人工智能自动驾驶的意义,人工智能自动驾驶汽车
自动驾驶五大核心技术包括哪些？一是车联网。在人工智能和以“电、智、网、共享”为代表的新四化驱动下，引领车联网从第一阶段向第二阶段演进。人机交互逐渐延伸到车辆、车辆与通信设施、车辆与路边单元之间的信息交互。其中，V2X无线通信技术可以将“人-车-路-网-云”等交通参与要素有机结合，不仅可以支持车辆获取比自行车感知更多的信息，还可以推动技术的发展和变革。比如自动驾驶应用，也有助于支撑智慧交通体系建设，推动汽车和交通服务向新商业模式方向发展。
特斯拉自动驾驶系统：小发猫
二是激光雷达的强度扫描图像。激光雷达有两种基本的成像方式，一种是3D距离成像，大致可以理解为点云；另一种是强度扫描成像，激光被物体反射，根据不同的反射强度值可以得到强度成像图像。.强度值包含在点云中，这是光强度分离的核心技术之一。这种定位方式需要预先制作一个特殊的SLAM系统，称为位姿图像，勉强可以算是激光雷达制作的高清地图。
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三是人机交互。人机交互技术，尤其是触摸屏、语音控制、手势识别技术，很可能在全球未来的汽车市场中得到广泛应用。自动驾驶汽车的人机界面应集成功能设置、车辆控制、信息娱乐、导航系统、车载电话等功能，以方便驾驶员快速、快捷地设置、查询、切换自动驾驶汽车的各种信息。车辆系统，使车辆可以面对面使用。达到理想的跑步和机动状态。
四是识别技术。与人眼一样，这款轮式机器人也有自己的眼睛，用于识别道路上的周围车辆、障碍物、行人等。我们眼睛的主要组成部分是眼球，通过调整镜片的曲率来改变镜片的焦距来获得真实的图像。自动驾驶的眼睛是由什么组成的？答案是传感器。包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，以及红外、超声波雷达等。
五是规划决策。决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术，相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。通过综合分析环境感知系统提供的信息，及从高精度地图路由寻址的结果，规划决策者可以对当前车辆进行速度、朝向等规划，并产生相应的停车、跟车、换道等决策。
智能汽车与自动驾驶汽车的区别是什么？智能车辆就是在一般车辆上增加了先进的传感器（如雷达、摄像头等）、控制器、执行器等装置，通过车载环境感知系统和信息终端，实现与人、车、路等的信息交换，使车辆具备智能环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的的汽车。
自动驾驶汽车（Autonomousvehicles；Self-drivingautomobile）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
安全性
自动驾驶汽车一直配备了驾驶员。我们训练有素的驾驶员会一直跟随汽车，他们可以像解除巡航控制一样轻松地接管汽车。此外，我们也有训练有素的软件操作人员坐在乘客座位上，监控软件运行状况。在所有测试进行之前，我们都会派出驾驶员，驾驶普通汽车了解路线和路况。通过加入道路标记和交通标志等功能，车载软件能够提前熟悉周围环境及特殊之处。在工作之前也提前告知当地警方。
能源消耗
自动驾驶汽车能够促使人们拼车，极大的减少汽车的使用，创造“高速公路火车”。这些高速公路火车能减少能源消耗，增加主要道路的运力。在节约时间方面，美国交通运输部估计，每一工作日，人们平均花费52分钟在上下班路上。未来，人们可以以更有效率的方式使用这些时间。
汽车的无人驾驶是如何实现的？运用了什么原理？汽车的无人驾驶技术实现有赖于现在较快的人工智能，处理信息的反馈速度，自动驾驶技术的它的原理就是通过汽车周围的传感器来搜集汽车所处的动态环境，利用很短的时间完成电脑信息的处理，让汽车从各种障碍里面去选择一个最佳的通行方向。
因为很早的时候车子就有自动避障的相关技术了，但那个是一种短时的片面的，现在要实现全面的自动化驾驶，也就是意味着不需要人的参与。传感器收集了周围动态变化的环境数据，就可以通过电脑很短时间之内完成信息的处理，然后从所有的路线里面选择一条既符合交通通行规则又不影响其他人正常通行的道路，这个需要大量的交通数据去支持，也就是实际行驶过程中所遇到的千百种情况变化，都要在电脑里面有详尽的列举。
要经过很多实验室的实验才能把这个东西逐渐推向市场，因为自动驾驶它关乎的是乘车人的生命安全，不像是我们平常所使用的简单的人工智能，他就算犯了错就算很愚蠢，看起来一点都不智能，我们顶多就是嘲笑一下，那也没有什么关系。但是用到汽车驾驶上面汽车在高速行驶，100公里每小时的情况下稍微反应慢了，一秒钟那都有可能是车毁人亡的结果，更不要说他处理信息的时候遇到了问题电脑死机这不就完蛋了吗？
