《人工智能》之《计算智能》习题解析
教材：《人工智能及其应用》，蔡自兴等，2016m清华大学出版社（第5版）
参考书：
对应同系列博客：《人工智能》之《计算智能》
《人工智能》之《计算智能》习题解析1计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？2试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系3人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？4简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法5模糊集合有哪些运算？满足哪些规律？6什么是模糊推理？7为什么说Hopfield网络是一种反馈神经网络？8霍兰德的遗传算法，即简单遗传算法（SGA,SimpleGeneticAlgorithm），包括哪三个部分？9简单遗传算法中编码、解码或译码分别是什么？10简单遗传算法中二进制编码的两大缺点是什么？11单遗传算法的遗传操作主要有哪三种？1计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？计算智能是信息科学、生命科学、认知科学等不同学科相互交叉的产物。它主要借鉴仿生学的思想，基于人们对生物体智能机理的认识，采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。
计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、蚁群算法、自然计算、免疫计算和人工生命等领域。
2试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系计算智能是智力的低层认知。人工智能是在计算智能基础上引入知识产生的中层认知。生物智能（人类智能）是最高层次的智能。3人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？因为人工神经网络有以下特性：
并行分布处理非线性映射(理论上可以模拟任何函数）通过训练进行学习适应与集成硬件实现(GPU)4简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法详情见于《人工智能》之《计算智能》2.3人工神经网络的结构。
主要学习算法：
指导式学习（有师学习）非指导学习（无师学习）强化学习5模糊集合有哪些运算？满足哪些规律？并、交、补。
幂等律、交换律、结合律、分配律、吸收律、同一律、Demorgan律、复原律、对偶律。
6什么是模糊推理？7为什么说Hopfield网络是一种反馈神经网络？Hopfield神经网络是个全连接网络，没有像前馈网络中前后层的概念，每个神经元既可以看成输入也可以看成输出，所以Hopfield神经网络也可以看成反馈神经网络，即输出又会反馈回输入，从而形成一个信号环路。
8霍兰德的遗传算法，即简单遗传算法（SGA,SimpleGeneticAlgorithm），包括哪三个部分？编码与解码适应度函数遗传操作9简单遗传算法中编码、解码或译码分别是什么？编码：指将问题结构变换为位串形式编码表示的过程。解码（译码）：指将位串形式编码表示变换为原问题结构的过程。
10简单遗传算法中二进制编码的两大缺点是什么？长度较大汉明悬崖(HammingCliff)：在某些相邻整数的二进制代码之间有很大的汉明距离，使得遗传算法的交叉和突变都难以跨越。11单遗传算法的遗传操作主要有哪三种？选择(selection)交叉(crossover)变异(mutation)物联网，人工智能专业毕业论文选题推荐
物联网技术在智能家居系统中的应用研究实现一个智能家居系统需要以下内容：
感知子系统：感知子系统是智能家居系统的核心，它能够感知环境中的温度、湿度、光线、声音、人体活动等信息，并将这些信息转换成数字信号传输到控制中心。常用的感知设备包括温湿度传感器、光线传感器、声音传感器、红外传感器等。
