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新型肺炎下的科技戰(zhàn)役:AI走向抗疫一線

當(dāng)AI被證實(shí)是降低社會治理成本、提升治理效率、減少治理干擾是最直接、最有效的方式,勢必會在疫情結(jié)束后倒逼社會治理體系的變革。

距離武漢“封城”已經(jīng)過去了13天,離開武漢的人群即將結(jié)束兩周的隔離期,新型肺炎疫情或?qū)⒂瓉砉拯c(diǎn)。

同時春節(jié)后復(fù)工所產(chǎn)生的返程高峰,又將出現(xiàn)新一輪的人口遷徙,“防疫戰(zhàn)爭”進(jìn)入到了關(guān)鍵的時間節(jié)點(diǎn)。

有人將抗擊新型肺炎比作一場沒有硝煙的戰(zhàn)爭,除了白衣天使們的前線“戰(zhàn)斗”,“大后方”的疫情防控同樣舉足輕重。與以往不同的是,5G、大數(shù)據(jù)、AI、機(jī)器人等新技術(shù)在防疫環(huán)節(jié)扮演了不可或缺的角色,也讓這場抗疫成了關(guān)乎全民的技術(shù)戰(zhàn)。

在這樣一個特殊的時間節(jié)點(diǎn)上,似乎有必要梳理下AI等新技術(shù)起到了哪些作用,以及還將有哪些深遠(yuǎn)的影響。

01

免費(fèi)開放的智能外呼平臺

從時間上看,新型肺炎疫情出現(xiàn)在2019年末,適逢春節(jié)前夕的返鄉(xiāng)潮,可能存在大規(guī)模的潛在被感染人群。如何快速篩選出潛在的傳染源,集中收治和隔離、阻斷傳染源,盡可能降低二次傳染的風(fēng)險,可以說是一場與時間賽跑的游戲。

大大小小的城市中,這份工作落在了基層社區(qū)工作人員的肩膀上,需要針對社區(qū)居民逐個進(jìn)行排查,快速摸清轄區(qū)居民的健康情況和流動情況。尤其是新型冠狀病毒可能存在14天潛伏期,留給基層工作人員的時間并不寬裕。

傳統(tǒng)的排查方式無外乎兩種,一是逐一上門尋訪,二是挨個打電話詢問。上門尋訪本身就增加了面對面接觸的風(fēng)險,倘若社區(qū)工作人員不幸被傳染,還可能成為攜帶病毒的“超級傳播者”。電話詢問進(jìn)行信息采集,可以說是原始而有效的手段。

可算一筆時間賬的話:倘若一個網(wǎng)格化社區(qū)中有2500戶居民,工作人員要在電話中詢問5個左右的問題,大約需要占用三分鐘的時間,然后再花兩分鐘的時間進(jìn)行信息的整理歸納,累計(jì)要花費(fèi)200多個小時,約等于基層工作人員一個月的有效工作時間。

是否可以用AI替代如此繁雜的工作呢?諸如百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭針對疫情緊急推出了智能外呼平臺。

據(jù)了解,百度智能外呼平臺可以定向或隨機(jī)發(fā)起撥入居民電話,自動詢問并采集居民的疫情信息,對居民進(jìn)行疾病患教及防控指導(dǎo),同時還可以根據(jù)關(guān)鍵詞自行歸納成信息檔案,詳細(xì)記錄通話方離返時間、身體健康狀況等等。

對應(yīng)到時間效率上,普通基層工作人員需要花費(fèi)一個月時間的工作量,百度智能外呼平臺只需要幾分鐘的時間。

截止到目前,百度智能外呼平臺已經(jīng)在北京海淀上地街道辦、陜西西安、延安、上海寶山、浙江溫州瑞安市等十幾個地區(qū)投入使用,外呼總量已經(jīng)高達(dá)百萬次,涵蓋流動人員排查、本地居民排查/回訪、特定人群通知等三大應(yīng)用場景。

按照百度官方的承諾,從2020年1月28日到疫情結(jié)束,智能外呼平臺將免費(fèi)向各級政府、衛(wèi)健委機(jī)構(gòu)、基層社區(qū)、疾控中心等疫情防控機(jī)構(gòu)開放。

02

火車站大客流測體溫

早在1月25日的時候,北京市中關(guān)村就下發(fā)了“江湖召集令”,向外界尋求“紅外測溫產(chǎn)品”有關(guān)的人工智能技術(shù)方案。

每年的春節(jié)假期過后,都會迎來一輪返程高峰,盡管新型肺炎疫情適當(dāng)延長了假期,人流密度也有所分散,如何對流動人員進(jìn)行控制和檢測,儼然關(guān)系著抗疫的功敗垂成。由于發(fā)熱是感染后的主要癥狀之一,人口密集區(qū)域的體溫檢測也就成了重要措施,只是當(dāng)前的體溫檢測方法還存在一些局限性:

比如傳統(tǒng)的額溫槍的準(zhǔn)確度較高,但測溫速度慢且需要近距離接觸,在地鐵站、高鐵站等人流量較大的通行場景,一旦因?yàn)闇y溫大致人群聚集,還可能形成交叉性傳染的風(fēng)險。

再比如市場上也存在一些智能測溫系統(tǒng),但疫情期間戴口罩的原因,使得可供識別的面部特征過少,加上遠(yuǎn)距離大范圍檢測的精度控制問題,存在一定程度的漏判、誤判現(xiàn)象。

