百度AI“至亮时刻”：不仅仅是中国疫情防控中的“AI样本”

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文 | 李永华

来源 | 智能相对论（ID：aixdlun）

接近30万，这是截止3月24日除中国外全球新冠病毒感染确诊人数。

在中国疫情基本控制住，生产生活秩序逐步恢复时，全球疫情却掉入深渊，甚至还看不到底在哪里。

这时候，前沿技术应用于抗疫的迫切性进一步提升。

不久前，《麻省理工科技评论》发表了题为“百度如何运用人工智能抗击疫情”的专题文章，以一个中国企业为典型样本介绍中国AI抗疫的经验，显示国际顶级学界像中国过去两个月所做的那样，把目光转向以人工智能为代表的新兴技术对抗新冠疫情。

MIT这篇文章称“人工智能开始在公共卫生领域发挥重要作用，政府机构及企业越来越多地寻求AI技术以抗击疫情”，它把一家中国企业树立为AI抗疫标杆，这或许是中国AI领先全球，尤其AI落地应用超前世界的又一例证。

无论如何，绵延时间可能长达数月甚至跨年的新冠疫情，正在让AI迎来它的“至亮时刻”。

一、全球疫情“至暗时刻”，反衬技术“至亮之光”？

MIT主要介绍了百度的AI病毒分析、实时筛查、辅助诊疗、大数据分析等方面的应用成果，事实上，如果把这些技术应用放到急迫的疫情防控背景下，越是全球疫情进入“至暗时刻”，技术的光亮就越明显，成为对抗疫情众多“至亮之光”中的一束。

1、直面病毒：AI的“效率”价值被无限放大

在意大利，6万多的确诊病例，死亡数超过6000，10%的死亡率已经到了恐怖的级别。

在很多医疗体系尚未被击穿的国家，死亡率尚且“还能看”，但随着确诊人数陡崖式上升，ICU被挤爆后，死亡率会到多少，不敢去想。

越是这个时候，AI加速治疗药物、疫苗研发进程的价值就尤为明显。

两个月前，百度就向从事抗疫工作的全球科研医疗团队免费开放了线性时间算法Linear Fold以及世界上现有最快的RNA结构预测网站，可将新型冠状病毒RNA二级结构预测提速120倍。

简单说，COVID-19新冠病毒是RNA结构，复制自己的时候容易出错，结构变动复杂，这导致治疗药物、疫苗研制十分麻烦，所以更需要AI进行结构预测，MIT称快速进行病毒结构分析为挽救“千万人生命”提供了机会。

事实上，这几年AI加速药物研发已经在全球范围内展开，诺华、辉瑞、强生、礼来、GSK等国际知名药企都在积极尝试与AI企业合作，全球化的疫情，让AI光亮更闪耀。

2、直面传播：时空大数据、群防群控是必须抄的作业

受限于社会体系的不同，中国的作业不是哪个国家都能抄，每个国家都应该根据自己的实际情况进行疫情的群防群控。

但是，一些与社会体系无关又展现了对疫情防控现实价值的技术应用，很多国家确实有抄作业的必要。

中国新冠疫情从武汉爆发，初期武汉封城前，去往全国各地的人群迁徙情况成为指导疫情防控的重要参考，被国内媒体广泛转载的一张图表：

其中就提示了黄冈、孝感等地可能更严重的疫情。而放出这张图的是百度地图迁徙大数据平台，“时空大数据”运用AI驱动的地图系统来识别高风险地区的人群流动。

在意大利、美国，流行病学显示了相同的新冠疫情爆发模式，前者的疫情风暴眼是伦巴第区，后者则包括纽约州、加州等数个源爆点，利用AI更好地了解与新冠病毒相关的关键事件和位置，确定其来源并测算传播速度，有很强的相似性。

从MIT展开对百度AI抗疫研究这件事本身来看，类似的时空大数据在更多国家是缺失的，加快不同地区准备和应对工作的机会也许被错失了。

3、直面“现实”：从生产到生活一个都没有少

疫情对现实生产生活的冲击是巨大的，经济就地“冻结”，生活也几乎停止，中国要走出来了，然而全球却在进入这样的节奏。

保住正常的秩序，是AI能为抗疫做的另一件事，不久前，百度天工物联网与荷清柔电推出远程监护方案，简单说，面对疑似人群和特殊人群（如独居老人），通过智能边缘贴纸对个体的位置、体温、心电等多种指标进行同时监督和异常报警，在云端进行人口数据的AI推断分析并生成定制化报告。

