特朗普慌了?中美AI頂層之戰或將打響,醫療領域早已劍拔弩張……
自詡為人工智慧領導者的美國以白宮之名,釋出了以維護人工智慧統治力為主旨的行政命令。該方案囊括政策、目標、責任、政府投資、AI資源五個維度,對研發能力、資源分配、審批流程、道德標準、人才培養等人工智慧產業關注的重要問題進行了說明。
美國的人工智慧技術實力毋庸置疑,至今為止無人能出其右。不過來自地球各經緯的研發團隊眾多,對於這一仍在前進中的技術,任何團隊都擁有後來居上的可能。
自特朗普就職以來,類似的綢繆已不是常事。但這一次直指技術的政治命令無疑為AI企業注入一針強心劑,頗有將AI冠以與“網際網路時代”同樣偉大的“時代”頭銜之勢,其中的緊迫感可想而知。
人工智慧能擔負這一時代的重任,帶來生產力的又一次變革?至少在醫療方向,人工智慧創業者們堅信如此,並正不斷努力。在這一領域,中美之間的爭奪戰早已打響。
通過國家權力,美國能做什麼?
對於一項新興技術,政府層面的影響對AI的發展至關重要。而爆發於網際網路浪潮下半場的醫學人工智慧自活躍之初便面臨著成熟的監管體系,沒有傳統器械、醫藥狂野的發展期,其一舉一動都擁有著嚴格的監管條例。這裡,我們從資料和審批兩個角度來思考未來的可能。
對於人工智慧技術而言,演算法、算力、資料是其核心三要素,而核心中的核心乃是資料。任何演算法都需經過資料的洗禮,而資料的質量,完備程度,準確程度等直接決定了AI在實戰中的表現。所以無論中美,扼住了資料的來源便是扼住了人工智慧發展的咽喉。
在本次行政命令的第二部分提到:“ Enhance access to high-quality and fully traceable Federal data, models, and computing resources to increase the value of such resources for AI R&D, while maintaining safety, security, privacy, and confidentiality protections consistent with applicable laws and policies。”(增強對高質量和完全可追溯的聯邦資料,模型和計算資源的訪問,以增加此類AI研發資源的價值,同時保持符合適用法律和政策的安全性,安全性,隱私和機密性保護)。“ Enhance access to high-quality and fully traceable Federal data, models, and computing resources to increase the value of such resources for AI R&D, while maintaining safety, security, privacy, and confidentiality protections consistent with applicable laws and policies.”(增強對高質量和完全可追溯的聯邦資料,模型和計算資源的訪問,以增加此類AI研發資源的價值,同時保持符合適用法律和政策的安全性,安全性,隱私和機密性保護)。這兩條內容毫無保留的反應了美國政府為推進AI發展而將在資料方向做出的努力。
相比而言,中國並沒有落後,相反,在國家藥品監督管理局的率領之下,我們正走著一條獨立創新的道路。2018年,肺結節與眼底的資料庫已初步建立完畢,許多AI產品也通過了MNPA二類器械認證,三類器械的審批流程即教程也已對外公佈……
種種行為表明了國家推動技術創新的決心,但在新的挑戰下,國家是否會打出新的組合拳,開放公開資料庫或放寬審批以推動AI商業化發展,進而通過市場增加AI領域的人才與資金投入?我們不得而知,但審批政策的推進以及同美國類似的資料標準化與脫敏等行業標註的制定將成為藥監局發力的主要放下,即“穩中求進”。
談及審批,相比於國內過去的CFDA相比,FDA有著更豐富的經驗積累。至今為止,FDA已經批准多款AI產品,包括美國Aterys的腫瘤學AI產品、Viz.ai的腦中風AI產品,以色列Aidoc腦部影像分析AI產品,即華裔團隊Subtle Medical (深透醫療)的PET相關AI產品。
企業 |
國家 |
功能價值 |
Arterys |
美國 |
腫瘤學AI,應用在心臟、肝臟、肺部、心臟部分。2017年獲得FDA認證,肝臟和肺臟AI2018年獲得FDA510(k)許可,幫助臨床醫生快速測量和跟蹤MR和CT中器官病變和結節 |
Viz.ai |
美國 |
分析CT產出的造影劑影像,評估腦中風程度 |
IDx |
美國 |
FDA批准的世界上第一款人工智慧醫療裝置IDx-DR,內建攝像頭拍攝患者眼睛的照片,用於檢測糖尿病視網膜病變 |
Imagen Technologies |
