疫情期間，北京地鐵10號線牡丹園站新增了幾套紅外測溫設備，安檢人員無需接觸就可以對乘客進行體溫篩檢。
這些測溫設備的開發商是國內AI獨角獸企業曠視科技。曠視內部人士告訴《深網》，針對疫情期間的體溫檢查需求，曠視迅速開發了“明驥智能體溫篩檢聯動系統”，這套系統的測溫精度達到±0.3°C，支持3米以內的測溫距離。同時，曠視還針對戴口罩遮擋問題進行了人臉檢測算法模型優化，在口罩和帽子大面積遮擋人臉的情況下也能精準識別。
地鐵站等公共場所的無接觸體溫檢測，是疫情期間眾多的AI應用場景之一。除此之外，醫院裡，醫生藉助AI輔助診斷患者是否感染了新冠肺炎；街道上，公共部門利用機器人噴灑消毒液；高速路，交警使用無人機巡邏疏導等等。
疫情之下的確出現了一些新的AI應用場景，但另一方面，在整個龐大的社會運營體系裡面，面對此次疫情突發考試，AI涉及到的落地場景和貢獻幾乎可以忽略不計。儘管過去幾年人工智能在國內發展聲勢浩大，真正離破繭成蝶依然有很長的路要走。
曠視明驥智能體溫篩檢聯動系統
無接觸體溫測量
應用場景：地鐵、機場、火車站、樓宇等公共場所
體溫測量是疫情期間的必要工作，但傳統的體溫測量方式效率低下，且存在交叉感染的風險。而利用AI技術開發無接觸體溫測量系統，可以很好的解決這些問題。
過去一段時間，隨著全國各地的大規模返工潮和企業復工復產，無接觸體溫測量也從地鐵、社區等應用場景，拓展至機場、火車站、汽車站、樓宇等流動人口密集的區域。
機場、火車站等區域相較於地鐵、社區場景明顯更為複雜，曠視內部人士告訴《深網》，針對這些複雜的場景，曠視對明驥進行了升級，除了體溫篩檢，還能實時追蹤定位體溫異常人員。
“曠視通過人像聚類和人體ReID技術，把紅外測溫卡口相機、人臉卡口相機和治安卡口相機中採集到體溫、人臉圖和人體圖數據融合聯動，實現實時追蹤定位人員軌跡。”上述人士向《深網》解釋背後的技術原理。
和曠視類似，國內另一家計算機視覺領域的AI獨角獸商湯科技，也開發了無接觸體溫測量方面的技術——“AI無感測溫”，並已應用到首都國際機場等區域。
在首都國際機場3號航站樓，當旅客在安檢機前走過時，無需停留，系統便會自動檢測體溫並反饋到顯示屏上。如果檢測到旅客體溫超過37.3°C，系統還會產生聲光和彈窗提示。隨後，工作人員可以使用醫用體溫計做二次測量，並在智能測溫篩查系統中記錄確認。而且如果旅客在進入3號航站樓的地鐵安檢通道時未佩戴口罩，系統也會自動識別並提醒。
商湯“AI無感測溫”系統
此外，針對公司樓宇門禁等應用場景，商湯還開發了SenseThunder-E火神測溫熱像儀+SensePass Pro測溫方案。
商湯內部人士向《深網》介紹，這套方案目前已在商湯科技大廈內完成部署。商湯復工的同事進入大樓內經過身份識別測溫一體機時，如果沒有佩戴口罩，系統會做出提醒；只有在戴好口罩的情況下，設備才會進行員工身份識別、考勤記錄工作。而且系統還會對員工體溫進行快速檢測反饋，避免使用指紋類考勤機可能存在地交叉感染風險。
作為行業內的兩家獨角獸企業，商湯、曠視已積累了相當的AI技術實力，因此疫情爆發後的短時間內，兩家公司能迅速就體溫測量這樣的應用場景進行技術落地。但一些規模較小和技術儲備較少的AI企業，或許並不能把握這樣的機會。
AI輔助診斷
CT影像是新冠肺炎的重要診療決策依據。傳統通過醫生手工勾畫病變區域的評估方法，耗時長、效率低。據統計，1個病例拍1次CT就會產生300~400張片子，醫生只靠肉眼閱片將耗費5-15分鐘左右，而湖北當地單家醫院每天的疑似患者CT檢查量可達150例。隨CT量的快速增長，很多一線醫生處於高壓和疲勞狀態。
針對醫院對新冠肺炎的診療決策需求，依圖在疫情期間開發了基於CT醫學影像的“胸部CT新型冠狀病毒肺炎智能評價系統”。
依圖醫療內部人士告訴《深網》，“這套AI系統能夠實現病變區域的自動檢測，在2-3秒之內就能完成定量分析。目前，適用於放射科、呼吸科、急診科、重症醫學等臨床一線科室。”
