工信部：2020年第四季度共受理用户投诉29052件，同比下降41.6%
06-18
新冠肺炎疫情发生以来，人工智能应用随处可见，落实到疫情防控的方方面面控制。
然而，人工智能应用在提升防控效率的同时，也暴露出不足。
关于人工智能在助力疫情防控中的应用，中国人工智能产业发展联盟近日编制了《人工智能助力新冠疫情防控调研报告》（以下简称《报告》）。
该报告基于“人工智能支持新冠肺炎疫情防控信息平台”收集的多个人工智能抗疫案例，涉及腾讯、京东、百度、阿里巴巴等公司。
分析人工智能在疫情监测、人员物资管控、物流等方面的应用。
分析安全、药物研发、医疗、复工复产六大方面的应用现状，分析人工智能产业存在的问题和未来发展趋势，提出深化发展的意见和建议。
如需获取本报告全文pdf，请在雷锋网微信（leiphone-sz）回复关键词“报告”即可提取。
资料来源：中国人工智能产业发展联盟 1、应用情况 从疫情防控来看，人工智能应用基本覆盖方方面面，大大节省了人力成本，减少了人力资源消耗，提高了效率，大大降低了病毒感染传播的风险。
概括起来，主要包括疫情监测分析、人员物资管控、后勤保障、药物研发、医疗救治、复工复产六个方向。
1.疫情监测与分析。
基于计算机视觉的自动体温监测。
传统的人工检测方法需要近距离接触，存在交叉感染的风险。
检测效率不高，常常导致现场拥堵、秩序混乱。
自动测温系统可以利用人体检测和人脸识别技术对人员进行检测和标记，然后利用红外成像技术对人流进行实时非接触式体温监测，快速识别和筛查体温异常人员并提供预警。
此外，还可以利用行人定位、跟踪和面部识别技术，对高危人员执行隔离任务。
此前，百度、商汤、旷视、大华、海康威视等公司推出的自动体温监测产品已广泛应用于火车站、机场、地铁站、社区等公共场所，可实时检测多人时间同时。
识别误差±0.3℃。
由于整个过程是非接触式的，交通效率大大提高。
基于大数据情报的疫情追踪 疫情爆发正值春节，人员流动性大、社交聚会规模大，交叉感染风险急剧增加。
此外，由于病毒有2周左右的窗口期，潜伏期患者在现场体温检测时很难被发现和处理。
如何准确开展后续排查、追踪高危人员，是此次防疫工作的考验之一。
出行方面，百度、搜狗等公司推出了疫情地图、疫情追踪、拼车查询等信息服务系统。
滴滴等网约车平台推出了可追溯的乘客出行记录，极大方便了相关部门和普通用户的自查。
疫情风险，收集高危人员信息系统，及时开展防范应对工作。
在居民防控方面，北京经济技术开发区与京东数科推出的“金盾”系统，不仅可以让辖区内的企业和居民自主报告疫情防控信息，还可以为疫情提供支持研判、疫情防控 部署疫情追踪功能。
2、人员物资管控 基于语音语义的人员排查 由于社会人口流动性大，一线跟踪检查、通报教育、重点人群监管等工作量急剧增加。
单纯依靠体力劳动会导致人力不足、效率低下。
它还可能加剧病毒感染的传播。
针对此，百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞、思锐等公司开发了智能外呼机器人系统，利用语音合成、语音识别、语义理解等智能语音语义技术，将疫情监测政策与防护融为一体。
知识。
这些信息被合成为语音并传达给居民。
同时，系统还可以与居民进行有效互动，答疑解惑，识别和了解居民意图，自动收集居民活动区域、接触人群、是否出现典型症状等关键信息，并进行统计分析和处理。
提供高效、安全的医疗服务。
机关、基层社区等防控工作。
智能应急调度平台利用机器人、人工智能、移动互联网和大数据技术，通过专有网络或5G网络对所有前端应急救援设备进行综合管理和控制，收集、处理和分发前端信息和图像，创建智能应急调度平台对物资管理具有重要意义。
疫情期间，京东推出应急资源信息平台，方便全国防护用品物资交易。
东软推出物资管理平台，可以直观展示区域内现有物资，如物资储备分布热图、数据量柱状图等，实现物资物流管理的精细化跟踪、监控和统计。
此外，还有一些智能系统可以提供机器人现场巡检消毒、仓库数据自动采集等服务。
3.物流保障无人机/机器人系统。
无人机/机器人通常携带视觉、激光和其他传感器。
通过图像理解技术、激光数据分析算法等，它们可以实时感知外部环境，识别并规避危险，同时为路线规划和导航提供信息，最终完成特定任务。
