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。中国医学会的一份误诊数据资料显示，中国临床总误诊率为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，促进行业专用设备发展，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。　　在国家卫生计生委、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”机器人在国家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。

推理技术与实体经济融合领域

推理技术与实体经济融合领域　　推理技术包括常识推理、计算推理、逻辑推理、推理等。常识推理指的是机器在没有任何背景学习情况下进行常识的推理。对于对话机器人来说，推理是实现智能对话的技术基础，但当前这项技术还远不够成熟。谷歌、苹果、微软、百度、科大讯飞的对话型机器人都在向这个目标努力，让机器具备基本的推理、学习相关的计算能力、逻辑能力，而AlphaGo就是这个层次的典型应用。 　　推理技术根据具体领域的标准化规则可以在人工智能领域发挥到智慧的，将若干推理技术叠加在一起为未来的通用人工智能打下了基础。未来可以实现软件开发的人工智能化，即由人工智能来开发软件。这对于我国2017年1.7万亿产出规模的软件产业来说无异于再造一个软件产业，而软件工程师的主要工作将变成开发人工智能自动开发软件。

华为机器视觉产业发展战略

机器视觉产业发展

战略一：积极投入全栈全场景的AI研究

　　华为在“全栈、全场景”的AI战略牵引下，将持续投资在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域的基础研究，积极面向建设开放生态，加才培养和内部效率提升；把AI思维和技术引入现有产品和服务，打造面向云、边缘和端等全场景、独立以及协同的全栈解决方案，提供充裕、经济的算力资源和简单的全流程AI平台。

　　战略二：重构产业架构，加速智能升级

　　1)华为通过重定义技术架构，让设备和算法解耦，构建开放式的平台。前端摄像机软件定义(HoloSensSDC)，按需加载，让通用摄像机秒变摄像机。后端视频存储(HoloSensIVS)，以全云架构，多算法融合，打通数据孤岛，实现算力、算法、数据和任务协同。

　　2)智能视频算法和应用商城HoloSensStore，以全新交易模式和生态模式，实现使用者和双向沟通，让交易得以远程、在线、完成。