原標題：史上第一次大規(guī)模AI抗疫

即使是平時對人工智能技術沒有多少興趣的人，在這段特殊時期也會注意到AI這個字母組合。

2月4日，工信部發(fā)布了《充分發(fā)揮人工智能賦能效用 協(xié)力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》，其中號召盡快利用AI技術補齊疫情管控技術短板，充分挖掘AI技術在新型冠狀病毒感染肺炎診療以及疫情防控的應用場景。

這可能是歷史上第一篇將AI技術與抗擊疫情結合在一起的政府倡議；這場在中國發(fā)生的新型冠狀肺炎全面阻擊，也因時空關系的特殊，成為了人類首次將AI技術應用到大規(guī)模公共衛(wèi)生事件。

此時此刻，實驗室、醫(yī)院、公共交通樞紐、社區(qū)中，各種各樣的AI技術與產品正在各司其職，與疫情展開全力賽跑。我們來統(tǒng)計一下，疫情之下AI技術都已經發(fā)揮了哪些作用；這些作用帶給AI行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)，乃至社會各界的啟示又都有哪些。

客觀來說，AI技術在抗疫中僅僅擔任輔助。但或許我們在疫情結束時會問這樣一個問題：經歷了這次考驗之后，我們是否可以并且應該更大力發(fā)展公共衛(wèi)生與醫(yī)學科研領域的智能化進程？

如果答案為是的話，我們應該如何在教訓與經驗中找到未來？

疫情的底色從來都只有殘酷一種，但人類也往往能夠從殘酷中找尋出路?，F(xiàn)代醫(yī)學史普遍認為，1918年的西班牙大流感，促使人類完成了現(xiàn)代公共衛(wèi)生防護體系的建設。那么從AI在抗疫戰(zhàn)場上的表現(xiàn)，我們或許可以開始思考更多。

病毒分析與疫苗開發(fā)

在疫情爆發(fā)之后，各大云計算廠商率先宣布的一件事，就是面向科研機構與醫(yī)療機構免費開放AI算力。

當時有很多網友好奇，AI算力與抗疫有什么關系？這里就要提到AI計算的某種本質：通過張量計算來處理非結構化數(shù)據的匹配。

在經典計算環(huán)境下，許多非結構化數(shù)據的處理，比如圖像識別、語音合成、基因匹配、地質信息計算等等，無法獲得高效率計算。這就讓AI計算需要單獨的計算芯片和計算架構，從而讓AI算力成為了芯片和云服務廠商近幾年的關鍵賽道。

而AI算力的產業(yè)積累，恰好能夠在疫情到來、需要加速醫(yī)學分析能力時派上了用場。在今天的醫(yī)學分析領域，病毒基因測序、蛋白靶標篩選、病毒與藥物的研發(fā)歷史數(shù)據匹配，種種工作都需要AI算力來支撐，同時更優(yōu)質的相關算法，可以極大提高相關檢測的效率。這些工作，對于我們認識病毒的本質，分析更好的治療方案，以及開發(fā)疫苗和針對性藥物來說，都是極重要的基礎性工作，價值不言而喻。

雖然AI計算在病毒分析與疫苗開發(fā)中的作用，僅僅是縮短匹配周期，提高檢測效率，并不能像我們想象中那樣自我完成疫苗開發(fā)，但開放充沛的AI算力，在抗疫戰(zhàn)場爭分奪秒的情況下，同樣十分重要。

目前所見，各大云計算廠商都面向抗疫需要，免費開放了AI算力。一些科技企業(yè)還將基因檢測相關算法免費開放給基因檢測機構、防疫中心與學術界，縮短了新型冠狀病毒的基因檢測時間。

