摘要：
近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展让我们看到了未来科技的无限可能。而在众多AI技术中，生成式AI作为最具前瞻性的技术之一，正在以惊人的速度改变各行各业。所谓生成式AI，是指能够... 近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展让我们看到了未来科技的无限可能。而在众多AI技术中，生成式AI作为最具前瞻性的技术之一，正在以惊人的速度改变各行各业。所谓生成式AI，是指能够基于已有数据进行创造性输出的人工智能技术。与传统的人工智能不同，生成式AI不仅能够执行任务，还能生成新的内容、创意和想法，具备极强的创造能力。
我们来看生成式AI如何引领技术创新。随着深度学习算法和神经网络的不断进步，生成式AI可以在短时间内从海量数据中提取出潜在规律，并基于这些规律生成全新的信息。例如，生成式对抗网络（GAN）便是一项具有革命性意义的技术，它使得AI能够通过“对抗”过程，从无到有地生成图像、音乐、文本等内容。这种能力为创意产业带来了极大的潜力，无论是艺术、设计，还是内容创作，生成式AI都能够提供高效且富有创意的解决方案。
生成式AI的应用已经扩展到多个领域。以数字艺术为例，艺术家们借助生成式AI的创作工具，能够快速生成充满创意的作品，甚至是前所未见的艺术风格。这种技术不仅降低了创作门槛，也为艺术创作带来了更多的可能性。在时尚行业，AI设计师们利用生成式AI来推测未来流行趋势，设计出令消费者惊艳的时装款式。而在影视制作中，生成式AI则能够通过算法分析观众的喜好，生成符合市场需求的剧本或情节，从而大大提高制作效率和观影体验。
除了艺术和创意领域，生成式AI还广泛应用于金融、医疗、教育等行业。在金融行业，AI系统可以通过分析大量历史数据，生成投资组合推荐、风险预测报告等，为投资者提供更加精准的决策依据。医疗行业则借助生成式AI的辅助，能够更快地分析病患的健康状况，并根据病例数据生成个性化治疗方案，提升诊疗效率。而在教育领域，生成式AI为个性化学习提供了崭新的解决方案，能够根据学生的学习进度和兴趣点生成定制化的教学内容，帮助学生高效掌握知识。
通过这些实际应用，生成式AI不仅带来了技术上的突破，还大大提升了工作效率。在传统工作模式中，许多重复性、劳动强度大的任务需要大量的时间和精力，而生成式AI的出现则能够替代这些繁琐的工作，将更多时间和精力集中在更具创造性和价值的事务上。这种高效且智能的工作方式，必将成为未来企业竞争力的关键因素。
生成式AI不仅为企业带来了效率提升，也为商业模式的创新提供了动力。在数字化转型的背景下，企业正在通过智能化手段重塑传统产业，而生成式AI恰恰是这一过程中不可忽视的重要力量。借助生成式AI，企业能够实现自动化生产、精准营销、智能客服等一系列创新应用，全面提升企业运营效能。
以智能客服为例，传统的客服模式往往依赖人工解答，效率低下且无法24小时响应。通过生成式AI，企业能够实现24小时不间断的自动化客服服务，AI系统能够根据客户的提问和历史数据生成精准的回复，大大提高了客户满意度。AI还能根据用户的反馈优化自己的答复，逐渐提升服务质量，从而进一步增强企业与客户之间的互动和信任。
在营销领域，生成式AI同样展现出了强大的潜力。通过对用户行为和兴趣的分析，生成式AI能够为企业提供定制化的广告创意，自动生成针对特定人群的营销内容，并及时调整策略以提高广告的转化率。更为重要的是，生成式AI能够实时分析市场趋势，帮助企业预测消费者需求，及时调整产品策略，使企业能够在竞争激烈的市场中始终保持领先地位。