該認識介紹，在產品功能方面，“經過實際臨床驗證，這套AI系統篩查敏感性為97.3%，特異性為99.0%。同時可以進行精準病情評估及療效評價。基於目前進行的性能驗證，AI系統的全自動定量評估與臨床醫生的半自動病情評估結果吻合。”
也就是說，通過AI輔助診斷的方式能快速、準確的識別出新冠肺炎患者，這大大節省了人力與時間投入，也提升了病情評估效率。
依圖醫療“胸部CT新型冠狀病毒肺炎智能評價系統”頁面
依圖醫療內部人士告訴《深網》，這套系統目前已經在武漢大學人民醫院、華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院等全國20多個省市自治區的一百多家醫療機構落地。而且在疫情結束之前，對定點收治醫院免費升級部署。
除了依圖之外，騰訊、商湯等公司也推出了相關的AI輔助診斷系統。
2月21日，騰訊表示，“在騰訊公益慈善基金會的支持下，搭載最新“騰訊覓影”AI的應急專用CT裝備已經奔赴湖北，今天開始將先後部署到武漢協和西院、武漢日海方艙醫院、洪湖市人民醫院。”
在產品功能方面，騰訊表示“這套“騰訊覓影”AI輔助診斷新冠肺炎的解決方案，在患者CT檢查後最快2秒就能完成AI模式識別，1分鐘內即可為醫生提供輔助診斷參考。”
商湯則通過將SenseCare肺部AI智能分析產品，以雲服務的模式接入到合作伙伴的醫學影像閱片平臺，通過遠程方式為前線醫生提供免費的AI輔助分析。
多位與《深網》交流的業內人士也看好AI輔助診斷的前景。IDC AI領域分析師盧言霞告訴《深網》，醫療AI在2019年處於一個比較困難的時候，醫院對於醫療AI的投資可能熱度沒有那麼大，而很多創業企業又面臨比較大的營收壓力。這次的疫情期間很多醫院開始採用AI技術加持的醫療系統，這對醫療AI來說應該是一個機遇。並可能帶動未來一段時間內的醫療AI創業熱潮。
疫情防控機器人
應用場景：醫院、社區、街道等公共場所
無接觸是疫情防控的關鍵，這也讓機器人在此次防疫工作中多了用武之地。
深圳市第三人民醫院，機器人獨角獸企業優必選針對不同的防疫場景，部署了三款智能服務機器人。部署在醫院內的室內測溫巡檢機器人AIMBOT（智巡士），能完成多人的口罩佩戴和體溫識別；門診部大廳的醫療諮詢機器人Cruzr（克魯澤），能提供疫情宣傳與導診等服務；醫院外的室外智能防疫機器人ATRIS（安巡士），則可以24小時進行室外安防巡邏與防疫管控。
優必選室內測溫巡檢機器人AIMBOT
優必選室外智能防疫機器人ATRIS
優必選市場技術部負責人勞佩鋒告訴《深網》，優必選主要的技術人員春節期間基本無修，對原有產品進行改裝和軟件升級以適配防疫需求，並一直在尋找供應商的支持。勞佩鋒說，因為醫用級紅外測溫器件在疫情期間成了緊俏物資，而且供應商出現了延遲復工的情況，優必選不得已把供應商一些研發用的樣品拿出來改裝測試。
勞佩鋒說，2月25日到26日兩天，這三臺機器人先後在深圳三院部署。深圳三院醫護人員這段時間工作強度很大，每天六班倒，機器人應用後很大程度上減輕了醫護人員的負擔，同時也減少了交叉感染的風險。
機器人部署到醫院的第一天就產生了戰果。勞佩鋒接到院方消息，當天有一位發燒的患者到普通門診就診，前臺護士給他做了額溫腔測溫，由於額溫腔的測溫誤差較大，患者被前臺護士誤放行。但是機器人測出這位患者的體溫是37.4度，機器人立即報警，管控人員也馬上進行了攔截，並把那位患者引導到發熱門診處。
除了優必選之外，機器人在疫情期間的應用還包括：京東使用送貨機器人在湖北配送醫療物資、思必馳使用語音機器人處理電話信息、很多社區使用機器人配送餐食等等。
不過對於機器人行業來說，這些熱鬧的應用場景背後也面臨現實的困難。以醫院的醫療配送為例，由於運營在醫院的核心區域，機器人在不同科室之間來回穿梭，這對機器人本身導航、電池的安全性，以及配送物品的安全性要求極高。
勞佩鋒認為這個領域還處於行業發展的早期，早期就會遇到技術上的不成熟、產業鏈成本比較高的問題，而成本較高就會抑制需求。而且除了技術、成本上的問題，與醫療體系做生意也存在一定的商業門檻。
