【產業鏈圖譜 | 人工智能產業鏈圖譜_人工智能產業鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業研究報告】

馬云：引領未來的是智能背后人類的智慧

2019中國國際智能產業博覽會上，聯合國數字合作高級別小組聯合主席馬云作主題演講時提到，重慶目前已經有第一輛無人駕駛公交車，長江的水環境測試和搜救也用了無人船，并且重慶城管巡邏都用上了云端大數據平臺。可見，數字技術讓人類的發展更加普惠、更加可持續、更加綠色。

作為阿里巴巴集團創始人，馬云認為，在智能世界有三要素：互聯網、大數據和云計算，而互聯網是生產關系，云計算是生產力，大數據是生產資料，未來屬于互聯網、大數據以及云計算這些生產關系、生產力和生產資料的。所以，智能是改變世界的工具，智慧是改變智能的思想，但是，引領未來的不是智能，引領未來的是智能背后人類的智慧。

談到5G時代，馬云則表示，智能時代千萬不要把精力花在技術上、花在設備上，而是要把我們的技術、設備花在人的進步身上、人的感受身上。互聯網時代是人與人、人與機器的關系，5G時代是機器與機器、端與端之間的關系，只有用好5G、尊重5G，并且擔當起5G時代的創新和責任，才有可能真正的進入5G時代。

人工智能與醫療的結合 醫院正式進入人工智能時代

當人們還在疑慮人工智能何時才能真正應用于生活時，首批人工智能應用目前已正式落地醫院場景，為提升醫療服務準確度提供了助力。

據統計，到2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元，其中醫療行業將占市場規模的五分之一，中國已經迎來醫療人工智能的風口。隨著人工智能領域，語音交互、計算機視覺和認知計算等技術的逐漸成熟，人工智能的應用場景越發豐富，技術也逐漸成為影響醫療行業發展、提升醫療服務水平的重要因素。

目前，人工智能技術在醫療領域的主要應用包括：語音錄入病歷、醫療影像輔助診斷、藥物研發、醫療機器人、個人健康大數據的智能分析等。

影像輔助診斷為醫生“減負

目前，人工智能在醫療領域中應用較為成熟的是醫學影像。人工智能技術能夠通過快速準確地標記特定異常結構來提高圖像分析的效率，以供放射科醫師參考。提高圖像分析效率，可讓放射科醫生騰出更多時間聚焦在需要更多解讀或判斷的內容上，從而有望緩解放射科醫生供給缺口問題，特別是對于不好判斷的病癥，為醫生提供了準確的診斷依據。

此外，人工智能還被更多地應用于電子病歷，記錄醫生與病人的交互過程以及病情發展情況的電子化病情檔案，包含病案首頁、檢驗結果、住院記錄、手術記錄、醫囑等信息。

語音識別技術為醫生書寫病歷，為普通用戶在醫院導診提供了極大的便利。通過語音識別、自然語言處理等技術，將患者的病癥描述與標準的醫學指南作對比，為用戶提供醫療咨詢、自診、導診等服務。

精準匹配患者與醫生 實現病患掛號“按需就診”

通過AI引擎模型的預設和不斷完善，讓AI引擎有了“分診功能”。患者按照平臺要求實名上傳病史資料，AI引擎通過計算分析判斷患者病情，并將專家號匹配給病情重、急需專家診療的患者，同時智能為患者提供合理的就醫路徑引導。

比如通過分析病史資料，醫生初步判斷為需要手術治療的甲狀腺癌患者，比單純想要做甲狀腺體檢的人群有更大可能匹配到頭頸外科的專家號，從而提升專家號的利用效率。

2019年，成為AI醫療落地的關鍵之年，尤其可以在診斷、推理、管理、手術、護理、病歷、培訓等多個領域，人工智能完全可以充當醫生的“超級助手”。

AI拓展醫藥新邊界

以深度學習為代表的新一輪人工智能技術，也出現在數字化程度較高的醫藥行業。上海交通大學分子醫學研究院院長譚蔚泓表示：“AI制藥已經起航，它肯定能幫助人們提升尋找藥物小分子的效率、縮短合成路線，最終為新藥研發提供嶄新的途徑。”也正因此，人工智能技術的出現，拓展了醫藥領域的新邊界。

AI為公衛打開更大空間 賦能基層醫療

人工智能的出現，通過輔助醫生們的日常重復性工作，大幅提升工作效率，極大程度緩解了醫生資源緊缺的問題。另外，鄉鎮醫院或社區醫院可以利用人工智能進行居民健康管理，進而推動分級診療制度深度實施，讓公衛機構打開更大的市場空間。

利用“人工智能+互聯網技術”，實現高質量、低成本賦能基層鄉村醫療，助力醫共體建設。一是讓農民不用到處奔波，得實惠；二是解決鄉鎮醫院醫生短缺問題；三是幫助縣級醫院精準獲得轉診病人；四是協助政府實現分級診療。

2019年全球人工智能健康更應關注什么？

在了解了人工智能的優勢后，政府不斷推出相關政策鼓勵發展人工智能醫療，醫院也積極探索人工智能臨床應用。政策的肯定與醫院的開放，催化了人工智能醫療市場。

醫療行業的創新非常講究對于行業的細致理解，而該領域專業且復雜，需要常年的累積。傳統醫療大企業如醫療軟件企業、器械企業等，擁有豐富的數據，和與醫院打交道的經驗，這對于需求的理解和產品的設計研發有著得天獨厚的優勢。而新興的創新企業主要以技術為導向，在人工智能革命中也有舉足輕重的地位。整個市場中的參與者都爭先恐后地創新，那么，他們分別如何在創新的道路上如何發揮自身的優勢，推動行業探索未知領域？

人工智能與醫療的結合，有三個基礎技術支持：數據、算法、算力。而這三個基礎均需要與醫學這一專業性極強的學科融會貫通。另外，我國的人工智能醫療人工智能產品審批流程趨嚴，較多人工智能醫療項目仍處于科研階段，其到實現商業化仍有較長的路要走。