医学行业如何？
谢邀！医学行业如何？医生这个行业如何，没干医的（俗称‘外行人’）和干医的（俗称‘业内人士’）可能看法完全不一样。从外行人的角度看，医生挺风光的，是个正式的工作，有的还有事业编制，风吹不着，雨淋不着，穿着干净的白大褂，救死扶伤，人称‘白衣天使’，不但有正规工资和奖金，还有不少的红包和回扣可以拿（其实大部分都是他们臆想的，随着国家对医疗行业的规范，不说红包回扣绝迹吧，但也比以前少了很多很多）但业内人士看法可能完全不一样。
首先从工作时间来说，国家规定每位职工每天工作不超过8小时，每周工作时间不超过40小时。但对绝大多数中国医生来说，这个工作时间是个奢望。医生从医学院校毕业进入医院以后，就是24小时住院医师工作制，即24小时工作生活都要呆在医院。这个时间至少是3年。等若干年后，晋升职称成为主治医生后，也要管病人，查房，写病历，值班上夜班，还要上门诊，平均每天都要工作10个小时以上，这还不算来了急诊抢救病人的时间，那可是工作时间白加黑呀。
其次，从拿的薪水来说，每个地区不完全一样，但基本上也就是当地平均工资左右，根本不是外界传说的高工资。第三，再从医生工作的环境来说，由于前些年媒体报道的误导，社会大众对医生这个职业有很多误解，这也是近些年来医患关系日益紧张的原因之一。第四，社会大众以为医生是万能的，什么病都能治，什么病都应该治好，否则就是医生的失职，医生就应该承担责任。
酒店行业将来会面对哪些新的挑战？
挑战一：我国部分区域的酒店过渡与无序开发以及投资盈利能力的下降已经呈现。挑战二：民族本土酒店的品牌发展，仍然任重而道远。挑战三：目前我国酒店业的创新精神与工匠精神，依旧难以支撑行业可持续性的长远发展。挑战四：具有复合型能力的酒店优秀职业经理人才匮乏，以及我国目前的人才培养机制仍然滞后行业的快速发展。挑战五：目前中国酒店业的各类协会与论坛组织，仍然缺失对行业未来发展的指导和引领作用。
如何用大数据和预测分析技术应对医疗挑战？
我国人口众多，医疗资源分布不均，医疗行业面临着前所未有的巨大压力。在慢病高发的今天，中国医疗卫生事业从未遇到如此多的挑战。但与此同时，我们也可以欣喜地看到，随着移动互联网、大数据、云计算等多领域技术与医疗领域跨界融合，新兴技术与新服务模式快速渗透到医疗各个环节，并让人们的就医方式出现重大变化，也为中国医疗带来了新的发展机遇。
云计算、大数据对医疗行业发展有强劲的促进作用。云计算和大数据的应用可以整合各种医疗数据，通过对这些资料的合理安排，进而做更好的数据背景分析，利用这些分析，可以为患者提供一个更精细、更细致的医疗方案。医学是一个询证科学或称之为实践科学，很多知识都是通过经验积累出来的，而经验最直观最客观的体现就是数据，所以，这对整个医疗的发展有非常好的促进作用。
医院设备之间的互联互通，检验、影像、超声等数据的相互之间的使用，在医院早已经成为常规的诊疗手段，诊断一个病人，需要影像资料、病理报告、检验数据、超声情况等等数据的综合分析，利用信息化手段，把这么多综合数据整理的更细致，梳理的更缜密，这个就是在原来传统医疗基础上的一个整合和提升。互联网高新技术的发展，催生了新的医疗构架和服务模式。
智慧医疗就是基于新的技术和在大数据背景下一个新技术的应用。我们把很多的原数据进行集成，得出一些有经验的东西，再通过新技术整合到医疗计划中去。例如医疗联合体的出现，实质上是一个医生群体的行为，政策鼓励医生群体走出医院，把技术带出去。也可以借用一些先进的技术手段，比如远程会诊、远程门诊这样的医疗服务模式来实现。
医院原来是一个传统的模式，以前很多都是医院看门诊，然后办理住院，手术治疗等等，现在随着新技术的加入，针对老百姓看病，做出了一些服务模式的改变，目前有的医院开展了远程会诊和远程门诊这样的服务，像功能神经外科、癫痫外科、癫痫内科、脑血管外科、神经肿瘤外科、小儿神经外科、脊髓脊柱神经外科、神经肿瘤化疗、神经内科都向全国各地区的医疗服务机构开放了远程服务。
远程诊疗既增加医院为患者提供医疗服务的渠道，也大大方便当地患者就医看病。除此之外，有的医院还开展了远程专科诊断、远程教育、培训，远程预约及转诊等，还通过一些数据分析，数据的整合，实时的给一些相关的病友或人群，提供健康服务信息。未来医疗行业的发展方向是要实现“健康中国”。健康中国的概念其实还是说老百姓的健康。
AI掀起医疗行业巨浪，变革面前如何迎接挑战？
尽管人工智能在医疗领域的应用还处于早期阶段，但美国的各大顶尖医院都已经开始行动。早在两年前，GPU巨头英伟达就宣布与麻省总医院医疗数据科学中心建立合作关系，希望该中心成为人工智能医疗应用领域的中心，对疾病进行探测、诊断、治疗和管理。国内的人工智能企业也开始布局医疗领域，2017年6月，依图科技宣布与华西医院的战略级合作，加速AI医疗普惠民生。
依图科技与华西医院还发布了两项双方合作研发的肺癌人工智能成果：全球首个肺癌临床科研智能病种库及全球首个肺癌多学科智能诊断系统。但是，AI技术应用到医疗行业还面临一些需要克服的阻碍：首先从意识形态上，医疗行业需意识到AI技术可带来的帮助；其次，医疗数据的敏感性让获取数据来培养AI模型会有一定的困难。最后，AI模型得到认可具有难度。
为克服这些阻碍，医疗行业人员和教科研人员应该更紧密地合作。国际医学与生物工程院院士 IEEE Fellow张元亭院士长期潜心钻研可穿戴无扰生物传感技术、心脑血管健康信息学、生理建模与神经工程、8P医疗与健康工程学等领域，医学造诣深厚，同时张元亭院士时刻关注并思考人工智能与人类智慧与医疗行业的深度融合议题。
2019中国车企应该如何应对新能源行业带来的出行挑战？
天下大势，浩浩汤汤，顺之者昌，逆之者亡。燃油车的智能化和电动化是无法逆转的大趋势，传统车企无须应对，跟随趋势即可。要是说成应对的话有似乎有点牵强，问题如此，就按问题思路来说吧。一，依照车企本身的实际情况，制定燃油车型的终止时间表，将研发设计及投入按照该时间表渐渐向汽车的智能化和电动化倾斜，最短时间向市场投放几款纯电动车型，在新能源汽车市场占领一定份额，让消费者对自家品牌的电动汽车有一定的认知，培养下市场。
其实大部分车企也都是这么做的。二，在动力电池技术，充电技术，智能驾驶技术，电池回收技术，出行领域，车路协同技术等领域寻找合作伙伴，建立起相对稳定的技术联盟，协同发展，可以更加稳步，最低风险切入新能源汽车领域。三，最好能在清洁电力领域做好布局，电动汽车的电力来源也需要逐步清洁化，毕竟现在全球大部分电力依赖煤炭，并非清洁电力，发展电动汽车不能减少了尾气排放，却加大了发电领域的污染。