这种借助AI、物联网、边缘计算等技术的做法，一方面使得疑似病例、企业复工人员情况能有及时的把握，另一方面又避免过多的人员接触和叨扰，尤其对于那些身患疾病的独居老人社区管理有直接的价值，甚至可以避免某些悲剧的发生。

在人口老龄化日益严重、没有子女共住居家养老习惯的西方国家，疫情下这种技术的使用此时显得更为必要。

二、认知、需求、供给三端碰撞，AI迎来“至亮时刻”？

既然在疫情至暗时刻显示了技术的至亮之光，AI也就顺势借此迎来了属于行业的“至亮时刻”，这主要从认知、需求和供给三个方面体现。

1、场景应用彻底扫除“认知障碍”

很多AI技术在长达数年的发展中已有很多应用的实例，但“市场教育”缺失，很多人包括AI应用的目标场景从业者，依然不知道“AI到底能干个啥”。

此次疫情绵延时间很长，AI光亮又被集中展示，一次彻底扫清“认知障碍”完成市场认知的机会就摆在面前。

例如，AI医疗影像识别是AI医疗的热门领域，在之前的抗疫过程中，肿瘤数据平台和医疗数据分析企业连心医疗在百度飞桨开源深度学习平台上开发了肺炎CT影像分析的AI模型（现在已经开源），该模型已经首先在湘南学院附属医院投入使用。

此类技术的最大价值，是直接应对爆发式增长的新冠肺炎带来的CT医疗资源挤兑，减轻医生工作压力同时提高诊断有效率，一旦得到广泛应对，对防止医疗体系被击穿有很大作用。

从这个维度上看，百度灵医智惠紧急推出的“智能咨询助手”，通过指导大众做自我排查和居家隔离，避免公众在医院的聚集，减少人群中交叉感染，也有类似的作用。

而这些，与AI参与药物、疫苗研发，AI社区防控等一起，在场景从业者、大众层面都将进行一次市场认知的塑造，为AI扫除应用认知障碍——原来AI是这样做事的，能实现这样的价值。

2、“新基建”激发“潜在”智能化需求

“新基建”是疫情后中国振兴经济的着眼点之一，它的提出固然是因为要应对疫情带来的经济冲击，而AI在抗疫中的表现实际上也为“新基建”提供了底气。

MIT重点提到了百度的AI测温系统，可在视频监控人流中找出体温异常的对象，这种帮助交通枢纽等人流密集地区进行实时筛查和监控的技术，可以实现单人通道顺序通行下1分钟内逾200人实时体温检测，目前已在北京清河火车站、数字北京大厦等交通枢纽、商业楼宇、行政机构、医疗设施及居住社区等地部署。

（百度AI测温系统部署在数字北京大厦）

而这种AI、物联网、云计算联动在城市各处的部署，其实就可以看做“新基建”的一种体现。在疫情袭来以及疫情结束后，那些观望的需求方将在现实应用和政策导向面前被激发——它们将更积极应用AI、拥抱AI。

如果AI继续在全球范围内得到疫情防控应用，类似的AI“新基建”将自然而然地出现全球各处，几何式市场增量在中国、在世界都将出现。

3、组合式打法试炼“AI样本”

有认知打底，需求或也要迸发，剩下的，就是供给能否跟得上，形成行业发展的闭环。

MIT把百度树立为中国AI抗疫的标杆，而从百度AI技术和产品在疫情防控期间的表现，这些脱胎于百度产业智能化战略的AI技术应用，事实上也在说明百度至少应该算一个合格的“AI样本”。

百度CTO王海峰表示，“百度一直发挥着自身在AI、大数据、搜索、信息服务方面的优势，驰援一线的防疫控疫工作，或帮助前线抗疫工作者提升效率、保障安全，或为政府和研究机构提供科学的数据参考，或为普通大众提供及时有效的服务。这是我们对‘用科技让复杂的世界更简单’这一使命的践行，也是我们的责任和担当。”

