报告从医疗人工智能的发展角度出发，以商业落地为切入点，总结出中国医疗人工智能发展10大洞察。梳理了国内10项主流的医疗AI产品，医疗人工智能领域中十大主流产品，并从技术成熟度、使用效果、发展情况、企业案例等角度进行分析。
2018中国医疗人工智能十大洞察从人工智能在医疗健康领域的四个核心应用场景——医学影像、虚拟助理、健康管理和药物研发的角度，提出出中国医疗人工智能发展的十大洞察及相关观点。
1. 部分智能影像诊断企业将在2018年获得三类器械证，正式进入商业化阶段。
2. 智能影像诊断竞争格局基本形成，“伪医疗AI企业”基本出局，新入场技术型玩家基本没有获得风投的可能，商业机会已然错过。
3 .语音电子病历：落地医院成本高，产品需进行科室定制化，客单价低，主要用于病理科、影像科等。
4. 智能问诊：知识图谱搭建是关键，目前仅发挥导诊、辅助检索或连接医患的作用。院内场景“预问诊”需求量大，具备落地能力.
5. 国人健康管理意识尚待培育，健康大数据尚待采集与整合。企业以B端为主要切入口。
6. 精神心理治疗师严重缺乏，AI或可成为替代性工具。
7. 药物研发中化合物数据质量对于AI企业是关键。
8. 借助国际力量，中国AI药物研发企业从无到有，预计2018年起将涌现更多玩家，AI药物研发或将是未来的新风口。
9. 产品形态以软件/SaaS为主，收取软件授权费的商业模式存在一定局限性。软硬一体化产品的商业落地更具优势。
10. 中国医疗整体数据量大，但针对细分场景的数据量和质量仍无法满足算法模型的训练需求；随访数据的缺失，使国内在类似“肿瘤患者五年存活率”等领域的研究一片空白。
医疗人工智能应用场景与技术路线人工智能与医疗健康结合点在哪里？下图呈现的是人工智能技术在医疗领域的主流应用场景与技术路线，通过该图能够对中国医疗人工智能的格局有清晰的了解。
中国十大医疗人工智能产品总览为了更深入的解读商业落地的现状，在报告中，亿欧智库主要按照技术成熟度和使用效果两大维度对医疗人工智能十大产品进行了分析与评估。其中，针对技术成熟度和使用效果两大维度，主要通过产品出现时间、落地情况、发展情况、企业数量、行业人士和专家访谈进行判断。另外，还从产品的发展情况、涉足的企业案例等角度更加具体地进行分析。
医疗人工智能六大发展趋势结合政策和商业落地产品的现状，亿欧智库认为市场在今年呈现出六大趋势：
1. 2018年起，AI影像产品落地速度会加快，产品性能成熟度将不断提高。
2. 随着技术成熟度提高，语音电子病历医院普及率加快，头部企业可形成规模效应
3. 智能问诊随着知识图谱的不断完善，预问诊功能可以有效提升医生效率
4. 健康大数据的发展，会使AI在健康管理场景下的应用程度会进一步提高。
5. AI在精神心理健康的的渗透程度会更深，未来可能成为这一领域的核心推动力
6. AI+药物研发领域将会诞生出独角兽。
医疗人工智能发展四大挑战一是数据数量问题：中国医疗整体数据量大，但针对不同病种的数据量和质量参差不齐，有些病种的训练数据缺乏；健康大数据孤岛问题有所缓解，但仍未达到深度学习的阶段。
二是数据质量问题：AI数据处理中标注的准确性关乎结果的准确性，近两年之内还是需要大量医生去标注。药物研发中的数据质量对于研发效率的提升至关重要。
三是人才问题：AI算法人才与医学人才知识体系不同，如何融合各自优势发挥最大价值，值得企业思考。
“我去问问我师父”――与网上蹿红的呆萌机器僧“贤二”比起来，人智科技公司的“巨灵”要低调很多。
机器人的世界也是丰富多彩的：现在的“贤二”主要是跟人语音对话，说佛经佛法，网友戏称未来还可能“超度阿尔法狗”；而“巨灵”今后要从事的工作则是自动避开障碍物行动，在无人操控的情况下自动完成指令任务，比如清扫保洁等等。
这样的机器人，除了会“动嘴”，更需要会“动手”、“动脚”，解决好安全问题则显得尤为关键。就像人智科技创始人、CEO夏志敏所介绍的那样，待到“巨灵”规模化量产时，一定要做好――在有人的环境里安全地与人共事。
儿童娱乐教育的“坑”
机器人的应用场景很丰富，服务机器人企业上海人智信息科技有限公司（简称“人智科技”）在成立之初，将包括儿童娱乐教育在内的消费者市场作为主攻方向之一。
自2015年5月产品在京东众筹平台上首发至今快一年时间，人智科技团队在市场实操的摸爬滚打里，悟得一个规律：儿童娱乐教育，是机器人产品市场化时常常遇到的“坑”。
“在儿童市场里，机器人有个常规的同伴竞争者――玩具，很多机器人产品做到最后很难界定是机器人还是玩具。”夏志敏开诚布公地说，如果是玩具定位，就要面对价格竞争，另外的一个竞争要点是内容。现实的市场情况是，机器人在儿童娱乐教育市场里，能解决友好度的问题――人机交互体验不错，但是不能解决用户的痛点需求。
正是基于这样的市场反馈，人智科技调整了产品市场化的重心，专攻B2B市场。当市面上涌现出许多同类型的陪伴机器人，甚至连宣传的功能都很类似时，人智科技的Roby-Mini专攻智能医疗服务机器人市场。
不仅如此，Roby-Mini希望能通过医疗机器人撬动和整合智能医疗服务产业链。夏志敏介绍，人智推出的医疗机器人解决方案是站在市场需求和用户体验的角度，来架构医养平台的相关资源。
一方面，人智与和润集团签署千万级股权投资协议，把人智机器人技术同和润集团长期积累的医疗资源相结合，未来在产品研发、在线医院及智能医疗市场上双方都将进一步紧密合作，近期阶段性的成果将是医疗服务机器人解决方案的落地及建立第一个以机器人为核心的智慧医疗社区。
另一方面，人智与斗斗星科技合作，并战略性地将其旗下的医朵云医养平台嵌入Mini+平台，这可以为人智提供线上远程医疗的云技术平台，实现智能硬件与软件的结合。值得注意的是，人智的合作方斗斗星科技是一家以互联网医疗及云计算为主要业务的新型科技公司，也是一家具有处方资质的互联网医疗平台，这一合作可以解读为双方在“家庭智慧医疗”这一板块上埋下的伏笔。
在人智牵头的这个“人工智能医养产业联盟”的合作伙伴名单上，还有诸如武汉金豆公司（医疗大数据系统服务供应商）、上海奥普生物医药公司（即时检测试剂与仪器等“自动化、智能化、信息化”POCT解决方案提供商）等，而且名单会越来越长，当然这种产业链垂直整合的业务模式和商业模式，也还在摸索之中。
B2B市场的热情
从机器人产品及解决方案的应用场景看，人智科技的产品可以分为三类：Roby-Mini突出家用式B2B服务；Roby-Eva商用型机器人，应用于餐饮、银行等各行业的迎宾，机器人除了交互，还有运动底盘、室内导航等功能；Roby-Eva更大的升级版Roby-Genius“巨灵”是无人式的专业大型自动设备，比如扫地车、无人班车、喷雾车等（售价50万元以上）。
人智科技在机器人产品的内部系统上，也进行架构升级，把原先的三大系统的底层设计打通，提出RobyOS的概念。夏志敏介绍，RobyOS可以固化到定制的芯片盒里，人智科技与芯片厂商马威尔（Ma rvell）、英特尔等都有合作。人智科技公司在机器人产品架构上的这一变化，使得机器人业务“向上发展有盈利空间，向下发展有无限可能”。
夏志敏介绍，Mini、Eva、Genius都是RobyOS上的基础应用模块，每个应用是个人，更丰富的应用场景就仿佛是机器人星球上不同的机器人种，机器人“星球”也是人智科技公司投资人乐博资本杨宁提出的概念。