控制子系统：控制子系统是智能家居系统的执行中心，它通过收集感知子系统传输的数据，进行数据处理和分析，并根据用户的设定，控制家庭设备的开关、调节和调试。控制子系统通常使用微控制器、微处理器、单片机等设备，可以通过有线或无线网络连接到云端服务器，也可以通过移动设备控制。
通信子系统：通信子系统是智能家居系统的传输通道，它可以将感知子系统、控制子系统、云端服务器等设备进行数据交互和信息传输，使智能家居系统具有更好的互动性和扩展性。常用的通信技术包括Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、Z-Wave等。
用户界面子系统：用户界面子系统是智能家居系统与用户之间的桥梁，可以通过手机APP、智能遥控器、语音识别等方式控制智能家居系统。用户界面子系统还可以提供智能家居系统的实时状态、温度、湿度等信息。
安全子系统：安全子系统是智能家居系统的保护中心，可以对入侵、火灾、煤气泄漏等情况进行实时监测和预警，并及时发出警报。常用的安全设备包括安全摄像头、红外传感器、烟雾探测器等。
智能家居系统的功能主要包括：温度控制、照明控制、音乐播放、智能门锁、安防监控、电器远程控制等。实现智能家居系统的过程需要不同领域的技术支持，包括物联网技术、云计算技术、大数据技术、机器学习技术等。
物联网在工业4.0中的实现与发展物联网在工业4.0中的实现一般包含以下子系统：
传感器和执行器子系统：这个子系统包括各种传感器和执行器，用于监测和控制工业设备。例如，温度传感器、湿度传感器、压力传感器、运动传感器等，以及液压、气动、电动执行器等。
通信子系统：物联网中的设备需要进行数据交换和通信，因此需要通信子系统。这个子系统包括各种网络技术和协议，例如Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、LoRa、LTE-M、NB-IoT等。
数据采集和处理子系统：物联网中的设备会产生大量的数据，这些数据需要被采集和处理，以便进行监测和控制。这个子系统包括各种数据采集设备和传感器、数据处理和分析软件等。
云平台和大数据子系统：物联网中的设备产生的数据需要进行存储和分析，因此需要云平台和大数据子系统。这个子系统包括各种云平台服务和数据存储技术，例如AWS、Azure、GoogleCloud、Hadoop等。
智能决策子系统：基于物联网所采集的数据，需要进行智能决策，以优化工业生产流程。这个子系统包括各种决策支持系统、机器学习算法、人工智能技术等。
物联网与智能物流系统的结合传感子系统：通过传感器和控制器等设备采集实时数据，包括货物状态、位置、温度、湿度、压力、振动等信息。
通信子系统：通过各种通信技术，将传感子系统采集的实时数据传输到数据中心，以及将命令从数据中心发送到控制子系统。
控制子系统：通过控制器对物流设备、仓库设备、机器人等进行控制和调度，实现物流流程自动化。
数据中心子系统：对采集的数据进行存储、处理、分析、预测等，为物流管理者提供决策依据。
安全子系统：保障物联网和智能物流系统的安全，包括数据加密、身份认证、入侵检测等技术手段。
管理子系统：为物流管理者提供数据可视化和操作界面，实现对物流流程的监控、分析和调度。
物联网与医疗健康领域的融合研究传感子系统：包括各种传感器、体征检测仪器、远程监控设备等，用于采集人体各种数据，如心率、血压、血糖、体温等。
通信子系统：包括各种通信技术，如蓝牙、NFC、Wi-Fi、3G/4G等，将传感器采集的数据传输到云端或者移动设备上。
数据存储与处理子系统：将采集到的数据进行存储、处理、分析，提取有价值的信息，为医护人员提供支持决策的依据。
远程监护子系统：通过远程监控设备，可以实现对病人的实时监控，及时发现疾病变化，进行预警和预防。
移动医疗子系统：通过移动设备和APP等，实现对健康管理、疾病诊疗、医疗信息查询等的移动化操作。
安全与隐私子系统：针对医疗数据的安全、隐私等问题进行加密和保护。
支持决策子系统：通过数据分析和算法模型，为医护人员提供支持决策的依据。
物联网与环境监测系统的集成物联网与环境监测系统的集成一般包括以下子系统：
