阿里云正在推動旗下人工智能產品“阿里云ET”,尋求更深入切入醫療、工業兩大領域的路徑。

3月29日,阿里云宣布推出“ET醫療大腦”和“ET工業大腦”,前者定位為醫生助手,后者主要致力于工業生產線良品率提升。目前阿里云在上述兩個領域已擁有多家客戶,接下來雙方將共同探索基于人工智能的解決方案,但阿里云將人工智能落地于行業的嘗試才剛剛開始。

阿里云總裁胡曉明告訴21世紀經濟報道記者,“越來越多的大型的企業、醫療機構、金融機構對于互聯網和人工智能的追求正在解凍。”

探索在多個行業落地

阿里云資深產品總監李津表示,每天醫院由于PAI、CT產生的圖像和視頻數據量,已經等同于制作一部電影的數據量,但大量的數據在過去漫長時間內,幾乎未能被收集、保存和進行線上化。

3月29日,阿里云ET(阿里云人工智能品牌)宣布推出“醫療大腦”和“工業大腦”,前者定位為醫生助手,目前能夠提供支持的領域包括患者虛擬助理、醫學影像、精準醫療、藥效挖掘、新藥研發等,后者致力于工業生產線良品率提升。

當天阿里云方面公布了兩批醫療客戶名單,其中包括廣州醫科大學在內的傳統醫療機構,也包括華大基因這種阿里云此前即有過合作的企業。據悉,目前阿里云“醫療大腦”將率先在“看片子”方面進行應用:通過算法的迭代,將查看病人身體照片的速度提升至秒級。

推動AI進入醫療的力量背后,是醫學領域對于計算產生的需求。“中國醫院動不動就是過千床的診療,每天兩三百個病人拍CT,拍出來的資料也越來越多。”廣州醫學院第一醫院院長何健行表示,人工智能的輔助未來有望幫助醫生降低誤診率。

何健行認為,人工智能目前在醫療領域,率先提升應用效率,長期來看則致力于改善適用范圍“窄”和改變結構化數據。此外,“將數據和經驗結合起來,幫助醫生產生新的經驗。”簡單來說,是將人工智能能力“賦能”于醫生。

“算法一大價值在于,其可以找出所有疑似問題,隨后才讓人工來復核,以此來做到算無遺漏。”阿里云人工智能科學家閔萬里告訴記者。胡曉明也表示,“阿里云希望機器智能成為人類的幫手。”這大抵可以用來概括阿里云落地AI能力時的定位。

記者獲悉,除了醫療,目前和阿里云ET展開合作的企業包括徐工集團、中策橡膠、吉利。早在2016年8月,ET開始入駐國內大型能源巨頭協鑫光伏的切片生產車間,ET的工作流程是,率先將標準化車間所有端口的數據傳入工業大腦,通過人工智能算法對關聯參數深度學習計算,精準分析出與良品率最相關的60個關鍵參數,并搭建參數曲線,在生產過程中實時監測和控制變量。

阿里云在進軍各大垂直行業均暗合一個簡單的邏輯:基于數據在線整合計算能力,從而創造新的價值。阿里云方面稱,接下來將在新能源、化工、環保、汽車、輕工業、重工業等多個領域內進行人工智能了落地探索。

行業應用落地離不開底層技術支持。3月29日,阿里云宣布旗下機器學習平臺“PAI”迎來2.0升級。“在深度學習方面,我們支持TensorFlow、CAFFE、MXNET框架,這些框架與開源接口保持高度兼容。開發者可以根據自己的喜好選擇最合適的人工智能的開發框架。”阿里云首席科學家周靖人介紹稱。

當天,阿里云還宣布旗下“華北三”數據中心降價,降低幅度最大達35%。李津向記者介紹稱,目前華北三是目前國內高效、綠色數據中心之一。

“行業所有的改變是因為目前云計算行業重壓向下。”李津告訴記者,過去數年間亞馬遜、微軟和谷歌對于云服務的投入均高達數十億乃至上百億美元。與此同時傳統的X86服務器市場在2016年遭遇下滑,產業鏈正在重構。

數據“解凍”

針對此次推出的醫療大腦,阿里云聯合英特爾、零氪科技合作啟動天池醫療AI大賽。其中英特爾提供處理器、深度學習算法庫、深度學習框架軟件等。而零氪科技則負責提供“經脫敏處理并由專家標注的高清胸部CT掃描影像數據。”

在天池醫療AI大賽中,零氪科技扮演的數據提供者角色,有賴于此前該公司一直在將醫院的病歷等線下資料進行線上數據化,并且對病人狀況進行回訪。“第三方(零氪科技)免費為我們進行數據化,我們在獲得數據后能夠更好的進行科研。”天津市胸科醫院胸外科主任孫遜告訴記者。

目前阿里云在獲取行業結構化數據中,仍有賴于部分第三方。但阿里云有機會嘗試進軍更多行業,背后趨勢之一是部分企業的數據“解凍”。

胡曉明告訴記者,過去一年中有越來越多的國企投入擁抱云計算,直接表現為在目前阿里云的營收來源中,政府類營收保持高速增長,目前阿里云的國企客戶名單上包括中石化、中石油、中國郵政等。“與之對應的是目前大量民營企業仍缺乏對于技術前瞻的把控。”胡曉明說。

對于阿里云來說,服務一位企業客戶需要做足前期準備,例如了解傳統制造業的方法,這對阿里云而言是個耗時耗力的苦差事。但閔萬里認為,人工智能在工業領域的應用方面,盡管涉及的行業各不相同,但“背后的核心邏輯相同”。因此在向不同行業提供解決方案,本身具備通用性。

但在數據領域,人工智能在醫療等領域的落地仍面臨數據監管難題。

孫遜告訴21世紀經濟報道記者,“目前在數據方面醫療法規仍滯后,在數據打通方面,落實到地方部門仍缺乏依據。”例如醫院的數據是否能放到云上,該領域目前仍是空白。

“目前我們定義數據所有權是歸科室。”孫遜告訴記者,目前醫院的數據標準是“各自獨立”,即其它醫院不能過問該科室的數據,此外科室會要求第三方做到確保數據安全。