2020年的這場疫情，時常被人拿來和2003年的SARS相比較。與17年前相比，在這場艱難的疫情攻堅戰中，除了日夜奮戰的醫護人員外，日益成熟的AI技術已經成為一股“戰疫”力量，發揮出重要作用。

平常提到AI，總是和“虧損”、“不落地”、“泡沫”這樣的關鍵詞聯系在一起，但在疫情之下，AI變得與我們的生活息息相關。

在機場、地鐵站，你接受過紅外熱成像系統的測溫；從外地返回住所時，你可能接到過智能機器人打來的信息填報電話；進入寫字樓時，AI能識別你戴沒戴口罩；醫院里，醫生憑借著AI輔助診斷系統快速判斷出患者是否可能患上新冠肺炎，機器人穿梭在隔離病房，為病人配送餐食藥品……

疫情加速了AI和城市生活的融合，一方面，AI能夠提高效率，另一方面，AI在某些場景下替代人工，能夠降低感染風險。那么，哪些場景下的應用正在迎來新機會？疫情終將過去，AI在各個領域的需求還會繼續嗎？

AI輔助診斷，2-3秒找出病灶

場景：醫院

這次疫情，最緊張的地方要屬各地醫院，尤其是武漢地區的醫院。

李文亮醫生此前工作的武漢市中心醫院，與華南海鮮市場僅一站之隔，位于疫情最核心區域。在該醫院被確定為發熱患者定點收治醫院后，高峰時段，醫院每天的CT檢查量平均超過1000例，一線的放射科醫生只能通宵讀片。一個胸部CT有300多張橫截面的片子，僅靠醫生肉眼一張一張讀片，工作量相當大。

2018年時，武漢市中心醫院就開始使用數坤科技的CT人工智能輔助診斷產品，主要用于冠心病領域。因此在疫情爆發之后，數坤科技立即組織研發人員，在春節期間開發了新冠肺炎AI輔助診斷產品，并于2月初在武漢市中心醫院上線使用。

這個產品能在2-3秒內從300多層的CT影像中挑出病灶影像，并生成3D肺葉模型，標出病灶所在區域，隨后引導醫生對病人進行合理分診，提高新冠肺炎的檢測效率。

如果患者再次做CT，該產品還能自動對比病人前后的病灶變化，便于醫生判斷病情。武漢市中心醫院影像科王翔主任曾公開表示，這套AI系統可為醫生提升50%的效率。

武漢市中心醫院醫生使用數坤新冠肺炎AI產品

效率提高了，準確率怎樣保證？數坤科技相關負責人告訴燃財經，既不能錯判，還要抑制假陽，即由于環境、操作、實驗方法或者患者自身等因素，把不具備陽性癥狀的人檢測出陽性的結果，這兩個維度是現有產品的難點。

“要控制好這兩個維度，需要憑借多年的醫學臨床經驗和病例判斷能力，對AI系統的算法進行不斷調參。”該負責人稱，醫生的經驗和數據的積累，才是很多AI輔助診斷系統走得更遠的關鍵。也是得益于數坤科技在冠心病領域輔助診斷的數據積累，這次才能夠快速迭代出新冠肺炎相關的輔助診斷產品。

據介紹，該AI系統已在武漢大學人民醫院、武漢大學中南醫院，武漢市中醫院等全國幾十家醫院落地使用，并捐贈給雷神山醫院。

北京友誼醫院影像科使用數坤新冠肺炎AI產品

在疫情中，依圖科技、商湯科技也基于已有的智慧診療平臺，針對新冠肺炎進行了升級。

“這次疫情給我最大的感觸是，對于普通老百姓來說，好的醫療資源真的十分有限。疫情加速驗證了AI助醫的效果，接下來可能會有更多的基層醫療機構選擇AI產品，讓具備大醫院診斷能力的AI產品可以快速復制到基層。”該負責人告訴燃財經。