所以说理论上上面情况是不会出现的，因为在研发的时候可能就会考虑到这方面问题，但大部分普通的驾驶者仍然不愿意把自己以及乘车人的生命安全完全交由人工智能去处理。可以把自动驾驶记录当成是一个辅助驾驶的东西，但不能完全相信他人，还是要做好最后一道把关的工作。
AI数据对自动驾驶的意义是什么？在自动驾驶的过程中，汽车本身需要具备感知、策划、决策、控制等一些列能力，而数据则是培养自动驾驶AI能力的重要因素，数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。与其他人工智能应用场景相比，智能驾驶的落地场景相对复杂，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路场景数据做支撑。
为解决自动驾驶技术场景化落地的AI数据问题，国内AI数据服务头部企业云测数据，通过提供一站式场景化的AI数据解决方案，来满足自动驾驶领域高标准的数据需求。在为智能驾驶相关企业提供大规模感知数据的能力同时，可大幅提升数据标注效率，降低AI模型训练成本，极大地加速智能驾驶相关应用的落地迭代周期，节省大量研发时间和成本。
人工智能技术与自动驾驶应用有？环境感知方面。自动驾驶汽车所要面临的环境感知包括：路面路缘检测、车道线检测、护栏检测、交通标志检测、交通信号灯检测，以及行人检测、车路检测等。
决策与规划方面。行为决策与路径规划是人工智能在自动驾驶汽车领域中的另一个重要应用。目前越来越多的研发机构将强化学习应用到自动驾驶的行为与决策中。
汽车自动驾驶技术是什么功能？汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。
主要优势：
犯罪率降低。未来还将在警车中使用人工智能。到那时，罪犯将无法摆脱对无人驾驶汽车的追逐。例如，如果罪犯也驾驶自动驾驶汽车，那么该汽车可以被警察远程停车，或者该汽车可以被门窗挡住，然后直接送到派出所。
当然，他们也可能驾驶普通汽车，但是自动驾驶汽车的人工智能计算能力以及实际上能够定位地图和路况的能力可以帮助警察更快地抓捕罪犯。更重要的是，将来几乎很难找到这种车辆。
自动驾驶、自主驾驶、无人驾驶有什么区别？应该如何理解？自动驾驶、自主驾驶、无人驾驶有什么区别？应该如何理解？汽车行业嵌入式网络技术解决方案开发商ELIPT（EB）已达成与全球最大的汽车半导体供应商ENZHI（NXP）的合作，双方将推出一个强大的新型开发平台，可用于先进的自动驾驶。2017年7月5日，2017年百度艾西开发人员大会，李艳宏将无人驾驶的汽车送到五环道路上的AI会议，并进行了一个无人驾驶车的第一个展示。可以说，在人工智能的潮水下，驾驶技术特别迅速。
自动驾驶，无人尚不清楚？然而，值得注意的是，它是因为它是广泛的人工智能，所以很多人相当于无人驾驶，而不仅如此，许多知名的报道也在自动驾驶和无人界限上模糊。混淆了两者之间的差异。
自动驾驶和无人辩论讨论自动驾驶和无人驾驶驾驶，起源于2016年5月7日的一个重要时刻。当天，约书亚·布朗在他被驱逐到拖车的特斯拉汽车之后被杀死。据了解，棕色使能Tesla的自动驾驶仪自动驾驶模式，这没有检测太阳下卡车的白色边缘。他的汽车全速（74英哩数）猛烈地击中了卡车——，也引起了棕色的死亡。
这次事故的定性定性地是驾驶员的第一次事故。但与此同时，很多人认为这应该是“自动驾驶”的事故。为了响应这一事件，Tesla答复了自动驾驶仪不是无人驾驶技术，而是与先进的巡航控制更类似于普通的巡航技术。公司指出，在启用自动驾驶仪模式后，驾驶员需要将手放在驾驶盘上，而眼睛应该继续盯着前道。
Tesla的回应可以说，人们首次将“自动驾驶”和“无人驾驶”区分。以自动驾驶仪为例，虽然可以独立地“驾驶”车辆，但人们仍然需要随时随地观察和控制，特别是当他们面临交通事故时。也就是说，自动驾驶系统实际上只是一种更高的技术“佐剂”技术，它仍然需要受到人类影响和监测。基于上述考虑，Tesla中国必须将自动驾驶仪的中文翻译从“自动驾驶”到“自动助攻驾驶”。可以说，在这个阶段，自动驾驶技术是“人工驾驶，自动驾驶补充”的阶段，并且从“无人”中有许多障碍“无人”。
前谷物工程师Ummusen认为，驾驶援助和自动化驾驶“它实际上是两个琐碎的技术。”但同时，在人工智能方向，从技术发展的方向，“没有驾驶”实际上是“自动驾驶”的最终阶段。
自动驾驶和无人驾驶有何区别自动驾驶和无人驾驶认知主体不一样，要是决定驾驶行为的是人，那就是自动驾驶。无人驾驶比自动驾驶高一个级别，就是将开车这活儿完全交给机器，也叫自主驾驶。