传感器子系统：用于感知环境数据，包括温度、湿度、空气质量、噪音、光照等各种参数。传感器将这些参数转换成电信号，传送到其他子系统进行处理。
通信子系统：用于传输传感器采集到的数据。这些数据可以通过有线或无线网络传输。通信子系统还可以通过标准协议将数据传输到云平台或数据中心，实现远程监测。
数据存储与处理子系统：用于处理和存储传感器采集到的数据。这些数据可以通过大数据分析来挖掘环境数据的潜在价值，从而实现环境数据的分析、处理和优化。
环境控制子系统：根据传感器采集到的环境数据来进行环境控制。例如，根据温度和湿度数据来控制空调或加湿器，或者根据CO2浓度数据来控制通风系统等。
系统监测与管理子系统：用于监测和管理整个环境监测系统，包括传感器、通信、数据存储、环境控制等各个子系统的运行状态。系统监测与管理子系统可以对整个系统进行实时监控和调试，保证系统的稳定性和可靠性。
物联网与农业生产的结合研究物联网与农业生产的结合可以包含多个子系统，以下是其中的一些：
农业感知子系统：这个子系统通过使用各种传感器、监测设备和其他感知技术，可以获取有关农业生产的各种数据，如土壤温度、湿度、光照、气压、降雨量、空气质量等等。
农业数据处理子系统：这个子系统利用各种数据处理技术，如机器学习、数据挖掘、模型预测等，对从感知子系统收集到的数据进行分析和处理，并提供有用的决策支持信息，如农业生产优化、精细化管理、预测等。
农业执行子系统：这个子系统利用各种执行技术，如物联网控制、自动化控制、机器人技术等，根据数据处理子系统的输出来执行各种农业生产活动，如种植、喷灌、采摘、施肥、浇水等等。
农业管理子系统：这个子系统对整个农业生产过程进行管理和监控，包括种植计划、库存管理、农业生产安全等方面的监控和调度。
农业信息发布子系统：这个子系统通过各种渠道，如移动应用、微信公众号、网站等等，向农业生产者提供各种信息，如天气预报、市场信息、政策解读等，从而支持他们的决策和生产活动。
这些子系统共同构成了物联网与农业生产的结合，可以帮助农业生产者更好地管理和运营农业生产活动，提高农业生产效率和质量，同时也有助于推进农业现代化和可持续发展。
物联网技术对汽车行业的影响与发展物联网技术对汽车行业的影响与发展一般包含以下子系统：
车联网系统：通过智能交通系统和车辆之间的通信，实现车辆之间、车辆与基础设施之间的信息交换与共享，以提高道路交通的安全性、效率性和便捷性。
智能驾驶辅助系统：包括自动驾驶、自适应巡航、车道保持、自动泊车等功能，通过传感器和控制系统实现对车辆的自动控制和管理，提高驾驶体验和行车安全。
智能物流系统：利用物联网技术实现对车辆、货物和配送信息的实时监测和管理，优化物流流程，提高配送效率和服务质量。
智能交通管理系统：通过数据分析、模型预测等技术手段实现对道路交通的管理和调度，减少拥堵、事故等交通问题的发生，提高交通流量的流畅度和安全性。
车辆安全监测系统：通过传感器等设备实时监测车辆的状态和行驶情况，及时发现并解决车辆故障，保障行车安全。
智能客户服务系统：包括车载娱乐、信息娱乐、语音识别、导航系统等，提供个性化的车辆使用体验，提高客户满意度。
物联网在智能安防领域的应用研究物联网技术在智能安防领域的应用研究，一般包含以下子系统：
摄像头子系统：通过安装摄像头，对室内外进行监控和记录，对于异常情况及时发出警报，提高安防监控的效率。
门禁子系统：门禁子系统是智能安防系统的重要组成部分，它可以通过识别用户的身份，决定是否允许进入某个区域，防止陌生人闯入。
报警子系统：在监测到不正常情况下，自动触发警报，提示安防系统运维人员或相关人员采取相应措施。
安全监测子系统：通过环境传感器、火焰传感器、烟雾传感器、气体传感器等进行监测，及时预警，防止意外事故发生。
视频分析子系统：通过视频分析技术对摄像头采集的图像进行分析和处理，实现人脸识别、智能分析等功能，提高监控效率。
智能交互子系统：通过语音识别、图像识别等技术，实现智能交互，方便用户进行操作。
综上所述，智能安防系统集成了多个子系统，通过物联网技术的融合，实现智能化安防监控，提高安全防范能力。
物联网在能源管理中的实现与发展物联网在能源管理中的实现与发展通常包含以下几个子系统：
