4月7日，南昌三中義坊學校門口擺放了一臺人臉識別測溫機，復課的初三學生不用摘下口罩，就可以識別在校師生的身份及測量體溫。這是云從科技推出的輕舟平臺校園防疫系統，目前已經部署在全國各地數十所學校。與此同時，博拉網絡同樣針對中小學、幼兒園的智能晨檢儀等AI安全方案也已實現落地應用……人工智能在特殊時期展現出的科技溫度可見一斑。

在復工復學，行業復蘇之際，科技企業以抗疫實踐和智能化為人工智能行業的前行按下了加速鍵。

其實，從2018年底召開的中央經濟工作會議上明確5G、人工智能、工業互聯網等“新型基礎設施建設”的定位新基建戰略，到今年3月，強調加快人工智能等新型基礎設施建設進度，新基建戰略的催化作用釋放出巨大能量。而作為新基建重要領域之一，人工智能產業發展逐步進入快車道。

據前瞻產業研究院預測，2020年我國人工智能市場規模增速45%，遠超全球市場規模增速水平。

科技企業如何把握作為投資消費，刺激經濟增長引擎的新基建這個機會盤，決定的不僅僅是企業的命運……

從開發到落地只用了三天

1月24日，萬祖峰從北京回到東北老家的第二天，同一時空之下，白楊也趕在除夕前一天趕回了遠在內蒙古的老家。跟往年的濃厚的節日氛圍相比，疫情的突襲，公開的病例數字不斷攀升，讓兩個干澀而寒冷的城市蒙上一層灰色。

1月25日，上午10點，博拉網絡北京分公司，召開了一場緊急視頻會議，傳達出一個指令：立刻開展有關疫情的各項應急系統開發，要求產品必須具備體量輕、容易上線、推廣速度比較快。

因此，作為該公司人工智能相關項目的研發人員，萬祖峰和白楊在大年初一開啟了在線辦公模式。

“那幾天，我們都是24小時待命，保持網上遠程溝通暢通，包括開發測試以及工作會議全都安排在線上完成。”萬祖峰向鋅刻度表示，這次他們研發的是依托大數據+人工智能，來幫助企業復產復工的產品，如“疫情登記系統”、“體溫篩查系列產品”、“小區疫情地圖—查詢系統”，以及“在線銷售系統”和“電子招投標平臺”。

這些產品能在疫情中凸顯出人工智能的技術結合點在于登記后的后臺數據分析以及與前端人臉識別、活體檢測的應用。

“這次開發的產品中，體溫篩查系列難度相對要大一些，因為這個產品涉及到軟硬件的結合，既有傳統的傳感器模塊也有比較前沿的人工智能的應用。”白楊告訴鋅刻度，其他的產品相對來說比較得心應手。這源于公司之前已經開發過應急系統的應用系統，對防疫系統的應急方案有一定的敏感度。

博拉網絡這次人工智能應急開發項目的總負責人，在面對鋅刻度的時候，他第一時間表達的卻是一份歉意：“我們的研發人員沒有過上一個好年，一個假期都泡在了工作中。”

這次，智能應急的相關產品從提出到研發再到成品實現應用僅僅只用了3天時間。在疫情期間，為其所在地的物業公司、教育機構以及政府部門、企事業單位進行了落地應用，在節省人力物力，減少安全隱患，確保防疫資源有效部署方面發揮了積極作用。

其實在博拉負責人看來，這次能在短時間內研發產品并實現應用得益于公司在人工智能領域有較長時間的積累。

“2017年，我們開始部署人工智能方面的研發實踐。”主要著力于通過人工智能深度學習的算法在圖像識別的領域做產業落地，在電力、能源行業的作業安全監測、校園安防的安全預警、工業生產流水線的標準作業流程管理和產品瑕疵檢測等領域。

疫情的突襲也是對他們人工智能研發團隊以及公司在相關領域投入的一次大考。經歷了這次考驗，博拉負責人也認為，互聯網公司的未來與人工智能的關系將更為密切，“將人工智能納入重要的發展方向，可以有效地把互聯網企業的數據資源、具象化的場景現實通過產品落地。”

