醫療與工業 阿里雲打造人工智能ET「大腦」

阿里足跡團隊 | 2017-06-26
阿里雲在人工智能領域不斷探索,以社會價值為目標。
阿里雲在人工智能領域不斷探索,以社會價值為目標。

不久前AlphaGo 對戰中國棋王柯潔,再一次引起大家的圍觀和對人工智能的討論。其實人工智能對大家未來生活的影響,絕不止於對弈,也不是要超越人類,而是協助人類做更多人類能力以外的事,提升人們的生活質素。

投資銀行瑞銀在今年4月出版的《亞洲前曕:人工智能如何塑造亞洲新面貌》中,闡述了人工智能對於亞洲市場未來的影響。據瑞銀測算,至2030年,人工智能每年為亞洲帶來的經濟價值將高達1.8萬億至3萬億美元;在金融服務、醫療保健、製造、零售和交通等行業的影響最大,其中包括引進新產品服務和項目、產品改良所省下的成本、整體價格下降和生活方式改善。

阿里巴巴一直探索人工智能的技術,而且專注於人工智能的實際應用,如何為社會帶來效益和價值。

人工智能學習平台  可與不同業務銜接應用

阿里巴巴在2015年發佈了智能平台PAI,亦是中國首個機器學習平台。該平台是基於阿里雲的雲計算平台,具有基礎建設層、計算框架、模型與算法、平台化產品,以及業務應用層,五大架構。

過去兩年,PAI 在阿里巴巴內部已經被廣泛使用。以淘寶搜索為例,搜索結果會基於商品和用戶的特徵進行排序。通過使用參數服務器,淘寶可以把百億個特徵的模型,分散到數十個以至上百個參數服務器上,打破規模的瓶頸,更重要的是利用技術,提升了消費者在平台上的用戶體驗。

今年3月,PAI 2.0升級上線,大幅降低人工智能的門檻及開發成本。而這次阿里雲的PAI升級,主要有4大特性,包括增加更多豐富及創新的算法,提供深度學習架構讓模型與業務更易銜接,以大規模分佈性高性能計算能力來進行龐大數據的計算,以及以人性化操作界面讓使用者可快速拼接整個工作流程。

通過阿里雲PAI一站式的靈活支援,演算法開發者可輕鬆地搭建出應用於不同場景的解決方案。阿里雲首席科學家周靖人指出︰「在過去一年時間,我們協助客戶落實了多項重大的人工智能應用。人工智能已成為觸手可及的普惠技術,變成真正幫助人類解決實際問題的得力助手,PAI正是為此而生。在中國的醫療健康及工業數字化轉型方面,阿里雲的人工智能ET正在努力不懈地作出貢獻。」以下來看一下阿里雲的「ET醫療大腦」和「ET工業大腦」的應用。

【阿里雲醫療大腦】助醫生診治 科技版《本草綱目》

ET醫療大腦是阿里雲針對醫療領域推出的人工智能解決方案平台。借助醫療大腦豐富的知識庫和醫療經驗,ET將具備多項醫療能力,並在病人虛擬助理、醫學影像、藥物挖掘、生物技術、醫院管理、健康管理和可穿戴設備等醫學領域上,承擔醫生助手的角色。

醫學是一門知識驅動類的學科,需要從多維度去收集大量可靠的知識。經過人工智能的持續學習,電腦能在輔助決策層面上發揮重大的作用,讓醫療人員可從繁複的工作抽身,繼而去做更多有建設性的事情,找出最符合病人的診斷和治療方案。

阿里雲人工智能科學家閔萬里指出,大家都知道《本草綱目》是李時珍的傳承。以往很多經驗性的東西沒有辦法量化,「今天我們用AI的技術要打造新的《本草綱目》,把專家讀癌症影像的竅門通過技術應用出來」。

基因測序成本將下降  處理時間縮短

在人工智能的研發和應用上,阿里巴巴並非單打獨鬥。去年,阿里雲聯手英特爾,與華大基因BGI Online發佈了「2020計劃」,希望到2020年之前,可以做到用24小時完成一個人全基因組的樣本處理、測序、數據分析全流程,並把成本控制在2,000元人民幣以內。

阿里雲提供雲計算基礎設施,主要解決基因數據的傳輸、數據存儲、數據安全及計算資源等「後勤保障」的問題,配合上華大基因的分析手段,合成BGI Online平台,利用技術去提升基因組測序及分析能力。

基因測序可以幫助了解、預防、預警及診斷疾病,控制發病機率。如果數年之後「2020計劃」正式實現,則基因測序的成本變得更可負擔,測試時間也更快,大大從醫學方面為大眾帶來幫助。

機械人雲端診斷腫瘤  直接推送報告

蘭丁醫學是另一個阿里雲「ET醫療大腦」的應用實例。蘭丁醫學的雲診斷機械人每月可以完成108萬例樣本的診斷篩查,不但提高了篩選的品質,也較傳統醫生的工作效率提高300多倍。該診斷平台將醫學的基本理論,與光、機器及電技術互相結合,利用計算機視覺等技術,對樣本細胞核及核內DNA的各種特徵進行量化分析,可測定早期癌變細胞內DNA含量的改變,從而達到診斷腫瘤的目的。