自华中科技大学博士毕业后，夏志敏连续创业，在军工行业打拼过，也在灵猫网摸爬滚打好几年，主攻机器人控制部件业务，这一站创业人智科技，夏志敏选择了人工智能。创办灵猫网（工业总线的一级商）使得人智科技在工业系统的集成和开发上具有产业和资源优势。
与去年希望先在B2C市场发力、获得规模用户的思路不同，今年人智科技调高了对B2B市场的预期，夏志敏透露希望今年B2B做到一万台左右的销量。团队尤其对“巨灵”这个内测中的产品线热情顿高。
夏志敏介绍，“巨灵”已经完成了产品原型，在邀请种子客户做产品的宣传推广和测试使用。“巨灵”的应用场景之一，在有人的环境下，自动进行场地的清洁，比如一个1000平方米的场地，一周清扫三次，期间设备自行充电。
市面上也有类似“巨灵”的无人式专业大型设备，有激光传感器、移动式、动态建立地图做行走地道等功能，据夏志敏介绍，这样的机器人价格是30万元，加上一条手臂大概增加10到20万元，整体价格在60万元上下，这种“高大上”的定位极大程度上影响到这类机器人的普及化。人智科技的“巨灵”希望能解决的一个主要问题，包括多路传感器如何更高效安全的集成、如何在系统中实现集成成本更低。
他介绍，在机器人产品的研发投入上，到目前为止，这几款机器人的研发和试产投入已经超过几千万元，距离产品化还需要继续投入。
智能手环、智能腕表、智能耳套、智能虹膜、智能腰带、智能鞋……各种具备检测体征、睡眠、坐姿、脑电波等功能的智能可穿戴医疗设备在市场上掀起热潮。在媒体热捧和强大的营销攻势下，很多乐于“尝鲜”的消费者趋之若鹜；享受着可穿戴设备带来的美妙体验与保健功能。然而，也有越来越多的用户与行业专家发现，可穿戴医疗设备的产业链尚未完善，产品的功能仍然存在不少局限。而对于中国这个潜力巨大的市场而言，可穿戴医疗的发展面临哪些机遇和挑战呢？
三大潜力和投资新宠
可穿戴电子设备是当下前沿科技的热点，医疗产业则是近年中国改革的核心。当可穿戴设备应用于医疗保健领域，势必引发各方的高度关注。可穿戴医疗设备是将可穿戴技术应用于体征检测、运动数据统计及健康状况改善的设备统称，具备监测生理指标、记录数据、动态观察等三大作用。
据美国消费电子协会(CEA)报告显示，未来5年内，可穿戴设备的整体市值将超过80亿美元(约合480亿人民币)，主要受益于医疗保健类产品的推动。而根据全球移动通讯系统(GSM)对移动医疗行业的测算标准，预计到2017年，中国可穿戴医疗设备的市场销售规模将接近50亿元人民币。可穿戴医疗设备为何会引爆中国市场？让我们先来了解一下可穿戴医疗在中国发展的三大潜力：
第一，数字医疗势不可挡。随着人们生活水平的提高，医疗保健消费支出的比重稳步上升，这与中国当前整体医疗卫生服务水平较低和供给不足形成矛盾。在中国，医疗服务的规模大约是2~3万亿人民币，占GDP的5%~6%；而在美国，这一数值是2~3万亿美元，占到GDP的17%左右。医疗服务的数字化可以缓解我国医疗供给不足，水平参差不齐的现状。
数字医疗结合了大数据、可穿戴科技、移动终端应用、社交网络、认知计算、3D打印等前沿科技。变被动的疾病治疗为主动的健康管理，维护健康的同时，节省了普通医疗检测的支出。目前，可穿戴设备已经被应用到慢性病管理、疾病预防、健康保健、居家养老等方面，如全球市场占有率最高的可穿戴产品，就是美国可穿戴技术及音频设备开发商Jawbone公司推出的UP智能手环，它能监测并管理日常活动、睡眠情况和饮食习惯等数据。
第二，人口老龄化带来特殊医疗服务需求。中国正迈入老龄化社会，多数家庭的结构呈现4-2-1的倒金字塔形态，即一对年轻夫妇同时要赡养四位老人，并抚育一个孩子，其中任何一个人的健康出现问题都将可能带来难以承受的金钱、时间及精力方面的压力。因此，与健康管理相关的产品和服务正越来越受到重视。类别繁多的可穿戴医疗设备应运而生，方便、舒适，可实时监控老人和孩子的体征，为繁忙的上班族提供了关怀家人的更好途径。
第三，可穿戴设备综合硬件和软件的优势。一方面，硬件技术不断发展，计算机终端的外形越来越小巧，从平板电脑、智能手机，到可随身佩戴的小物件；另一方面，无线网络、云计算和社交媒体等能为可穿戴设备的用户提供更多的附加价值，形成丰富多元的商业生态系统。
在这些客观因素的驱动下，百度、三星、谷歌、盛大、九安医疗等IT硬件、软件、服务提供商和医疗器械公司纷纷加入可穿戴医疗设备的竞争中。如九安医疗与苹果公司合作，设计生产可便携式医疗设备、手环等，检测血压、血氧、体重等基本体征，并通过APP应用进行数据记录、分析和慢性病跟踪、管理。2013年创业板“九安医疗”的股价尚在10元左右徘徊，而2014年2月一举上涨到25元以上，反映了投资者对可穿戴医疗产业前景的乐观态度。
五大瓶颈需要突破
当智能眼镜、头罩、手表、手环、脚环、睡衣、鞋子、袜子渐渐“攻占”人体的各个部分，形成人体信号的体域网(Body Area Network)，人们是否会质疑可穿戴设备果真如此神奇、潜力无限？中国可穿戴医疗设备面临哪些市场挑战？
首先，可穿戴设备应回归用户需求和价值定位。大数据、粉丝经济等新概念层出不穷。可穿戴设备外观炫酷，的确能够在短时间吸引一部分消费者购买。但是冲动引导的购买行为，无法产生持续的购买力；已经购买的用户，也不会持续、长期地佩戴。并且，可穿戴设备背后的社交媒体、大数据和云计算，由于缺乏足够的用户群和数据积累，无法体现进一步的价值。
当下，不少智能硬件为了智能而智能、为了联网而联网、为了开发应用而开发应用，未能真正抓住用户“痛点”，迷失商业模式本质的三大要素——客户价值的独特性、关键资源的不可模仿性和盈利途径可持续性。比如，基于百度云开发的可穿戴设备“咕咚手环”，主打“运动状况提醒”、“睡眠监测”、“智能无声唤醒”三大功能。但手环其实只能起到提示的作用，无法纠正用户的不良生活习惯。如何鼓励用户长期佩戴，培养用户黏性，为他们带来实实在在的价值，值得深思。
其次，可穿戴设备须摆脱“智能手机附属品”的窘境。目前，可穿戴设备大多非必需品，比起智能手机，可穿戴设备并不具有颠覆性。众多智能手环可以记录睡眠时间和行走路径，而智能手机很容易就能实现这些功能。如盛大旗下果壳电子发布的一款智能便携设备GEAK Watch，可引入WiFi模块、搭配蓝牙4.0技术连接智能手机，接收信息提示、查看邮件标题等，但它仅仅还是智能手机的一种附属品。目前少量可独立使用的可穿戴产品已经问世，值得进一步探究。
第三，需要击破硬件开发的技术壁垒。可穿戴设备是人与世界沟通的新工具，开启了物联网2.0时代的大门；但与软件相比，在硬件方面，可穿戴设备面临更大的技术壁垒。如MEMS(微机电系统)承担了可穿戴设备传感器和执行器的重任，但中国MEMS产业尚处于起步阶段，初创企业聚集于长三角，其技术远落后于国际巨头。此外，可穿戴设备还存在电磁辐射、电池续航能力差、依赖智能手机、用户界面和用户体验有待改善等问题。
第四，需要提升监测数据的可靠性。在美国，可穿戴设备上市必须经过FDA认证，而中国尚未出台相关的监管法律或法规。可穿戴医疗设备的检测结果能否被医院认可，对可能发生的医疗事故如何处理，尚无定论。另外，即使可穿戴医疗设备准确捕捉了使用者的各种体征，它是否能妥善分析这些医疗“大数据”，得出靠谱的结果，来指导人们的睡眠、饮食、工作、运动，仍然需要临床测试来进行验证和比对。
那么，你知道自己下载的是来自一家公司的软件吗？
这些产品全部由位于珠海的“奥美科技”公司开发，迄今为止，它们已经成功推出了两百多款医疗健康类应用软件。在获得盛大JOY开发基金200万元风险投资后，备受资本青睐的奥美正在进行B轮融资。