超前部署幫了大忙

“如今，復課保障師生安全是當務之急。”日前，云從科技輕舟平臺校園防疫系統在全國各地數十所學校部署成功，云從科技的相關負責人稱，“學校門口擺放一臺人臉識別測溫機，復課的初三學生不用摘下口罩，就可以識別在校師生的身份及測量體溫。”

除了上述成績，云從科技在人工智能助力防疫上的表現也很亮眼，比如，在疫情形勢最嚴峻的時候，在黑龍江哈爾濱某小區，物管人員已經對小區的防疫工作進行智能化管控了；在上海張江智能島，AI相機架設在了各個路口，對不按規定佩戴口罩的人員進行自動提醒。迎來復工復產重要節點之時，在廣州白云機場，通過AI智慧防疫檢測實現了對人流體溫的非接觸無感檢測。

近日，這位負責人向鋅刻度詳細講述了，他們從東北到華南他們參與到智能化防疫大戰中的種種戰績。

在黑龍江哈爾濱某小區，使用的云從智慧社區解決方案讓物管人員可以通過這個智慧社區方案來實現人口管理、人員管控、人車軌跡研判、異常告警處置、潛在風險預控功能。“解決了當時物業工作量暴增，人手不足的大問題。”

同時，云從科技的智能口罩識別提醒解決方案在上海張江智能島落地應用。通過在重點區域部署智能相機，設置需要重點預警的人員庫和口罩檢測識別規則，實現對防疫重點人員出現的輔助識別預警和對不按規定佩戴口罩的人員進行自動提醒。

而在復工返程期間，云從科技又在廣州白云機場推出了AI智慧防疫檢測方案。該檢測方案通過紅外熱像與AI技術相融合，采用云從AI雙目測溫IPC-A技術，來實現對人員體溫的非接觸無感檢測，并關聯可見光相機進行人臉與人體的智能檢測、跟蹤和結構化。

云從AI智慧防疫檢測方案落地廣州白云國際機場

“在家辦公，條件受限，郵寄的設備資料難以到達。”這是疫情期間，讓云從科技的研發人員最頭疼的問題。那么，在疫情防疫中還能打出漂亮的一仗，云從科技相關負責人告訴鋅刻度，其實還是源自于相關智能解決方案早在去年甚至更早就開始了相關部署。

“比如，航司園區與云從科技聯合研發采用朱雀人臉識別終端的云從智慧園區解決方案，在2019年4月就開始部署了。”因此，不論是技術開發還是落地實踐，超前部署技術開發，成為了企業決勝關鍵時刻的重要支撐。

AI賦能傳統行業

新基建之下，人工智能熱門領域

4月以來，隨著我國疫情防控階段性成效進一步鞏固，中央企業“新基建”提速推進。

作為新基建重要場景之一，人工智能產業發展逐步進入快車道。那么人工智能未來幾年的主要發展趨勢會集中在哪些方面？

“隨著整個行業的進化，人工智能行業的從業人員在逐漸增多，AI的門檻正在變低。也就是說，AI正在從一個黑科技變成一個賦能傳統行業的科技。”博拉負責人認為， 人工智能未來將會有兩大發展趨勢：一是實現真正的深度學習。通過本次疫情大考，人工智能在深度學習的領域的鋒芒初露，快速準確的實現了病毒基因序列的計算。

而在下一步發展的過程中，人工智能將更好依托超級計算，駕馭數據洪流，高速、高效、精準的對龐大的信息資源進行處理、分析，實現真正的智能化。

“舉個例子，人工智能與金融的全面融合，以人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等高新科技為核心要素，全面賦能金融機構，提升金融機構的服務效率，拓展金融服務的廣度和深度，使得全社會都能獲得平等、高效、專業的金融服務，實現金融服務的智能化、個性化、定制化。”

二是產業+智能的模式將越來越普及。人工智能與互聯網技術的結合應用，使得不同產業間的關聯關系不斷改，改變了傳統的“需求-設計-制造-銷售-服務”的生產模式，催生新的產業不斷涌現，跨界和融合發展將成為新產業生態的重要特征。

