疫情大考下的人工智能，交出了一份多少分的答卷？

疫情期间，北京地铁10号线牡丹园站新增了几套红外测温设备，安检人员无需接触就可以对乘客进行体温筛检。

这些测温设备的开发商是国内AI独角兽企业旷视科技。旷视内部人士告诉《深网》，针对疫情期间的体温检查需求，旷视迅速开发了“明骥智能体温筛检联动系统”，这套系统的测温精度达到±0.3°C，支持3米以内的测温距离。同时，旷视还针对戴口罩遮挡问题进行了人脸检测算法模型优化，在口罩和帽子大面积遮挡人脸的情况下也能精准识别。

地铁站等公共场所的无接触体温检测，是疫情期间众多的AI应用场景之一。除此之外，医院里，医生借助AI辅助诊断患者是否感染了新冠肺炎；街道上，公共部门利用机器人喷洒消毒液；高速路，交警使用无人机巡逻疏导等等。

疫情之下的确出现了一些新的AI应用场景，但另一方面，在整个庞大的社会运营体系里面，面对此次疫情突发考试，AI涉及到的落地场景和贡献几乎可以忽略不计。尽管过去几年人工智能在国内发展声势浩大，真正离破茧成蝶依然有很长的路要走。

无接触体温测量

应用场景：地铁、机场、火车站、楼宇等公共场所

体温测量是疫情期间的必要工作，但传统的体温测量方式效率低下，且存在交叉感染的风险。而利用AI技术开发无接触体温测量系统，可以很好的解决这些问题。

过去一段时间，随着全国各地的大规模返工潮和企业复工复产，无接触体温测量也从地铁、社区等应用场景，拓展至机场、火车站、汽车站、楼宇等流动人口密集的区域。

机场、火车站等区域相较于地铁、社区场景明显更为复杂，旷视内部人士告诉《深网》，针对这些复杂的场景，旷视对明骥进行了升级，除了体温筛检，还能实时追踪定位体温异常人员。

“旷视通过人像聚类和人体ReID技术，把红外测温卡口相机、人脸卡口相机和治安卡口相机中采集到体温、人脸图和人体图数据融合联动，实现实时追踪定位人员轨迹。”上述人士向《深网》解释背后的技术原理。

和旷视类似，国内另一家计算机视觉领域的AI独角兽商汤科技，也开发了无接触体温测量方面的技术——“AI无感测温”，并已应用到首都国际机场等区域。

在首都国际机场3号航站楼，当旅客在安检机前走过时，无需停留，系统便会自动检测体温并反馈到显示屏上。如果检测到旅客体温超过37.3°C，系统还会产生声光和弹窗提示。随后，工作人员可以使用医用体温计做二次测量，并在智能测温筛查系统中记录确认。而且如果旅客在进入3号航站楼的地铁安检通道时未佩戴口罩，系统也会自动识别并提醒。

此外，针对公司楼宇门禁等应用场景，商汤还开发了SenseThunder-E火神测温热像仪+SensePass Pro测温方案。

商汤内部人士向《深网》介绍，这套方案目前已在商汤科技大厦内完成部署。商汤复工的同事进入大楼内经过身份识别测温一体机时，如果没有佩戴口罩，系统会做出提醒；只有在戴好口罩的情况下，设备才会进行员工身份识别、考勤记录工作。而且系统还会对员工体温进行快速检测反馈，避免使用指纹类考勤机可能存在地交叉感染风险。

作为行业内的两家独角兽企业，商汤、旷视已积累了相当的AI技术实力，因此疫情爆发后的短时间内，两家公司能迅速就体温测量这样的应用场景进行技术落地。但一些规模较小和技术储备较少的AI企业，或许并不能把握这样的机会。

AI辅助诊断

应用场景：医院

CT影像是新冠肺炎的重要诊疗决策依据。传统通过医生手工勾画病变区域的评估方法，耗时长、效率低。据统计，1个病例拍1次CT就会产生300~400张片子，医生只靠肉眼阅片将耗费5-15分钟左右，而湖北当地单家医院每天的疑似患者CT检查量可达150例。随CT量的快速增长，很多一线医生处于高压和疲劳状态。

针对医院对新冠肺炎的诊疗决策需求，依图在疫情期间开发了基于CT医学影像的“胸部CT新型冠状病毒肺炎智能评价系统”。

依图医疗内部人士告诉《深网》，“这套AI系统能够实现病变区域的自动检测，在2-3秒之内就能完成定量分析。目前，适用于放射科、呼吸科、急诊科、重症医学等临床一线科室。”

