騰訊發布醫療AI產品支持腫瘤早篩并成立實驗室

　　8月3日，騰訊發布了其首個醫療AI產品“騰訊覓影”，將食管癌早期篩查作為首個進入臨床預試驗的項目。同時，騰訊還宣布發起成立了人工智能醫學影像聯合實驗室，中山大學附屬腫瘤醫院（廣東省食管癌研究所）、廣東省第二人民醫院、深圳市南山區人民醫院成為首批加入聯合實驗室的合作醫院。

　　騰訊發布醫療AI產品支持腫瘤早篩；斯坦福教授加盟匯醫慧影；Adobe 利用AI打造個性化營銷 | AI掘金晚報

　　據 了解，食管癌是常見惡性腫瘤之一，由于缺乏足夠的認知和有效的早期篩查手段，目前我國早期食管癌檢出率低于10%。而騰訊覓影篩查一個內鏡檢查用時不到4秒，對早期食管癌的發現準確率高達90%。

　　此外，騰訊還將聯合汕頭市衛計局、汕頭大學醫學院附屬腫瘤醫院、騰訊公益慈善基金會，利用騰訊覓影的AI醫學影像技術，為食管癌高危人群提供免費公益篩查。未來，依托騰訊覓影AI醫療影像產品的能力，騰訊、騰訊公益慈善基金會還會與各合作方，在全國不同地區針對不同病種以公益篩查的方式，為有需要的人群提供醫療支持。

　　斯坦福大學終身教授邢磊加盟匯醫慧影

　　斯坦福大學醫學院放射腫瘤學系醫學物理部主任邢磊教授宣布，將于8月6日正式擔任匯醫慧影首席顧問科學家。邢磊是美國斯坦福大學終身教授、同時兼任斯坦福電子工程系、分子影像及生物信息專業以及Bio-X的教授。他從事醫學影像，醫學物理以及醫學信息方面的教學研究20余年，發表專業論文數目近300篇，主持過多個NIH、DOD、NSF、ACS、RSNA及其它機構的重大科研項目，曾獲美國癌癥協會研究學者獎、美國醫學物理學會 (AAPM) 最佳論文獎、及谷歌研究獎，是AAPM和 AIMBIE（美國醫學與生物工程院）會士，國家千人。

　　邢磊擔任匯醫慧影首席顧問科學家后，將為匯醫慧影醫學影像系列產品研發提供方向性指導和支持，聚集匯醫慧影的力量，專注于醫學影像人工智能的跨學科研究和臨床應用。

　　Adobe 通過AI推動個性化營銷

　　8月3日，Adobe 宣布將在 Adobe Marketing Cloud 的個性化引擎 Adobe Target 中開放數據科學與算法優化能力。品牌可以在 Adobe Target 中插入他們自有的模型和算法，進而帶給消費者最佳體驗。除此之外，Adobe 還宣布了由 Adobe Sensei 支持的 Adobe Target 新功能，包括提升客戶建議、精準定位目標、優化體驗以及自動創建個性化產品。

　　品牌可以通過結合自身的產業專業知識與 Adobe Target 中強大的 Adobe Sensei 機器學習工具、人工智能工具，大規模地提供個性化的用戶體驗并從中獲利。舉例來說，一家已創建了專有算法以用來預測哪個客戶最有可能對某種優惠產生回應的金融服務公司，可藉由在 Adobe Target 中插入這種算法對模塊進行流量測試，進而向各個客戶提供最合適的優惠。

　　除此之外，Adobe 還發布了 Adobe Target 中由 Adobe Sensei 支持的新功能，以提升個性化體驗、滿足客戶所需。

　　以 APP 為切入口，AI 正在改變花木行業

　　世界植物豐富，單就我國而言就有約3.4萬種之多，識別植物及科普植物知識成為大眾需求。人工智能的深度學習技術不斷發展，作為致力于移動互聯、云計算、大數據、人工智能等高新技術研究的公司，對相關技術的足夠關注及投入，以識別、科普植物的app應運而生，適合園藝工作者、園林建筑師、教育者、旅行者、背包客和普通市民等一切植物愛好者，是日常學習和野外求生的利器。

　　目前，國內市場涌現出的植物識別app有：魯朗軟件的“花伴侶”、大拿科技的“形色”、微軟的“微軟識花”、百度的“看圖識花”、網龍網絡的“花滿城”“發現·識花”，及“LikeThat Garden”等。

　　更重要的是，人工智能圖像識別引擎+行業分類圖庫，可衍生出更多的針對特定行業的圖像識別能力，包括病蟲害識別、建筑識別、礦石識別、氣象預報等，說實現萬物識別也不夸張。該API可結合行業圖庫訓練，針對行業需求的圖像識別模型，滿足用戶個性化需求。

　　農業 AI 預測平臺“季前早知道”上線

　　“季前早知道”預測平臺是一個人工智能農化服務系統，依托中國農大-司爾特測土配方施肥研究基地多年的累積數據，根據農民不同的種植需求，量身定制作物生長與土壤健康研究報告。只要輸入種植區域、種植作物、種植范圍，系統就會自動生成一份施肥報告，包括施什么肥、如何施肥、何時施肥等等。

　　除此以外，它還會實時抓取各地的主要農產品價格，幫助農民預測種植收益。官方表示，“一直以來，我們都在關心 AI 如何影響醫療、服務、工業、金融等行業，卻忽視了 AI 在農業上的重要地位與作用。”業內人士也指出，“即使是在經濟發達的國家，人工智能農業仍處于早期階段，而目前我國農業的人工智能大多表現在傳感檢測上的自動灌溉功能上，像國外已做到的識別病害雜草、檢測土壤肥力并均勻施肥等人工智能功能都尚未普及。”

　　以色列創企 Prospera 將 AI 引入農業進行土壤分析

　　來自以色列特拉維夫的創企 Prospera 在 B 輪融資中獲得了1500萬美元的資金，而該公司的主要業務是利用計算機視覺和人工智能技術幫助農民分析從田地獲得的數據。該創企將利用這筆融資進軍更多的全球市場，擴大面向客戶的團隊規模，并將覆蓋更多的作物。

　　AI 技術將提高農作物的生產效率和經濟效益。在土壤分析等農業生產智能分析系統中，應用最廣泛的技術就是人工神經網絡（簡稱ANN），它將模擬人腦神經元，實現對人腦系統的簡化、抽象和模擬等技術分析土壤性質特征，并將其與宜栽作物品種間建立關聯模型。借助非侵入性的探地雷達成像技術探測土壤性質特征和通過分析電磁感應土壤傳感器獲取的信號的技術獲取土壤表層的粘土含量信息等等。從而精準的判斷出相應的土壤適合宜栽的農作物，提高農作物的生產效率和經濟效益。

　　AI技術將可以幫助農民選擇合適的水源、合適的肥料對農作物進行灌溉，施肥，保證農作物的用水量、施肥量，大大減輕灌溉問題對農作物產量造成的不良影響。