基于移动终端的医疗健康类市场正在成为跨界焦点，奥美结结实实地踏准了这一波浪潮。不过对于创始人何方平而言，智能医疗之梦才刚刚开始。
军医大学走出的创业者
与很多有着技术背景的互联网创业者不同，何方平有医学背景。1979年他考入中国人民第三军医大学，之后又在军事医学科学院读完医学硕士。20世纪90年代初，何方平脱下军装来到深圳，从事保健品推广和医疗设备的开发。
何方平是个冒险者。在智能手机远未普及的2005年的一个医疗展会上，何方平看到了国外有很多患者和医生使用医疗软件管理病情，他深受触动，之后在2006年底开始组建团队，从开发PDA平台开始，走向了医疗软件开发之路。
何方平希望将医疗行业信息化延伸到移动终端，成为移动的健康管理者。有感于很多疾病的产生是因为民众的关注和社会参与度不够，在奥美软件成立之初，其定位就是“健康教育的普及”。奥美在应用商店上成功推出了风靡一时的“催眠大师”，软件采用数字音频合成技术，精确调制声波频率，通过音乐治疗诱导人脑进入睡眠状态。“催眠大师”的火爆让何方平意识到自己找对了方向：将移动互联网和医疗健康结合起来，是一个极妙的创意。团队先后推出了“大病预警”、“糖尿病计算器”、“健康决策树”等上百款被用户认可的应用软件，一举奠定了奥美在医疗应用领域的江湖地位。
同样积累了百万用户、目前也在进行B轮融资的春雨掌上医生创始人张锐毫不掩饰自己对奥美的欣赏。相比做媒体出身，从网易副总编辑的职位上辞职创业的张锐，何方平的医学背景是最大的优势：他的医校同学们分布在各大医院和科研机构，大多已是博导、教授，据何方平介绍，这些人都是为奥美提供专业技术知识的专家。奥美团队里这样的技术型内容提供者有二十多人，他们会根据大众健康里的热点来规划内容选题和制作，然后IT工程师、销售管理人员再配合后期，协同合作完成从内容生产到应用商店的流程。
求医问药APP
几个开发者、一款产品、几千万用户、数亿美元估值，这是移动互联网时代的创业亮点。营收模式没有或者前景不明朗，都无法阻止投资者的热情，传统的估值衡量标准似乎已经无法衡量目前移动互联网的创业公司，用户基数和用户黏性成了最关键的指标。
最新数据统计显示，美国电信巨头AT&T每年因移动医疗产生的收入已经高达40亿美元。全球移动通讯系统(GSMA)移动医疗方面的负责人Jeanine Vos曾在媒体上宣布，亚洲移动医疗的市场价值将从目前的5亿美元提升至2017年的70亿美元。从清科披露的数据来看，2011年VC/PE角逐中国医疗健康市场持续高温，1～9月所披露的投资事件达84起，金额超223亿元。
何方平相信长尾理论：人的需求是无限大的，有大众的、有小众的，以前看似需求极低的产品，只要有卖，都会有人买。这些需求和销量不高的产品所占据的共同市场份额，可以和主流产品的市场份额相比，甚至更大。
在面对大众推出众多知识普及类和健康管理类应用软件之后，何方平开始考虑面向医生和医院的应用。医疗领域的知识量每隔几年就会翻一番，这意味着没有医生能够记住所有的知识。但借助互联网，尤其是移动互联网，可以给用户提供一个数据库，让他们通过手机等移动终端快速查询到需要的信息，这是他极为看好的一个方向。
奥美推出的付费软件“全科医生”便是完全面对医生用户的，他们在临床决策时如果需要相关信息，可以轻松地通过手机获取，很大程度上避免了人为差错，同时软件还可以开展即时的情景式培训。
“按照官方数字，中国医务人群是600万医务人员，100万在校学生，跟十几个亿的普通人群相比，它算是小众，”何方平认为，这个细分市场的商业价值相当可观，“美国做这个市场的上市公司有两三家了，都是直接面向临床医生服务的。”
据Manhattan Research Report的数据显示，在2011年美国医生中拥有智能手机的人达到了72％，中国医生拥有智能手机的比例也在迅速上升。奥美在这一领域还可大有一番作为。
医疗软件的“红海”搏杀
何方平并未掩饰奥美没有清晰盈利模式的事实。“我们可以借鉴国外已经成功的模式，看看哪些适合我们，哪些不适合。”何方平说，总结下来，一是广告模式；二是收费模式，用户自己选择带广告自己不付费，或是付费，去掉广告；第三种是基础免费和增值服务收费，增值、复杂的功能，要求用户付费，可以按年度收取费用。奥美有数款付费使用软件，但这些收入相比奥美的投入而言不过是杯水车薪。
在“创业者教父”蔡文胜看来，互联网产品是赢者通吃，开始谁领先不重要，关键要在爆发成熟期领先。蓝驰创投的一名合伙人告诉记者，健康医疗是新技术产业升级背景下最热门的投资领域之一，奥美现在关键是要继续占领用户的手机。圈了足够多用户后，后期盈利是自然的事情。
相比盈利，更让何方平苦恼的也许是应用商店上软件的无序竞争。打开苹果应用商店，用户可以搜到上万种健康医疗类软件，“早已是一片红海”。不过奥美有自己独特的“蓝海竞争优势”。
2014年被公认为可穿戴设备蓬勃发展的元年，因此这个会议显得意义重大。
据拓产业研究所的最新预计，全球可穿戴式消费电子出货量在2014年会达到3930万台，年增长49.32%，而2015年将出货6570万台，增长67.1%，此外，拓进一步指出，可穿戴设备在医疗居家照护、信息娱乐相关及运动健身三大应用领域增长最快，也占有最多市场份额。
随着面临高龄化的社会问题，让各家科技大厂都切入穿戴健康管理市场。许多大厂除了发展可穿戴设备技术与产品之外，也正在结合通信网络服务、医疗服务等来摸索及寻找能够真正促使可穿戴设备产品市场发展的商业模式。
目前Apple推出HealthKit及健康和健身服务，透过HealthKit API来共享相关数据App，提供整合至iOS 8健康数据，并集中储存于用户智能型手机，未来将扩及可穿戴设备。
科技巨头关注 多方开始投入
在国际两大科技巨头的影响下，全球科技公司开发出的各式各样的智能手表、智能手环、智能眼镜等等纷纷侵入医疗领域。而国内小米、360、果壳网、婚恋网站世纪佳缘等都开始涉足这一领域。
对于新生事物，人们总会对它的前景抱有极高的期望，他们乐观的预计，可穿戴医疗设备将对传统的医疗行业和医疗器械行业带来巨大冲击。不过随着同质化严重、价格混乱、技术不足等问题的逐渐暴露，它的发展还有很长一段路要走。
作为一个新兴行业，可穿戴医疗设备给人们描述了超乎想象的科技蓝图，比如监测大脑数据追踪情感、健康数据等。目前国内已有超过十几款的可穿戴医疗设备问世，如智能体温计、智能手环、智能血氧仪等，华为、小米已成立专门事业部准备发力可穿戴医疗领域。
与此同时，APP软件也成为搭载硬件活跃用户群体的重要平台。今年，拥有数千万活跃用户的大姨吗公司，先后与睿仁、PICOOC联合推出智能体温计和智能体重秤。用户使用智能产品后可迅速获得包括脂肪含量、水分含量、肌肉量等近10种身体健康指标，同时在数据分析引擎的支持下，可以收到分析报告和健康建议。
此前，大姨吗CEO柴可公开表示，可穿戴设备的发展和想象空间巨大，在健康医疗领域里，大姨吗依靠自有APP的大数据平台，扩充医疗领域，通过与医院、保险等其他行业的跨界商业合作，推出更为专业的医疗增值服务。
宝莱特董事长燕金元表示，现在做可穿戴医疗设备的公司主要有两类：一种是创新型公司，他们通常把概念炒得很大，吸引风投融资，但大部分最后做不下去；另一种是传统企业，主要关注可穿戴设备的产业化和方向性决策，考虑能不能赚钱。于是，前者往往选择一些娱乐级的医疗设备，后者则选择专业级的医疗设备。
