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2020年2月12日，截止至发文，国家卫健委公布，全国累计新型冠状病毒感染者确诊44726人，疑似病例21675人。
如果说这场危机与2003年的非典相比有何不同的话，科技的进步在抵御疫情方面能算一个亮点。
人工智能大火的这几年，数据和算力的进导致其理论和应用都出现了井喷的现象。
那么在这次抵御过程中，AI是否外强中干呢？
下面雷锋网 AI 科技评论盘点了这次疫情防治过程中，AI 所干的八件事情。管中窥豹，欢迎补充！
在WHO提醒公众新冠状病毒爆发之前，加拿大人工智能公司已经拉响了警报，最早在2019年12月底其就向客户通报了这种新型冠状病毒。
据介绍，加拿大BlueDot公司，是一个使用数据评估公共健康风险的公司，通过将AI和自然语言处理技术相结合，从而进行“自动传染病监测”工作。这个公司只拥有40名员工，是一家典型的小微企业。
这款名为全球早期预警系统”（Global Early Warning System）的预测AI是BlueDot公司在2018年开发的一个人工智能应用，这款应用可以通过人工智能分析官方和非官方来源的信息寻找相关词汇和短语，快速发现潜在疫情。如此精准的预测其实并不是第一次。
早在2016年，BlueDot采用相关技术就预测了寨卡病毒(Zika)真正出现在佛罗里达州，并在六个月前预测到其在美国爆发。除了预测爆发的时间之外，BlueDot开发的AI还能通过访问全球运营的航空公司的机票数据，预测其他地点即将发生的流行疾病的可能性。
例如，BlueDot正确预测了武汉的冠状病毒将在开始几天传播到曼谷，首尔，台北和东京。值得一提的是，该系统跟踪的数据源不是来自武汉政府的公告，也不是社交媒体（杂质太多），而是来自：
1、通过每天分析65种语言的约10万篇文章，关键词与流行疾病、动物疾病、公共卫生等有关的数据；2、全球航班动态，通过全球机票数据库的数据来跟踪受感染人口的接下来的流向，从而预测接下来感染的城市，从而助于知道何时通知客户潜在的传染病爆发和扩散；3、天气和爆发历史情况BlueDot先通过机器分析数据，然后筛选出来以后进行人工筛选，公司里面有一半是程序员，一半是传染病医学专家。也就是说BlueDot的预测系统并不仅仅依赖于AI预测。相反，专家会从科学的角度评估算法的预测，并仅在所有方面看来合理的情况下才会发出警告结果。
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为了应对不断升级的公共卫生紧急情况，美国约翰·霍普金斯大学(Johns Hopkins University)的系统科学与工程中心(Center for Systems Science and Engineering,CSSE),建置了一个可追踪新型冠状病毒）即时灾情的地图网站，该地图搜集了来自官方与媒体的资讯，并即时更新地图。
地图地址：https://systems.jhu.edu/research/public-health/ncov/
这个武汉冠状病毒全球案例（Wuhan Coronavirus Global Cases）网站，是基于Web的交互式仪表盘，在全球地图上呈现了确诊及死亡数据，内含在中国与其它国家的可疑及确诊案例。此外，也允许使用者免费下载资料，资料最初是Google Sheet，现在存储在GitHub存储库中。
关于数据收集，从1月22日至31日，整个数据收集和处理都是手动进行的。直到2月1日，其采用了半自动化的实时数据流策略，仪表盘更新频率为15分钟。其所使用的资料涵盖了世界卫生组织（WHO）、美国疾病管制与预防中心（CDC）及中国的国家卫生委员会等官方资料，以及中国医疗社群网站“丁香园”。
据环球网报道，广州在汽车站、火车站等公共场所，部署了测温巡逻机器人，该机器人能在5米内精准测体温，并识别行人有无戴口罩。
这款机器人名为“千巡警用巡逻机器人”，是目前国内第一款用于测体温的巡逻机器人，可一次性测量10个人的体温，温度误差在0.5摄氏度。根据人员移动位置，机器人可以实现快速记录。如果体温超过设定值，或者发现行人不戴口罩，机器人会立马启动报警系统。