该认识介绍，在产品功能方面，“经过实际临床验证，这套AI系统筛查敏感性为97.3%，特异性为99.0%。同时可以进行精准病情评估及疗效评价。基于目前进行的性能验证，AI系统的全自动定量评估与临床医生的半自动病情评估结果吻合。”

也就是说，通过AI辅助诊断的方式能快速、准确的识别出新冠肺炎患者，这大大节省了人力与时间投入，也提升了病情评估效率。

依图医疗内部人士告诉《深网》，这套系统目前已经在武汉大学人民医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院等全国20多个省市自治区的一百多家医疗机构落地。而且在疫情结束之前，对定点收治医院免费升级部署。

除了依图之外，腾讯、商汤等公司也推出了相关的AI辅助诊断系统。

2月21日，腾讯表示，“在腾讯公益慈善基金会的支持下，搭载最新“腾讯觅影”AI的应急专用CT装备已经奔赴湖北，今天开始将先后部署到武汉协和西院、武汉日海方舱医院、洪湖市人民医院。”

在产品功能方面，腾讯表示“这套“腾讯觅影”AI辅助诊断新冠肺炎的解决方案，在患者CT检查后最快2秒就能完成AI模式识别，1分钟内即可为医生提供辅助诊断参考。”

商汤则通过将SenseCare肺部AI智能分析产品，以云服务的模式接入到合作伙伴的医学影像阅片平台，通过远程方式为前线医生提供免费的AI辅助分析。

多位与《深网》交流的业内人士也看好AI辅助诊断的前景。IDC AI领域分析师卢言霞告诉《深网》，医疗AI在2019年处于一个比较困难的时候，医院对于医疗AI的投资可能热度没有那么大，而很多创业企业又面临比较大的营收压力。这次的疫情期间很多医院开始采用AI技术加持的医疗系统，这对医疗AI来说应该是一个机遇。并可能带动未来一段时间内的医疗AI创业热潮。

疫情防控机器人

应用场景：医院、社区、街道等公共场所

无接触是疫情防控的关键，这也让机器人在此次防疫工作中多了用武之地。

深圳市第三人民医院，机器人独角兽企业优必选针对不同的防疫场景，部署了三款智能服务机器人。部署在医院内的室内测温巡检机器人AIMBOT（智巡士），能完成多人的口罩佩戴和体温识别；门诊部大厅的医疗咨询机器人Cruzr（克鲁泽），能提供疫情宣传与导诊等服务；医院外的室外智能防疫机器人ATRIS（安巡士），则可以24小时进行室外安防巡逻与防疫管控。

优必选市场技术部负责人劳佩锋告诉《深网》，优必选主要的技术人员春节期间基本无修，对原有产品进行改装和软件升级以适配防疫需求，并一直在寻找供应商的支持。劳佩锋说，因为医用级红外测温器件在疫情期间成了紧俏物资，而且供应商出现了延迟复工的情况，优必选不得已把供应商一些研发用的样品拿出来改装测试。

劳佩锋说，2月25日到26日两天，这三台机器人先后在深圳三院部署。深圳三院医护人员这段时间工作强度很大，每天六班倒，机器人应用后很大程度上减轻了医护人员的负担，同时也减少了交叉感染的风险。

机器人部署到医院的第一天就产生了战果。劳佩锋接到院方消息，当天有一位发烧的患者到普通门诊就诊，前台护士给他做了额温腔测温，由于额温腔的测温误差较大，患者被前台护士误放行。但是机器人测出这位患者的体温是37.4度，机器人立即报警，管控人员也马上进行了拦截，并把那位患者引导到发热门诊处。

除了优必选之外，机器人在疫情期间的应用还包括：京东使用送货机器人在湖北配送医疗物资、思必驰使用语音机器人处理电话信息、很多社区使用机器人配送餐食等等。

不过对于机器人行业来说，这些热闹的应用场景背后也面临现实的困难。以医院的医疗配送为例，由于运营在医院的核心区域，机器人在不同科室之间来回穿梭，这对机器人本身导航、电池的安全性，以及配送物品的安全性要求极高。

劳佩锋认为这个领域还处于行业发展的早期，早期就会遇到技术上的不成熟、产业链成本比较高的问题，而成本较高就会抑制需求。而且除了技术、成本上的问题，与医疗体系做生意也存在一定的商业门槛。