自动驾驶汽车(Autonomousvehicles;Self-drivingautomobile)又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。
据汤森路透知识产权与科技最新报告显示，2010年到2015年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22,000件，并且在此过程中，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。
2019年9月，由百度和一汽联手打造的中国首批量产L4级自动驾驶乘用车–红旗EV，获得5张北京市自动驾驶道路测试牌照。
9月22日，国家智能网联汽车(武汉)测试示范区正式揭牌，百度、海梁科技、深兰科技等企业获得全球首张自动驾驶车辆商用牌照。2019年9月26日，百度在长沙宣布，自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。
辅助驾驶和自动驾驶有什么区别？自动驾驶真的不需要人控制吗？辅助驾驶和自动驾驶两者最大的区别是操作界面不同，而且实际操作的方式有所差别，辅助驾驶是司机，不需要花太多的精力，但需要自己的控制，而自动驾驶是可以在良好的道路上，进行自动驾驶，不需要人为操作。
现在有很多人买的汽车都是以自动驾驶为主，因为自动驾驶的汽车在良好的道路时，人们可以选择不用操作，可以稍微偷一下懒。
一、辅助驾驶
辅助驾驶系统是由车道保持辅助系统，自动泊车辅助系统、刹车辅助系统、倒车辅助系统等等，在这些比较复杂的情况下是可以开通辅助驾驶功能，如有汽车自动将汽车进行原定的系统操作车道保持辅助系统，对行驶时保持车道提供支持，借助一个摄像头识别行车车道的标志线，如果车辆接近识别到的标记线时，就可以脱离行驶驾到，从而通过方向盘的振动提醒驾驶员注意并安全的。
二、自动驾驶
自动驾驶是无人驾驶汽车，电脑驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，在20世纪有数10年的历史自动驾驶是依靠人工智能视觉计算，雷达监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下自动安全的操作机动车辆，现在有很多的品牌都推出了自动驾驶汽车，其有明显显著的效果。
三、自动驾驶需要人控制
自动驾驶在一定的情况下还是需要人为的控制的自动驾驶，虽然说是无人驾驶，但如果有司机想要操控汽车，那么可以同时转化为正常驾驶，因为自动驾驶在道路非常复杂的情况下，目前的技术也都不能够行驶，所以在这样的情况下也只能够人为控制。总体来讲，在道路非常复杂的情况下，自动驾驶就可以变为人工驾驶，是不能达到任何情况下自动驾驶。
自动驾驶的意义是什么
导读：自动驾驶产业在科技发展的脚步下，渐渐走上了正轨，而现在也有很多人很疑惑，自动驾驶的意义是什么？自动驾驶的车型又有哪些呢？
自动驾驶的意义是什么？
其实自动驾驶的意义非常的简单。首先，降低由于驾驶员等其他人为因素引起的各种道路事故，造成惨剧的概率，同时提高通行的效率，缓解中国严重的交通拥堵的问题。将驾驶员从繁重且机械化的驾驶中脱离出来，让出行变得更容易轻松愉快。在汽车行业研究人工智能技术时，做人工智能的开发，实现产业升级。
自动驾驶的车型又有哪些呢？
自动驾驶的车型有：特斯拉Model X，奥迪Q7等。自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车，是一种通过智能化的系统实现无人驾驶的智能汽车。汽车自动驾驶技术需要依靠很多智能传感器来实现，以及摄像头、雷达以及激光测距器来了解周围的交通是否拥堵，并通过一个高精准的地图对前方的道路进行导航。根据自动化水平区分了四个无人驾驶的阶段：驾驶辅助、部分自动化、高度自动化、完全自动化，有很多工程师都在积极做自动驾驶技术的开发。自动驾驶汽车可以极大的减少汽车的使用，让人们之间拼车，同时也会有更多人与人之间的交流，能够拥有高速公路的“公交车”能减少自然能源的消耗，增加主要道路的运力，目前世界上的自然资源在以飞一般的速度被消耗，而同时费用方面也会有一定减少。在时间方面，美国交通运输部曾经估计，每一工作日，人们平均花费52分钟在上下班路上。而自动驾驶则不需要那么多时间，它可以保证交通不再这么拥堵。未来，人们会将这些时间用在更加需要的地方，来为我们的国家做贡献。想要了解更多汽车智能技术相关知识，关注威盛任我行官方网站，跟大家分享更多资讯！
人工智能在医学图像处理中的研究进展与展望
