2月4日，工信部发布《充分发挥人工智能赋能效用，协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》，倡议进一步发挥人工智能赋能效用，组织科研和生产力量，把加快有效支撑疫情防控的相关产品攻关和应用作为优先工作。在“新冠”疫情这样的“黑天鹅”事件下，各大AI公司都积极参与到抗疫一线中，使得AI技术迅速成为抗疫“主力军”之一。在此背景下，对于AI行业而言，新场景和新机遇的出现，或许会引领行业的变革。
挖掘场景需求，AI如何创造抗疫价值？
相信即使是平时没有注意人工智能技术和行业的人，在这次疫情期间都会注意到，人工智能、AI这些词频繁地出现在各大新闻头条上。即使很多人并不了解AI到底能做什么，在这场疫情中具体能起到什么作用，但现在来看，这些都已经不重要了。重要的是，这次疫情，机缘巧合地让AI技术获得了巨大的曝光量，或许这将是AI技术推广落地、走进大众生活、普及行业应用的重要转折点。
竹间智能高级技术咨询专家张程
当然，这与各大AI企业所做出的努力密切相关。那么AI技术是如何在这次疫情之中体现出自身价值？竹间智能高级技术咨询专家张程在接受记者采访时表示：“我们知道在近几年的人工智能热潮中，无论是连接主义还是符号主义，炒得都比较火热。自从新的算法出来后，各种迁移学习模型，预训练模型都在业界名声大噪。可是当放到客户端、放到真正的应用中时，我认为无论是连接主义还是符号主义都并不实际，因为人工智能最终都是为客户带来更好的用户体验，提升生产力。而我们就是以这样一个创造价值的模式去思考，人工智能在疫情中能够做些什么。”
事实上，对于很多AI初创公司而言，医疗领域是它们以往没有接触过的。它们本身没有专业的医生咨询团队、没有专业的防控防疫知识，这对于如何找到相应的场景数据去服务于防疫工作、服务于社会，是一个比较困难的问题。而作为一家专注于人机交互技术的AI公司，张程表示：“在我们团队内部的脑暴中，我们确定了几个场景，一是通过AI来收集人员信息，二是自针对自我隔离人员的AI情绪安抚，三是对人脸识别算法的改进。第一点的场景其实是来源于我身边的真实例子，在疫情期间有一位居委会工作的同学，他表示在过去一段时间每天只能睡3到4个小时，因为社区中需要确认的人数太多，每天都不停地进行电话访问，了解每个人的情况后，填写表格上交。这样的重复性工作其实是可以利用现有的AI技术去解决的，在减轻工作人员压力的同时，还能明显提高工作效率。另一方面，相信疫情爆发后，很多人都因为长时间在家，而多多少少产生焦虑情绪。而这些情绪需要得到回应，以缓解人们的焦虑，但靠人力恐怕是远远不够的。我们的对话机器人可以通过文字、图片、语音的方式完成疫情通知、信息采集、返岗人员调研、康复报告、愈后回访等功能，这个过程中能够完成拟人的互动。而这些内容都在一个月时间内迅速上线了。”
“在公共场景中，我们也将原来的技术作出了改进。竹间花了三天时间去修改了人脸识别算法，加强了人脸识别顶的权重，使其可以识别出戴口罩的人脸，这就避免了在汽车站、小区门禁等场景需要脱下头罩才能进行通关的情况，降低了感染风险。”张程补充到。
不过也有一些AI公司已经在医疗领域早有部署。由于新冠病毒潜伏期长，前期感染可能毫无发热症状，因此单靠测温枪来进行检测是很难识别出某些感染者，甚至连病毒核酸试纸也只有40%准确率。而新冠病毒主要攻击的身体器官是肺部，早期患者可能不发热，仅有畏寒和呼吸道症状，但CT可以显示出肺部局限性磨玻璃片状影。因此通过CT影像检查来观察肺部是否病变是最为准确的方式之一。
华为云EI解决方案架构师李坤武告诉记者：“以往CT影像从出片到医生确认结论，即使是经验丰富的医生，整个过程至少也需要12分钟。这对于疫情期间疑似患者数量庞大的背景下，效率是非常低的。如果通过AI进行辅助，采用AI去判断是否确诊，那么从上传CT影像到返回结果医生确认，整个流程只需要2分钟，可以看到效率是大大提高了的。”
但传统的CT片是二维的图像，这并不能直观体现病灶的情况，这也是以往医生从CT片判断病情需要丰富经验的原因。针对这一个痛点，除了直接的输出诊断结果外，AI还能够做得更多。李坤武表示：“新冠肺炎辅助诊断系统能够对二维CT片进行智能分隔，并对病灶体积自动准确测量，对分析结果进行三维重建，直观呈现出病灶的发展状况，便于指导病人用药进行针对性治疗。这对于临床治疗能够带来非常大的便利，减轻医生工作负担。”
而在医院无接触场景中，发展已久的AI语音识别技术也有了更广泛的应用。云知声IOT事业部VP、智慧服务业务线研发负责人田伟向记者介绍了智能语音病历系统在疫情中的应用：“其实在医院，传统的电子病历或是手写病历都为医生带来了很大的工作负担。据统计，医生每天平均在电脑上处理病历的时间大概是四个小时，平均占用他工作时间的40%，特别是在面对这种特殊时期。在这种场景下，使用键盘的效率是相对较低的，而键盘输入的效率也取决于熟练程度。”
