科技“战”疫，AI的春天来了吗？

本篇文章2897字，读完约7分钟

经过近两个月的严格防控和全国范围内的激烈斗争，这场牵动人心的疫情终于得到有效控制。在这场战争的“流行病”中，人工智能、大数据、云计算等科技力量不断被应用到各种生活场景中，对遏制疫情蔓延、恢复生产发挥了积极作用。

特别是在这种流行病中，人工智能技术在各个领域的应用释放出更大的潜力。在2020年之前，关于人工智能泡沫破裂的讨论是无止境的，在这场流行病中，我们可能会看到，只有公司，而不是技术，打破了泡沫。“那些杀不死我的人最终会让我变得强大。”经过这场战斗，人工智能变得越来越成熟。

从科普、咨询到诊断，人工智能“疯狂输出”

在这个没有硝烟的战场上，人工智能技术作为一种医疗辅助手段，一直在与流行病赛跑。以英美烟草公司为代表的互联网公司正在将他们自己的人工智能技术应用于互联网医疗的各种场景。从健康科学普及、在线咨询到疾病诊断，人工智能技术已经成为提高医疗效率的关键。

据悉，在疫情期间，百度的搜索流量增加了30%以上，医学搜索查询量同比增长了35%。从百度搜索数据中，我们可以看到医学科普有着巨大的需求。当用户在百度上搜索“流感”、“新冠状病毒肺炎”等术语时，与疾病相关的内容会以文字、视频、长图片、问答等形式突出显示。，以便用户可以快速获得更可靠的健康知识。

这些内容的变化源于百度对百度百科医学内容的升级。百度与业内领先专家合作编辑和评论各种常见病，并依靠百度人工智能技术智能制作内容，大大提高了科普内容与网民需求的匹配度。

此外，由于许多医院部门停止会诊，只保留发热门诊，一些慢性病和常见病患者无法及时得到治疗。英美烟草等互联网巨头相继推出免费医疗咨询平台，仅百度健康就“请医生”每天咨询85万多次。

这些医疗咨询平台作为线下咨询的补充，通过远程免费咨询解决患者的问题，分流线下医疗机构的部分压力，避免交叉感染。从网上科普到网上咨询，它不仅避免了用户的恐慌，还帮助用户提高了医疗保健意识。

在这场流行病中，人工智能技术也在疾病诊断中发挥了重要作用。从协助开发核酸检测盒到ct诊断，人工智能技术已经成为打破这种局面的工具。阿里巴巴和腾讯将人工智能技术应用到ct诊断技术中，对COVID-19中疑似病例的ct图像进行快速判读，大大缩短了诊断时间，减轻了一线影像医生应对传染病的工作量。

在疫情下，借助人工智能技术，不仅提高了科普、网上咨询和疾病诊断的效率，还帮助网络医疗打破了“叫好卖不好”的尴尬局面，使更多的受众认识到这一点，在一定程度上消除了医疗不平等的局面。

正如埃里克托波尔博士在《深度医学》一书中所说，看病既昂贵又困难。医疗问题已经成为贫富两极分化的一种表现，人工智能具有改善医疗问题的潜力和希望。

加速场景的登陆可以达到人工智能时代的制高点

自从人工智能发展以来，许多技术巨头已经转变为人工智能，传统企业也利用人工智能技术来促进其业务向智能的转变和升级。在疫情下，英美烟草、JD.com、华为等科技互联网巨头反应迅速，在医学科普、在线咨询、疾病诊断等医学领域看到了自己的人工智能技术，帮助工业生产、科学研究和民生服务，也加速了现场登陆，抢占了人工智能时代的制高点。

阿里巴巴:阿里巴巴推出了“健康守则”，并将其推广到全国各地；向世界各地的公共科学研究机构免费开放所有人工智能计算能力，以加快COVID-19肺炎新药和疫苗的开发；与多个地方合作建设“数字化防疫体系”。

