2020年初流行起來的新冠疫情，對于AI來說具有特別的意義。這是人們第一次將AI技術應用到大型公共衛(wèi)生事件中去。如果說以往AI所取得的成就，尚還是它為了證明自身力量而主動對人類發(fā)起挑戰(zhàn)；那么在這次災難性事件中，AI的價值則是客觀上被社會所認可，各行各界開始自發(fā)地嘗試運用AI的強大算力去解決實際問題。這一轉變跡象足以證明AI技術已在人類社會引發(fā)深刻變革。

談到AI應用，人們多少還是認為其與現(xiàn)實生活頗有距離，至少就其成熟應用而言，其范圍還是相對狹窄。然而在本次疫情當中，AI展現(xiàn)了令人驚嘆的應用潛力。就整個抗疫工作而言，從上游的科研、公共決策到下游的臨床醫(yī)療，乃至復工復產階段的城市治理，AI技術的身影幾乎遍布每一個階段、每一個方面。雖然總體上而言，AI技術所起的作用還是輔助性的，但經此一役后，相信不會有人再懷疑AI技術是否能最終落地。

BenevolentAI是一家位于倫敦的人工智能初創(chuàng)公司。在大多數(shù)AI企業(yè)聚焦于自動駕駛等熱門技術時，BenevolentAI把目光放在了新藥發(fā)現(xiàn)這個冷門的領域。并且BenevolentAI對于技術研發(fā)有著自己獨特的想法，他們并不想要用完全的AI替代人類，而只是致力于開發(fā)能夠增強人類專家能力的技術。獨特的研發(fā)理念與冷門的研究領域令其成為了一家“獨角獸式”的AI企業(yè)。

概括來說，BenevolentAI提供的技術，能夠幫助科學家從汗牛充棟的學術資料中迅速提取出相關知識，并形成可能的、有待驗證的假說，從而加速藥物研發(fā)的過程。在新冠疫情中，來自帝國理工學院的研究團隊與該公司合作，在兩天內篩查了數(shù)百萬份科學文獻以查找與病毒有關的信息。研究最終發(fā)現(xiàn)，經典JAK 激酶抑制劑巴瑞替尼（Baricitinib）或可用于治療新型冠狀病毒肺炎。相關論文發(fā)表在《柳葉刀》。

埃默里大學研究負責人以及BenevolentAI團隊負責人

BenevolentAI核心技術平臺為JACS（Judgment Augmented Cognition System），是一種判斷加強認知系統(tǒng)。通過強大的數(shù)據(jù)分析能力，這一技術可以幫助人類專家迅速定位疾病作用機制中的藥物靶標，并讓藥物作用于它們。

除了藥物研發(fā)，在公共決策方面，AI的信息處理能力同樣是獨擅勝場。AI算法不同于經典計算，后者在處理非結構化數(shù)據(jù)的匹配時十分乏力，而AI計算卻可以通過張量計算的方式對其加以克服。這使得AI算法可以為病毒傳播的干預和預防決策提供信息，并且可以幫助優(yōu)化抗擊疫情的資源分配，甚至可以在引起病理學家的注意之前，就可以檢測到疫情爆發(fā)的早期跡象。

早在2014年，研究人員就借助數(shù)據(jù)分析模型對英國的HIV病毒的檢測和治療情況進行了評估，并且成功地預測出了未知的病毒感染者。根據(jù)研究人員的推斷，在該模型的幫助下，即便不改變人們的行為習慣，新增感染人數(shù)也可以降低5%。2016年佐治亞大學、加州大學和梅西大學的研究團隊，開發(fā)出了可以預測絲狀病毒傳播的AI程序。通過建模，該AI成功預測出哪些類型的蝙蝠有可能攜帶絲狀病毒，其準確率達到了87%。

新冠疫情期間，一家名為BlueDot的AI公司，通過機器學習和自然語言處理算法，每天追蹤超過65種語言的10萬篇報道，并參考旅行者的行程、飛行路線、地區(qū)氣候、當?shù)厣蠓N類等信息，反饋包括新型冠狀病毒在內的100余種傳染病的傳播情況。但客觀而言，AI技術在公共決策方面的很多建議僅僅只具有參考意義，甚至一些結論的爭議較大，走向更成熟的技術應用還有很長的路要走。

