疫情下的新機遇
——人工智能

馮東琴｜文

本文梳理了近年來關于人工智能方面的相關國家政策，結合人工智能在助力新冠肺炎疫情防控和復工復產應用情況進行了分析，展望了人工智能產業在后疫情時代下的發展趨勢。

2020年伊始，一場突如其來的新冠肺炎疫情成為廣泛關注的焦點，全國緊急開展防疫工作。在這場疫情攻堅戰中，除了日日夜夜辛苦奮戰的醫護人員外，人工智能技術也起到了不可小覷的作用，成為抗疫戰線上特別的“逆行者”。本文梳理了近年來關于人工智能方面的相關國家政策，結合人工智能在助力疫情防控和復工復產應用情況進行了分析，展望了人工智能產業在后疫情時代下的發展趨勢。

人工智能概述

1.人工智能定義

人工智能是利用機器學習和數據方法賦予機器模擬、延伸和拓展人的智能的能力，本質上是對人類思維過程的模擬。AI 概念最早始于1956年的達特茅斯會議，受限于算法和算力的不成熟，未能實現大規模的應用和推廣。近年來，在大數據、算法和計算機能力三大要求的共同驅動下，人工智能進入高速發展階段。

2.人工智能產業分類

當前，人工智能整個產業可以分為基礎層、技術層和應用層三部分。基礎層，是人工智能的基礎，包括人工智能適配的傳感器和計算芯片等；技術層，是人工智能的核心，主要包括計算機視覺、圖像識別、文字識別、語音識別等；應用層，是人工智能服務方面，主要聚焦在醫療、機器人、智能駕駛、智能家居、智能安防、智能教育等各個垂直行業的創新應用。

人工智能政策

人工智能自2016年起進入國家戰略地位，相關政策進入爆發期，從2017年的“加快人工智能等技術研發和轉化”，到2018年的“加強新一代人工智能應用”，到2019年的“深化大數據、人工智能等研發應用”這一系列關鍵詞的出現，人工智能已相繼在2017、2018、2019年政府工作報告中三次被提及，特別是2019年，相繼出臺了《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》《新一代人工智能治理原則——發展負責任的人工智能》《國家新一代人工智能創新發展實驗區建設工作指引》《加快培育共享制造新模式新業態 促進制造業高質量發展的指導意見》《關于推動先進制造業和現代服務業深度融合發展的實施意見》等政策文件，可以看出我國人工智能產業從初步發展步入了快速發展的階段。尤其今年新冠肺炎疫情發生以來，習近平總書記指出，要鼓勵運用大數據、人工智能、云計算等數字技術，在疫情監測分析、病毒溯源、防控就職、資源調配等方面更好發揮支撐作用。人工智能在特殊時期走向前沿一線，在實戰中發揮了巨大作用，說明人工智能產業已經日趨成熟，和實體經濟的融合持續深入，正在呈現蓬勃發展的良好勢頭，人工智能產業將迎來難得的發展新機遇。

人工智能應用

新冠肺炎疫情發生以來，人工智能在抗擊疫情中大顯身手，發揮了獨特作用，無論從疫情監控、醫療救治還是復工復產方面，都得到了廣泛的應用。隨著大量人工智能技術投入到實際應用，給各行各業都做了賦能，催生了新的應用場景。

1.疫情監控方面

自動體溫監測。人口大量流動為疫情的防控帶來巨大的挑戰。面對密集的人流，高鐵站、機場等交通樞紐采用傳統的手持式額溫槍顯然難以滿足篩查要求。人工智能圖像識別技術結合紅外熱成像技術，可以在一定面積范圍內對人流區域多人額頭溫度進行快速篩選及預警，提升在人流聚集處的篩選效率，百度、商湯等公司推出的自動體溫監測產品已在公共場所大量使用。

疫情追蹤。疫情的傳播擴散與人員的流動息息相關，但是在中國14 億人口的基數下，普通的統計方法在復雜多變的人員流動情況下幾乎完全失效。人工智能可以利用其強大的數據挖掘技術，通過旅客的手機漫游信息、航空數據、地圖數據、行程信息等進行快速篩查分析，幫助工作人員掌握人口流動信息，比如百度、搜狗、360 等企業推出的疫情地圖、疫情跟蹤、同乘查詢等信息服務系統，極大方便有關部門、用戶自查疫情風險，搜集高風險人員信息，及時做好防范應對工作。