在美国，已经有一些健康保险公司尝试将可穿戴医疗设备免费提供给用户使用，作为代价，用户必须同意将设备采集的数据提供给保险公司。保险公司付费购买这些数据，通过这些数据，他们可以分析用户的生活习惯，作为调整相关保费的依据。在欧洲，有保险公司购买手环这样的可穿戴设备送给客户，长期、实时监控客户的健康状况，以减少客户吃药、进医院、做手术的几率，从而降低公司赔付的成本。
在国内，也有一些企业蠢蠢欲动。APP平台“乐动力”就与大都会人寿合作，用户可以用通过运动获得的乐动力积分来换取相应的保险产品。燕金元也表示，未来将与保险公司合作。
目前看来，通过硬件来收集医疗大数据，并借此创新盈利模式，代表了可穿戴医疗设备未来的一个发展方向。
ABI公司预计，到2017年，用于远程病人监控以及在线专业医疗的应用，将占到可穿戴无线设备市场的20%。有分析认为，如果扩展到整个健康领域，健身和医疗可穿戴设备将占可穿戴设备市场的60%。
世界知名医疗咨询机构IMS预计，到2050年时，全球每5个人中就有一个超过60岁，高血压、晚发性糖尿病、心脏病等需要监控的慢性疾病将成为可穿戴设备需求增长的动力。
发展前景不错
技术与资本是短板
在燕金元看来，可穿戴医疗是一个要长期投入的产业。在大数据、粉丝经济等新概念下，外观炫酷的可穿戴设备，的确能够在短时间内吸引一部分消费者购买，但是冲动消费无法产生持续的购买力，已经购买的用户也不会持续、长期佩戴。
而根据现在的技术能力范围，短期内很难出现一款集所有功能于一体的可穿戴设备，未来可穿戴医疗设备必然要在细分领域深耕。
目前市面上大部分可穿戴医疗设备，虽然实现了部分健康数据的采集，比如心率、运动量、睡眠时间等，但在数据的系统管理和潜在价值挖掘上做得还不够。一位行业观察人士表示，现在智能手环的原理大同小异：通过内置加速度计计算使用者的步数、一天的活动水平，将数据到手机APP上。要想实现差异化，首先得在硬件上下功夫，把硬件做得舒适、续航时间长，再在便携性和外观上寻找突破口；第二是加入能测量更多生理指标的传感器，这是没有硬件开发经验的互联网公司的硬伤；第三是对后端数据的整合运用，把采集的数据进行再利用。“更多用户是希望有一款应用能对自己的行为做出指导，而不只是数据曲线描述。但这对厂家提出高要求，如果要切入医疗领域，还需要强大的芯片、算法、医疗技术和专业团队作支撑。”
信息技术：增长明确前景良好
投资要点：1、信息技术投资重点集中在光通信、智能手机、移动互联网、移动支付和云计算；2、光通信和云计算潜力巨大，移动系列产品将呈爆发式增长。
我们把发展新一代信息技术的政策导向和能够改善企业经营、提高人民生活水平的新技术结合起来，挖掘出未来1-2年确定性高且增长强劲的5个投资方向，即光通信、智能手机、移动互联网、移动支付和云计算。
光通信和云计算潜力巨大。光网络升级和光纤到户给我们带来了更高速的数据传输网络。这相当于修建一条宽广无垠的高速公路，给光通信设备等厂家带来了黄金投资周期。推荐烽火通信（600498）、日海通讯（002313）、亨通光电（600487）。另外，我国政府也规划了一批云计算示范城市，明确支持云计算示范项目的建设，并由国家发改委设立专项基金支持云计算重点企业，推荐华胜天成（600410）。
移动市场或现爆发式增长。随着光网络和智能手机等硬件条件成熟，最看好移动即时通信市场的高增长，其对用户黏着度的提升和培养用户数据流量消费习惯起着不可磨灭的作用。推荐神州泰岳（300002）。我国移动支付市场的潜力不可估量，拥有9.4亿手机用户，3.2亿手机上网用户，目前三大电信运营商、银联和第三方支付企业纷纷布局这一市场，爆发性增长一触即发，推荐恒宝股份（002104）。
智能手机将成为未来主流。苹果iphone取得巨大成功以后，智能手机市场开启了野蛮增长模式，2012年这一趋势还将加速，这给智能手机市场带来了无限商机，全球各大知名厂商积极布局智能手机市场，智能手机市场的繁荣激活了手机产业链上的上市公司。推荐信维通信（300136）。■
国泰君安
医疗器械：社会资本将逐步进入
投资要点：1、高端医疗服务未来盈利能力将显著提升；2、医院改革势在必行，医疗产业有望吸引更多的社会资本。
开元投资以3亿现金收购西安高新医院，三甲医院首次联姻资本，展示了民营医院做大图强的方向。2012年医院资产证券化将是医药板块最重要的投资主题之一。西安高新医院在医院等级、医保、学术力量和服务全面性等方面，已经逐步具备了与公立三甲医院相近的医疗服务条件。
借助上市公司平台打开巨大发展空间。注入上市公司后，西安高新医院可以充分利用资本市场的资源，实现现有医院主体诊疗扩容，并通过新建、并购、接管等方式实现外延扩张，输出管理建成医院集团。今年7月转为营利性医院后，高新医院可根据供求状况提供医疗服务，自主定价，并可能介入高端医疗服务领域，未来盈利能力有望显著提升。
医院改革进入深水区，医疗产业“国退民进”。未来几年是社会资本、尤其是有资本实力的上市公司竞逐医院资产的密集时期。社会资本参与程度的提高，根本动力是患者对医疗服务供给效率的要求。目前国内医疗机构的状况与90年代后期的地方国有企业类似，我们推测部分经营不力的省、市属医疗机构等，有望成为社会资本进入医疗产业提供良好的机会。
2012年医院资产证券化将是医药板块最重要的投资主题之一。建议持续关注有类似参与医院改制、扩张能力的开元投资、通策医疗、爱尔眼科、西南合成。同时，我们认为在国内已经过十多年发展的民营专科连锁医院仍有良好前景。如妇科、口腔等在大型公立医院相对非核心的领域，民营资本的经营效率和服务质量将有发挥空间，而连锁模式的技术输出和品牌影响力将规范、整合专科医疗服务的供给端。■
铁路运输：铁路改革催生爆发机会
投资要点：1、铁路改革已提上议事日程，改革的方向主要是提高运价、多元化发展等；2、铁路类个股被严重低估，估值修复是大概率事件。
铁路改革势在必行。一方面，铁路发展思路已经从通过跨越式发展带动体制渐进式改革转变到通过改革来带动铁路发展上来；另一方面，铁路目前面临的资金缺乏的困境迫使铁路不得不进行新的变革。7・23温州动车事故更标志着通过大规模建设来实现跨越式发展的模式难以持续。动车事故的发生以后，铁路工作的重点暂时转移到安全生产上来，但是我们认为，随着安全生产检查的结束，铁路改革将会提上日程。
铁路改革方向是提高运价、发展多元化业务和推动运输主业的体制改革。在此情况下，铁路上市公司既享受铁路提价和发展多元化业务带来的好处，同时存在广阔的外延式增长的空间。在改革过程中，铁道部有望利用资本市场，一方面实现市场化改革，另一方面通过融资获取铁路建设资金，而上市公司是最有可能成为铁路融资平台，铁路上市公司有望获得进一步的外延式增长。
再次重申中国铁路存在价值低估。目前，国际铁路上市公司2011年PE在15-20倍之间，而中国铁路上市公司普遍在10倍左右。我们再次强调，中国铁路上市公司价值存在严重低估。铁路在发达国家已经处于夕阳行业，但是在中国仍然处于朝阳行业，中国铁路上市公司应该享有一定的溢价。随着中国经济的快速发展，主要交通运输方式均获得高速发展，长期受到抑制的铁路行业将在改革和发展中实现爆发式增长。
在铁路上市公司中，我们认为，大秦铁路增长最为稳定，铁龙物流业务发展前景最为广阔，而广深铁路业务短期内则受到分流影响较大。
电力：电价上调有望展开
投资要点：1、用电增速符合预期，但部分重点用电行业产量增速回落；2、电价上调或将在近期展开。