他認為，AI輔助診斷系統對于此次肺炎來說，除了診斷還有科研意義。在接下來的階段，應該針對疾病在臨床做一些科研，構建更好的防控體系。未來，AI技術在輔助診斷領域的應用將成為一種趨勢。

非接觸測體溫，不摘口罩也能測

場景：車站、樓宇

返工潮期間，車站、機場、寫字樓等公共場所人流聚集，該如何監控異常體溫，成為一大難題。

通常大家進出小區，都會有門衛挨個用額溫槍進行測量，但在人多的地方，這樣的做法不現實，所以AI企業開始各顯神通，用紅外測溫儀替代。

紅外測溫儀通過紅外熱成像相機，對大于3米的范圍內的人群進行非接觸遠距離測溫，可以同時測100人。人群中如果有人超過37.3℃，測溫儀能夠迅速識別，并提示工作人員進行二次測量復核。

曠視“明驥”測溫解決方案系統

怎樣才能把被測溫群體中的每個人的溫度標注出來？

曠視副總裁謝憶楠告訴燃財經，曠視在AI識別方面一直做的是人體檢測，這次他們將普通光學攝像機和紅外溫感攝像機結合成一體，改造后的硬件能夠解決這個問題。

另外，冬天大家暴露在外面的皮膚非常少且佩戴口罩，如何找到有效測量體溫的部位是另一個挑戰。曠視采用的辦法是先把口罩掃描出來，再快速通過口罩去定位額頭的位置。

“現在大家都在搶著推出紅外測溫，市場需求量很大，響應速度就成了一個問題。另外，測溫的精準度會受到很多因素的影響，尤其在車站這種人流量比較大、室內外溫差大、環境比較復雜的地方，難免會有溫度的浮動。”西安柚個群信息科技有限公司總經理王亞恒稱。

紅外測溫為了保證測量溫度的精準性，很關鍵的一個硬件叫黑體，目前供應不足。“以前這個產品一般都是小規模生產，市場需求量沒那么大。疫情的突然爆發，對造黑體廠家的反應速度來說提出了極高的要求。AI公司面對這條陌生的供應鏈，如何快速實現規模化量產，也成了當務之急。”王亞恒稱。

對此，曠視推出了新算法，即便無黑體也能保證人體測溫的誤差在±0.3℃，為行業提供了新的可能性。

還有一種特殊情況是，疫情當前大家都佩戴口罩和帽子，對于復工的職員來說，戴著口罩也能輕松實現刷臉打卡和測溫，成了新剛需。

商湯科技針對辦公場所的門禁這一場景，研發出了SenseThunder-E火神測溫熱像儀+SensePass Pro無感通行測溫方案，對體溫異常和未戴口罩者進行自動攔截。

一些創業公司也看準了機會進場，柚個群信息科技疫情防控體溫預測系統就針對江西上饒市政府相關部門，生產了“人臉識別+體溫監測+云端分析”集成系統。

柚個群信息科技疫情防控體溫預測系統

“現在各行各業都有增加防疫功能的需求，比如學校會增加含有測溫板塊的閘機，并且要在開學前改造到位。”王亞恒告訴燃財經，疫情期間，一些有產品制造能力、生產能力、銷售渠道的公司，開始主動找AI企業合作，增加例如測溫等新的功能點，這對于行業來說是好事。

新的需求意味著新的機會。“這次疫情告訴AI行業，需要靜下心來練習內功，比如你的AI算法能不能和目前現在成熟的物聯網設備，比如攝像頭、開關感應器、門禁、閘機等，進行連接或者其他形態上的改變。產品第一，我認為這是AI企業在這次疫情期間要首先要學習的。”謝憶楠稱。

AI追蹤，還原確診病人活動軌跡

場景：社區

“您好，這里是xx社區街道辦事處，請問您是xxx居民嗎？請問您或您的家人是否有咳嗽、胸悶等不適癥狀？請問您或您的家人目前體溫是否正常？”

