人工智能+医疗的五大主要应用场景
近年来，随着算法的进步和数据储存成本大幅度下降，人工智能变得可行，目前医疗资源供不应求的背景下，医生压力非常大，用人工智能进一步提高医疗的精准率，对减轻医疗的负担有很大的帮助。未来在好的模型驱动下人工智能可以贴近现实应用，让医生实实在在得到有效帮助。
人工智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。总结来看，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下五个领域：
(一)医疗机器人
机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前实践中的医疗机器人主要有两种：
一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”；
二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达•芬奇手术系统为典型代表。
(二)智能药物研发
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。
人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
(三)智能诊疗
智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。
(四)智能影像识别
智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。
(五)智能健康管理
智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
风险识别：通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。
虚拟护士：收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。
精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。
移动医疗：结合人工智能技术提供远程医疗服务。
健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。在实际的产业发展中，中国智能医疗仍处于起步阶段，笔者认为，在未来的发展中，国内公司应当加强数据库、算法、通用技术等基础层面的研发与投资力度，在牢固基础的同时进一步拓展智能医疗的应用领域。
人工智能技术在电气自动化中的应用，主要有哪些
1.实现了电气自动化系统的保护和控制功能
当前，人工智能技术的应用实现了对模拟量数据、开关量的自动化、实时动态处理和采集，并且根据系统的设计要求，批量化地定时进行存贮和整理，同时应用图像生成软件，模拟电气自动化系统的实际运行情况，工作人员可直观地看到断路器、隔离开关、电压、电流等设备和参数的变化[3]，工作人员结合电气自动化系统实际运行要求，编制专业图表，分析相关数据，在这个过程中需注意由于画面和图片所占的电气自动化系统资源比较多，因此应充分考虑到电气自动化系统控制端设备的运行性能和对软件系统的要求，防止控制终端由于采集大量图像占用大量资源，消耗运算资源，影响电气自动化系统中其它程序的正常运行。另外，电气自动化系统的操作控制，工作人员可通过鼠标或者键盘远程控制断路器和隔离开关，自动调整励磁电流，修改或设定在线参数，提高电气自动化系统运行的可靠性和稳定性。
2.诊断电气故障
电气自动化系统实际运行过程中，传统诊断技术的效率和准确度较低，并且系统中变压器、发电机、发动机等设备故障频繁发生，以往工作人员多是分析变压器油的气体，结合油样气体成分判断是否发生故障，这种诊断方法的时效性较差，需耗费大量人力和时间。由于电气自动化系统的很多故障和事故都具有不确定性和突发性，系统故障和问题必须在第一时间快速进行解决，若诊断处理方法不合理或者故障处理不及时，会给国家、社会和企业造成巨大损失。而在电气自动化系统中应用人工智能技术，运用专家系统、模糊理论和神经网络，实现对电气自动化系统的实时控制，一旦发现系统故障，自动进行故障诊断，极大地提高电气自动化系统故障诊断的效率和准确性。
3.提高电气控制有效性
人工智能技术在电气控制中也发挥着非常重要的作用，电气控制系统的安全、稳定运行是很多企业面临的难题，并且电气控制对于工作人员的操作控制的标准性和规范性有着很高的要求，而具体的操作控制步骤也比较复杂麻烦，因此我国专家学者一直致力于不断提高电气控制系统的操作控制水平。在电气控制中应用人工智能技术，其利用自动化计算和计算机系统，代替工作人员完成某些工作，最大程度地减少了人为误操作，极大地提高了操作控制准确性。同时，人工智能技术在电气控制系统中的应用，应用直观明了的界面化形式，简化了电气系统的操作和控制流程，基于计算机网络系统，实现对电气系统某些环节的远程控制操作。另外，实时地储存电气控制系统重要资料和信息，为日后查询提供便利，人工智能技术可自动生产报表，减少财力、物力和人力等资源的投入，有效提高电气控制系统的精确度和工作效率。电气控制系统中应用人工智能技术主要包括模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等多方面内容，电气控制系统中的交流和直流传动通过模糊控制来实现，用模糊控制器代替常规的调速控制器，确保电气控制的准确性。