用电增速符合预期，用电行业产量增速回落。1-10月，全社会累计用电量38951亿千瓦时，同比增长11.87%。10月份单月用电量3797亿千瓦时，同比增速达11.35%，增速环比放慢0.82个百分点，总体来看单月用电增速仍保持在10%以上水平。由于去年同期国家逐步落实节能减排政策，工业用电尤其是高耗能产业用电受到限制，同期用电量增速下滑；但用电增速也反映了工业经济增速有所放缓。
关键词：ZigBee 智能家居 无线传感网
中图分类号：TN925 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）06（a）-0010-01
近年来，随着智能设备的普及和移动互联网的发展，无线网络得到了快速发展，在此过程中也出现了各种无线网络数据标准，如WiFi、Wireless usb、Bluetooth、Z-wave等，不同的协议标准对应着不同的应用场景和应用领域。同时，无线传感网络的发展和研究也得到了快速发展，各种无线传感网络协议标准也日渐规范化。其中不得不提的，广泛应用并且最具增长潜力的协议就是ZigBee协议。
1 什么是ZigBee技术
ZigBee技术是一种面向短距离、架构简单、具备延长电池寿命、低消耗功率与低传输速率的无线通讯技术，具有传输距离长、可靠度高、省电以及高度扩充性等特点，主要适合用于自动控制和远程控制领域，可以嵌入各种设备。
2 ZigBee的技术特点
2.1 低传输速率
Zigbee标准是为低数据率、短距离无线网络通信定义的一系列通信协议。基于Zigbee无线设备工作在868 MHz，915 MHz和2.4 GHz频段，最大数据数率是250 kpbs。
2.2 低功耗
由于ZigBee的传输最大数据数率是250 kpbs，发射功率极低仅为1 mW，再加上采用了休眠模式，功耗低，因此，ZigBee设备非常省电。据估算，在低耗电模式下，一个ZigBee设备节点仅靠两节5号电池就可以维持长达6个月到2年左右的使用时间。
2.3 低成本
通过大幅简化协议（不到蓝牙的1/10），降低了对通信控制器的要求，按预测分析，以8051的8位微控制器测算，全功能的主节点需要32 KB代码，子功能节点少至4 KB代码，而且ZigBee免协议专利费。低成本对于ZigBee也是一个关键的因素。
2.4 近距离
ZigBee传输范围一般介于10～100 m之间，在增加RF发射功率后，也可以增加到1～3 km。这指的是相邻节点间的距离。如果通过路由和节点间通信的接力，传输距离将可以更远。
2.5 短时延
ZigBee的响应速度较快，一般从睡眠转入工作状态只需15 ms，节点连接进入网络只需30 ms，进一步节省了电能。相比较，蓝牙需要3～10 s、WiFi需要3 s。
2.6 高容量
ZigBee可采用星状、片状和网状网络结构，由一个主节点管理若干子节点，最多一个主节点可管理254个子节点，同时主节点还可由上一层网络节点管理，最多可组成65000个节点的大网。
2.7 高安全性
ZigBee提供了三级安全模式，包括无安全设定、使用接入控制清单（ACL）防止非法获取数据以及采用高级加密标准（AES128）的对称密码，各个应用可以灵活确定其安全属性。
3 ZigBee技术的应用场景和应用领域
3.1 智能家居
智能家居是利用先进的计算机技术嵌入式系统和网络通讯技术将家庭中的各种设备如照明系统环境控制安防系统网络家电通过家庭网络连接到一起。
据最新数据显示，2013年智能家居全球市场规模或已达1万亿美元，到2020年，中国智能家居产值将会达到2万亿元。与此同时，ZigBee网络技术的发展和成熟，为智能家居设备的应用提供了环境基础，智能家居需求呈上升势头。
智能家居是ZigBee无线网络的一个主要应用领域，智能家居中典型的数据速率仅有10 kps。例如ZigBee抄表系统，不但可以传输每月的水电使用数据，同时检测设备存在的问题，实现对设备的无线管理。如果壁灯和开关都配备了ZigBee设备，那么，室内的任何开关都可以被指派来打开和关闭一盏电灯。
ZigBee智能家居的安装非常简单，不要凿壁布线，用户按照说明书在家就可以就地DIY，且设备移动性强，可以随时更换设备安装地点。
随着全球对能源和环境的要求越来越高，而ZigBee在智能家居节能方面的效果优势非常明显，因此，具有非常广阔的市场前景。ZigBee无线通信技术应用到智能家居中必将成为将来的发展趋势和潮流。
3.2 智能医疗
为节省全球人口高龄化所衍生的医疗成本支出，减少民众亲自到医疗院所进行例行性的检查已成为解决之道，而此须依靠内置无线通信技术的新型医疗设备来实现。在众多可打造远程医疗设备的无线通信技术中，ZigBee以低功耗、高传输距离，以及较佳的抗干扰能力备受青睐。
在国内，随着移动互联网、大数据的快速发展，医疗的各个细分领域如诊断、监护、治疗等都将进入智能化时代。其中病人远程监护和居民健康监察是重要的应用场景。家庭医疗用设备的数量将会大幅成长，并远超过目前既有的数目。另外，由于无线连接功能逐渐嵌入到目前许多家用的医疗监控与感应产品中，这使得若干原本只存在于医疗用或长期照护机构内的功能，也逐渐通过无线功能进入到家庭当中，这样的转变增加无线传感技术新的市场机会。对于低数据传输率、抗噪声能力、低功率感应及监控网络的需求而言，ZigBee仍会是首选解决方案。
3.3 工业控制
ZigBee网络的初衷就是为工业现场自动化控制数据传输而建立的，在工业级水平上，ZigBee网络可以用于能源管理、照明控制、过程控制和资产管理。
在工业控制领域，这些应用场景对低数据率、低成本、更长时间的电池寿命有较高的要求。ZigBee技术的优势得以充分的发挥。在一些ZigBee应用中，无线设备持续处于活动状态的时间是有限的，大部分时间无线设备都处于省电模式，ZigBee设备在电池需要更换以前能够工作数年以上。
4 展望
早在2004年ZigBee技术就被列为当今世界发展最快，市场前景最广阔的十大最新技术之一。ZigBee技术的目标就是针对工业，家庭自动化，遥测遥控，汽车自动化、农业自动化和医疗护理等领域。ZigBee非常适合于低功耗、低数据速率的监视、传感网络。但是任何一种技术的成功，并不只由其技术本身的因素决定，市场对技术成败也有很大作用。即便如此，今后若干年，都将是ZigBee技术飞速发展的时期。
参考文献
医疗物联网覆盖从临床到管理、后勤等多个系统和管理平台，要建设这样一个涉及医疗服务过程中方方面面的平台，首先需要实现有线网、物联网和无线网之间网络融合，才能实现医疗数据和应用的整合，让患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，实现智能医疗。在医疗领域，因为对网络的稳定可靠性、抗干扰性、可扩展性需求更高，因此一个灵活可靠的网络基础架构平台非常关键。
网件推首款医疗物联网统一基础架构平台
作为专业的企业网络解决方案提供商，NETGEAR近日宣布全球首款医疗物联网统一基础架构平台，实现了医院有线网、无线网和RFID物联网之间的整合，并与医疗物联网应用软件系统集成和融合，让医院在物联网背景下实施“全过程、全对象和全空间”的简约数字医疗。