美國 |
OsteoDetect使用AI演算法來幫助醫生以更快的速度確定腕骨骨折和骨折位置 |
DreaMed Diabetes |
美國 |
基於AI的糖尿病治療決策支援軟體 |
Cognoa |
美國 |
II類診斷醫療裝置,以AI輔助篩查自閉症 |
Zebra Medical Vision |
美國 |
通過心電圖門控技術的CT掃描影像,分析冠脈鈣化評分 |
Aidoc |
以色列 |
分析患者的腦部CT影像,評估疑似急性顱骨出血的可能,幫助反射醫生優化工作流程 |
iCAD |
美國 |
可偵測乳房密度,協助乳腺癌早篩 |
Max Q |
以色列 |
分析無顯影的斷層掃描腦部CT片子,診斷顱內出血 |
Subtle Medical |
美國 |
2018年12月獲得FDA認證的Subtle PET可幫助PET大幅提升成像速度,減少造影劑使用 |
國內的企業在審批方向也絲毫不敢懈怠,除了爭取創新器械認證、NMPA二類器械審批資格,不少企業也向FDA進行了產品申報,並且獲得了一定成果。除了2018年諸多獲得二類器械審批的人工智慧公司外,在2018年末,樂普醫療的心電圖人工智慧自動分析診斷系統“AI-ECG Platform”獲得美國FDA批准,成為國內首個在FDA獲批的心電AI產品。
醫療領域融資,中國遙遙領先
雖說僅2018第一季度,美國AI初創公司便捲走了19億美元的風投資金,但從前三個季度的統計數字看,流入醫療的部分寥寥無幾。經蛋黃研究院資料顯示,統計2018年1月至8月區間資料,美國醫療人工智慧初創專案僅14個,總融資額約為4.70億美元,而國內有55個,總融資額7.92億美元。
從整體融資趨勢看,美國專案雖少,但單次融資金額較大,專案較為成熟,分佈也比較均勻。反觀國內,大部分AI產品聚集在人工智慧醫學影像領域領域。排開依圖醫療2億美元,雲知聲近2億美元的融資額,其他53個專案的融資總和不足美國融資14個專案融資總和。
但從創業公司的層面上看,中美的投資均各有優劣。美國各專案融資金額雖大,但前期專案的缺乏意味著沒有足夠的新鮮血液參與競爭,這並非一個前沿技術應有的樣子;中國新專案雖多,但呈現影像聚集的趨勢,競爭理解,而新藥研發、醫院管理等技術則缺乏鮮有人蔘與。
中美醫療AI公司佈局情況(資料來源於劉士遠在首屆醫學影像大會的分享)
歸根結底,商業化困難是中美共同面臨的問題,也是限制資金流入的核心。就如騰訊AI實驗室負責人範偉博士所言:“我們專注研發,暫不考慮商業化。”人工智慧雖已火了數年,但也僅僅是數年而已。
對此,我們可以看到, 在第四部分“政府在人工智慧的投資與開發”章節中,作者提出:“人工智慧專案負責人所負責的專案將視為優先事項,並擁有優先獲得預算研發資金的資格。” 這將解決僅次於資料的專案資金問題。或許,我們可以在新的一年中從更多的領域看到美國人工智慧初創專案的身影。
作為希望的獨角獸們,雙方都有哪些對比
近日,CB Insights公佈了全球AI百強榜單。其中的6家中國公司榮譽入選,分別是商湯、依圖、曠視、Momenta、地平線與第四正規化。
如果說創業公司代表了一個領域的活力,那麼獨角獸則是一個領域的希望的象徵。在入榜的11家獨角獸中,有5家來自於中國,另外5家來自於美國,雙方打成平手。
公司 |
領域 |
國家 |
最高估值(億美元) |
商湯科技 |
安防、自動駕駛 |
中國 |
45 |
依圖科技 |
安防 、金融、醫療 |
中國 |
23.65 |
第四正規化 |
金融、 保險、 網際網路 |
中國 |
12 |
曠視科技 |
面部識別 |
中國 |
10 |
Momenta |
環境感知、自動駕駛 |
中國 |
10 |
UiPath |
企業科技 |
美國 |
30 |
Automation Anywhere |
企業科技 |
美國 |
26 |
C3 |
工業 |
美國 |
15.64 |
Butterfly Network |
醫療 |
美國 |
12.5 |
Pony.ai |
自動駕駛 |
美國 |
10 |
Graphcore |
半導體 |
英國 |
17 |
在這些企業中,商湯、第四正規化與依圖均在醫療領域進行了相應的佈局,而依圖更是將其作為核心業務,並單獨成立了依圖醫療用以開發人工智慧在醫療中的應用,在肺結節影像、自然語義處理等均取得了重大成就。近日,國際知名醫學科研期刊Nature Medicine(《自然醫學》)線上刊登了一篇題為《使用人工智慧評估和準確診斷兒科疾病》(Evaluation and accurate diagnoses of pediatric diseases using artificial intelligence)的論文,該實驗便是採用了依圖的NLP技術。
所以,特朗普這一行為雖激進但仍屬合理,一貫的美式驕傲怎能讓其忍受平起平坐的委屈?