BlueDot研發(fā)的疫情追蹤評估系統(tǒng)

比起前兩個方面，AI技術在基層醫(yī)療領域發(fā)揮的作用則更加直接。在病毒感染檢測方面，人工智能可更多應用于CT影像分析技術，自動影像分析可配合核酸檢測提高檢測和診斷的準確率。位于疫情中心地帶的武漢市中心醫(yī)院，與華南海鮮市場僅一站之隔，在疫情期間負荷的病患量到了匪夷所思的地步。在高峰時段，該院每天的CT檢查量平均超過1000例，一線的放射科醫(yī)生只能通宵讀片。一個胸部CT有300多層橫截面片子，僅靠醫(yī)生肉眼一張一張讀片，工作量極大。

AI企業(yè)數(shù)坤科技推出的CT人工智能輔助診斷產品幫助醫(yī)生們減輕了診斷負擔。該工具能在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(qū)域，隨后引導醫(yī)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(yī)生判斷病情。

醫(yī)學影像人工智能

這一技術主要依據(jù)的是AI的圖像識別技術，而這正是AI技術中相對成熟的板塊。除了幫助診斷之外，AI還能無接觸測量體溫。疫情期間，醫(yī)院、火車站、機場、學校等各類人員密集場所均增加體溫檢測關卡，人工檢測效率低，且造成人群聚集還會增加傳染風險。搭配AI技術的紅外測溫儀通過紅外熱成像相機，可對較大范圍內的人群進行非接觸遠距離測溫，如發(fā)現(xiàn)體溫超標者，則能迅速鎖定對象，提示人工處理。有的系統(tǒng)還可以將被測人員的身份信息與體溫匹配形成數(shù)據(jù)報表，自動啟動預警機制并實時傳輸給疾控管理部門。

除了體溫監(jiān)測，AI還可以通過語音功能對人群進行訪問并提供基本咨詢服務?？拼笥嶏w利用智醫(yī)助理電話機器人對重點人群進行電話隨訪，并宣傳新冠肺炎疫情防控知識，在提高醫(yī)務人員工作效率的同時有效降低傳染風險。且憑借強大的算力，AI還可對對患者的行動軌跡進行追蹤分析。據(jù)悉，京東數(shù)科提供了疫情高危人群勢態(tài)分析和預警系統(tǒng)，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(tǒng)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。這些都是AI技術輔助公共管理的重要案例。而事實上，由于AI技術的介入，人們得以減少面對面的交流次數(shù)，這在抗疫期間成為了AI技術得天獨厚的發(fā)展優(yōu)勢。

優(yōu)必選科技研發(fā)的高速檢查站義警機器人

在更廣泛的領域，包括線上教育、智能服務機器人等方面，AI也有著引人注目的應用。中科院資本執(zhí)行董事李明表示：“AI的滲透是分階段的，目前大部分創(chuàng)業(yè)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?，F(xiàn)在AI也開始逐漸滲透到工業(yè)領域，但下一步AI企業(yè)該往哪里走，行業(yè)也在觀望當中。” 人工智能在發(fā)展史上“三起兩落”，人們是對其多有疑慮的。人工智能行業(yè)會不會像前兩次的熱潮一樣，又一次萎縮下去？

本次新冠疫情對于AI發(fā)展而言是個重要契機，更是對上述疑慮的一次回應。首都機場的測溫儀是非典時期得到推廣使用，北京地鐵的安檢系統(tǒng)則在奧運會時期建立完善。在技術發(fā)展過程中，重要的時代契機往往能起到關鍵性的助推作用，加速一些重要技術的落地推廣。本次新冠疫情之于AI即是如此?？拼笥嶏w董事長劉慶峰介紹稱：“如今，人工智能已從概念階段進入規(guī)?；瘧秒A段，新型基礎設施建設的推動也正在大大加快人工智能應用落地的速度，助力社會進步與升級。” 人工智能時代的腳步聲，似乎已經不遠。
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