[db:标签][db:标签]�据钟南山院士的最新预测，已持续一个多月的新冠状病毒疫情预计将在2月中下旬达到高峰，4月左右全国将接近平稳。

这意味着我们不能在这场没有硝烟的战争中放松，直到疫情完全缓解。

历史经验证明，控制传染源、切断传播途径和保护弱势群体始终是最有效的预防和控制措施。基于这三个原则，以及比17年前更好的技术水平和诊断治疗方法，我们有信心赢得这场“流行病”的最后胜利。

此外，除了研究人员和医务工作者，我们今天在病毒预防和控制名单上发现了人工智能。

人工智能已经是世界上最先进的创新技术，但是在这次突发公共卫生事件中，我们看到人工智能从云中“着陆”。

举两个例子，一个是百度1月30日宣布将开启线性折叠线性算法，将新型冠状病毒全基因组二级结构的预测从55分钟缩短到27秒，速度提高120倍。另一个是浙江省疾病预防控制中心推出的全基因组自动检测和分析平台。根据阿里达摩医院开发的人工智能算法，对疑似病例进行基因分析的原始时间缩短为半小时。

更重要的是，人工智能防疫不仅表现在开放的算法和计算能力上，而且在防控的前线，我们可以看到大量人工智能支持的“影子”。

随着新冠状病毒的爆发，科研、医务人员和人工智能之间的合作也增强了我们战胜这一流行病的信心。

一、走上抗击疫情最前线：AI+医疗

人工智能医疗组合是人工智能最重要的应用场景之一。在抗击艾滋病的前沿，我们看到了人工智能和医疗保健相结合的许多重大突破。

2019年9月，《自然杂志》发表的一项研究表明，在开发新药时，人工智能算法可以在21天内设计出潜在的分子结构，并在46天内完成初步的生物验证。

人工智能擅长数据分析和文献筛选，可以在药物研发的早期做很多工作，节省研发投资。更重要的是，它可以大大缩短研发周期，让我们在这场与时间和流行病的竞赛中领先。

我们都在——疫苗的开发中看到了人工智能，在新的冠状病毒爆发期间，在流行病预防和控制的前沿诊断了疑似病例。

1。人工智能有助于疫苗开发和药物筛选

2月4日，一篇发表在顶级医学杂志《柳叶刀》上的文章称，通过深入的学习和知识图谱，研究人员发现经典的JAK激酶抑制剂巴林替尼可能用于治疗新型冠状病毒。

这一次，用于寻找潜在药物的技术是仁爱医院的知识地图。

这是一个大型的结构化医学信息仓库，包括大量通过机器学习提取的连接。根据这种新型冠状病毒的特性，研究人员利用这种知识图谱来验证有助于治疗——的药物，即那些能够阻断病毒感染进程的药物。

人工智能算法在新药/疫苗研发中的作用是提高效率。人工智能相对于传统方法的优势在于，机器学习和人工智能的方法能够在很早的阶段就对这些将来会成为药物的分子做出相对全面的判断，并且能够提前筛选出在后续实验中失败的分子。

在中国引起关注的案例是上面提到的百度线性折叠线性算法。

根据世界卫生组织(世卫组织)的数据，引发疫情的2019-nCoV病毒是一种带包膜的正链单链核糖核酸病毒，即核糖核酸冠状病毒，直径约为80 ~ 120纳米。确定这类疾病的一个重要检测方法是通过核酸检测从疑似病例的血液中提取核酸序列，并将其与目标病毒进行比较，以基本确定是否存在病原体感染。然而，对疑似病例的病毒样本进行全基因组序列分析和比较既费时又费力，人工智能可以代替人工来完成初步筛选，从而大大提高检测水平

计算能力和算法对于流行病预防和控制的重要性在于新药和疫苗研发过程中的大量数据分析、大规模文献筛选和科学超级计算。因此，我们看到1月24日，除百度外，尚堂科技还为国家重点研发项目首席科学家、中山大学药学院罗海滨教授提供了计算支持。阿里云1月29日宣布，将向全球公共研究机构免费开放所有人工智能计算能力。

2。人工智能提高疑似病例的筛查效率

人工智能还可以为疑似病例的筛查提供有效的解决方案。

斯坦福已经开发了一种叫做CheXNet的算法，它可以比放射学家更准确地诊断肺炎。CheXNet是在ChestX-ray14中训练的121层卷积神经网络，这是在论文发表时公开的最大的胸部X射线数据集。

数据集有超过100，000张胸部x光照片，包含14种不同疾病的信息。

研究人员让四名放射科医生检查一组胸部图像并做出诊断，并将诊断结果与CheXNet的处理结果进行比较。CheXNet不仅打败了所有的放射科医生，而且在发现肺炎的同时还证明了其他13种疾病的识别能力。

在病毒核酸的逆转录聚合酶链反应检测中，前面提到的浙江省疾病预防控制中心的全基因组自动化检测分析平台，基于阿里达摩医院开发的人工智能算法，可以将疑似病例的基因分析从几个小时缩短到半个小时，大大缩短了诊断时间，并能准确检测出病毒的变异。