這次抗疫行動中，可以快速分離病毒，完成相關基因測序，并且民眾能夠看到相關治療藥物的研究信息很快出來，背后AI算力與算法的產業(yè)積累起到了不小作用。

診斷輔助

從科研機構與實驗室，走向抗疫戰(zhàn)場的前線，AI能夠完成關鍵作用也不少。

其中對于現(xiàn)階段抗疫最有價值的，一個是具有視覺識別與語音交互能力的機器人，代替醫(yī)護人員進行病患護理。美國使用醫(yī)療機器人進行新型肺炎的治療，前不久也在國內引起了討論。但是醫(yī)療機器人需要相對成熟的產業(yè)支撐，很難快速上馬。國內目前已經出現(xiàn)了用賓館用AI機器人進行改裝，擔任一部分送藥和醫(yī)療用品傳輸任務。

在抗疫一線，更有幫助的AI能力是診斷輔助，這一點目前主要集中在醫(yī)療影像+AI分析能力上。疫情剛剛爆發(fā)一周之內，國內很多AI科技公司的醫(yī)療影像能力就開始進駐各大醫(yī)院，為醫(yī)患提供基于醫(yī)療影像分析的智能化系統(tǒng)。雖然新型肺炎的診斷，主要需要試劑等檢測用品，但患者的肺部影像同時具有較為強烈的可判斷特征?；贏I技術，可以將需要數(shù)小時的傳統(tǒng)檢驗，壓縮在幾秒中完成。這一能力有效輔助了試劑檢測，為快速確診，填補醫(yī)療人員不足提供了幫助。

可以預見的是，基于AI醫(yī)療影像的輔助診斷能力，將在接下來幾天陸續(xù)走向抗疫一線。各大AI公司已經緊急強化了這一領域的產品能力，同時也在與醫(yī)學科研機構進行更緊密配合。

智能測溫

隨著返程潮的到來，機場、車站、高速路口等公共場所，變成了防控疫情的關鍵關卡。而這些地方排隊測體溫的漫長隊伍，也變成了特殊時期的無奈之舉。但這漫長等待同時也會造成大規(guī)模的人群聚集，顯然也為防疫帶來了風險。

而最近幾天，你可能會發(fā)現(xiàn)眾多地方開啟了不用等候、不用摘口罩的智能測體溫，人群可以無感通行。在類似系統(tǒng)中，AI是不可缺失的一環(huán)。

首先AI需要在不摘口罩的情況下鎖定人臉，準確進行被檢測人與檢測數(shù)據的匹配；其次需要人體體型的識別與追蹤，同傳感器傳輸回來的體溫閾值進行比較，對體溫異常者提出預警。搭配紅外線與可見光傳感器，AI測溫對公共場所的通過效率具有顯著提高。

從目前北京等地上線的相關產品來看，可以保證單臺設備每秒10-20人的檢測通過率，顯然已經追平了正常的火車站、機場、地鐵進出口人流通過效率。

在公共場所中，AI對疫情防控的防護同時還表現(xiàn)在公共安防領域。比如AI攝像頭可以通過人臉識別技術，判斷出一個人的公共場所活動軌跡。這一技術不僅在這幾年提高了公共安全程度，也在這次防疫中屢次發(fā)揮奇效。比如將僅有十幾秒接觸史，當事人完全不清楚的傳染過程追溯到，從而避免病毒在無法預料的情況下大規(guī)模裂變傳播。

公共衛(wèi)生安全防護與AI技術的結合，正在讓安全與效率之間的平衡點被重新定義。相信疫情時期的AI應用，會改變此后公共衛(wèi)生安全體系的長期建設。

智能電話

另一個看不見的防控領域，發(fā)生在電話當中。

如果你在疫情中有過外出經歷，那么可能你已經接到過AI打給你的電話。它會詢問你外出的經歷、往返時間地點，以及回到居住地之后的身體狀況，這些數(shù)據通過AI外呼系統(tǒng)聚集到一起，成為基層防疫管控的數(shù)據基座。