自伦琴1895年发现X射线以来，医学图像已经成为诊断人体疾病的重要医学检查手段。如今，计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)和超声等医学图像都是疾病诊断最直接、最常用的方法。然而，大量的医学图像需要临床医生和影像科医生花费很多时间和精力进行阅片分析，并且还可能会因医生个人主观经验或疲劳出现阅片错误，导致疾病错诊、漏诊和误诊等问题，因此，亟须有数字化、智能化的软件和程序来解决这个问题，提高阅片速度和效率，减少医生错诊、漏诊和误诊的出现概率。
人工智能(artificialintelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，通常是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术。根据2017年中华人民共和国国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，人工智能已经成为我国科技的重要发展战略方向，其在我国各行各业都有重要体现。近年来，随着深度学习的发展，人工智能技术在医学领域取得了很多突破性进展，尤其体现在医学图像处理方面[1-2]，前期主要包括CT、MRI和超声图像中病灶的智能识别、自动分割、三维重建和三维量化，以及后期的疾病智能诊断和预后评估。本述评将从人工智能辅助医学图像分割和三维重建、疾病的智能诊断和预后评估三个方面探讨人工智能在医学图像处理中的研究进展，并对今后的医学人工智能的研究方向进行展望。
1人工智能辅助医学图像分割从MRI、CT、超声等多种模态的医学图像中，我们能够获取人体器官和病灶的二维生理学和形态学图像信息，但想要更直观地观察疾病病灶的三维形态和空间毗邻关系，实现对疾病的精准量化，为患者提供更准确的疾病信息、疾病诊断和最优治疗方案，则需要借助医学图像分割和三维重建技术，获得病灶及毗邻结构的三维数字化模型。传统医学图像的分割与三维图像重建主要依靠人工进行，存在耗时、繁琐、主观偏差(不同人员对知识的掌握与理解不同，导致分割与重建的误差)等缺点。
人工智能技术的运用对于医学图像分割具有重大的意义和应用价值，特别是基于深度学习的卷积神经网络算法有助于提高分割效率、缩短分割时间、减少主观偏差，可以将医生的精力从图像分割中解放出来。近几年一些研究表明，通过对经典卷积神经网络模型的改进可以在医学图像上对一些复杂组织结构达到很好的分割效果。香港中文大学LI等[3]于2018年提出的混合密集连接网络(H-DenseUNet)在肝脏分割方面取得了非常好的效果，很好地解决了同时分割肝脏和病灶的问题。同年，ZHAO等[4]研究团队通过将全卷积神经网络(fullyconvolutionalneuralnetworks,FCNN)和条件随机场(conditionalrandomfields,CRF)集成到统一框架中，开发了一种新的脑肿瘤分割方法，获得了具有外观和空间一致性的较好的分割结果。2019年巴西西拉联邦大学的ARAÚJO等[5]通过细胞分割深度学习技术的细胞学分析计算工具，在没有预分割的情况下排除包含异常细胞的低概率图像，从而提升了Pap测试检验效率，比现有的方法运行得更快，而且检测精准度不会受白细胞和其他污染物存在的影响。2020年山东师范大学XUE等[6]在快速采集的梯度回波图像上开发出一种基于深度学习的网络检测和分割方法，通过Dice测量自动和手动分割结果之间的重叠，证明该网络可以自动准确地对脑转移肿瘤病灶进行检测和分割，敏感性为(0.96±0.03)，特异性为(0.99±0.0002)，Dice值为(0.85±0.080)。在分割存在较大难度的肌肉组织方面，加拿大西蒙弗雷泽大学工程科学学院的DABIRI等[7]于2020年利用深度学习算法设计出包含第三腰椎(L3)轴向切片定位网络和肌肉-脂肪分割网络，将其运用在腹部CT图像上，实现了L3切片定位，其平均误差在(0.87±2.54)，完成了骨骼肌、皮下脂肪组织、内脏脂肪组织和肌肉间脂肪组织的自动分割，其平均Jaccard得分为97%、98%、97%、83%，定位和分割网络性能表明该方法具有高精度的全自动身体成分分析的潜力。2021年中国北京大学第一医院神经内科的YANG等[8]构建了卷积神经网络，用于分割MRI图像下肌肉结构，以获得肌肉在人体结构中的比值，用于诊断肌营养不良障碍，该深度模型在鉴别肌营养不良症患者方面表现出良好的准确性和敏感性，并通过与3名放射科医生对比，证明了该模型通过MRI图像诊断肌营养不良症方面存在潜在应用。
