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人工智能技术全面渗透抗击疫情各环节。

机器人、温测大数据分析为抗疫使用最热产品。

“看”-AI 体温检测系统提供智能识别。

AI体温检测的关键在于红外体温。测温精度不足,仅可对人员进行初筛;受环境因素影响较大,远距离测温无法解决;测温精度修正成为AI未来的突破重点;相关技术和产品亟需制定标准规范。AI技术在复杂环境下的远距离红外测温方向上仍需深耕。

AI测温系统产能不足,核心部件较国外存在差距。

“看”-AI看片,辅助医生诊断看片。当前医学影像处理中,肺结节检测等领域已经十分成熟,也是AI企业重要研究方向之一。得益于前期的积累,相关算法能够快速迁移应用于新冠肺炎疫情中。但是问题也很显然,各个医院的数据无法打通,且缺少有效标注数据;肺部影像辅助诊断发挥的实际效用有限,无法指导治疗环节。

肺部影像分析系统

主要技术

目前医学影像领域算法快速突破,算力持续增长,算法快速迭代,如何获取足够丰富且高质量的医疗数据成为提升诊断准确度的最关键因素。得益于深度学习算法的进步,图像识别能力不断提高,2015年Resnet算法识别错误率已经低于人眼的识别错误率,标志着算法在图像领域已经达到初步实用阶段。GPU作为高性能计算机集群协处理器,峰值性能优于FPGA,在医学影像领域应用也越来广泛。随着运算量的大幅度增加,为医疗影像商业化应用提供了强有力的支撑。高质量数据获取和标注能力是AI医学影像公司的核心竞争力。

我国医疗数据有数据量大、数据种类多、数据价值密度低等特征,但高质量数据获取难度大,高质量影像数据集中在少数三甲医院,缺乏有效的数据共享机制。过往医学影像数据,特别是影像所对应的临床诊断报告信息,没有以正确的标准化的形式记录甚至缺失的问题,对数据质量造成较大影响。数据标注成本高,数据处理中80%的时间都是在做数据预处理工作,标注的准确性关乎结果的准确性,训练的每张图片都需要经过专业人员标注,未来2-5年小样本学习在理论层面或将有所突破,但是短时间内数据的标注仍然需要耗费大量的精力。影像数据的获取能力与标注能力已经成为AI医学影像公司的核心竞争力之一。国内外公司基本都处于收集影像数据的阶段,以不断丰富病种多样性和扩大影像数据规模,从而优化影像智能诊断的准确度。“AI+医疗影像”期待大数据引爆。

“AI+医疗影像”市场百花齐放,产业目前仍处于发展期,尚未出现占据绝对优势地位的领跑企业。无论是国内还是国外,互联网巨头们都已经加快了在医疗人工智能领域的布局速度。在国外,IBM、谷歌和微软都已经布局多年。Facebook、苹果、亚马逊等巨头在人工智能领域也已经有长远考虑,不过他们还是主要布局在各自有竞争优势的行业,对于跨界应用于医疗行业的人工智能项目较少。在国内,BAT和科大讯飞为首的互联网巨头更看重医疗人工智能的市场,并且他们更倾向利用自身平台特点与优势的互联网技术来进行布局。挑战与前瞻:1)缺标准:CNDA尚无一例过审产品。目前已经有多项医学人工智能产品向国家药品监督管理局(CNDA)进行申报三类器械,但没有一个被批准;2)少人才:医疗人工智能发展亟需复合型人才。人工智能人才现在是短板中的短板,既懂医疗,又懂技术的复合型、战略型人才尤其短缺;3)基础差:技术与数据两大基石尚待巩固。一方面,医疗影像设备市场仍然被极少数的国际巨头所垄断着,仅仅西门子、通用电气、飞利浦三家就占据着75%的市场份额,而在高端领域,这一比例甚至超过80%之多。另一方面,在中国当前的医疗系统中,没有统一标准的临床结构化病历报告、医生手写病历不规范、临床用药、检查等细节缺失、患者离开医院后失访率高等各种原因造成健康医疗数据“误入误出”。

“听、说、写”-智能外呼/在线机器人可以减少工作量。

AI+NLP,具备认知能力方能更懂用户所言所想,层级划分如图18所示。国内总体呈现出重应用/轻创新的问题,AI+NLP“基础建设”设施不全。优劣势明显。优势有:1)技术链齐备:在基础层/技术层/应用层上均有所布局;2)中文NLP技术:技术全面,对话系统、关键词识别、语义理解效果提升明显;3)数据资源丰富:收益于庞大的用户群,可通过社交媒体收集相关文本、对话、翻译数据。劣势有:1)AI基础层技术储备不足;2)高度依赖国外计算硬件,GPU、AI芯片等;3)模型算法自主研发能力欠缺,高度依赖国外开源技术;4)数据标注和技术评价缺少统一的标准和规范。