4.提高电气设备设计水平
电气设备设计是一项专业、复杂的系统工作，设计人员需要熟练掌握电机电器、电磁场、电路等学科专业知识，还需积累丰富的电气设计经验。传统的电气设备设计主要是工作人员在实验室根据相关设计要求手动的设计制作，一旦电气设备产品成型很难再进行修改或者优化，不仅维护管理比较麻烦，而且难以获得最佳的设计方案。随着计算机技术的快速发展，电气设备产品的手工设计已经无法满足电气系统发展要求，而应用人工智能技术可利用计算机系统进行辅助设计，如使用二维三维CAD，可根据设计要求随时对设计方案进行修改和优化，有效缩短了电气设备产品开发周期。同时，电气设备产品设计中应用遗传算法，优化电气设备性能，由于电气设备故障具有非线性和不确定性，通过应用人工智能技术，可建立设备故障和运行状态之间的关系，提高电气设备设计水平。
近年来，计算软件技术、微电子技术的快速发展，促进了人工智能技术的发展，被广泛地应用在各种领域。电气自动化中应用人工智能技术，充分发挥了人工智能的多方面优势，有效提高了电气自动化系统运行的安全性和可靠性。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
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人工智能的12个典型案例
如今的人工智能例子如此之多，以至于在选择一些具有代表性的人工智能案例时成为一个困难的选择。
虽然人工智能在各个行业的应用有很多的例子，但仍然被认为是一个仍在崛起的新生力量。事实上，人工智能对于许多企业的技术平台很重要，其中包括金融、零售、医疗和媒体。则人工智能和深度学习的例子也数不胜数。
虽然选择的一些人工智能例子彼此有很大不同，但它们都有一个共同的特点：输入的数据越多，学到的东西就越多。这就是人工智能的本质：基于输入学习的软件系统。这是大数据分析和人工智能的关键区别：大数据可以扫描数据并揭示趋势，但人工智能可以做到这一点，也可以根据输入进行调整。
人工智能的例子：跨部门的人工智能
以下人工智能的例子正在引领市场——未来几年采用人工智能的企业可以参考以下示例。
1.Siri和Alexa
语音助理在商业运营中扮演着越来越重要的角色，它们面临的挑战是需要真正理解人类的语言，然而更难的是需要真正了解人类。
这就是人工智能的用武之地。虽然人工智能系统工程师可以构建这些语音助理，但他们无法在发布时将大量的人类特质嵌入其中。因此，人工智能系统需要大量使用机器学习技术，使它们能够更好地完成人机界面这一异常复杂的任务。有了人工智能，语音助理将越来越有能力搜索网络，帮助人们购物，提供导航。人们期待这项语音技术在家庭助理中发挥重要作用，帮助照顾老人。这是人工智能语音识别的无数其他例子之一。
2.亚马逊和在线商务
响应客户输入的系统概念本身并不是人工智能的一个例子。例如，那些检测到用户了解衬衫产品之后然后在网上推荐衬衫广告的应用程序不一定是高级的人工智能应用程序。
但以亚马逊的推荐系统为例，它是一个交易性人工智能平台的强大引擎。人们可能已经观察到它的能力，这个系统可以不断学习。本质上，大批购物者正在“教导”亚马逊人工智能系统，以便更好地展示可能出售的商品。也就是说，将一件商品与过去展示的另一件商品相匹配将促进销售，可以将半关联的概念联系起来(例如灯架与摄影设备)。
另一方面，这种高端的人工智能系统需要庞大的计算平台来处理所有数据。对于使用小型服务器的用户来说很难为此类系统提供支持。显然，亚马逊网络服务公司拥有世界领先的计算平台。
3.Pandora
对于那些认为人工智能将会取代人类工作的人们来说，Pandora人工智能系统就是一个与人类合作的例子。首先，Pandora通过音乐专业人员的帮助来分析和分类歌曲。Pandora着眼于歌曲的450种属性进行分类，从声乐风格到节奏感。
当其人工智能算法工作时，根据大量用户对其歌曲库的响应，结合了来自用户的大量推荐。然后，人工智能系统可以批量分组和呈现对于用户具有意义的歌曲。
4.Cogito
这无疑是人工智能活跃的领域之一：在销售和客服电话中使用人工智能，可以增强与客户的情感联系。具体地说，使用人工智能互动比人类更具移情能力。当然，这是人工智能使用的一个前沿。
Cogito(拉丁语的意思是“自我意识”)使用了人类互动的关键真理：它不仅仅是词语的表达意义，而且是词语的表达方式、情绪、节奏和感觉。
Cogito软件可以实时分析对话，提供有关正确和错误的线索和提示。也许对话者可能切入太多主题，或者反应不够快。应用程序提供基于颜色的警告和更新。该软件可以分析数百条线索，以确定对话的情感质量。
5.Nest
推动人工智能增长的关键因素之一是资金雄厚的厂商之间的竞争，希望在早期获得市场份额。以谷歌公司旗下的家用恒温器Nest为例，其部分目标是将谷歌公司的人工智能构建到设备中，用来应对苹果Siri和亚马逊Alexa的不断增长。
Nest使用人工智能来适应人类的行为模式，获得恒定的输入线索，并在家中工作时做出更准确的反应。在业主设置系统一段时间之后，Nest可以自己整合输入。
