以前总以为“这件事”能做的悄无声息,现在AI测温仪检测体温,却在无意间拍到尴尬的一幕,让我们见识了人工智能的“威力”。
如果电梯也能安装就好了,免得大家冷眼相对,都装出一副受害者的样子。
当然,人工智能的应用领域远不止于此,2020年新冠肺炎疫情,让人工智能离我们更近,也让我们有了新的认识。
防控疫情,人工智能一马当先
AI体温检测省时省力
居家隔离的日子,每天早上醒来第一件事便是测体温、报体温,毕竟体温监控是当前防疫工作的重中之重。但是面对高铁、机场等人流量大的场所,传统额温枪检测让出行的人排起了长龙,让我们明白原来自己真是“龙的传人”。
于是很多地方都增加了高效的红外人体温度快速筛检仪,利用红外技术对大规模移动人群进行快速体温测定,以快速检测出体温异常的行人。
可在画面上分呈现不同的颜色,直接判断“异常温度”的人群,重要的是可以24小时不间断工作,大大节省了人力。
语音AI轻松排查
对于上海这种外来人口大市来说,社区街道是疫情防控中的重要一环,上门排查人员几乎是全副武装,与一线“抗疫”战士相比也不遑多让。
他们一天要走访上百家,走个几万步,我相信如果可以,他们也不愿意来。毕竟外来人员多、情况杂,走访排查任务繁重不说还容易被感染。
针对这一情况,多家语音AI企业宣布免费为各级政府、医疗机构、公益组织提供专门的疫情防控机器人。实现整体自动快捷呼出、全程录音备查、自动高精确度转写以及自动汇总电话拨打报告,而且对重点防控对象还可实现自动标记。
此举一则提高效率,二则降低危险。
无人机防疫宣传+送餐
随着防疫工作的开展,不少地区纷纷发挥自主创新能力,使用机器人、无人机开展疫情防控宣传工作。面对不听劝告仍然外出串门的群众,无人机监测到,直接广播通报批评,堪称硬核。
对于武汉返乡人员,在隔离期内,不少工作人员选择无人机送餐,大大降低了接触传播的概率。
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而且人工智能还能利用机器学习技术特性,在公众号、网页或小程序完成疫情常规的实时解答;实时查询各城市疫情数据,查询疫情预防知识等。
此外,人工智能在疫情治疗中也同样成绩斐然。
人工智能助力新冠疫情治疗
智能医疗:CT影像诊断
CT影像是筛查新冠肺炎的有效补充手段,医生一般分析要花5-10分钟,工作量还是比较大的。
而对于医生来说,治疗期间的每一分钟每一秒都是无比珍贵的,日前,北京推想科技与武汉同济医院和深圳三院合作研发针对新型冠状病毒肺炎特别版,能辅助医生快速诊断CT影像。
智能机器人:与医务人员共抗疫情
医院太危险,发烧感冒不敢去?抱着这样想法的人不在少数,隐瞒病情不仅是对自己不负责任更会给身边人带来感染风险。
而现在随着智能机器人的应用,很多医院的隔离病房、手术室、发热门诊实现了智能管理,机器人可24小时工作,避免交叉感染,保障人员安全。
在山东、江苏、河南等地,一些智能机器人,还可以进行病人导诊问询、挂号诊疗等工作,大大缓解了医生工作压力。
AI算法:加速疫苗研发及药物筛选
新冠疫情之所以让人害怕,一是没有疫苗预防,二是没有确实的药物能治愈,所以研发疫苗很重要,寻找抗击病毒的“武器”也要同时进行。
近日,工信部发布的《充分发挥人工智能赋能效用,协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》提出,尽快利用人工智能技术补齐疫情管控技术短板,优化AI算法和算力,助力病毒基因测序、疫苗/药物研发。
这些工作数据量大、流程繁琐,而人工智能恰好能这分秒必争的时期,节省大量的时间。
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政策加持,人工智能飞速发展
在这场“抗疫”战斗中,人工智能为疫情防控、治疗提供了方方面面的支持,也让我们见识到它的无限可能性。
从技术边界的角度来看,人工智能的精髓在于代替重复性劳动,大数据的价值是通过对现存数据分析后进行知识发现、结论验证以及对未来的预测,围绕“突发性”还有很大发力空间。
人工智能在政策的支持下高速发展,同时竞争也愈发激烈,除了依图科技、商汤科技、旷世科技等头部企业在大力开拓市场外,华为、海康等行业巨头,也纷纷加入该领域。
而一些新三板企业纷纷寻求创新或与巨头合作,收购产业链上其他产业,打造自身的竞争优势。
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如果说九年前的人工智能企业如同“小荷才露尖尖角”,那么2020年的今天早已是“百花齐放争相斗艳”的格局了。
中国工程院信息与电子工程学部主办的2019人工智能计算大会上,国际数据公司(IDC)与浪潮集团曾联合发布了一则报告预测:未来5年,我国人工智能市场总体规模将保持高增长率,年复合增长率将达44.9%,超过170亿美元。
那么在人工智能风口下,新的投资布局又该如何开展呢?
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现实中,商场如战场,而战场中我们经常提到的就是“三军未动,粮草先行”,那么人工智能的的“粮草”是什么?
当然是情报。
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人工智能涉及领域广,产业链又比较庞大,再加上众多企业都在想尽办法创新,不断挖掘新的发展机会,而想要投资必须要对产业链有所了解,才能在纷繁复杂的人工智能领域分得一杯羹。
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1、运算力和大数据是人工智能技术的基础;
2、深度学习、自然语言交互、模式识别等进入加速成熟阶段,为人工智能形成良好的技术支撑;
3、以下游应用层为核心,围绕服务机器人、医疗机器人、智能安防、无人驾驶、工业眼等场景领域的提供商和服务商。
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