能源监测子系统：该子系统通过各种传感器、计量仪表、能源数据采集装置等，实时监测能源消耗情况，如电能、水能、气能、热能等，获取大量的能源数据。这些数据会传输到数据处理子系统进行处理和分析。
数据处理子系统：该子系统对从能源监测子系统收集到的数据进行清洗、整合、分析和挖掘，以获取有价值的信息。该子系统使用各种技术和方法，如数据挖掘、模型预测、机器学习等，以实现能源数据的分析和能源管理的优化。
能源控制子系统：该子系统使用物联网技术，将各种能源设备、能源网络、能源储备等连接在一起，并通过集中化或分散化的控制方法，实现对能源的远程控制、监测和调度。例如，通过智能电表控制电器的使用，通过智能水表控制用水的流量，通过智能暖气控制室内温度等等。
能源管理决策子系统：该子系统通过对能源监测和数据处理子系统的分析，以及对能源控制子系统的指导和调整，制定能源管理决策，实现能源的节约、高效、优化。例如，通过对数据分析，制定合理的能源计划，指导用能和排放行为，减少能源浪费和污染。
能源应用子系统：该子系统通过集成各种智能应用，使能源管理与生产、生活等多个领域紧密结合，实现能源资源的合理利用和优化。例如，通过与智能家居、智能城市、智慧工厂、智慧医疗等相关领域进行整合，实现能源资源的互联互通和智能化应用。
物联网与社会服务的整合研究物联网技术与社会服务的整合研究一般包含以下几个子系统：
智能交通系统：该系统集成了车辆、道路和交通管理系统，通过传感器、视频监控和数据分析等技术手段，实现车辆智能导航、交通流优化和道路安全监控等功能，为交通出行提供更加智能化的服务。
智能城市管理系统：该系统通过整合城市的各类数据资源，包括公共服务设施、环境监测数据、城市交通状况、市民健康数据等，实现城市管理的智能化，提高城市服务的质量和效率，为市民提供更好的生活服务。
智能环保系统：该系统利用物联网技术监测和分析环境数据，实现污染源监控、水质监测、空气质量监测等功能，为环境保护提供科学化的支持，保障城市环境的健康和可持续发展。
智能医疗系统：该系统利用物联网技术和人工智能技术，实现医疗数据的实时监测、患者健康管理、医疗资源的调配等功能，为医疗服务提供更加智能化的支持，提高医疗服务的质量和效率。
智能公共安全系统：该系统利用物联网技术实现公共安全事件的实时监测、信息传递和应急响应等功能，提高社会治安水平和应急响应能力，为社会安全保障提供更加科学化的支持。
物联网与智能物流管理系统的融合物联网与智能物流管理系统的融合可以包含多个子系统，以下是其中的一些：
货物追踪子系统：这个子系统通过各种传感器、标签和其他感知技术，可以追踪货物的位置、状态、温度、湿度等信息，从而提高货物的可追溯性和运输的透明度。
运输计划子系统：这个子系统利用各种运算和优化技术，如数据分析、算法优化等，对货物的运输计划进行规划和调度，以确保货物能够按时、安全、高效地运输到目的地。
运输执行子系统：这个子系统利用各种执行技术，如物联网控制、自动化控制、机器人技术等，根据运输计划子系统的输出来执行各种物流活动，如货物的装卸、运输、储存等。
资源管理子系统：这个子系统对物流资源进行管理，包括货车、船舶、仓库、物流人员等方面的调度和监控，以确保物流资源的最优利用。
客户服务子系统：这个子系统通过各种渠道，如移动应用、网站等等，向客户提供各种服务，如物流信息查询、投诉处理、客户反馈等，从而提高客户的满意度和忠诚度。
这些子系统共同构成了物联网与智能物流管理系统的融合，可以帮助物流公司更好地管理和运营物流活动，提高物流效率和质量，同时也有助于推进物流行业的数字化转型和智能化发展。
物联网在教育领域的应用与发展物联网技术在教育领域的应用与发展需要以下子系统：
1.智能教室系统：利用物联网技术和智能终端设备来构建智能教室，包括智能白板、多媒体教学、智能灯光、智能窗帘、智能空调等，实现智能化、自动化控制，提高教学效果和效率。
2.智能校园管理系统：将物联网技术应用于校园管理，包括学生信息管理、设备管理、电子门禁、校园监控、停车管理等，实现信息化、智能化管理，提高校园安全性和管理效率。
