华理师说张艳辉：疫情之后，人工智能将大有可为

突如其来的新型肺炎疫情快速向全国蔓延扩散，全国人民在政府统一指导下抗击疫情正在取得显著成效。就在我们每天焦心地关注疫情数据的同时，早在2009年，谷歌公司的工程师就已经设计了一套流感预测系统。根据该模型，如果在某一个区域某一个时间段，有大量的有关流感的搜索指令，就有很大可能性存在对应的流感人群，相关部门就值得发布流感预警信息。回到当下，我们了解到，为了防止病毒的进一步传染，美国首例新型肺炎病患在治疗过程中是身处隔离室内，由机器人进行治疗。机器人装备有摄像头、麦克风和听诊器，医生坐在病人的房间窗户外操作机器人。

尽管可以预计，疫情之后在线办公、网络教育等会快速发展，但是，以上两则信息预示着在商业模式不断更迭的背后，人工智能技术将不断渗透到产业价值链的各环节。以大数据、云计算等为基础的智能制造将成为我国未来产业变革的重要驱动力。由此，引发了以下几点思考：

1.疫情将催生

以人工智能为核心的医疗应用新场景

ai+医疗在逐步解决医疗行业各大痛点的同时，创造了医疗产业链的新模式。美国首例新冠肺炎的医治采取了智能机器人提供诊断和服务的举措，减低了医护人员感染的风险。这种对突发救援事件的指挥和决策，将在人工智能领域创造新的市场需求和产业增长点。基于5g通信的远程医疗融合了在多种模式下的小设备无线通信技术及高速移动通信技术，将实现远程外科手术的操作、无线远程会诊、患者监护和实时随访等。可以断定，疫情之后，传统医疗相关企业将会不断引入人工智能人才与技术，为方案提供商带来了新的应用场景和商业机会。

2.数据的分散化与非结构化

制约了人工智能的产业融合能力

尽管谷歌公司的流感预测系统在2012年流感爆发中失效了，其预测结果比实际情况几乎夸大了一倍，引发了业界对于“大数据傲慢”的声讨，但大数据、云计算等必定是人工智能技术的基础。目前，人工智能技术最先在消费终端、售后服务等环节得以运用，深入到医疗应用领域，由于数据的分散化与非结构化，仍处于“弱人工智能”阶段。我国医疗数据分散在不同医院和机构，80%的医疗数据都是非结构化数据，远远超出传统的计算和处理能力。需要依赖强大的知识储备和处理分析能力进行判断和诊疗，深度利用率不高。同时，大数据有其复杂的收集分析过程，难免会出现失准的情况，这与医疗行业对失误的“零容忍”相矛盾。这些都将制约人工智能对实体经济的渗透。

3.加快人工智能与实体经济深度融合

形成新的经济增长点

这次突发的新冠疫情除了对医疗行业提出新的需求，还会激发其它行业对人工智能技术的应用。抗击疫情过程中医疗物资的短缺，会促进生产相关医疗物资和医疗器械的制造企业更加注重推进柔性自动化生产线的应用，构建智能工厂，减少对人工的依赖，并着力提升物流供应链的智能化，提升供应链的抗风险能力。在病毒疫情等意外事件发生时，需要推进基于工业互联网的远程智能服务，对设备的运行状态监控进行故障预警等。在这次疫情中，武汉市一家电商推出的智能机器人顺利将医疗物资送到武汉第九医院。可以断定，疫情过后，人工智能技术的应用领域将不断拓展。目前，联想武汉产业基地已经开始赋能面向未来的智能制造。当然，这有赖于数据采集的规范化、标准化，个人隐私的保护，应用模式的创新等。总之，人工智能与实体经济深度融合，将在疫情之后能为新的经济增长点。

张艳辉博士

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