中国科技三台鲁班生物项目是什么

这个项目是一项生物信息学研究项目。
根据查询企业公示信息平台显示，中国科技三台鲁班生物项目旨在利用人工智能技术，对生物基因组、转录组、蛋白质组等大量数据进行分析和挖掘，从而探索生物体内的分子机制、代谢途径、信号通路等方面的特征和规律，为解决生物科学中的一系列难题提供技术支持和科研服务。
该项目由中国科技大学、中国科学院上海生命科学研究院和阿里巴巴集团联合发起，是国内领先的生物信息学研究平台之一。

2017-11-30请点蓝字＞慎思行慎思行

文章来源中国人工智能学会，罗兰贝格公司

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人工智能概念介绍

人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系，简单来说：机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。

人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。专用人工智能，即在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。

通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。我们的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。

人工智能发展历史与现状

人工智能的发展历史

人工智能的概念形成于20世纪50年代，其发展阶段经历了三次大的浪潮。第一次是50-60年代注重逻辑推理的机器翻译时代；第二次是70-80年代依托知识积累构建模型的专家系统时代；这一次是2006年起开始的重视数据、自主学习的认知智能时代。在数据、算法和计算力条件成熟的条件下，本次浪潮中的人工智能开始真正解决问题，切实创造经济效果。

本次人工智能浪潮的驱动因素

近年来，人工智能应用领域市场规模、人工智能领域的资金投入都迅速增长，反映了社会与市场整体对其认知程度与信心的高涨。驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值；另一方面，大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。

高质量、大规模的大数据成为可能。1986—2007年，全球单日信息交换量增长了约220倍，全球信息储存能力增加了约120倍。海量数据为人工智能技术的发展提供了充足的原材料。

计算力提升突破瓶颈：以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助人工智能模型可以在更大的数据集上运行。

机器学习算法取得重大突破：以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在图像识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高。

社会理解与接受程度广泛提升：随着社会信息化及互联网/移动互联网的普及，以及受AlphaGo等大量热点舆论事件影响，全社会对人工智能的态度已逐渐从怀疑、恐惧转变为好奇、接受和认同。

物联网、大数据、云计算技术提供了人工智能的发展基础

物联网、大数据、云计算技术为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素。物联网为人工智能的感知层提供了基础设施环境，同时带来了多维度、及时全面的海量训练数据。大数据技术为输入数据在储存、清洗、整合方面做出了贡献，帮助提升了深度学习算法的性能。云计算的大规模并行和分布式计算能力带来了低成本、高效率的计算力，并降低了计算成本。

人工智能产业发展状况

技术方向方面

人工智能方向的企业目前主要分为两类：专注于技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind、 Facebook AI Research、Google Brain与Baidu AI等，以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没有明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。

应用方向方面

从应用方向上来看，金融、医疗、汽车、零售等数据基础较好的行业方向应用场景目前相对成熟，相关方向企业的融资热度也较高。以自动驾驶领域为例，谷歌、百度、特斯拉、奥迪等科技和传统巨头纷纷加入；人工智能在金融领域的智能风控、智能投顾、市场预测、信用评级等领域都有了成功的应用；在医疗领域，人工智能算法被应用到新药研制，提供辅助诊疗、癌症检测等方面都有突破性进展，凡此种种，不一而足。

地域发展方面

纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现：全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。

借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。

人工智能未来发展的预测

我们认为，短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGo Zero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前景目前尚处于无法预测的状态。

在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看，正如国际人工智能领域著名学者Michael IJordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。

编辑 YibinP

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据中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书（2020年）》显示，2019年，我国数字经济增加值规模达到358万亿元，占GDP比重达到362%，按照可比口径计算，2019年我国数字经济名义增长156%，高于同期GDP名义增速约785个百分点。白皮书显示，服务业、工业、农业数字经济渗透率分别为378%、195%和82%。

作为国民经济支柱产业的建筑业，2019年建筑业占GDP比重达716%，但是建筑整体数字化程度较低。据2017年12月，麦肯锡全球研究院发布《数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济》显示，中国建筑业是数字化程度最低的行业之一。另据中国建筑协会的统计，我国建筑信息化投入在建筑业总产值中的占比仅为008%，而欧美发达国家为1%。

