标记物等最终识别结节，并在主刀视野中显示方位。未来“里应外合”的杂交技术完全可以将肺结节定位准确率提高至100.0%。
3.3 术中强化诊断
ROSCE是以快速现场细胞学评价为核心，实时伴随于病灶标本取材过程的快速细胞学判读技术。随着平台与学科的交叉融合，基于ROSCE的手术方式选择、切除范围界定、淋巴结清扫范围确定、最佳方案的决定可交由AI做辅助判断。三大技术保障术中强化诊断：非离体的密闭空间内组织标本处理技术；集成适用于病理诊断显微镜的机器人操作臂；AI病理诊断系统。手术方案不仅仅由主刀经验或者临床指南来制定，而是基于影像-病理-术式-预后模型的AI最优方案推荐。高新技术服务于临床，辅助胸外科医生决策，缩短手术时间的同时使RATS达到真正的微创化。
3.4 辅助手术
AI辅助达芬奇机器人手术绝非技术突破后一朝一夕就可实现，因为AI也如同人类需要学习，在千万次学习与反馈后，成熟的AI才能真正辅佐主刀医生，包括：R0切除前提下依赖影像-实时病理-预后模型的最优切缘的划分，以期最大程度保留患者肺功能；结合术中超声，AI展示病灶周围血管、支气管的毗邻关系；虚拟展示不同切割边界时肺残量容积；利用靶段温度区分法判断段间平面[27]；为主刀挑选最合适的切割吻合器与钉仓。
另外，达芬奇机器人成像系统的AI化是足以改变传统外科学手术方式的技术。增强现实（augmentedreality，AR）技术将虚拟图像带入现实，目前AR依靠AI强大的解析能力，可以在RATS上实现三维虚拟现实模型的展现，术中应用于实时视频图像的叠加，“透视”解剖结构[28]。采集并数字化每例患者的CT数据，构建基于生物力学模型的器官变形预测，可以在手术操作时和呼吸运动过程中提供肺部的实时三维图像，个性化展现气管、动静脉等解剖结构。叠加在RATS主刀视野上的AR解剖图像能遵循主刀提拉器官等操作时的组织形态变化而动态改变。基于图像特征的形态变化检测与力检测功能，也同时解决了达芬奇机器人没有力反馈的缺陷。
手术常伴随着风险，通常对于紧急情况的处置依靠于主刀医生的经验，但术中的情况千变万化，不能保证每一次突发状况主刀都有相应的经验储备，然而AI就可以成为术中风险处置的“百科全书”。AI依托大数据收集所有术中意外情况，并给出相应处理模式；依托影像基础，对实际情况进行分析，辅助主刀医生找到破裂血管，突破人眼受术区模糊干扰的限制；AI也可以警惕主刀医生的危险性动作，规避各类风险。AI的局部全掌控，将尽可能保留患者功能，从此机器人手术进入零并发症时代。
3.5 专科手术机器人
科学的飞速发展、社会需求的日益复杂，使得知识体系内部“分化”和“碎片化”的状况与外部要求的“综合”和“应用性”之间的冲突愈益频繁。譬如医学的发展何尝不是分分合合呢，手术机器人也正经历着分化、综合、再分化的过程。达芬奇机器人的器械对于各类手术都是通用的，通用机器人远远不能满足现代医学的需要，因此应运而生的专科机器人正崭露头角。
骨科的全膝关节置换机器人用于塑造患者股骨、胫骨和髌骨。神经外科的Remebot，具有自动三维建模、立体定向定位、多靶点路径规划、多功能手术台、标志点精准识别、病灶体积计量等功能，适用于近百种神经外科手术。血管外科有微创心血管介入手术机器人，通过人机对话方式在导航系统引导下利用机械手为患者进行精确的血管介入手术[29]。
那么，胸外科的手术机器人呢？我们大可期待于多学科交叉的共同研发，未来的肺癌手术机器人、食管癌手术机器人、纵隔手术机器人等等会服务于胸外科医生。专科手术机器人将是整合术前规划-术中导航-术中辅助等全智能化手术流程的精准胸外科手术工具，高度的智能化甚至可一定程度替代主刀医生的操作。随着外科机器人系统的发展，机器人辅助手术的未来进展将会使我们能够进一步了解胸腔和纵隔的显微解剖，执行精细的手术操作，精准外科时代将来临。
4 结语
机器人手术路在何方？我们认为，路在脚下，在于高新技术不断积累和转化下奠定的基础。目前手术机器人发展态势良好，据估计2021年该市场将达到200亿美元，虽然IntuitiveSurgical垄断着全球手术机器人的市场，但国内国外已经有越来越多的巨头企业和医疗机构加入了医疗机器人的研发。另一方面，AI的兴起给手术机器人带来了更多的可能性，多学科协作下的学科交叉必然引起机器人手术方式的质变，可以确定地说：机器人手术智能化是必然趋势。
AI不能完全替代人脑，对于未知的情况无法分析，因此无法处置千变万化的手术和复杂情景，并且缺少一个很重要的能力：情感，这意味着诊疗不能因人、因情、因事而区别对待。相信在不久的将来，AI能很好地辅佐胸外科医生进行医疗活动。虽然当下铺天盖地打着AI标签的技术充斥着我们的视线，但AI时代才刚刚拉开帷幕，并且我们应当认识到高端AI代表着人类社会的发展方向，因此支持并参与到AI辅助医疗的开发中去是新时代医生们的使命。
人工智能都在哪些领域有所应用
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随着社会的发展人工智能已经逐渐走进并融入我们的生活，且应用在各个行业领域，AI不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，同时也为我们的生活带来了许多改变和便利。现如今，人工智能都在哪些领域有所应用？今天我们就来了解下。
一、无人驾驶汽车
相信大家都不陌生，无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术却包含很多，例如：计算机视觉、自动控制技术等，这些技术的组成才形成了一套完整的无人驾驶。