AI+NLP趋于全球化,中国技术/市场/数据各方因素利好数据各方因素利好。智能客服,以对话系统技术(见图19)为核心的典型产业生态齐全,呈现出百花齐放态势。

AI+NLP全球化趋势明显,国内技术成熟/市场庞大/数据丰富,客服产业迈在前列。麻省理工学院报告,在接受调查的90%的全球公司已将AI整合到客户服务和互动中,使得人工客服能够专注处理更高层次的任务。全球顾问Gartner研究:2020年,约有280万的美国客服坐席将发生重大改变,超过85%的客户互动将会在没有人工坐席的情况下处理。跨境零售集团玛莎百货运营人工智能迅速 处理客户投诉,该项技术已 投入到集团所有的英国商店及它们的13家呼叫中心。迪拜国民银行采用亚马逊网络服务AWS,用自然语言处理技术与客户进行交互,开发个性化的零售客户银行体验。

疫情影响下,人们对机器人的接受度和需求进一步升高。一方面这些机器人在开放环境下的能力仍然有限;随着使用增多,不可避免的安全性应该引起注意。对智能防控服务机器人产业链进行分析。智能防控服务机器人属医疗机器人子类医疗服务机器人类别。有配送运输,清扫消毒;移动跟随,引导带路;咨询问诊,对话传话等功能;有广泛采用新一代信息技术,集成了丰富的智能传感器,拟人化的活动交互能力等特点。随着智能服务机器人市场潜力加速释放,大量企业加入到激烈的市场竞争中,传统机器人厂商、科研院所、软件/科技巨头,智能机器人公司等多股力量开始向服务机器人领域汇聚。

智能防控服务机器人产业链主要包括上游的关键零部件、中游的软件与操作系统以及下游的产品集成与应用,如图21所示。在产业链上游,目前国外企业占据主导地位,国内厂商继续发力,核心零部件国产化的趋势逐渐显现。在产业链中游,主要为机器人提供核心软件,包括操作系统和AI核心技术。国内AI核心技术全球较为领先,智能语音语义、计算机视觉技术较好,操作系统和AI核心技术是提升用户体验,拉开产品差距的关键要素,在整个产业链中处于核心地位。在产业链下游,主要是集成上游提供的关键零部件和中游的核心技术,为机器人提供应用场景和服务能力,目前服务场景有限,有待进一步挖掘刚需市场。产业链开始往上游-下游模式过渡,下游企业在应用集成过程中也在不断创新发展,通过对AI核心技术的突破逐渐向产业链中游上探,中游企业也在往集成应用下探。

AI赋能协同办公系统,如图22所示,提升办公软件性能。AI技术主要是让在线办公系统更加智能,提供更优质的用户体验。网络质量预测。用于动态调整网络拓扑、编码方式等,保证通信质量。人脸识别技术验证身份,提升会议系统的安全性。对视频质量进行动态改善,提升交流体验。利用语音识别和翻译技术,实现会议字幕生成和翻译。AI在协同办公软件中可发挥的作用有待进一步挖掘。

国内在线办公起步较晚,但发展迅速且产业链条完整,如图23所示。国外在线办公软件起步较早,用户付费意愿较高。受到疫情影响,国内在线办公受到热捧,有望培养用户习惯,并形成可持续的商业模式。据国外机构Apps Run The World数据,2018年排名前10位的全球协作软件供应商占全球协作整体市场的55.7%,其中微软以占领20.8%的市场份额领跑市场,其次是思科、谷歌、LogMein和Slack。我国协同办公市场规模也呈逐年扩大趋势,据不完全统计,国内提供协同办公产品的企业约有500余家,2019年产业规模达到459.5亿元。即时通讯:国内互联网公司技术和市场成熟;微信、钉钉、飞书、蓝信等处于领先地位。音视频会议:Zoom和思科Webex占据龙头地位;国内飞书、钉钉等集成了会议功能,也有专注视频会议的随锐、全视通等。文档协同:微软凭借office软件在全球占据着先发优势;金山得益于WPS office 的深耕,市场占有率逐步提高。办公OA:国内办公OA历史较长,主要企业包括用友、SAP、金蝶、金和、致远互联、泛微等。适应国内习惯和需求,本土企业优势明显。

人工智能抗疫产品仍然面临问题。由于缺乏规范标准的引导,产品总体质量良莠不齐,存在着较高的应用风险,如AI体温测量误差过大可能导致病例漏检,服务机器人识别和推荐信息不准确,会发生误导用户采取错误防疫措施的危险。一方面部分优秀产品由于宣传不到位未能得到有效关注;另一方面企业扎堆推出大量同质化产品,忽视了部分场景下的需求。市场中缺少可供双方对接需求的权威平台。人工智能技术在有数据、有积累的场景能够快速形成落地产品,但在其他缺少行业数据的场景发挥作用有限,提供公共行业数据服务的需求日益增大。



 
 
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