人工智能醫療發展前景
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人工智能醫療發展前景范文第1篇
一、芯片
據人工智能協會的《中國AI創新應用白皮書》顯示，從1986年到2007年，全球單日信息存儲能力增加了約120倍，在數據生成量方面，預計到2020年，將達到44ZB，是2009年的44倍。數據量的成倍增長，伴隨的是芯片行業的蓬勃發展。
在這條賽道上，有智能設備廠商、云計算廠商、傳統芯片廠商。蘋果、微軟和谷歌都在開發自己的處理器，應用于人工智能和其他的工作負載，其目標是實現在沒有云處理的情況下壓縮算法。大數據、人工智能以及高性能計算和分析越來越趨向于利用GPU。這一趨勢使英偉達成為重要玩家，同時，也為AMD注入了新的活力。英特爾將其布局從個人電腦轉向數據中心和物聯網。
此外，一些更加垂直細分的初創公司的表現同樣不容小覷。近期，寒武紀、地平線、深鑒、Kneron、鯤云科技等人工智能芯片公司相繼獲得融資，新一代計算芯片可以提供更強大的計算力，同時在集群上實現的分布式計算能夠幫助人工智能模型在更大的數據集上運行。
二、智能音箱
相對于傳統音箱而言，智能音箱不僅是音響產品，同時是涵蓋了內容服務、互聯網服務及語音交互功能的智能化產品，不僅具備WiFi連接功能，提供音樂、有聲讀物等內容服務及信息查詢、網購等互聯網服務，還能與智能家居連接，實現場景化智能家居控制。
也因此，2017年成為了“百箱大戰”的一年，智能音箱的炙熱戰火從國外燒到了國內。目前國內切入音箱市場的公司主要有三類：
一是以喜馬拉雅“小雅”為代表的內容基因的公司，他們和“傳統音箱”最為接近，但內容的智能播放提升了用戶在聆聽場景下的交互體驗。二是包括Rokid、出門問問、Broadlink等在內的“智能公司”，在他們的產品里，音樂內容只是眾多功能之一，更多的亮點在語音交互、連接智能家居上。而第三種則是小米、阿里、京東、聯想等“大公司”，他們背后是有龐大的商業生態。
三、醫療影像
今年11月15日，科技部公布了首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單，其中，就包括依托騰訊建設的醫療影像診斷平臺覓影。
AI+醫療是近年來資本投資和企業拓展新業務的熱點，這其中又以醫療影像為甚原因有兩點：醫療影像是所有大病診療的入口和基礎，放射科醫生是醫療行業最短缺的人員之一；人工智能技術爆發的核心——深度學習，正好最擅長分析影像類數據。如此，使得影像識別技術成了最有可能在醫療領域率先落地的技術。
短期來看，目前AI+醫療影像的商業模式一定是To B，并且在競爭初期，渠道為王；從長期來看，To C也有很大的商業機會，隨著技術的成熟，未來病人可以自由選擇AI醫療商的產品進行服務。
四、安防
就目前來說，安防本身具有兩大特性，第一、在傳統的以視頻為主的安防行業中，經過多年的發展，已經積累了大量的數據資源，滿足了人工智能基于大數據為基礎的算法模型訓練的要求；第二、安防行業中事前預防、事中響應、事后追查的特性剛好吻合了人工智能的算法和技術。
也就是說，目前AI在安防領域的應用主要通過圖像識別、大數據及視頻結構化等技術進行作用的。而從行業角度來看，主要在公安、交通、樓宇、金融、工業、民用等領域應用較廣，其中以公安應用最為核心。另外，AI+安防在提前預防犯罪，和保障社會安全方面也起到了非常重要作用。
目前來說，雖然AI在安防領域的應用有著很好的前景，但還沒有達到真正實用的階段，應用中存在諸多的問題需要不斷完善和解決，比如環境適應性差、場景理解受限、人臉識別準確率等等問題。
五、語音交互
2017年，很多業內專家都認為，“語音”將會成為下一代人機交互的主要方式。其原因有三：
首先，語音交互更為自然和方便；其次，語音交互相對于文字交互模式而言，能夠解放人們更多的感官；第三，基于智能語音交互，不需要對APP、瀏覽器進行點擊操作，而是直接通過語音操作的特質，使其能夠凌駕于瀏覽器、APP等其他應用的入口之上，成為一個新入口，而這個入口，將會變革更多的產業，諸如信息搜索、分發。
涉及語音交互的公司包括人工智能機器人廠商、人機交互技術和渠道提供商，以及基礎平臺支撐和關聯技術提供商：??