据介绍，不同于常见的安保机器人，这款机器人是专门为针对疫情推出的定制升级版。相对人员值守，它主要有以下几个优势：自主巡逻，无需人工干预；高精度红外热成像；云端部署，快捷构建指挥体系；高音播报用于宣传，语音对讲用于警示告警大于10小时超长续航能力，满足执勤需求；5路高清视频，无死角观察现场情况；搭载3D激光，导航精度小于2cm；4G/5G深度适配无需搭建网络，可快速替换工作场景。
利用机器人来代替部分人类的工作，而且在医疗领域早就有了相关的设备。
例如在2015年，美国谢尼克斯消毒服务公司就生产了一种辅助消毒的四轮机器人，可以通过发射氙气制造的紫外线脉冲，用于杀灭病原体，保护抗击埃博拉的医护人员。此前，伍斯特理工学院（WPI）曾打造了一款远程操作类机器人。医护人员可以安全的在稍远距离操作机器人探查情况，进行简单的预判，了解情况后再进行下一步决策。
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还有一款叫Baxter的机器人能够帮助研究人员脱去外层防护服，减少直接接触的概率。同时可以帮助检测防护服是否有破损，是否穿戴正确，更大限度的保护研究人员的生命。
如今面临返工潮，高铁站和地铁站都是人员最密集的地方，在这些地方部署自动化监测手段能够大大降低工作人员的心理以及身体负担。
基于落地场景需求，多家AI研发团队提出了“人体识别+人像识别+红外/可见光双传感”的创新解决方案。例如旷视AI测温系统已经在北京市海淀政务大厅和部分地铁站展开试点应用；在2月1日，百度就已经官方宣布，百度AI体温检测技术落地北京清河火车站，全力帮助北京春运返程的疫情防控。
当前的AI测温策略大多是：用多台热成像机器对通过的旅客进行快速体温检测，并将快速扫描检测的结果画面实时同步在电脑上，并通过人工智能系统来自动识别并标记体温异常的旅客，提醒专业人员对其进行详细检查。但是针对戴口罩人员的人脸识别，这些AI系统进行了专项模型优化，即在口罩和帽子大面积遮挡人脸的情况下，系统也能帮助工作人员快速筛查通行人群。
据百度介绍，其AI系统从1月底部署，截止2月8日，就已完成超过3.2万人次的快速体温检测，累计发现了逾190人次的体温疑似异常案例并由工作人员进行了人工复检。更为具体的，这种系统的智能疑似高热报警带宽可达到每秒 10 多人，且一套系统可以部署多个通道。这样一来，人流量较大的地铁、车站在 AI 系统的辅助下，仅需 1 名工作人员就能够管控现场，大大降低一线工作人员被感染的风险。
疫情当头，防控一线人员紧缺成为了一个大问题。这种形势下，能够对公众的问题进行及时及时回复的智能机器人成为了解决方案之一。
对此，1 月 22 日，阿里巴巴研发团队召集了数十位工程师，用五天时间紧急推出了智能疫情机器人，主要有在线问答型机器人和热线语音机器人两个渠道的应用，通过语音识别、自然语义理解等人工智能技术，能够完成在线咨询、网络问诊、重点群体关怀等任务。
据悉，目前智能疫情机器人已在浙江、黑龙江、山东济南等地“上岗”，支援当地社区的政务工作。
“浙里办”浙江省新型肺炎公共服务与管理平台入口以“浙里办”APP于1月27日上线的应对新型冠状病毒感染肺炎的专门平台——浙江省新型肺炎公共服务与管理平台为例，为平台提供服务的正是这款智能疫情机器人，其中在“网上智能问诊与人工服务”服务模块，智能疫情机器人能够秒答诸如什么情况下需要就医、浙江省定点医院都有哪些，怎么选用口罩、怎么检查口罩的气密性、口罩用完了如何处理等疫情问题。
据阿里巴巴方面称，智能疫情机器人“上岗”第一天，“浙里办”的网上智能问诊服务对用户咨询的解决率超过92%。与此同时，百度也紧急推出了针对疫情防控的智能外呼平台，可应用于社区疫情排查和通知回访等场景：一方面百度智能外呼平台具有批量一对一电话呼叫的能力，可以通过定向或随机发起拨入居民电话，自动询问并采集疫情信息分析；另一方面，百度智能外呼平台能够自动生成触达统计报告，还可以同时对居民进行疾病患教及防控指导。
该平台不仅可以减少基层工作人员上门摸排时的工作风险，也减少了排查时间，提高防控疫情效率。据悉，百度智能外呼平台已经在北京海淀上地街道办、陕西西安、延安、上海宝山、浙江温州瑞安市、福建福州仓山区等十几个地区投入使用。截止目前，外呼总量已达百万次。