在疫情防控方面，无人机/机器人技术可以提供一些后勤保障能力，比如现场消毒、监控、药品配送、物流、监控等。
在消毒应用方面，博鹰通航推出卫生防疫无人机；在药品配送方面，猎户星的配送机器人“豹小弟”已在多家医院使用；在检测方面，迈飞科技研发的无人机监控系统可以对疫情隔离观察区域进行实时监控和分析；物流方面，京东物流机器人/无人机已提供封闭区域的物流服务。
远程办公、在线教育疫情期间，远程办公、在线上课已成为普遍现象，在线文档协作、远程视频会议应用涉及云计算、5G、人工智能、大数据、移动互联网等相关技术。
例如，科大讯飞的智慧教育标准解决方案，除了常规的直播教学外，还利用其智能学习网络系统帮助学生进行有针对性的自主学习，根据学生对知识点的掌握情况规划学习路径，针对薄弱环节推荐课程。
视频学习和练习的“精准练习”。
此外，在办公场景，科大讯飞基于人工智能的C端办公产品进行了技术创新。
其中，AI语音转文字功能可以实时转录会议内容；云存储和语音搜索功能体现了人工智能技术的高效和便捷。
4、药物研发大数据、人工智能等技术有助于加快新药研发，为药物研发提供计算机辅助研究，大幅降低研发风险和成本。
此次疫情期间，人工智能辅助的虚拟药物筛选系统可以利用nCoV冠状病毒主蛋白酶（3CLpro）的高分辨率晶体结构对上市药物进行计算筛选，以获得分数更好的潜在有效药物。
5、基于影像视觉技术的医疗肺辅助分析医学影像视觉技术能够对新型冠状病毒肺炎的CT图像进行智能诊断和定量评估，对各类肺炎疾病的严重程度进行分级，并通过目标检测技术和分割技术利用其他方法对肺部病灶进行定位，完成病灶形态、范围、密度等分析，测量疾病累积肺炎负荷，实现临床病情的辅助判断。
实际应用方面，依图科技打造的“新型冠状病毒肺炎智能评估系统”在上海公共卫生临床中心上线，可实现病变区域的自动检测，将定量分析时间从5-6小时缩短至2小时。
-3秒，大大提高了精确定量分析的效率，显示出诊断质量的高度稳定性。
此外，商汤科技、腾讯觅影、深瑞医疗等研发的肺部影像分析系统也已在部分医院部署并投入使用。
基于人工智能算法的新型冠状病毒基因组检测的主流检测方法是核酸检测方法。
但核酸检测方法只能检测部分病毒基因，存在漏检的情况。
为了保证检测的准确性，需要多次复检，导致实际检测时间较长。
为此，全基因组检测技术建立了病毒基因三维蛋白质结构预测模型，可以对疑似病例样本进行全基因组序列分析和比对，大大缩短诊断时间。
百度免费开放的线性时间算法LinearFold可以将新冠病毒全基因组二级结构的预测时间从55分钟缩短至27秒，速度提升了一倍；阿里巴巴达摩院、结一生物科技与浙江省疾病预防控制中心联合研发的新型检测设备，通过训练BiLSTM+DNN模型，可以将疑似病例的原始基因分析从几个小时缩短到半小时，显着缩短时间用于疑似患者的诊断。
基于自然语言理解的智能问诊智能问诊系统可以为患者提供在线咨询服务。
它利用语义理解、情感分析等人工智能应用技术，运用问题预测、意图修辞、分类识别、相似度匹配等技术，不仅可以回答哪些情况需要就医，还可以准确回答诸如随着疫情防控、科学防护知识、谣言识别的动态进展，以及人机协作、自主学习、对话引导等支撑功能。
疫情应用中，百度灵医智慧推出的“智能咨询助手”极大提升了咨询效率，日均接听量近万次；此外，阿里巴巴在“浙江办事处”提供的在线智能咨询服务首日上线，用户咨询解决率达到92%。
6、复工复产时清洁消毒。
保持工作环境整洁、定期消毒，是复工复产的重要安全保障。
智能服务机器人利用计算机视觉、智能语音语义等核心AI技术，支持强大的清洁功能，可提供多种服务模式，如清洁+喷洒消毒液的组合清洁方案，可有效减少二次感染。
从具体应用来看，深兰科技研发的智能扫路车具有自主路线规划、自主识别障碍物、自动识别红绿灯等功能。
可实现区域覆盖清洗，并具有循环闭环清洗等运行模式。
口罩生产 口罩供不应求，急需复工复产。
虽然可以通过口罩生产机进行口罩生产，但包装往往需要人工参与，这限制了口罩的产能。
为了解决这个问题，工业机器人发挥了关键作用。
在实际生产中，广州普锐斯科技将原有生产线改造为柔性AI视觉全自动口罩机，利用AI进行识别和包装控制。