1、人工智能機器人廠商?主要包括小i機器人等智能機器人廠商，同時還有清華、中科院等人工智能技術研究院校和科研院所。??2、人機交互技術或渠道提供商?包括科大訊飛、捷通華聲、車音網、思必馳等語音技術提供商，以及短信(移動、電信、聯通)、QQ等服務提供商。??3、基礎平臺支撐和關聯技術提供商?包括IDC、云計算平臺、數據挖掘等技術提供商。?
六、融資/收購
大勢所趨下，無論是國內還是海外市場，科技巨頭正在以內生式AI領域的研發，和外延式的直接投資、或收購AI領域的創業團隊等方式在AI領域進行積極部署。而巨頭們收購企業的原因，不外乎爭奪團隊、專利、人才，同時，也是對自身業務的補充，以及為了公司在今后技術生態里的布局和站位考慮。
除了收購，2017年形成的另一個熱浪是融資。我們來看今年發生的融資大事件：
2017年2月，三星、英偉達聯手投資了AI智能語音助手公司SoundHound，這家公司以語音識別與搜索技術獲得了7500萬美元的投資；2017年3月，蔚來汽車以自動駕駛、輔助駕駛獲得了來自IDG資本、高瓴資本等投資方6億美元投資；2017年3月，Geek+科技以智能機器人技術獲得了火山石資本等投資方1.5億美元投資；2017年4月商湯科技以計算機視覺技術獲得了賽領資本6千萬美元投資；2017年5月，深鑒科技以處理器/芯片獲得了高榕資本等投資方數千萬美元的投資；2017年10月，地平線機器人獲得由英特爾投資、嘉實投資等資本方近億美元A+輪融資。
七、人才流動
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八、政策
自今年7月國務院《新一代人工智能發展規劃》后，各地區都在從不同層面加強人工智能相關政策的部署。今年10月，北京市正式印發《中關村國家自主創新示范區人工智能產業培育行動計劃(2017—2020年)》；11月14日，上海市《關于本市推動新一代人工智能發展的實施意見》，提出到2020年，重點產業規模將超過1000億元。11月18日，有“中國光谷”之稱的武漢東湖高新區，出臺全國首個區域性《促進人工智能產業發展的若干政策》，并《東湖高新區人工智能產業規劃》，提出未來三年將每年設立不低于2億元的人工智能產業發展專項資金。
同時，也了“國字號”的人工智能開放創新平臺。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能發展規劃推進辦公室，并公布首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單：依托百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創新平臺，依托阿里云公司建設城市大腦國家新一代人工智能開放創新平臺，依托騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺，依托科大訊飛公司建設智能語音國家新一代人工智能開放創新平臺位列其中。
跡象表明，人工智能政策正在從中央傳導至地方，AI政策自上而下開始發酵，我國已經進入AI產業的“黃金窗口期”，預計未來將有更多地方的政策文件出臺，從而形成多點齊放的局面。
九、智能制造
波士頓咨詢在一份名為《工業4.0——未來生產力和制造業發展前景》的報告中明確指出，以云計算、大數據分析為代表的新技術將為中國制造業的生產效率帶來15%—25%的提升，