生成式AI还对创新产品的设计与生产产生了深远影响。许多企业已经开始借助AI系统生成创新产品的设计方案，从而缩短了产品研发周期。比如，在汽车行业，AI可以根据消费者需求和市场趋势生成新车型的设计方案，减少了人工设计所需的时间和成本。而在制造业中，生成式AI能够根据生产数据优化生产流程，提高生产效率，减少浪费，帮助企业实现智能化生产和绿色制造。
随着生成式AI技术的不断成熟，其潜力无疑是巨大的。对于个人用户来说，生成式AI也能够为他们提供更加便捷的服务体验。例如，基于AI的语音助手可以生成个性化的日程安排、工作提醒等内容，提高个人工作和生活效率。AI写作工具已经在新闻、博客、广告等领域得到了广泛应用，通过自然语言生成技术，AI能够自动撰写内容，节省大量时间与精力，让创作者更专注于创意和策略。
总体而言，生成式AI正在深刻改变各行各业的运作方式，它不仅加速了技术进步，也推动了企业、行业乃至社会的创新与变革。无论是提升生产效率，还是推动商业模式创新，生成式AI都扮演着至关重要的角色。随着技术的不断突破，未来的生成式AI必将带领我们进入一个更加智能、便捷的新时代，成为各行各业实现数字化转型、拥抱未来机遇的核心驱动力。
在这场科技变革的浪潮中，企业应当积极拥抱生成式AI，充分挖掘其应用潜力，打造更加高效、创新和智能的业务模式。而对于个人用户来说，也应抓住这一时代机遇，利用AI工具提升个人竞争力，迎接未来的智能生活。
AI驱动的表观遗传学：开启精准医疗新纪元
AI科技引领表观遗传学探索，精准医疗的新篇章
在生物科学的前沿，林雪平大学的研究团队以人工智能为驱动，成功开发出了一种突破性的技术，为个性化医疗带来了前所未有的可能性。 借助于75,000多名人类样本的表观遗传数据，他们的AI神经网络模型——自动编码器，犹如基因开关的精密调控器，揭示了复杂生物数据的深层关联。
表观遗传学：基因表达的隐形密码
表观遗传学，这个影响基因活性的关键领域，如同基因开关的电源管理，受饮食、吸烟和环境因素的微妙影响。 林雪平大学的研究者们通过自动编码器，不仅能够准确判断个体的实际年龄和吸烟状态，还挖掘出与特定疾病相关的全新标记，如与呼吸系统疾病和DNA损伤相关的关键指标。
AI智能，解锁个性化医疗
由转化生物信息学教授Mika Gustafsson领导的团队，致力于构建透明的AI模型，让科学家们能理解其背后的生物学逻辑。 他们利用自动编码器发现的特征，正在构建能够识别环境影响因素的模型，为个体提供定制化的治疗和预防策略。 Mika Gustafsson教授强调，这种方法超越了传统知识的限制，旨在揭示疾病的生物学机制。
突破性研究：NCAE与DNA甲基化自动编码器的协作
在深入研究中，NCAE（网络相干DNA甲基化自动编码器）展示了强大的数据驱动能力。 通过分析大规模组织数据，NCAE揭示了前所未见的基因甲基化特征，这些特征在预测风险因素（如衰老和吸烟）和疾病（如系统性红斑狼疮）上表现卓越，甚至超越了现有模型。
迈向精准医疗的未来
这项研究不仅为精准医学开辟了新的探索路径，还展示了AI在生物医学领域的无限潜力。 通过自动编码器，我们能够洞察表观遗传学的复杂网络，为疾病的早期识别和治疗策略的制定提供强有力的支持。
领跑新周期！高通8295/8255上车，这家厂商已经整装待发
围绕高通下一代8295/8255平台，市场争夺战已展开，各大域控制器厂商与汽车软件厂商推出解决方案，以捕捉高性能SoC带来的市场红利。 诚迈科技子公司智达诚远基于高通8295/8255平台，已完成中间件产品开发，推出智能座舱域软件平台FusionEX7.0。 此平台引领智能座舱系统从单一功能向产品融合、沉浸式体验的3.0阶段转变，同时推动舱驾一体、中央计算成为行业趋势。 AI算力高达30TOPS的高通8295，成为车企提升智能座舱功能体验的关键。 未来，3D交互结合车内外场景与多模态，如全息、AR、VR等，将显著提升用户体验。 汽车人机交互从2D被动状态向3D沉浸式体验转型，3D化设计为人机交互带来顺畅、自然的体验。 