最近你或許已接到不少此類AI問詢/排查電話，同樣的，你在進出小區、辦公樓時，每天都要在系統上填報個人信息，這背后也離不開AI的智能服務。

據了解，百度、科大訊飛、阿里云等科技企業的“智能外呼平臺”，京東數科的智能外呼機器人都已經在這次抗疫過程中得到應用。

此外，京東數科還上線了疫情問詢機器人，能對疑似病患進行提問，分析對方是否需要進行隔離治療。用戶掃碼登錄后，還能查詢到發熱門診機構和定點醫院的信息，能在“在線藥房”選購藥品。

“不過，經歷了這次疫情，我也發現團隊能力還有需要提升的部分。比如第一版問詢疫情機器人的開發只用了三天時間，每天會有大量的用戶來咨詢問題，有些問題會超越原有的數據庫，這也激發我們持續迭代產品，完善知識庫。”京東數科首席科學家薄列峰稱。

他補充道，“另外，當我們在配置外呼機器人的過程中，實際上還是需要社區工作人員的人工參與，團隊還需建立一套更加完整的、可以持續自我迭代的知識庫，來提升自動化的程度。”

好在疫情過去之后，外呼機器人在各種人員比較密集的場景中，還能發揮比較大的作用，比如當物流配送人員送到之后，可以用外呼機器人確認物品已經送達。

在疫情中，怎樣快速還原確診病人的活動軌跡是一個緊迫的問題。

京東數科提供了疫情高危人群勢態分析和預警系統，幫助政府分析居民的行動路線，對高危人群做出預警，進行排查。該系統能對確診病患的行為軌跡進行分析，幫助潛在的密切接觸者做隔離。

“全國各地政府都想知道從疫區回來的人分布在哪里，如何高效排查，靠人力一個一個排查幾乎不可能，時空數據總是動態變化，里面關系到電信運營商的數據、政府數據和企業數據的打通問題。我們給18個省市提供了這套系統，北京找到500位密切接觸者。”京東集團副總裁、京東數字科技首席數據科學家、京東城市總裁鄭宇稱，確診病患的軌跡是最緊急也是最棘手的需求，系統經常一天要算兩遍。

普通市民則可以通過社區疫情智能管控平臺提報自己的健康狀況以及出行記錄，并且憑借生成的二維碼出入小區。

“對于社區的管控平臺，我們在榆林、亦莊都有落地，亦莊現在有四萬多戶居民每天都在使用，背后節省的是四萬多張紙和四萬分鐘的填表格時間。”鄭宇稱。

無人機和AGV將被應用到更多領域

場景：農田、倉庫

疫情發生以來，“無人+”成了高頻關鍵詞。

春節期間，一則村干部喊話的視頻在朋友圈廣泛流傳，但很多人不知道的是，喊話器其實還有無人機版。

大疆方面稱，大疆“御”MAVIC2行業雙光版機型，可以選擇搭配喊話器、熱成像器等功能，集喊話、熱成像測溫、高空作業噴灑消毒水等功能于一身。

2月4日，大疆農業發起“疆軍戰疫”并設立1000萬戰疫基金，支持各地疫情消殺。截至目前，大疆農業植保無人機已在全國千座村落累計消殺超4億平方米。不過需要提醒的是，這類產品需要專業人員進行操控。

大疆方面稱，除了噴灑消殺防疫工作，大疆還在巡邏疏導、防疫宣傳、物資投遞等場景提供了無人機解決方案。

配置了熱成像傳感器的“御”Mavic 2 行業雙光版

除了無人機外，醫藥物資的出入庫及配送，防護用品生產企業的物料揀選及產線搬運，還用到了無人車。

“我們有個客戶就在武漢當地，負責湖北的醫藥配送。疫情期間，我們專門為他提供技術支持，防止訂單量暴增而導致系統不穩定。”快倉智能聯合創始人孫宇告訴燃財經。

快倉智能機器人在倉庫工作

但孫宇稱，倉庫內效果不錯，開放環境的最后一公里確實比較困難，無人車常態化運作還有不少挑戰，主要在于環境和天氣的復雜性、法律風險不確定性等因素。在運輸環節，他比較看好無人集卡（無人駕駛集裝箱卡車）這種產品形態，尤其是干線物流的無人集卡。

