科技向善,人工智能如何助力“抗疫”?
2020-03-26 16:15

2020年新春,神州大地上新型冠状病毒肆虐。随着医护人员一同走在抗击疫情第一线的,除了片区警察、社区工作人员、前线记者、志愿服务者等,还有一个崭新的面貌——AI。

疫情期间,各个AI企业无不积极地响应工信部的号召,使出浑身解数,在短短一月内研发出适配防疫场景的智能机器人、智能测温系统等助力国家的抗疫工作。

此次新型冠状病毒传播方式较广,因此减少无必要的接触,切断传染路径是防疫工作的重点。为此,多家AI企业在疫情早期的隔离期间上线了具有特定功能的智能机器人,例如:

擎朗智能研发的送餐机器人专用于为隔离区人员配送餐食;猎豹移动研发的医疗服务机器人专用于智能导诊,引领病人及初步诊疗;上海钛米研发的智能消毒机器人能够根据程序设定按照预设地图和路径自动喷洒消毒剂;优必选研发的室内测温巡检机器人则可自动识别口罩佩戴及体温异常……各类智能机器人不眠不休,与一线医护人员一同坚守岗位,成为了他们的得力助手。

疫情期间,一线人员工作强度之大超出我们想象。而智能机器人的到来在极大地缓解了医护人员工作压力的同时,亦降低了与病患接触发生交叉感染的概率,从而减轻了传播风险。

发热是此次新冠病毒的一项显著症状,为有效防控疫情,对流动人员进行体温检测成为必要手段。但在地铁站、机场等人员高度密集且流动较大的场所,仅用额温枪、点温仪等传统手持测温器进行逐个检测并不现实。极为低效暂且不论,排队检测的漫长队伍反而因近距离接触导致一定的感染风险。

而旷视科技研发的“明骥”AI测温系统,集成了“人体识别”、“人像识别”及“红外/可见光双传感系统”,可在百米内进行远距离测温,即便戴着口罩、帽子,也可快速筛查人群,识别误差仅在0.3℃以内。一旦出现疑似发热人员,系统可实现自动“报警”并帮助工作人员快速定位发热人员位置,以进行后续的检测。

目前,商汤科技、云从科技等AI企业也开发了相应的智能测温技术,并应用到机场、火车站、汽车站、楼宇等流动人口密集的区域。智能测温系统不仅能够辅助工作人员快速地检测人群的生理症状,降低交叉传染的风险;其每秒10-20人的检测通过率,亦保证了通行效率,实现了无感通行。

在疫情防控早期,尽管政府已经颁布政策要求广大群众减少外出以避免人群集聚,但当时部分群众尚未正确地认识到此次疫情的严重性,因而对疫情的防范性仍处在一个较低的水平。

为进行疫情宣传,无人机被派上了“战场”,与民警一同走在抗疫最前线。大疆研发的御2无人机,可选择搭配热成像器、喇叭等部件,实现高空巡查喊话、无接触体温测量、高空作业消毒等功能。借助无人机,民警及社工可在人员容易聚集的区域对当地群众进行防疫知识科普。同时,通过无人机广播,可及时发现地面异常情况并进行管控。

巡逻防控工作任务艰巨,无人机凭借其智能、高效、轻巧的特点极大程度上协助了政府工作的有效落地,既提升了防疫的工作效率,降低了传染风险,又增强了防疫的宣传效果,为疫情防控安装了一双“千里眼”。

肺部CT影像是用以诊断是否为新冠病毒肺炎患者的重要凭证之一。然而,疫情的迅速爆发使得患者数量快速上升,能够快速且精准地阅片并划分轻重症患者成为刚性需求。但,传统的阅片方式不仅耗时长、效率低,且在医疗资源较为薄弱的地区,还存在误读的可能。

由依图科技研发的“胸部CT新型冠状病毒肺炎智能评价系统”能够自动检测病变区域,将数小时的传统检验流程压缩至2-3秒。同时,这套系统还能够智能分析患者病程,自动关联历史影像,为动态的病程跟踪提供了精确的数据依据。

人工智能在医疗领域的应用,不仅降低了医生的工作负荷,减轻了医院压力;且借助大数据及深度学习实现精准的分析,提升了CT诊断的准确率。

不得不承认,人工智能的确在此次疫情中发挥了关键的作用,在不少领域都能看见AI技术的身影。但疫情之后,回归现实,AI行业仍需面临商业化困难、盈利能力弱的艰难局面。

2020年2月25日,素有中国AI四小龙之称的旷视科技,其IPO申请在港交所官网呈失效状态。虽然旷视科技明确回应IPO工作仍在正常进行中,但这意味着其离中国人工智能第一股或许还需要再等待些时日。

在去年8月25日,旷视科技就递交了招股说明书,但随着中美贸易战冲突升级,旷视科技被纳入美国出口管制的“实体名单”,估值一度面临不确定性。

然而最为关键的还是其尚未盈利的窘境。旷视科技披露的招股书中,尽管年收入由2016年的6,780万元增加至2019年上半年收入为9.49亿元。但同时,亏损也在进一步扩大。2019年上半年,其亏损达到52亿元,而这一数字,在2016年仅为3.43亿元。

盈利困难并非旷视科技一家的问题。曾有数据显示,2018年近90%的人工智能公司处于亏损状态。而深究其因,是AI企业的商业化程度不足。

一是技术的发展远不及预期,目前仍处在弱人工智能时代,算法的识别效果高度依赖于具体的场景及数据资源。

二是产业链并不完善,由于需求方和开发方往往处于天平两侧,能够深刻理解场景需求并转化为解决方案的开发者少之又少,无形中增加了AI技术落地的难度。

在已有的智慧安防、智慧交通等应用场景,均已一片红海,AI企业不但需要面对传统安防巨头海康威视、大华股份等企业;还有一批同样以AI技术见长的竞争对手。市场竞争激烈、客户较为集中、商业模式类似,无论是否头部AI企业,均面临着极为艰难的处境。

经过此次疫情后,产品并不成熟、客户资源尚未积累的中小AI企业将受到极大考验,部分产品单一、技术落后、财务状况不容乐观的企业将被淘汰,从而加速行业洗牌。

一方面,疫情有望加速人工智能场景落地。此次无人机、智能机器人的大显身手,使得无人化、智能化的敏捷与高效被高度关注。未来,无人工厂、智能工厂将成为新型生产形态,渗入到生产的方方面面,成为智能制造的关键。

同时,因此次疫情凸显出AI在医疗领域的价值,未来将会有更多围绕医疗的细分AI场景,例如手术机器人、AI疾病预测、AI新药研发、诊断机器人等,全面形成智慧医疗。

另一方面,对AI企业而言,此次疫情收集到的大量数据将成为其持续迭代产品、完善AI知识库、提升AI技术的动力。

疫情过后,专注于布局线下渠道的传统行业将加速线上线下的融合;且因新技术的到来,智能化将成为企业发展的必然诉求。AI企业应在此阶段思考如何抓住机遇,顺势而上,破茧而出。