人工智能对生物工程的影响
随着人工智能技术的不断发展，大数据越来越多地被应用于医疗实践中，如临床决策、慢病干预、规范用药、监控预警等场景。值得注意的是，在控制应对新冠疫情时，不仅生物医学起到了至关重要的作用，人工智能和大数据技术发挥的助益同样不可忽视。
大数据平台通过搜集分析手机信令数据、居民出行记录等信息，可以对传染病时空传播过程进行城市级别的高分辨率模拟与预测，以及进行本地家庭、社区人群中传播效能、传播规律和驱动因素的研究等。同时，AI提高了生物医学行业的数据挖掘能力，助力研究新型冠状病毒2019-nCoV动物宿主朔源、和分子遗传变异规律，以及加速新冠疫苗研发等。可以说，生物医学已经进入了大数据时代。
生物医学发展面临的大数据挑战
虽然人工智能应用于生物医学领域已逐渐成为行业前沿探索的方向，并且取得了许多突破性成果，但当医疗数据的数量级升至“海量”时，所面临的挑战也将出现几何倍数的增长。
首先，在生物医学实践中，目前已存有海量的临床、遗传和行为学数据，并且这些数据每日还在持续新增。现今医疗大数据所涉及的资料规模，已经巨大到无法通过目前主流的软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助决策的资讯。因此，虽然上述数据蕴藏着巨大的应用价值，但如何高速有效地处理医疗大数据，成为了人工智能领域计算机科学家必须克服的挑战。
人工智能四大成果
人工智能领域的成果有：人机对弈、模式识别、自动工程、知识工程。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
工程创新都有哪些点子
工程创新的点子有很多，例如：
1.开发可再生能源技术，如太阳能和风能，以减少对传统能源的依赖。
2.设计智能交通系统，提高交通效率和安全性。
3.开发智能建筑材料，提高建筑物的能源效率和环境友好性。
4.研发新型材料，如碳纳米管和石墨烯，用于制造更轻、更强的结构。
5.应用机器人技术，提高生产效率和质量。
6.开发智能城市解决方案，提供智能化的公共服务和资源管理。
7.设计新型交通工具，如无人驾驶汽车和高速磁悬浮列车，提高交通效率和减少碳排放。
8.研究生物医学工程，开发新型医疗设备和治疗方法。这些点子都有潜力改变我们的生活和推动社会进步。
人工智能具体涉及哪些领域
人工智能共涉及九大板块，具体包括：
1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）
2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）
3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）
4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）
5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）
6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）
7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）
8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）
9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）
智能制造工程分类
可以从不同的角度进行划分。以下是一些常见的分类方法：
1.从产业链角度划分
智能制造工程包括物流与供应链智能、生产制造智能和自动化控制智能三个方面。可以从宏观的产业链的角度对智能制造工程进行划分。
2.从技术领域角度划分
智能制造工程可以从技术领域角度进行划分，包括：智能生产线、机器人集成、计算机集成制造系统与高级制造和信息化装备等。
3.从设备类型角度划分
智能制造工程可以从设备类型的角度进行划分，包括：机器人、传感器、执行器、计算机集成制造系统、3D打印机、机载设备、智能加工设备、智能仓储系统等。
4.从功能方面划分
智能制造工程可以从功能方面进行划分，包括：物联网、云计算、大数据分析、人工智能等。
总之，智能制造工程是多个领域的交叉，可以从不同的角度进行划分和分类。以上只是一些常用的分类方法，具体的分类还需根据实际情况进行选择。
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