面臨龐大的人口規(guī)模和春運出行規(guī)模，社區(qū)和基層的居民普查與防疫通知，在實際執(zhí)行中變成了巨大挑戰(zhàn)。社區(qū)基層人員往往人數(shù)很少，抗疫事宜又異常繁重復雜，二十四小時不間斷打電話顯然并不合適。所以打電話這個重復勞動，就變成了基層無法承受又必須完成的任務。這種情況下，已經相對完善的智能客服體系變成了破局的鑰匙。

基于智能呼叫和語音交互的AI客服系統(tǒng)，可以短時間內轉變?yōu)橹悄芘挪閱T，完成人員排查、回訪、通知等事宜，比人工電話效率提高數(shù)百倍。

更進一步，一些智能電話系統(tǒng)，還可以完成相對復雜的防疫排查與回訪任務，比如隨機對用戶進行排查情況、生活情況的調查，形成抽樣統(tǒng)計數(shù)據；再比如對重點人群的持續(xù)跟蹤回訪，形成重點防控系統(tǒng)。

同時，各級醫(yī)療管理單位、基層單位，也可以基于目前普遍處在免費開放狀態(tài)的智能電話能力，自行開發(fā)更具有針對性的智能電話系統(tǒng)，讓AI成為特殊時期社會關懷與社會紐帶的一部分。

呼吁

回顧以上AI與抗疫工作的結合，可以看出：與其他技術不同，AI能夠走進各層抗疫工作的核心。比如對比一下不難發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網僅僅能夠解決信息傳達的作用，雖然這個作用無可替代，非常重要，但它不能像AI一樣直接加速病毒分析和疫苗開發(fā)。

各領域的核心工作層，都可以為AI所覆蓋，這是這次抗疫大考下，能夠幫助社會對AI技術形成的先決認識。同時也要看到，AI技術的基本能力是提高產業(yè)效率，替代一部分重復勞動，而不是代替人的勞動。換言之，抗疫中AI僅僅是輔助，但卻是一種很重要的輔助工具和加速器?？傮w而言，我們可以看到疫情防控場景下，AI有三種條件下能發(fā)揮作用：

1、人工效率較慢，急需提高效率的。比如公共區(qū)域的智能體溫檢測。

2、大規(guī)模重復性勞動的。比如AI電話普查與通知。

3、模糊數(shù)據，難以用經典計算模式完成的。比如AI病毒基因測序。

這三個AI工作特性，其實我們早已經重復了很多次。之所以想在這里在強調一次。是希望呼吁各界AI開發(fā)者，以及醫(yī)療產品、基因、機器人領域的開發(fā)者和廠商，再次重視AI的基礎能力，一同在眾多抗疫需求中找到特殊場景，發(fā)揮自己的開放能力與智慧。

目前的形勢，是我們可以看到各大AI公司、云計算廠商，正在快速調用AI能力開發(fā)相關產品，并且免費投入到抗疫戰(zhàn)場。但僅僅幾家頭部企業(yè)的覆蓋能力顯然不夠，必須有廣泛開發(fā)者共同參與進來，讓AI技術的價值最大化，進入AI防疫抗疫的2.0階段。目前，AI平臺型公司也已經開始由單體AI能力投入抗疫戰(zhàn)場的同時，注重向開發(fā)者的賦能，讓大家借助開放與技術模型，一同尋找抗疫場景，解決長尾需求，提高抗疫戰(zhàn)爭的整體效率。

這個過程，可能需要互聯(lián)網公司、AI開發(fā)者，以及醫(yī)療與科研工作者的攜手努力、高效溝通。今天很多AI開發(fā)者都在躍躍欲試，但并不清楚醫(yī)療相關場景的需求、數(shù)據與標準。醫(yī)療工作者更多參與到這場設計，同樣也是對抗疫戰(zhàn)場的重要貢獻。

啟示

我無意在這里稱贊AI技術與產業(yè)在防疫工作中的貢獻，畢竟遠沒有到稱贊和總結的時候。而且抗疫戰(zhàn)場上，AI絕對不是主角，但它在不少關鍵領域發(fā)揮的輔助功能，還是可以讓我們看到一些未來的可能性。我們當然希望某一天，AI可以擔當公共衛(wèi)生防護的主角，畢竟AI的多付出，意味著醫(yī)護工作者的少犧牲。