3.智能学习系统：利用物联网技术和人工智能技术，构建智能学习系统，包括智能学习资源库、个性化学习推荐、学习进度监控和分析等，帮助学生更好地学习和提高学习效果。
4.智能考试系统：采用物联网技术和生物识别技术构建智能考试系统，包括考场监控、人脸识别、语音识别、指纹识别等，实现考试过程的智能化监控和管理，提高考试安全性和公平性。
5.智能教育装备：采用物联网技术和虚拟现实技术构建智能教育装备，包括智能互动教具、智能机器人、智能投影仪等，实现学习方式的多样化和智能化，提高学生学习兴趣和效果。
6.智能教育数据分析：利用物联网技术和大数据分析技术对教育数据进行分析和挖掘，包括学生学习行为分析、学生学习情况分析、教师教学效果分析等，为学校和教师提供决策支持和改进方案。
物联网与军事领域的结合研究物联网与军事领域的结合可以包含多个子系统，以下是其中的一些：
战场感知子系统：这个子系统通过使用各种传感器、监测设备和其他感知技术，可以获取有关战场情况的各种数据，如目标位置、战场状况、天气条件、地形特征等等。
军事数据处理子系统：这个子系统利用各种数据处理技术，如人工智能、机器学习、数据挖掘、模型预测等，对从感知子系统收集到的数据进行分析和处理，并提供有用的决策支持信息，如作战规划、目标选择、情报分析等。
军事执行子系统：这个子系统利用各种执行技术，如物联网控制、自动化控制、机器人技术等，根据数据处理子系统的输出来执行各种军事行动，如装备运行、武器部署、行动指挥等。
军事管理子系统：这个子系统对整个军事行动进行管理和监控，包括作战计划、装备管理、人员管理等方面的监控和调度。
军事信息发布子系统：这个子系统通过各种渠道，如移动应用、网站等等，向指挥官和士兵提供各种信息，如战场情况、行动指令、军事政策等，从而支持他们的决策和行动。
这些子系统共同构成了物联网与军事领域的结合，可以帮助军事领域更好地进行作战和决策，提高作战效率和成功率，同时也有助于提升军队现代化水平和保障军事行动的安全和稳定。
物联网与物品追踪系统的整合物联网与智能物流管理系统的融合可以包含多个子系统，以下是其中的一些：
货物追踪子系统：这个子系统通过各种传感器、标签和其他感知技术，可以追踪货物的位置、状态、温度、湿度等信息，从而提高货物的可追溯性和运输的透明度。
运输计划子系统：这个子系统利用各种运算和优化技术，如数据分析、算法优化等，对货物的运输计划进行规划和调度，以确保货物能够按时、安全、高效地运输到目的地。
运输执行子系统：这个子系统利用各种执行技术，如物联网控制、自动化控制、机器人技术等，根据运输计划子系统的输出来执行各种物流活动，如货物的装卸、运输、储存等。
资源管理子系统：这个子系统对物流资源进行管理，包括货车、船舶、仓库、物流人员等方面的调度和监控，以确保物流资源的最优利用。
客户服务子系统：这个子系统通过各种渠道，如移动应用、网站等等，向客户提供各种服务，如物流信息查询、投诉处理、客户反馈等，从而提高客户的满意度和忠诚度。
这些子系统共同构成了物联网与智能物流管理系统的融合，可以帮助物流公司更好地管理和运营物流活动，提高物流效率和质量，同时也有助于推进物流行业的数字化转型和智能化发展。
物联网与智能楼宇管理系统的集成研究物联网与智能物业管理系统的整合物联网与智能工厂管理系统的融合基于物联网技术的农业智能管理系统智能家居物联网控制系统设计与实现物联网大数据分析在智慧城市建设中的应用基于物联网技术的远程医疗监测系统智能物联网环境监测与控制系统基于物联网技术的智慧教育平台基于物联网技术的智能安防系统物联网技术在智慧物流中的应用基于物联网技术的智慧能源管理系统物联网技术在智慧农业中的应用基于物联网技术的智能交通系统物联网技术在智慧环境监测中的应用基于物联网技术的智慧水务管理系统物联网技术在智慧医疗中的应用基于物联网技术的智慧能源节约与管理系统基于物联网技术的智慧停车管理系统物联网技术在智慧出行中的应用基于物联网技术的智慧家庭管理系统基于物联网技术的农业智能感知系统设计与实现基于机器学习的农作物病虫害自动识别与预测基于智能传感器的土壤养分监测与管理系统设计与实现基于无人机的精准农业作业技术研究与应用基于区块链技术的农产品溯源与追溯管理系统设计与实现基于人工智能的农