显然，加速建筑业的数字化进程，对促进数字经济进一步发展和壮大具有重要意义。下面，我们立足当下，梳理建筑业数字化的现状，展望建筑业数字化的未来。

解放双手与武装大脑，建筑业数字化走过的阶段

解放双手阶段，即设计师甩图板和预算造价人员扔掉计算器。从上世纪九十年代开始，建筑业分别进行了“甩图板工程”和“造价算量电算化”这两个关键动作，他们都是用计算机软件替代手工 *** 作，降低误 *** 作，提升的是 *** 作层岗位的生产效率，通过 *** 作层的数字化给后续的管理数字化奠定了基础。这个阶段，建筑数字化领域诞生不了少有影响力的企业，诸如PKPM、广联达、斯维尔、天正，都是在此背景下诞生的企业。

武装大脑阶段，即通过管理的信息化，帮助建筑企业提升内部协同效率。管理的信息化主要从千禧后开始发力，电子招投标系统、施工现场管理系统、知识管理系统、决策支持系统等诸多管理系统陆续引入，不同程度的改善了建筑企业人员密集、离散度高、信息分散、信息利用水平低等问题，大大的提升了建筑企业的管理水平。2000年，新中大软件收购杭州天合，进军工程管理软件市场，建筑企业的项目管理和企业管理进入内部协同时代。

BIM热潮，建筑数字化从内部协同走向产业协同

BIM的落地应用，不光要实现企业各部门的信息化打通，还要打通产业链不同分工的企业信息，这与产业互联网的理念完全相同。

目前，部分大型建筑企业的数字化建设从重内部流程管理，进一步面向产业协同化进行转变。产业协同，一方面得益于住建部的推动。住建部提出到2020年年底，建筑行业甲级勘察、设计单位以及特级、一级房屋建筑工程施工企业应掌握并实现BIM与企业管理系统和其他信息技术的一体化集成应用。产业协同，另一方面源于企业自身发展的需要。中建云筑网、中铁鲁班网、上海建工营造商，都是通过供应链的数字化，打通上下游企业。利用供应链数字化协同降本增效成为大型建筑企业的共识。

供应链数字化，是建筑业产业协同的典型应用场景

供应链的数字化，能够帮助企业管理多个异地项目，提升管理效率。建筑业具有项目建设地分散、价值链离散度高和项目周期较短的特点，导致供应链成本居高不下。通常，建筑项目建设周期在几个月到几年不等，建设期间要构建钢材等主材供应商，各类地材供应商，以及分包合作伙伴，在异地扩张项目时，原有供应体系复用度低，需要重新构建。以云筑网为例，中建及云筑网其他采购单位，均可共享平台36万供应商，这能降低施工企业寻源周期和采购成本，同时通过本地化的规模效率提升供应商和物流方的服务能力，整个产业链协同的效率。

供应链数字化，能够帮助企业降低增效。据中国建筑协会发布数据显示，中国建筑企业平均净利率约35%左右。在建筑的项目成本中，采购成本（包括材料、劳务、机械设备等）大约占到整体成本80%，是项目成本的重要组成部分。近几年大型建筑企业纷纷实施B2B集采平台，通过数字化手段降低采购的成本，提升采购的效率。据不完全测算，实施供应链数字化后，平均采购成本降低约1%~3%左右，而采购成本每降低1%利润率将增长5%，这对于净利率低的建筑业具有重要意义。

供应链数字化，能够解决建筑企业融资难和融资成本高的问题。在传统供应链的金融领域，仓单融资和抵押融资较为普遍，融资的难度大，融资的周期长，并且融资的成本高。野马 科技 的联盟链则对建筑采购、合同、票据等数据上链，实现价值传递，一方面解决供应商对供应链平台的信任度问题，另一方面方便供应链数据与金服机构数据进行共享，方便平台企业植入供应链金融业务。筑集采的“筑链智融”运用区块链技术对数据上链存证，帮助建筑企业的供应链数据实现从核心企业到物流商、供应商多方数据传递，透过平台融资金额超过10亿元。

