AI抗疫元年：进击的人类【科学战“疫”】

近日，工信部发布了《充分发挥人工智能赋能效用 协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》，其中号召尽快利用AI技术补齐疫情管控技术短板，充分挖掘AI技术在新型冠状病毒感染肺炎诊疗以及疫情防控的应用场景。

这可能是历史上第一个将AI技术与抗击疫情结合在一起的政府倡议；可能也是人类首次将AI技术应用到大规模公共卫生事件。

那么，疫情之下AI技术已经发挥了哪些作用？这些作用带给AI行业、医疗行业乃至社会各界的启示又有哪些？经历这次考验之后，如何进一步推动公共卫生与医学科研领域的智能化进程？

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病毒分析与疫苗研发

在疫情爆发之后，各大云计算厂商宣布面向科研机构与医疗机构免费开放AI算力。

AI算力与抗疫有什么关系？这里就要提到AI计算的某种本质：通过张量计算来处理非结构化数据的匹配。

在经典计算环境下，许多非结构化数据的处理，如图像识别、语音合成、基因匹配、地质信息计算等，无法获得高效率计算。这就让AI计算需要单独的计算芯片和计算架构，从而让AI算力成为近几年的关键赛道。

而AI算力的产业积累，恰好能够在疫情到来、需要加速医学分析能力时派上了用场。在今天的医学分析领域，病毒基因测序、蛋白靶标筛选、病毒与药物的研发历史数据匹配，种种工作都需要AI算力来支撑，同时更优质的相关算法，可以极大提高相关检测的效率。这些对于我们认识病毒的本质，分析获取更好的治疗方案，以及开发疫苗和针对性药物，都是极重要的基础性工作。

目前，各大云计算厂商都免费开放了AI算力。一些科技企业还将基因检测相关算法免费开放给基因检测机构、防疫中心与学术界，缩短了新型冠状病毒的基因检测时间。

在这次抗疫行动中，快速分离病毒、完成相关基因测序、发布相关治疗药物的研究信息，背后AI算力与算法的产业积累起到了不小作用。

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诊断辅助

从科研机构与实验室走向抗疫战场的前线，AI能够发挥的关键作用也不小。

其中对于现阶段抗疫最有价值的，一是具有视觉识别与语音交互能力的机器人，代替医护人员进行病患护理。美国使用医疗机器人进行新型肺炎的治疗，前不久也在国内引起了讨论。但是医疗机器人需要相对成熟的产业支撑，很难快速上马。国内目前已经出现了将宾馆用AI机器人进行改装，担任一部分送药和医疗用品传输任务。

在抗疫一线，更有帮助的AI能力是诊断辅助，这一点目前主要集中在医疗影像+AI分析能力上。虽然新型肺炎的诊断，主要需要试剂等检测用品，但患者的肺部影像同时具有较为强烈的可判断特征。基于AI技术，可以将需要数小时的传统检验，压缩在几秒中完成。这一能力有效辅助了试剂检测，为快速确诊、填补医疗人员不足提供了帮助。

深耕智慧医疗领域的深睿医疗，在此次疫情中为湖北一线医院提供Dr.Wise^®全肺AI医学辅助诊断系统，可以针对各类原因导致的肺炎CT影像进行快速检测，也可帮助新冠肺炎的早期影像进行大规模病例筛查，检出率高，有助于及时发现潜在病人，加强防控。

在Dr.Wise^®全肺AI医学辅助诊断系统的基础上，深睿医疗结合本次新型冠状病毒感染肺炎的影像学表现，推出Dr.Wise^®肺部疾病智能解决方案（新冠肺炎增强版），针对不同类型肺炎的各种征象进行快速检测，还能提供全流程的诊疗管理，包括定位、定量分析、肺部CT炎症的多时点随访，标准结构化报告等，辅助医生大幅提升诊断效率，同时提高诊断准确性。

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智能测温

随着返程潮的到来，机场、车站、高速路口等公共场所，变成了防控疫情的关键关卡。而这些地方排队测体温的漫长队伍，造成大规模的人群聚集，显然也为防疫带来了风险。

旷视测温解决方案率先在北京海淀试用，护航公共场所疫情防控。旷视研发团队提出了“人体识别+人像识别+红外/可见光双传感”的创新解决方案，通过前端红外相机鉴别人流中的高温人员，再根据疑似发烧者的人体、人脸信息，通过 AI 技术，可以辅助各类公共场所（火车站、汽车站、地铁站、机场）等高密度人员流动场景下的工作人员快速筛查体温异常者，实现非接触密集型人流 AI 辅助温感解决方案，解决疫情平稳后在开放场所的通行效率与可控度。

