新冠病毒疫情雖嚴峻，但在眾多新科技的“加持”下，防控手段已與多年前不可同日而語。隨著時代和科技發展，如5G、AI、大數據、無人機、雲計算等新科技不僅能走進人們的日常生活，為人們帶來生活便利，在抗疫這等緊急狀況下也能夠大展身手。
其中，作為應用廣泛的“多面手”，人工智能在從前線到後勤的各個領域都大放光彩。
疫情篩查
使用人工來進行疫情篩查費時費力，還大大提高了工作人員的感染風險。
近日，創業公司Promobot在時代廣場展示了其商業服務機器人產品。該機器人沒有配備生物特徵或溫度分析傳感器。它可以問四個篩查病情的問題，比如“你咳嗽嗎?”，不過它要求人們通過觸摸屏幕來響應。
Gizmodo的一名記者稱這個機器人“愚蠢”，因為在疫情爆發時，讓人們用身體部位接觸屏幕並不是一個好選擇。
使用智能外呼機器人撥打疫情防控排查電話可能是個更好的辦法。由阿里巴巴達摩院研發的智能外呼機器人已經在重慶落地。該機器人每分鐘可撥打3500個電話，效率遠超人力。16.8萬份數據如果交由人工分析需要半個月，機器人只用了約4小時。
智能語音對話
電梯等與人們密切接觸的物體可能會成為病毒的傳染源。杭州西奧電梯給工廠中的電梯新安裝了科大訊飛智能電梯語音解決方案，員工在乘坐電梯時無需按鍵，只需說出想去的樓層。
科大訊飛的離線版本集成了算法強、低成本、高抗噪的語音芯片，支持全雙工語音交互以及精準的離線語音識別，語音識別準確率達到95%以上。此外，針對商場、醫院等特定場所，還提供樓層索引功能，可以幫助乘客快速定位到所要去的樓層。
類似的智能語音技術有望在醫院、酒店、會議、車載、家居等多個場景落地應用。
消毒機器人
機器人能替代人類員工對公共場所進行消毒。已經有不少公司推出了具備消毒功能的機器人。
近日，丹麥UVD機器人公司已與Sunay Healthcare Supply達成協議，將在中國銷售其機器人。UVD的這款機器人能夠在醫療設施周圍漫遊，傳播紫外線，對被病毒或細菌汙染的房間進行消毒。
加州大學伯克利分校機器人實驗室主任Ken Goldberg預測，往後可能有更多類似的機器人在醫院、倉庫、配送、食品製備和製造等領域中出現。
在線問診
利用互聯網和人工智能技術，阿里、騰訊、百度、京東、春雨醫生、平臺好醫生等科技公司均為居家公眾提供了24*7的線上義診服務，典型例子就如百度靈醫智慧推出的“智能諮詢助手”。
基於預問診獲取的信息，AI可以對信息進行初步判斷，並給出初步的諮詢建議供醫生參考，大大提高線上諮詢效率。
紅外體溫檢測
人工智能檢測新型冠狀病毒的一種方法是使用裝有熱傳感器的攝像機來檢測人們的體溫。許多醫院和公共衛生設施都正在進行實時溫度檢測。
一家新加坡醫院使用初創公司KroniKare的產品，在配備了熱成像儀和3D激光攝像頭的智能手機中裝上用於溫度檢測的人工智能App。
AI能夠自動分析熱成像儀和3D激光相機捕獲的圖像，從圖像中識別描繪出人體面部特徵，測量人體額頭溫度，並進行自動標記。如果檢測到發熱者，該人工智能App將自動生成警報。
百度AI、曠視科技等使用AI來對進出站旅客進行快速體溫檢測，支持在一定面積範圍內對人流區域多人額頭溫度的實時篩選，並可準確匹配、鎖定體溫異常個體及其實際對應的人員。
不過，AI智能測溫系統也存在一定的侷限。戴口罩時人們可供識別的面部特徵大幅減少，會增加AI誤判、漏判的可能性，此外系統也可能會受設置位置的影響，檢測結果受到包括氣溫、風力等外界環境因素影響。
目前，遠距離大範圍精確檢測仍是一個難點。
交通運輸
在抗疫中大放光彩的無人駕駛也離不開人工智能技術。
百度Apolllo生態合作伙伴智行車為全國16個重點新冠患者收治醫院分別配備1-2臺無人清掃消毒車/無人配送車，新石器則使用無人車進行無接觸送餐服務，京東利用無人配送車來承擔部分醫療及生活物資的配送工作。
從日常生活中常見的送餐、物流送貨向清掃消毒等場景轉變，自動駕駛未來的想象將更加廣闊。
AI“智造”