對於目前較熱門的機器人社區送餐場景，勞佩鋒直言大多還是“表演狀態”。“小區送餐這種場景，有的小區是沒問題的，但是一些小區是有問題的。現在機器人的跨臺階能力很差，大部分解決的是小區內一地到另外一地的運送，很多無法送到家裡。我們認為這樣的應用能力並沒有真正解決疫情期間的客戶需求，其實就是一個快遞機器人在做的事情。”
不過，勞佩鋒看好機器人行業的未來，“疫情對機器人應用的拉動是客觀存在的。疫情會對人的思想觀念、社交習慣、生活習慣都會產生影響，社會對防疫的投入也會顯著增長，一些市場是長期的。”
無人機巡視、消殺
應用場景：道路、社區等公共場所
和機器人類似，無人機在此次疫情防控期間也展現出了許多新的應用場景。很多人可能看過有村長利用無人機喊話違規聚集村民，交警利用無人機收集防疫信息，各地園區利用無人機對公共區域消毒的視頻。
總體來說，巡邏疏導、防疫宣傳、物資投遞、噴灑消毒是無人機在疫情防控中四大應用場景。
2月4日，大疆宣佈正式發起“疆軍戰役”行動，並設立 1000 萬戰疫基金, 聯動合作伙伴協助各地消殺防疫。
2月19日，大疆宣佈，公司利用三天時間，緊急開發出更為精準的無人機測溫應急方案，將無人機體溫測量精度提升到±0.5，協助前線防疫人員部署無接觸體溫測量工作。
大疆方面表示，大疆御2行業雙光版無人機機型，可以選擇搭配喊話器、熱成像器等功能，集喊話、熱成像測溫、高空作業噴灑消毒水等功能於一身。
深圳市一高速路口檢疫防點處，御2行業雙光版無人機對返深大巴乘客開展測溫工作
大疆農業公開的後臺數據顯示，截止目前，大疆農業植保無人機全國累計消殺作業面積 已超6億平方米，服務超過千座村落。
大疆農業內部人士告訴《深網》，由於疫情期間新的消殺防疫需求，過去這段時間，有很多地方部門找到當地的代理商採購農用無人機，而且目前國外的需求也開始增長。
AI仍有很長的路要走
AI支持的技術應用無疑在這次防疫工作中發揮了重要作用：公共場所的海外測溫、防疫機器人和無人機的應用都做到了無接觸，基於深度學習的AI輔助診斷也真正減輕了醫護人員的工作量。
不過，這些相對單一有限的應用場景並不能滿足外界對AI的想象，疫情同時讓人意識到AI仍處於非常早期的階段。
計算機視覺是較為成熟的AI技術，過去幾年，這個領域誕生了商湯、曠視、依圖、雲從等多家明星AI獨角獸公司。眾多公司開發的人臉識別技術在正常時候已經開始發揮作用，但是在疫情下的特殊時期，當大家都戴上口罩後，這些花費巨資打造的人臉識別系統就暴露出了短板。
尤其放在整個社會運營治理體系下，AI對於疫情的貢獻感知少之又少。
IDC分析師盧言霞認為，這樣的案例能看出這些單點AI應用在特殊時期的侷限性。“本次疫情能看出來，很多應用還處於非常初級的階段。疫情的確是一個特殊情況，那些人臉識別在很多正常的應用場景是可以用的，但是對於一些特殊應用，比如視頻內的人臉識別，如果是側臉的話，它的識別能力還是顯得不足。再比如一些對話式的人工智能客服，如果把AI分為五級的話，它可能處於第二級，而且短期內很難發展到第三第四階段。”
人們往往會高估技術在短期內的發展，行業也會經歷從狂熱到逐漸迴歸理性的過程。從AlphaGo掀起的AI創業熱潮開始，國內大大小小的AI企業先後成立，資本經歷了從投資技術到投資應用的階段，創業者也從聊技術轉變為聊應用，而落地才是這兩年AI行業的主題。
這次疫情給AI技術創造了一些新的應用場景，但疫情終將過去，這些在疫情期間出現的應用場景能否持續，仍然需要時間檢驗。
而對於眾多的AI初創企業來說，眼下最緊迫的問題是能否熬過疫情期。盧言霞對《深網》表示，“成立一兩年的這些AI企業，所受到的影響是巨大的，因為產品沒有那麼成熟，客戶資源也沒有那麼紮實。”
當然，多數業內人士對AI行業的前景並不悲觀。松禾資本的合夥人袁宏偉公開表示 ，“我們的吃喝玩樂、教育都沒有受到太多的影響，這些都建立在人工智能賦能的基礎上。相信經過這次疫情，我們在人工智能的投入上，不管是從國家、投資人，還是從創新企業的創業者層面，大家都會把更多的資源，比如人力、財力等投入到人工智能領域
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