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注: 本文节选自天堂硅谷近期即将出版的《人工智能行业报告及投资建议》特别报告,作者系天堂硅谷金融研究院以及多个聚焦人工智能领域的投资团队。我国优质医疗资源稀缺,国家试图通过“分级诊疗”引导医疗资源的合理配置和有效利用,对基层医疗服务质量提出较高的要求,基层医疗资源尤其是医生的服务能力亟待提升。与“互联网+医疗”不同,“AI+医疗”通过赋能的方式帮助医生提升诊断和治疗的能力,提升基层医疗服务水平,推动医疗资源合理有效配置。“AI+医疗”存在多个应用场景,其中通过医疗影像识别技术帮助医生筛查病灶服务的成熟度相对较高,以此为基础的辅助诊疗服务也有一定的发展;以现有医疗IT体系为基础发展起来的医疗大数据体系有望对整个医疗行业提供支持;而通过AI技术为个人提供健康管理服务仍处于发展早期阶段。我国医疗的核心矛盾是以医生为核心的医疗资源供给远远不能满足患者快速增长的需求。我国医疗制度的特点以及优质医生的培养周期较长,造成医疗资源不断向大中城市集中。出于对健康的追求,患者本能得寻找最优质的医疗资源寻求帮助,这导致优秀医生永远门庭若市,基层医疗机构的服务水平长期无法得到改善,既限制了基层医生的成长,又降低了医疗系统的运作效率,间接推升了医疗费用整体支出。为解决我国医疗领域的矛盾,国务院于2015年提出推动分级诊疗的指导意见,强调了基层医疗服务体系的重要性,通过基层首诊、双向转诊、急慢分诊、...
发布时间: 2018 - 01 - 24
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注: 本文节选自天堂硅谷近期即将出版的《人工智能行业报告及投资建议》特别报告,作者系天堂硅谷金融研究院以及多个聚焦人工智能领域的投资团队。 近一两年来,Fintech成为了炙手可热的创业和投资的领域。按照国际金融稳定理事会(FSB)的定义,Fintech是指通过互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术在金融领域的应用,重塑传统金融的业务运作模式和流程,并衍生出新的产品及服务,最终形成供给能力更充沛、经营成本更低廉、风控能力更强大、客户获取更便利、运转效率更便捷的全新的金融生态。目前,国内Fintech领域最为活跃的三个技术方向是人工智能、大数据和区块链。其中人工智能技术是核心,人工智能通过强大的深度学习能力可以对大量的数据进行处理,寻找其中的关联性,从而发现完全靠人类的思维方式不能完全发现的数据价值,结合区块链等技术,可以大大防范风险,提高金融运营的效率;大数据技术是基础,只有通过大量数据的积累,才能为人工智能的应用提供源源不断的分析及学习的素材。从某种角度来看,金融系统是最能够与人工智能进行结合并产生价值的领域。金融领域已经被充分的数据化,为人工智能的应用提供了充分的数据基础;同时,金融体系内各个分支领域界限相对明确,银行、证券、保险等业务相对独立,便得人工智能在垂直领域中进行应用(图1);另外,金融领域的生产环节相对抽象简单,相对于工业生产领域,能够较...