2人工智能辅助疾病的智能诊断医学疾病的诊断对患者预后评估以及治疗方案的选择至关重要，然而，医生对医学影像的准确解读需要较长时间专业经验的积累，有经验医生的培养周期相对较长。因此，人工智能辅助疾病的智能诊断非常重要和关键，不仅可以提高对医学图像的检测效率和检测精度，减少主观因素带来的误判，提高医生诊断速度，帮助年轻医生对比学习和快速成长，还能帮助缺少医疗资源的偏远地区、基层医院及体检中心提高筛查诊断的水平。这方面研究主要包括医学图像上疾病病灶的识别与分类，特别是在皮肤癌、肺癌、肝癌等常见疾病的诊断方面有突出进展。
早在2017年斯坦福大学的研究者[9]已经成功训练了一个可以诊断照片或皮肤镜下皮肤癌的深度学习算法，该算法不仅可以区分角质形成细胞癌和良性脂溢性角化病，还能准确识别出恶性黑色素瘤和普通的痣，该研究设计的深度卷积神经网络在测试时都达到了专家的水平。人工智能的皮肤癌鉴定水平已经达到了皮肤科医生水平，预计在不久的将来，具有该皮肤癌诊断算法的移动设备可以让皮肤科医生的诊断拓展到诊室之外，实现低成本的皮肤病重要诊断。
人工智能辅助肺癌的识别和诊断可显著减少过度诊断，主要的应用是在医学影像的基础上通过区分良性和恶性结节来改善肺癌的早期检测，因为早期识别恶性肺结节对于肺癌后期的手术、放化疗等治疗至关重要，同时决定了肺癌的预后。2019年ZHAO等[10]探索了利用最先进的深度卷积神经网络的3种策略包括修改一些最先进的卷积神经网路(convolutionalneuralnetworks,CNN)架构，集成不同的CNN构架和采用迁移学习，对CT图像上的恶性和良性肺结节进行分类，最后证明迁移学习的效果最佳。BONAVITA等[11]使用3D卷积神经网络评估肺结节恶性程度，并将其集成到自动化的端到端的现有肺癌检测流程中，提高了肺癌的预测效果。另外，美国德克萨斯大学西南医学中心WANG等[12]认为深度学习算法还将会影响肺癌的数字病理智能检测的发展。随着技术的进步，深度学习包括多任务学习、转移学习和模型解释等，都会对肺癌的诊断起着积极的影响效果。
随着越来越多研究的发表，人工智能技术在肝病诊断和治疗方面的应用也越来越多。CHOI等[13]利用来自7461例患者的大量CT图像数据集，开发了一个用于对肝纤维化进行分期的CNN模型，其性能优于放射科医生以及氨基转移酶-血小板比指数和纤维化-4指数等血液生化学指标，证明人工智能可以实现在CT图像上准确地诊断肝纤维化并对其进行分期。YASAKA等[14]使用来自460例患者的肝脏CT图像训练的CNN模型在肝脏肿块鉴别诊断中表现出较高的诊断性能。NAYAK等[15]开发了一种新的基于深度学习的肝脏三维分割和肝细胞癌(hepatocellularcarcinoma,HCC)检测系统，用于对肝硬化和HCC进行诊断分类，效果较好。HAMM等[16]使用434例HCC患者的MRI图像建立了一个CNN分类器对6个类别的具有典型成像特征的肝脏病变进行诊断分类，测试集性能显示平均敏感性为90%，特异性为98%，每个病变的计算时间为5.6ms。这些研究都表明人工智能深度学习可作为放射科医生最终决策支持工具的潜力，以及其能以省时的方式整合到临床工作流程的可行性。肝活检是目前检测、风险分级和监测非酒精性脂肪肝患者的标准，美国纽约州西奈山的伊坎医学院肝病科DINANI等[17]认为人工智能给诊断非酒精性脂肪肝及其表型风险分级带来希望，利用人工智能可以提高识别有非酒精性脂肪肝和晚期纤维化风险患者的能力，客观地评估肝脏疾病诊断并改进肝组织的组织学评估不足之处。
此外，人工智能在辅助膀胱癌的诊断上也有一些应用进展。2019年美国加州斯坦福大学医学院泌尿外科SHKOLYAR等[18]通过研究发现将人工智能中的深度学习算法用于增强的膀胱镜检查，可以改善肿瘤的定位精准度、肿瘤的识别率、术中导航效果和膀胱癌的手术切除效果。2020年德国美因茨大学医学中心病理学研究所WOERL等[19]尝试利用人工智能深度学习单独从传统的组织形态学中检测肿瘤组织外观，进而诊断侵袭性膀胱癌分子亚型，发现其诊断效果良好，类似或优于病理学专家，表明人工智能用于预测侵袭性膀胱癌的重要分子特征，有可能显著改善该疾病的诊断和临床管理。
3人工智能辅助疾病的预后评估通过患者信息和图像分析，提取肿瘤的大小、部位、形态、边界、质地等特征，预测疾病治疗反应，评估疾病的预后，可以帮助医生更好地选择合适的治疗方式，这方面的研究在不断发展，这也是医生和患者都关心的问题。2018年香港中文大学重点肿瘤实验室CHAN等[20]通过回顾性研究，分析3903例接受手术切除的早期肝细胞癌患者，构建了两个统计模型，用于预测切除后早期HCC的复发风险，模型经过广泛验证被证明适用于国际环境，临床医生使用后能够估计个别患者复发的风险，对指导监测随访和切除后辅助治疗试验的设计很有价值。通过近几年的发展，影像组学在肿瘤诊断、分期、预后以及预测治疗反应等方面也取得很多进展[21-22]。