智能制造，是在基于互聯網的物聯網意義上實現的包括企業與社會在內的全過程的制造，把工業4.0的“智能工廠”、“智能生產”、“智能物流”進一步擴展到“智能消費”、“智能服務”等全過程的智能化中去，只在這些意義上，才能真正地認識到我們所面臨的前所未有的形勢。
這一年來，各大制造企業為了重塑自身在制造業的全球競爭優勢，在各層面高度重視智能制造，并相應啟動了一系列針對基于模型的企業、網絡物理系統、工業機器人、先進測量與分析、智能制造系統集成等智能制造關鍵要素的計劃和項目，以對“AI+制造”的新競爭力形成進行系統支持。
十、場景創新
人工智能醫療發展前景范文第2篇
這些從前僅存在于科幻世界的夢想，如今正被日新月異的人工智能技術推向現實：醫療領域中的醫用機器人，已經在運送物品、移動病人、臨床診療和手術、康復護理和醫用教學等方面一顯身手，改變著人們的生活。
日趨智能化、精準化
近年來，醫用機器人已經發展成為先進機器人領域的前沿性學術方向，大大促進醫療，尤其是外科手術的微創化和智能化發展。醫療機器人北京市工程實驗室主任張送根博士介紹說：“智能型手術及醫療機器人，有廣泛的感覺系統、智能和模擬裝置，涉及醫學成像、圖像分析、機器人、運動分析及虛擬現實等多個學科的最新成果，能夠全面擴展人類能力極限，提高醫生的手術及診療技能，輔助醫生進行手術規劃、仿真、操作等過程。”例如，可減少手術差錯率，提高微創手術精準度，避免病人感染，降低輻射危害，增強抗疲勞能力等。醫用機器人既提高手術及診療質量，又減輕患者痛苦，縮短康復周期，降低醫療成本，成為未來醫療領域的研發必然趨勢。
醫生受制于人體生理結構，在操作精度、穩定性、抗疲勞能力和抗輻射能力等方面有很大局限，而這些正是機器人的優勢所在。與其他機器人相比，醫療機器人還具有獨特優勢：在醫院、街道、家庭等多種環境下工作，決定了醫療機器人具有移動性與導航、識別與規避能力，還有智能化的人機交互界面，并在需要人工控制的情況下，具備遠程控制能力；醫療機器人的材料選擇和結構設計，都以易消毒和滅菌為前提，安全可靠且無輻射；以人作為操作對象的醫療機器人，要具有對狀況變化的適應性，對作業的柔軟性以及對人體和精神的適應性等；醫療機器人之間及醫療機器人和醫療器械之間具有或預留通用的對接接口，如人機交互接口等。
伴隨科技進一步發展，醫療機器人還會更加智能化和精準化。有科學家甚至大膽預測，“到2100年，日常生活中將充滿各種智能機器人，我們將同機器人緊密聯系”。這讓人振奮，但我們也要清醒地看到，受制造費用昂貴等限制，機器人的智能化之路還很漫長。
治療領域越發廣泛
自從20多年前首臺醫療機器人問世，如今，幾乎在醫學各個領域，都能看到醫療機器人的活躍身影。功能各異的醫療機器人正在改變傳統醫療模式，迅速提升病人的生命質量。
據華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院院長陳安民教授介紹，醫療機器人從功能上可分為5種類型：一是輔助內窺鏡操作機器人：這種機器人能夠按照醫生的控制指令，操作內窺鏡的移動和定位。二是輔助微創外科手術機器人：它一般具有先進的成像設備、一個控制臺和多只電子機械手，手術醫生只要坐在控制臺前，觀察高清晰度的三維圖像，操縱儀器的手柄，機器人就會實時完成手術。三是遠程操作外科手術機器人：由于配備了專門的通信網絡傳輸數據收發系統，這種機器人可以完成遠程手術。四是虛擬手術機器人：這一機器人將掃描的圖像資料進行三維分析后，在電腦上重建為人體或人體器官，醫生便可以在虛擬圖像上進行手術訓練。制定手術計劃。五是微型機器人：主要包括智能藥丸、智能影像膠囊和納米機器人。智能藥丸機器人能夠按照預定程序釋放藥物并反饋信息；智能影像膠囊能輔助內窺鏡或影像檢查；正在研制開發的納米微型機器人，還可以鉆入人體，甚至在肉眼看不見的微觀世界里，完成靶向治療任務。