供应链数字化，对 社会 治理具有重要作用。受公共卫生事件的影响，今年第一季度全民开启“家里蹲”模式，各类物资紧缺，建筑项目的供应链同样面临断裂风险。从产业层面，全面掌握供应商的地理位置、库存储备和生产能力、上下游情况，与自然灾害和交通动态数据联动，能够帮助企业建立起预案，也能保障国家重大项目建设的顺利开展。年初，武汉雷神山和火神山两座医院在疫情期间快速建成，“中国速度”再次让全球瞩目，这背后供应链数字化同样居功至伟。

供应链数字化，是建筑业产业协同的基础。早期，建筑企业把招标采购系统线上化，解决了线上到线上的转化，但供应商的数量和质量仍然无法让采购效率最大化、采购成本最优化。单企业为主的招标采购系统向产业集采平台进行演进成为必然趋势。多个采购商（施工方）入驻平台，企业共享供应商，共享物料信息，共享物流商，以大宗物资采购撬动零星的MRO、供应链金融等更多场景企业服务，形成一套产业链协同平台，利用数字化手段改造供应商、物流商、金融服务机构，解决产业链企业经营过程中物资流转、资金周转、信息传递等问题。中建云筑网、南通三建投资的筑集采、钢铁电商兰格集采平台都是建筑行业产业集采平台的践行者。

建筑数字化建设，不能盲目放卫星，要务实而为

数字化建设通常有三个阶段，即岗位和部门数字化、企业内部协同数字化和产业数字化协同三个阶段。在岗位和部门的数字化阶段，基本解决的是 *** 作层的数字化，在企业内部协同数字化，主要解决的是企业管理的数字化，这两个阶段数字化应用以企业内部应用为主，产品选型比较灵活；产业数字化协同阶段则依赖产业链的生态建设和企业内部资源的互联互通，制约性比较大。

下面咱们就来说说建筑数字化建设的四个方式。

其一，与成熟的ISV（独立软件开发商）合作，购买成熟的产品，这样的好处快，成本相对较低，缺点是企业的自主性弱，产品与企业的贴合度较低，这种方式比较适合中小型建筑企业。

其二，与开发团队合作定制软件，这样的好处是在半成品的基础上定制，开发周期快，成本适中，缺点是企业通常没有完整的知识产权，比较适合大中型建筑企业，对数字化的精细化要求较高的企业。

其三，自建团队开发，这样的好处是数字化建设与企业流程和管理的贴合度高，企业拥有完整的知识产权，缺点是开发成本高，开发周期长，并且需要成熟的IT管理能力，比较适合大型建筑企业或其独立的 科技 公司，可以根据此构建自己的数字化生态圈，并对外输出。

其四，强强联合，抱团建平台。类似南通二建、南通四建与龙信建设等企业结盟，共建供应链数字化平台。这样的优势是资源共享，能够快速构建生态，缺点是模式设计难度大，需要强有力的核心企业来牵头负责。

在数字化建设的实施中，通常四个方式混用，比如标准化程度高的财务软件、项目管理软件可以直接购买，但物资供应链或者劳务供应链，个性化程度高可以选择定制开发，或者自建团队开发，具体根据业务进行评估再确定建设的方式。

建筑数字化不能盲目放卫星，应该务实而为。某壹级施工企业，年产值达20亿，除了财务部拥有软件之外，其他内部管理均使用QQ、微信进行信息传递和数据共享。某同区域壹级企业，成立了自己的软件研发团队，进行企业管理软件的研发，对数字化的流程化和标准化有着深刻的认知。我们注意到，部分领先的建筑企业已经在落地BIM的推广和智慧工地的建设，但是大多数建筑企业还走在从0到1的数字化建设的中，数字化建设，不能盲目攀比，乱定目标放卫星，应该务实而为，面向经营的利润和管理的效率出发，稳扎稳打，步步推进。

今年，中央提出推动新基建建设和促进数字经济发展的重大部署，建筑业的数字化应该与中央部署紧密结合。新基建部分的工业互联网核心是供应链数字化，供应链被称为产业的神经系统，重要性不言而喻。建筑业的数字化需从供应链数字化发出，一方面促进建筑业供给侧改革，一方面帮助企业降本增效，提升生产力，一方面促进产业协同共享，连接全产业链条，融入到数字经济的大潮之中。

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