南京医科大学第一附属医院放射科的XU等[23]于2019年回顾性分析了总共495例肝癌手术切除的患者，构建的综合影像组学模型显示肿瘤大小和瘤内不均匀性与肿瘤微血管浸润相关，表明结合大规模的临床影像和影像组学特征构建模型，不仅能够有效预测HCC微血管侵犯风险，并可对患者术后复发及生存进行评估。2020年广州中山大学第一附属医院超声科LIU等[24]基于2008-2016年共419例患者(包括射频消融和外科手术切除患者)的肝脏对比增强超声，建立人工智能影像组学模型，预测射频消融和手术切除的无进展生存期，结果显示基于深度学习的影像组学模型可以实现无进展生存期的术前准确预测，可以促进极早期或早期肝细胞癌患者的最优化治疗方式选择。不仅如此，此研究团队还利用基于人工智能的影像组学方法在超声造影中准确预测肝细胞癌患者对经动脉化疗栓塞的反应，并在不同验证集中表现出高度可重复性[25]。由此可见，结合深度学习和影像组学的优势，可以更大程度地对疾病进行治疗反应预测和预后评估。2021年美国加利福尼亚州斯坦福大学医学院放射肿瘤科JIN等[26]通过多任务深度学习方法，充分利用治疗的动态变化信息，成功预测新辅助化疗后直肠癌出现病理完全缓解的可能性，在160例和141例患者的多中心验证中获得的受试者工作特征曲线下面积(areaundercurve,AUC)分别达到0.95和0.92，结合肿瘤血清标记物后，该模型的预测精度进一步得到提高，这项研究可用于改进治疗反应的评估和疾病监测，并有可能为个性化医疗提供信息。
4展望近年来，随着社会的数字化和智能化发展，虽然由于医学的严谨性和复杂性，人工智能在医学上的产品并不多，但是人工智能已在医学的研究上广泛普及。通过本述评对近几年国内外医学人工智能的研究和应用的分析，我们认为，医学院校的人工智能辅助医学图像处理方面的研究可主要聚焦于以下几个方面。
4.1医学影像和病理图像的智能分割人体正常结构和病灶详细信息的精准获取来源于人体结构的边界精准分割，而且人体结构三维图像和三维形态学参数的获取更依赖于二维影像学和病理学图像的分割，图像分割是后期疾病诊断、预后评估、治疗决策的基础，但是分割会花费医生大量的时间和精力。因此，亟须通过人工智能算法或工具，来解决手工分割耗时长、精度差、精度依赖于医生个体经验的问题。
目前，基于人工智能的深度学习算法常用于医学影像学图像如CT、MRI、超声和病理学图像的分析。一般在图像中选择一些具有一定准确几何形态规律的、相互变异较小的、边界比较清楚的人体组织结构，来进行深度学习算法或软件的训练，比如人体大脑、小脑、肝、肺、肾、脾、乳腺、甲状腺、骨骼肌等，尤其目前的研究在肝癌、肺癌等常见病、多发病的体现最多，往后的研究会逐渐向适合深度学习的而又为常见病多发病的实质性脏器疾病发展，如胰腺癌、食管癌、腮腺肿瘤等。然而，对于一些变异较大的结构如小肠、静脉，就不大适合使用深度学习算法进行分割，反而阈值法和区域扩增等传统算法可能会更加适合，因为目前的深度学习算法大多属于监督学习，需要医生的精准标注进行训练，而标注这些变异较大的结构会大大增加医生的工作量。因而，肉眼能识别和分割出来的结构，人工智能分割实施效果会较好，肉眼难以准确识别的结构，人工智能算法效果也会欠佳。因此，目前开展人工智能进行医学图像分割研究需要选择合适的分割结构和合适的临床疾病，但随着人工智能方法的不断更新，非监督学习的发展，医学图像的分割难题可能会得到解决。
4.2人工智能辅助疾病诊断疾病快速精准诊断是精准治疗的关键，传统的诊断存在医学诊断个体差异、耗时长、优势医疗资源相对匮乏等问题。人工智能辅助疾病诊断包括疾病病灶检测和疾病分类分期确诊，数据源主要来自人体影像学和病理学数据。在诊断效率上，人工智能在某些疾病的诊断上水平已经超过了医生，已经在临床上开始使用，比如肺癌、皮肤癌、乳腺癌等这几类都是常见的肿瘤，因为其训练样本达到了几千或几万病例。其他疾病如胶质细胞瘤、宫颈癌、直肠癌的智能诊断还处于发展阶段，主要原因是训练集样本量不够多，非多中心实验，这一部分研究仍可继续挖掘。还有一些如非肿瘤性的内科疾病比如感染性疾病、自身免疫性疾病等仍未作为研究的重点，这一部分的研究仍可继续开展。
人工智能辅助疾病诊断模型存在构建的通用性模型在特定任务中表现不理想的情况，如人体眼底彩色照片的眼底疾病的筛查和诊断中，使用通用性筛查模型往往在具体疾病的识别中表现就不够理想。同时，模型的构建，往往对图像的源数据质量要求比较高，如不同医院、不同医疗设备、不同操作技师所获取的数据就不一样，如果只用来自一家医院的数据，而不入组其他医院的，那么最后构建的模型，就不能精准智能诊断其他数据源的数据。因此，人工智能辅助诊断研究，早期可从单中心数据源选择入手，但在后期，则需要考虑多中心数据，这样，构建的智能诊断模型才能够具有通用性。