目前，應用最為廣泛的當屬外科手術機器人和智能影像膠囊。“外科手術機器人動作精細、失誤率低，可以避免醫生直接接觸患者血液，大大減少患者感染危險，并能夠大幅降低放射線對患者和醫生的雙重影響。”中國醫學科學院研究員楊國忠介紹說。智能影像膠囊同樣聲譽廣泛。這項于上世紀90年代就獲得通過的專利技術，具有檢查方便、無創傷、無痛苦、不影響患者正常工作等多重優點。患者只需服下內置攝像與信號傳輸裝置的智能膠囊，就能接受消化道系統檢查，甚至接受機器人體內定點給藥，可以作為消化道疾病診療的首選方法。
發展前景令人期待
醫療機器人顯著推動了現代醫療技術的發展，市場潛力和發展前景令人期待。美國、英國、日本、法國、瑞士、以色列、韓國以及新加坡等國的學術機構和公司，均設立了與醫療機器人相關的研究機構，開發出多種系統原型，部分已經形成商業化產品。
首部商業化手術機器人于1994年在美國推出。目前，由醫生操縱臺、機械手和內鏡裝置三大部分組成的美國“達·芬奇外科手術系統”最為暢銷，截至2011年初，全球共計售出1700多臺。此類手術機器人不僅能夠完成普外科，還能完成腦神經外科、心臟修復、人工關節置換和整形外科等多領域手術，但上千萬元的設備價格，仍是醫療機器人產業亟待突破的瓶頸之一。
我國的手術與醫療機器人研究起步較晚，發展速度卻很快。據張送根介紹，“北京航空航天大學從1997年至2007年先后自主開發了5代腦外科機器人系統。2002年，又研發出國內第一臺骨科手術機器人系統，并于2011年獲得醫療機器人注冊許可證”。該產品目前已經成功進入市場。生產商也成為全球第五家獲得醫療機器人注冊許可證的公司，與國外同類產品相比性價比高、發展前景廣闊。
2003年，南開大學研制出面向生物醫學工程的微操作機器人系統，可實現克隆研究中的轉基因注射、染色體切割、細胞融合與分離等操作。2005年，天津大學研制出顯微外科手術機器人，能實現顯微鏡下1毫米動脈血管的吻合手術操作。
人工智能醫療發展前景范文第3篇
【關鍵詞】液壓系統；故障診斷；智能診斷
0 引言
液壓系統故障診斷技術是隨著液壓設備不斷高度自動化和復雜化以及對液壓系統工作可靠性要求越來越高而發展起來的，是針對現代液壓設備需要及時排除液壓故障而提出來的，是將醫療診斷中的基本思想推廣到液壓工程技術而形成的，是建立在液壓控制理論，信息理論和電子技術、傳感器技術、人工智能技術等基礎上的一門綜合性新技術。回顧液壓系統故障診斷技術的發展，大致經歷了三個發展階段：基于人的主觀診斷法、基于模型診斷法和基于智能技術的診斷法。
1 主觀診斷法
主觀診斷法主要是依靠簡單的診斷儀器，憑借個人的實踐經驗，判別故障發生的部位及其原因。這種方法要求診斷人員掌握豐富的故障機理知識和診斷經驗，需利用系統或元件的結構、模型和功能等方面的知識，綜合分析才能了解。基于人的主觀診斷法主要包括系統分析法、參數測量法、方框圖分析法、魚刺圖分析法等。
2 模型的診斷法
