怎么才能让白斑停止发展 http://pf.39.net/bdfyy/dbfzl/141019/4497436.html
未来十年，我们需要理智的看待新技术的落地，经历了技术驱动和数据驱动阶段，人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深入落地到各个行业之中去解决不同场景的问题。此类行业实践应用也反过来持续优化人工智能的核心算法，形成正向发展的态势。人工智能需要进一步在智能制造、智能交通、智能安防、智能金融、智能家庭、智能零售、智能医疗等行业中探索人工智能平台与应用的结合，应用厂商将与公有云进一步紧密结合，在不同行业将人工智能真正落地。
真正落地，在人工智能领域来说，公有云和应用厂商会在如下方面结合：
将人工智能通用平台功能经过应用厂商进一步结合客户业务场景落地。
形成具有行业特定的算法模型，当前算法库都是基本算法库，如何在各个行业形成关键场景的算法模型，并通过深度学习和具有算力支持的云平台进一步训练，获得更准确的各类预测模型、分析模型，将成为未来各大厂商在人工智能领域必争之地，通过模型将行业经验抽象出来，将成为最有价值的领域。
我们从一个城市未来的方方面面来看，人工智能平台与应用会有哪些主要场景突破落地呢？
随着新型测绘、模拟仿真、深度学习等技术的成熟运用，在数字空间构建一一映射的数字孪生城市，正在雄安、重庆等地区推进新型智慧城市建设的新探索。城市信息模型平台正在全面重塑新型智慧城市建设和发展模式。而共性技术与共性应用的封装和模块化成发展共识，部分领先的智慧城市正加快构建共性技术与应用支撑平台，推动共性技术能力和统一应用组件的提炼封装和共建共享。
从功能上看，共性技术与应用支撑平台主要包括两大部分，一是大数据、人工智能、区块链等核心使能共性技术能力构建，对外提供自然语言处理、模式识别、深度学习、分布式计算等能力；二是基于底层数据的共性应用组件构建，对外提供统一无差异的信用服务、身份认证、电子证照、统一支付等能力。各行业智慧应用开发商可自主调用、灵活配置、高效开发利用平台功能，该平台有利于集中优势资源投入，极大减少重复建设的资金浪费，有利基于共性技术和应用组件开发的系统间实现互联互通，突破技术和应用壁垒。
1、智慧生活-构建更加智能贴心的智慧服务
新型智慧城市建设已全面进入服务为内核、成效为标尺的新阶段，触手可及的惠民便企服务成为新型智慧城市近年来发展重点，超级应用崛起成为服务触达的重要渠道，智慧政务服务全面普及深化，新技术赋能便捷生活服务，各类企业积极参与提供城市融合服务。
智慧政务服务从“能用”到“好用”智慧政务服务能力显著提升，逐步向智能化“秒办”服务升级。随着“互联网+政务服务”深入推进，政务服务网上办理便捷性不断提升，从“一号、一窗、一网”向“一网、一门、一次”加速转变，“最多跑一次”、“一次不用跑”、“不见面审批”、“秒批秒办”等先进模式在全国范围探索应用并普及推广。公共服务在线查询、网上办理在全国范围基本实现普及，部分地区通过政务大数据、政务服务机器人等智能化手段，推动政务数据标准化、服务网络化、办理自动化，持续探索创新数字政府惠民便企服务新路径。
超级应用成为生活服务新设施超级APP，原意是指那些拥有庞大的用户数，成为用户手机上的“装机必备”的基础应用。而智慧城市场景下，超级应用是指架构于智慧城市核心支撑平台和行业系统之上的综合性应用，通过整合各部门、各领域现有公共服务入口，集成公共服务内容，建立基础性公共服务平台，汇聚用户使用频率高、需求量大的服务事项，提供APP、小程序等多渠道、广覆盖的移动服务。例如上海市的“随申办”，广东省的“粤省事”等。市民不需额外下载APP即可通过超级应用一站式获得政务服务、支付、电商、出行、订餐等各类服务，实现各门类、多渠道、广覆盖的服务触达。超级应用可能成为生活服务的新型基础设施。
技术赋能各领域服务亮点频现技术变革带动公共服务各领域供给模式更加创新多元，亮点频发。大数据、人工智能、区块链、虚拟现实等前沿信息技术全面进入应用落地实践期，在公共服务领域大放光芒，异彩纷呈，催生一批服务新模式，持续改善和优化公共服务新体验。基于生物识别的“刷脸服务”走近生活，就医就诊、商事登记、交通罚单缴纳、公积金查询、个税申报、社会保障等均可实现刷脸办理。VR全景线上服务实现线上线下一体化，虚拟服务大厅将真实场景1:1立体“搬迁”到网上，虚拟平台与现实业务系统无缝对接，达到提高工作效率和服务感知度的目的。
2、智能制造
随着工业制造4.0时代的推进，传统制造业对人工智能的需求开始爆发，众多提供智能工业解决方案的企业应势而生，人工智能可以与工业制造业产品进一步结合应用主要有三个方面：
首先是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备。
其次是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。
虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求，但作为一项通用性技术，人工智能与制造业融合是大势所趋。
2、智能交通
