日前，在武昌方艙醫(yī)院，醫(yī)護人員操作防疫消殺機器人對方艙醫(yī)院內(nèi)部消毒。新華社記者 熊琦攝

　　新冠肺炎疫情加速了人工智能產(chǎn)品在各應(yīng)用場景的落地速度。但除了市場需求外，資金、技術(shù)同樣是制約著人工智能落地的關(guān)鍵因素。

　　人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的集中大范圍應(yīng)用，成為本次疫情防控中的一大亮點。

　　近日，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟發(fā)布的《人工智能助力新冠疫情防控調(diào)研報告》（簡稱《報告》）顯示，智能服務(wù)機器人、大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和智能識別（溫測）產(chǎn)品在疫情應(yīng)用中數(shù)量居前三，計算機視覺、智能語音、大數(shù)據(jù)等人工智能技術(shù)成熟度相對較高，使用場景豐富。經(jīng)濟社會各主體對人工智能賦能效用的充分應(yīng)用，顯示了其在疫情防控中的重要作用。反過來，疫情防控的嚴(yán)峻形勢也正倒逼著我國人工智能技術(shù)加快落地步伐。

　　輔助人工，疫情中迎來抗壓實測

　　在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，人臉識別已經(jīng)不是一件新鮮事。但在新冠肺炎疫情暴發(fā)的情況下，建筑工地、學(xué)校、機關(guān)等需要鑒別入場人員身份信息的場所，需要實現(xiàn)對佩戴口罩、安全帽的人員人臉快速識別并同步檢測體溫。

　　“疫情發(fā)生后，復(fù)工現(xiàn)場的管理對之前的技術(shù)提出諸多新的需求�！敝袊�中鐵科研院技術(shù)中心智慧工地聯(lián)合實驗室研發(fā)人員趙陽在接受科技日報記者采訪時說，針對這一變化，研究人員從算法模型上入手，采用眼部、眉毛等局部特征與整體人臉特征融合的方式，并結(jié)合注意力機制增強眼部特征，通過訓(xùn)練眼部關(guān)鍵點的模型，來提升模型在口罩遮擋下的人臉識別率。這種改進后的人臉識別技術(shù)在成都落地后，數(shù)據(jù)顯示，對于戴口罩或戴安全帽人臉的識別率可達到99.9%。

　　此外，配送機器人、巡控機器人、清潔機器人、智能遞送服務(wù)機器人等也脫離了實驗場地，被應(yīng)用在器材、藥品、化驗單遞送等方面。

　　《報告》統(tǒng)計調(diào)查了疫情監(jiān)測分析、人員物資管控、醫(yī)療救治、藥品研發(fā)、后勤保障、復(fù)工復(fù)產(chǎn)等6類主要應(yīng)用場景中的人工智能產(chǎn)品的應(yīng)用情況。結(jié)果顯示，截至2月7日，38%的產(chǎn)品日呼叫量達到萬級，大大減輕了基層在清潔、消毒和配送等環(huán)節(jié)的工作量。智能識別（溫測）產(chǎn)品基本實現(xiàn)多人同時非接觸測溫，并在測溫誤差、最大測溫距離和人臉抓拍準(zhǔn)確率等方面表現(xiàn)出色。在測溫誤差方面，參評產(chǎn)品的誤差都不超過0.25℃；在人臉抓拍能力方面，參評產(chǎn)品的準(zhǔn)確率主要保證在90%以上；在最大測溫距離能力上，各家最大測溫距離在2—8米之內(nèi)波動，基本保障達到各使用場景的需求。

　　除了市場需求，資金、技術(shù)也是落地關(guān)鍵

　　從千方百計拉單子、推產(chǎn)品，到坐等需求上門，AI企業(yè)在疫情中著實“解了一把渴”。然而，在疫情過后，市場需求回歸理性，如何實現(xiàn)技術(shù)落地仍是AI從業(yè)者們需要面對的問題。這其中繞不開技術(shù)、資金、市場幾個要素。

　　目前，除幾個大部頭公司外，AI行業(yè)中更多的主體還是中小、小微企業(yè)。缺錢，是他們面臨的第一個難題�！昂翢o疑問，做AI很燒錢，企業(yè)沒有資金實力，沒有承擔(dān)投資風(fēng)險的勇氣，就很難在這條路上走得很遠�！眱�(nèi)蒙古策義科技有限公司董事長何海生坦言。

　　那么只要有充足資金就可以了嗎？農(nóng)業(yè)人工智能與作物表型內(nèi)蒙古研究中心常務(wù)副主任王瑞利研究員表示，沒那么簡單。

　　“算力、算法和數(shù)據(jù)是人工智能的三個核心組成要素，僅僅懂得算法是不可能做出人工智能產(chǎn)品的�！蓖跞鹄�說，舉個例子，識別作物病蟲害是農(nóng)業(yè)中人工智能應(yīng)用的一個主要方面，實現(xiàn)這樣一種人工智能場景，首先要有海量的作物信息、病蟲害圖片、機制原理、解決方案作為大數(shù)據(jù)背景，而要完成這一前提，就需要大量的農(nóng)業(yè)專家來予以實現(xiàn)。

　　《報告》也指出，在本次疫情中，人工智能產(chǎn)品雖然基本保障達到了各場景的需求，但還存在數(shù)據(jù)積累不足、產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊、智能化程度尚有空間、基礎(chǔ)技術(shù)積累不足等薄弱環(huán)節(jié)。

