大數據和人工智慧的應用

❶ 大數據和人工智慧技術在健康產業有哪些具體應用請舉例說明，謝謝！

大健康產業順應了中國經濟轉型升級、綠色發展的趨勢，全球醫療健康產業投融資金額最多集中在2021年，全年達到6846.03億元，投融資數量最多在2019年，達2044起。大數據和人工智慧技術賦能多個大健康產業領域，包括公共衛生大數據、疾病快速診斷、遠程醫療、識別診斷、葯物研發、康復治療等

在數字健康產業供應鏈，智慧眼一方面「深挖洞」，縱向深耕數字健康產業，形成自主可控、安全可靠的AI核心技術；另一方面是「廣積糧」，橫向擴展健康產業多元化市場應用場景，幫助政府、醫院、群眾乃至整個產業界激發數字化力量。

AI+社會保障
基於大數據＋人臉識別技術的養老金待遇資格認證系統應用於全國社保二十餘個省份的省級平台，解決了養老金防冒領的世界難題，保障社保基金安全，穩定社會大局。

AI+醫療保障
基於大數據+生物識別技術的醫保智能場景監控系統已應用於全國近二十個省級醫保平台，實現了門診、住院、購葯、血透、健康理療等場景的智能監控，防範醫保欺詐騙保行為，確保醫保基金安全。

AI+血透管理
遵循醫院血液透析中心臨床業務流程，從患者管理、透析日程准備、患者治療排班、臨床輔助決策等不同環節對血液透析治療進行智能管理和監控。以患者為核心，從根本上改變診療信息的採集處理、分析查詢和傳輸方式，為醫護人員提供智能化工作方式，輔助醫生制定更加人性、優質的治療決策，提高科室工作質量和院內服務水平，提升患者滿意度，做到醫療行為溯源全記錄，保障醫療質量和醫療安全。

AI+慢病管理
依託智慧眼雲慢病管理系統，門診慢病患者可在就診醫生處便捷化生成健康管理檔案，通過機器學習和醫學知識圖譜資料庫，智能化形成疾病管理目標，幫助醫生快速掌握患者信息，指導開葯和開展疾病管理，形成以患者為中心的數字化病程管理體系，實現診前導診、疾病預判，診後用葯提醒等閉環服務，助力醫療健康行業的持續發展。

AI+健康鄉村
以健康鄉村綜合服務平台&智能終端為載體，將大醫院的優質資源通過平台與基層衛生室進行互聯，提高基層衛生室的首診能力和水平，幫助基層的醫生在診斷方面有更大的把握和信心，讓村民「足不出村」就能享受到便捷的健康服務，助力國家鄉村振興戰略落地。

❷ 5G、人工智慧和大數據的結合將對汽車行業帶來哪些改變

5G作為第五代通信網路，目前已接近使用， 5G 相對於2G、3G、4G帶寬更寬、信息傳輸速度更快（比4G快100倍）、准確。

5G技術的成熟應用，結合大數據和人工智慧技術，將 助力物聯網 （萬物相連）的實現。物聯網由 感知層 (感測器)、 網路傳輸層 （5G）、 存儲分析計算層 （大數據和人工智慧）、 應用層構成 （終端設備）構成，應用於 汽車 行業將實現在任何時間、任何地點，人、車、交通設施的 互聯互通 。

下面我結合自身在 汽車 行業的工作經驗，對5G、人工智慧和大數據將在 汽車 產業中的應用場景 進行詳細說明。

車聯網平台模型如下：

通過模型可以看出，5G網路將車聯網中控平台、 汽車 、交通設施和人連接到了一個網路內， 相互間可實時傳輸和接收相關信息 。

結合車聯網模型， 無人駕駛 實現 場景 如下：

乘客 要出行，可在家裡拿出手機或相關智能設備 打開車聯網平台APP ，選擇車型、用車時間、出行地點，確認後，車聯網 中控平台下達指令到 符合要求的 汽車 ， 汽車 通過自身所帶的控制系統 接收信號指令 ，自動 行使到小區上車點 ，等客人上車後， 客人 通過語音或觸控 下發出行指令 ， 汽車 自動啟動並開始行程；在 行使 過程中自動 感知 周邊 交通設備 和 人員 等信息（通過車輛所帶感應設備感應），進行制動、加速、避讓等。同時車輛可從車聯網監控平台 獲取遠處 公路上 車輛 多少、或是否有 交通事故、交通維護 等信息，自動 選擇 最佳的 行車路線 ，避免擁堵；到達目的地後，客人通過車聯網平台 APP結束行程 ，車輛等待車聯網中控平台指令進行下一個任務。