该医疗物联网基础架构的核心是物联网无线接入点AP WNDAP380R、智能物联网无线控制器AC WC7520/WC9500。通过WNDAP380R，实现对医疗对象（包括人员、设备、器械、信息等）智能采集信息的全面感知；而智能物联网无线控制器AC则能集中管理所有物联网AP，实现前端感知信息和后端应用系统之间集成、信息交互，对所有终端和标签的统一集中管理。
在会上，网件中国区技术总监杨子江表示，为了实现医疗对象智能采集信息的全面感知和医疗信息的集成互联与传输， NETGEAR创新性的在整合了IEEE 802.11 a/b/g/n Wi-Fi无线和ISO/IEC 18000 RFID标准。例如WNDAP380R可以接收所有RFID设备如输液呼叫按钮、生命体征传感器等发出的信息，也可以接受Wi-Fi移动终端返回的信息；智能物联网无线控制器AC 产品能实现Wi-Fi 和RFID模块的集中统一配置管理。
目前医疗物联网的AC产品有适用中小规模的WC7520，可以可管理150个AP和450个RFID阅读器；而WC9500面对大中型医疗机构，支持15000个以上Wi-Fi终端用户或1500个物联网AP。
网件亚洲区董事总经理Simon Tsang表示，在用户最为关心的安全方面，无线控制器通过MAC地址过滤、WAPI认证、非法AP检测和阻止、RF攻击识别和防御等手段，保障用户数据安全。
网件携医惠科技力助智能医疗落地
为了更好的实现智能医疗的落地应用，网件与国内领先的医疗物联网应用提供商-医惠科技公司展开了紧密合作。基于该平台，医院能实现RFID感应器与无线/有线网络的整合、智能信息的接收处理，搭载医惠科技推出移动护理系统、移动门诊输液系统、中心供应室质量追溯系统和RFID设备定位管理系统等丰富的医疗应用，助力医院为病人提供稳定可靠的健康医疗服务。
在网件的医疗物联网平台上，医惠科技展开了“863数字化医疗医院示范工程”项目，基于其对国内医疗业务流程及用户需求的理解，医惠科技推出了国内领先的移动医疗、远程医疗解决方案，为大中型医疗卫生机构提供“全过程、全对象和全空间”管理信息平台。例如在无锡市中医医院、浙江大学医学院附属医院、广州总医院等知名的大型医院都搭建了医疗物联网平台，实现了智能医疗服务。
(一)人工智能成为中国重要发展战略
人工智能(ArtificialIntelligence，以下简称AI)成为全球热点，各国抢先布局人工智能战略。近5年来，各国纷纷出台人工智能战略计划，如美国发布《为人工智能的未来做好准备》与《国家人工智能研究与发展战略规划》报告，英国发布《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》报告等。在世界各国纷纷规划人工智能发展的情况下，中国政府也加紧人工智能顶层设计。
“人工智能”首次写入中国政府工作报告。在2017年全国两会上，国务院总理李克强在政府工作报告中指出，要“全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化”。[1]这是政府工作报告中首次提及人工智能，体现出国家最高领导层对人工智能的高度重视。
中国政府推动顶层设计迭代升级，加快细化人工智能发展战略。2016年5月，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办4部委联合发布《“互联网+”人工智能3年行动实施方案》。2017年7月，国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》，12月14日，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》。可以看出，政府正在加紧细化发展“人工智能”的战略规划，其中《新一代人工智能发展规划》指出：“当前，我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全。”[2]
2017年11月15日，科技部宣布国家15个部门联合成立新一代人工智能发展规划推进办公室，负责推进新一代人工智能发展规划和重大科技项目的组织实施，标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段，再次彰显政府大力发展人工智能的决心，人工智能产业政策环境利好。
(二)人工智能投融资金额呈增长趋势，资本驱动市场快速发展人工智能作为重要发展战略，带给产业市场新发展机遇，吸引互联网企业与创业公司纷纷进入。近年来，资本市场高度重视人工智能产业，市场投融资不断增长。根据统计数据显示，2012-2017年中国人工智能产业投融资金额呈增长趋势，其中2017年融资额创历史新高，达435.2亿元（见图1）。其中，2017年旷视科技C轮融资达4.6亿美元，单轮融资金额创新高。同时，短短几年内人工智能领域迅速出现独角兽企业，2017年国内寒武纪、旷视科技、出门问问、商汤科技企业估值已超10亿美金[3]
图1 2012-2017年中国人工智能投融资发展状况
数据来源：DCCI互联网数据研究中心
中美引领人工智能未来发展，中国人工智能市场应用发展迅速。美国人工智能市场发展较早，技术研发实力较强，中国市场紧随其后，数据显示（见图2），亚欧及北美地区人工智能创新技术企业较多，其中，美国和中国领先全球其他国家。同时，相比欧美国家市场，中国市场拥有更加庞大的用户规模及应用场景，人工智能应用范围广泛。
图2 全球人工智能市场创新技术企业地域分布
数据来源：DCCI互联网数据研究中心
二、硬件升级与平台开放驱动人工智能加速前进
(一)芯片、算法等软硬件技术不断升级2017年人工智能芯片化进程加快，更多符合人工智能设计的芯片出现在市场中。芯片是人工智能应用的硬件基础，随着人工智能的快速发展，原有CPU的运算能力已经不能满足人工智能计算的需要，比如谷歌的GoogleBrain项目，为训练超过10亿个神经元的深度神经网络，使用包含16000个CPU核的并行计算平台。近年来，人工智能计算芯片正在从以传统CPU为主转变为通用及专用人工智能芯片，越来越多的GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）、FPGA（Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）等芯片技术应用在市场中。与CPU相比，GPU在浮点运算、并行计算等方面能够提供数十倍的CPU性能，FPGA处理特定数据更有优势，矩阵运算等灵活性、适用性更强。2017年5月，谷歌正式推出人工智能芯片第二代TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）；9月华为发布集成NPU(Neural Network Processing Unit， 嵌入式神经网络处理器)专用硬件处理单元的人工智能芯片麒麟970；11月，寒武纪科技发布新一代人工智能芯片1H8、1H16、1M。从CPU到GPU、FPGA，再到TPU、概率芯片等，人工智能硬件设施逐渐完善，硬件市场从计算通用设施向满足人工智能发展需求的新一代硬件设施发展。
人工智能算法与研究模型不断完善，加速人工智能市场应用。算法是人工智能技术的核心，从AlphaGo到AlphaZero，算法升级推动人工智能技术不断提高，其中常用的机器学习算法有回归、贝叶斯、正则化、降维、决策树、神经网络、机器学习等。现有算法技术不断优化，如标准人脸识别数据集LFW(自然场景下标注的人脸数据库)上，现有算法的识别准确率已高达99.8%，超过人类的识别精度。而且，在天池AI医疗大赛中，机器对肺部结节图像的智能诊断达到专业医生级的水准，3毫米及以上的微小结节的检测准确率超过95%。