该系统具有以下特点：

• 即便在口罩和帽子大面积遮挡人脸的情况下，系统也能帮助工作人员快速筛查通行人群，识别误差±0.3℃。

• 可支持大于3米的非接触远距离测温，一旦有疑似发热人员出现会自动报警。

• 系统的智能疑似高热报警带宽可达到每秒15人，且一套系统可以部署16个通道，基本保证一个地铁口管控。

在公共场所中，AI对疫情防控的防护同时还表现在公共安防领域。比如AI摄像头可以通过人脸识别技术，判断出一个人的公共场所活动轨迹。这一技术不仅在这几年提高了公共安全程度，也在这次防疫中屡次发挥奇效。比如将仅有十几秒接触史，当事人完全不清楚的传染过程追溯到，从而避免病毒在无法预料的情况下大规模裂变传播。

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智能电话

另一个看不见的防控领域，发生在电话当中。

如果你在疫情中有过外出经历，那么可能你已经接到过AI打给你的电话。它会询问你外出的经历、往返时间地点，以及回到居住地之后的身体状况，这些数据通过AI外呼系统聚集到一起，成为基层防疫管控的数据基座。

面临庞大的人口规模和春运出行规模，社区和基层的居民普查与防疫通知，在实际执行中变成了巨大挑战。社区基层人员往往人数很少，抗疫事宜又异常繁重复杂，二十四小时不间断打电话显然并不合适。所以打电话这个重复劳动，就变成了基层无法承受又必须完成的任务。这种情况下，已经相对完善的智能客服体系变成了破局的钥匙。

基于智能呼叫和语音交互的AI客服系统，可以短时间内转变为智能排查员，完成人员排查、回访、通知等事宜，比人工电话效率提高数百倍。

更进一步，一些智能电话系统，还可以完成相对复杂的防疫排查与回访任务，比如随机对用户进行排查情况、生活情况的调查，形成抽样统计数据；再比如对重点人群的持续跟踪回访，形成重点防控系统。

同时，各级医疗管理单位、基层单位，也可以基于目前普遍处在免费开放状态的智能电话能力，自行开发更具有针对性的智能电话系统。

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启示

回顾以上AI与抗疫工作的结合，可以看出，AI是一种很重要的辅助工具和加速器。总体而言，疫情防控场景中AI能发挥以下作用：

1、人工效率较慢，急需提高效率的。比如公共区域的智能体温检测。

2、大规模重复性劳动的。比如AI电话普查与通知。

3、模糊数据，难以用经典计算模式完成的。比如AI病毒基因测序。

这是AI第一次大规模走向抗疫，虽然各大AI公司展现出了充分的响应速度与社会责任，但还是要看到整个社会体系、医疗体系，对AI技术的包容和使用还相对初级。比如：

1、AI的能力并没有被使用者广泛认知

这次AI快速走向抗疫战场，主要依赖于云+AI基座已经形成了较高的完成度，基本达到了随时可用的特点。但是提供给抗疫一线的AI能力还相对单一，缺乏足够的场景覆盖度，并且很多能力只能在一线城市小规模使用，无法第一时间走进武汉等疫情核心区，说明产业结合度还有待提高。

可以把AI看作大量基础能力与基础算法的结合，它们能够随时拼装出各种能力，凝固为特定产品与平台。但这次抗疫中，医疗一线、医学研究、科技产业开发者，对这些能力并不熟悉，要用很多时间进行沟通。这也导致很多AI能力无法快速进行全国推广和进驻重点地区。

2、软硬件产业链相对薄弱

AI在抗疫战场上有不错的表现，但也可以看出这些表现主要来自于软件层面。我们很难看到AI机器人与IoT硬件快速走向抗疫一线。一线医护人员也没有能够远程操控、配备摄像头、麦克风、听诊器等器材的医疗机器人可以使用。从软件AI的现在，到AI机器人的未来，需要的是一个结构完善的AI+IoT产业链。硬件生态的薄弱，让中国众多产业的智能化效率低于预期。这也是下一个科技周期必须面对和解决的问题。

3、公共卫生领域的整体智能化水准有待提升

AI已经为抗疫做了很多事，但AI显然可以为抗疫防疫做更多贡献。比如美国有AI创业公司，通过社交网络数据对新型肺炎进行了预测。

再比如公共卫生系统的智能化管理、应急物资的智能化调配，这些领域都已经涌现出完备的解决方案。但由于这些能力需要长期准备，这次抗疫中并没有见到它们的身影。例如，不久前的热点事件中，有组织提出物资调配不及时，是因为工作人员太少。那是否可以让AI进行无人化调配？这在智能工业与智能物流场景中并不鲜见，但却没有成为抗疫战场上的有生力量。

目前各大AI公司、云计算厂商，正在快速调用AI能力开发相关产品，并且免费投入到抗疫战场。但仅仅几家头部企业的覆盖能力显然不够，必须有广泛开发者共同参与进来，让AI技术的价值最大化，进入AI防疫抗疫的2.0阶段。

目前，AI平台型公司也已经开始由单体AI能力投入抗疫战场，转向赋能开发者，让大家借助开放与技术模型，一同寻找抗疫场景，解决长尾需求，提高抗疫战争的整体效率。这个过程需要互联网公司、AI开发者，以及医疗与科研工作者的携手努力。

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