无论如何，智能家庭设备(物联网设备)无疑是争夺人工智能市场支配地位的关键战场。让一整组智能家庭设备协同行动，它们可以响应家庭成员的指令，并根据其行为学习，这显然是人工智能在家庭应用中的未来。
6.Boxever
总部位于爱尔兰的Boxever公司推出其Boxever“个性化平台”，其主要目标是旅游业。其基于云计算的平台允许旅游公司创建一个单一的客户视图，从而为客户提供更有效的营销。它的目标是通过单独针对客户来改进销售过程。如果人工智能可以在一对一的基础上定制交互过程，理论上它可以更有效地服务(并销售给)客户。
Boxever公司的方法承认竞争的关键部门是客户体验。如果零售商更加谨慎地满足客户的需求，将会在电子商务竞争中获胜。而使用智能软件比人工销售代表的成本要低得多。
7.AIRobotics、Humanoid和其他
人工智能为机器人的应用提供动力，其中包括加州大学伯克利分校的BRETT和麻省理工学院的MITdog。Sophia就是一个受到媒体热捧的人工智能机器人的例子，它和NBC电视台主持人JimmyFallon在“今夜秀”上聊天和唱歌。
除了流行文化的喧嚣之外，还有多种规格和大小的人工智能机器人。例如iRobot公司的RoomBA980吸尘器采用了人工智能技术，可以在家中完成清扫工作。该公司声称，Roombas公司已售出1000多万台RoomBA980吸尘器。
8.垃圾邮件过滤器
人工智能的核心就是学习。而使用机器学习和其他人工智能技术，软件系统将变得更智能，无需人工协助。
当然，采用人工智能防止垃圾邮件是一个迫切需要机器学习的领域。工作人员(甚至是团队)难以跟上垃圾邮件的增长。例如，Gmail会部署机器学习算法来过滤(大部分)垃圾邮件。
为此，垃圾邮件过滤器试图更快地跟上垃圾邮件发送者的工作，他们不断采用创造性的方法来欺骗收件人。垃圾邮件过滤器中的人工智能会持续扫描元数据，例如发件人的位置或主题行中的关键字。如果无法学习，垃圾邮件过滤器将在几天之后无法运行。
人工智能技术是使用来自人类的输入：因为对于一个用户具有价值的优惠券对于另一个用户来说则是垃圾邮件。特定用户如何对邮件流进行分类须是垃圾邮件过滤器学习的一部分。
9.网上银行业务
银行为用户提供方便的优惠：扫描其支票并将其金额存入移动设备中，无需去实际的分支机构存款。其问题是：这样做需要机器来阅读用户的签名，这是一项既混乱又令人困惑的工作——甚至对工作人员来说也是如此。
在其他供应商中，MitekSystems公司采用专门从事基于软件的身份验证。其人工智能技术利用计算机视觉和机器学习使移动到银行的交易安全。
例如，Mitek公司采用视觉算法对银行交易中的无数ID格式进行分类。其核心是光学字符识别(OCR)软件，它扫描文档并将数据转换为可编辑的格式。可以使用人工智能调整OCR软件以准确提取个人签名或指纹。
10.贷款和信用卡处理
当消费者申请信用卡或贷款时，消费者信用评分(FICO)(通常在300到850分之间)将起到很重要的作用。在过去，贷款工作人员审查了这些贷款和信用卡申请。虽然仍有很多工作人员，但许多关于信用卡的决定或者是否接受消费者的申请，都是由机器学习系统做出的。
同样，学习是这个过程的重要部分。银行管理人员可以设置他们希望当前信贷标准是宽松还是紧缩的参数。但他们希望银行的机器学习系统能够随着时间的推移而学习，以便更密切地确定哪些申请人是安全的借贷者。
11.Lyft和Uber
没有人工智能和机器学习技术，共享单车是不可能存在的。具体来说，票价、预计到达时间以及它将要走的路线：这些都是人工智能计算出来的。
人工智能即时进行大量计算。如果没有一个分析情况的机器学习系统，然后将结果数据路由到用户和驱动程序的应用程序，这些计算的数量和复杂性将是不可能的。当然，Lyft和Uber公司将其记录在自己的系统上，这两家公司拥有关于用户模式的大量数据。
在未来，这些服务预计将出现无人驾驶汽车的时代(尽管这种情况发生时多仍然模糊不清)。如果没有人类驱动程序的元素，运行系统的过程将成为更纯粹的逻辑机器学习计算。从理论上说，这将导致共享乘车服务的成本下降，甚至可以节省雇佣驾驶员的成本。
12.社交网络
主要的社交媒体网络是人工智能发展的核心驱动力。特别是Facebook公司似乎采用了人工智能的各方面功能。例如，其算法定义了用户的时间轴，决定是否在其时间轴上显示或不显示其朋友的某些帖子。Facebook公司知道，如果某个用户的每位朋友都被展示出来，那么时间表就将变得很混乱，以至于它会让人感到厌烦。因此，时间轴算法可以了解用户与谁进行交互以及其通常忽略的对象。
对于Facebook而言，重要的是，社交网络使用人工智能来帮助个性化为用户提供广告的方式，因此它具有一定程度的广告显示相关性。需要注意，Facebook允许用户评论广告与时间线的相关性;每个用户评论都有助于系统学习并变得更精细。由于他们使用人工智能微调显示系统的方式，Facebook和谷歌在整个网络广告市场的比例很高。
此外，Facebook使用图像识别人工智能技术来识别照片中的人脸，因此它可以邀请用户为其添加标签。毫不奇怪，考虑到照片对Facebook的重要性，Facebook在面部识别技术上投入了大量资金。采用机器“读取”照片是当今人工智能时代更为显著的进步之一。