云知声IOT事业部VP、智慧服务业务线研发负责人田伟
但同样是语音识别技术，我们日常使用的语音助手、智能音箱等，与智能语音病历有什么技术上的异同呢？首先最大的不同是专业名词的大量使用。田伟表示，针对医疗领域，由于所涉及的领域之多，因此初始在具体场景下识别率远远达不到要求，而这需要针对不同的领域做特殊优化定制。针对应用的医院的使用的语义与我们通用的模型为基础，然后再加上训练生成一个定制的原模型，而且这个不同医院、不同科室也会有差异。为了更高的识别准确率，在拿到识别的结果之后，还需要后处理，也就是说需要做语义的纠正。另一方面需要适配病历模板以及不同设备，增强通用性。
总而言之，对于AI企业而言，不管是早有布局还是需求导向开拓新业务，在此次疫情中，如何更好地挖掘出AI技术的应用，更好地体现出AI技术的价值，都是它们仍在努力探索的方向。尽管在疫情当中，各种AI应用成功落地受到了广泛关注，但疫情过后，这些技术是否还能保持发光发热，或者说疫情过后的需求会不会迅速衰弱，也是目前关注AI医疗领域的企业所担心的。
AI企业乐观看待疫情后的需求 应用水平亟待提升
突发的疫情对于实体经济无疑是一次毁灭性的打击，但对于部分扎根于互联网的AI公司而言，面对灾难，除了经营上的挑战之外，还有一些新的机遇。张程向记者表示：“疫情其实对所有人来说都是一场灾难，都不是一个好事，对于竹间这样一家创立5年的创业公司，其实也并不是一个非常好的事情，但是，疫情也可以让我们看到一些机遇。比如说，最近这段时间大家可能会听到比较多的新基建。新基建里面其实有提到，5G、人工智能等技术，可能在将来会变成新的基建项目，国家也会投入更多的资金。”
对于新基建所带来的机遇，张程解释到：“疫情过程中，我们也是逐渐看到了其中的重点需求。比如说我们在街道办事处中，工作人员肯定不能满足突发事件下的要求，这就需要人工智能去进行协助；第二个需求点就是无接触，为了避免病毒感染，人与人之间也尽量避免接触，那么就无法进行正常的工作生产，而这其实也在基建的这个领域里面或者机械的概念里。将来我们的街道可能都会配备类似于像一体机这样的设备，设备中包含人工智能或机器人产品，我们就可以在遇到突发事件的时候，快速帮助一个人产生20个人甚至30个人的能力，到时候就能够真正的帮助到这个社会，帮助到企业。所以，将来这可能是一个比较大的机会。”
在看到机遇的同时，疫情后对于AI在医疗领域上的需求，又将会往什么方向发展？李坤武比较看好AI医疗的需求：“在新冠过后，华为云在医学影像平台服务上，将会面向医生、科研工作者、医学影像公司、设备厂商等，打造智能、易用、功能丰富的医学图像分析平台。而平台将支持多模医疗影像质控、数据标注，数据预处理、可视化渲染等开放功能。与此同时，未来还会推出多模态肺部疾病检测、宫颈癌筛查、心房心室辅助量化分析等等。这次疫情中跟各地医院的合作，加速了相关AI医疗影像分析的服务落地，相信未来会有更多的需求出现。”
田伟则对此表示，云知声在15年就有智能语音病历的规划，但事实上对于此次疫情中的需求，他们也是感到比较意外。“16年我们的智能语音病历系统就在协和医院上线，目前上海已经有很多医院正在使用我们这套系统，并且已经有所习惯。这次疫情中，上海支援湖北的医疗团队也向我们反映，能否将这套设备带到湖北，我们也是对此相当支持。而在疫情过后，这套设备在当地相信也能很快完成推广普及。”
山东省立医院网信办副主任包国峰不过，目前来看AI在医疗场景的应用仍较少，应用水平并不高。尽管企业中普遍持有乐观态度，但部分业内专家认为进步空间依然很大。山东省立医院网信办副主任包国峰认为：“AI的应用水平还处于初级阶段，离大家预期还有较大差距。相关的大数据实时采集共享机制以及预警分析模型的建立，都需深入地修炼内功，不是一蹴而就的事情，需要通过大数据和在实战中千锤百炼，才能发热发光。但疫情中积极的一面是，能够发现AI应用的部分场景需求，直接加速了相关AI系统研发的进度；大家更加意识到大数据的采集和数据质量的提升，才是AI发展的根源。”
不可否认的是，本次疫情对AI在医疗健康领域的发展是一支强心针。疫情期间人们对AI的关注增加，加上推广力度的惯性持续，同时在疫情期间，国家多部门下发的多个文件都提到了应用人工智能技术协助抗疫，比如工信部发布的《关于运用新一代信息技术支撑服务疫情防控和复工复产工作的通知》、国务院应对新冠肺炎疫情联防联控机制综合组印发的《关于开展线上服务进一步加强湖北疫情防控工作的通知》和国家卫生健康委发布的《关于加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》等。这些政策都为AI医疗应用在国内的发展带来了乐观的信号。