模型的診斷法是先運用一定的數學手段描述系統某些可測量特征量，這些特征量在幅值、相位、頻率及相關性上與故障源之間存在著聯系，然后通過測量、分析、處理這些特征量信號，來判斷故障源所在。這種方法實質上是以傳感器技術和動態測試技術為手段，以信號處理和建模處理為基礎的診斷技術。基于數學模型與信息處理的故障診斷方法通常有狀態估計方法、參數估計方法、頻譜分析法、小波分析法等。
3 智能診斷技術
液壓系統故障智能診斷技術是人工智能技術在液壓系統故障診斷領域中的應用，它是計算機技術和液壓系統故障診斷技術相互結合與發展進步的結果。智能診斷的本質特點是模擬人腦的機能，又能比人腦更有效地獲取、傳遞、處理、再生和利用故障信息，成功地識別和預測診斷對象的狀態。因此，智能診斷技術是液壓系統故障診斷的一個極具生命力的發展方向。目前，智能技術的故障診斷法主要有：故障樹分析的診斷法、模糊邏輯的診斷法、神經網絡的診斷法和專家系統的診斷法等。
3.1 故障樹分析的診斷法
故障樹分析法是一種圖形演繹方法，通過對可能造成系統故障的各種因素進行分析，畫出邏輯框圖（故障樹），再對系統中發生的故障事件，由總體至部分按樹枝狀逐級細化的分析，其目的就是判明基本故障、確定故障原因、故障影響和發生概率等。故障樹分析診斷法的關鍵是建立故障樹，故障樹完善與否直接影響到分析結果的準確性。因而，需要分析人員對分析系統的設備及運行環境有透徹的理解，將故障癥狀作為樹頂，將發生故障的各種因素逐一排列，然后建立故障樹的數學模型，對故障樹進行定性分析和定量計算，給出分析結果。故障樹分析法具有直觀性和理論性強、邏輯嚴密等特點，對一個系統而言，一切故障診斷都必然要先經過某種程度的故障樹分析，是故障診斷系統的基礎。
3.2 模糊邏輯的診斷法
模糊邏輯的診斷法是借助模糊數學中的模糊隸屬關系提出的一種新的診斷方法，它將各種故障及其癥狀視為兩類不同的模糊集合，它們之間的關系用一個模糊關系矩陣來描述。由于液壓系統故障既有確定性的，也有模糊性的，表現為同一故障可能由不同的原因造成，同一故障可能會產生不同的故障癥狀，不同的故障也可能引起同樣的故障癥狀，多故障并發時故障癥狀更加復雜。當確定性故障和模糊性故障相互交織、密切相連時，就需要通過探討液壓系統故障的模糊性，尋找與之相適應的診斷方法，才能有利于正確描述故障的真實狀態，揭示其本質特征。
3.3 神經網絡的診斷法
神經網絡的診斷法是利用神經網絡具有非線性和自學習以及并行計算能力的特點，對液壓系統的故障進行診斷。它具有的超高維性、強非線性等動力學特性，使其具有原則上容錯、結構拓撲魯棒、聯想、推測、記憶、自適應、自學習、并行和處理復雜模式等功能，帶來了提供最佳診斷性能的潛在可能性，解決了傳統方法在知識表示、獲取和并行推理等問題上的“瓶頸”問題。神經網絡在出現新故障時通過自學習不斷調整權值、閩值，以提高故障正確檢測率，降低漏報率和誤報率。
3.4 專家系統的診斷法
專家系統是一種基于知識的應用軟件系統，從領域專家那里獲得專業知識，用來解決只有專家才能解決的困難問題。它是研究最多、應用最廣的一類智能診斷系統，主要用于那些沒有精確數學模型或很難建立數學模型的復雜系統。由于在專家系統中，知識通常是系統性、理論性較強的知識，因此求解結果可靠性高，并且由于知識是顯式的，使其具有很好的解釋能力。然而，專家系統在發展的同時遇到了知識獲取的“瓶頸”、“窄臺階”等困難，使其支持能力受到較大的限制。
4 未來故障診斷技術的發展趨勢