实现高质量3D HMI需复杂技术支持，涉及图形渲染、动画处理、语音识别、眼球追踪和语音控制。 智达诚远围绕视觉3D交互、多模态交互打造系统级解决方案，提供丰富3D车载套件，联合生态企业快速实现量产级3D HMI方案。 基于2D/3D多屏融合技术，智达诚远支持2D交互生态导入，确保汽车厂商实现从2D到3D技术升级。 随着汽车电子电器架构升级、3D、多模态交互技术应用，智能座舱向乘客为中心的第三生活空间迈进。 汽车电子电器架构朝中央计算-区域控制架构演进，借助充足计算资源、SOA软件架构和超高速带宽，大模型、生成式AI等技术上车，推动座舱体验持续进化。 智能座舱发展转向场景多样化、体验个性化，整车厂面临打造特色车型、保持风格一致性和降低成本的挑战。 SOA的软硬件分离技术有效解决系统软件开发复杂性问题，通过服务组合打造更多智能座舱场景，实现整车OTA持续更新个性化体验。 智达诚远专注于智能汽车软件解决方案，已打造整车SOA服务框架及融合协议栈方案。 FusionEX7.0智能座舱域软件平台支持软硬分离和模块化设计，适配主流车规级芯片，包括高通8295/8255，为座舱功能打造和升级提供关键支撑。 FusionEX7.0包含37个系统安全稳定模块、49个汽车业务应用子模块，支持SOA服务框架，并融入动态资源管理技术，确保系统运行在最优状态。 平台提供2000+核心底层软件Patch，加固启动、安全、存储、多媒体、显示、摄像头等模块。 四大创新软件引擎，包括AI视觉、智能语音、HMI增强显示、自定义车载互联，引领从2D到3D HMI的技术升级。 随着大模型的兴起，3D数字人重要性提升，未来智能座舱内配置基于大模型交互的3D数字人，提供更智能、拟人化的决策支持。 智达诚远提供针对GPT交互模式的智能座舱解决方案，在车机端实现数字人相关模型设计、开发、压缩优化、移植以及系统调优，助力汽车厂商形成数字人的“决策脑”。 高工智能汽车数据显示，2022年中国市场乘用车智能数字座舱搭载量同比增长40.59%，搭载率为39.89%。 未来，智能座舱搭载量将持续增长，向中低端车型渗透。 系统供应商能实现降本增效和快速量产交付，有望成为新汽车供应链体系的关键角色。
人工智能竟能预测癌症起源，癌症诊疗新纪元就此开启？
说到人工智能（AI），相信大家一定很熟悉吧。
随着 科技 的发展，人工智能已经运用到了我们生活的方方面面。
作为一种新兴的颠覆性技术，AI在手机、人脸识别、围棋等领域都有造诣。
但是，大家知道AI在医疗领域也有涉猎吗？
一直以来，“AI+医疗”都是科学家们研究的重点。
它不仅可以减轻医疗的负担，同时也可以减少误诊漏诊的发生。
那么接下来让我们去看看，AI在医疗领域的运用如何。
人工智能和癌症
1 原发不明癌症：找不到原发点的癌症
原发不明癌症（CUP，Cancer of unknown primary）即 肿瘤起源的原发性位点并不能确定。
在现代精准医疗诊疗体系中，有一类患者在就医时其肿瘤组织已经发生转移，且通过现有的检测方法无法找到其肿瘤组织的原发灶，从而无法对其进行标准化治疗，这部分患者生存期短，生存率低，我们称其为“原发不明癌症”患者。
2 用人工智能寻找肿瘤起源
2021年5月5日，哈佛医学院 Faisal Mahmood 团队在《Nature》发表的研究报告中显示，科学家们开发出了一种人工智能（AI）系统，能利用常规获得的组织学切片来 准确寻找转移性肿瘤 的起源，同时还能产生一种“鉴别诊断”策略，用于对原发性不明癌症患者进行诊断。[1]
用TOAD算法
寻找癌症
人工智能（AI）尤其是深度学习（DL）能够大批量地处理高维数据，在哈佛医学院的研究中，AI就能够利用患者组织学切片来寻找转移性肿瘤的起源，同时还能针对原发不明原因的癌症患者产生一种鉴别诊断策略。