随着近年来，人工智能浪潮的兴起，无人驾驶再次成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相央视春晚。
但由于人们发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正让无人驾驶实现商业化还有很长的路要走。
二、人脸识别
这项技术已经走进了大多人家里，人脸识别也称人像识别、面部识别，主要是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。现阶段人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活习惯带来更多改变。
三、机器翻译
机器翻译其实算是计算语言学的一个分支，它是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程，机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT）。目前，该技术当前在很多语言上的表现已经超过了人类。
四、声纹识别
其实，生物的特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别，声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法（如钥匙、证件），声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。
目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。如：支付宝、微信就运用了该项技术登录自己的账号。
五、智能客服机器人
智能客服机器人在生活中也越来越常见了，它是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。如对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，如果在该场景运用智能客服机器人，这样可以减少人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，从而提高在更多复杂问题的客户群体中及时提供服务。
智能客服机器人还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。
六、智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。
七、智能音箱
相信大家对智能音箱也不会陌生，属于语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作，这类设备相信很多人家里已经拥有。
八、个性化推荐
个性化推荐也是生活中常见的一项应用，是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐系统已经广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。
九、医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
要知道传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提娶定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
十、图像搜索
要知道，在早期我们是是无法进行图片搜索的，要知道图像搜索分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，因为当时程序技术还无法支持识别图片内容，随着AI的发展，图像搜索在近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，基于AI深度学习的图像搜索，已经逐渐提升了该项技术，用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，如搜索同款、相似物比对等。
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机器人和人工智能在未来可能的融合和发展趋势
原标题：机器人和人工智能在未来可能的融合和发展趋势随着科技的不断进步，机器人和人工智能技术的融合将在未来变得越来越重要。本文将从技术融合和应用发展两个方面，探讨机器人和人工智能的未来发展趋势。
技术融合方面，机器人和人工智能将实现更加紧密的融合，实现更为高效智能的运作。未来的机器人或许会集成更精准、快速的感知与识别能力，同时其控制系统将更为自适应，可根据不同场景和环境动态调整。此外，模仿神经元之间相互通信功能的“神经网络”哲学也将为机器人带来黑科技的“硬核”---云端算力支持，通过强大计算能力实现更高效率的决策与动作。
应用领域方面，机器人和人工智能在安保、医疗卫生、交通、金融、娱乐及教育等领域中的应用还将不断扩展。如在医疗卫生领域，利用机器人和人工智能的强大的图像识别和语音交互等技术，可以实现医疗影像、辅助诊断等功能；在交通领域，机器人和人工智能可用于安全驾驶、导航和交通控制等方面。
