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AlphaFold2.5.1. 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
