本文摘要：哪些农民必须贷款和救助的决策）。

哪些农民必须贷款和救助的决策）。但用作综合预测的作物仿真模型的创建，一般来说拒绝输出作物特征、历史农业实践中数据、气候地理动态特征等多个维度的数据。这类仿真模型必需引进专家科学知识，使系统构成以模型为基础(定量)，以专家科学知识不尽相同(定性)的“专家曲线”。3）农产品本源与食品安全智能互联网理想状态下的农业，未来将会构建作物都有其对应数字参数所构成的“digital twin”，光阴到市场里的每个农作物都能查找到原始的质量检测数据以及追溯作物生产茁壮过程中的各项数据，构建确实仅有数字化的食品体系。

目前，国内农业传感器的布局、农业整体解决方案的接纳都尚待更进一步突破；不同于国外农场居多的商业化形式，中国的农业大部分集中在普通农民手中，农业的智能互联网升级造就地方政府的前进。医疗医疗是公民生活的基本保障，传统互联网增进了医院的信息化管理、医生资源的统合、病患与医生资源的相连；智能互联网则在临床、药物研发等环节都带给了较小的效率提高和成本节约，基因研究的不断进步甚至有可能推展医疗身体健康的革命性政治宣传。

智能互联网给医疗行业带给的机会与革新主要反映在以下四方面：1）辅助医疗计算机辅助医疗（computer aided diagnosis，CAD）在临床中的应用于早已有40年的历史，但近年来随着神经网络的经常出现，机器学习给 CDA 带给了突破性的变革，特别是在反映在医疗影像临床方面；创建在自然语言处置技术基础上的机器问诊也正处于较慢发展期。IBM Watson可以在 17 秒内读者 3469 本医学专著，248000 篇论文，69 种化疗方案，61540 次试验数据，106000 份临床报告。机器辅助医疗从一定程度上解决问题了医生经验资源的不对等，在类似病例和少见病例的筛选上最为展现出引人注目。

但深度神经网络不存在着“黑箱效应”，即输出数据很微小的转变都会误导机器学习的结果，而医疗临床的准确性关系着个人的生命身体健康。另一方面，机器学习准确度的提升必须大量的数据喂食，造就电子病历的普及、医院之间的数据关联和国家层面的医疗资料分享。

2）智能身体健康管理与疾病防治智能互联网也可很好的构建个体身体健康和生活习惯数据的循环利用，辅助身体健康管理与疾病防治。通过智能可穿着设备动态监测病人的最重要身体健康指标，展开用药警告、危险性警报，如基于传感器准确到分秒的糖尿病人用药警告；也有初创公司基于个体身体健康数据的动态动态，获取每日营养学方案，监测身体不当信号。

3）药物研发传统药物研发周期长、成本便宜、成功率回报率较低。但智能互联网从一定程度上切断了新药研发各个环节的壁垒：在试验前期新药检验时，可以通过综合算法取得安全性较高的几种最合适物，提升成功率；在转入动物和人体试验阶段前，可以综合成分分析和既有未知药物的副作用数据库，自由选择生副作用几率大于的药物转入动物实验和人体试验，节约成本、提升安全性；此外，还可智能仿真和检测药物转入体内后的身体指标与剂量、浓度等用药指标之间的关系，引荐试验中的最佳用药方案；转入试药后期，可综合前期数据推算出研制成功率，自由选择退出成功率较低的药品种类，增加成本浪费。

高盛一项研究认为，通过算法对后期试药的顺利概率推算出需要协助美国每年最少增加 10 亿美元的试验开支。4）基因革命基因测序是一项极为填充摩尔定律的技术，随着基因测序技术的更新换代，基因测序的成本大大上升。2001 年平均每兆数据量基因测序成本是 5292.4 美元，单人类基因组测序成本是9526.3 万美元；2006 年新一代测序技术发售，平均值每兆数据量基因测序成本上升至 581.9美元，单人类基因组测序成本上升至 1047.5 万美元，而 2014 年 1 月Illumina 发售 HiSeq X Ten 堪称将单人类基因组测序成本降到 1000 美元以下。

