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阿里雲在雲棲大會上發布“ET工業大腦”和“ET醫療大腦”

黑智 2017-03-29 10:40

3月29日，在雲棲大會深圳峰會上，黑智現場獲悉，阿里雲正式發布“ET醫療大腦”和“ET工業大腦”。

經過一年多的研究訓練，人工智能ET已具備多項醫療能力，可在患者虛擬助理、醫學影像、精準醫療、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等領域承擔醫生助手的角色。

ET醫療大腦的研發大量采用深度學習技術，通過海量的數據作為示例來訓練機器完成特定任務，即由計算機通過學習病例數據來提升醫術。由於可以24小時不睡覺，同時處理成千上萬項任務，ET的學習進步速度大大超過人類。

阿里雲人工智能科學家閔萬里說：“在多個病癥的測試中，我們意識機器不僅能夠完成任務，而且在某些方面做的和人類醫生一樣好。ET完全有資格成為醫生的助理。”

除了能大幅提升醫生的工作效率外，ET醫療大腦還嘗試從根本上戰勝癌癥。通過和華大基因合作，ET對大量肺腺癌病例的DNA序列進行分析，尋找致病的關鍵基因突變。

“我們將ET醫療大腦設置為一個開放的人工智能系統。除了阿里雲的人工智能科學家投入到研發當中，我們更希望能吸收外部精良的算法與醫學經驗，這樣ET才能更快地成長為一名高級醫師。”閔萬里說。

浙江德尚韻興的科學家是超聲甲狀腺結節智能診斷算法的研發者，他們利用深度學習處理超聲影像，同時加入旋轉不變性等現代數學的概念，讓系統變得更“聰明”。算法現在被集成到ET醫療大腦當中,並在多家醫院進行試點。

借助計算機視覺技術，這套算法可以對甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結節區域，並給出良性與惡性的判斷，大大節省了醫生的診斷時間。一般來說，人類醫生的準確率為60%-70%，而當下算法的準確率已經達到85%。

同日，阿里雲宣布聯合英特爾、LinkDoc啟動天池醫療AI系列賽，第一季對早期肺癌診斷發起挑戰。

阿里雲天池平臺將提供海量的脫敏後高分辨率胸部CT掃描數據。選手需要通過原始CT影像圖片訓練模型算法得到結節特征，最終實現對影像圖片結節區域的智能化判斷。

事實上，在ET醫療大腦之前阿里雲已經開始在醫療領域進行探索。去年，上海華山醫院借助阿里雲的計算能力，用數字化模型代替部分臨床實驗，以及模擬小白鼠的活體實驗，用於加快特效藥研發。

同樣是在去年，華大基因、阿里雲和安徽醫科大學曾共同宣布，在21小時47分12秒內完成了1000例人類全外顯子組數據的分析。40年前，人類若想對埃希氏大腸桿菌進行全基因組測序，需要1000年的時間。

良品率提升1%，利潤一年可增加上萬億元

阿里雲總裁胡曉明表示，希望利用人工智能技術發揮“中國智造1%”的威力。中國制造業如果提升1%的良品率，意味著一年可以增加上萬億元利潤。

阿里雲總裁胡曉明

2016年8月，ET工業大腦開始入駐國內能源巨頭協鑫光伏的切片生產車間。

光伏切片生產有著十分精密的工藝流程：一根僅0.1mm粗細的鋼線不斷摩擦矽錠，最終切出一片片僅0.2mm厚的矽片。車間的濕度、溫度、砂漿上下部溫度、導輪上下部溫度等上千個參數在實時影響著生產。如此複雜的生產環境下，人工經驗很難100%地保障產品質量。

ET工作的第一步，是將標準化車間所有端口的數據傳入工業大腦，隨後通過人工智能算法，對所有關聯參數進行深度學習計算，精準分析出與良品率最相關的60個關鍵參數，並搭建參數曲線，在生產過程中實時監測和控制變量。

