一周AI大事盘点：阿里启动“AI豆计划”，腾讯开源MedicalNet

  【天极网网络频道】过去的一周中AI领域都发生了哪些重大事件？AI应用范围又新增了哪些领域？行业大咖又发表了哪些不同的观点？今天就带你盘点过去一周(8月5日至8月11日)AI领域发生的热门事件：

  阿里启动“AI豆计划” 贫困群众成“AI培育师”

  8月6日消息，人工智能“理解”人类世界要经历完整的学习和认知过程，都需要由人类进行“AI标注”来训练机器模型，这就催生了“AI培育师”。日前，阿里巴巴联合中国妇女基金会在贵州铜仁万山区启动了”AI豆计划“。该计划旨在通过人工智能产业释放出的大量就业机会，在贫困地区培训相关职业人才、孵化社会企业，让贫困群众实现在家门口脱贫。阿里巴巴人工智能实验室作为首席技术支持方，在贵州万山区首个试点已培训出31名“AI培育师”，其中77%为贫困女性，90%的人目前没有收入来源。

  速评：人工智能的快速发展，离不开大量数据的处理与应用，数据标注行业应运而生。根据研究公司Cognilytica的一份报告显示，第三方数据标注的市场规模在2018年达到1.5亿美元，到2023年将超过10亿美元。由此可见，数据标注行业拥有着广阔的发展前景。阿里巴巴通过提供免费职业培训让贫困群众，特别是女性成为“AI培育师”，这为解决女性贫困问题提供了新思路。

  耐克收购人工智能公司 拟预测消费者购买行为

  8月7日消息，耐克宣布收购Celect，以帮助该公司加强其预测分析优势，交易完成后Celect将并入耐克的全球运营团队，但具体的交易金额没有透露。据了解，Celect公司会向其开发的人工智能提供大量结构化和非结构化的零售数据，然后生成数据洞见，这些洞见能够让零售商看清库存安排的成本/收益分析。

  速评：伴随着消费观念的升级，消费者也呈现出愈发多元、细分的消费诉求。利用人工智能技术分析数据，能够了解客户需求，这将有助于为消费者提供全方位的服务，最终提升销售业绩。

  腾讯开源首个医疗AI深度学习预训练模型MedicalNet

  8月7日消息，腾讯优图首个医疗AI深度学习预训练模型MedicalNet正式对外开源。MedicalNet是一个3D医疗影像预训练模型，其主要特性包括：1、预训练网络可迁移到任何3D医疗影像的AI应用中，包括但不限于分割、检测、分类等任务;2、尤其适用小数据医疗影像AI场景，能加快网络收敛，提升网络性能;3、通过简单配置少量接口参数值，即可进行微调训练;4、项目提供多卡训练以及测试评估代码，接口丰富，扩展性强;5、提供不同深度3DResNet预训练模型，可供不同数据量级应用使用。

  速评：目前，人工智能在医疗领域的应用门槛较高，其中最大的原因就是标注数据的匮乏。医疗影像数据的获取难度较高，由于该领域的专业性，数据通常需要医学专家进行标注，而每个3D数据的标注都是非常耗时、耗力的。MedicalNet相当于为各个3D医疗影像应用准备了具备临床通用知识的数据库，这将减轻医疗影像AI应用对数据量的依赖，实现了落地需求。

  华为发布2025十大趋势，97%大企业将采用AI

  8月8日消息，华为对外发布了全球产业展望GIV@2025，提出智能世界正在加速而来，触手可及，并预测了2025年的十大趋势，它们分别是：1、全球14%的家庭将拥有自己的机器人管家;2、采用VR/AR技术的企业将增长到10%;3、智能个人终端助理将覆盖90%的人口;4、C-V2X蜂窝车联网技术将嵌入到全球15%的车辆;5、每万名制造业员工将与103个机器人共同工作;6、97%的大企业将采用AI;7、企业的数据利用率将达86%;8、全球所有企业都将使用云技术，而基于云技术的应用使用率将达到85%;9、全球将部署650万5G基站，服务于28亿用户，58%的人口将享有5G服务;10、全球年存储数据量将高达180ZB。

  速评：5G、人工智能、云计算、大数据等新兴科技的崛起，使现代社会的发展发生了巨大的变革。这种变革深深地改变了人们的生产生活方式。未来，科技还会给我们的世界带来怎样的变化？就让我们拭目以待吧。

  英国投入2.5亿英镑建国家AI实验室，专注于医疗保健

  8月8日消息，英国政府宣布将投入2.5亿英镑用于推动人工智能技术在本国医疗领域内的应用，其中包括设立一个国家人工智能实验室，以便将这类技术用于改善病患的健康状况和生活质量。这个国家实验室的研发工作包括：提升癌症筛查效率;构建计算模型来预测医院病床、药物、医疗设备和手术的需求;识别哪些病人的心脏病以及痴呆症患病风险较高从而及时展开治疗;让医院的工作流程实现自动化，减轻医护人员工作负担等。

  速评：长期以来，大多数国家和地区对医生的需求量有增无减。于是，人们开始寄希望于机器。因为一旦能够实现机器看病，就会大大缓解医疗资源紧张问题。近年来，人工智能技术正加速融入智能健康管理、临床辅助诊疗、疾病风险预测、医院智能管理等应用。可以说，人工智能技术已成为提升医疗服务水平的重要因素。