单机产量可达100片/分钟，日产量口罩15万只以上；拓野机器人自动化口罩生产线上线并投入使用；迪普科技利用AI视觉检测辅助口罩生产质量检测，帮助提高生产效率。
物流运输物流运输是恢复正常生产的主要瓶颈。
一旦受到限制，企业的原材料供应和产品销售都将受到影响。
为了保证物资供应链的高效运转，机器人和无人机就派上用场了。
京东物流智能仓储AGV机器人可实现24小时大规模、全流程、多场景应用，提高物料仓储作业效率。
此外，其智能机器人近期已在武汉等地区推出送货服务。
园区内的智能巡检机器人、工厂巡检无人机等，利用AI智能识别分析算法，跟踪凝视特定目标，深度挖掘疫情防控数据价值。
大疆创新、京东、湖北电盈、成都纵横、中国电科、韵升智能等企业协助园区厂区隔离防控并进行厂区巡逻，大大减轻了前方现场巡逻安保负担一线人员。
二、形势分析 1、热门抗疫AI产品分析 通过10余个AI抗疫案例的数据分析可以看出，智能服务机器人、大数据分析系统、智能识别（测温）抗击疫情中最受欢迎的产品。
产品方面，以下是对三款产品的分析。
智能服务机器人 雷锋网注：图为智能服务机器人分布情况。
智能服务机器人产品中，应用量最高的是智能外呼机器人和医疗场景智能服务机器人（实体）。
智能外呼机器人的应用场景包括通知、回访、筛查、教育等，其特点是机器可以代替人并发呼叫。
雷锋网注：图为中国人工智能产业联盟外呼机器人首轮评测结果通话量规模。
截至2月7日，根据中国人工智能产业联盟智能外呼机器人首轮测评统计，占总通话量的54%、15%的产品总通话量达1000万次、占总通话量的38%。
产品日调用量在1万，31%的产品日调用量在10万。
可见，智能外呼机器人提高了筛查效率，减轻了基层工作人员的压力。
此外，目前物理智能服务机器人在医疗服务场景中的主要应用场景是清洁、消毒和配送，主要替代人力完成重复性、机械性、简单的工作。
大数据分析系统 大数据分析系统的应用场景主要包括疫情地图、人群追踪、同客查询、趋势预测、舆情分析等。
对象包括医院、疾控中心、政府机构、企业、社区和公众。
以百度为例。
其疫情地图产品提供新型冠状病毒肺炎疫情的实时大数据报告，包括疫情分布、疫情动态、迁徙地图、全国热搜、疫情实时播报等。
拼车查询服务实时更新信息时间基于公开披露的数据。
用户可以查询自己乘坐的飞机、火车、公交车等公共交通工具上是否有确诊病例。
智能识别（测温）产品 雷锋网注：图为智能识别（测温）产品概览。
智能识别（测温）产品基本可以实现多人同时非接触测温，并在体温异常时报警。
戴口罩时也可以使用。
实现人脸识别，数据上传云端并实时追踪。
其中，智能报警和数据管理是AI测温系统区别于传统测温系统的两大重要功能。
根据中国人工智能产业联盟AI人体测温系统评测结果，该产品在测温误差、最大测温距离、人脸抓拍精度等方面表现优异，充分利用自身优势，帮助疫情防控。
测温误差方面，参赛产品误差不超过0.25℃；在人脸抓拍能力方面，参赛产品的准确率主要保证在90%以上；在最大测温距离能力方面，由于参赛产品使用场景不同，各家公司的最大测温距离在2米至8米以内波动，基本保证了满足各自场景的需求。
2、人工智能应用发展分析从人工智能技术在本次疫情防控中的实际应用来看，以人工智能、大数据等为代表的新一代信息技术日益商业化、市场化。
导向化、大众化。
并且随着我国人工智能产业规模不断壮大、与实体经济融合不断深入，智能社会形态逐步显现，数字经济持续增长，正呈现蓬勃发展的良好势头。
从趋势看：一是人工智能产业迎来难得的新发展机遇。
疫情对于人工智能产业的发展既是挑战，也是机遇。
人工智能在医疗、教育、物流、社会综合管理等诸多领域凸显其特殊价值，在智能制造、无人配送、在线消费、医疗健康、在线办公、互联网等新兴产业呈现强劲增长。
服务机器人。
潜在的。
其次，人工智能在各行业的“赋能”作用日益显现。
无论是在疫情防控过程中，还是未来疫情结束后，全民复工复产，人工智能技术与新一代信息技术及各基础产业的融合，极大拓展了新的领域。
未来人工智能产业的发展空间。
三是人工智能应用对提升国家治理能力的作用逐步显现。
可以预见，未来，随着社会运行数据特征的不断积累，人工智能将进入经济政治决策、控制系统、模拟系统，推动传统社会治理向智慧社会治理转变，推动国家治理能力智能化。