這是AI第一次大規(guī)模走向抗疫，雖然各大AI公司展現(xiàn)出了充分的響應速度與社會責任，但還是要看到整個社會體系、醫(yī)療體系，對AI技術的包容和使用還相對初級。比如：

1、AI的能力并沒有被使用者廣泛認知。

這次AI快速走向抗疫戰(zhàn)場，主要依賴于云+AI基座已經形成了較高的完成度，基本達到了隨時可用的特點。但是提供給抗疫一線的AI能力還相對單一，缺乏足夠的場景覆蓋度，并且很多能力只能在一線城市小規(guī)模使用，無法第一時間走進武漢等疫情核心區(qū)，說明產業(yè)結合度還有待提高。

我們可以把AI看作大量基礎能力與基礎算法的結合，它們能夠隨時拼裝出各種能力，凝固為特定產品與平臺。但這次抗疫中能夠看出，醫(yī)療一線、醫(yī)學研究、科技產業(yè)開發(fā)者，對這些能力并不熟悉，要用很多時間進行彼此溝通。這也導致很多不錯的AI能力無法快速進行全國推廣和重點地區(qū)進駐。

2、軟硬件產業(yè)鏈相對薄弱。

AI在抗疫戰(zhàn)場上有不錯的表現(xiàn)，但也可以看出這些表現(xiàn)主要來自于軟件層面。我們很難看到AI機器人與IoT硬件快速走向抗疫一線。一線醫(yī)護人員也沒有能夠遠程操控、配備攝像頭、麥克風、聽診器等器材的醫(yī)療機器人可以使用。從軟件AI的現(xiàn)在，到AI機器人的未來，需要的是一個結構完善的AI+IoT產業(yè)鏈。硬件生態(tài)的薄弱，讓中國眾多產業(yè)的智能化效率比如預期。這也是下一個科技周期必須面對和解決的問題。

3、公共衛(wèi)生領域的整體智能化水準有待提升。

AI為抗疫做了很多事。但可能我們還是要問，在邏輯上，是否AI可以為抗疫防疫做更多貢獻？答案顯然是可以。比如美國有AI創(chuàng)業(yè)公司，通過社交網絡數(shù)據對新型肺炎進行了預測。這是否能成為未來的一種可能？讓AI為我們預警，從而避免“吹哨聲”消弭在社交媒體的大海中。

再比如公共衛(wèi)生系統(tǒng)的智能化管理、應急物資的智能化調配，這些領域都已經涌現(xiàn)出完備的解決方案。但由于這些能力需要長期準備，這次抗疫中并沒有見到它們的身影。例如，不久前的熱點事件中，有組織提出物資調配不及時，是因為工作人員太少。那是否可以讓AI進行無人化調配？這在智能工業(yè)與智能物流場景中并不鮮見，但卻沒有成為抗疫戰(zhàn)場上的有生力量。

疫情的殘酷和可怕，相信已經讓每個人深深領會到。毫無疑問，我們一定會戰(zhàn)勝疫情，而且會很快實現(xiàn)。但同時我們也應該考慮，疫情之后我們留下了什么？當疫情散去，我們是否有必要提出這樣一些可能：比如圍繞智能化技術，全面升級公共衛(wèi)生與防疫技術體系；比如加大對智能醫(yī)療的投入，尤其是疫苗開發(fā)、病毒研究、新藥開發(fā)領域的智能化長期投入；比如是否應該引進和完善硬件產業(yè)鏈，讓AI機器人代替醫(yī)護工作者，成為未來感染病臨床一線的戰(zhàn)士。

可能這些問題，又不僅僅關乎AI技術、醫(yī)療產業(yè)，以及這場疫情。但反思和行動，永遠都是及時的。

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