1.       数字医疗

1.1.         20世纪的“现代医学”得益于史无前例的科学突破，使得医疗的方方面面都得到改善，让人类预期寿命从1900年的31岁提高到2017年的72岁

1.2.         现有的医疗数据库和流程将实现数字化

1.2.1.           患者记录

1.2.2.           药效

1.2.3.           医疗器械

1.2.4.           可穿戴设备

1.2.5.           临床试验

1.2.6.           监测医疗质量

1.2.7.           监测传染病传播

1.2.8.           跟踪药品和疫苗供应

1.2.9.           放射学

1.3.         药物使用的完整数据库将有助于医生和AI能够学习每种药物的适当使用条件，以实现更高的疗效并避免错误

1.4.         除了现有的医疗数字化外，革命性的新技术从发明时就是数字化的

1.4.1.           可穿戴设备可以持续监测心率、血压、血糖，以及越来越多的信号，汇集成巨大的数据库

1.5.         在医学研究中，突破性的新技术与生俱来即是数字化的

1.5.1.           颠覆生物学的DNA测序产生的就是关键的基因数字信息

1.5.2.           数字聚合酶链反应（dPCR）技术可以准确地检测病原体（例如新冠肺炎）和基因突变（作为癌症标志物）

1.5.3.           下一代测序（NGS）可以快速做出人类基因组测序，而基因测序数据非常庞大，AI能够读透，而人类无法阅读

1.5.4.           CRISPR是突破性的基因编辑技术，未来有可能根除许多疾病

1.6.         AI学习是经过海量数据而不是经过概念的

1.6.1.           治愈癌症是一项艰巨复杂的任务，人工智能医疗应该从拥有大数据集而且适合AI的较简单的任务开始

1.7.         AI更适合的领域

1.7.1.           药物和疫苗研发

1.7.2.           可穿戴设备的数据采集

1.7.3.           DNA测序的应用

1.7.4.           放射科的辅助看片

1.7.5.           病理科的辅助诊断

1.7.6.           用精准医疗作为医生助手

1.7.6.1.            AI和人相辅相成

1.7.6.2.            不要过于激进，一开始就要取代医生或科学家

2.       传统药物及疫苗研发

2.1.         人类用了100多年时间，才完成了脑膜炎疫苗的研制和改进

2.2.         研发药物时，第一步先要理解病毒蛋白质（氨基酸序列）是如何折叠成独特的3D结构的

2.3.         针对某种病原体的小分子药物发明，是通过将治疗分子附着在病原体上来抑制其功能而起作用

2.3.1.           第一步，利用mRNA序列推导病原体的蛋白质序列

2.3.2.           第二步，探索该蛋白质序列的三维结构（蛋白质折叠方式）

2.3.3.           第三步，确定三维结构上的靶点

2.3.4.           相当于摸清锁的结构

2.3.5.           第四步，生成可能有效的靶向分子，然后从中选择最佳临床前候选药物

2.3.5.1.            相当于打造一把适配的钥匙

2.3.6.           这是一个漫长的试错之旅，而且需要科学家具备强烈的直觉、丰富的经验和好运气

2.4.         AI将大幅提升药物的研发速度，降低研发成本，为患者提供更多价格在可承受范围内的特效药，帮助患者活得更健康、更长寿

2.4.1.           科学家还可以充分利用AI的优势，发明新的化合物

2.4.2.           AI可以锁定一些靶向分子可能附着的靶点

2.4.3.           除利用计算机模拟进行研究的“干实验”外，还有一种“湿实验”，即在实验室培养皿中对人体细胞展开药物测试

2.4.4.           在今天，由机器人来主导这类实验，会比由实验室技术员来操作更加高效，而且可以采集到更多的数据

2.4.4.1.            实验室机器人，无须人工干预，就能进行24小时全天候的重复实验，这将大大加快药物的研发速度

2.5.         2020年，DeepMind公司针对蛋白质折叠研究（药物研发的第二步），推出了蛋白质折叠预测软件AlphaFold

2.5.1.           这是迄今为止AI在科学领域最伟大的成就

2.5.2.           AlphaFold已经证明了它模拟未知蛋白质三维结构的能力，其准确性与传统方法不相上下

2.5.3.           AlphaFold的出现，提供了一种快速扩大人类已知蛋白质数量的方法，被视为“解决了困扰生物学界50年之久的巨大挑战”，是一项划时代的突破

2.5.3.1.            传统方法成本高、耗时长，而且只能解析所有蛋白质结构中不到0.1%的部分

2.6.         蛋白质是生命的基石

2.6.1.           对于人类来说，蛋白质的氨基酸序列如何折叠成3D结构，从而成为生命活动功能执行者的整个过程，仍是一个谜

2.6.2.           解开这个谜，不仅具有重大的科学意义，对医学领域也有极高的价值

2.6.3.           一旦掌握了蛋白质的三维结构，“药物再利用”就成了一种能够帮科学家快速找到有效治疗手段的方法，即尝试每一种已经证明对一些小病安全、有效的现有药物，看看其中哪些药物可能成功嵌入当前病毒的蛋白质三维结构

