近日，谷歌发布了大型机器人学习数据库，用以促进AI的发展，而这一举动无疑是将AI这项本就不平凡的技术推向了风口浪尖。毋容置疑AI的发展带给我们前所未有技术体验的同时，也不断向新高度攀升。
以AI面部识别技术为例，以这项技术为主导的人脸识别已经在安防等领域有较为广泛的运用了，而近日， 《纽约杂志》发表了一篇关于将AI面部识别技术运用于动物面部识别的文章，并讲述了其突破的难点，围绕其对相关工作人员的帮助，做了一定的说明。
可见，人工智能围绕传统行业进行发展是当前的主流方向之一，而今天小编要讲的人工显微镜，就是其在医疗领域的全新发展。日前，腾讯人工智能实验室对外宣布，一款将人工智能与显微镜技术相融合的全新人工智能显微镜进入研发测试阶段。
或许很多人会有所疑问，显微镜的主要功能是“观察入微”和人工智能似乎并没有什么联系，人工智能显微镜到底智能在哪呢？其实要回答这个问题并不难，传统显微镜虽然能够帮助人们观察到围观世界，但相对的，判断视野中画面的工作还是由人来完成，也就是说，传统显微镜只起到观察的作用，筛选信息、判断画面中的内容、计算相关数据、书写报告的过程都是由医生单独完成的，这对医生的病理学知识以及经验都是极大的考验。当然，这样的医生有很多，但还是存在供不应求的情况。而人工智能显微镜，智能的地方正是在于在满足显微镜观察职能的同时，实现自动识别、检测、定量计算和生成报告。
对于人工智能显微镜而言，只要医生足够专业，那么庞大的数据库就是他的经验来源，显微镜作为医生观察微观世界的工具同时，也是人工智能的“眼睛”。人工智能显微镜可以对图像库的深度学习，对显微镜观察到的画面进行一定的判断与分类，并且可以非常快速的得到画面中的一些必要数据，将病理切片数字化，通过AI算法辅助分析协助医生完成工作。
以疟疾为例，疟疾是一种显微镜切片难以识别的疾病，如果借助传统研究手段，不但人力成本和时间成本巨大，而且准确度难以保证。但是，通过人工智能驱动的显微镜，在半小时内，AI就可以完成血片中的疟疾寄生虫的识别与计数，帮助医疗人员更好的完成医护工作。
就目前而言，AI+显微镜的思路仍处于发展阶段，像IBM、麦克奥迪等公司都在人工智能显微镜的研究上有大量投入，人工智能显微镜的眼光也不会仅仅停留于医疗制药，生物学研究、海洋学研究、农业研究都是人工智能显微镜的重点突破领域。
AI作为创新的科技理念，近年来已经得到了充分认可，清华大学就着手建立昌平校区主攻人工智能应对未来科技发展。就目前而言，人工智能显微镜作为一种传统仪器与创新科技的交融，一定程度上为未来仪器发展提供了一个可行的方向与思路。虽然现在智能化仪器仍处于发展阶段，但是相信随着数据库的逐渐完善，技术的持续提升，传统仪器与AI直接的结合将更加紧密。