FAAGE與BAT都進行了怎樣的佈局
即便在創新方面,中國已經有了足夠的資本抗衡。但在進行實力對比時,我們必須考慮矽谷FAAGE這樣的世界巨擘,Google更是在其中灌注了龐大的精力。
2018年11月,DeepMind宣佈旗下的健康部門DeepMind Health、以及負責推進“Streams”(幫助醫生更快識別和診斷患者病情的移動APP)團隊將調整合併到Google 最新成立的“Google Health”部門中。原子公司DeepMind Health將不再作為獨立品牌存在,但是,DeepMind的其他部門仍將保持獨立。
與之相比BAT在人工智慧領域的佈局同樣沒有落下的痕跡。
在醫療人工智慧方向,騰訊將其視為打通To B路徑的重要佈局,除了核心的騰訊醫療AI實驗室,相關的優圖實驗室、AI lab也為騰訊的醫療AI版圖獻計獻策。2018年末,騰訊再獲“數字診療裝備研發”重點專項,開發人工智慧輔助臨床決策支援系統(AIACDSS),屆時,騰訊將從科研合作中獲得大量的訓練資料以及AI開發經驗,而騰訊雲也將因此在AI醫療中發揮更為深度的作用。
阿里則藉助其強大的雲服務部署了ET工業大腦、ET城市大腦、ET農業大腦、ET醫療大腦。在醫療領域,阿里雲致力於同醫療領域的參與者一起,專注,謹慎,聰明的應用資料智慧,來協助醫生,護士為患者提供更好的醫療服務,挽救更多生命。
百度的AI實力一直名列世界前茅,擁有強大的計算實力。在絕大多數AI影像演算法為遷移演算法的大前提下,專注於計算技術覺、無人駕駛技術的百度想要進入醫療AI領域非常輕鬆,關鍵要看是否有必要對這一領域進行直接投資。目前,百度靈醫已在醫療領域隱隱發力。
如今,美國的優勢已經不如以往那樣明顯,而FAAGE本身也因為壟斷、資料等原因不斷給聯邦政府製造問題,剛拿下美國“貼吧”Reedic的騰訊更顯BAT併購全球的野心,無論從哪個角度,要守著美國在前沿技術的霸主地位,刻不容緩。
回顧華為、中興,美國的不安可能訴諸於法
雖說中美人工智慧技術的差距在不斷縮小,但美國仍擁有控制中國行進的手段。
動脈網記者瞭解到,在醫療人工智慧領域,幾乎所有的企業均使用了英偉達、英特爾的晶片(或雲端計算)為訓練演算法提供算力支援。深思考雖自行研發了AI醫療相關的晶片,但在訓練演算法時依然離不開英偉達的支援。
華為並非首次被美國以法律手段限制的企業,過去十年中,美國的司法和監管機構已對數十家大型外國公司發起了治外執法,曾經的法國電力巨頭阿爾斯通就曾因美國司法部的干涉而終究被GE收購。
雖然晶片行業具有很高技術壁壘,研發週期長,對資金、團隊的要求非常高,而美國已積累的豐厚優勢。但特朗普確實怕了,華為釋出的5G晶片崛起嚴重影響了美國網際網路技術的統御地位,特朗普真正害怕的,可能是下一個“華為”。
所以,特朗普的行政命令同樣需要引起國內各企業的重視。在國家層面的競爭中,科學是有國界的;一榮俱榮,人工智慧發展還需各企業共同努力。