这种 基于深度学习的算法 被称之为TOAD算法，能同时识别肿瘤到底是原发性的还是转移性的，还能 预测其起源的位点 。
研究人员利用约2.2万个肿瘤病理学切片来训练该模型，随后在6500个已知的原发病例中检测TOAD算法，并分析越来越复杂的转移性癌症病例，以此来建立针对原发不明癌症的AI模型。
对于已知原发性起源的肿瘤而言，该模型能准确地在83%的时间里正确识别癌症，并在96%的时间里将诊断列入前三名的预测结果中。
然后，研究团队在317个原发灶不明癌症中测试了该AI模型，结果发现该AI模型的诊断与病理学家的一致率为63%，前三名诊断一致率为82％。
AI+医疗
未来的路还很长
AI医疗在未来的
3大发展优势
癌症诊断：
减少诊断“假阳性”
在诊断方面，传统方式是通过计算机辅助检测系统（CAD）进行诊断，这需要专家对数据进行预处理和筛选，以及手工定义诊断规则和相关图像特征，由于过分依赖专家预先设定的标准参数进行诊断，所以容易出现假阳性的情况。
而AI深度学习算法则 可以依靠海量数据自主学习专家的诊断方法，独立自主地处理图像并对疾病进行诊断。
自动提取图像特征：
发现肉眼难以观察到的改变
因为专家在常规阅片时，难以识别如此之多的定量资料，而AI能够同时处理大规模定量资料并建立相关性，并且每一次分析具有可重复性。
例如，肺部的良、恶性结节相似度高，难以肉眼准确区分。
AI能够自动提取影像学生物标志物特征， 检测出人眼难以发现的微小结节， 同时降低假阳性，进而对肺部结节进行鉴别，并将肿瘤风险评估、鉴别诊断、预后预测及治疗疗效相联系。
肿瘤监测及治疗疗效预测：
辅助专家实时监测肿瘤
在肿瘤治疗疗效的监测中，肿瘤体积的变化是重要的评价指标。 当肿瘤体积明显缩小时，肉眼可以识别，但如果只是肿瘤质地改变、瘤内异质性改变时，肉眼难以识别。
AI则可以通过处理治疗不同时间节点的MRI/CT图像，学习并提取相应肿瘤质地及异质性改变特征，准确识别肿瘤改变的区域，并给出肿瘤内部变化的热点图，进而辅助临床专家对治疗疗效进行判定。[2]
AI医疗未来3大难点
数据可及性：
缺少数据支撑
可靠的AI模型需大量高质量训练数据支撑，但很多医院或研究机构出于研究保密或患者隐私保护，很难实现数据共享，数据的“孤岛现象”是困扰AI临床应用的关键问题。
模型泛化性：
数据无法通用
泛化性指模型对未训练数据的预测能力，即A医院数据获得的模型在B医院预测的准确性。
模型的泛化性主要受限于数据本身的一致性和数据标签注释的主观性。
不同的拍照设备、光照条件和个体间差异将影响图像数据的一致性，不同的检验仪器、检验试剂也对临床数据影响较大。
结果可解释性：
无法显示参数运算过程
AI尤其是DL因为其内部决策过程被成千上万的训练参数所掩盖，所以实践中AI算法的权重和特征通常是不可解释的，因此，临床医师很难充分把握模型的工作过程和具体影响因素。[3]
当然，以上研究结果只是使用全切片图像来进行人工智能辅助的癌症起源预测的第一步，目前AI在肿瘤领域的应用尚处于初步 探索 阶段。
相信将来会有越来越多的AI医疗数据来建立算法，同时随着AI在不同疾病上的应用经验积累，我们期待AI在诊断水平上会有更大的提升，未来或有望让诊断过程标准化并改善当前的癌症诊断策略。
参考文献：
[2]袁紫旭, 徐挺洋, 姚建华,等. 人工智能在恶性肿瘤诊治中的应用[J]. 中华实验外科杂志, 2019, 36(2):203-207.
[3]Zhu W, Xie L, Han J, et al. The Application of Deep Learning in Cancer Prognosis Prediction[J]. Cancers (Basel), 2020, 12(3): 603. DOI:10.3390/cancers