阿里说，疫情爆发后，达摩研究所的算法专家顾斐博士对新型冠状病毒的基因进行了特征分析，并介绍了几种算法模型。在序列比对过程中，达摩研究所在算法中增加了分布式设计，有效提高了比对效率。在病毒序列拼接阶段，采用分布式de Bruijn图算法，也可以准确检测出突变病毒。

浙江省疾病预防控制中心基因测序负责人孙毅博士表示，基于该平台，在未来的短时间内可以覆盖整个确诊病例，这将为进一步的疫苗和药物研发奠定基础。

二、助力基层疫情防控，防患于未然

如果你关注新闻，你应该已经写了这样一条新闻。人工智能温度计或红外温度计已经出现在拥挤的公共场所，如机场、火车站和地铁。

他们的优势在于“无接触测量”。至于人工智能测温，百度开发的人工智能测温系统已经登陆北京清河火车站。该系统采用非接触、可靠、高效、非敏感的方式对体温超过一定阈值的移动人员进行异常预警，并快速显示体温不在正常范围内的人员和温度，防止新型冠状病毒在公共场所传播。

人工智能在疫情筛查管理方面的优势主要集中在替代大规模、重复性和暴露风险的筛查工作。体温测量是一项如此大规模、重复性和高风险的工作，但目前正处于防疫和控制的重要阶段，而体温测量也是最重要的环节之一，不可避免。

百度的人工智能温度测量系统，结合了图像识别和红外成像技术，基于人脸关键点检测和图像红外温度点阵温度分析算法，可以快速筛选和警告行人流量区域的多人额头温度。它具有检测率高、速度快、灵敏度高的特点，可以很好地代替人工测温。

在北京清河地铁站，百度人工智能多人体温快速检测解决方案已经登陆19个检测点，测温误差控制在0.05摄氏度左右，识别准确率在90%以上。

同样，由国内另一家人工智能公司师旷科技开发的人工智能体温测量系统在流行期间也已经在海淀区行政大厅和北京的一些地铁站进行了试运行。

根据《人民日报》，开放式人工智能温度测量系统采用“人体识别、人像识别、红外/可见光双重传感”的技术方案，支持非接触式远程测量

2月8日，腾讯海南团队推出了电子通行证功能，在疫情期间，该功能将对全国所有居民区免费开放。随后，海纳团队还推出了“社区电子通行证、人脸识别、门禁、非接触式自动测温”的一站式社区接入方案，并上报了实时识别和预警记录。

据不完全统计，截至2月18日，全国已有2000多个住宅区通过了海纳配置，并推出了防疫菜单。约有10，000次与疫情相关的财产申报被推至约730万社区居民手中。

2月9日《新闻联播》在百度智能出站平台上报道，该平台在疫情期间免费向国家防疫机构开放。报道称，百度的智能出站平台系统提高了社区防疫和控制的效率。

百度智能呼出平台可以为移动人员、本地居民/回访者、特定群体三种场景提供呼出服务。

该平台具有批量一对一通话功能，每秒可拨打1500个电话。它可以通过定向或随机发起方式拨打居民电话，自动查询和收集疫情信息分析，生成联系统计报告，还可以为居民提供疾病教育和防控指导。

使用该平台的基层医务人员无需进行现场调查，有效避免了感染风险。更重要的是，在系统的帮助下，社区减少了调查时间，提高了疫情防控效率。

目前，百度智能呼出平台已经在北京海淀上地街道办事处、陕西Xi安、上海延安、宝山、浙江温州瑞安、福建福州仓山等十几个地区投入使用。

三、助力疫期生产生活学习稳步恢复，稳定经济发展

目前，这一时期的首要考虑是预防和控制疫情，但与此同时，公民的正常工作、生活和学习不应在有限的条件下受到最大程度的影响。

2月3日以来，很多企业选择了“云办公”在微信上召开会议。百度2月14日发布的《新型冠状病毒肺炎搜索大数据报告-复工篇》显示，在过去的30天里，对远程办公的需求增加了663%，“云启动”已经成为主流，“在线云办公”在不久的将来以22%的速度成为中小企业最关注的内容之一。

2月8日，钉钉企业重返工作平台正式启动。该系统开通了员工健康时钟和企业返岗申请，帮助企业管理人员完成员工健康状况的日常采集和返岗申请，受到企业的欢迎。

除了钉钉、微信等常见的远程办公软件外，百度还在疫情期间正式开通了智能远程办公平台百度嗨，为湖北等疫区企业提供高清音视频会议、企业云盘、企业即时通讯、应用中心平台等免费服务。

百度Hi企业智能远程办公平台基于百度成熟的人工智能技术，如语音、视觉和机器学习。它可以支持50方在线高清语音电话、企业云盘加密传输、网络视频会议等远程办公协作功能。它具有智能、高效、稳定的特点，支持24小时远程办公。

