经过一年多的研究训练，人工智能ET已具备多项医疗能力，可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色。
ET医疗大脑的研发大量采用深度学习技术，通过海量的数据作为示例来训练机器完成特定任务，即由计算机通过学习病例数据来提升医术。由于可以24小时不睡觉，同时处理成千上万项任务，ET的学习进步速度大大超过人类。
阿里云人工智能科学家闵万里说：“在多个病症的测试中，我们意识机器不仅能够完成任务，而且在某些方面做的和人类医生一样好。ET完全有资格成为医生的助理。”
除了能大幅提升医生的工作效率外，ET医疗大脑还尝试从根本上战胜癌症。通过和华大基因合作，ET对大量肺腺癌病例的DNA序列进行分析，寻找致病的关键基因突变。
“我们将ET医疗大脑设置为一个开放的人工智能系统。除了阿里云的人工智能科学家投入到研发当中，我们更希望能吸收外部精良的算法与医学经验，这样ET才能更快地成长为一名高级医师。”闵万里说。
浙江德尚韵兴的科学家是超声甲状腺结节智能诊断算法的研发者，他们利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，让系统变得更“聪明”。算法现在被集成到ET医疗大脑当中,并在多家医院进行试点。
借助计算机视觉技术，这套算法可以对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间。一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而当下算法的准确率已经达到85%。
同日，阿里云宣布联合英特尔、LinkDoc启动天池医疗AI系列赛，第一季对早期肺癌诊断发起挑战。
阿里云天池平台将提供海量的脱敏后高分辨率胸部CT扫描数据。选手需要通过原始CT影像图片训练模型算法得到结节特征，最终实现对影像图片结节区域的智能化判断。
实事上，在ET医疗大脑之前阿里云已经开始在医疗领域进行探索。去年，上海华山医院借助阿里云的计算能力，用数字化模型代替部分临床实验，以及模拟小白鼠的活体实验，用于加快特效药研发。
同样是在去年，华大基因、阿里云和安徽医科大学曾共同宣布，在21小时47分12秒内完成了1000例人类全外显子组数据的分析。40年前，人类若想对埃希氏大肠杆菌进行全基因组测序，需要1000年的时间。
良品率提升1%，利润一年可增加上万亿元
阿里云总裁胡晓明表示，希望利用人工智能技术发挥“中国智造1%”的威力。中国制造业如果提升1%的良品率，意味着一年可以增加上万亿元利润。
阿里云总裁胡晓明
2016年8月，ET工业大脑开始入驻国内能源巨头协鑫光伏的切片生产车间。
光伏切片生产有着十分精密的工艺流程：一根仅0.1mm粗细的钢线不断摩擦硅锭，最终切出一片片仅0.2mm厚的硅片。车间的湿度、温度、砂浆上下部温度、导轮上下部温度等上千个参数在实时影响着生产。如此复杂的生产环境下，人工经验很难100%地保障产品质量。
ET工作的第一步，是将标准化车间所有端口的数据传入工业大脑，随后通过人工智能算法，对所有关联参数进行深度学习计算，精准分析出与良品率最相关的60个关键参数，并搭建参数曲线，在生产过程中实时监测和控制变量。
通过ET工业大脑的帮助，协鑫光伏的生产良品率已经提升1个百分点，每年可节省上亿元的生产成本。
目前，ET已参与到新能源、化工、环保、汽车、轻工业、重工业等不同制造领域的工作中。除了协鑫外，徐工集团、中策橡胶、吉利等制造企业都在引入ET工业大脑。
阿里云人工智能科学家闵万里表示， 与其他领域相比，将人工智能技术应用到工业生产的复杂度更高。ET工业大脑的背后是阿里云自主研发的云计算操作系统飞天——可将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机。
闵万里透露，目前ET工业大脑已经在流程制造的数据化控制、生产线的升级换代、工艺改良、设备故障预测等方面开展工作。ET的目标是成为一个不断吸收专业知识的 “大脑”，可以指挥各种类型的工业躯体。“我们希望用21世纪的机器智能，帮助人类更好地指挥20世纪的机器”。
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