作物生长模拟与决策支持系统农业智能灌溉系统设计与开发基于深度学习的农作物种植环境智能监控与控制系统农产品销售预测与区域供需平衡研究基于物联网技术的智能温室控制系统设计与实现基于物联网技术的智能家居系统设计与实现基于人工智能技术的智能办公系统设计基于物联网技术的智能医疗系统研究基于人工智能技术的智能化仓库管理系统设计基于物联网技术的智能停车系统研究基于人工智能技术的智能监控系统研究基于物联网技术的智能农业系统设计与实现基于人工智能技术的智能城市管理系统研究基于物联网技术的智能公交系统设计基于人工智能技术的智能供应链管理系统设计基于物联网技术的智能教育系统研究基于人工智能技术的智能健身系统设计基于物联网技术的智能餐饮系统研究基于人工智能技术的智能化能源管理系统设计基于物联网技术的智能旅游系统设计与实现基于人工智能技术的智能环境监测系统研究基于物联网技术的智能物流系统设计与实现基于人工智能技术的智能电子商务系统研究基于物联网技术的智能安防系统设计基于人工智能技术的智能化人力资源管理系统设计基于人工智能和物联网技术的智能校园建设研究基于人工智能技术的个性化教育系统设计基于物联网技术的校园能耗管理系统设计基于人工智能技术的虚拟实验室设计与实现基于物联网技术的智能图书馆系统研究基于人工智能技术的在线教育平台研究基于物联网技术的智能考试监控系统设计基于人工智能技术的智能课堂交互系统研究基于物联网技术的智能校园安全管理系统设计基于人工智能技术的智能学习辅助系统研究基于物联网技术的智能体育场馆管理系统设计基于人工智能技术的教学资源共享平台研究基于物联网技术的智能校园卫生管理系统设计基于人工智能技术的智能化学习空间设计基于物联网技术的智能宿舍管理系统研究基于人工智能技术的在线作业批改系统设计基于物联网技术的智能教学大数据分析系统研究基于人工智能技术的智能教育平台研究基于物联网技术的智能校园交通管理系统设计基于人工智能技术的智能教师辅助系统设计健康计算：人工智能赋能生命科学与生物医药研究
我们现在正在经历数字3.0时代，这是一个将信息与物理世界、生物世界融合的智能感知时代。健康计算就是在生物世界的数字化与智能化的大趋势下，我们可以用人工智能和数据驱动的第四科学研究范式，辅助人类探索并解决生命健康的问题。——马维英
活动介绍
北京智源大会是人工智能领域盛会，已成功举办两届。2021北京智源大会于6月1日至6月3日在线上线下同步召开。本次会议共设29个专题论坛，从AI基础研究、跨界融合、到产业应用，为各界人士提供了一个交流和碰撞想法的平台。本次会议聚集了八千余位AI领域的科学家、企业家、投资者、学界人员、业界人员，累计参与观看直播和讨论人次达200万。
2021年6月3日，清华大学智能产业研究院惠妍讲席教授、首席科学家马维英教授应邀参加2021北京智源大会AI制药论坛，并做主题为《健康计算》的演讲，向大家介绍了健康计算这一新兴研究热点中人工智能的现状、挑战及机遇，及清华大学智能产业研究院（AIR）在健康计算领域的计划与部署。
讲者介绍
马维英博士现为清华大学智能产业研究院惠妍讲席教授、首席科学家。他的研究方向包括人工智能的几个核心领域（搜索与推荐、大数据挖掘、机器学习、自然语言理解与生成、计算机视觉）以及人工智能在生命科学、生物制药、基因工程、以及个体化精准医疗等领域的跨学科研究与应用。他此前曾任字节跳动副总裁兼人工智能实验室主任、前微软亚洲研究院常务副院长。
马博士曾在世界级会议和学报上发表过逾300篇论文，并拥有160多项技术专利。他是电气电子工程师学会会士（IEEEFellow），曾任国际信息检索大会（SIGIR2011）联合主席、国际互联网大会（WWW2008）的程序委员会联合主席。他于2017年获得吴文俊人工智能科学技术奖二等奖，并曾入选TOP100科学家，全球排名第86位。
报告内容
在报告开始，马维英教授简短的介绍了健康计算的定义，回顾了数字1.0到3.0的进程，以及介绍了AI在生物医疗领域的现状和未来的发展及机遇。
1.大趋势：生物世界的数字化自动化智能科学计算
我们现在正在经历数字3.0时代，之前有内容数字化为主的1.0时期，也有信息网络化为主的2.0时期，在人工智能兴起的这一轮，数字3.0是将信息与物理世界、生物世界融合的智能感知时代。
