新冠疫情在全球範圍蔓延，引發了社會與經濟，消費到投資的大震盪。
衝在抗疫一線的，一直有一群我們看不見的盟友：人工智能。“他們”的戰鬥力，正在深刻改變從政務到企業管理者的決策
人工智能發出第一條疫情警告。
據公開信息追溯，2019年12月31日，加拿大人工智能健康監測平臺BlueDot，就向其客戶發出了第一條疫情的消息。早於2020年1月9日世衛組織通報的中國的“類流感爆發”。
如何做到？利用人工智能，每天24小時，每15分鐘，閱讀65種語言的文本，跟蹤150種不同類型的疾病。
“看不見的盟友”
在這次新冠爆發後，我們有一群“看不見”的盟友：
在一線醫院，上海市公共衛生臨床中心上線“新型冠狀病毒性肺炎智能影像評價系統”，利用人工智能等技術，分析肺部CT影像，進行預測。與傳統手工勾畫ROI（Region Of Interest 感興趣區域）的方法相比，時間由5-6個小時壓縮到了2-3秒，減輕臨床醫生工作量，在戰疫中贏得時間。
在交通樞紐，紅外測溫儀部署在武漢的各個交通出入口，基於人工智能技術的多人體溫快速檢測解決方案，也在北京清河火車站等落地使用。
互聯網上，500多名志願者自發集結，做出人工智能算法開源技術項目“wuhan2020”，針對疫情開源算法，用開源的方式集結社會力量，推動檢疫、救援、研發等等方面。這個項目是全球各地的華人一起在線上免費做出來的。
雖然我們暫時無法量化，人工智能最終能為這次疫情帶來什麼，但人工智能技術已經成為我們的盟友，衝在疫情第一線。
進擊中的人工智能技術，已經在哪些場景得到了應用？大型科技企業還在進行哪些研發，在未來可以讓我們的生活防疫、戰疫？企業自救，如何更進一步？
AI 戰疫的四大場景
場景1：預警
文章開頭提到的預警平臺，來自於加拿大多倫多的 一家人工智能初創公司，致力於用大數據和人工智能分析，跟蹤和預測世界上最危險的傳染病的蔓延。
BlueDot創始人Kamran Khan
BlueDot的創始人Kamran Khan（下文統稱“卡恩”），在2003年非典流行時，還是多倫多的一位傳染病醫生。因為曾眼睜睜看著SARS導致加拿大最大城市44人死亡，包括他的同事，卡恩第一次想到利用數據和人工智能技術來進行傳染病預警。
他說，“當面對疫情爆發，時間和時機就是一切。”
2019年12月31日清晨，BlueDot系統用普通話收錄了一篇文章，其中提到27名患有肺炎的人，這些人都與武漢的菜市場有關。雖然病毒尚未被識別，但人工智能記錄了兩個關鍵短語：“肺炎”和“原因不明”，算法捕捉的很多元素，跟非典期間相似。
於是這天上午，BlueDot向亞洲客戶發出了第一條警報。而後BlueDot還預測到，病毒有從武漢傳播到曼谷、臺北、新加坡、東京和香港的風險。
互聯網每天產生著海量信息，即時、全面、帶著情緒和真相。同時充斥著過多的噪音：無關信息、廣告，謠言和闢謠，人們需要一個最快捷有效的“過濾器”。
BlueDot正在用最前沿實踐，讓人工智能在海量數據中挖掘有效信息。
在每天產生的海量信息中追蹤、預警，無異於大海撈針，但人工智能的“探針”，能在每天24小時訓練中識別有效信息，同步給相關專家進行判斷，對潛在威脅提出預警。
幫助人類抓住最關鍵的時機。
場景2：診斷
人工智能成為特殊的逆行者，在疫情下減輕了臨床醫生的負擔和風險。
在疫情爆發前期，我們常常看到前線醫院“核酸檢測試劑”不足的新聞，而即使CT檢查也往往需要半天到一天的時間。一線醫院的影像科，每天檢測一千多例相關病例，工作量巨大而且耗時過長，增加被感染的潛在風險。
圖為武漢同濟醫院，一位影像科醫生來不及脫下防護服就睡著了
在《美國醫學會雜誌》一篇文章中表明，武漢大學中南醫院醫院40%以上新冠肺炎源於院內交叉感染。實際情況正如此，全國已確認有1000多名醫護人員被感染。