智能交通系统(IntelligentTrafficSystem，ITS)是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。
在智能交通领域，随着车联网技术和市场的发展，在年5G通信基础设施推广之后，车联网技术将得到蓬勃发展和促进，边缘端设备的智能化应用将在未来十年成为发展重点。
3、智能安防
智能安防领域涉及到的范围较广，小到关系个人、家庭，大到跟社区、城市、国家安全息息相关。智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目，预计-年国内智能安防产品市场空间将从亿元增长至亿元。
人工智能在安防类应用主要在如下：人体面部识别、车辆分析、行为分析、图像分析。
智能安防行业现在主要还是受到硬件计算资源限制，只能运行相对简单的、对实时性要求很高的算法，随着后端智能分析根据需求匹配足够强大的硬件资源，也能运行更复杂的、允许有一定延时的算法。这两种方式还将长期同时存在。
4、智能金融
人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。未来人工智能也将持续带动金融行业的智能应用升级和效率提升。
智慧金融是在互联网时代，传统金融服务演化的更高级阶段。智慧金融体系下，用户应用金融服务更加便捷，用户也不会愿意再因为存钱、贷款，去银行网点排上几个小时的队。自主搭建的大数据平台提供的计算能力，已经可以方便地处理几百万用户多大亿级的节点维度数据，3C类分期贷款审批平均在4分钟左右就可以完成，而对比传统金融人工信贷审查的时间可能需要10个工作日(如信用卡审批)。未来即时性将成为衡量金融企业核心竞争力的重要指标，即时金融服务肯定会成为未来的发展趋势。
智慧金融体系下，用户应用金融服务更加便捷。智慧金融体系下，金融机构获得充足的信息后，经过大数据引擎统计分析和决策就能够即时做出反应，为用户提供有针对性的服务，满足用户的需求。另外，开放平台融合了各种金融机构和中介机构，能够为用户提供丰富多彩的金融服务。这些金融服务既是多样化的，又是个性化的;既是打包的一站式服务，也可以由用户根据需要进行个性化选择、组合。一方面金融机构在为用户提供服务时，依托大数据征信弥补我国征信体系不完善的缺陷，在进行风控时数据维度更多，决策引擎判断更精准，反欺诈成效更好。另一方面，互联网技术对用户信息、资金安全保护更加完善。
5、智能家庭
智能家庭以智能家居为前身，主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。未来更多的智能家居用品培养了用户习惯。
随着5G在年落地，智能家庭的概念将进入人们视线，除了原有家居智能化外，以家庭娱乐为核心的众多应用都将发力，包括5G支持下的高清电视真正应用，广电系统和各移动通讯商将进一步落地更多家庭娱乐应用场景，包括围绕家人健康、生活的智能应用也将普及。
6、智能医疗
若要实现智慧医疗落地，光有创新是不行的，还需要有经济价值。比如智能穿戴产品虽然是一个较大的创新，但是在医疗、健康方面并没有产生可观的经济价值，或许智能穿戴产品还需要升级改造。现在人工智能技术创新有很多优秀的创意，有但有些其实是没有用的，我们应该合理判断这些创新产品的价值。创新的过程需要注意三大要素：创新、价值和市场。只有这三者合一，形成一个运营闭环，创新产品才可以发挥真正的作用。也就是说如果产品只有创新的服务模式，却没有盈利模式，那它依然不可以产生价值。比如现在很多医疗APP，就面临这样的问题，他们既做线上服务，又想办实体医疗机构，但事实上小型医疗机构是很难与传统医疗机构进行竞争的，如何利用互联网的工具进行医疗数据的清洗、整合，然后再开发利用，这才是医疗APP的发展方向。
智慧医院系统非常多的地方。比如药品、耗品管理系统，解决病房人手不足的医疗安全监控系统等等。人工智能在智慧医疗目前主要有三个方面的应用：一是虚拟助理系统，帮助医生、护士、技术员做诊断护理；二是大数据的集成、挖掘，尤其是数据端的开放，安全的问题等等；三是智能影像，这个是目前做的最成功的。人工智能影像可以说比人工准确的多，它基本不会漏诊。
目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，包括智能医学影像技术、研发人工智能细胞识别医学诊断、提供智能辅助诊断服务平台、统计及处理医疗数据。
从中美医疗资源分布情况对比来看，中国医疗资源的95%医院服务，而美国的这个比例仅为19%。我认为未来中国会在大健康的预防疾病、疾病康复、养老、家庭保健、医疗器械以及健康风险管理等方面调动更多的医疗资源，市场前景可观。
尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。随着年新冠疫情的爆发，智能医疗应用将得到政府重视，相关行业的发展有很大空间。
7、智能零售
人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。
无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。
图普科技则将人工智能技术应用于客流统计，通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。