在疫情这块试金石之下，拥有真正AI技术和落地能力的公司显露出来，百度并不是唯一的那一家，但疫情体现出来的AI应用广度（众多场景和应用中出现）、深度（真正解决问题、带来价值）和成熟度（AI、大数据、云计算、物联网等融合），都在体现百度多年来投入巨大资源塑造的AI企业底色。

这是给AI行业的机会，当然也是给百度AI的机会，在疫情全球蔓延的情况下，这个机会也属于更多强势的AI企业，也只有企业们从技术到应用都在积极作为，AI“至亮时刻”才能坐实。

三、是疫情防控，也是产业智能化“预演”？

脱离疫情，从AI推动产业发展的角度看，疫情防控其实也是产业智能化的一种“预演”。“至亮时刻”的AI，也让产业智能化的前景更加明朗。

1、企业层面，降本、增效“主旋律”将更多依赖智能化的力量

疫情给企业带来了冲击，AI也在帮助企业应对这些冲击。

例如，疫情影响下很多制造企业员工无法如期复工，企业也就无法恢复生产，而应用了百度智能质检系统的精研科技精密零部件制造车间，则可以实现十台无人值守的智能化检测设备24小时工作。

(央视《新闻联播》报道，百度智能质检技术帮助企业在疫情期安全运行)

这种由百度和微亿智造联合研发的“表面缺陷视觉检测设备”可以代替人眼进行复杂表面缺陷检测，单台检测设备达到10名工人的检测量，1秒内对零部件6个面30多种缺陷进行准确的检测。

从防疫角度看，这帮助企业解决了疫情期多数工人无法返厂的难题，同时还减少了车间里疫情传染的风险，而另外一边，这亦是产业智能化帮助企业降本、增效的一种落地，类似的，还有百度智能电费优化服务、AI金融助力小微企业贷款等。

2、产业层面，技术“加速”的价值不只适合药物和疫苗研发

AI加速药物和疫苗的研发只是AI加速科研的一个场景，这种“加速”有很多用途，从产业层面甚至可以“加速”产业结构变革的进程。

百度向全球科研医疗团队免费开放了线性时间算法Linear Fold，其实是众多预测型算法的一种，这些算法在原本需要技术迭代耗费大量人力进行“技术积累”的高精尖行业（这在过去造成了“时间壁垒”现象，即高科技行业砸钱也很难快速赶上）有重要的应用价值，可以缩短过去的硬性时间要求。

例如，业界有“数字孪生”技术，将飞机发动机完整映射到数字世界，为发动机建立一个虚拟的孪生体，这时候再利用AI算法结合形成“智能模型”，就可以帮助工程师快速优化发动机设计方案、预测发动机可能的故障。

此类技术对于某些需要研发积累的高精尖产业暂时落后但AI领先的中国来说，是弯道超车的重要途径。

毫无疑问，从产业转型升级的角度看，AI的“加速”能力有着深度的开发价值。

3、政务层面，群防群控的背后是城市治理的庞大需求

百度、科大讯飞、京东数科等企业在此次疫情中都利用了智能对话能力，为有需求的社区、政府机构开发了“智能外呼”产品（自动询问和记录人们近期的出行轨迹、密切接触人群和当前的健康情况等），以百度为例，其智能外呼平台支持每秒拨打1500个电话，目前已累计拨打300多万次电话。

这种服务于群访群控的技术应用，根本上是AI服务于政务的一种体现。智能外呼可以帮助医疗机构、疾控中心和社区追踪新冠病毒在特定地区的传播，并根据地方情况来做好医疗保障，更进一步看，AI在政务层面还有更多应用，百度地图时空大数据也是其中之一。

政务将是智能产业市场的主要模块，大城市面临的城市病问题，大小城市都面临的政务服务水平提升问题，其中都有AI的介入空间，群防群控只是展示了AI应用于政务的冰山一脚。

总而言之，在疫情全球急速蔓延的至暗时刻，AI散发出技术的“至亮之光”，在中国疫情中凸显出来的AI技术价值又进一步明显化，这也带来了AI行业的“至亮时刻”，推动百度等“AI样本”冒出，成为国际研究对象。从行业长远角度看，更多AI企业需要加入到全球抗疫中，最终它们将分享产业智能化的果实。

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