“平平”和“安安”在醫院配送物資

此次疫情，讓“自動引導車（AGV）+”復合型產品得到更廣泛的應用。

廣東省人民醫院就引進了雙胞胎機器人“平平”和“安安”，在隔離病房和感染科配送餐食藥品，回收被服和醫療垃圾。后來出現了各類消毒機器人、巡視機器人、測溫機器人等，都是在AGV的基礎上進行創新，從而滿足各種場景的應用。

AI算法縮短分析時間，助力研發新藥、疫苗

場景：實驗室

新冠肺炎疫情期間，百度、阿里巴巴、商湯等企業采取開放核心算法和計算能力的方式，與醫學研究機構共同抗擊疫情，主要用于病毒基因測序、新冠肺炎新藥與疫苗研發、蛋白篩選等工作。

這些都是在實驗室通過計算機的對比推算來實現的，利用人工智能算法，可將原來數小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，并能精準檢測出病毒的變異情況，爭取寶貴時間。

在華創資本合伙人熊偉銘看來，通常一個藥的研發大概需要10億美元、10年時間，在AI的幫助下，或許能將這個時間大大縮短。但從另一方面來看，AI制藥并不是一個比較火的市場，在這個領域創業需要熬時間。

他介紹，在國外，像薛定諤這樣的已經創業30年的公司，2018年全公司的收入也才達到6000萬美金，相比之下，黑鉆成立不到六年的時間就上市了，但目前為止也只做出了兩個臨床前的藥物。所以AI技術到底能不能達到大家期望的結果，整個行業目前還在觀望中。

用人工智能幫助新藥研發早已不是新話題了。早在1981年10月，Fortune財富雜志的封面就已經報道過默克在用計算機幫助提升新藥研發的效率。但盡管如此，目前還沒有任何一款由AI成功研發的藥物上市。

“藥物研發是一個特別漫長的過程，花費也是巨大的。在這個過程中，目前AI能起到的作用是加速化合物的篩選，但到了臨床之后，作用其實比較有限。”中科院資本執行董事李明稱。

對于制藥公司來說，公司最終的價值取決于新藥的流水線，臨床前的條件和靶點的選擇等條件。因此，從創業的角度，熊偉銘認為應從制藥領域上下游和周邊切入，會比較有優勢。如果創業公司既有AI能力，同時又理解制藥行業，將會有很大的機會。

結語：疫情過后一些場景將沉淀，但并不能決定AI企業的未來

疫情終將過去，AI在各個領域的需求會逐漸消退嗎？

“AI的滲透是分階段的，目前大部分創業公司都集中在圖像和語音語義上面，這兩領域的客戶集中在安防、金融領域，需求剛性，買單能力也比較強。現在AI也開始逐漸滲透到工業領域，但下一步AI企業該往哪里走，行業也在觀望當中。”中科院資本執行董事李明稱。

李明認為，整體來看，疫情之下，各家AI企業的反應速度都很快，但是現在上游供應鏈有很多產品有價無市，再加上復工壓力，AI企業將背負很大的壓力。

疫情過去以后，一些場景終究會沉淀下來。比如，首都機場的測溫儀是SARS時開始使用的，北京地鐵的安檢是奧運會時開始使用的，此次疫情也同樣會積累一些場景的使用習慣。

“但回過頭來說，這些場景下新增的功能和產品并不是決定AI企業發展最關鍵的東西。疫情對所有產業都會是一次大洗牌，模式落后、產品單一、財務狀況不過關的企業都會被淘汰。這次疫情是一個催化劑，但企業光有催化劑是發展不起來的。大浪淘沙，考驗的反而是中小AI企業。”李明稱。
編輯：hfy