千讯咨询发布的中国人工智能市场发展研究及投资前景报告显示，2018年，人工智能告别喧闹，投融资市场渐趋冷静，底层技术研发持续推进，从衣食住行到教育医疗，人工智能全方位改变着生活的样貌。在人工智能这一领域，美国依然是当仁不让的王者，但中国的AI技术，无论在学术界还是产业界，都正以极快的速度向前追赶。报告中有几个惊人的数字：与2000年相比，2016年中国人工智能学者发表的论文被引用的次数提高了44%。清华大学去年学习人工智能和机器学习方向的学生数量是2010年的16倍。更前沿的技术突破、更广泛的应用场景、更充足的人才准备，当热潮渐渐褪去，这个被押注了未来的行业，依然承载着人们对明日世界最广阔的想象。
发力底层技术 让机器更聪明
让机器能够像人一样思考、感受和认识世界，是人工智能科学家们孜孜以求的终极目标。为了实现这个目标，他们提出各种技术方案对机器进行训练，这种底层技术的进步也是人工智能技术进步的基础。阿里巴巴人机自然交互实验室联合达摩院机器智能技术实验室和浙江大学推出的人工智能Aliwood，在研发过程中引入了“情感计算”能力，给视频所配的音乐建立起了情感模型。
情感计算是为了让机器“具备人的感情”，它指的是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算。MIT媒体实验室数据显示，在识别表情方面，计算机已经可以超越人类，对于真笑和苦笑的实验中，机器学习的成功率是92%，大幅优于人类。不过虽然情感计算已经深入生活，而要让机器人更加懂你却并非易事，还需要人机交互、心理学、认知学等多学科领域共同努力。
类脑智能以计算建模为手段，受脑结构与机制、认知行为机制启发，企图通过软硬件协同实现机器智能。简单说，科学家希望机器能像人类感知和探索世界。类脑智能系统在信息处理机制上“类脑”，认知行为和智能水平上“类人”，目标是使机器实现人类具有的多种认知能力及其协同机制，最终达到或超越人类智能水平。目前，类脑计算研究还处在前期探索阶段，清华大学类脑计算研究中心已研发出具有自主知识产权的类脑计算芯片、软件工具链；中科院自动化研究所开发出了类脑认知引擎平台，具备哺乳动物脑模拟的能力，并在智能机器人上取得了多感觉融合、类脑学习与决策等多种应用，以及全球首个以类脑方式通过镜像测试的机器人等。 大家都在期待，未来的类脑智能研究会在哪个领域产生突破。
继续完善标准 掌舵产业发展
随着人工智能的深入发展，标准化工作将越发庞杂，不仅标准化的对象将越来越复杂，而且以往标准化工作从未出现过的交叉、融合等也给人工智能标准化带来巨大挑战。目前，人工智能标准化体系建设相对滞后的影响已经显现。比如目前最热的智能家电产品，每个产品都有自己的APP，协议不兼容，跨品牌间互联互通困难。明确规范、可执行的国家标准、行业标准，可以为我国人工智能的持续健康发展掌舵。
人工智能+医疗 或成最佳落地领域
今年，腾讯推出了将人工智能技术运用到医学领域的产品“腾讯觅影”，据介绍，截至7月，“腾讯觅影”已累计辅助医生阅读医学影像超1亿张，服务90余万患者，提示风险病变13万例。
投资热度高涨、新产品层出不穷，AI在医疗领域的应用已经成为其最亮眼的应用之一。普华永道去年10月发布的全球AI报告分析了各个主要行业受人工智能技术发展的影响，认为影响最大的是医疗健康和生物制药产业。从最开始为患者回答问题、初步分诊、提供就诊流程等信息的“晓医”，到以456分的成绩通过了临床执业医师考试的科大讯飞“智医助理”机器人，再到“火眼金睛”的肺部结节等图像识别系统的应用，AI为传统医疗带来巨大的想象空间。
特别是AI在新药研发中发挥的价值，让这个耗资巨大又常常收效甚微的行业看到了希望。目前，全球有近100家初创企业已在探索用于研发新药的人工智能方法。可以预见，人工智能技术对传统技术的改进以及由其引发产生的新型药物研发技术，将极大缩短新药研发周期、降低研发成本，显著提高药物研发的成功率。
“人工智能+医疗”距离显然还很远，甚至AI诊疗究竟会不会成真，都需要打一个问号。要跨越的障碍很多，如医疗信息提取，医疗数据等。中国互联网的创新集中于模式创新，但在这一轮人工智能的竞赛中，底层技术的创新越来越引人瞩目，也诞生了一批前景无限的技术型创业公司，如地平线、商汤、旷视等，成为行业领头羊。但在繁荣背后，我国人工智能产业还存在重应用技术、轻基础理论，底层技术积累薄弱；商业化应用路径尚不明确，商业落地痛点突出，近期实际商业价值变现难度较大；从基础层、技术层到应用层人才严重不足等问题，要想行稳步远，还需迎头追赶。
目前，国内从消费电子领域到安保、数字金融等领域都在逐步引入人脸识别， 特别是随着“刷脸支付”的普及，用户的姓名、性别、年龄、职业等身份信息，甚至用户在不同情境状态下的情绪等信息都被机器收集。这些信息如果得不到妥善保管而被泄露，用户个人信息就处在“裸奔”状态。保护公民个人信息的安全，需要管理者、相关行业企业、公民个人的协同努力。目前在人脸识别技术领域，我国尚无相应的安全监管机制，应及早筹谋，完善法律法规、提升应用程度及存储设备的安全程度、强化网络安全和信息保护意识、规范行业信息收集标准等。
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