好在中關(guān)村的“召集令”發(fā)出后,百度、商湯、曠視等AI巨頭和獨(dú)角獸們紛紛響應(yīng)號召,先后給出了針對大規(guī)模人群測溫的解決方案。

以百度在北京清河火車站的落地應(yīng)用為例,基于AI圖像識別技術(shù)、紅外熱成像技術(shù)以及圖像紅外溫度點(diǎn)陣溫度分析算法,紅外攝像機(jī)可以迅速完成3-5人/批次的額頭溫度檢測,有效規(guī)避了佩戴口罩及帽子造成面部識別特征較少的問題,一旦發(fā)現(xiàn)體溫超出閾值的人員,即可進(jìn)行系統(tǒng)報(bào)警進(jìn)行手持設(shè)備的二次檢測。

與傳統(tǒng)的測溫方式相比,這套解決方案的優(yōu)勢在于直觀、非接觸和24小時工作,既降低了工作人員被傳染的風(fēng)險,又提升了巡查效率。

值得一提的是,不同于產(chǎn)能吃緊、造價高昂的高溫紅外測溫儀器,百度的AI多人體溫快速檢測解決方案僅需要一套紅外攝像機(jī)和人臉識別攝像機(jī)組成的攝像系統(tǒng)、一套百度自主研發(fā)的算法系統(tǒng),以及一臺充當(dāng)算力和顯示系統(tǒng)的電腦,并且當(dāng)前系統(tǒng)的測溫誤差已經(jīng)優(yōu)化到了0.05攝氏度。

與智能外呼平臺,百度也將在疫情期間向有測溫需求的機(jī)構(gòu)提供免費(fèi)支持,幫助解決大客流紅外測溫的棘手問題。

03

當(dāng)AI走向抗疫一線

當(dāng)然,AI在抗擊新型冠狀病毒中的應(yīng)用絕不止于此。

在1月20號前后,百度地圖、騰訊、中國移動等就先后給出了實(shí)時的人口遷徙數(shù)據(jù),為不同地區(qū)的疫情管理提供了數(shù)據(jù)參考;

不少互聯(lián)網(wǎng)公司上線了智能問診系統(tǒng),借助自然語言處理等技術(shù)打造了肺炎咨詢機(jī)器人,輔助醫(yī)生處理簡單的病情問答;

北京大學(xué)的朱懷球團(tuán)隊(duì)利用深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測了新型冠狀病毒的宿主和感染性,發(fā)現(xiàn)蝙蝠冠狀病毒與新型冠狀病毒有著相似的感染模式;

百度研究院宣布向相關(guān)機(jī)構(gòu)免費(fèi)開放線性時間算法LinearFold,只需27秒就可以預(yù)測新型冠狀病毒的全基因組二級結(jié)構(gòu),時間從55分鐘極致壓縮到27 秒……

之所以選擇智能外呼平臺和AI測溫兩個案例,原因在于AI走向抗疫一線時所折射出的兩個社會趨勢:

其一,AI正將人們從重復(fù)、低效、繁重的腦力判斷工作中解放出來。

在生死時速的戰(zhàn)疫競賽中,時間和人力可以說是影響疫情走向的核心要素,特別是在病毒蔓延的速度和規(guī)模上,想要遏制疫情在公共場所的傳播,勢必會是一場攻堅(jiān)戰(zhàn)。至少AI已經(jīng)驗(yàn)證了另一種可行性:用AI替代那些重復(fù)、低效、繁重的腦力判斷工作,繼而讓人們有更多精力投入到有價值的事情上。

其二,AI與人類的協(xié)作關(guān)系正在改變,甚至是改變社會的治理方式。

無論是利用智能外呼平臺進(jìn)行疫情信息采集,還是借助AI算法優(yōu)化紅外測溫系統(tǒng),在防疫戰(zhàn)役越來越深入的情況下,AI與人類的關(guān)系正在被重新定義,并非是“傳聞”中的AI淘汰人類,而是人類與AI的分工協(xié)作。沿循這樣的邏輯,當(dāng)AI被證實(shí)是降低社會治理成本、提升治理效率、減少治理干擾是最直接、最有效的方式,勢必會在疫情結(jié)束后倒逼社會治理體系的變革。

和所有的新興技術(shù)一樣,對社會產(chǎn)生根本性影響的前提在于新技術(shù)的應(yīng)用可以提高人類駕馭不確定性的能力。就這一點(diǎn)而言,這場疫情可能是人工智能徹底走出象牙塔,進(jìn)一步夯實(shí)社會基礎(chǔ)設(shè)施地位的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

04

寫在最后

殷憂啟圣,多難興邦。

一場罕見的兇猛疫情留給我們的,不應(yīng)該只有傷痛,還有社會的進(jìn)步,比如公共衛(wèi)生體系的查漏補(bǔ)缺,比如技術(shù)創(chuàng)新的緊迫性和使命感。

至少在對待AI的態(tài)度上需要新的社會共識:人工智能不應(yīng)該狹隘的等同于技術(shù)創(chuàng)新或科技變革,還應(yīng)該正視人工智能對生產(chǎn)方式和生活方式的革命性變化,加速人工智能技術(shù)的應(yīng)用和滲透,給人工智能企業(yè)更多的包容和機(jī)會,讓人工智能成為一把趁手的工具,而非是放在匣子里的工藝品。



聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報(bào)。

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