汽車 設計目標的確定取決於顧客對車輛的需求+上市車型的故障缺陷+公司規劃目標+國家法規要求。在5G帶動下的車聯網將對獲取顧客需求和車輛故障缺陷的獲取帶來極大的便利。

2.1.1乘客需求感知

結合車聯網模型，假設場景，車輛為 自動駕駛 車型：

車聯網監控平台通過分析顧客 選擇的出行車型 （在車聯網監控平台）分析出最受大眾歡迎的車型系列，提供給 汽車 設計公司作為 汽車 整車型譜規劃參考 。

車聯網監控平台通過 車輛上的中控設備 ，收集安裝在車內的攝像頭、語音識別、環境等感知設備傳來的信息（ 包括 顧客行為、活動、坐姿、辦公、休閑、 娛樂 等），通過 雲計算 可以識別出絕大部分乘客的 舒適狀態 ，提供給 汽車 設計公司作為 汽車 內飾外觀結構及功能設計參考 。

2.1.2駕駛員需求感知

結合車聯網模型，假設場景，車輛為 人工駕駛 車型：

車聯網監控平台通過 車輛上的中控設備 ，收集安裝在車內的攝像頭、語音識別、人機操控設備感測器等感知設備傳來的信息（ 包括 顧客駕駛起步加速模態、轉向模態、檔位轉換模態、制動模態等），通過 雲計算 可以識別出絕大部分 駕駛員 的 最佳操控模型 ，提供給 汽車 設計公司作為 汽車 操控機構及功能、性能等設計參考。

車聯網監控平台通過 車輛上的中控設備 ，收集車輛在 運行過程中 的功能性能狀態信息（如動力性、經濟性、振動、雜訊、平順性、操穩等），通過 雲計算 可以識別出 故障缺陷 信息，提供給 汽車 設計公司作為 整車或零部件功能 設計參考。

汽車 由車身、底盤、電氣、內外飾、動力裝置（燃油車為發動機、變速器；電動車為電池、電機、電控）等幾大系統構成，同時每個系統又分為很多零部件，為了保證 汽車 的開發進度，所有零部件的設計開發人員分布在不同的國家或同一國家不同的區域。通過 5G技術助力虛擬現實技術 投入使用，實現不同區域的設計人員、實時在線的同步交流、評審分析數據的可行性，很大程度上提高了研發速度，降低了研發成本。

對於較大的零部件數據，通過5G傳輸技術可快速准確的傳輸到 異地3D列印設備 ，進行樣件的快速製作。

根據試驗進展及突發情況，可通過試驗員或試驗中控平台設定程序對 試驗環境 （溫度、濕度、大氣壓等）、試驗設備的運行狀態進行 遠程式控制制 。同時可通過試驗中控平台 監控試驗設備 、 環境 的狀態信息，對於不良狀態做到 提前預防 。

在試驗過程中，可通過試驗員或試驗中控平台設定程序對 產品（零部件或整車）的參數和運行狀態進行遠程式控制制 。同時可通過試驗中控平台監控產品的 性能狀態變化信息 ，對於後期改進提供參考。

通過5G技術建立生產設備、物料運輸設備、環境設施等物聯網控制平台，實現自動化信息交互和自動控制（可遠距離異地）中控平台可實現對所有設備的監測和控制。模型圖如下：

通過對生產中控平台人工輸入相關程序， 中控平台協調 調動物料運輸設備進行 物料准備 ，並送達到制定位置，相關的設備（工裝、夾具、檢具或焊接設備等）按照中控平台的指令進行相應的 加工 ，直到完成設定的目標成品。期間如發生 事故 ，中控平台（也可由生產監控人員）可啟動相應 解決 措施，操控相應的設備執行相關工作。中控平台同時對所有設備設施的運行狀態進行監控，對維保信息做到提前預防。