液壓系統故障智能診斷技術是液壓系統故障診斷技術的發展趨勢。但任何一種診斷方法，不論多么先進，總存在一定的局限性，單一的故障智能診斷方法難以勝任液壓系統的故障診斷。隨著知識工程的發展及數據庫、虛擬現實、神經網絡等技術的日新月異，必然引起智能故障診斷技術在下列幾個方面的不斷發展。
4.1 混合智能故障診斷技術研究
將多種不同的故障診斷技術有效地融合，進一步提高診斷系統的綜合性能，是智能診斷技術發展的必然趨勢。結合方式主要是基于規則的專家系統與神經網絡的結合，CBR與基于規則系統和神經網絡的結合，模糊邏輯、神經網絡與專家系統的結合等。其中模糊邏輯、神經網絡與專家系統結合的診斷模型是最具發展前景的，也是目前人工智能領域的研究熱點之一。
4.2 數據庫技術與人工智能技術相互滲透
人工智能與數據庫技術是計算機科學的兩大重要領域，越來越多的研究成果表明，這兩種技術的相互滲透將會給故障智能診斷系統帶來更廣闊的應用前景。人工智能技術多年來曲折發展，雖然成果累累，但比起數據庫系統卻相形見絀。其主要原因在于缺乏像數據庫系統那樣較為成熟的理論基礎和實用技術。人工智能技術的進一步應用和發展越來越表明，結合數據技術可以克服人工智能不可跨越的障礙，這也是智能系統成功的關鍵。對于故障診斷系統來說，知識庫一般比較龐大，因此可以借鑒數據庫關于信息存儲、共享、并發控制和故障恢復技術，改善診斷系統的性能。
4.3 基于internet的遠程協作診斷技術研究
基于internet的設備故障遠程協作診斷是將設備診斷技術與計算機網絡技術相結合，用若干臺計算機作為服務器，在液壓系統的關鍵元件上建立狀態監測點，采集設備狀態數據，在技術力量較強的科研院所建立分析診斷中心，為企業提供遠程技術支持和保障。
5 結束語
液壓系統故障具有隱蔽性、復雜性、隨機性、模糊性及分散性等特點，盡管國內外學者對液壓系統故障診斷進行了深入廣泛的研究，但實際診斷過程中仍面臨許多問題。對于今后越來越復雜的液壓系統的故障診斷，最佳途徑是將專家系統與神經網絡有機地結合起來，作為智能診斷的發展方向，同時融入先進的現代信息技術，如多媒體技術、internet技術、信息融合技術、智能傳感器技術等，提高控制系統的開放性、容錯性和實用性，應用前景十分廣闊。
【參考文獻】
[1]史紀定.液壓系統故障診斷與維修技術[M].北京：機械工業出版社，1990.
[2]劉永健，胡培金.液壓故障診斷分析[M].北京：人民交通出版社，1998.
[3]張兆國，包春江.機械故障診斷與維修[M].北京：中國農業出版社，2003.
人工智能醫療發展前景范文第4篇
——勞倫斯·胡教授
生病了，不想打針、手術，服下一粒小藥丸，讓微型醫療機器人在體內四處游走，消滅病菌；不用輕易切肉換骨，免受傳統手術痛苦，醫療機器人“微創”治療；突發了疾病，身邊無名醫，讓遠程手術機器人在醫生數字虛擬指揮下治療……這些正被人工智能技術推向現實。
近年來，醫用機器人已經發展成為先進機器人領域的前沿性學術方向，大大促進醫療，尤其是外科手術的微創化和智能化發展。智能型手術及醫療機器人，有廣泛的感覺系統、智能和模擬裝置，涉及醫學成像、圖像分析、機器人、運動分析及虛擬現實等多個學科的最新成果，能夠全面擴展人類能力極限，提高醫生手術及診療技能，輔助醫生進行手術規劃、仿真、操作等過程。
受制于人體生理結構，醫生在操作精度、穩定性、抗疲勞能力和抗輻射能力等方面有很大局限，而這些正是機器人的優勢。醫療機器人還具有獨特優勢：具有移動性與導航、識別與規避能力，還有智能化的人機交互界面，并在需要人工控制的情況下，具備遠程控制能力；材料選擇和結構設計，以易消毒和滅菌為前提，安全可靠且無輻射；以人作為操作對象的醫療機器人，要具有對狀況變化的適應性，對作業的柔軟性以及對人體和精神的適應性等；醫療機器人之間及醫療機器人和醫療器械之間具有或預留通用的對接接口，如人機交互接口等。