2020年2月20日權威醫學雜誌《柳葉刀》的一篇文章，就關注到AI+CT輔助檢測的技術。完全人工閱讀檢查影像需要15分鐘，而人工智能可以在10秒內完成。
截圖來自“柳葉刀”官網
文中這家人工智能技術公司，聯合華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院、武漢大學中南醫院等研發出肺炎智能輔助篩查和疫情監測系統，截止2020年2月20日已經全國上線共計31家醫院，累計處理肺炎病例近2萬例。
我們可以預見，在不久後的未來，AI+CT可以成為臨床醫生很好的輔助。AI是醫生的副手。但AI的落地，依賴於全面提高醫院的數字化水平。所以，醫院或衛生院需要與技術服務公司，更加緊密地合作，打造院內數字一體化的系統。
技術公司如微軟，就在發揮優勢，捐贈大量免費的流程協作軟件，快速打造起院內系統；捐贈遠程協助服務。譬如，幫助醫療器械設備廠商為武漢雷神山醫院進行設備安裝、配置和調試的遠程指導。
輔助型的數字化院內系統、遠程協作，將成為醫院不可或缺的“基礎設施”，促進人工智能應用的落地。
國內的廣東省人民醫院引入了配送機器人送藥品，上海兒童醫學中心通過問診機器人對疑似患兒進行了床邊會診和遠程查房。還有醫院引入了消毒物流機器人，完成醫院發熱門診、隔離病房、傳染病科的藥品配送、消毒。
讓AI成為醫療領域的逆行者。
場景3：防控
防控的場景，機器人和人工智能能起到很好的隔離和全面控制的作用。比如紅外測溫。
疫情後，身邊很多交通樞紐、一些產業園區包括公司，都安裝上了紅外測溫，防控抓好了出口入口，尤其是在人流量大的交通樞紐、社區園區。
在紅外測溫這個看似簡單的場景中，為什麼需要人工智能？
因為一個38度的路人甲，和拿著38度水杯的路人乙，在機器眼中是一樣的。所以需要放入更多的參數讓機器學習，作出更精準的判斷。
很多衝在前線的人工智能創業公司已經落地紅外測溫。如下圖的安全服務系統，在疫情爆發後就征戰一線，在湖北、深圳等多地落地應用，為當地醫院、藥廠等重要場所提供智能測溫服務。
無接觸式、大面積的多人同時測溫，不僅測溫速度快，結果更精確，還能一秒報警。避免了人員聚集、交叉感染，還大大減輕了醫務、社區工作者的工作負擔，形成一條無形的“智能防線”。
其次，管理和控制復工之後，在社區和園區各個人流量較大的區域，其實今年從過年至今，小區的門衛、保安、居委會等是非常辛苦的。連民政部司長都疾呼，互聯網企業捐錢不如捐軟件，給基層去用。
如微軟也低調地展開了大量幫助基層社區，進行疫情防控的技術支持。
譬如，對於毗鄰湖北省、來往密切的城市，防控壓力巨大。區政府急需防控的信息解決方案，輔助管理數據。微軟合作伙伴遠影公司，幫助區市上線了數據分析決策平臺。基於微軟Power BI和微軟Azure雲，快速進行大數據採集和分析。
在學校、醫院、高速路口、以及商場、超市、酒店、餐飲、娛樂等人員往來頻繁的區域，通過數據關聯分析，掌握疑似、確診新冠肺炎病例和直接、間接接觸人群，形成數據可視化，能更高效地做出防疫決策。
再次，抗疫防護、生活物資的集中管控和調配，也是基層政府和生活服務類企業首先希望掌控的信息。為此， 遠影公司與微軟專家一起展開重要物資的數據分析工作，對每個倉儲點都做到可視化監控，採取標準化的物資管理模式。
包括是百姓的菜籃子工程。利用技術把每個社區的超市、蔬菜供應點都關聯起來。微軟還積極與瀋陽、鄭州、成都、合肥等地政府主管部門及衛健委展開合作，提供由微軟合作伙伴這套利用Power BI開發的疫情數據分析決策平臺。
在未來的防控上，從公共管理部門到企業，都開始思考這些問題：
大數據可以如何更好地幫助決策？讓智慧城市不再是口號？