随着人工智能市场兴起，中国市场对人工智能领域的研究迅速发展。近年来中国企业与高校纷纷投入对人工智能研究分析，其中百度、腾讯、阿里、360等企业及清华、北大、同济、西安科技等高校陆续建立人工智能相关实验室或研究院。中国人工智能相关文献及期刊数量也在不断增长，根据国内知网数据显示，2017年相关文献和期刊数量同比2016年分别增长62.5%、64.8%（见图3）。
图3 2012-2017年中国人工智能相关文献与期刊数量状况
资料来源：中国知网
(二)国内外企业加速布局开源与开放平台平台开源与开放能够加速人工智能市场化发展，是现阶段人工智能快速发展的需要。人工智能平台开源、开放能够快速积累数据资源，不断检验算法模型，在实践中优化人工智能技术，提升人工智能平台应用能力。同时开源、开放的思维能够降低算法与数据的技术门槛，推广通用技术应用，降低市场开发成本，并促使社会各界协同运作，提升企业内部与外部专业人才协作能力。
为加速市场应用，国内外企业加快布局开源、开放。此前，国外互联网巨头纷纷开源深度学习等项目，如谷歌开源TensorFlow，脸谱开源Torch，微软开源CNTK，IBM开源SystemML，亚马逊开源MXnet。2017年，中国企业加速布局开源、开放平台，如百度开源自动驾驶系统Apollo，发布DuerOS开放平台。同时，中国政府高度重视开放平台的发展，2017年11月科技部公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，包括百度（自动驾驶）、阿里云（城市大脑）、腾讯（医疗影像）、科大讯飞（智能语音）。
三、移动互联网推动人工智能加深应用
(一)移动互联网为人工智能技术提供丰富应用场景人工智能技术是推动移动互联网智能化发展的核心力量。近年来中国移动互联网用户人口红利逐渐消失，移动互联网进入平稳发展阶段，智能化成为移动互联网发展的下一波浪潮，人工智能技术成为突破点。通过计算机视觉、语音语义识别等，人工智能技术将能替代重复性劳动工作，并提供智能语音、智能检索、图片识别与处理、数据挖掘与分析等服务，在降低人力成本的同时创新服务模式。
人工智能市场空间巨大，领先技术试水应用，其中移动互联网为人工智能提供丰富的应用场景。中国移动网民规模庞大，用户触网移动化趋势加深，根据中国互联网络信息中心（CNNIC）统计数据显示，截至2017年12月，中国手机网民规模达7.53亿，使用手机上网的网民占比由2016年的95.1%提升至97.5%[4]。庞大的用户规模带动网络数据规模增长，助力人工智能技术提升。同时，在人工智能真正走向产业、市场的过程中，移动互联网提供丰富的应用场景，涵盖通信、新闻、音乐、视频、游戏、购物、银行支付等多个领域。现阶段在生活中，计算机视觉、语音语义识别等技术在图片美化、会议翻译、防盗预警、语音助手等方面已经发挥作用。
(二)移动互联网垂直领域加深应用人工智能
从被广泛认知到应用于各个行业，人工智能技术发展迅速。2016年，AlphaGo与世界围棋大师的比赛引发热议，人工智能的认知度明显提高。2017年，越来越多人工智能技术广泛应用于交通、医疗、教育等行业中。人工智能技术能够从底层推动服务升级，具有显著溢出效应，其广泛应用将改变生活。根据中国《新一代人工智能发展规划》，制造、农业、物流、金融、商务、家居成为中国开展人工智能应用试点的六大重点行业和领域，结合移动互联网市场特点，以下我们将从交通、医疗、教育、电商零售、生活娱乐五个场景中分析人工智能的应用方式。
1.交通：人工智能深入交通管理体系，升级出行应用服务。
在交通领域，人工智能主要应用于改善城市交通管理及升级交通出行方式，其中，在交通管理方面，人工智能可以识别城市交通实时状况，立体化监管交通安全，合理调度出行资源，提升交通运营效率。2017年杭州市上线“城市数据大脑”，它能够判断路况，实时提出信号灯调整建议，提前干预、防控拥堵，监控交通乱象并报警，在试点区域高峰期间使平均行车速度提升15%，120救护车到达现场时间缩短一半[5]。在出行方面，人工智能技术广泛应用于自动驾驶、无人驾驶等自主无人系统，而基于人工智能的类脑操作能够变革汽车等交通出行方式。中国已开始试水自动驾驶，如2017年在百度AI开发者大会上，李彦宏直播驾驶无人车参会。同时，随着福特、大众等传统汽车厂商与谷歌、百度等互联网公司的加速布局，移动出行也被看做人工智能领域的重要战场。
在移动互联网中，人工智能还能升级地图、打车等出行服务。地图导航等应用集合POI[6]、路况、卫星影像、街景等多种复杂数据信息，而人工智能提升应用平台数据信息处理效率，提升躲避拥堵、路径规划的能力，其中ETA（Estimated Time of Arrival，预计到达时间）误差率已降低到15.13%[7]。同时，在打车场景中，估价、拼车及订单分配、运力调度的背后都有人工智能技术的支持。
2.医疗：从辅助诊疗到疾病检测，人工智能提升医疗服务效率与准确率。
人工智能在医疗领域应用前景广阔，资本市场十分活跃。近年来，全球医疗人工智能产业投资呈增长趋势，根据IDC数据显示，2016年总交易额就已达7.48亿美元，交易数量达90个（见图4）。
图4 2012-2016年全球医疗人工智能投融资情况
数据来源：IDC
基于医疗数据的采集、计算、分析与判断，人工智能应用于辅助诊疗、药物研发、医疗机器人、基因测序等多个方面。在辅助诊疗方面，人工智能在医疗图像诊断中应用较多，即通过计算机视觉和深度学习技术，对X光、超声、CT等医疗图像分析，判别肺结核、甲亢、乳腺癌等多种疾病，精准定位病灶。在移动医疗服务中，智能语音助手还能够辅助医生在问询过程中记录病历，其医学术语识别准确率高于98%，而且人工智能技术能够增强远程采集医疗数据的准确性，实时管理健康数据，提供用药提醒、辅助诊疗等服务。人工智能还可结合患者病史、相关案例用药记录等数据，整理临床治疗经验，为不同患者治疗提供合理建议。在药物研发方面，人工智能可以整合药物实验数据，模拟药物发现过程中的HTS（高通量筛选）过程，缩短药物发现及实验的时间，提高药物研发成功率，降低药物研发成本。在医疗机器人方面，手术机器人带有机器人视觉、智能控制系统，现阶段主要应用在外科手术中，具有创伤小、手术精准度高、机体损伤小、术后恢复快等优势。在基因测序方面，人类基因组含有约31.6亿个DNA碱基对，约有20000到25000个蛋白质编码基因，人工智能技术依靠智能运算和分析能力，通过模型训练，能够提升基因测序水平。整体来看，人工智能在医疗领域的应用能够覆盖“治疗前-治疗中-治疗后及康复”的全过程，有望降低误诊率漏诊率，提升诊疗效率，解决优质资源分配不均等问题。
3.教育：人工智能带动个性化教育，促进教育体系智能化。
对于教师及学校而言，人工智能能够解放教师在重复性工作中的时间，提升学校运营效率。近年来，运用人工智能等多种技术的智能教学系统（ITS）、智能计算机辅助教学（CAI）迅速发展，以人工智能为基础，结合电子校务应用、辅助教学课件、辅助学习应用、网络教学平台等，学校教育体系趋于智能化。其中，人工智能可以替代老师完成作业批改、成绩测评等部分工作，还可以辅助教育工作者管理校车、辅助备课等教育研发及学校的管理工作。
