一度蜜：24小時不停歇阿裡雲人工智慧ET變身“實習醫生”

如果說人工智慧＝資料+演算法，那麼大資料與雲計算則可以稱得上是人工智慧的底層架構了。阿裡雲的強大計算能力是無數中小企業無法企及的，但通過開放雲計算平臺，

阿裡雲的使用者獲得了人工智慧服務的能力，阿裡巴巴也繼續佔據入口，試圖成為AI時代的“基礎設施”。

目前，阿裡雲針對人工智慧的發力點在電腦視覺、智慧語音交互、和資料智慧應用這三方面。近年來電腦視覺成了阿裡雲的首要落地技術之一。雲計算的概念就像人工智慧一樣廣泛而模糊，

簡單來說，雲計算平臺讓使用者只需要接入網路便可享受網路服務。

阿裡雲總裁胡曉明表示，“機器要做人類的助手，而不是競爭者。”如今看來，不論是ET進入醫療領域，還是進入製造領域，甚至是機器學習平臺PAI2.0的推出，都是為了讓人工智慧這門複雜的科學變得更加便捷，為“萬物智慧”提供一定的基礎設施和智慧引擎。

阿裡雲首席科學家周靖人曾表示“人工智慧要想真正成為普惠科技，需要一款更加通用的生產工具。”

人工智慧ET“應聘上崗”

阿裡雲推出的“醫療大腦”，將人工智慧帶入醫生診療、藥品研發等重要環節。例如在浙江，阿裡雲與浙江大學、浙江醫科大學合作，對運用“醫療大腦”將肺結核的CT片進行智慧分析，

為醫生做輔助治療。

其次，阿裡雲還與上海華山醫院展開合作，通過“醫療大腦”對自產藥進行資料分析，提升藥品的研發效率。

阿裡雲的人工智慧ET“應聘上崗”，成為了甲狀腺領域專家的“實習醫生”。

“醫療大腦”全天無休，保持24小時線上，

與醫生一起觀“看”B超結果，圈出結節區域，並且進一步給出初步的良性或者惡性的判斷結果。

用大量醫學資料來“訓練”機器是人工智慧的核心，深度學習技術已經讓機器在“看”、“聽”、“說”等方面的準確率大幅提升。

ET的“實習總結”讓醫生們感到驚訝，

“醫療大腦”不單為醫生分擔了工作負荷，診斷的準確率也超出了人類醫生的平均水準。據一度蜜相關資料顯示，人類醫生的平均演算法準確率為60%-70%，而“醫療大腦”當下演算法的準確率已經達到85%。

但是，這並不意味著人工智慧將取代醫生，ET做出的初步診斷會由醫生再做核查，醫生也可為ET注入新的知識，把ET“調教”成全能助手。

ET“工業大腦”只為1%良品率

對於很多老牌企業，尤其是製造業來說，面臨的挑戰比新企業要多得多，不僅需要改變企業內豎井式、煙囪式的IT建設，還要控制故障影響範圍，避免牽一發動全身。

基於十多年來天貓、淘寶、1688等電商系統的磨練，阿裡雲開發了企業級分散式應用服務框架（EDAS），分散式關係型數據庫服務（DRDS）和訊息佇列（MQ）等中介軟體產品來應對複雜的業務應用。

特點是服務化和去中心化架構，沒有核心流量匯入點，改變了企業內豎井式、煙囪式的系統建設，使應用開發週期更短，帶來的負載更小，故障影響的範圍也更小，在控制成本的情況下實現性能和可用性的線性提升。

ET工業大腦首先瞄準的就是中國工廠的良品率目標。如果製造業能夠整體提升1%的良品率，按2016年全國工業總產值計算，這將為中國製造總體提升上萬億的利潤空間。

“中國智造1%”的概念就是希望讓工業生產線上的機器擁有智慧大腦，如果中國製造業能夠提升1%的良品率，也就意味著利潤可以增加至萬億。

阿裡雲人工智慧科學家閔萬里表示，目前ET“工業大腦”已經在流程製造的資料化控制、生產線的升級換代、工藝改良、設備故障預測等方面開展工作。

阿裡雲正在正越來越多地應用於工業製造和社會服務，將説明企業更加精准把握市場，提升生產效率，降低研發成本。

馬雲啟動“NASA”計畫

不久前，阿裡巴巴董事局主席馬雲在內部啟動代號為“NASA”的計畫，面向未來20年儲備核心科技，機器學習、IoT、生物識別等領域智慧化領域被放在突出位置。據瞭解，阿裡“NASA”計畫的研發成果都將通過阿裡雲對外輸出，成為創新者的強大技術後盾。

人工智慧產品終將走入每個人的生活。如今，僅憑一部手機，邊可以擁有所有的計算功能。而隨著雲計算等技術手段的不斷革新，人們所擁有的計算能力將對人類社會產生深遠的影響。

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