新冠肺炎疫情发生以来，人工智能应用的身影随处可见，贯彻疫情防控各个环节。不过，AI 应用在提高防控效率的同时，也显露出不足之处。
关于人工智能助力疫情防控的应用情况，中国人工智能产业发展联盟近日编制了《人工智能助力新冠疫情防控调研报告》（下称《报告》）。
报告基于“人工智能支撑新冠肺炎疫情防控信息平台”搜集的 500 余个人工智能抗疫案例，涉及腾讯、京东、百度、阿里巴巴等多家公司，分析了 AI 在疫情监测、人员物资管控、后勤保障、药品研发、医疗救治、复工复产六大方面的应用情况，剖析人工智能产业存在的问题和未来发展趋势，并提出深化发展的意见建议。
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来源：中国人工智能产业发展联盟
综观此次疫情防控，人工智能应用基本全程覆盖了各个环节，大幅节约了人工成本、减少了人力资源消耗，提高了效率，并极大减少了病毒感染传播的风险。归纳起来，主要包括疫情监测分析、人员物资管控、后勤保障、药品研发、医疗救治、复工复产等 6 个方向。
基于计算机视觉的自动体温监测
传统的人工检测手段，需要近距离接触，存在交叉感染的风险，检测效率不高又常常导致现场堵塞、秩序混乱。
而自动测温系统能够利用人体检测和人脸识别技术检测人体并标记人，然后根据红外成像技术对人流进行实时非接触式体温监测，快速甄别和筛选体温异常人员并进行预警。另外，利用行人定位、跟踪以及人脸识别技术，还可配合对高危人员执行隔离任务。
此前，百度、商汤、旷视、大华、 海康威视等公司推出的自动体温监测产品已在火车站、机场、 地铁站、社区等公共场所大量使用，能够同时对多人实时检测，识别误差 ±0.3℃。由于全程无接触，大大提高通行效率。
基于大数据智能的疫情追踪
疫情爆发恰逢春节，人员流动性大，社会规模性聚集多，交叉传染风险急剧上升。另外，由于病毒有 2 周左右的窗口期，处于潜伏期的患者很难在现场体温检测中被发现排查处理，如何事后精准倒查、追踪高风险人员，是此次防疫工作考验之一。
在出行方面，百度、搜狗、360 等企业推出了疫情地图、疫情跟踪、同乘查询等信息服务系统，滴滴等网约车平台推出可追溯乘客出行记录，极大方便有关部门、普通用户自查疫情风险，搜集高风险人员信息系统，及时做好防范应对工作。
在居民防控方面，北京经济技术开发区联合京东数科推出的“战疫金盾”系统能够在满足辖区内企业和居民自主上报疫情防控信息的同时，还具有支撑疫情态势研判、疫情防控部署功能，对疫情进行追踪。
基于语音语义的人员摸底排查
由于社会人口流动性大，一线随访排查、通知宣教、重点群体监管等工作量急剧增加，单纯依靠人工一方面会导致人力不足，一方面效率低，且还有加剧病毒感染传播的风险。
针对于此，百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞、思必驰等企业研发了智能外呼机器人系统，利用语音合成、语音识别、语义理解等智能语音语义技术，将疫情监测政策、防护知识等信息合成为语音传达给居民。
同时，该系统还能与居民进行有效互动问答，识别并理解居民的意图，自动完成居民活动区域、接触人群、是否出现典型症状等关键信息收集，进行统计分析处理，从而高效、安全地服务医疗机构、基层社区等的防控工作。
智能应急调度平台
运用机器人、人工智能、移动互联网和大数据技术，通过专有网络或 5G 网络对所有前端应急救援装备进行综合管理和操控，收集、处理和分发前端信息和图像，打造智能应急调度平台，对物资管理具有重要意义。
疫情期间，京东推出了应急资源信息平台，撮合全国范围内的防护用品、物资等进行交易。东软推出了物资管理平台，能够对区域内的现有物资做可视化展示，如物资储备分配热力图、数据量的柱形图等，对物资物 7 流管理做到精细化跟踪监测统计。
此外，还有一些智能系统能够提供仓库现场机器人巡检消杀、数据自动采集等服务。
无人机/机器人系统
无人机/机器人通常会携带视觉、激光等传感器，通过图像理解技术、激光数据分析算法等可以实时感知外界环境，对其中的危险进行识别并规避，同时为路径规划导航提供信息，最后完成特定任务。
疫情防控上，无人机/机器人技术能够提供部分后勤保障能力，如现场消毒、监测、送药、物流、监控等。
