文 | 李永華
來源 | 智能相對論（ID：aixdlun）
接近30萬，這是截止3月24日除中國外全球新冠病毒感染確診人數。
在中國疫情基本控制住，生產生活秩序逐步恢復時，全球疫情卻掉入深淵，甚至還看不到底在哪裡。
這時候，前沿技術應用於抗疫的迫切性進一步提升。
不久前，《麻省理工科技評論》發表了題為“百度如何運用人工智能抗擊疫情”的專題文章，以一箇中國企業為典型樣本介紹中國AI抗疫的經驗，顯示國際頂級學界像中國過去兩個月所做的那樣，把目光轉向以人工智能為代表的新興技術對抗新冠疫情。
MIT這篇文章稱“人工智能開始在公共衛生領域發揮重要作用，政府機構及企業越來越多地尋求AI技術以抗擊疫情”，它把一家中國企業樹立為AI抗疫標杆，這或許是中國AI領先全球，尤其AI落地應用超前世界的又一例證。
無論如何，綿延時間可能長達數月甚至跨年的新冠疫情，正在讓AI迎來它的“至亮時刻”。
一、全球疫情“至暗時刻”，反襯技術“至亮之光”？
MIT主要介紹了百度的AI病毒分析、實時篩查、輔助診療、大數據分析等方面的應用成果，事實上，如果把這些技術應用放到急迫的疫情防控背景下，越是全球疫情進入“至暗時刻”，技術的光亮就越明顯，成為對抗疫情眾多“至亮之光”中的一束。
1、直面病毒：AI的“效率”價值被無限放大
在意大利，6萬多的確診病例，死亡數超過6000，10%的死亡率已經到了恐怖的級別。
在很多醫療體系尚未被擊穿的國家，死亡率尚且“還能看”，但隨著確診人數陡崖式上升，ICU被擠爆後，死亡率會到多少，不敢去想。
越是這個時候，AI加速治療藥物、疫苗研發進程的價值就尤為明顯。
兩個月前，百度就向從事抗疫工作的全球科研醫療團隊免費開放了線性時間算法Linear Fold以及世界上現有最快的RNA結構預測網站，可將新型冠狀病毒RNA二級結構預測提速120倍。
簡單說，COVID-19新冠病毒是RNA結構，複製自己的時候容易出錯，結構變動複雜，這導致治療藥物、疫苗研製十分麻煩，所以更需要AI進行結構預測，MIT稱快速進行病毒結構分析為挽救“千萬人生命”提供了機會。
事實上，這幾年AI加速藥物研發已經在全球範圍內展開，諾華、輝瑞、強生、禮來、GSK等國際知名藥企都在積極嘗試與AI企業合作，全球化的疫情，讓AI光亮更閃耀。
2、直面傳播：時空大數據、群防群控是必須抄的作業
受限於社會體系的不同，中國的作業不是哪個國家都能抄，每個國家都應該根據自己的實際情況進行疫情的群防群控。
但是，一些與社會體系無關又展現了對疫情防控現實價值的技術應用，很多國家確實有抄作業的必要。
中國新冠疫情從武漢爆發，初期武漢封城前，去往全國各地的人群遷徙情況成為指導疫情防控的重要參考，被國內媒體廣泛轉載的一張圖表：
其中就提示了黃岡、孝感等地可能更嚴重的疫情。而放出這張圖的是百度地圖遷徙大數據平臺，“時空大數據”運用AI驅動的地圖系統來識別高風險地區的人群流動。
在意大利、美國，流行病學顯示了相同的新冠疫情爆發模式，前者的疫情風暴眼是倫巴第區，後者則包括紐約州、加州等數個源爆點，利用AI更好地瞭解與新冠病毒相關的關鍵事件和位置，確定其來源並測算傳播速度，有很強的相似性。
從MIT展開對百度AI抗疫研究這件事本身來看，類似的時空大數據在更多國家是缺失的，加快不同地區準備和應對工作的機會也許被錯失了。
3、直面“現實”：從生產到生活一個都沒有少
疫情對現實生產生活的衝擊是巨大的，經濟就地“凍結”，生活也幾乎停止，中國要走出來了，然而全球卻在進入這樣的節奏。
保住正常的秩序，是AI能為抗疫做的另一件事，不久前，百度天工物聯網與荷清柔電推出遠程監護方案，簡單說，面對疑似人群和特殊人群（如獨居老人），通過智能邊緣貼紙對個體的位置、體溫、心電等多種指標進行同時監督和異常報警，在雲端進行人口數據的AI推斷分析並生成定製化報告。