人員流動、居民的生活需求可以數字化做到統計、預測和管理，各級政府應如何採購和投資大數據和人工智能？
從員工管理到大數據輔助的決策，企業各部門，應該怎樣實現數字系統的全面融合，提升管理效率？
這些思考正是人工智能落地的關鍵。社區、企業管理者對於人工智能的採購和應用，將更快地提上日程。
AI人工智能正在疫情的催化下，深入我們的生活和城市的運營。B2G2C，也就是人工智能服務公司，與政府合作，服務於民的模式，將更為普遍。
從大眾到企業、政務端，都需要更深入、更系統地理解AI技術。為此，微軟作為行業領軍者，已經圍繞人工智能推出了“AI商學院”，一套全方位、深入淺出的專業課程，免費對大眾開放。從專業角度，非常及時地補上這個認知缺口。（點擊
“閱讀原文”可以看免費課程）不僅幫助特殊時期的防控，也為自救之後的迭代升級，做好準備。
人工智能的算法優勢和深度學習，可以在理解病毒和疫苗研發上，進行更快的推進。
一些雲計算企業宣佈疫情期間，向全球公共科研機構免費開放一切人工智能算力，加速本次新型肺炎新藥和疫苗研發。新藥和疫苗研發，需要進行大量數據分析、大規模文獻篩選和科學超算工作。
從毒理藥理研究，蛋白篩選到新藥研發等，人工智能算力都能加速整個試驗進程。譬如微軟研究院在《從病毒到免疫，“科學地”揭開新冠病毒的神秘面紗》一文中，就深入淺出地介紹了人工智能算法進行病毒的基因序列比對、進化關係的諸多分析。
圖為SARS-CoV-2（2019-nCoV）進化分析，來源微軟研究所AI頭條
而事實上，人工智能輔助疫苗的研發已有先例。
2019 年 7 月，澳大利亞弗林德斯大學的研究團隊就研製出一種流感疫苗，可以刺激人體免疫系統產生比普通疫苗更多的抗流感病毒抗體。這是全球首個進入人體試驗階段、使用了人工智能技術研製的流感疫苗。
重新理解科技
這次新冠疫情爆發在新年期間，影響了全國大江南北，當下在全球範圍蔓延，而且引發了從大眾到宏觀經濟，從消費到投資領域的“大震盪”。
這將形成我們這代人的一次深刻的“共同記憶”，對於企業，也將形成一些影響深遠的共識：
對無人化流程、人工智能應用的重新認識和加快落地。
在供應、生產、配送的整個環節，能不能去人化、無人化，更加智能和安全？
如何推進和落地智慧醫療、智慧城市？
如何引入和採購機器人，進行智能化升級？
這是一次全民教育。企業決策者意識到，對人工智能的瞭解和應用還太淺；公共部門決策者意識到，智能城市、大數據不能只停留在口號上，而需要系統性底層去支撐。
對於公共領域和私有領域的決策層、管理層或創業者，要更體系化地認識人工智能，對於公共領域和私有領域的決策層、管理層或創業者，可以用好微軟AI 商學院的在線課程，快速形成AI的體系化認知、幫助決策。
人工智能技術正在成為我們的同盟軍，在今天和未來的眾多戰役中，一起面對更多的挑戰。
互動時間
在抗疫過程中，人工智能可以協助人類完成一些複雜危險的工作。
那麼您是如何看待人工智能在這場戰疫中的貢獻和價值？未來還有哪些領域可以引入人工智能技術？而人工智能又擁有哪些值得期待的發展前景？
歡迎您在下方留言，與我們共同討論。
注：本文頭圖和內封圖來自圖蟲創意。
*文章為作者獨立觀點，不代表微軟立場。
微軟於2019年8月與清華大學經濟管理學院、長江商學院和中歐國際工商學院聯合啟動全球首個線下互動教學與線上課程相結合的“微軟人工智能商學院”項目（Microsoft AI Business School）。課程內容涵蓋了定義人工智能戰略、擁抱人工智能文化、培養盡責與可靠的人工智能、以及商業領袖必備的人工智能技術四大模塊，旨在幫助企業領導者充分發掘人工智能最大潛力，推動全球各地、各行業現代企業實現數字化轉型。
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