对于目前较热门的机器人社区送餐场景，劳佩锋直言大多还是“表演状态”。“小区送餐这种场景，有的小区是没问题的，但是一些小区是有问题的。现在机器人的跨台阶能力很差，大部分解决的是小区内一地到另外一地的运送，很多无法送到家里。我们认为这样的应用能力并没有真正解决疫情期间的客户需求，其实就是一个快递机器人在做的事情。”

不过，劳佩锋看好机器人行业的未来，“疫情对机器人应用的拉动是客观存在的。疫情会对人的思想观念、社交习惯、生活习惯都会产生影响，社会对防疫的投入也会显著增长，一些市场是长期的。”

无人机巡视、消杀

应用场景：道路、社区等公共场所

和机器人类似，无人机在此次疫情防控期间也展现出了许多新的应用场景。很多人可能看过有村长利用无人机喊话违规聚集村民，交警利用无人机收集防疫信息，各地园区利用无人机对公共区域消毒的视频。

总体来说，巡逻疏导、防疫宣传、物资投递、喷洒消毒是无人机在疫情防控中四大应用场景。

2月4日，大疆宣布正式发起“疆军战役”行动，并设立 1000 万战疫基金, 联动合作伙伴协助各地消杀防疫。

2月19日，大疆宣布，公司利用三天时间，紧急开发出更为精准的无人机测温应急方案，将无人机体温测量精度提升到±0.5，协助前线防疫人员部署无接触体温测量工作。

大疆方面表示，大疆御2行业双光版无人机机型，可以选择搭配喊话器、热成像器等功能，集喊话、热成像测温、高空作业喷洒消毒水等功能于一身。

深圳市一高速路口检疫防点处，御2行业双光版无人机对返深大巴乘客开展测温工作

大疆农业公开的后台数据显示，截止目前，大疆农业植保无人机全国累计消杀作业面积 已超6亿平方米，服务超过千座村落。

大疆农业内部人士告诉《深网》，由于疫情期间新的消杀防疫需求，过去这段时间，有很多地方部门找到当地的代理商采购农用无人机，而且目前国外的需求也开始增长。

AI仍有很长的路要走

AI支持的技术应用无疑在这次防疫工作中发挥了重要作用：公共场所的海外测温、防疫机器人和无人机的应用都做到了无接触，基于深度学习的AI辅助诊断也真正减轻了医护人员的工作量。

不过，这些相对单一有限的应用场景并不能满足外界对AI的想象，疫情同时让人意识到AI仍处于非常早期的阶段。

计算机视觉是较为成熟的AI技术，过去几年，这个领域诞生了商汤、旷视、依图、云从等多家明星AI独角兽公司。众多公司开发的人脸识别技术在正常时候已经开始发挥作用，但是在疫情下的特殊时期，当大家都戴上口罩后，这些花费巨资打造的人脸识别系统就暴露出了短板。

尤其放在整个社会运营治理体系下，AI对于疫情的贡献感知少之又少。

IDC分析师卢言霞认为，这样的案例能看出这些单点AI应用在特殊时期的局限性。“本次疫情能看出来，很多应用还处于非常初级的阶段。疫情的确是一个特殊情况，那些人脸识别在很多正常的应用场景是可以用的，但是对于一些特殊应用，比如视频内的人脸识别，如果是侧脸的话，它的识别能力还是显得不足。再比如一些对话式的人工智能客服，如果把AI分为五级的话，它可能处于第二级，而且短期内很难发展到第三第四阶段。”

人们往往会高估技术在短期内的发展，行业也会经历从狂热到逐渐回归理性的过程。从AlphaGo掀起的AI创业热潮开始，国内大大小小的AI企业先后成立，资本经历了从投资技术到投资应用的阶段，创业者也从聊技术转变为聊应用，而落地才是这两年AI行业的主题。

这次疫情给AI技术创造了一些新的应用场景，但疫情终将过去，这些在疫情期间出现的应用场景能否持续，仍然需要时间检验。

而对于众多的AI初创企业来说，眼下最紧迫的问题是能否熬过疫情期。卢言霞对《深网》表示，“成立一两年的这些AI企业，所受到的影响是巨大的，因为产品没有那么成熟，客户资源也没有那么扎实。”

当然，多数业内人士对AI行业的前景并不悲观。松禾资本的合伙人袁宏伟公开表示 ，“我们的吃喝玩乐、教育都没有受到太多的影响，这些都建立在人工智能赋能的基础上。相信经过这次疫情，我们在人工智能的投入上，不管是从国家、投资人，还是从创新企业的创业者层面，大家都会把更多的资源，比如人力、财力等投入到人工智能领域。”

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