雷鋒網AI掘金志按：3月29日，阿裡雲在雲棲大會·深圳峰會上發佈ET醫療大腦和ET工業大腦，同期發佈的還有用視覺化的拖拽方式讓開發者使用人工智慧技術的機器學習平臺PAI2.0。
ET醫療大腦
阿裡雲總裁胡曉明現場介紹了ET醫療大腦如何輔助醫生判斷甲狀腺結節點，大屏上投出的視頻演示顯示ET通過電腦視覺技術，在甲狀腺B超影像上圈出結節點，並給出良性或者惡性的判斷。
“機器要做人類的助手，而不是競爭者。”胡曉明表示，不論是ET進入醫療和製造領域，還是機器學習平臺PAI2.0的推出，都是為了讓人工智慧這門複雜而前沿的科學變得更加通用，為“萬物智慧”提供基礎設施和智慧引擎。
給醫院配一個24小時不休息的“實習醫生”
我們知道，醫療影像越來越多以數位化的模式呈現，這讓醫學科學家們想到是否可以用機器來説明醫生分擔一些工作負荷。阿裡雲的人工智慧ET“應聘上崗”，開始成為各個領域的“實習醫生”，跟醫生學習如何“看”B超結果，圈出結節區域，並且給出初步的良性或者惡性判斷。
用大量醫學資料來訓練機器是人工智慧的核心，深度學習技術已經讓機器在“看”、“聽”、“說”等方面的準確率大幅提升。雲計算的普及成為這些技術突破的關鍵性因素。在6年前，IBM用一間屋子大小的電腦才能在一檔問答節目中取勝，現在只需一根網線就可以獲得訓練海量資料的計算能力。
ET的“實習總結”不單為醫生分擔了工作負荷，診斷的準確率也超出了人類醫生的平均水準。資料顯示，人類醫生的平均準確率為60%-70%，而當下演算法的準確率已經達到85%。
不過，這並不意味著人工智慧將取代醫生，ET做出的初步診斷會由醫生再做核查，醫生也可為ET注入新的知識，把ET“調教”地更加智慧。
這也是阿裡雲總裁胡曉明在發佈會現場為ET醫療大腦下的定義，這是一個開放的人工智慧系統，除了阿裡雲的人工智慧科學家，也將吸收外部的優質演算法和醫學經驗，讓ET可在患者虛擬助理、醫學影像、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等領域承擔醫生助手的角色。
大會上，阿裡雲宣佈聯合英特爾、linkdoc啟動天池醫療AI系列賽，在這個彙集了6萬多名AI演算法科學家的平臺上，尋找早期肺癌診斷的智慧化判斷最優演算法，讓機器可以通過原始CT影像圖片協助醫生進行診斷。
ET工業大腦
如果製造業能夠整體提升1%的良品率，按2016年全國工業總產值計算，這將為中國製造總體提升上萬億的利潤空間。阿裡雲為工廠提供的方案更有數字上的經濟價值，當日發佈的ET工業大腦首先瞄準的就是中國工廠的良品率目標。
胡曉明在現場提出“中國智造1%”的概念，希望讓工業生產線上的機器擁有智慧大腦，“中國製造業如果提升1%的良品率，意味著一年可以增加上萬億的利潤。”
以單個案例看來，阿裡雲人工智慧技術已經使用到了中國的工廠裡，並為位於江蘇的光伏生產商協鑫在一年內節省了上億成本，這一數字來自1%的良品率提升。ET工業大腦在協鑫的工廠裡，通過分析上千個參數，來優化光伏切片的精密工藝。
讓機器能夠感知、傳遞和自我診斷問題，ET工業大腦通過分析工業生產中收集的資料，優化機器的產出和減少廢品成本。通過並不昂貴的感測器、智慧演算法和強大的計算能力，ET工業大腦解決的是製造業的核心問題。
雷鋒網AI掘金志瞭解到，徐工集團、中策橡膠、吉利等製造領域的標杆企業都在積極引入ET工業大腦，投入智慧製造的浪潮之中。
“目前ET工業大腦已經在流程製造的資料化控制、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。”阿裡雲人工智慧科學家閔萬里表示，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世紀的機器智慧，幫助人類更好地指揮20世紀的機器”。
ET醫療和工業大腦的後盾：阿裡“NASA”計畫
“人工智慧要想真正成為普惠科技，需要一款更加通用的生產工具。”阿裡雲首席科學家周靖人在現場表示，在過去的一年時間阿裡雲協助用戶在醫療、工業領域落地了多項重大的人工智慧應用，但如果要把人工智慧技術走入每個人的生活，需要更加平臺化的人工智慧產品。
大會上，阿裡雲正式發佈機器學習平臺PAI2.0，以更豐富的演算法庫、更大規模的資料訓練和全面相容開源的平臺化產品，讓人工智慧這門綜合多門學科的技術，變成開發者只需要托拉拽就能視覺化完成開發的普惠性技術。
不久前，阿裡巴巴董事局主席馬雲在內部啟動代號為“NASA”的計畫，面向未來20年儲備核心科技，機器學習、IoT、生物識別等領域智慧化領域被放在突出位置。據瞭解，阿裡“NASA”計畫的研發成果都將通過阿裡雲對外輸出，成為創新者的強大技術後盾。
23日馬雲在馬來西亞談及“NASA”計畫時表示：“我們對一些很奇特但無法持久的技術不感興趣。我們希望投資在那些能讓人更有創造力的技術上。我們認為技術是要為人所使用，而不是人為技術而工作。”
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