疫情十万火急，疫苗的整个开发过程较为漫长。这种情况下，一些医药公司开始另寻他法，比如测试已经存在的抗病毒药物是否对新型冠状病毒有效。其中，韩国药物研发公司Deargen就联合檀国大学，采用基于深度学习的药物靶点相互作用模型—— 分子转换器-药物靶标相互作用（MT-DTI），来寻找市场在售的可用来治疗新型冠状病毒的药物。
阿扎那韦药物分子
他们经研究发现，用于治疗和预防HIV的抗逆转录病毒药物阿扎那韦，是最有希望能被用于临床的化合物。据MT-DTI模型显示，阿扎那韦在所有经测试的药物中对新冠病毒的3C-like卵白酶（是冠状病毒的复制历程中极为重要的卵白酶）的抑制作用最强。其次是依非韦伦、利托那韦和多洛格韦。
该团队也表示，例如克力芝（含洛匹那韦/利托那韦）等几种抗病毒剂，也可能被用于治疗新冠肺炎。如果各大医药公司通过应用 AI 技术最终真从市场在售药物中找到了对新型冠状病毒有效的药物，我们打赢这场疫情狙击战的战线不知道可以拉短多少倍！
1月29日阿里巴巴联合全球健康药物研发中心（GHDDI）开发人工智能药物研发和大数据平台，针对SARS/MERS等冠状病毒的历史药物研发进行数据挖掘与集成，开放相关临床前和临床数据资源，计算靶点和药物分子性质，并跟进新型冠状病毒最新科研动态，实时向科学界和公众公布，为新型冠状病毒科学研究提供重要数据支撑。
阿里表示，新药和疫苗研发期间，需要进行大量的数据分析、大规模文献筛选和科学超算工作。为此，阿里云可以提供AI算力，支持病毒基因测序、新药研发、蛋白筛选等工作，帮助科研机构缩短研发周期。同时，阿里将与合作机构向全球科学共同体免费开放相关药物研发资源，共同加速针对新型冠状病毒的药物研发。
紧接着在 1 月 30 日，腾讯官方宣布向正承担新冠肺炎的药物筛选和病毒突变预测工作的北京生命科学研究所/清华大学生物医学交叉研究院的黄牛教授实验室、中山大学药学院的罗海彬教授团队提供免费的运超算能力、运算集群支持以及基础的云计算能力，并成立应急工作小组，帮助加速疫苗研发和新药筛查。
就在同一天，百度也宣布向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法LinearFold算法和世界上现有最快的RNA结构预测网站，可将新冠病毒的全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，从而助力疫情防控。
在此次疫情爆发期间，线上线下过多的信息，甚至是不准确的信息都扑面而来，让人们无从分辨真假信息，也难以在有需要的时候找到可信赖的消息源和可靠的指导。
对此，世卫组织亲自技术风险沟通和社交媒体团队紧密合作，密切追踪疫情期间出现的谣言和错误信息，并及时作出回应公布于社交媒体平台。
与此同时，多个海外主要社交媒体平台也已开始借助人工智能技术在自家平台上的应用，针对疫情谣言采取相关举措：1月30日起，Twitter 已启动搜索提示，当用户在推特平台上搜索“新型冠状病毒”时，将会出现“了解事实”的窗口，这样用户首先能获得可靠的、权威的信息。
1月31日，Facebook 表示，当用户搜索和疫情相关的信息时，将根据世卫组织的指导首先提供可靠的信息。此外，Facebook 还宣布将删除包含“与疫情相关的不实信息”的帖子。而就在同一天，谷歌也宣布，将与世界卫生组织合作，在用户搜索新型冠状病毒的相关消息时，在其搜索页面置顶“世界卫生组织网站的新闻”、“安全提示”、“最新信息”等。
以上便是人工智能技术从各个维度助力疫情狙击战的表现。
随着新型冠状病毒肺炎的病例数量依旧在上升，我们还无法预知此次疫情最终带来的影响会多么严重，然而正如堪培拉澳大利亚国立大学经济学教授Warwick McKibbon 在阐述本次疫情对世界经济的影响时所说的：恐慌似乎才是经济上最大的消耗，而不是死亡。
不仅是经济，在这场疫情的狙击战中，恐慌也同样是我们打赢这场战争的最大敌人。希望的曙光离我们越来越近，希望大家稳住心态，静候胜利的号角被吹响的那一刻！
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