人工智能诊断疾病的技术路线要基于影像科或病理科医生，把他们的疾病诊断思路弄清楚、弄明白，才能更准确地让机器学习医生的诊断思路，进行智能诊断，从而达到疾病的精准诊断。如病理科医生诊断肿瘤，先判断细胞核的核分裂象和核异质性，再考虑细胞质的异常变化，另外皮肤科医师根据痣的大小、边界、颜色、质地均匀度、部位进行痣良恶性的判定，让机器按这样的思路学习才能事半功倍，实现精准诊断。
4.3人工智能辅助疾病预后评估人工智能辅助疾病预后评估，目前为临床医生和患者及家属最关心的问题。通常采用回顾性的研究分析方法，构建疾病智能预后评估模型，进行预后风险性评估研究和手术、放疗以及新辅助化疗风险性评估。目前，这一部分的研究逐渐成为医生和医学家关注的重点，比例在增高，甚至部分领域高于目前的人工智能辅助诊断研究。
疾病预后评估智能模型的构建及研究，同样需要结合临床医生的思维和诊断流程，比如肺癌、肝癌的智能预后评估，危险性主要跟其结节大小、部位、边界、质地均一度、供应血管丰富程度、与重要脏器的毗邻关系、与重要血管的毗邻关系和病理学结果，这样才能让机器学习到相关性强的深层特征。
总之，医学人工智能是数字医学发展的新方向，为现代医学研究的主流热点，是未来医学发展的必然趋势。现在医学人工智能尚处于弱人工智能时代，不具备沟通的功能和能力，仍然需要人工智能技术的不断提高和完善，以期早日实现人机智能交流。同时，由于医学问题的因果关系链复杂、精准度要求高、病人个体差异大，所以对医学人工智能产品的要求很高，虽然研究成果多，但产品产出慢，耗时长，耗钱多，我们需要有足够的耐心等待其发展。因此，医学人工智能的研究往往需要针对某一种疾病，制定一个短期、中期和长期的计划。短期计划，即利用较小的训练集样本库，完成人工智能初步模型的构建，获得较好的测试验证结果；中期计划，利用至少几百例、甚至是多中心的大样本训练集，对人工智能模型进行优化完善，并在临床前瞻试验中得到验证；长期计划，在较完善训练集模型的基础上，继续扩大样本量至几千例，提升模型的泛化能力和兼容性，以提高诊断和预后评估的精度准，降低错诊、漏诊和误诊的概率，达到产品上市的条件。
医学人工智能时代已经来临，我们亟须紧跟数字医学和人工智能时代步伐，激流勇进，为未来医学的创新和改革做出贡献。
人工智能
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===========================================清华AMiner团队**
1、自动驾驶汽车关键技术**自动驾驶汽车关键技术包括环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、高精地图与车联网V2X以及自动驾驶汽车测试与验证技术；人工智能在自动驾驶汽车中的应用包括人工智能在环境感知中的应用、人工智能在决策规划中的应用、人工智能在车辆控制中的应用。自动驾驶汽车通过摄像机、激光雷达、毫米波雷达、超声波等车载传感器来感知周围的环境，依据所获取的信息来进行决策判断，由适当的工作模型来制定相应的策略，如预测本车与其他车辆、行人等在未来一段时间内的运动状态，并进行避碰路径规划。在规划好路径之后，接下来需要控制车辆沿着期望的轨迹行驶。车辆控制系统包括横向控制（转向）与纵向控制（速度）。当然，上述的动作都是基于传感器实时获取环境信息所做的局部路径规划下的动作，还需要与基于完整环境信息的全局路径相结合，如下图所示
1.1环境感知（1）摄像头自动驾驶汽车中配置的视觉传感器主要是工业摄像机，它是最接近于人眼获取周围环境信息的传感器。摄像机可以识别车辆行驶环境中的车辆、行人、车道线、路标、交通标志、交通信号灯等。它具有较高的图像稳定性、抗干扰能力和传输能力。摄像机按照芯片类型可分为CCD摄像机和CMOS摄像机两种。（2）激光雷达激光雷达是以发射激光束来探测目标空间位置的主动测量设备。根据探测原理，激光雷达分为单线（二维）激光雷达和多线（三维）激光雷达。目前，国际市场上推出的主要有4线、8线、16线、32线和64线。激光雷达发出的线束越多，每秒采集的点云越多，同时造价也越高。例如，美国Velodyne公司的16线激光雷达VLP-16（Puck）目前售价是3999美元，而64线激光雷达HDL-64E的售价高达7万美元。激光雷达的技术门槛和成本较高。目前，激光雷达已经发展了三代产品，包括第一代机械扫描激光雷达、第二代混合固态激光雷达以及第三代纯固态激光雷达。第三代纯固态激光雷达可以使激光雷达的成本大幅度降低，使激光雷达在自动驾驶汽车上的应用能够普及。除了前面提到的Velodyne公司，一些初创公司也进入该领域并展现了相当的技术实力，如美国的Quanergy公司、Liminar公司和以色列的Innoviz公司。