除了“云办公室”，流行时期与过去不同。以电费为例。

1由于断相，企业仍需支付基本电费，电费成本高造成损失；

2疫情爆发后，订单数量激增。所有生产线同时开始。负载太满了。如何控制它？

3严格控制特殊时期的成本。你能降低电费和运行维护人员费用，并节省每月固定成本吗？

为此，百度推出了有针对性的智能电价优化服务——，该服务结合了百度领先的行业和区域大数据、物联网技术和人工智能分析预测算法，帮助制造企业在零投资、零成本、零维护、零风险的条件下节约基本电价。

四、支援一线防疫工作，智能机器人/无人车找到落地新场景

为了减少接触频次、面积，尽最大限度减小交叉感染的可能，疫情期间无人车、无人配送等黑科技产品成为疫情防控的最有效手段。

无人驾驶近年来一直是非常热门的前沿技术，而在疫情期间无人驾驶又成为最佳解决方案。为了应对疫情，2月10日，百度Apollo宣布将对服务疫情的企业免费开放低速微型车套件及自动驾驶云服务。

基于百度Apollo提供的技术，今年2月伊始，新石器、智行者、悟牛智能、中科慧眼等Apollo生态合作伙伴陆续奔赴抗疫前线，为疫区人民提供提供自动驾驶喷洒消毒、送餐、疫情监测等无人化服务。

疫情的黑云之下，“无人化服务”被外界视为阻断疫情的有效手段，成为人民刚需。百度之外，普渡科技、高新兴、赛特智能、高仙机器人、一清科技等企业也“不约而同”将旗下机器人发往疫区，提供配送、消毒、检测等服务。

此前我们曾介绍过猎户星空为北京大学首钢医院和火神山医院捐赠的智能机器人，以及普渡科技、钛米等企业推出的不同类型智能机器人。

以猎户星空为例，这家公司生产的一款智能递送机器人，由自主导航模块及运输箱体组成，可根据医院需求分别执行递送化验单、药物等工作，用机器人代替医护过程中简单但耗力的流程化工作，减轻医务人员的工作量，避免医护人员在递送路上的感染可能。

在物流领域，疫情期间最惹人关注的恐怕就是京东物流旗下的无人快递车了。尤其是频繁被媒体报道的京东物流武汉仁和站，该配送站点距离武汉第九医院这个疫区核心只有600米。疫情爆发后，这个站点几乎支撑起了第九医院医疗物资的配送工作，其中，无人车配送约占70%。

五、大数据分析助力政府、机构宏观疫情分析，为公众提供服务和科普

疫情前期，对于所有人而言新冠病毒都是一个陌生的词汇，由此引发了大量谣言、伪科学流传在网络，随着科研人员逐步攻克病毒，外界对其的了解也在加深。不过，我们也不能忽视，大数据分析在其中起到的作用。

举个例子，百度地图在疫情期间推出的迁徙大数据平台，通过疫期人流的大数据分析，在为公众提供参考的同时，也为政府、科研机构等掌握宏观人员流动情况、进而相应进行疫情防控的部署和研究提供了辅助参考，可以说是本次抗击疫情过程中相当亮眼的一大应用。

在面向大众用户层面，标记发热门诊和热力图，也是两个非常贴心的功能。尤其是后者，热力图给出的城市当前人流量比较集中的地点，提醒用户疫情期间尽量少出门或者改变出门计划，防止交叉感染。

在对大众普及病毒知识层面，大数据分析也发挥了很大作用。

令我印象深刻的是百度联合果壳推出的搜索科普彩蛋，当用户搜索野生动物或者野味时，一个特效彩蛋就会被立刻触发。这一种野生动物的现状、潜在危害、对于人类的积极意义、“不可食用”的标语等等提示信息，简单几秒就全部展现在面前，帮助你对它建立一个快速全面的认识。

还有在疫情早期，谣言众多。百度利用大数据分析出国民最常搜索的问题，有针对性的联合专家、机构、医生进行科普问答，某种程度上来说，这些权威、及时的信息披露缓解了人们对未知病毒的恐慌。

以上只是这次疫情中AI参与进去的一小部分，但我们看到无论是前端的疫苗研发还是后端的社区防控，AI作为一种高效、准确的防疫手段已经起到了超出预期的实际价值。

从某种程度说，此次AI参与抗疫，是对其能力的一次综合考验，也是其在各个具体落地场景的一次大规模探索。

或许此前我们对AI的印象停留在黑科技、创新，并不知道在日常生活中还有如此多的应用。不过，可以预想的是，经过此次疫情，无论是大众、政府、机构或是相关行业，对于AI的认知将会进一步提升，这也会推动AI在未来更多领域中得到应用。

最后，我想借理查德 普雷斯顿在 《血疫》 中的一段话作为结尾，“埃博拉曾在这些房间里兴起，闪现身影，进食，然后回归森林。它还会回来的。”

不是我们战胜了病毒，而是病毒放过了我们。

人类，要学会敬畏自然。

来源：侃科技频道

原标题：应对新冠肺炎疫情，这届AI究竟起了什么作用？