科技抗“疫”，人工智能如何助力疫情防控？

對于人工智能產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，2020年注定是不平凡的一年。

年初的疫情，是一場(chǎng)對人工智能發(fā)展的重要考驗。工信部也發(fā)出倡議書(shū)，呼吁AI相關(guān)單位充分發(fā)揮人工智能賦能效用，組織科研和生產(chǎn)力量，把加快有效支撐疫情防控的相關(guān)產(chǎn)品攻關(guān)和應用作為優(yōu)先工作。從紅外熱成像無(wú)接觸快速測溫到輔助診斷技術(shù)，再到AI大數據系統秒級檢索病患社會(huì )關(guān)系構成等等。AI的助力，為抗“疫”提供了了豐富且有效的武器，業(yè)界涌現了一批優(yōu)秀的人工智能優(yōu)秀案例。

人工智能助力戰“疫”

眾多科技公司積極為疫情防控貢獻力量，為成抗疫提供了更為實(shí)在、高效的幫助。

智能視覺(jué)國家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng )新平臺的依托單位商湯科技提出了“人員體溫+口罩佩戴+人員身份”等多方面識別和管理的AI防疫解決方案。該方案由區域通行模塊和出入口通行模塊，能將實(shí)時(shí)信息統一展現及存檔。其中，區域通行模塊可在機場(chǎng)、車(chē)站、地鐵、學(xué)校、辦公樓宇、小區等多種場(chǎng)景下實(shí)現非接觸式篩查，實(shí)現高溫、未戴口罩異常事件告警和人員識別。

曠視公司上線(xiàn)了AI測溫系統，該系統采用“人體識別+人像識別+紅外/可見(jiàn)光雙傳感”的方案，支持大于3米的非接觸遠距離測溫，輔助“三站一場(chǎng)”（火車(chē)站、汽車(chē)站、地鐵站、機場(chǎng)）等高密度人員流動(dòng)場(chǎng)景下的工作人員快速找到發(fā)燒者。具體來(lái)說(shuō)，通過(guò)AI技術(shù)快速定位額頭，公眾無(wú)需摘下口罩，也能實(shí)現快速篩查。同時(shí)曠視也研發(fā)出了“曠視-明驥”疑似發(fā)熱人員智能篩查比對系統，目前該系統已經(jīng)在北京市海淀政務(wù)大廳和牡丹園地鐵站展開(kāi)試點(diǎn)應用。

依圖科技則提供了智能刷臉終端和智能線(xiàn)上醫療程序。智能刷臉終端通過(guò)人臉識別技術(shù)，實(shí)現完全無(wú)接觸式的卡門(mén)開(kāi)閘方式，杜絕間接接觸傳播的可能性，助力疫情防控。 針對此次疫情的“新冠肺炎”的智能線(xiàn)上醫療程序，能滿(mǎn)足大量的健康宣教與新型肺炎早篩需求，提供更優(yōu)質(zhì)、全面、權威的疫情相關(guān)專(zhuān)業(yè)與非專(zhuān)業(yè)的知識問(wèn)答，達到緩解疫區民眾焦慮、減少醫療機構門(mén)診壓力和院內傳播幾率的作用。

獵豹移動(dòng)投資的獵戶(hù)星空捐贈的醫療服務(wù)機器人已交付武漢火神山醫院，可實(shí)現無(wú)人導診、自動(dòng)響應發(fā)熱問(wèn)診、引領(lǐng)病人及初步診療，也能遞送化驗單、藥物等，幫助提高診療效率，避免醫護人員與病患接觸發(fā)生交叉感染。

AI數據或成AI技術(shù)落地最大挑戰

盡管計算機視覺(jué)、智能語(yǔ)音、知識圖譜等人工智能技術(shù)在醫療領(lǐng)域已有一定應用，但由于當前疫情環(huán)境的特殊性，依然存在著(zhù)眾多挑戰。

工業(yè)和信息化部直屬科研事業(yè)單位——中國信息通信研究院的云計算與大數據研究所副主任王蘊韜指出“當前AI模型輸入對于數據要求高，需要數據清洗對齊等大量前期工作。而各信息通信系統采集數據規則不同、格式各異，盡管各個(gè)維度數據統計覆蓋相對完備，但仍然無(wú)法在短時(shí)間內成為AI系統的有效輸入，導致了大量關(guān)鍵數據重復收集處理的資源浪費?！?/p>

數據標注服務(wù)頭部企業(yè)云測數據認為AI數據也是推動(dòng)人工智能持續健康發(fā)展的關(guān)鍵，算法的精度與數據的質(zhì)量有著(zhù)直接關(guān)系，數據的數量和質(zhì)量會(huì )成為AI落地的瓶頸。云測數據總經(jīng)理在接受采訪(fǎng)時(shí)表示：“現在很多領(lǐng)域都處于A(yíng)I應用的落地階段，尤其像醫療和智能駕駛，它們對于模型的精確程度要求非常高，所需要AI數據的精準度和專(zhuān)業(yè)度將成為其下一步落地的關(guān)鍵所在”。

正因如此，人工智能的快速發(fā)展對數據提出了更高要求。云測數據通過(guò)自建場(chǎng)景實(shí)驗室、數據標注基地產(chǎn)出算法所需的AI數據來(lái)支持模型迭代，用來(lái)構建整體健康的數據生態(tài)；通過(guò)自研數據標注系統、完善的數據生產(chǎn)流程等來(lái)把控每一個(gè)AI數據數據質(zhì)量的精準，在眾多科技公司背后為AI提供糧草。

未來(lái)傳統醫療行業(yè)信息化供應商與以互聯(lián)網(wǎng)公司為代表的AI技術(shù)提供商合作將更加緊密，而AI企業(yè)將對AI數據資源服務(wù)商提出更多挑戰。

科技戰“疫”，AI向善

2017年，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規劃》，指出“到2030年人工智能理論、技術(shù)與應用總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng )新中心?！蓖ㄟ^(guò)這次突發(fā)性事件，各大AI企業(yè)都拿出了自己的先進(jìn)技術(shù)，人工智能不再是遙遠的想象，已經(jīng)成為疫情防控一線(xiàn)的使用工具。

這場(chǎng)疫情終將散去，而這次科技行業(yè)的“大練兵”，將會(huì )讓整個(gè)人工智能行業(yè)思考技術(shù)如何與垂直領(lǐng)域更好地結合、行業(yè)自我革新的關(guān)鍵所在，這些寶貴的經(jīng)驗將成為人工智能成熟健康發(fā)展的助力。

AI向善，科技醞釀著(zhù)希望，我們期待著(zhù)萬(wàn)物復蘇的到來(lái)。