大家好，关于基层人工智能发展很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于基层人工智能发展现状的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
本文目录
互联网+大数据赋能基层医疗，未来会如何发展？
1、健康医疗大数据竞争派系：生物大数据赛道投融资较为活跃
健康医疗大数据是大数据在医疗领域的一个应用分支，主要指在人们疾病防治、健康管理等过程中产生的与健康医疗相关的数据。健康医疗大数据产业是指以与健康医疗相关、满足大数据基本特征的数据集合为核心，进行数据获取存储、分析和应用的服务业态。健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，是未来健康医疗服务发展的重要趋势。
根据健康活动的来源划分，医疗健康大数据可以分为医疗大数据、健康大数据、生物大数据、经营运营大数据四个方面，各个方面代表企业如下：
行业目前投融资主要集中于生物大数据方面，占比达33%，其次是医疗大数据占比25%;此外我国健康医疗大数据行业仍处于发展阶段，融资企业大多主要经营一种医疗健康大数据业务，同时经营多种大数据业务企业数量较少，2022-2023年健康医疗大数据行业融资企业中主营经营与运营大数据业务和医疗大数据业务企业占比在3%左右。
2、健康医疗大数据竞争格局
——企业竞争：竞争逐步加剧
健康医疗大数据快速发展。一方面大数据主题类型快速增多，临床大数据派生出更多的专病大数据，医院运营大数据紧跟临床大数据的步伐快速发展，专科联盟机构建立跨医院的专科大数据的机制日趋成熟;另一方面是越来越多的医院启动大数据建设，地级市和县级的医院也开始筹划和建立健康医疗大数据。上述第一个方面是医疗大数据主题领域拓展带来的机会，专注于医疗大数据业务的一批厂商在引领这一市场发展;第二个方面则是医疗大数据客户范围拓展带来的机会，更多的医院核心临床系统厂商和电子病历厂商抓住了这一机会。医疗大数据系统的旺盛需求带来了未来市场的巨大发展潜力，也吸引了大量厂商参与到竞争中，竞争正在逐步加剧，其中领先的代表企业有医渡科技、嘉和美康等。
——企业排名：各领域厂商纷纷入局，医渡科技蝉联榜首
从综合实力上看，根据互联网周刊发布的“2022年医疗大数据企业排行榜”，健康医疗大数据行业排名前三的企业分别为医渡云、阿里健康和美年大健康。
医渡科技主要专注于人工智能及医疗大数据，其基于自主研发的“医学数据智能平台”，对大规模多源异构医疗数据进行深度处理和分析，建立真实世界疾病领域模型，助力医学研究、医疗管理、政府公共决策、创新新药开发、帮助患者实现智能化疾病管理。美年健康是综合健康管理平台，同时提供专科诊疗、基因检测、慢病管理、远程医疗、女性健康、中医治未病等多方位的增值服务。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。你怎么看待人工智能的未来？
刚刚过去的首届世界智能大会上，科技部部长万钢表示，最近新一代人工智能发展规划已编制完成，规划对直到2030年的中国人工智能产业进行系统的部署，同时包括与此相关的人工智能重大科技项目。
与此同时，随着技术的进步与需求的拓展，人工智能也掀起了一股投资潮和创业热。资本、技术、政策三重利好的情况下，人工智能的应用场景也在打开。市场调研显示，截至2030年，人工智能将为全球GDP带来14%的增长，也就是15.7万亿美元。其中，6.6万亿美元来自生产力的提高，9.1万亿美元来自相关消费/商业市场。
三张图看懂人工智能有多热就像吴恩达说的：人工智能（AI）之于未来，正如电力之于第二次工业革命。
*人工智能搜索热度示意（对比大数据）
