视觉技术另外一个巨大市场是领域。视觉技术另外一个巨大市场是领域。以肺结节检测为例，一家医院平均每天接待200例左右的肺结节筛查患者，每位患者在检查环节会产生200~300张左右的CT影像，科医生每天至少需要阅读4万张影像，任务繁重，消耗大量精力，导致误诊漏诊率上升。医学会的一份误诊数据资料显示，临床总误诊率为27.8%，其中平均误诊率为40%，国内医学影像资源匮乏，且存
2022工博会自动化展主题
视觉技术另外一个巨大市场是领域。
视觉技术另外一个巨大市场是领域。以肺结节检测为例，一家医院平均每天接待200例左右的肺结节筛查患者，每位患者在检查环节会产生200~300张左右的CT影像，科医生每天至少需要阅读4万张影像，任务繁重，消耗大量精力，导致误诊漏诊率上升。医学会的一份误诊数据资料显示，临床总误诊率为27.8%，其中平均误诊率为40%，国内医学影像资源匮乏，且存在结构性失衡，带来第三方影像中心发展机遇。开发行业图像识别技术，促进行业设备发展，如能在社会基层机构普及，将大大提升分级诊率、促进资源公平，对于领域科、病理而言，从市场需求和技术需求的角度来看均比较紧迫。
在卫生计生委、安徽省卫计委的指导下，科大讯飞与清华大合研发的人工智能“智医助理”机器人在医学考试中心监管下参加了2017年临床执业医师综合笔试测试，“智医助理”456分的成绩处于53万名考生中的中水平，未来技术越来越成熟。从辅助到专项机器人，人工智能技术将促进我国体制改革的落地。
机器学习技术与实体经济融合领域
机器学习是人工智能技术体系的一个通用环节，机器学习使用归纳、综合方法，运用数据导入算法模仿人类智能。学习方式主要分为有数据学习和无数据学习：当前有数据学习显然广受欢迎，包括“监督学习”“无监督学习”“半监督学习”“深度学习”“迁移学习”等；无数据学习法主要为“强化学习”。有数据学习的典型应用为深度学习，深度学习包括DNN(深度神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)等，它不依赖数字经济的发展，而是由人做数据标签，采用神经网络算法，学习效率不高、能源资源浪费，如AlphaGo下场棋要消耗3000美元电费。
强化学习只需要人类输入规则，机器就能通过自我奖励、自我诱导方式，跟自己下百万盘棋，不断自我完善，AlphaGo Zero三天内就打败了已经学习了几千盘棋的AlphaGo；数字技术发展越好、标准化数据量越大的领域往往人工智能发展越迅速，这就说明机器的学习能力不是人为训练的结果，而是数字经济发展到一定阶段顺其自然的结果。从使用场景上来说，有数据学习适用于规则活动领域的人工智能，是经验、控制使然；无数据学习适用于、无定论的领域，比如棋类竞赛、新药探索、艺术创作等，是、自由使然。
机器视觉的优势：
机器视觉的优势：
1.效率更高：人工检测效率低下。机器视觉检测速度要快得多，每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测，而且能够24小时不间断持续工作。
2.准确性更高：人眼有物理条件的限制，也会受到主观性、身体精力等因素的影响，不能保证准确性。机器不受主观控制，只要参数设置没有差异，具有相同配置的多台机器就可以保证相同的精度。
3.总体成本更低：机器比人工检测更有效，从长远来说，机器视觉检测的成本更低。
4.信息集成：机器视觉检测可以通过多站测量方法一次测量多个技术参数，例如要检测的产品的轮廓，尺寸，外观缺陷和产品高度。
5.数字化统计管理：测量数据并在测量后生成报告，而无需一个个地手动添加。
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