通過車聯網 中控平台大數據功能 ，將整車及相關零部件的型號、生產日期、廠家信息等重要信息進行保存，當某一零部件或整車發生故障時，能很快找到對應的信息，便於迅速實現追溯。

隨著物聯網的實現， 汽車 實現自動駕駛，到時 汽車 由 專業公司集中管理 ， 消費者 通過智能手機登錄車聯網中控平台 預定車輛 ， 隨用隨還 ，方便快捷。省去了租車位， 汽車 保養、保險的繁雜事情。

隨著車聯網的實現，車聯網中控平台能隨時 監控車輛的質量 信息， 預知車輛故障信息 ，及時通知車主和售後服務中心，便於對車輛做出提前預防性保養或維修。節省維修成本。

隨著車聯網的實現，車聯網中控平台能隨時監控 車輛和零部件的質量信息 ，對於整車 達到報廢要求 的車輛，及時通知報廢回收部門進行車輛回收處理。同時中控平台通過 大數據計算 出 可以再利用的零部件 ，進行合理的回收利用。

總之，通過5G技術的應用，結合人工智慧和大數據技術，將給 汽車 業帶來極大的改變，可對相關的任何事物做到實時信息收集，構成大數據，通過人工智慧技術，對數據進行迅速精確的分析，找出可利用的信息內容，提供給相應的需求部門或控制相關的事物，實現全自動的感知操控系統，大大提高人們的操控方便性。

汽車 的研發、生 產、維護質量和效率將會得到很大的提升，顯著降低勞動時間和勞動成本。相關人員可節省大量的時間去做自己感興趣的事情。

❸ 大數據+人工智慧的運用前景

現在已知的有交通燈調節，通過大數據知道每個時間的車流，人工智慧進行計算，縮短停車時間，提高通行效率。

❹ 大數據和人工智慧技術在人社領域有哪些應用請詳細列舉下

在人社領域的數字化創新應用，智慧眼科技通過數智技術創新和大數據服務，打造人社⼤數據監管應⽤平台。平台以各險種待遇領取⼈員個⼈信息為基礎，依託⼤數據和⼈⼯智能技術，對接醫保、⺠政、公安、交通和司法部門相關數據，對職⼯養⽼保險、城鄉居⺠養⽼保險、失業保險、⼯傷保險的待遇領取⼈員進⾏⼤數據監管，對待遇領取⼈員進⾏多維數據碰撞、⼈物畫像和⼤數據分析，形成知識圖譜，實現動態認證周期、⻛險預警、靜默認證等多項業務功能，提升社保經辦監管⽔平和服務⽔平。

❺ 什麼叫人工智慧、大數據

人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）是指通過計算態唯機技術實現的智能化系統，能夠模擬人類的思維和行為，帆橡培具有自主學習、推理、判斷、決策等能力。

❻ 哪些人工智慧技術可以和大數據一起使用

1. 異常來檢測
對於任何數據集，可以使用自大數據分析來檢測異常。這里的故障檢測、感測器網路、生態系統分配系統的健康狀況都可以通過大數據技術來檢測。
2. 貝葉斯定理
貝葉斯定理是指根據已知條件推斷事件發生的概率。甚至任何事件的未來也可以在之前事件的基礎上預測。對於大數據分析，這個定理是最有用的，它可以使用過去或歷史數據模式計算客戶對產品感興趣的可能性。
3. 模式識別
模式識別是一種機器學習技術，用於識別一定數量數據中的模式。在訓練數據的幫助下，這些模式可以被識別出來，被稱為監督學習。
4. 圖論
圖論建立在圖形研究的基礎上，圖形研究中會使用到各種頂點和邊。通過節點關系，可以識別數據模式和關系。該模式對大數據分析人員進行模式識別有一定的幫助。這項研究對任何企業都很重要且有用。