发布时间: 2018 - 01 - 17
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【本文节选自天堂硅谷近期即将出版的《人工智能行业报告及投资建议》特别报告,作者系天堂硅谷金融研究院以及多个聚焦人工智能领域的投资团队。】 前言: 稳定的数据存储系统是人工智能的温床 存储作为IT三大底层资源之一,在IT系统中发挥了重要的地位。首先,存储系统的稳定性将影响到整个业务系统的正常运营,存储系统如出现数据丢失、宕机将对业务系统连续性产生致命影响;其次,存储系统的性能将影响到整个业务系统的效率,存储系统的读取速度将决定数据存储与提取效率,直接影响业务系统的效率;第三,存储系统的扩展能力将决定整个业务系统的扩展性。因此,一个稳定的存储系统是对于人工智能应用的发展至关重要。存储在未来人工智能时代的重要性主要是通过数据的重要性来体现的。数据是人工智能发展的原材料之一,作为一种资产,政府,企业甚至个人对其重视程度在不断提高。数据指数级的增长趋势带动了存储需求指数级的增长。根据IDC 预测数据,2011-2020 年间,全球数据量将增长50 倍,非结构化数据将占数据增量的90%以上,对存储提出了很大的需求。  存储介质高度依赖国外,存储系统快速国产替代 存储行业企业的盈利方式是销售软硬件产品,因此产业链相对简单清晰,国内主要玩家是中游存储软件系统厂商,上游存储介质高度依赖于国外。从市场空间与增速来看,2016年国内传统企业级存...
发布时间: 2018 - 01 - 09
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注:本文作者系天堂硅谷管理合伙人兼金融研究院院长郭丰  :: 经济稳中求进 中国经济当前处于动能切换、结构转型的过程中。2017年,尽管国内外形势错综复杂,但经济总体上实现了超预期的平稳增长,前三季度GDP累计同比增长6.9%,预计全年增速为6.8% (图1)。物价温和上涨,全年CPI 或同比增长1.6%,PPI 增长6.3%,工业增加预计增长6.6%。中国经济在2017年的良好表现,逐步显现出供给侧结构性的改革效应,同时受益于投资,特别是基建项目的发力。另外,出口在经历了两年的负增长之后,随着发达国家需求持续改善,增幅创下近4年以来的最高水平。根据 IMF 最新发布的数据显示,2017 年全球经济增速预计3.6%,2018 年进一步升至3.7%,其中中国经济增速为6.5%。国际上美英加息、特朗普税改等事件对全球经济增长以及流动性产生冲击,但市场对此已有较为充分的预期,总体影响趋于平缓。图1: 2018年GDP增长预计6.6%左右数据来源:天堂硅谷2018时间点非常特殊,一是贯彻党的十九大精神的开局之年,二是改革开放40周年,三是决胜全面建成小康社会、实施“十三五”规划承上启下的关键一年。2017 年12 月召开的中央经济工作会议确定了未来一段时期,经济工作的主线是推动高质量发展。会议提出2018年经济工作的8项重点:1)深化供给侧结构性改革...
发布时间: 2018 - 01 - 06
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注:  本文节选自天堂硅谷近期即将出版的《人工智能行业报告及投资建议》特别报告,作者系天堂硅谷金融研究院以及多个聚焦人工智能领域的投资团队。 前 言人工智能的发展离不开基础层的发展,基础层包括大数据、计算力和算法。从人工智能发展的发展历程来看,自2006年深度学习算法提出以来,算法效果在持续迭代,2015年,机器在imageNet比赛中已经超越了人类,具备了商用化的价值并且在持续优化中;伴随这互联网与移动互联网时代智能硬件的普及,数据量也在以指数级别的速度增长;唯独只有算力,由于摩尔定律的限制,算力的迭代滞后于人工智能产业的发展,算力已经成为限制人工智能产业落地的瓶颈,半导体芯片产业将迎来变革。下文主要对计算力行业进行分析。 深度学习:计算量呈几何倍数递增,对硬件提出更高要求深度学习是目前最主流的人工智能算法。深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量。神经网络复杂度不断提升,从最早单一的神经元,到2012年提出的AlexNet(8个网络层),再到2015年提出的ResNET(150个网络层),层次间的复杂度呈几何倍数递增,对应的是对处理器运算能力需求的爆炸式增长。深度学习带来计算量急剧增加,对计算硬件带来更高要求。但CPU和GPU基本框架结构都不是为人工智能设计,如果要用通用处理器搭建一个人脑规模突触的神经网络,可能需要建一...
发布时间: 2018 - 01 - 03
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