腾讯:腾讯云爱团队创造了文本识别ocr产品，在中国许多地区开展非接触式社区防疫控制；腾讯Cloud ocr产品利用其准确快速的字符识别技术，解决了远程教育中师生互动不便等痛点。例如，教育机构可以使用腾讯云ocr产品实现远程“拍照和评分”。

百度:免费开放百度脑科的240 ai技术，帮助开发者和合作伙伴快速开发产品，支持前线作战；提供人工智能技术支持，支持数十亿计算资源，帮助疾病控制机构和研究机构等研究机构加快研发速度；

京东:建立“京东疫情防控技术支持系统”，协助政府建立“高危人群疫情认知系统”；建立“中小企业疫情后救助平台”，推出网上疫情查询机器人、智能出站机器人等智能防疫产品，为一线防疫人员和普通用户提供及时有效的服务。

一场流行病加速了人工智能和城市生活的融合。在这种整合中，我们可以看到巨人已经将人工智能应用到与人密切相关的相关场景中，并且“赌马”的情况有所加剧。

从目前的发展情况来看，人工智能似乎只属于技术巨头的人工智能，但在普惠技术之前还有很长的路要走。

经过移动互联网时代的沉淀，科技巨头拥有丰富的用户数据并了解他们的需求。当重大突发事件发生时，他们利用数据做出正确的决策和预测，充分发挥现有数据资产的最大价值，从而将人工智能推向一个新的阶段。尽管老牌科技巨头正在做出巨大努力，但这并不意味着创新型企业没有机会。

大浪淘沙，人工智能公司可能面临加速洗牌

随着计算能力的提高和应用场景的拓宽，人工智能技术迎来了一个新的发展时期。特别是在这场疫情的催化下，一些ai企业的发展已经进入快车道，而一些ai企业可能面临加速洗牌。

人工智能企业的发展依赖于内部和外部的修复。“内部修复”意味着企业应该在某个垂直人工智能领域领先；“外部修复”意味着获得政策支持、人才供应，并拥有验证新模型和技术的应用场景。目前，正处于ai大规模应用爆发的拐点，获取应用场景对企业验证新模型和新技术非常宝贵。

自疫情爆发以来，英美烟草和其他技术巨头一直与地方政府和国家科研机构合作，以“抓住机遇”。例如，百度向世界各地的各种基因检测机构、防疫中心和科研中心免费开放了线性时间算法linearfold和世界上现有的rna结构预测网站。

在医疗行业中，与医疗领域相关的人工智能应用需要在时间验证上“慢工细作”。百度可以被全世界的科学家以开放的方式使用，并可以尽快验证其基础设施、数据质量、算法对市场的适用性等方面，从而为医学智能提供帮助和推广。

目前，国家已经在北京、上海、杭州、合肥等城市建立了国家新一代人工智能创新发展试验区。在这些试验区，大多数都有强有力的政策支持、强有力的人才供给和良好的产业基础。同时，由于政策导向，人工智能股权投资将更加注重人工智能与产业的融合。

国内人工智能企业分为三个层次:基础层次、技术层次和应用层次。应用层占总数的70%以上，中小型人工智能企业大多集中在应用层。强大人工智能的时代尚未到来。对于面向应用的中小型人工智能企业来说，选择应用场景多样、基础设施完善、教育资源丰富的实验区可以收到事半功倍的效果。否则，基础研究薄弱、没有应用场景、业务实现方式不明的人工智能企业将很快被淘汰。

在这场疫情中，所有不断大规模应用人工智能技术并通过防疫战考验的企业，都必将成为中国工业智能进程中更为关键的力量。

《连线》杂志前总编辑凯文凯利(Kevin kelly)曾经说过，这种产品还没有发明出来，现在开始还不算太晚，现在发生的一切都不算什么。"

对于进入市场的中小型科技公司来说，现在还不算太晚。机遇和风险并存。如果你想成为人工智能的独角兽，你所能做的就是提供可以整合到各个行业的新产品和服务。