在消毒应用上，博鹰通航推出了卫生防疫无人机；在送药方面，猎户星空的递送机器人“豹小递”已经应用于多家医院；在检测上，麦飞科技研发的无人机监测系统，可对疫情隔离观察区进行实时监测与分析；在物流方面，京东物流机器人/无人机已在封闭的地区提供了物流服务。
远程办公、在线教育
疫情期间，远程办公、上网课成为普遍现象，而其中的文档在线协作、远程视频会议应用则涉及了云计算、5G、人工智能、大数据、移动互联网等相关技术。
例如，科大讯飞的智慧教育标准解决方案，在常规直播教学外，利用其智学网系统能帮助学生进行针对性的自主学习，根据学生对知识点的掌握情况规划学习路径，并推荐针对弱项的视频学习和针对练习的“精准化练习”。
另外，在办公场景上，科大讯飞以人工智能为基础在其 C 端办公产品上进行了技术革新。其中 AI 语音转文字的功能可以将会议内容语音实时转写；云端储存和语音搜索的功能则体现了人工智能技术高效和便捷的优势。
大数据、人工智能等技术有利于加快新药品的研发速度，为药物研发提供计算机辅助研究，大大降低研发风险和研发成本。
本次疫情中，利用人工智能辅助的虚拟药物筛选系统能够以 2019-nCoV 冠状病毒主蛋白酶（3CLpro）的高分辨率晶体结构对收录已上市药物进行计算筛选，获得打分较优的潜在有效药物。
基于影像视觉技术的肺部辅助分析
医疗影像视觉技术实现了对新型冠状病毒性肺炎 CT 影像的智能化诊断与定量评价，对各类肺炎疾病严重程度进行分级，通过目标检测技术和分割技术等定位肺部病灶，从而完成病灶形态、范围、密度等分析，测算疾病累计的肺炎负荷，实现临床病情的辅助判断。
在实际应用上，依图科技建设的“新型冠状病毒性肺炎智能评价系统” 在上海市公共卫生临床中心上线，能够实现病变区域的自动检测，将定量分析时间从 5-6 小时缩短到在 2-3 秒，极大提升了精准定量分析的效率，且显示出高稳定性的诊断质量。
另外，商汤、腾讯觅影、深睿医疗研发的肺部影像分析系统也已经在一些医院部署投入使用。
基于人工智能算法的基因组检测
新型冠状病毒的主流检测手段为核酸检测方法。不过，核酸检测方法只能检测到病毒基因的局部，存在漏检的情况，且为了确保检测的准确性需要多次复核，导致实际检测时间较长。
为此，全基因组检测技术针对病毒基因建立了蛋白质三维结构预测模型，可以对疑似病例的样本进行全基因组序列分析比对，大幅缩短确诊时间。
百度免费开放线性时间算法 LinearFold，可将此次新型冠状病毒的全基因组二级结构预测从 55 分钟缩短至 27 秒，提速 120 倍；阿里达摩院、杰毅生物和浙江省疾控中心联合研发的新型检测设备，通过训练 BiLSTM+DNN 的模型，可以将原来数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时，大幅缩短疑似患者确诊时间。
基于自然语言理解的智能问诊
智能问诊系统能够在线为病患提供问诊服务，其使用应用语义理解、情感分析等人工智能技术，通过问题预判、意图反问、分类识别、相似度匹配等方法，不仅能够解答何种情况需要就医，还能实现疫情防控动态进展、科学防护知识、谣言鉴别等问题精准解答，并支持人机协作、自主学习、会话引导等功能。
在疫情应用中，百度灵医智惠推出的“智能咨询助手”倍数级提升咨询效率，每日调用近万次；另外，阿里巴巴在“浙里办”提供的网上智能问诊服务上线第一天对用户咨询的解决率达 92%。
清扫消毒
保持工作环境的干净整洁及定时消毒，是复工复产的重要安全保障。
智能服务机器人运用计算机视觉、智能语音语义等核心 AI 技术，支持强大的清洁功能，能够提供多种服务模式，如采用清扫+喷洒消毒液体的组合清扫方案，有效降低二次传染。
从具体应用来看，深兰科技研发的智能扫路机，具备可自主规划路线，自主识别障碍物、自动识别红绿灯等功能，能够实现区域覆盖式清扫，拥有循环闭环清扫等作业模式。
口罩生产
口罩是复工复产急需的紧缺物品。尽管口罩生产可以通过口罩生产机进行，但包装往往需要人工参与，制约了口罩的产能。为解决这个问题，工业机器人发挥了关键作用。
在实际生产中，广州普理司科技将原有生产线改造为柔性 AI 视觉全自动口罩机，利用 AI 进行鉴别和包装操控，单机产量可达每分钟 120 片，日产口罩超 15 万片；拓野机器人推出了口罩自动化生产线并投入使用；滴普科技利用 AI 视觉检测，辅助口罩生产质检，助力提升生产效率。
物流运输
