谷歌的AlphaGo在完胜人类顶尖围棋高手柯洁后，DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯就颁布颁发AlphaGo此后将永远退役，其团队将把未来的研发精力投入到其他具有挑战性的领域，包孕找到治愈人类重大疾病的方法、发明革命性新材料等等。
有些人认为人工智能在人类面前刷了一波存在感之后，可能又会像过去几十年前那样沦为一个起起伏伏的概念。但实际上它并没有走远，潜移默化中，人工智能早已渗透到了我们的诸多生活场景之中。
在中国，人工智能在细分领域的落地开花并产生实际应用价值，这件事并非一蹴而就，它是由某几个科技领域的巨头和一大批有想法、有创意的新锐公司共同完成的，前者饰演平台方的角色提供底层技术支撑，而后者深耕细分领域。
“没有场景支持的人工智能研究是空中楼阁”，腾讯集团董事长马化腾曾经这样说过。
事实也确实如此，如果用一个分数来形容，“下围棋”这个技能或许仅仅是人工智能存在的一种可能性罢了，这个分母会随着技术的民主化普及而逐渐增大。
近日，钛媒体记者实地探访了作为这个领域巨头之一的英特尔以及与其相关联的合作伙伴，从应用场景切入，感受人工智能是如何有效解决具体问题的。
一、人工智能辅助诊疗
人工智能与医疗领域的结合，在科技界应该是IBM开启的先河，当人们还在感叹人工智能怎样发挥作用的时候，IBM的Watson已经为MD癌症中心工作了好一阵子了，通过强大的认知计算能力，系统可以从病人病例和丰富的研究资料库中寻找资料，为临床医生提供有价值的见解，帮手医生找到有效的治疗方案。
类似的案例也出现在了浙江大学附属第一学院的超声医学科，该病院是率先尝试用人工智能方式辅助诊断甲状腺结节的医学机构。
具体而言，这是一套由德尚韵兴与浙江大学特聘教授孔德兴团队主导，依托英特尔至强融合处理器平台开发而来的辅助诊断系统。
资料显示，浙江德尚韵兴成立于2013年，浙江大学特聘教授孔德兴担任主要的技术负责人，，公司专注的领域为人工智能、机器视觉、三维可视化和数字量化技术等图像处理与分析在医学领域的研究、开发和应用。
1、工作原理
浙江大学第一附属病院超声科赵主任展示系统
从功能上来说，这是一套基于超声波影象的甲状腺结节良恶性的辅助诊断系统，按照甲状腺结节检查时候拍摄的医学影像的特征，通过对图像的识别和标注，来帮手医生更准确的做出诊断结论。
对于甲状腺结节的检查目前主要依靠超声的方式，相较于CT和核磁，超声的好处是自制、灵活、无副作用，所以它也是目前临床医学使用最为广泛的一种检测手段，不足之处是图像不清楚、造影比较大，它对医生的要求就比较高。
浙江大学第一附属病院超声科赵主任向钛媒体体现，起初对这种系统也是半信半疑，因为涉及到病人诊断结果，如果不靠谱的话产生的危害非常大，但是尝试几次之后发现，确实能提升医生的工作效率。
计算机视觉对图像的处理，传统的机器学习是报答定义特征，由于目前收集到的数据来源于多家病院，尺度和规范不统一，德尚韵兴专门采用了一种有监督的深度学习，让医生对数据进行标注，每一个培训的样本都是医生人工标注的，结节的大小、位置，还包孕病人的其他的病理特征，之后再反馈给机器进行训练。
按照德尚韵兴总经理胡海蓉提供的，“目前三甲病院医生的平均准确率为60%-70%，基层病院会更加低一些，而辅助诊断系统目前准确率可以达到85%以上，不过由于在我国人工智能还没有行医资格，所以我们将其定位为辅助诊疗，只是给医生提供一些参考。”
2、数据的作用
如今无论是互联网巨头还是芯片厂商，凡是直接或间接拥有海量用户的公司，都会给本身贴上一个“数据公司”的标签，大数据也是陪同着人工智能时代到来的一个典型特征。
对于计算机来说，所谓“思考”的过程素质上都是基于必然数据基础、再根据特定的规则进行决策、判断的过程，进入数据时代我们此前面临的很多问题都可以转换为一类特定场景下的数据问题。