　　“人工智能是大腦，算法是天賦，與人類一樣，大腦要變得聰明，有天賦不夠，還要刻苦學(xué)習(xí)，”王瑞利表示，人工智能的應(yīng)用落地，需要市場、應(yīng)用場景、各行各業(yè)海量的專業(yè)數(shù)據(jù)和專業(yè)人才的共同支持參與，這是人工智能目前和今后發(fā)展面臨的最大難點之一。

　　深度融合，需機制與政策并重

　　落地再難，困難再多，人工智能“作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，將釋放出歷次技術(shù)革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量”的事實是不可改變的。

　　“宏觀來看，新一代人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出持續(xù)、高速成長態(tài)勢，得益于其與生產(chǎn)領(lǐng)域、生活領(lǐng)域、社會治理領(lǐng)域等場景跨界融合程度不斷加深�！蓖跞鹄�認為，解決行業(yè)痛點，就要從這些方面著手，抓住關(guān)鍵因素。例如，明確應(yīng)用場景邊界，找準(zhǔn)應(yīng)用需求；加大智能化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快行業(yè)大數(shù)據(jù)獲取進度等。

　　王瑞利表示，要加強對新一代人工智能產(chǎn)業(yè)中長期增長點分析力度，清晰定位當(dāng)前及中長期的真正新增長點，真正做到有力支撐經(jīng)濟發(fā)展新動能的發(fā)掘、培育和形成。同時，還要創(chuàng)新升級現(xiàn)有數(shù)據(jù)治理機制和創(chuàng)新體系，分類推動重點領(lǐng)域數(shù)據(jù)開放，率先推進政務(wù)數(shù)據(jù)資源有序開放，逐漸聚焦并拓展至教育、交通、環(huán)境、醫(yī)療、商業(yè)等重點領(lǐng)域；完善數(shù)據(jù)資源共享開放政策，系統(tǒng)化重塑數(shù)據(jù)治理工作，建立健全數(shù)據(jù)治理長效機制，圍繞新一代人工智能應(yīng)用場景的開放性行業(yè)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練庫構(gòu)建創(chuàng)新體系。

　　隨著5G時代的到來，業(yè)內(nèi)普遍認為，圍繞5G環(huán)境打造應(yīng)用場景創(chuàng)新生態(tài)勢在必行：支持圍繞5G+新一代人工智能的垂直模式，打造以網(wǎng)絡(luò)層、云基礎(chǔ)設(shè)施和以新一代人工智能領(lǐng)域龍頭企業(yè)在應(yīng)用場景的協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)，支持采取項目聯(lián)合攻關(guān)、共建研發(fā)機構(gòu)、組建產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟等方式開展產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新合作，為5G時代的新一代人工智能落地起到重要助推作用。

　　“此外我們還應(yīng)該完善人工智能發(fā)展的專項扶持政策，圍繞產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、信息化建設(shè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展、重點科研計劃等專項資金，支持企業(yè)加大相應(yīng)領(lǐng)域的投入和應(yīng)用項目建設(shè)，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)基金、投資基金等多元社會資本支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展。”王瑞利表示。

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　　20余款人工智能系統(tǒng)在抗疫一線應(yīng)用

　　近日，工業(yè)和信息化部新聞發(fā)言人、信息技術(shù)發(fā)展司司長謝少鋒表示，在疫情期間，人工智能技術(shù)得到了有效運用，主要是在疫情監(jiān)測、疾病診斷、藥物研發(fā)等方面發(fā)揮了重要的作用。

　　謝少鋒表示，據(jù)不完全統(tǒng)計，目前已有20余款人工智能系統(tǒng)應(yīng)用在湖北武漢等抗疫的一線以及全國數(shù)百家醫(yī)院，服務(wù)人群包括疑似病例和確診病例在內(nèi)達到數(shù)十萬人次。此外，各家企業(yè)特別是在人工智能+CT系統(tǒng)，還結(jié)合具體的應(yīng)用場景開發(fā)了特殊的功能，比如用移動CT設(shè)備的組合，實現(xiàn)了云端的部署，有效提升了新冠肺炎的排查效率和診斷的準(zhǔn)確率。下一步，我們將繼續(xù)推動人工智能技術(shù)與醫(yī)療工作的融合發(fā)展。

　　他具體闡述道，一是大力推廣成熟的經(jīng)驗和做法。深入總結(jié)利用人工智能輔助疫情防控的成功的做法和典型的經(jīng)驗，加大推廣的力度，讓更多的醫(yī)療機構(gòu)去體驗它的實效，逐步實現(xiàn)規(guī)�；�的應(yīng)用。同時，鼓勵人工智能的企業(yè)通過實際的應(yīng)用數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化和改進它的產(chǎn)品和系統(tǒng)。

　　二是推動人工智能在更多領(lǐng)域的應(yīng)用。加快人工智能的技術(shù)在社區(qū)隨訪的檢測、醫(yī)療物資的調(diào)配、診療決策輔助等更多的醫(yī)療場景中的應(yīng)用。

　　三是建立完善長效的協(xié)同機制，推動信息技術(shù)企業(yè)和醫(yī)療機構(gòu)有效的合作，鼓勵醫(yī)療機構(gòu)開放數(shù)據(jù)資源和應(yīng)用的場景，實現(xiàn)信息技術(shù)與醫(yī)療的深度融合，持續(xù)提高人工智能的應(yīng)用水平。（記者 張景陽）