“AI技術正在加速與我國工業4.0時代進程的融合。”在博拉看來，不同的科技水平形成不同的生產模式，在人工智能技術推動下，“智能制造”生產模式得到極大發展。

談到落地的場景應用，博拉負責人認為，在AI賦能生產方面，工業瑕疵檢測是一個應用前景廣闊的領域， 智能視覺瑕疵檢測技術在生產線上的應用，可快速復制不同行業的質檢環節。

“未來，瑕疵檢測技術在跨工廠、跨價值流與跨產品三個層面都將有更大的發揮空間，智能視覺瑕疵檢測將復制、推廣到電子制造、服裝制造等傳統生產制造領域。”通過對產品瑕疵的分析，大數據分析還可以進一步做產品質量溯源，識別上游的問題工序，并通過關鍵因子識別與參數調優，對生產工藝進行改善。

智能制造是一種面向服務、基于知識運用的人機物協同制造模式，在物聯網、互聯網、知識網、人際網等新一代信息技術和先進制造技術的支持下，將各種制造資源連接成一個資源池，根據客戶個性化需求以及情景感知，在人機物共同決策下做出智能響應，在制造全生命周期內為客戶提供定制化的，按需使用的、主動的、透明的、可信的制造服務。

云從科技相關負責人則認為，“人工智能基礎設施建設促進智慧城市發展，將會是接下來的重點領域。我們的城市經歷了電子化、網絡化、信息化，現在正處于邁向智能化的階段，正逐步形成智慧城市。智能化階段更依賴大數據和人工智能技術的發展。”

該負責人向鋅刻度表示，目前，線上應用已經互聯網化，重點是智能化（大數據中心、人工智能）；線下行業發展路徑則是先數字網絡化（工業互聯網、5G），然后再智能化。智能化是智慧城市產業與行業發展的必然結果。

作為智慧城市發展的關鍵因素，人工智能基礎設施建設顯得尤為重要，包括人工智能芯片、傳感器、深度學習框架、人工智能操作系統、關鍵共性技術等，不斷強化人工智能作為創新發展的支撐作用。

困境之下，企業如何規避短板

日前，經濟學家任澤平就表示，發力新基建，超前布局對于中國經濟長期發展有好處，“我國是多個領域基礎設施超前布局的受益者，比如互聯網、高鐵等，領先全球實現了超車。”

在機遇面前，有公司一鳴驚人，也有更多公司依然如無頭蒼蠅一樣找不到現實出路。鋅刻度還發現，能在這次疫情中作出迅速響應，實現產品落地應用的基本都在超前部署上下足了功夫。

我們看到了，這場沒有硝煙的戰“疫”，讓科技企業在人工智能領域迸發出巨大能量，但黑天鵝之下的現實困境也同時存在。

云從科技的相關負責人就向鋅刻度表示，疫情對部分人工智能企業的影響不僅表現在現金流方面，更多的可能是整個產業鏈上的連鎖反應。“疫情之下，引發成本上升，而這個成本的諸多組成因素中，人工成本的壓力是第一位，其次是營銷費用、租賃費用、疫情防控成本。”

而從長遠發展來看，特殊時期還暴露出企業的更多問題：業務體系是否能夠符合當前以及之后的市場需求；公司是否真正地具有自我造血能力；是否具有完善長效的應急機制。

博拉負責人表示，面對現實問題，企業要清醒地認識到，新技術的成熟需要一個過程，且面臨著市場快速變化的挑戰，在技術上秉承科學嚴禁的同時，快速因對市場變化，實現落有效應用，是未來AI面臨的核心機會和挑戰。。

那么應該怎么做決策，怎么設置著力點是非常關鍵的。“面對新技術，公司在選擇大數據與AI落地場景上，從實用性強、數據采集難度較小、數據質量能夠得到保證且收益明顯的場景入手，這樣才能確保投入項目的成功率。”

目前，全球疫情擴散帶來的影響還在持續，科技助力抗疫也成為中堅力量，在危機和機遇面前，是作為旁觀者還是作為參與者，決定著企業的命運，也影響著中國人工智能未來之路。