分析发现，当前人工智能应用仍存在一些影响未来产业发展的薄弱环节，主要包括：一是数据积累不足。
数据是人工智能应用的重要基础。
在这场突如其来的疫情中，人工智能技术由于缺乏足够标记的行业数据，在检测病毒传播、溯源病毒等方面未能发挥应有的作用。
其次，产品鱼龙混杂，质量参差不齐。
尽管越来越多的企业在提供抗疫人工智能产品和服务，但由于开发周期短、技术实力和成本等原因，市场上各类型产品存在大量同质化、质量参差不齐等问题，缺乏相关的评价标准。
限制产品的功能和性能。
第三，智能化水平还有很大提升空间。
体温检测产品基于口罩的人脸识别能力，人脸识别领域的人脸追踪、全景拼接等功能尚未完善，可实现更智能的异常人员定位功能；医疗服务机器人大多处于路径规划、柔性控制、多功能等方面，模型信息精确感知与可视化、人机交互等核心技术尚未达到智能化水平；外呼机器人的对话水平尚未达到沟通自然流畅的水平，语义理解能力也有待提高。
四是基础技术积累不足。
相关企业人工智能基础理论和核心关键技术的积累与国外先进国家相比还比较薄弱。
核心算法、芯片和基础部件的掌握远远落后于国外，缺乏重大原创科技成果。
核心环节受制于人，不利于国内企业参与国际竞争。
他们随时可能被噎住，也给国民经济和国家安全造成长期隐忧。
三、建议 1、加大政策支持和引导。
建议政府尽快制定出台实施方案，进一步支持人工智能产业更好更快发展，探索完善相关机制制度改革创新。
具体措施包括：开辟特殊渠道、特殊政策，实现高新技术人才精准引进；推动人工智能成果转化、重大产品集成创新和示范应用；完善支持人工智能创新创业的孵化服务体系；通过财政支持、免税等优惠政策支持培养一批拥有核心技术的人工智能“独角兽”企业；设立人工智能产业发展应用专项资金或专项资金，重点支持人工智能基础理论和关键核心技术的研发和产业化。
2.加快人工智能新型基础设施建设。
网络基础设施、大数据基础设施、计算基础设施建设是支撑新一代人工智能广泛应用的基础设施体系，也是加强人工智能创新发展的条件支撑。
建议加快人工智能研发基地和开放创新平台建设，推动公共数据安全有序开放，强化人工智能研发创新基础条件。
通过人工智能新型基础设施建设加强行业落地，推动人工智能开放平台、行业大数据中心、典型应用场景深度融合。
3.加强人工智能核心技术研究。
建议产学研合作以关键技术为基础，以支撑应用解决方案的打造和深化为目标，瞄准人工智能算法、智能芯片、智能传感器等基础领域以及情感领域。
感知、认知智能等前沿领域，推进重点核心领域研究。
同时，要加大图像和语音识别、自动驾驶等场景的算法和芯片的研发，顺应产业平台化、开源化的发展趋势，以产业为主体打造我国自主可控的人工智能开源开放开发平台。
系统和生态。
4、积极培育人工智能新业态新模式。
建议人工智能企业以需求为导向，聚焦教育、医疗、养老、政务服务等迫切民生需求，加快人工智能创新应用，培育人工智能新业态、新模式。
面向医疗卫生、社会治理、公共安全等领域，突破人工智能产业发展瓶颈，加快人工智能新技术、新产品的应用、推广和产业化。
积极培育人工智能创新产品和服务，推动人工智能技术产业化，形成科技创新与产业应用相互促进的良好发展局面。
5.加快人工智能基础数据平台建设。
建议加快以企业为主体的人工智能基础数据平台建设，面向语音识别、视觉识别、自然语言处理、工业、医疗、金融、交通等行业。
优质人工智能培训资源库、标准测试数据集、云服务平台等人工智能基础数据平台，推动不同行业人工智能产业资源培训库相互共享，形成公共服务支撑体系，完善数据服务体系。
获取和轻松访问行业数据。
6.加快人工智能标准化体系建设。
标准化是推动人工智能产业发展的重要一环。
通过推进人工智能标准化体系建设，建立相应的评价评价指标，可以为人工智能产业发展提供科学有效的评价依据。
针对人工智能重点产品研发和行业应用需求，协同推进国家标准、行业标准和团体标准制定。
从基础术语、框架到平台，到关键技术、产品、服务和应用，制定人工智能技术标准和应用规范，开展人工智能产品和应用评价评价，提高人工智能产品和服务质量促进人工智能。
产业智能化高质量发展。
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