随着基因测序成本的大大减少，基因有可能沦为新的“身体健康代码”，通过基因检测、基因编辑等技术大大革新身体健康检测与化疗方式。金融由于金融数据较高的数字化基础与可触约性，金融产业是算法经济应用于较早于发展比较成熟期的领域。智能互联网给金融行业带给的冲击与革新主要反映在以下三方面：1）大数据联合报与风触大数据联合报与风触必要反映在收益数字上的风险掌控和损失防止，此外，专业化的数据服务，消除了传统联合报高昂的人力与时间成本，平稳的风触模型也需要有效地不断扩大信用经济的范围和方式。

目前国内基于算法模型的大数据联合报公司层出不穷，核心数据源则主要由八家持有人国家个人联合报牌照的企业掌控。2）交易自动化进年的一则新闻引发了金融圈一片哗然：由于工作都被自动交易程序接管，高盛在纽约总部的美国股票交易柜台雇用的 600 名交易员已被缩减至 2 名。根据《金融时报》，在 2000 年，纽约证券交易所的场内交易者多达 5500 名，而现在则不 400 名。麦肯锡全球研究院在 1 月发售的报告中称之为，金融和保险领域的工作，有 43% 的可能性不会被自动化替代。

目前机器在金融交易领域可分担的角色主要有：自动化分解报告；海量数据库精准搜寻；预测模型。自动化报告分解和精准搜寻和平了大部分初级分析师的工作。

而基于卫星数据、人流产于热力图等多维数据角度的算法模型，突破了人脑能处置的科学知识和数据边界，多数情况下需要精准指导市场交易，增加人为误差。但深度自学的“黑箱效应”是典型墨菲定律的践行者，机器微小的理解误差导致有可能带给连锁多米诺骨牌效应；此外机器不能基于有数数据得出结论，但机器很难解读一家仍未盈利的公司该如何估值或一种新的商业模式的价值在哪里。

3）智能投顾早于在 1952 年， Markowitz 就明确提出了“投资人组理论”（Portfolio Theory）并因此取得了 1990 年诺贝尔经济学奖。智能互联网时代，通过机器展开投资人组的配上，又称作智能投顾（Robo-advisor）。

智能投顾互为较传统的财经顾问或个人投资财经，质量平稳、收费较低，并且能计算出来多达人脑可处置范围内的非常丰富金融产品和收益影响因子，关联和平均值做到得充足好的智能投顾应用于一般需要构建不俗的收益，未来将会逐步发展为中产阶级财经的最重要方式。零售传统互联网时期，互联网的「相连」特性超越时间和空间的容许，电商和物流很快发展；智能互联网时期零售行业的变革则环绕供应链和购物体验的创意进行。智能互联网为零售行业带给的革新主要反映在以下两方面：1）智能化购物场景以 Amazon Go 为代表的无人商店沦为今年创投圈又一热词，但“无人商店”从字面意义上仅有反映了智能化购物场景的自动化和人力成本减少，智能互联网给零售带给的想象力还包括：智能化购物导购机器人、手势操作者和 AR 融合的智能试衣镜、基于视觉系统的特定人群辨识与营销、智能购物车；你有可能在线下已完成网上下单，有可能在线下试穿线上挑选出好的衣物，有可能填完自定义简化的数据传输给工厂…智能互联网时代智能化购物场景的核心特点是：用户动作由「消费」移往为「体验」；用户消费渐渐模糊不清线上线下的边际。

2）以动态零库存为目标的供应链与物流7-Eleven 便利店创始人铃木敏文曾在《零售的哲学》一书中提及 7-Eleven 独占日本便利店过程中使用的方式：从社会环境变化预估消费者不道德；建构出有“单品管理”概念解决问题滞销品问题…上述手段所面向的都是传统零售行业要求胜败的核心点 — 库存 ，而智能互联网的推展目标，则是通过用户导向的供应链体系和动态对系统的物流仓储，构建动态零库存的理想状态。在工业部分我们提及，工业 4.0 理想状态需要构建从下游到上游的自定义化生产，而坐落于生产上游的零售行业，以此对应的是以动态零库存为目标的供应链和物流革命。这里的“动态零库存“所指的是基于大数据的动态特征、需要符合预测数量并随时调配的库存状态，而非时刻空仓的意味著零库存。

构建动态零库存必须基于销售预测、客户偏爱预测与精准营销、较慢号召以定成本的智能物流、动态定价等技术人组。版权文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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