2.醫療救治方面

AI 影像分析。在新冠肺炎疫情下，AI 醫療企業通過構建醫療影像診斷系統CT+AI 的模式，減少錯診漏診并協助基層醫療機構辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間，做好疫情網格化管控的輔助工作。

病毒基因檢測。在嚴峻的疫情形勢下，快速精確的診斷對疫情防控尤為重要。在此次疫情防控中，浙江省疾控中心上線的自動化全基因組檢測分析平臺就是一種全新的嘗試，該平臺采用一項全基因組檢測技術，對疑似病例的病毒樣本進行全基因組序列分析比對，能夠有效防止病毒變異產生的漏檢，大幅提高疑似病例的確診速度和準確率。它利用阿里達摩院研發的AI 算法，可將原來數小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，大幅縮短確診時間，并能精準檢測出病毒的變異情況。

藥物研發。本次疫情中，利用人工智能輔助的虛擬藥物篩選系統，能夠以2019-nCoV 冠狀病毒主蛋白酶的高分辨率晶體結構對收錄已上市藥物進行計算篩選，獲得打分較優的潛在有效藥物，為藥物研發提供技術支撐作用。

智能問診。在疫情關鍵時期，AI遠程在線問診通過人工智能系統與用戶多輪問答的方式了解患者的病情，進而對患者進行分析并給出建議。

醫療機器人服務。在新型肺炎病患救治過程中，利用機器人完成送藥、送餐、消毒等工作，減少醫患感染風險。

3.復工復產方面

在線教育。針對疫情對學校不能正常開學造成的影響，各個學校紛紛利用人工智能、互聯網、大數據等新一代信息技術妥善做好教學安排，保證全國學生“停課不停學”需求，例如阿里巴巴的釘釘app，通過靈活的在線功能，幫助數千學校開展在線教育，推動人工智能技術為教育賦能。

遠程辦公。疫情期間，遠程辦公成為特殊時期下的新常態。越來越多企業開始嘗試使用企業微信等軟件開展遠程辦公，這些軟件不僅具備OA 應用、文檔在線協作、視頻會議等功能，同時結合疫情防控、企業復工等需求，增加了健康日報等功能，為企業復工復產提供了有力支撐。

健康碼。健康碼為國內復工主要疫情監管手段，通過GPS、出行記錄等多維數據實現軌跡擬合，旨在讓復工復產更加精準、科學、有序。

人工智能在后疫情時代下的發展趨勢

這場突如其來的新冠肺炎疫情危機，讓很多產業面臨巨大困難，但是危機是大考，更是自我錘煉、謀求更大發展的時機。回望我國2003年“非典”和2008年金融危機兩段危機下的商業發展史，會發現有一批優秀的企業果斷抓住了危機中的“勢”和關鍵質變要素，從而穿越危機、逆風前行。新冠肺炎疫情危機給經濟造成的短期震蕩是顯著的，但是也帶來了智能化新需求，社會各領域已經充分認識到人工智能正在與各行各業快速融合，助力傳統行業轉型升級、提質增效，為人工智能發展和應用奠定了良好的氛圍。這次危機沒有成為人工智能產業的絆腳石，反而成為其發展的加速器。可以說，疫情過后的經濟復蘇將由迅速發展的人工智能所驅動，也將作為更加適宜的大環境，加速人工智能的應用進一步發展。一是打開人工智能深度賦能各個行業的新局面，人工智能已經開始進入落地應用的新時期，助力傳統行業轉型升級的重要性日益凸顯；二是加快推動人工智能技術突破，未來將努力實現從專用人工智能向通用人工智能的跨越發展；三是加快推進人工智能標準化體系建設，以標準化支撐相關政策的制定，規范和拓展人工智能的應用領域，優化行業市場環境，促進人工智能產業穩定良好發展。