物流运输是恢复正常生产的一大瓶颈，一旦受限，对企业来说，无论是原料供应，还是产品销售都会受到影响。
为了保障物资供应链高效运转，机器人和无人机派上了用场。京东物流公司的智能仓储 AGV 机器人能够 24 小时不停歇地实现大规模、全流程、多场景应用，提高物资仓储运转工作效率。另外，其智能机器人近期还在武汉等地区开展配送服务。
园区厂区巡检
智能巡逻机器人、无人机通过 AI 智能化识别分析算法，实现对特定目标追踪凝视和深度挖掘疫情防控数据价值。大疆、京东、湖北电鹰、成都纵横、中国电科、云圣智能等企业协助在园区厂区隔离防控、工厂区域巡视等，大大减轻一线人员现场巡逻安保的负担。
基于搜集到的 500 余个人工智能抗疫案例数据可知，智能服务机器人、大数据分析系统、智能识别（温测）产品为在抗击疫情中使用最热的产品，以下为三款产品的分析。
智能服务机器人
雷锋网注：图为智能服务机器人分布情况
在智能服务机器人产品中，智能外呼机器人和医疗场景的智能服务机器人（实体）应用量最高。智能外呼机器人的应用场景包括通知、回访、筛查、宣教等，其特点是机器能够代替人进行并发呼叫。
雷锋网注：图为中国人工智能产业联盟外呼机器人首轮评测结果呼叫量规模
截至 2 月 7 日，据中国人工智能产业联盟智能外呼机器人的首轮评测统计，54% 的产品总呼叫量为百万级，15% 的产品总呼叫量达千万级，38% 的产品日呼叫量达到万级，31% 的产品日呼叫量达十万级。可见，智能外呼机器人提高了筛查效率， 减轻了基层工作者压力。
另外，目前医疗服务场景的实体智能服务机器人的主要应用场景为清洁、消毒和配送，以替代人力完成重复性、机械性、简单的工作为主。
大数据分析系统
大数据分析系统的应用场景主要有疫情地图、人群追踪、同乘查询、趋势预测以及舆情分析，面向的对象包括医院、疾控中心、政府机关、企业、社区以及群众。
以百度为例，其疫情地图产品提供针对新型冠状病毒肺炎疫情的实时大数据报告、包括疫情分布、疫情动态、迁徙地图、全民热搜、疫情实时播报等内容。同乘查询服务根据公开披露数据实时更新信息，用户可以查询自己所乘的飞机、火车、公交车等公共交通是否有确诊病例。
智能识别（温测）产品
雷锋网注：图为智能识别（温测）产品概况
智能识别（温测）产品基本实现多人同时非接触测温，并在体温异常时报警，能够在戴口罩情况下人脸识别，并对数据进行实时上云、跟踪管理。其中，智能告警和数据管理是 AI 测温系统区别于传统测温系统的两大重要功能。
据中国人工智能产业联盟 AI 人体测温系统评测结果，产品在测温误差、最大测温距离和人脸抓拍准确率这方面较为出色，充分利用自身优势助力疫情防控。
在测温误差方面，参评产品的误差都不超过 0.25℃；在人脸抓拍能力方面，参评产品的准确率主要保证在 90%以上；在最大测温距离能力上，因为参评产品使用场景不同，各家最大测温距离在 2~8 米之内波动，基本保障达到各自场景使用场景的需求。
从此次疫情防控中 AI 技术的实际应用来看，以人工智能、大数据等为代表的新一代信息技术已经越来越商业化、市场化、普及化。并且随着我国人工智能产业规模不断发展壮大，和实体经济的融合持续深入，智能社会形态逐渐显现，数字经济不断壮大，正呈现蓬勃兴起的良好势头。
从趋势上看：
一是人工智能产业迎来难得的发展新机遇。疫情对人工智能产业发展来说，既是挑战也是机遇。人工智能在医疗、教育、后勤、社会综合治理等多个领域都已凸显出其特殊价值，在智能制造、无人配送、在线消费、医疗健康、在线办公、服务机器人等新兴产业展现出强大成长潜力。
二是人工智能给各行业的“赋能” 作用日益显现。无论是在疫情防控过程中，还是未来疫情结束后全民复工复产，人工智能技术与新一代信息技术、各个基础产业融合，极大拓展了未来人工智能产业新空间。
三是人工智能应用在提升国家治理能力方面的作用正在逐步凸现。可以预见，未来随着社会运行数据特征的不断积累，人工智能将进入经济政治决策、控制系统、仿真系统，推动传统型社会治理向智慧型社会治理转化，推动国家治理能力的智慧化。
分析发现，目前人工智能应用还存在一些影响未来产业发展的薄弱环节，主要包括：
一是数据积累不足。数据是人工智能应用的重要基础。此次突发疫情下，人工智能技术在病毒传播扩散途径检测、病毒源头的追溯等方面，由于缺少充足的已标注行业数据，还没能发挥出应有的作用。