在CES2017上，Quanergy公司的纯固态激光雷达QuanergyS3是世界上首个低成本的固态激光雷达，因其固态扫描技术和无机械旋转部件的解决方案获得了汽车智能类的最佳创新奖。Quanergy的固态传感器芯片定价仅为250美元。（3）毫米波雷达毫米波雷达是指工作在毫米波波段。频率在30—300GHz之间的雷达。根据测量原理的不同，毫米波雷达可分为脉冲方式毫米波雷达和调频连续波方式毫米波雷达两种。毫米波雷达具有全天候、探测距离远、价格便宜、质量轻、体积小等优点，能够较精确得到目标的相对距离和相对速度。不足之处是分辨率低，在很多场合易受干扰。（4）超声波传感器超声波传感器是利用超声波的特性研制而成的，工作在机械波波段，工作频率在20kHz以上。超声波雷达的数据处理简单快速，检测距离较短，多用于近距离障碍物检测。超声波具有频率高、波长短、绕射现象小、方向性好、能够成为射线而定向传播等优点。超声波雷达的不足在于距离信息不精准，一般用于精度要求不高的地方，如倒车雷达等。（5）环境感知关键技术目前，环境感知技术有两种技术路线，一种是以摄像机为主导的多传感器融合方案，典型代表是特斯拉。另一种是以激光雷达为主导，其他传感器为辅助的技术方案，典型企业代表如谷歌、百度等。
1.2精准定位自动驾驶汽车的基础是精准导航，不仅需要获取车辆与外界环境的相对位置关系，还需要通过车身状态感知确定车辆的绝对位置与方位。（1）惯性导航系统惯性导航系统由陀螺仪和加速度计构成，通过测量运动载体的线加速度和角速率数据，并将这些数据对时间进行积分运算，从而得到速度、位置和姿态。（2）轮速编码器与航迹推算可以通过轮速编码器推算出自动驾驶汽车的位置。通常轮速编码器安装在汽车的前轮，分别记录左轮与右轮的总转数。通过分析每个时间段里左右轮的转数，可以推算出车辆向前走了多远，向左右转了多少度等。由于在不同地面材质（如冰面与水泥地）上转数对距离转换存在偏差，随着时间推进，测量偏差会越来越大，因此单靠轮测距器并不能精准估计自动驾驶汽车的位姿。（3）卫星导航系统目前全球卫星导航系统包括美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、中国的北斗卫星导航系统。参考：https://blog.csdn.net/u011344545/column/info/31553（4）SLAM系统SLAM（SimultaneousLocalizationAndMapping，即时定位与地图构建），也称为CML（ConcurrentMappingandLocalization，并发建图与定位）。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。SLAM起源于机器人领域，SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中开始启动，并尝试从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据自身位姿估计和地图匹配进行自身定位。然后在自身定位的基础上实现运动中拓展地图，最终实现全局机器人的自主定位和导航。目前主流有两种SLAM策略。第一种是基于激光雷达的SLAM，以谷歌汽车为例。车辆携带有GPS，通过GPS对位置进行判断，并以激光雷达SLAM点云图像与高精度地图进行坐标配准，匹配后确认自身位姿。第二种是基于视觉的SLAM，以Mobileye为例。Mobileye提出一种无需SLAM的定位方法——REM。车辆通过采集包括信号灯、指示牌等标识，得到了一个简单的三维坐标数据，再通过视觉识别车道线等信息，获取一个一维数据。摄像机中的图像与REM地图中进行配准，即可完成定位。
1.3决策与规划自动驾驶汽车的行为决策与路径规划是指依据环境感知和导航子系统输出信息，通过一些特定的约束条件如无碰撞、安全到达终点等，规划出给定起止点之间多条可选安全路径，并在这些路径中选取一条最优的路径作为车辆行驶轨迹。完善。混合路线是最流行的技术路线。感知与决策技术的核心是人工智能算法与芯片。人工智能算法的实现需要强大的计算能力做支撑，特别是深度学习算法的大规模使用，对计算能力提出了更高的要求。随着人工智能业界对于计算能力要求的快速提升。目前，市场上采用的自动驾驶主流芯片主要分为两种，一种是英特尔-Mobileye开发的Mobileye®EyeQX™系列车载计算平台。另一种是英伟达提供的NVIDIADrivePX系列车载计算平台。
1.4控制与执行自动驾驶汽车的车辆控制系统是自动驾驶汽车行驶的基础，包括车辆的纵向控制和横向控制。纵向控制，即车辆的驱动与制动控制，是指通过对油门和制动的协调，实现对期望车速的精确跟随。横向控制，即通过方向盘角度的调整以及轮胎力的控制，实现自动驾驶汽车的路径跟踪。