百年清华

徐亮，平安集团—平安科技智能引擎部副总工程师。清华大学2006级生医，牛津大学赛义德商学院硕士(科技创新管理方向)，牛津大学工程系博士（机器学习方向)。2015年加入平安科技，负责智慧医疗、智慧城市、智能风控方向多个人工智能/大数据项目。

在预测疾病方面，传统的统计方法面临覆盖范围极有限、统计结果极易受人为主观因素干扰的两大难题。彼时也有互联网公司尝试利用大数据进行疾病预测方面的探索，但基本都受限于数据维度不足无法维持理想的稳定性。

而过去的几年中，徐亮及其带领的平安驭策团队专注于将人工智能应用于辅助决策，在智慧医疗、智慧城市等方面取得了突破性的研发和应用成果。

实际应用中，徐亮团队首次应用 2000 万人以上的城市级别数据，联合重庆、深圳两市卫健委和疾控中心研发人工智能疾病预测模型。最终该模型在预测流感、手足口病的传播以及慢阻肺的患病风险上的准确率超过了90%。这项应用有效地提高了公共卫生部门应对疫情的科学性与准确性，同时也能帮助个人更好地评估自己的健康风险。

其中，在重庆智能疾病预测与筛查两大模型的研究中，课题组融合双方专家经验和业务经验，创造性地提出了“宏观+微观”的深度智能疾病预测方法。在宏观或地区层面，整合全国上百个城市的环境气象因子、人口信息、产业结构、经济教育发展、地区生活行为、医疗习惯、就诊行为等一系列宏观因子。在微观层面，通过整合全方位、多维度的预测因子和信息来预测疾病发生风险。这些信息包括医疗健康因子，也包括个人行为因子、互联网数据因子等。

通过精准评估个人层面风险并汇总到宏观层面，使得该方法能够深入挖掘宏观层面无法统计的细颗粒度信息；同时在算法层面融合了多种深度学习和人工智能方法，如时间序列模型、循环神经网络等，最终有效提高了预测精度及准确度。

除了疾病预测，徐亮团队在人口领域的辅助决策上，应用NLP技术处理海量人口健康和电子病历数据，精准地测算健康预期寿命。此外，平安驭策在安防和政务等领域也都成功应用AI进行辅助决策，并在实际运用中取得了显著社会、经济、科研效益。

从理论、技术发展到在多个场景实现落地应用，平安驭策仅用了四年的时间。团队从零到一的扬帆远航、发展壮大过程中，徐亮这个“掌舵手”起到了不可或缺的作用。

徐亮本科毕业于清华大学生物医学工程专业，博士阶段在牛津大学工程系攻读机器学习，2013年从牛津毕业后，他放弃了多个来自国内外的工作机会，回到老家福建，开始智能医疗和智能硬件的创业。2015年，应肖京博士（现任平安集团首席科学家）邀请，徐亮成为平安脑智能引擎团队初始成员之一，当时团队还不到10人。在他看来，加入平安之后像是开启了一段充满激情的创业历程，“在近乎零基础的情况下搭建团队，一切都是从零开始。”

在团队和业务发展过程中，徐亮除了确保在技术层面保证有足够的深度和创新性，更肩负着一个舵手的重任，从确定应用方向、设计技术落地方案，到后面在工程实施阶段解决具体的技术细节难题，最终保证技术能够在合适的场景下得到最好的应用。

人工智能在智慧医疗、智慧城市等专业领域的应用在研发和应用过程中常常面临多个学科交叉的特殊情况，这就对研发者、从业者的技术广度和深度都提出了更高的要求，同时也要在应用上对特定业务有深刻准确的理解。

而这正是徐亮的优势所在，从本科到博士、再到毕业后创业阶段，徐亮一直都与技术的创新和落地应用有着“解不开的缘分”，这让他掌握了更多在跨学科交流方面的优势，“过去丰富的学术经历让我能够对技术有更深的理解，同时能更快地理解技术在特定业务场景下的落地。”

徐亮享受自己处在不同学科的交汇点、吸收不同学科中的精华再做到融会贯通、进而将其应用到全新领域中的一整个奇妙过程。他坦言自己从小到大都喜欢不断地尝试，对技术的创新应用有浓厚的兴趣。因此，即便这个过程中存在很多困难和未知的风险，徐亮热衷于不断尝试的特点仍让他乐在其中、勇敢追逐前方的“星辰大海”。

“中国有更广阔的发展空间”，徐亮也希望能将更多新技术落地应用在中国这个正在飞速成长的市场中，这也正是徐亮当初选择回到中国的关键原因。对于强调自有核心技术实力的科技创新模式在中国的发展前景，他认为虽然中国在基础研究层面的原创性还未到达世界顶尖水平，但中国有更丰富多元的应用场景和更优异的移动互联网应用基础，只要找准并利用好自身优势，踏实进行基础研究和应用层面的创新投入，未来大有可为。