【產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 | 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜_人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖】

【研究報(bào)告 | 人工智能行業(yè)研究報(bào)告】

　　你今天減肥了嗎?隨著飲食的多樣化，如今人們?cè)絹碓街匾曌陨淼捏w重管理了。如今不管是線下門店，私人機(jī)構(gòu)，互聯(lián)網(wǎng)公司乃至AI技術(shù)都想來分食減肥領(lǐng)域這塊大“蛋糕”。

　　最近，許多從事人工智能研究的科學(xué)家和大公司們開始利用AI涉足減肥這個(gè)領(lǐng)域，試圖通過人工智能的幫助來讓我們?nèi)紵嗟目防铩?/p>

資料圖

　　肥胖是個(gè)復(fù)雜的健康問題，造成肥胖的因素有很多，其中之一就是我們生活的環(huán)境。據(jù)研究表明，人們周圍超重的朋友越多，自身肥胖的概率也會(huì)越高。另外城市環(huán)境的綠化、基礎(chǔ)設(shè)施等因素通過影響我們的運(yùn)動(dòng)生活習(xí)慣進(jìn)而影響到我們的體重。于是一些美國(guó)的科學(xué)家們開始利用人工智能和美國(guó)城市衛(wèi)星圖聯(lián)系，用來監(jiān)測(cè)社區(qū)的肥胖率。

　　來自華盛頓大學(xué)的研究人員在最新發(fā)布的論文中說到:“我們提出了一種全面評(píng)估成人肥胖患病率與建筑環(huán)境之間關(guān)系的方法，該方法涉及從高分辨率衛(wèi)星圖像中提取周圍的物理特征?！边@些人將來自谷歌地圖的15萬張高分辨率衛(wèi)星圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)中，后者是一種利用深度學(xué)習(xí)獨(dú)立分析和識(shí)別數(shù)據(jù)集中模式的AI。

　　這些數(shù)據(jù)涵蓋了六個(gè)不同城市的1695個(gè)人口普查區(qū)域，包括貝爾維尤、西雅圖、塔科馬、洛杉磯、孟菲斯和圣安東尼奧。在這個(gè)案例中，研究人員使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)利用大約120萬張圖像進(jìn)行了預(yù)先訓(xùn)練，這些經(jīng)驗(yàn)可幫助它們分析整個(gè)城市的建筑環(huán)境，識(shí)別道路、建筑、樹木、水和土地等特征。

　　此外，研究人員還利用500個(gè)城市項(xiàng)目的肥胖患病率估計(jì)值，建立了新的模型，評(píng)估了這些特征(加上加油站、購(gòu)物中心、公園和寵物店等感興趣的數(shù)據(jù)點(diǎn))與研究地區(qū)肥胖患病率之間的關(guān)系。這不是科學(xué)家第一次做這樣的事情，但研究人員說他們的技術(shù)是迄今為止最全面的努力。

　　根據(jù)他們的研究結(jié)果，開放的綠色空間能支持人們進(jìn)行更多身體活動(dòng)，這通常對(duì)公共健康有好處而密集擁擠、被道路包圍且缺乏綠化的街區(qū)，情況則正好相反。

　　谷歌人工智能想打造一個(gè)無時(shí)無刻的健身教練

　　很多AI巨頭都在開發(fā)AI健身教練，我們以谷歌為例，他們正在開發(fā)一款名為Google Coach的可穿戴式健康健身助理。

　　雖然目前已經(jīng)有很多健身類可穿戴設(shè)備來幫助我們追蹤自身健身情況、監(jiān)控生命特征，不過谷歌所打造的Google Coach希望在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，像一個(gè)完完全全的健身教練一樣，無時(shí)無刻指導(dǎo)你進(jìn)行健康的生活。

　　因?yàn)镚oogle Coach可以通過分析用戶的健身和生理數(shù)據(jù)，為用戶推薦合適的健身方式、追蹤用戶的健身進(jìn)度。如果用戶錯(cuò)過Google Coach提供的健身計(jì)劃，Google Coach還會(huì)為用戶提供一些推薦的替代解決方案來進(jìn)行彌補(bǔ)。

　　Google Coach的服務(wù)不僅僅是監(jiān)控用戶的各項(xiàng)活動(dòng)數(shù)據(jù)，還會(huì)根據(jù)用戶的身體素質(zhì)推薦合適的營(yíng)養(yǎng)配餐。它會(huì)為用戶提供未來一周內(nèi)的飲食安排，遵循健身運(yùn)動(dòng)“三分靠練，七分靠吃”的原則，真正地像一個(gè)健身教練一樣為用戶指定周密的減肥計(jì)劃。

　　人工智能減肥方案靠譜不靠譜

　　人工智能的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)。每個(gè)人的體質(zhì)不一樣，造成肥胖的原因也不盡相同，人工智能就像個(gè)老中醫(yī)，通過把脈后和大數(shù)據(jù)匹配，根據(jù)不同的情況來配藥。

　　有沒有效果，就得看這個(gè)“老中醫(yī)”的技術(shù)(模型算法)和經(jīng)驗(yàn)(數(shù)據(jù)庫)如何了。

　　近幾年，高調(diào)進(jìn)軍人工智能醫(yī)療健康行業(yè)的公司有不少，像百度、谷歌、阿里等等。

　　但是在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，這三家公司的人工智能技術(shù)只是基礎(chǔ)層，做的是底層環(huán)境和生態(tài)基礎(chǔ)，技術(shù)要真正應(yīng)用到消費(fèi)者，還需另外兩層。

　　一層是技術(shù)層，專注某一方面的人工智能技術(shù)， 一層是應(yīng)用層，主要將人工智能技術(shù)與具體的應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合，對(duì)技術(shù)的要求沒那么高了，壁壘主要是細(xì)分領(lǐng)域數(shù)據(jù)的多寡。但目前由于數(shù)據(jù)的缺乏， 人工智能對(duì)該領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初期階段。

　　可見，目前AI涉足健康和體重管理領(lǐng)域目前更多的是在探索階段，走上成熟之路還需一個(gè)漫長(zhǎng)的過程。