人工智能赋能千行百业：提质增效新引擎

1. 人工智能+医疗：如何实现“设备进社区，专家在云端”？

1.1 传统医疗的困境：超声检查的挑战

传统的超声设备操作复杂，对医生的专业性和经验要求极高，尤其在医疗资源匮乏的偏远地区，容易出现误诊和漏诊，延误患者的治疗时机。

1.2 解决方案：智能超声技术

中国科学院自动化研究所联合业内医疗企业，创新性地提出了 “机器人+AI+掌上超声 “的技术路径，旨在解决基层医疗的痛点：

• 机器人导航：充当“智能导航员”，引导新手完成标准化扫查，降低操作难度。
• 人工智能诊断：化身“阅片无数的老专家”，捕捉细微异常，减少漏诊和误诊。
• 掌上超声设备：体积小巧，方便携带，配合云端智能分析系统，实现远程诊断。
  例如，安徽省铜陵市映湖社区卫生服务中心的徐珊珊医生，使用智能掌上超声设备，将颈动脉检查的时间从15分钟缩短到5分钟，大大提高了筛查效率。设备轻便，可以装进急救箱，方便入户检查。

1.3 应用现状与未来展望

智能超声技术已在数十家基层医院、健康管理及养老机构得到应用，覆盖17个省份48个城市，累计完成近10万人次超声扫查。未来，该技术将拓展至乳腺、肝脏等更多器官筛查，让优质医疗资源真正“沉得下、用得起”。

2. 人工智能+科研：如何利用数据“智慧”提升科研效率？

2.1 新材料研发的挑战：试错成本高，周期长

以新型高温合金的研发为例，传统方法需要在多种合金元素的排列组合中不断试错，效率低下。即使采用物理模型模拟仿真，在解决未知复杂问题时也显得力不从心。

2.2 解决方案：“材料数据工厂”

中国钢研科技集团有限公司的钢研国创负责人毕中南带领团队，构建了 “材料数据工厂“，通过高通量实验和计算技术快速“生产”高质量、多模态数据，并借助人工智能技术精准分析复杂关联，自主迭代寻优，从而高效设计新材料。

• 数据驱动：构建高质量、多模态的材料数据。
• 智能分析：利用人工智能技术精准分析复杂关联。
• 自主迭代：通过自主迭代寻优，高效设计新材料。
  例如，在航空航天领域，材料数据工厂能够快速发现最优的合金材料成分组合，显著缩短研发周期，降低研发成本。过去开发一种类似材料通常需要10年以上，现在时间大大缩短。

2.3 应用现状与未来展望

材料数据工厂不仅改变了新材料研发范式，还有望赋能材料应用，解决复杂环境下材料的定寿延寿技术难题，为材料全生命周期寿命管理提供系统支撑。中国钢研在深圳设立钢研国创，不断完善材料数据工厂，为材料行业数字化、智能化转型探路。

3. 人工智能+金融：如何提供更有温度、更放心的服务？

3.1 传统金融服务的痛点：老年客户的数字鸿沟

许多老年客户不熟悉手机银行等线上服务，更愿意到线下银行网点排队办理业务，导致银行网点业务量激增。

3.2 解决方案：人工智能柜员“海小智”和“海小慧”

上海银行联合商汤科技等多家科技公司，基于大模型等技术，共同开发了人工智能柜员“海小智”和“海小慧”，提供更人性化的服务：

• 超写实造型：接近真人柜员，让老年客户感到亲切。
• 智能化匹配：针对不同型号的手机进行优化，避免老年用户因手机卡顿而放弃使用。
• 语音交互：无需触屏操作，只需动动嘴，即可办理业务。
  例如，老年客户只需对着智能柜员机说出需求，“海小智”和“海小慧”就能办理取款、转账、补登折等业务，并且每步操作都能“听得见”。

3.3 应用现状与未来展望

人工智能柜员已完成超过2000条问答数据和10万条语料数据的知识库训练，能识别多种口语化问法，回答准确率达80%以上。未来，上海银行和商汤科技等企业将攻关新课题，让人工智能数字员工识别老人的方言或不清晰话语，覆盖更多场景，帮助更多人跨越数字鸿沟。

4. 人工智能+教育：如何利用工具促进教学相长？

4.1 传统教育的挑战：信息整理复杂，实训成本高

高校积累了大量的文档和数据，信息的整理和查找往往十分复杂。传统的低代码实训环境学习成本高，学校需要单独采购低代码平台和大模型。

4.2 解决方案：人工智能工具“WPS AI”

吉林财经大学引入了北京金山办公软件股份有限公司推出的人工智能工具“WPS AI”，有效地模拟低代码实训环境，降低学习成本，并提升教学效率：

• 模拟实训环境：模拟低代码实训环境，学习成本低。
• 智能知识库：将学校的大量文档转化成智能知识库，方便师生快速查找信息。
• 辅助教学：辅助教师创建教案、课件等教学资料，协助工作资料的整理、分析和挖掘。
  例如，教师们可以利用“WPS AI”提炼7G大小的实训报告，迅速了解学生实训的收获和不足，为后续实训改进提供参考。

4.3 应用现状与未来展望

人工智能正在重塑教育内容，深刻推动学习方式和教学范式的变革。全国多所高校开发了一批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例，涵盖了人工智能支持的知识建构、技能培养与高校管理等多方面的实践经验。

感悟

读完这篇文章，我深切感受到人工智能正在以惊人的速度渗透到我们生活的方方面面。从医疗、科研到金融、教育，人工智能不仅提高了效率，更重要的是，它正在帮助我们解决许多长期存在的难题，例如医疗资源的分布不均、科研的试错成本高昂、老年人面临的数字鸿沟等。

人工智能的发展也并非一帆风顺，技术伦理、数据安全、就业结构调整等问题都需要我们认真思考和应对。

我认为：
“倘只看人工智能的表面，那便是浅薄；倘只畏惧人工智能的风险，那便是保守。唯有深入探索，方能知其利弊，方能驾驭未来。”

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