此外，未来机器人和人工智能的发展也将促成社会与人类的跨越式进步，如双重人生、智慧城市建设、多元化文化交流等，将让人们享受更丰富、多样的生活。同时，在应用过程中，也需要注重科技人本相结合，加强法律适应性及尽量减少其对弱势群体的影响，并注重真正解决现实社会问题。
总之，机器人和人工智能在技术融合和应用领域中的互补与协同将为未来带来巨大变革，无论是产业转型还是人类生活水平的提高都将达到历史性的高度。然而在这之中，我们也需要关注相关风险和不确定性，谨慎扬长避短，让机器人和人工智能成为更好的人类工具、改善人类生活的助推器。
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责任编辑：人工智能机器人的应用
人工智能机器人的种类智能机器人体系结构传统的分类方法已不能确切区分新涌现的各类体系结构。给出了智能机器人体系结构的定义并提出新的分类方法，依据智能机器人系统的智能、行为、信息、控制的时空分布模式沿着体系结构发展的时间线索归纳出7种典型的体系结构：分层递阶结构、包容结构、三层结构、自组织结构、分布式结构、进化控制结构和社会机器人结了构，并分析了各类体系结构的特色之处。给出的分类依据能够更全面细致地刻画智能机器人体系结构的特征，从而清晰地界定各类体系结构，这有助于智能机器人体系结构的分析与设计。
人工智能机器人的作用机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。机器人可接受人类指挥，也可以执行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人执行的是取代或是协助人类工作的工作，例如制造业、建筑业，或是危险的工作。机器人可以是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。目前在工业、医学甚至军事等领域中均有重要用途。
人工智能机器人的功能机器人能力的评价标准包括：智能，指感觉和感知，包括记忆、运算、比较、鉴别、判断、决策、学习和逻辑推理等；机能，指变通性、通用性或空间占有性等；物理能，指力、速度、可靠性、联用性和寿命等。因此，可以说机器人就是具有生物功能的实际空间运行工具，可以代替人类完成一些危险或难以进行的劳作、任务等。
总结：智能机器人是未来大趋势之一是无可厚非的，智能机器人在未来承担人工也是大势所趋。随着国家对智能领域的重视，智能机器人的作用在未来将会越来越大。
智能机器人的好处1.机器人可以代替人做很多危险的或者重复的工作，这就节省了人力，人们可以从事其他方面的工作。例如，可以利用机器人去深海探险或者太空探索。
2.企业中应用机器人可以提高工作效率，创造更多的经济价值。例如，新年期间，很多饭店出现用工荒，一家火锅店就购置了机器人服务生，机器人不仅仅节省了人力成本，缓解了用工的压力，更加成为吸引顾客的一道风景。可以想象，机器人在未来的企业发展中将会扮演更加重要的角色。
智能机器人的危害1.如果人们多度地依赖机器人，那么这会导致人的创造力，灵活性以及主动性的下降。例如，很多传统的手工艺可能会慢慢地消失。
2.机器人的普及会使某些人失业。更糟糕的是，对于机器人的纵容有可能使它们成为世界上最先进的战争武器。
人工智能机器人的应用领域21世纪，伴随着IT信息技术的快速发展，人类社会进入了全力打造智能机器人的全新时代。据相关机构统计，2015年，世界智能机器人市场约为269亿美元。根据预测，至2025年，世界机器人市场或将高达669亿美元。智能机器人的主要应用领域是制造业的自动化工厂，医疗、物流家庭等服务业领域的机器人应用范围也在逐渐增加。无人汽车在机器人行业占智能型汽车技术的主导权，竞争异常激烈。韩国智能机器人行业仍停留在萌芽期，在海外市场制造、医疗、无人汽车、家庭等智能机器人企业成为投资者的关注热点。
机器人已成为不可缺少的生产工具以制造业当中的汽车制造行业为例，在汽车制造厂的车间里，组装、焊接、涂装、运输以及到质量检测，都需要机器人协助来完成工作生产。过去若有机器人替代人力资源成为自动化与只要生产力的概念，现在的机器人会成为处理在保障创新品质的前提下，人类做不到的高精密作业。不仅如此，智能机器人在娱乐、清扫、物流等领域也逐步增加市场份额。
各国政府和跨国企业在机器人行业投资活跃主要国家政府认为创新、革新机器人技术是国家竞争力的源动力，因此支持及扩大该产业发展。2013年以后，谷歌收购10多个机器人及人工智能相关企业，加大对无人汽车、物流、救灾等服务用机器人项目的投资。不仅提高医疗、物流等服务水平，同时探索及应对突发性灾难等公共服务领域进行品质改善。
世界各国政府都在下大力气研究实用的智能机器人。美国服务机器人技术非常强劲，美国军用、医疗与家政服务机器人产业占绝对优势。比尔·盖茨曾在《科学美国人》杂志上撰文表示当前机器人正经历上世纪80年代个人电脑式发展，从个人电脑时代向个人机器人时代迈进。家用机器人将像计算机、移动电话和电冰箱一样普及。日本是世界上机器人开发和研究最发达的国家之一，2010年产量占全世界年生产的80万个家用智能机器人的一半。韩国政府也在积极开发家用机器人，计划到2020年让每个韩国家庭都拥有一个能做家务的机器人。
行业发展：增长态势延续从2008年第四季度起，全球金融风暴导致智能机器人的销量急剧下滑。2010年全球智能机器人市场逐渐由2009年的谷底恢复。2015年，世界智能机器人市场约为269亿美元。随着全球制造业产能自动化水平提升，特别是中国制造业智能化升级，保守估计，到2025年，世界机器人市场或将高达669亿美元。