醫療機器人從功能上可分為5種類型：輔助內窺鏡操作機器人、輔助微創外科手術機器人、遠程操作外科手術機器人、虛擬手術機器人、微型機器人。后者主要包括智能藥丸、智能影像膠囊和納米機器人。
醫療機器人顯著推動了現代醫療技術的發展，市場潛力和發展前景令人期待。
首部商業化手術機器人于1994年在美國推出。目前，由醫生操縱臺、機械手和內鏡裝置三大部分組成的美國“達·芬奇外科手術系統”最為暢銷。此類手術機器人不僅能夠完成普外科，還能完成腦神經外科、心臟修復、人工關節置換和整形外科等多領域手術，但上千萬元的設備價格，仍是醫療機器人產業亟待突破的瓶頸之一。
我國手術與醫療機器人研究起步較晚，發展速度卻很快。2003年，南開大學研制出面向生物醫學工程的微操作機器人系統，可實現克隆研究中的轉基因注射、染色體切割、細胞融合與分離等操作。2005年，天津大學研制出顯微外科手術機器人，能實現顯微鏡下1毫米動脈血管的吻合手術操作。
以腦外科手術為例，在看不見顱內狀態的情況下，無論檢查還是手術治療，都不容易準確找到患者病灶所在的位置，這是腦外科手術多年來難以攻克的難題。但有了腦外科輔助手術機器人，一切變得簡單了。它采用CT立體定向儀引導，通過對患者顱腦的細致掃描來構建三維立體腦部結構圖，以確定需要進行手術的精確部位，最后再借助機器人靈巧的機械手臂進行手術。
新加坡研究人員研制出一種外形像蟹鉗的微型機器人。這個機器人由一個鉗子和鉤子組成，安裝有內窺鏡和攝像頭，能夠在外科醫生操作下進入人體腹腔內，切除早期的胃癌癌變組織，而不留任何疤痕。
在進行胃癌切除手術時，這種微型機器人從病患嘴中進入腹腔，攝像頭能夠把內窺鏡顯示的內容傳送至外界的電腦屏幕上。外科醫生通過監控屏幕遙控機器人，用它的“蟹鉗”抓住病患體內的癌變組織，并用鉤子將該組織切除。
該機器人的設計者分別是新加坡國立大學醫院的胃腸病學家勞倫斯·胡、南洋理工大學機械與宇航學院的副教授路易斯·菲和香港高級外科醫師鐘尚志（音）。
對于設計這種微型機器人的初衷，勞倫斯·胡教授說：“我們（人類）的動作是非常大的，而且在做一些非常精細的動作時，手往往會有些顫抖……但機器人就能夠在不出現任何抖動的情況下進行非常細微的動作。”之所以設計成蟹鉗狀，是因為蟹鉗非常有力，而且比較靈活。
人工智能醫療發展前景范文第5篇
關鍵詞 機器人 發展狀況 應用
中圖分類號：TP242.2 文獻標識碼：A
1機器人的發展狀況
在20世紀70年代后機器人的研究得到迅速而廣泛的普及，機器人進人實用化時代，這主要得益于計算機與人工智能的發展。80年代，機器人發展成為具有各種移動機構、通過傳感器控制的機器。工業機器人進人普及時代，開始在汽車、電子等行業得到大量使用，推動了機器人產業的發展。為滿足人們個性化的要求，工業機器人的生產趨于小批量、多品種化。90年代初期，工業機器人的生產與需求進人了期，1990年全世界機器人使用總臺數已有30萬臺左右，1991年在世界上已有53萬臺工業機器人，其中高性能的機器人所占比例不斷增加，特別是各種裝配機器人的產量增加較快，出現了具有感知、決策動作能力的智能機器人，機器人配套使用的機器視覺技術和裝備也得到了迅速發展。