我们可以看到，自2012年以来，由谷歌、Facebook（FB）、苹果、英特尔等科技巨头发起的AI创企收购项目达200多个，近2017年第一季度就有30多起并购。其中，谷歌是最为活跃的收购方（11起），苹果次之（7起）。除了科技公司，福特也在今年Q1以10亿美元买下网络安全公司Sophos。
*2012年至今人工智能并购案示意
除了收购，专利研发层面，巨头们也是步步紧咬，有趣的案例包括谷歌的照片视角重构和FB基于深度学习的标签预测模型。
*微软、谷歌、亚马逊、FB、苹果专利数示意
人工智能爆发的背后逻辑要解释一个技术路线发展的逻辑，我们往往从宏观趋势和当前进展两个角度出发。
首先来看宏观趋势，人工智能背后代表的先进生产力能够带来巨大的经济效益，因此一直吸引着研发投入。
自1956年达特茅斯会议诞生“人工智能”一词以来，技术发展已经取得了质的突破：大数据和数据处理技术的逐步成熟，包括深度学习算法的提出，以及适合海量训练数据的GPU的引入，开启了人工智能的入口。
算法和芯片是AI建设的基础层，除了当前AI市场主流芯片，即英伟达的GPU之外，英特尔（收购NervanaSystems；FPGA）和谷歌（研发Tensor）也在推广自己产品。除了目前主流的两种改善通用芯片用于半定制的深度学习算法之外，业内也在积极研发面向人工智能应用的新的芯片，包括谷歌的TPU、我国中科院计算所的寒武纪，这类的针对特定算法以及特定框架的全定制AI芯片，以及更近一步的，IBM的TrueNorth这类的类脑芯片（BPU）。
*人工智能芯片一览（援引招商证券）
算法，尤其是深度学习算法领域，则不是巨头垄断，而是掀起了一波包括计算机视觉、语音交互、机器人/自动化、医疗、安全、消费、商务等领域的创业潮。巨头们往往选择更为基础的算法框架入手，进行开源，以构建自家AI生态，如谷歌的TensorFlow和微软的CognitiveToolkit。
*深度学习创业潮
除了基础层建设，AI的前沿进展还包括马斯克的脑机接口项目、基于ARM的深度学习芯片以及英伟达面向医疗的应用、聊天程序/聊天机器人发展出了自己的语言、英特尔的自动驾驶技术研发等。
艾瑞咨询分析师张凤表示：“目前我国71%的人工相关企业都在做技术落地应用，在算法技术方面，55%的企业在做计算机视觉，13%在做自然语言处理，只有9%的企业真正研究机器学习。能够很快把技术应用落地是我国的优势，但是对于基层的技术研究，我国的企业实力目前还无法和国外匹敌，这是劣势。”
再来看当前进展：现在的AI能做什么？引用FB研发主管YannLeCun的话，我们现在看到的AI，不到它真正的能力的5%。
人工智能发展中主流方法的优劣
符号主义人工智能（SymbolicAI）为核心的逻辑推理
数据驱动（data-driven）为核心的机器学习
探索与利用（explorationandexploitation）为核心的强化学习
人工智能主流三种方法区别
学习模式 优势 不足
用规则教 与人类逻辑推理相似，解释性强 难以构建完备的知识规则库
用数据学 直接从数据中学 以深度学习为例：依赖于数据，解释性不强
用问题引导 从经验中进行能力的持续学习 非穷举式搜索而需更好策略
从数据到知识与能力，能力增强是最终目标
值得关注的是三种学习方法的综合利用！
什么是基层社会治理现代化
实现基层社会治理现代化是推进国家治理体系和治理能力现代化的应有之义，也是平安中国建设的重中之重。大数据、云计算、人工智能等先进的科技、信息技术，已经成为推进国家治理体系和治理能力现代化的必然选择和重要抓手。“雪亮工程”建设正是在新形势下提升国家竞争力、维护国家安全、社会公共安全的重大战略，也是建设平安中国、平安乡村、实施乡村振兴战略的重要保障。
基层人工智能发展和基层人工智能发展现状的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！