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| 本文作者：张利 | 2017-07-12 17:02 | 专题：GAIR 2017 |
7月7日~9日，由 CCF 主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办的第二届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会召开。在CCF-GAIR大会的众多嘉宾中，这位60多岁的教授最“潮”，演讲时，手腕上的智能手表即能控制PPT翻页；同时，也最“个性“，在这场冠以“全球人工智能与机器人峰会”上，重点不谈AI，讲起了可穿戴设备。
“我做过AI，知道AI能做什么，也清楚它的局限性。”张元亭教授告诉雷锋网。张元亭教授是国际医学与生物工程院院士、美国医学与生物工程院院士、973首席科学家，香港中文大学生物医学工程学部首任主任。目前担任中国科学院健康信息学重点实验室主任, IEEE(国际电气与电子工程学会）生物医学工程综评总编辑。他的研究主要集中在5个方面：穿戴式医疗仪器和躯感网、神经工程、心血管健康信息学、生理建模、远程医疗与移动键康技术。
在雷锋网问起，哪些技术很有价值却被业界忽略时，“传感器！”，他脱口而出，“特别是你们媒体，一定能要多写传感器。”说这话时，双眼发亮。
2017年，可穿戴设备先驱如Fitbit、Jawbone相继裁员，摩托罗拉(Motorola)和Pebble等其他一些制造商则停止向这个市场迈进。此前，Gartner的一份报告显示，智能手表的弃用率大于普及率，而功能有限、设备易损坏、售价高等因素使得可穿戴设备市场陷入停滞。以任何标准衡量，可穿戴技术都未能达到炒作中宣称的高度。
雷锋网：近期在做什么工作？
张元亭：关于可穿戴设备的无扰式连续血压测量方面的工作，近期做的项目主要是扩充可穿戴设备的数据库。把血压、基因参数、血液生化参数、影像参数等融合起来，做重大疾病预测预防，是我们真正想做的。
雷锋网：您目前重点关注哪些领域？
张元亭：重点关注连续血压监测相关的可穿戴设备。血压参数对疾病预测、预警和预防都有很重要的关键性作用。我们做了很多年了，但我觉得还有很多相关研究工作需要进一步深入。
雷锋网：前段时间可穿戴设备很火，但现在大家几乎都不提这件事了，您觉得问题在哪里？
张元亭：我认为主要是技术瓶颈，尤其传感技术还有待进一步研究和创新。
前两年可穿戴设备突然热起来也是有原因的，因为它有重要的前瞻性应用，这波浪潮证明大家对可穿戴有需求的。其实在3年前的一次大会报告中，我就说大家需要深呼吸一下，那时的形势偏热。瓶颈主要表现在这几方面：一是技术层次；二是功能不够，三是用户体验, 现在的可穿戴设备能测参数就是那几个，心率、步数等，这些东西当玩具玩几天可以，如果我们能在可穿戴设备上加一些新型智能传感器, 实现一些与健康和生活相关的刚需功能，大家就离不开了。
除此之外，交互界面、电池尺寸与续航都是需要改善的。
雷锋网：您觉得可穿戴设备成熟还要多长时间？
张元亭：我在不同场合都被问到过这个问题。这要看可穿戴设备所能实现的功能。有些功能实现时间预测比较难。一些核心技术问题本来以为可以攻克的，已经超过了我原来预计的时间。
雷锋网：据我所知，整合基因、影像、可穿戴设备等多维度信息做疾病预测方面，基础理论仍不完善，你们如何做的？
张元亭：把这些数据整合起来，正是需要深度学习等人工智能技术发挥作用。目前，人工智能在健康信息学领域的有两个最主要的应用：分类和预测。
以任意角度看，AI都达到了关注的高峰。同时，业内关于“AI被过度炒作”的声音也开始慢慢响起。
雷锋网：您什么时候开始关注人工智能？