我國機器人的研究與開發起步晚，研究與應用水平與日美相比存在較大差距，主要是沒有形成機器人產業。1986年，國家計劃把智能機器人列入高技術發展計劃，研究目標是跟蹤世界先進水平，工作內容主要是圍繞特種機器人進行攻關，90年代，確定了特種機器人與工業機器人及其應用工程并重，以應用帶動關鍵技術和基礎研究的發展的方針，研制出了有自主知識產權的工業機器人系列產品，并小批試產，完成了一批機器人應用工程。
如今我國機器人的發展有以下特點：
（1）水下機器人技術走在世界前列。在夏威夷東南太平洋水深處成功地進行了兩次大洋探測試驗，取得了海底錳結核分布資料，表明我國已成為世界上少數幾個具有深海探測能力的國家之一。
（2）機器人化機器推動我國工程機械的更新換代。相繼完成了無人駕駛的振動式壓路機、具有自動推平功能的推土機、可編程挖掘機、自動鑿巖機，促進了我國工程機械產品升級換代。
（3）特種機器人的發展蓬蓬勃勃。繼防核化偵察車、遙控移動機器人及爬壁機器人以后，又開發出防爆機器人、自動導引車、各種罐體爬壁清掃機器人、玻璃擦掃機器人等。
（4）工業機器人系列產品和應用工程成為機器人產業的龍頭。雖然有一定的發展，但也應看到我國的機器人技術及其工程應用的水平與國外還有一定的距離，主要是可靠性低于國外產品，應用領域窄，零部件通用化程度低，成本高，供貨周期長，且批量小，這都是我們需加以克服的，所以我們必須盡快發展機器人產業。
2機器人的應用
機器人技術是21世紀具有創新活力、可持續發展的、對國民經濟和國家安全具有戰略地位的高技術。機器人的應用越來越廣泛，特別是工業機器人的應用呈現出一種普及化趨勢，其它機器人從研制到開發，也已逐步走向實用化。
機器人在制造業中的應用：工業機器人在現代制造業中己成為主要的自動化設備，在制造業中應用的機器人主要包括：機械加工機器人、焊接機器人、噴涂機器人、裝配機器人、檢查、測量機器人、凈化機器人與真空機器人、移動式搬運機器人等。
機器人在非制造業中的應用：機器人在非制造業中的應用目前不如機器人在制造業中的應用那么顯山露水，其關鍵技術也不十分明了，但展望其前景，也是十分廣闊的，主要包括：農林、水產及礦業機器人、醫療康復機器人、服務機器人、建設機器人、極限作業機器人、娛樂機器人等。
機器人在極限環境作業中的應用：目前正在開發的極限作業機器人都有強烈的需求和具體的應用背景，如在放射線、海洋、火災和宇宙等環境中的應用，需要機器人完成的作業有裝置的監控、維修、災害現場援救等。
3機器人的未來
機器人技術是集機電信息自動化于一體的高新技術，發展機器人技術可以提高一個國家的綜合國力、國防實力、國際地位。隨著機器人的工作環境和工作任務的復雜化，要求機器人有更多的靈活性、可靠性、準確性、穩定性和更強的適應性。由于人工智能、計算機科學、傳感器科學的迅速發展，使得機器人的研究在更高水平上進行。
智能機器人是具有感知、思維和行動功能的機器，是機構學、自動控制、計算機、人工智能、光電技術、傳感技術、通訊技術、仿真技術等多種學科和技術的綜合成果。智能機器人作為新一代生產和服務工具，在制造領域和非制造領域占有更廣泛、更重要的位置，這對人類開辟新的產業，提高生產與生活水平具有十分現實的意義。面向先進制造業的工業機器人和面向非制造業的先進機器人的研究、開發和應用將成為21世紀智能機器人的兩個重要發展方向。開發和研制建設機器人和傳統建設機械的機器人化，是工收機器人和特種機器人發展的必然結果，也是建設機械設備發展的方向。
參考文獻