通過ET工業大腦的幫助，協鑫光伏的生產良品率已經提升1個百分點，每年可節省上億元的生產成本。

目前，ET已參與到新能源、化工、環保、汽車、輕工業、重工業等不同制造領域的工作中。除了協鑫外，徐工集團、中策橡膠、吉利等制造企業都在引入ET工業大腦。

阿里雲人工智能科學家閔萬里表示， 與其他領域相比，將人工智能技術應用到工業生產的複雜度更高。ET工業大腦的背後是阿里雲自主研發的雲計算操作系統飛天——可將遍布全球的百萬級服務器連成一臺超級計算機。

閔萬里透露，目前ET工業大腦已經在流程制造的數據化控制、生產線的升級換代、工藝改良、設備故障預測等方面開展工作。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軀體。“我們希望用21世紀的機器智能，幫助人類更好地指揮20世紀的機器”。

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阿里雲開放ET工業大腦：未來三年要連接100萬個產線和設備

在累積20多個成功案例後，阿里雲宣布將ET工業大腦平臺對外開放。

8月1日，阿里雲機器智能首席科學家閔萬里告訴第一財經記者：“工業大腦的目標是把人工智能與大數據技術嫁接到生產線，幫助生產企業實現生產流、數據流與控制流的協同，提升產線效率，以自主可控的路徑實現自主可控的智能制造。”

據悉，ET工業大腦開放平臺將開放三大行業知識圖譜、19個業務模型、7個行業數據模型以及20多個行業算法模型，同時，生態夥伴可以在該平臺上進行編程，將行業知識、大數據能力、AI算法便捷地融合到一起，為工廠量身定制智能應用。

以石化行業為例，今年3月，阿里雲與恒逸石化開始進行工業數字化合作，使得石化生產煤炭消耗量下降3%。

對於企業來說，在ET工業大腦開放平臺上，只需兩步就可以打造智能工廠，即先通過數據工廠實現快捷上雲，再基於AI創作間訓練出工廠的專屬智能。

阿里雲ET工業大腦產品總監陳鵬宇告訴第一財經記者，ET工業大腦可以快速訓練出企業專屬的工業智能，即利用來自數據工廠的數據，根據業務經驗，得出企業專屬的工業智能應用。

“目前，ET工業大腦團隊擁有不足25個人。”閔萬里告訴記者，ET工業大腦平臺的目標是三年要連接100萬個產線和設備。

看重工業互聯網領域的不止阿里雲。

作為阿里雲的競爭對手，騰訊雲很早就布局工業互聯網領域。基於騰訊多年在雲計算、大數據和人工智能領域的技術積累和優勢，此前，騰訊雲已與三一重工（600031.SH）、富士康等多家工業制造領域企業達成合作，為企業提供從生產制造到客戶關系管理的一整套數字化應用，進而提升企業運營效率。

相比傳統制造企業，阿里、騰訊等互聯網企業對工業制造業的部署，其背後的主線是發揮在互聯網、雲計算方面的優勢。區分於消費雲，工業雲數據的處理量和複雜性是消費雲的數倍，準確性方面的要求也更高。

但無論是阿里還是騰訊，本身擅長的是互聯網技術，但雲平臺的搭建還需要專業、全面的工業知識做支撐，能夠深刻理解工業制造業的痛點和邏輯，這些並不是阿里和騰訊所擅長的。

記者了解到，工業數字化轉型有三層——產線數據的采集、基於數據的全局決策、分析結果與控制指令的實時下達，ET工業大腦只做其中的三分之一，即基於數據的全局決策，其他環節都與生態夥伴合作。

阿里雲稱，未來3年，阿里雲將面向工業領域招募上千家生態合作夥伴，以實現智能制造成功案例的規模化複制，加速推動制造業的數字化轉型。

責編：劉佳

地產霸權逼走 ET？

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咪扮野喎~

evchk.wikia.com/wiki/李氏力場

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