我们常常听说“AI”“人工智能”，听起来，感觉很高大上，距离我们的生活很遥远，就像天上的白云，智能看的着，却很朦胧。随着人工智能的发展，慢慢的我们发现那边云已经变成雨滴滋润我们的生活。越是高科技的产品，越是向我们的生活靠近。人工智能终究是要向人靠拢的，如何让人更加轻松才是其发展方向。
提到人工智能，相信每个人都不会陌生，人工智能离我们越来越近，哪怕我们购物的时候，我们阅读的时候，我们出行的时候都已经结合了人工智能的技术。医疗是人工智能的一个主要应用场景，主要是人工智能可以解决现在医疗的一些痛点，比如医疗资源分配不平均，比如不能在早期发现疾病等，人工智能的介入可以让医疗各个环节更好，更高效的运转起来。
现在很多环节都出现了人工智能的身影，很多从业者对医疗人工智能的看法，根据应用场景的不同，医疗人工智能主要分类五大类，影像识别、问诊分诊、基因和微生物、医药研发和营养学。首先我们先了解一下人工智能的分类，现在人工智能主要有三大类，图像识别：这个比较清楚，就是通过计算机对图像进行分析识别；语音识别：这个应用已经很多，比如微信的语音转文字；还有就是自然语言理解：这是强人工智能的毕竟之路，机器通过文字掌握背后的真是用意。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
关乎民生的医疗领域，是人工智能落地最佳应用阵地，在这里AI可以尝试解决更多实际问题。目前，我国人工智能应用于医疗需面临三大挑战。首先，临床医生数量太少，比如中国只有八万放射科医师，却要面对13亿人口。第二，数据量庞大，计算和存储都需要更高的技术。第三，医疗人工智能成本仍然很高。依靠人工智能，诊断放射片准确率已经高达95%，可缓解因医生数量不足或诊断水平参差不齐而导致的看病难和误诊。对于庞大医疗数据的计算和存储，用于人工智能计算和分析的至强处理器，其实并没有完全发挥实力。
降低人工智能成本，加快实际应用落地，才能真正体现技术的价值。英特尔表示，他们与生态链合作伙伴一同致力于成本控制，让百姓用得起先进的人工智能医疗技术。
实际上，人工智能真的不是一个新技术，是一个60多年的技术，是一个发展中的技术。人工智能做的事和不能做的事是非常清晰的，所以要选择能够做的，真正能够辅助人类提高效率的。在这样的技术发展过程中，商业模式又是什么？就是回归商业本质，是否真的能够在里面变成闭环的业务。比如说，病理应该是人工智能特别看好的细分领域，中国特别缺病理的医生，美国的病理医生是平均两千人一个，而中国是7万人一个病理医生，所以如果是按照国家规定，现在中国的病理医生有9千多，缺口有4到9万人，这是不可能被培训出来的，只能靠技术。
看病理医生的水平又是完全不一样的，好坏差距非常大，所以中国的癌症的5年复发率是远远高于别的地方的。其次，这个领域特别适合人工智能，有所为，有所不为。任何一个病理的切片都承载了海量的信息，可是这个信息在人眼看，都是非常疲劳的，而机器一定比人看得好，一定能够辅助，这件事情已经不是一个想象了，在很多地方都是非常成熟了，所以我们觉得像这样就回归到了医疗商业本质，就真正能够变成这个领域中可以真正对病患提供更准确的价值，从而给予更精准的治疗方案，真正解决医院、医生的问题，可以成为这个产业中价值最宝贵的一环。
人工智能有所为，有所不为，用一个简单的方式衡量，就是快思考和慢思考，任何快思考能够做出的东西，机器一定比你好。比如说看一个东西，看片子，都会比你好，任何的慢思考，所有的医疗最后的判断源自于更多的纬度的，根据很多的信息综合的，机器永远做不过你，所以根本不要考虑被替代。未来，人工智能将加快与经济社会各领域的融合，并有望塑造出新业态。
当前，人工智能与交通、医疗、金融、教育等领域结合，已经让人们生活变得更智慧。清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜说，安全是交通出行的痛点之一，清华数据科学研究院团队与贵州合作，尝试利用人工智能、大数据等技术，通过采集分析动态数据、统一调度等措施，做到了对风险点的预判、疏导，提升了出行的安全性。不过，在一些领域，技术还有待进一步完善，才能给行业应用足够的支撑。网易高级副总裁、网易有道首席执行官周枫说，教育要更智能，就有赖于计算机视觉、自适应学习算法等一系列基础技术的进步。
推进人工智能落地，我国拥有数据和市场规模优势，但在底层技术和基础研究上，距离行业顶尖水平仍有一定差距。我们应该加强行业合作，共同突破技术瓶颈。加快人工智能产业化，要从源头找到真正有价值的问题。创新要来自真实的市场需求，创业者应找到人工智能的应用场景，着重解决行业的难题。同时，学界应专注一些前沿基础问题，搭建产学研良性互动的桥梁。
人工智能技术和产业发展还需要尖端人才。当前我国人工智能人才培养模式有待完善，未来应该通过校企合作、校内跨专业等方式加强人工智能人才培养。此外，还可以建设大数据和人工智能学习分享平台，让更多对人工智能有兴趣的人参与进来，从而形成丰富的人才储备。专家认为，一些大学鼓励校内各系跨界和融合，诞生了很多很好的研究成果。高校院所应鼓励跨界研究，让不同学科互相碰撞，充分利用智力资源。
今天我们提到人工智能，想到的可能是很多黑科技产品，但是人工智能之所以在之前几十年没有得到快速发展，而最近几年爆发式的增长，主要原因是人工智能在图像识别领域有了革命性的技术突破，造成了人工智能的繁荣，因此现在图像识别类的公司占据了主要的位置。
我国人口众多，医疗资源有限，很难达到国外的水平，人工智能如果能够解决远程医疗解决的需求，将会更加高效的运转起来。在国内，这也是众多企业奋斗的方向，医学影像在医疗中的应用，相信每一个接触医生的人都会知道，从中医的望闻问切到西医的各种片子，都用到了影像。应对人工智能、大数据在内的新技术，以及随之带来的变化，管理机制也需做出相应的调整。在确保风险可控前提下，尽可能给创新留下空间。人工智能有所为，有所不为。让人工智能充分发挥其作用，惠及生活。