对于学生而言，人工智能应用于题目搜寻、制定学习计划中，或以虚拟助手的形式辅助完成学习等，推动教育更具针对性、更个性化。现今市场中题库等学习应用辅助教学，可实现拍照答题、语音找题、对话与听力练习等，能够针对经常出现的错题多次投放相似题型，基于一段时间的学习成果进行评定与建议等。传统教育中强调“因材施教”，人工智能能够带动个性化教育，在机器系统与用户不断一对一练习的过程中，产品应用不断了解和掌握学生的学习状况，从而有针对性地辅助学习。
4.电商零售：从供应体系到营销、客服，人工智能深入电商零售服务。
在电商零售中，人工智能助力精准营销，颠覆交易方式。基于应用使用行为及消费数据等，人工智能技术能够分析用户对产品颜色、品牌、类型等喜好状况，并推荐给用户优选方案，助力电商营销。此外，2017年“淘咖啡”“缤果盒子”等无人便利店在中国首次崭露头角，人误识别率0.02%， 商品误识别率0.1%，其中计算机视觉、生物识别、传感是核心应用技术，它的出现颠覆了原有的零售方式。
人工智能升级物流运送模式，提高供应体系运营效率。产品供应与物流体系智能化是大势所趋，2017年亚马逊启用“无人驾驶”智能供应链，基于云技术、大数据分析、机器学习和智能系统等，可以自动预测、自动采购、自动补货、自动分仓，精准发货，库存自动化管理，过程中零人工干预，同时中国京东建成无人仓，实现收货、存储、订单拣选、包装的无人化智能操作。此外，2017年结合人工智能的无人机、无人车不断试水配送服务。
5.生活娱乐：人工智能引领社交升级，创新服务生活
人工智能创新交互方式，引领社交升级。2017年，以语音语义识别、机器学习技术为核心的语音助手不断完善，苹果Siri、微软小娜、亚马逊Alexa及百度度、搜狗语音助手、科大讯飞灵犀语音等不断升级服务能力，这种语音助手已经成为移动搜索和多种服务的入口，其便利性、趣味性丰富大众生活。
同时，人工智能服务还可以助力媒体、娱乐。在冗杂的信息内容中，人工智能通过文本分析及计算机视觉等筛查涉黄、暴力、赌博等违法及不良信息，构建舆情分析等信息监测系统，维护健康的媒体环境，同时，基于机器学习的自动化新闻写作机器人还可以从事部分新闻编辑工作。在娱乐中，人工智能技术能够辅助创作虚拟人物，如结合VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、MR（混合现实）等技术，提升游戏人物的真实性等。
四、人工智能发展面临的挑战与发展建议
（一）技术发展面临的挑战与建议 1.人工智能专业人才稀缺。
人工智能发展迅速，技术人才缺失成为发展掣肘。人工智能市场发展迅速，专业人才需求增长迅速，现阶段技术人才的有效供给不能满足当前市场的需要，中国人工智能人才缺口较大，国内人才市场面临专业对口人才数量少、相关技术人才技能水平较低、经验丰富人才稀缺等问题。随着人工智能企业增多，专业技术人才成为企业竞争的战场，中国需要加速人工智能专业人才的培养。
专业技术人才是人工智能产业发展的重要力量，培养人工智能技术人才需要政府、学校和企业协同运作。政府加强人工智能人才战略设计，通过政策扶持，吸引国内应用数学、计算机网络、生物科技等相关学科人才或程序员等相关专业人才，同时积极吸纳海外专家人才，加强高端人才储备；学校在基础教育增加人工智能相关学科知识，在高等教育中增设人工智能专业学科，建立适应人工智能发展需要的复合型人才培养计划，加强扶持人工智能科研工作，同时校企合作，提升储备人才的实战能力；企业和教育培训机构应加强相关技能培训，加深与国际顶尖行业专家的交流，或通过融资并购等吸纳更多专业人才。
2.底层及核心技术有待提高，基础设施尚需完善。
人工智能产业尚不成熟，计算芯片、算法等技术亟需突破。现阶段，人工智能底层及核心技术应用以“弱人工智能”为主，无监督学习模型算法、语音语义识别技术等存在缺陷，情感表现等尚未突破，如当前的智能语音助手并不能完全理解复杂的人类语言，图像识别技术不能完全理解图片图像中的元素，核心技术的不成熟是人工智能应用受限的主要原因。同时人工智能安全技术也面临巨大的挑战，随着人工智能技术的普遍应用，复杂的人工智能相关软件在应用初期会存在多种可攻击途径。在这样的局势下，未来人工智能发展的空间仍十分巨大。
人工智能技术的成熟化应用是漫长而复杂的过程，行业参与者应更加理性看待。人工智能是一门复杂的综合性学科，需要多个技术领域的创新突破，在基础设施方面，要创新核心传感器、高速计算芯片、计算平台等关键技术，提升机器的感知与计算能力；在算法模型方面，要完善自然语言处理、深度学习、计算视觉等算法程序和框架模型，提升机器感知理解能力与分析决策水平，增强机器自主学习能力。在产业技术解决方案方面，在生物识别、人机接口、数据库系统等方面寻求更智能的识别、分析及决策的应对方案。同时，在开源开放环境下，需多方加强技术合作战略合作，共同构建智能生态。
（二）市场发展面临的挑战与建议 1.数据存储、计算市场迅速发展，但数据安全面临新挑战。
现阶段数据规模不能满足人工智能市场化应用的需要，数据存储、计算能力有待提升，同时开放环境下的数据隐私安全面临新挑战。人工智能所需数据需经过筛选，数据的标注和采集成本较高，同时，不同场景中的数据维度多样，数据标准不一，如何将现有数据维度转变为人工智能所需成为发展难题。现阶段人工智能对数据规模要求较高，但人工智能的目的是让计算机或机器等能够模拟人的思维和行为，人工智能技术的发展应避免过度依赖数据。此外，随着数据规模的增长，数据能否规范使用、用户隐私能不能得到保障也将成为市场健康发展面临的问题。
为推动数据使用规范化，政府与企业需要协同运作，建立合理的数据管理机制。如，在数据采集的过程中，改善数据测量方法，减少主观因素造成的误差，在不同行业逐渐完善数据采集标准，高效地将非结构化数据转化为机器识别所需数据。同时在数据管理时，明确数据采集、存储、分析的规范，设置权限管理，强化责任意识，并通过政策法规，加强行业自律。
2.市场应用刚刚起步，基础服务能力尚不足。
人工智能市场仍处于发展初级阶段，产品有待市场检验。人工智能产业技术门槛较高，同时公共数据资源分散，人工智能基础服务设施难以集中使用与管理，人才及技术成本较大，企业进入及发展难度较大。尽管语音助手等产品已开始应用，但服务水平高低不同，人工智能在交通、医疗、生活等领域的应用也才刚刚开始，诸多应用场景尚未挖掘。
市场发展需要增强企业协同能力，不断创新产品服务。市场通过打造资金、技术、数据资源整合的公众服务平台，可以加速孵化人工智能创新企业。同时，企业也要加大培养专业人才，多方联合加强对人工智能的研究，拓展深化人工智能应用场景。
五、人工智能发展趋势预测
（一）技术：技术赋能全领域，网络服务智能化人工智能技术将不断创新升级，推动智能化服务发展。人工智能产业的变革源于传感、算法、芯片等核心技术的创新突破，未来传感技术精准化、集成化、自动化、微型化，算法模型不断创新、迭代、整合，计算芯片趋于专业化、定制化、移动化，机器自主学习能力增强，情感表现等“强人工智能”关键技术将实现突破。同时，人工智能基础研究与教育培训体系逐渐改善，人工智能技术标准化体系将成型，包括跨平台的数据、算法框架标准的统一等。此外，中国将寻求关键技术突破与独立，建立自主可控的产业体系。未来人工智能技术逐渐渗透软硬件设施，人工智能技术与工作、生活关系更加紧密。
