阿里云在云栖大会上发布“ET工业大脑”和“ET医疗大脑”

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在云起会议的深圳峰会上，阿里巴巴云正式发布了“电子医疗脑”和“电子工业脑”。

3月29日，在云起会议的深圳峰会上，黑智被当场告知，阿里巴巴云正式发布了电子医疗脑和电子工业脑。

经过一年多的研究和训练，人工智能et具备了多种医疗能力，可以在患者虚拟助手、医学影像、精密医学、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域发挥医生助手的作用。

深度学习技术广泛应用于et医学脑的研究和开发中，大量数据被用作训练机器完成特定任务的例子，即计算机通过学习病例数据来提高医学技能。因为它可以24小时保持清醒，同时处理数千个任务，所以外星人的学习进度比人类快得多。

阿里巴巴云的人工智能科学家闵万里表示:在许多疾病的测试中，我们意识到机器不仅能完成任务，而且在某些方面也能像人类医生一样出色。Et完全有资格成为医生的助手。

除了大大提高医生的工作效率，et医学大脑还试图从根本上战胜癌症。通过与华大基因(Huada Gene)的合作，et分析了大量肺腺癌病例的dna序列，找到了关键基因突变。

我们把医学脑作为一个开放的人工智能系统。除了阿里巴巴云的人工智能科学家投资研发外，我们希望吸收外部优秀的算法和医疗经验，让et能更快成长为资深医生。闵万里说道。

浙江尚德云星的科学家是甲状腺结节智能诊断算法的开发者。他们使用深度学习来处理超声图像，同时加入现代数学的概念，如旋转不变性，使系统更智能。该算法现已集成到et医学脑中，并已在许多医院进行了试点。

借助计算机视觉技术，该算法可以快速扫描分析甲状腺b超，圈出结节区域，并给出良恶性判断，大大节省了医生的诊断时间。一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而目前的算法准确率已经达到85%。

同一天，阿里巴巴云宣布与英特尔和linkdoc联合推出天池医疗ai系列，挑战第一季度的早期肺癌诊断。

阿里巴巴云天池平台将提供脱敏后的海量高分辨率胸部ct扫描数据。玩家需要通过原始ct图像训练模型算法获取结节特征，最终实现图像中结节区域的智能判断。

事实上，阿里巴巴云早在医学大脑出现之前就已经开始在医学领域进行探索。去年，上海华山医院利用阿里巴巴云计算的计算能力，用数字模型取代了一些临床实验，并通过模拟老鼠的活体实验加快了特定药物的研发。

同样是在去年，华大基因、阿里巴巴云和安徽医科大学联合宣布，他们已经在21小时47分12秒内完成了对1000份人类全系外胚层数据的分析。40年前，人类花了1000年来对大肠杆菌的整个基因组进行测序。

收益率将增加1%，利润每年可增加数万亿元

阿里巴巴云总裁胡小明表示，他希望利用人工智能技术来发挥中国1%智力创造的力量。如果中国制造业将收益率提高1%，这意味着它每年可以增加数万亿元的利润。

阿里巴巴云总裁胡小明

2016年8月，东方工业大脑开始在国内能源巨头GCL光伏的切片车间安顿下来。

光伏芯片的生产有一个非常精确的工艺过程:一根只有0.1毫米厚的钢丝不断摩擦硅锭，最后切割出一块只有0.2毫米厚的硅片。车间内的湿度、温度、砂浆上下温度、导轮上下温度等成千上万个参数会实时影响生产。在如此复杂的生产环境中，靠人工经验很难100%保证产品质量。

et工作的第一步是将标准化车间所有端口的数据传输到工业大脑，然后通过人工智能算法对所有相关参数进行深度学习计算，准确分析与产量最相关的60个关键参数，并建立参数曲线，在生产过程中实时监控变量。

在工脑的帮助下，GCL光伏的产量提高了1个百分点，每年节省了上亿元的生产成本。

目前，et已涉足新能源、化工、环保、汽车、轻工、重工业等不同制造领域。除GCL外，徐工集团、中策橡胶、吉利等制造企业都在引进et产业人才。

阿里巴巴云的人工智能科学家闵万里表示，与其他领域相比，人工智能技术在工业生产中的应用更加复杂。在电子行业的大脑后面是由阿里巴巴云独立开发的云计算操作系统天妃，它可以将全世界数百万台服务器连接成一台超级计算机。

闵婉莉透露，目前，工脑已经在流程制造的数据控制、生产线升级、流程改进、设备故障预测等方面开展工作。et的目标是成为一个不断吸收专业知识并能控制各种工业机构的大脑。我们希望利用21世纪的机器智能来帮助人类更好地掌握20世纪的机器。

来源：搜狐微门户