现在有公司试图用计算的方式加入传统实验，来成为一种可以盈利的服务。AI其实已经在加速生命健康与生物医药领域的发展。开发一种新药平均需要10余年的时间以及25亿美金的资金投入，这养的每个人都可以用的平均药，还远没有到个性化医疗的程度。AI已经有很多方式来加速相关领域的发展。例如AICRISPR基因编辑来寻找靶点，以加速新靶点的开发。再例如抗体/TCR/个性化的疫苗、蛋白质结构甚至下一步功能的端到端预测。同时，也有一些研究人员在通过机器人技术来自动化湿实验。
2.健康计算：用计算的方法（人工智能、数据驱动的第四研究范式）辅助人类探索并解决生命健康的问题。
两个领域中间的知识GAP较大，相比于原来的CV/NLP等领域更需要专业知识。生物领域的数据并没有统一的标注，获取相应数据的难度也较大，迭代速度相应受到较大影响。与此同时跨界的人才也非常稀缺。这是非常大的挑战，但是这也是我们的机会。
3.推动生命科学、生物医药、基因工程、个人健康各领域从鼓励、开环向协同、闭环发展
推进这几个领域有几个策略，如对生物医疗大数据进行更深入的挖掘，如医疗知识库、文献数据库等并没有很好的被利用，如并没有专门对该领域所设计的预训练模型，而构建这样一个模型需要同时有AI以及相对应的医疗领域的专业知识。
4.清华智能产业研究院（AIR）：健康计算研究在AIR有四个子方向：
AI增强个人健康与公共卫生：从测量、评估、知道、干预以及到健康管理，形成一个数据闭环，以更好的利用AI的优势。
AI医疗与生命科学：如智慧医疗、医疗相关的知识图谱与知识引擎，可能需要用到医疗相关知识以及representationlearning相对应的技术。
AI新药发现与制造：目前AIR有合作教授即将加入。我们认为现有挑战是公开优质的数据较为稀缺，我们希望在这一块利用基因编辑基因工程等手法来增强对靶点的预测；药物设计针对大分子药，相比小分子挑战更大，机会也更大；药物疗效预测闭环，能开发可解释的药物疗效模型。或基于现有药进行推荐。针对第三期失败的药，分析个性化疗效，以推荐适合的病人，增加药物使用效率和精准度。
基因组分析和编辑：数据压缩编码、基因搜索以及基因价值发现。
5.TDC数据集：
美国六所大学合作收集并整理的，能直接运用于机器学习及其他AI技术的数据库，这是一个非常有意义的工作。如果我们能创建一个类似于计算机视觉中ImageNet数据集一样意义的医疗领域的数据集，那是一个非常不得了的工作。
6.同时也有一个AI生命科学破壁计划：
a.提供一个旗舰式的数据集
b.为生命科学家广泛采用应对复杂生物医学挑战的人工智能技术奠定基础
马维英教授也表达了希望中国也有这样一个破壁计划的心愿。这样的计划也会带来更多的尖端跨界人才。
7.通过AI技术的发展，我们可以从多个方向来增强个人健康的管理和改善健康状态。
现在人一般得了病了才去看医生，技术发展到现在我们应该转变这样被动的方法，而转为主动的，AI主导的健康管理。如新一代的可穿戴式设备，能够对血糖进行更好的监控。再比如AI作为嗅觉感知器来收集健康信息。
基于个性化推荐引擎的智能健康管理系统。如慢性病的判断，如外卖公司对饮食进行统计，通过对食物全链条的数据使用AI处理和分析，能够对个人健康产生较大意义。
增强个人健康的关键技术包括支持健康计算的多模态AI、面向健康计算的知识图谱与推理、个性化推荐引擎，以及，因为相关数据较为敏感，面向隐私保护的机器学习。
8.多模态AI：
通过不同的表达和模型，来完成更好的、协同的优化学习，也是一个非常关键的技术和研究方向。
9.总结
健康计算随着数字化3.0时代的到来，也迎来了前所未有的挑战和机遇。马维英教授认为健康计算将推动生命科学、生物医药、基因工程以及个人健康等各领域从孤立、开环向协同、闭环发展。基于此，人类健康服务也将更快速、精准、安全、经济、普惠。健康计算下个十年蕴含着巨大的科学发展与产业创新的机会。
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撰文/RuiWang
编辑排版/冼晓晴
校对责编/黄妍