這種藉助AI、物聯網、邊緣計算等技術的做法，一方面使得疑似病例、企業復工人員情況能有及時的把握，另一方面又避免過多的人員接觸和叨擾，尤其對於那些身患疾病的獨居老人社區管理有直接的價值，甚至可以避免某些悲劇的發生。
在人口老齡化日益嚴重、沒有子女共住居家養老習慣的西方國家，疫情下這種技術的使用此時顯得更為必要。
二、認知、需求、供給三端碰撞，AI迎來“至亮時刻”？
既然在疫情至暗時刻顯示了技術的至亮之光，AI也就順勢藉此迎來了屬於行業的“至亮時刻”，這主要從認知、需求和供給三個方面體現。
1、場景應用徹底掃除“認知障礙”
很多AI技術在長達數年的發展中已有很多應用的實例，但“市場教育”缺失，很多人包括AI應用的目標場景從業者，依然不知道“AI到底能幹個啥”。
此次疫情綿延時間很長，AI光亮又被集中展示，一次徹底掃清“認知障礙”完成市場認知的機會就擺在面前。
例如，AI醫療影像識別是AI醫療的熱門領域，在之前的抗疫過程中，腫瘤數據平臺和醫療數據分析企業連心醫療在百度飛槳開源深度學習平臺上開發了肺炎CT影像分析的AI模型（現在已經開源），該模型已經首先在湘南學院附屬醫院投入使用。
此類技術的最大價值，是直接應對爆發式增長的新冠肺炎帶來的CT醫療資源擠兌，減輕醫生工作壓力同時提高診斷有效率，一旦得到廣泛應對，對防止醫療體系被擊穿有很大作用。
從這個維度上看，百度靈醫智惠緊急推出的“智能諮詢助手”，通過指導大眾做自我排查和居家隔離，避免公眾在醫院的聚集，減少人群中交叉感染，也有類似的作用。
而這些，與AI參與藥物、疫苗研發，AI社區防控等一起，在場景從業者、大眾層面都將進行一次市場認知的塑造，為AI掃除應用認知障礙——原來AI是這樣做事的，能實現這樣的價值。
2、“新基建”激發“潛在”智能化需求
“新基建”是疫情後中國振興經濟的著眼點之一，它的提出固然是因為要應對疫情帶來的經濟衝擊，而AI在抗疫中的表現實際上也為“新基建”提供了底氣。
MIT重點提到了百度的AI測溫系統，可在視頻監控人流中找出體溫異常的對象，這種幫助交通樞紐等人流密集地區進行實時篩查和監控的技術，可以實現單人通道順序通行下1分鐘內逾200人實時體溫檢測，目前已在北京清河火車站、數字北京大廈等交通樞紐、商業樓宇、行政機構、醫療設施及居住社區等地部署。
（百度AI測溫系統部署在數字北京大廈）
而這種AI、物聯網、雲計算聯動在城市各處的部署，其實就可以看做“新基建”的一種體現。在疫情襲來以及疫情結束後，那些觀望的需求方將在現實應用和政策導向面前被激發——它們將更積極應用AI、擁抱AI。
如果AI繼續在全球範圍內得到疫情防控應用，類似的AI“新基建”將自然而然地出現全球各處，幾何式市場增量在中國、在世界都將出現。
3、組合式打法試煉“AI樣本”
有認知打底，需求或也要迸發，剩下的，就是供給能否跟得上，形成行業發展的閉環。
MIT把百度樹立為中國AI抗疫的標杆，而從百度AI技術和產品在疫情防控期間的表現，這些脫胎於百度產業智能化戰略的AI技術應用，事實上也在說明百度至少應該算一個合格的“AI樣本”。
百度CTO王海峰表示，“百度一直髮揮著自身在AI、大數據、搜索、信息服務方面的優勢，馳援一線的防疫控疫工作，或幫助前線抗疫工作者提升效率、保障安全，或為政府和研究機構提供科學的數據參考，或為普通大眾提供及時有效的服務。這是我們對‘用科技讓複雜的世界更簡單’這一使命的踐行，也是我們的責任和擔當。”
在疫情這塊試金石之下，擁有真正AI技術和落地能力的公司顯露出來，百度並不是唯一的那一家，但疫情體現出來的AI應用廣度（眾多場景和應用中出現）、深度（真正解決問題、帶來價值）和成熟度（AI、大數據、雲計算、物聯網等融合），都在體現百度多年來投入巨大資源塑造的AI企業底色。
這是給AI行業的機會，當然也是給百度AI的機會，在疫情全球蔓延的情況下，這個機會也屬於更多強勢的AI企業，也只有企業們從技術到應用都在積極作為，AI“至亮時刻”才能坐實。
三、是疫情防控，也是產業智能化“預演”？