當中的診斷流程亦比較簡單,蘭丁全自動細胞病理掃瞄器在醫院就樣本進行掃瞄,然後上傳資料到雲端,雲端的蘭丁細胞診斷機械人就會對細胞圖片進行自動分析,再將正常細胞與病變細胞進行分類,並發出診斷報告。患者只需要在家中使用手機,也可以查詢及接收報告。除了華大基因及蘭丁醫學之外,還有浙江大學醫學院附屬第一醫院、華山醫院及U糖健康都應用了阿里雲的「ET醫療大腦」(見圖)。

阿里雲醫療大腦案例

探索AI醫療結合  助醫者診斷肺癌

值得一提的是,為了與更多科學家一同探討人工智能在醫療層面的應用,阿里雲與英特爾、零氪科技聯合主辦「天池醫療AI大賽」。比賽的主題是「人工智能輔助醫療決策」,活動將於未來三年分三個賽季進行,第一季正在啟動。 比賽希望以肺部小結節病變的智慧識別、診斷為課題,開展大數據與人工智能技術在肺癌早期影像診斷上的應用探索,開啟AI在醫療領域進行科學實踐的里程碑。比賽邀請全球生物、醫療及人工智能等眾多領域的專家學者,以及醫療創業團隊參加,由現時至7月10日早上10時前接受報名。

事實上,人工智能應用到醫療之上,並不是說現在要去顛覆醫療行業,取代醫生。阿里雲視覺計算科學家華先勝表示,利用人工智能的輔助,首先是速度可以很快,而且不會疲勞;第二就是可以提升算法,找出遺漏之處;第三就是可以儲存大量案例,把來自不同醫生的經驗集中一起,綜合並產生互補,反過來,這樣也有助醫生去進一步提升自己的經驗,為醫生及患者都帶來價值。

【阿里雲工業大腦】控制機械工作  以數據提升生產力

ET工業大腦是阿里雲人工智能在工業生產領域的輸出應用,把阿里雲的計算能力和深度學習的能力集成到平台上。基於阿里雲強大的計算能力和大數據分析技術,製造企業有能力統一集中並處理工業過程中儀器、人工、感應器之間的大量數據,實現即時監控、預測故障、推薦工藝及優化能耗等效用。ET工業大腦將為「中國製造2025」提供新技術支援,為智能製造實現升級轉型。

閔萬里指出,ET 的目標是成為一個不斷吸收專業知識的「大腦」,可以指揮各種類型的工業機械。「我們希望用 21 世紀的機械智能,幫助人類更好地指揮 20 世紀的機械」。

有關阿里雲「ET工業大腦」的應用,協鑫光伏是其中一例。由保利協鑫(03800.HK)控股的蘇州協鑫光伏科技有限公司於2016年8月跟阿里雲簽約,雙方約定通過大數據分析技術,打造協鑫光伏切片智能工廠。

由於進行光伏切割,會受到工場的濕度、溫度、砂漿上下部溫度、導輪上下部溫度等上千個參數影響,工人很難單憑經驗去100%保障產品品質。而ET就可以將工場環境的所有數據,發送到工業大腦,通過人工智能算法,對所有相關的參數進行深度學習計算,從而在生產過程中,即時作出監測及調整,以提升光伏切片的準確度。

通過應用「ET工業大腦」,協鑫光伏在切片上提升了良品率,換句話說也是減少浪費,變相幫助控制成本;每提高千分之一點良品率,就可以節省上千萬的生產成本。

工業應用AI廣泛  汽車數據「衝」上雲端

此外,阿里雲的工業應用例子還有徐工集團的「徐工工業雲」,將用戶服務、算法、交易、評價及物流等進行數字化,並放到雲端共享。而吉利汽車(00175.HK)引入阿里雲的彈性計算、企業級互聯網中介軟體(Aliware)、大數據分析等公共雲服務,構建了全新的互聯網行銷服務平台,打通消費者與汽車設計、生產、製造、服務之間的資訊通道,實現接觸、選車、試駕、買車、售後等全客戶旅程的業務「線上化」;比亞迪汽車(01211.HK)则確定了以阿里雲飛天平台和企業級互聯網架構為核心的專有雲架構,基於此,比亞迪新的車聯網平台歷時45天就完成建設並投入使用,能夠支援100萬輛車的數據即時交互,充分體現快速、高效、穩定等技術優勢。
(見圖)。

阿里雲工業大腦案例

雄厚技術優勢  阿里NASA啟航

瑞銀報告指出,人工智能的廣泛應用,可能會威脅到亞洲3,000萬至5,000萬個就業崗位,其中中端技術類工作中預判性強和日常重複性的職位最可能受到影響。然而,員工的整體生產力將會隨著人工智能的崛起而顯著提高,他們將有更多機會來提升技能並轉向其他創造性領域。最終人工智能將會在亞洲創造數百萬個新的就業機會,因此淨失業率應會大幅降低,並且處於相對可以控制的情況。

阿里阿巴巴在人工智能領域的發展,並非始於今日。阿里巴巴擁有超過2萬名工程師、500多位博士。36位合伙人中,有9位擁有工程師背景。阿里巴巴還坐擁多項先進的創新技術,包括超大規模通用計算操作系統「飛天」、人臉識別準確率高達99.6%的人臉支付等「黑科技」。在這雄厚的技術優勢的基礎上,阿里巴巴董事局主席馬雲在今年3月的集團首屆技術大會上,宣佈了代號「NASA」的技術發展計劃,面向未來20年組建強大的獨立研發部門,儲備人才,並確立良好機制,為服務20億人的第五大經濟體儲備核心科技。

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