3.       精准医疗

3.1.         精准医疗，指依据患者的个人实际情况，为其定制最适宜的治疗方案，而非盲目使用某种重磅药物

3.2.         随着包括患者病史、家族病史以及DNA序列等在内的数据越来越多地被AI系统采集，精准医疗的思想也会被越来越多地实现

3.3.         AI对医疗行业的覆盖，需要循序渐进地推进

3.3.1.           即便是高度依赖人类医生审慎判断和灵活操作的复杂手术，AI也能在其中发挥作用

3.4.         可穿戴设备将为AI在医疗领域的发展提供沃土

3.4.1.           住上带有温度传感器的房间，用上智能马桶、智能床铺、智能牙刷、智能枕头，还有各式各样的隐形设备

3.5.         AI有助于人类长寿，它不仅会帮助我们活得更久，而且会提升我们的生活质量

3.5.1.           AI将利用大数据和个性化数据，为每个人提供定制化的营养和膳食计划、睡眠和运动建议，以及药物和诊疗方案，从而达到延年益寿的效果

3.5.2.           先进的生物技术将不再是超级富豪“返老还童”的特权，而是所有人都有机会享受的福利

3.5.3.           随着医学、生物学和AI领域的技术迭代与升级，人类的寿命可能会延长20年

4.       机器人技术

4.1.         精准复刻人类的视觉、运动和操控能力是机器人技术的基础

4.2.         机器人技术的落地难度要大得多

4.2.1.           因为机器人领域的问题，无法通过直接把数据“投喂”给深度学习算法就能“简单粗暴”地解决，而是涉及复杂操控、精细运动及合理规划等多个环节，同时需要机械工程部件与具备AI的感知系统、精细运动控制系统之间的相互配合

4.3.         机器人领域的计算机视觉技术已经趋于成熟

4.3.1.           用于老年人安全监测

4.3.1.1.            老年人手里的机器人助手，可以在发现老年人遇到困难时，快速拨打监控中心的电话

4.3.2.           流水线作业检测

4.3.3.           能源及公共运输行业的异常情况监测

4.4.         机器人移动平台

4.4.1.           自主移动机器人有可能到达任何地方，自主导航，成群结队地高效作业

4.4.2.           机械臂将拥有柔软的皮肤，能够抓取易碎的物体，然后通过反复的试验以及对人类的观察，学习承担新任务、掌握新技巧

4.5.         工业应用

4.5.1.           已经有许多工厂、仓储和物流企业开始使用AI和机器人技术

4.5.1.1.            机器人智能质检、移动平台和机器人分拣系统是第一批落地的技术应用

4.5.1.2.            工厂及仓储的自动化可能无法在短期内实现

4.5.1.2.1.             原因在于，部分工作仍然离不开人类精确的手眼协调能力，以及面对不同状况甚至全新环境时灵活机动的应变能力

4.5.2.           如今，机器人可以拾取、移动、操控各种各样的物体

4.5.2.1.            让机器人把测试样本运送到实验室，以减少一线医务人员接触病毒的机会

4.5.2.2.            为科学家和医务人员节省宝贵的时间，还能消除由于人的主观因素所造成的误差，降低人类感染病毒的概率，为未来自动化实验的迭代升级收集有价值的数据

4.5.3.           未来，多种机器人将能够协同工作，执行复杂的规划工作，从容应对错误和异常状况的发生

4.5.3.1.            机器人还将在酒店承担保洁、为顾客送洗衣服、搬运行李以及提供客房服务等工作

4.5.3.2.            在办公大楼，化身为迎宾人员、安保人员、清洁工；在商场，负责清洁地面、整理货架

4.5.3.3.            在机场、酒店、办公大楼的信息服务台，负责回答问题、指引方向

4.5.3.4.            未来的家用机器人将变得更加智能

4.5.3.4.1.             全自动洗碗机器人，它将自主完成清洗、消毒、烘干以及整理工作

4.5.3.4.2.             烹饪机器人，它会自动处理食材，完成煎炒烹炸，然后端出一盘美味的菜肴

4.5.4.           农业领域是机器人技术触手可及的“低垂的果实”

4.5.4.1.            在田地里，无论什么作物，其播种、施肥、撒药除虫的过程大都非常相似

5.       AI时代的数字化工作

5.1.         它的存在提升了人类工作的灵活性和生产力，改变了人们的生活习惯

5.1.1.           其实很多事情都可以在线上完成，而且效率更高

5.2.         更有效率的虚拟会议

5.2.1.           疫情期间，Zoom等视频会议软件的用户激增，这些软件一跃成为维持世界正常运转的重要工具

5.2.2.           人们通过软件协同办公、举办婚礼，还有数百万学生在线上进行学习，这些都是历史性的创举

5.2.3.           商务会议将通过自动语音识别技术实现存档和转录，所有过去的会议都将有迹可循，而不会成为过眼云烟

5.3.         AI虚拟化身

5.3.1.           利用DeepFake技术生成一段以假乱真的换脸视频，远比在现实里复现一个人要容易得多

5.3.2.           虚拟教师可能会给课堂带来更多的活力

5.3.3.           虚拟客服人员可以与用户展开个性化的对话，最大限度地提升客户的满意度

5.3.4.           虚拟推销员可以根据用户画像优化提案，增加公司的营业收入

5.4.         根据历史经验，自动化进程的推进，往往发生在经济危机与技术成熟这两个条件同时满足的情况下

5.4.1.           一旦企业开始用机器人取代人类员工，尝到了机器人员工的“好处”，企业就很难再回头去考虑雇用人类员工了

5.4.2.           机器人不会生病，不会罢工，更不会因为工作有危险而提出加薪的要求