二是产品鱼龙混杂质量参差不齐。尽管越来越多企业提供抗疫的人工智能产品服务，但由于开发周期短、技术实力和成本等原因，市场上每个类型的产品同质化、质量良莠不齐等问题大量存在，缺乏相关评估规范对产品功能、性能进行约束。
三是智能化程度尚有较大提升空间。体温检测产品基于口罩人脸识别的能力、人脸识别领域人脸跟踪、全景拼接等功能还未完善，以实现更加智能化的异常人员定位功能；多数医疗服务机器人在路径规划、柔性控制、多模信息精准感知与可视化、人机交互等核心技术方面尚未满足智能化水平；外呼机器人的对话水平还未达到自然顺畅交流的程度，语义理解能力也有待提升。
四是基础技术积累不足。相关企业对人工智能基础理论、核心关键技术积累，与国外先进国家相比还相对薄弱，核心算法、芯片及基础元器件的掌握与国外差距较大，缺乏重大原创科技成果。核心环节受制于人，不利于国内企业参与国际竞争，随时可能被卡脖子，也使国民经济和国家安全存在远期隐忧。
1. 加大政策支持和引导力量
建议政府尽快制定出台进一步支持人工智能产业更好更快发展的实施方案，探索和完善相关机制、体制的改革创新，具体措施包括：
开辟专门渠道、专门政策实现高精尖人才的精准引进；
推动人工智能成果转化、重大产品集成创新和示范应用；
完善孵化服务体系，支持人工智能创新创业；
通过资金支持、税收减免等优惠政策，支持培养一批有核心技术的人工智能“独角兽”企业；
设立人工智能产业发展与应用专项资金或专项基金，重点支持人工智能基础理论及关键核心技术研发与产业化。
2. 加快人工智能新基础设施建设
网络基础设施、大数据基础设施、计算基础设施建设是支撑新一代人工智能广泛应用的基础设施体系，也是强化人工智能创新发展的条件支撑。
建议加快建设人工智能研发基地和开放创新平台，推动公共数据安全有序开放，强化人工智能研发创新的基础条件支撑。通过人工智能新基础设施建设加强行业落地，推动人工智能开放平台、行业大数据中心、典型应用场景的深度融合。
3. 加强人工智能核心技术攻关
建议产学研协作以关键技术为基础，以支撑解决方案打造和深化应用为目标，瞄准人工智能算法、智能芯片、智能传感器等基础领域和情绪感知、认知智能等前沿领域，推进关键核心领域攻关。
同时要在图像和语音识别、自动驾驶等场景方面加大算法、芯片研发力度，顺应产业平台化、开源化发展趋势，以行业为主体构建我国人工智能自主可控的开源、开放的开发平台、系统和生态。
4. 积极培育人工智能新业态新模式
建议人工智能企业以需求为导向，围绕教育、医疗、养老以及政务服务等迫切民生需求，加快人工智能创新应用，培育人工智能新业态新模式。面向医疗卫生、社会治理、公共安全等领域，突破人工智能产业发展短板瓶颈，加速人工智能新技术、新产 品的应用推广和产业化。积极培育人工智能创新产品和服务， 推进人工智能技术产业化，形成科技创新和产业应用互相促进的良好发展局面。
5. 加紧构建人工智能基础数据平台
建议加快以企业为主体的人工智能基础数据平台建设，面向语音识别、视觉识别、自然语言 处理等基础领域及工业、医疗、金融、交通等行业领域，建设高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集，以及包括云服务平台等在内的人工智能基础数据平台，推动不同行业的人工智能行业资源训练库等相互共享，形成公共服务支撑体系，提高数据获取和行业数据访问的便利性。
6. 加速推进人工智能标准化体系建设
标准化是推动人工智能产业发展的重要一环。通过推进人工智能标准化体系建设，建立相应的评估评测指标，可以为人工智能产业发展提供科学有效的评价依据。
针对人工智能重点产品研发和行业应用需求，协同推进国家标准、行业标准与团体标准制定工作。从基础术语、框架到平台，再到关键技术、产品服务和应用，制定人工智能的技术标准和应用规范，并开展人工智能产品和应用评估评测工作，提升人工智能产品和服务质量，以促进人工智能高质量产业发展。
雷锋网注：文章配图均源自《人工智能助力新冠疫情防控调研报告》
参考资料：http://aiiaorg.cn/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=14&id=175
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