AI技術在工業製造領域有著多方面應用，能從多個環節助力醫療物資生產。
墨攻智能聯合匯川技術推出具備視覺檢測功能的MG-AIMM802全自動一拖二平面口罩機，設備僅需一名操作人員，可實現從卷料上料、壓合成型及分切、耳帶上料機焊接、下料的全自動生產過程。
百度智能雲結合物聯網技術、AI分析與預測算法推出了智能電費優化服務，它減少了人員日常用能抄錄成本、指導工廠合理用能，迎合了特殊時期企業嚴控成本的需求。
百度和微億智造聯合打造了“表面缺陷視覺檢測設備”，可以代替人眼適用於複雜表面缺陷檢測，單臺檢測設備達到10名工人的檢測量，緩解了疫情期多數工人無法返廠、人力不足的難題。
疫情預測與跟蹤
一家加拿大數字健康服務商BlueDot聲稱，它比世界衛生組織(World Health Organization)早9天就意識到了中國出現的高肺炎發病率。
BlueDot成立是為了應對非典疫情，該公司將醫療和公共衛生專業知識與先進的數據分析技術相結合，跟蹤並預測傳染病的全球蔓延趨勢。它使用自然語言處理(NLP)來瀏覽成千上萬的文本，以瀏覽有關人類或動物健康的新聞和公共聲明。
與美國國防部和情報機構合作的Metabiota公司則估計了疾病傳播的風險。它根據疾病的症狀、死亡率和治療的可用性等因素進行預測。
中國工程院院士鍾南山團隊在科學研究中也使用了人工智能模型來預測新冠肺炎疫情的流行趨勢。這種模型名為長短期記憶模型(Long-Short-Term-Memory，簡稱LSTM)，該模型的訓練數據集是2003年4月至6月的SARS流行病學數據。
醫學影像識別、診斷
已經有不少研究使用AI圖像算法等技術看代替人工來通過影像進行醫學診斷。此前，Google的AI宣稱其解讀肺部CT的能力超過人類放射科專業醫生。
來自武漢大學人民醫院、武漢恩道格醫療科技公司和中國地質大學的研究稱AI發現COVID-19的準確率高達95%。深度學習模型的表現可與放射科專家相媲美，將CT掃描的確認時間縮短65%，提高了放射科醫師在臨床工作中的效率。
arXiv上的另一篇論文“冠狀病毒篩查的深度學習”則使用多個CNN模型對CT圖像數據集進行分類，並計算出COVID-19的感染概率。初步結果顯示該模型能夠預測COVID-19、流感- A病毒性肺炎和健康病例之間的差異，準確率為86.7%。
人工智能也能對重症COVID-19患者進行生存預測。一篇medrxiv上的預印論文使用武漢同濟醫院的臨床數據，初步結果顯示AI系統能夠預測患者生存率，準確率超過90%。
輔助藥物研發
在抗疫研發爭分奪秒的狀況下，AI也能大大縮短藥物和疫苗研發的時間。
阿里雲宣佈向全球公共科研機構免費開放一切AI算力，騰訊雲也向北京生命科學研究所/清華大學生物醫學交叉研究院提供了大量標準的CPU算力以及對象儲存能力，幫助他們進行基於結構的藥物分子設計的離線計算任務。
百度研究院宣佈向各基因檢測機構、防疫中心等免費開放線性時間算法LinearFold。據百度研究院透露，LinearFold算法可將新冠病毒的全基因組二級結構預測從55分鐘縮短至27秒，節省了兩個數量級的等待時間。
遠程教學與辦公
在抗疫的嚴峻形勢中做到“停課不停學”、企業紛紛上線遠程辦公，有賴於百度、華為等企業提供的技術保障支持。
釘釘、騰訊會議等遠程辦公產品用戶量快速增長，例如金山文檔則解決了大部分協同辦公軟件的痛點：視頻會議人數太多時造成卡頓。網龍研發的AI高管與AI助理則發揮了“智慧”管理與協同能力，提供自動答疑、自動獎懲、自動通知與提醒等便捷功能。
多樣生活服務
AI的應用還有著更多方面。在生活服務方面，百度上線了“疫情小區”地圖、路況平臺、遷徙平臺，更好地跟蹤疫情病例分佈;百度搜索大數據報告、百度X果殼的“拒絕野味”搜索彩蛋等合作模式，則是利用大數據信息對大眾進行科普。
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