脫離疫情，從AI推動產業發展的角度看，疫情防控其實也是產業智能化的一種“預演”。“至亮時刻”的AI，也讓產業智能化的前景更加明朗。
1、企業層面，降本、增效“主旋律”將更多依賴智能化的力量
疫情給企業帶來了衝擊，AI也在幫助企業應對這些衝擊。
例如，疫情影響下很多製造企業員工無法如期復工，企業也就無法恢復生產，而應用了百度智能質檢系統的精研科技精密零部件製造車間，則可以實現十臺無人值守的智能化檢測設備24小時工作。
(央視《新聞聯播》報道，百度智能質檢技術幫助企業在疫情期安全運行)
這種由百度和微億智造聯合研發的“表面缺陷視覺檢測設備”可以代替人眼進行復雜表面缺陷檢測，單臺檢測設備達到10名工人的檢測量，1秒內對零部件6個面30多種缺陷進行準確的檢測。
從防疫角度看，這幫助企業解決了疫情期多數工人無法返廠的難題，同時還減少了車間裡疫情傳染的風險，而另外一邊，這亦是產業智能化幫助企業降本、增效的一種落地，類似的，還有百度智能電費優化服務、AI金融助力小微企業貸款等。
2、產業層面，技術“加速”的價值不只適合藥物和疫苗研發
AI加速藥物和疫苗的研發只是AI加速科研的一個場景，這種“加速”有很多用途，從產業層面甚至可以“加速”產業結構變革的進程。
百度向全球科研醫療團隊免費開放了線性時間算法Linear Fold，其實是眾多預測型算法的一種，這些算法在原本需要技術迭代耗費大量人力進行“技術積累”的高精尖行業（這在過去造成了“時間壁壘”現象，即高科技行業砸錢也很難快速趕上）有重要的應用價值，可以縮短過去的硬性時間要求。
例如，業界有“數字孿生”技術，將飛機發動機完整映射到數字世界，為發動機建立一個虛擬的孿生體，這時候再利用AI算法結合形成“智能模型”，就可以幫助工程師快速優化發動機設計方案、預測發動機可能的故障。
此類技術對於某些需要研發積累的高精尖產業暫時落後但AI領先的中國來說，是彎道超車的重要途徑。
毫無疑問，從產業轉型升級的角度看，AI的“加速”能力有著深度的開發價值。
3、政務層面，群防群控的背後是城市治理的龐大需求
百度、科大訊飛、京東數科等企業在此次疫情中都利用了智能對話能力，為有需求的社區、政府機構開發了“智能外呼”產品（自動詢問和記錄人們近期的出行軌跡、密切接觸人群和當前的健康情況等），以百度為例，其智能外呼平臺支持每秒撥打1500個電話，目前已累計撥打300多萬次電話。
這種服務於群訪群控的技術應用，根本上是AI服務於政務的一種體現。智能外呼可以幫助醫療機構、疾控中心和社區追蹤新冠病毒在特定地區的傳播，並根據地方情況來做好醫療保障，更進一步看，AI在政務層面還有更多應用，百度地圖時空大數據也是其中之一。
政務將是智能產業市場的主要模塊，大城市面臨的城市病問題，大小城市都面臨的政務服務水平提升問題，其中都有AI的介入空間，群防群控只是展示了AI應用於政務的冰山一腳。
總而言之，在疫情全球急速蔓延的至暗時刻，AI散發出技術的“至亮之光”，在中國疫情中凸顯出來的AI技術價值又進一步明顯化，這也帶來了AI行業的“至亮時刻”，推動百度等“AI樣本”冒出，成為國際研究對象。從行業長遠角度看，更多AI企業需要加入到全球抗疫中，最終它們將分享產業智能化的果實。
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•AI產業新媒體;
•今日頭條青雲計劃獲獎者TOP10;
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•文章長期“霸佔”鈦媒體熱門文章排行榜TOP10;
•著有《人工智能 十萬個為什麼》
•【重點關注領域】智能家電（含白電、黑電、智能手機、無人機等AIoT設備）、智能駕駛、AI+醫療、機器人、物聯網、AI+金融、AI+教育、AR/VR、雲計算、開發者以及背後的芯片、算法等。
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