3月9日，由智東西主辦的GTIC 2018全球AI晶元創新峰會在上海召開，大會邀請到32名重磅嘉賓到場分享，超過一萬名觀眾報名，會場內座無虛席。會場外甚至還有大量來晚的觀眾直接選擇就地觀看直播。

在這次大會中，iDeepWise（深思考人工智慧）的CEO楊志明博士就AI晶元在智慧醫療和智慧商業的應用與發展做了精彩的演講：如何用AI解決醫療行業的痛點，未來又將如何在智慧商業中布局。以下是智東西整理的演講乾貨。

傳統醫療檢測的痛點

深思考人工智慧成立於2015年8月，是一家人工智慧領域的創業公司，核心團隊均由來自於中科院人工智慧、機器學習方向的資深科學家組成，目前專註於人工智慧核心演算法與終端人工智慧一站式解決方案。主要落地的領域是智慧醫療，在演講的開頭，楊志明詳細解析了目前的醫療檢測行業背景。

宮頸癌是全球婦女中最為常見的惡性腫瘤之一。在中國，乳腺癌居女性惡性腫瘤發病率的首位，每年新發病例約為27.9萬，並以每年2%左右的速度遞增。因此，2011年，我國頒布《中國婦女發展綱要（2011-2020年）》，其中特別指出需要加強婦女兩癌（乳腺癌、宮頸癌）的篩查工作。

但是，我國現在的國情是閱片醫生缺乏、閱片效率不高，一紙檢測報告通常要等上十天半個月，而在癌症等疾病的診斷上，人的生命是分秒必爭的。除此之外，優質的醫療檢測資源主要分布在一線大城市，在二三線城市或是偏遠地區，醫療資源匱乏。

為解決這些問題，人工智慧與醫療的結合，也就是智慧醫療，成為人工智慧技術發展的關鍵方向之一。而目前普遍做智慧醫療的廠商所提供的方案是通用CPU或GPU在雲端做相關分析計算，存在以下問題：1、隱私保護。普遍來說，醫院不允許病人隱私信息上傳至雲端。2、AI演算法短板。少有針對AI醫療影像識別的演算法專門優化。3、專業醫療影像算力不足。在專業醫療場景下，無論是GPU還是CPU，針對醫療影像智能計算的實時性不足，特別是邊緣計算的智能不足。

而在具體的醫療場景中，智慧醫療又有兩大痛點：第一，在醫療影像的識別中，容易出現大量圖形堆疊的情況，比如病理細胞。如何精準地識別、分割是一大痛點。這就好像在安防場景中，很多張人臉堆疊在一起，使得一般的人臉識別演算法識別失敗。第二，當醫療人員使用手術機器人做一些手術時，機器人需要對人體的組織進行精準定位和區分器官邊緣，在這種情況下，如果邊緣識別、定位不準確，或者是放到雲端，其準確度、實時性是無法達到實用要求的。

軟硬結合：專用醫療AI演算法+專用AI晶元

針對以上智慧醫療的痛點，深思考人工智慧推出了醫療影像專用AI處理器——M-DPU。

楊志明表示，該晶元支持智慧醫療影像中細胞或器官的位置檢測、圖像分割、細胞或器官圖像分類所用的 Faster-RCNN、FCN、ResNet、JST等演算法的加速。同時，結合深思考的深度學習模型壓縮技術，對相應演算法做定點化、稀疏化的壓縮。結合M-DPU與壓縮技術的優勢，深思考的M-DPU在醫療影像領域體現出明顯的性能優勢。

深思考人工智慧使用了大量數據做了測試。測試結果顯示，深思考人工智慧的M-DPU在100秒之內能夠智能分類90000個細胞。而在TCT（宮頸刮片）的應用上，深思考人工智慧的M-DPU加上其專門的宮頸癌識別演算法給出了出色的成績：鱗狀上皮細胞異常檢測敏感性達到98.4%，特異性達到99.77%，腺細胞異常監測敏感性達93.4%，特異性逼近99%，細胞類別分類精度達99.3%。

在演講之後，智東西也在第一時間對楊志明進行了專訪，他表示這次演講中所提到的M-DPU是首次發布，這是一款基於FPGA打造的專用於醫療影像的AI處理器，同時具備先進醫學影像演算法加速核心和深度學習計算加速核心。

楊志明告訴智東西，就這款晶元，已經和大型醫療機構達成合作，進入應用階段。經過大量訓練的人工智慧演算法與M-DPU結合後，可以作為專業的醫學大腦，提供高準確度的專業的醫療檢測。

M-DPU體積小、功耗小、實時性高，能夠靈活地部署到小型的終端設備，或部署到邊遠地區。同時，相對於GPU，M-DPU在醫療影像算力、成本方面也有優勢。

智慧醫療外的探索：智慧商業與人機交互

深思考人工智慧針對智慧商業將推出B-DPU，與場景結合，針對應用來做。楊志明認為這一晶元將運用在三大場景中，包括智慧展廳、無人監控、無人商店。在這些場景中，深思考人工智慧可基於B-DPU來做用戶身份認證、軌跡追蹤和用戶畫像。

在2017年9月，中國中文信息協會主辦的「第六屆全國社會媒體處理大會（SMP 2017）」的首屆中文人機對話技術測評（ECDT）中，深思考人工智慧獲得了特定域任務型人機多輪對話的第一名。凸顯其在人機交互領域的技術優勢，目前深思考也在與智能音箱等智能設備廠商進行合作。楊志明說，這方面的切入也會結合醫療來做，比如提供專屬醫生諮詢，即通過AI學習知名醫生經驗與數據後，為用戶提供專屬醫生的AI諮詢服務。

結語：AI正在滲入各行各業

從深思考人工智慧在GTIC上的分享來看，除去普遍被討論的人工智慧落地的熱點領域——比如安防，像醫療這樣的技術門檻很高的行業也能看到AI的身影。

雖然誠如深思考人工智慧CEO楊志明博士所言，智慧醫療的市場還處於前期發展階段，還處於行業成長期。但是，可以預見的是，人工智慧將漸漸地滲入各行各業，推動這些傳統行業的變革與發展。

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