张元亭：很早了，30多年前读博士的时候。当时我们的论文中不涉及人工智能、人工神经网络，几乎发不了。那时我也做了一些人工神经网络的应用尝试。之后，我就放弃了，原因也很简单，我个人的定位是做与健康医疗直接相关的技术研究，人工智能是计算机算法问题，强调人工智能“工”的一面而”人”的一面关注不足。那时我的想法是：哪一天你们把人工智能做强了，能进行精准有效预测或是分类，那我就回来用。后来，我承接了国家重大研究计划973项目，就把人工智能应用又提出来了，因为对重大疾病如心脑血管病预测所需的数据非常多，信息量很大，传统的数学模型已经不灵，只有人工智能有效处理。
我们用人工智能技术主要做数据分析工作，还有一个是减小数据维度。
雷锋网：您怎么看目前的智能医疗被捧得过热？
张元亭：没关系，这个是自然的，因为它有广泛的应用前景。AI刚刚出现，热也是正常的，谈得多了，就会清楚AI的局限性，尤其是在健康医疗领域，光谈AI根本远远不够。
今天上午我主持了一个学术研讨会会议，会上4位顶级科学家都没有谈太多AI，他们做过AI，但是都没有当重点去做，因为都知道AI能做什么，也非常清楚AI的局限性。我个人认为传感器与AI同等重要，在健康医疗领域甚至更重要，没有信息数据收集手段, 没有传感器什么都无从谈起。没有AI, 我们还可以用其他方法代替。
雷锋网：您认为在健康信息学领域，哪些技术被业界忽略，但是又有价值？
张元亭：我个人感觉是传感器。现在市面上都在关注AI、智能，但是不难想象，如果输入人工智能系统中的是垃圾数据，不管算法做得多好，最后输出的也是垃圾。谁来控制数据质量和信息可靠性？就是传感器。大会上没有一个报告讲传感器，这个是被社会、媒体和大众所忽略的，甚至被国家项目制定者忽略。传感器的设计是最关键, 最重要的是核心技术创新，这么关键的技术，反而被大众忽略掉了。
传感器技术难度高、含金量高、起点高、实现难度大。但是一旦做成后，又很有价值。
如今，产业界正在大量引入学术专家，甚至有媒体曝出实验室人才尽失的消息。那么，学术与业界的距离有多远呢？
雷锋网：在国内，您认为技术到产业化落地最大的难点在哪里？
张元亭：技术一般都是大学研究出来的，大学的原型机离产品往往相差很远，很多功能不能满足客户需要。而二次性开发是很重要的， 大学要做基础和核心技术研究, 发表文章, 不能做产品开发，公司啃不下相关技术，公司的想法是：你们做好产品样机，能生产之后我来做。
雷锋网：这个过程需要多长时间？
张元亭：拿可穿戴设备来说，每个参数都有其个性的要求，主要看解决哪个参数的问题，要求的时间是不一样的， 心率很简单，半年或一年就可以搞定，但搞定血压需要更长时间，可能要2~3年。另外，和其产业最大的不同是，这个领域的产品往往需要药监局批准。
粤港澳大湾区是2017两会上提出的概念，被视为珠三角地区以至香港未来发展方向。在CCF-GAIR大会的演讲上，张元亭教授号召融合科学技术与医学, 将粤港澳大湾区建成健康湾区。
雷锋网：您在演讲中提到，美国纽约是金融湾区，日本东京是产业湾区，旧金山是科研湾区，您号召将粤港澳大湾区建成健康湾区。但是医疗市场很小，能支撑起一个湾区吗？
张元亭：你说的是医疗市场，而我在谈健康市场，健康包括医疗，医疗的目的是健康，我说的概念是疾病预防、预测、老龄化健康, 涉及的技术很广其中包括传感技术、通讯与计算机网络、生物医学技术、电子光学技术等。每个人迟早都有健康问题。目前健康市场的问题是没有亮点的产业化成功案例，一旦做成，市场非常大。
雷锋网：目前大众的医疗需求都难以满足，谈疾病预防、保健是否脱离实际？
张元亭：这是一个很重要的问题。有人曾算了一笔帐，发现老百姓兜里的钱都放到人生最后几年治病去了。而我所说的技术，相当于把人生最后要花那笔钱的一小部分放在疾病早期预防、早期诊断、早期治疗上，这样治病的钱就可能不用或者少用，这是健康科技之所以热的原因之一。
另外一方面，目前治疗大部分是在医院中完成的，但心血管、癌症等病人的大部分在诊断治疗后却是呆在家里，现在家里的护理设施不完善，远程病人监护系统缺乏，这是另一个很值得关注的问题。
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