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西井科技的这辆无人集卡，正在进行交付前安全测试。与众不同的是，它完全没有预留驾驶舱位置。
LED信息屏，双目摄像头，毫米波雷达，高精度识别定位，全自动刹车避障，最大载货量60吨，空载续航200公里……
这是全球首款真正意义上的全时无人电动集卡Q-turck，目前已经全面投入商业运营。
一个多月前，打造Q-turck的上海人工智能企业西井科技宣布，他们与和记港口携手打造的全球首个人工智能集卡混行码头，已经安全作业一年。
截至5月底，在泰国林查班港，6辆西井Q-Truck组成的车队，安全作业了超过23,243标准箱。

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西井科技首席运营官章嵘告诉采访人员，传统码头无法接受大量基础建设改造，而人工智能可以赋能设备本身，在很少基建的情况下就可以实现自动化。
无需专门的无人驾驶区，码头也不用半封闭，西井实现的是无隔离混行作业，Q-Truck车队能与有人驾驶集卡自由往来、开放交互，还能学习并遵循驾驶逻辑，完成避让、超车、排队等动作，甚至不断优化。
这远远有别于自动化，而是直接赋能应用场景。实现的关键，就是人工智能。
从行业生态到应用落地，年度世界人工智能大会就像一个风向标，昭示AI的未来。
随着大会最高奖项SAIL奖榜单的发布，这个未来变得更为具象，若干卓越人工智能引领项目，位列其中。西井科技凭借“全时无人电动集卡Q-Truck量产车商业化落地项目”，成功入围30强。

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上海交大人工智能研究院首席科学家徐雷认为，真正的人工智能，它不可能独立成为一个专门的国民经济助力，人工智能就是在人做的比较慢、比较困难的地方，机器介入能快速提高效率。
短短两分钟，护士长刘菲完成了一位新入院患者的VTE评估报告。
VTE，又称静脉血栓栓塞症，是人类第三大心血管杀手。2011年12月，国家卫健委明确VTE防治工作要纳入医疗质量管理和监控体系，要求对每位入院和手术患者进行风险评估。
但传统人工操作不仅耗时耗力，准确度也不够，属于临床“老大难”。如今，这不再是困扰。
这套VTE智能化预测及辅助诊疗系统，可以在医院信息化系统内对患者进行关键指标的抓取，进行自动评估，评估变量也从传统的30项增加到70多项，从而提升准确率。
以十院为例，自去年7月使用该系统以来，VTE风险评估比率提升了83%，评估时间缩减87%，每周平均节省人工600小时。

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不过，医疗人工智能系统的建立并不容易。医院传统的信息化系统普遍老旧，数据治理相对混乱，人工智能介入难度大，周期长，落地更是需要“千锤百炼”。
森亿智能高级咨询顾问马春飞告诉采访人员，比如说现病史、既往史、体格检查，还有很多的检查报告，对于智能应用来讲，这些都是无效的数据，人工智能的第一步是让这些数据复活。
让数据“复活”，简单来说，就是让人工智能“读懂”不同行业的数据，但这恰是难点所在。
为了统一疾病名称或者诊断信息，森亿智能研发出了术语自动归一化，仅这就花了整整五年。

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当人工智能可以和各行各业直接“对话”，更多应用场景也随之开启。
AI零售店、智能巴士、脑机接口……今年人工智能大会上，300多家企业带来了最新产品和解决方案，商业应用成为他们布局的重点。

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