復盤疫情防控中的數據智能應用：順勢而為，化危為機
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近日，2019年底開始爆發的新冠肺炎疫情在2020年3月已經演變成全球性疫情，但在國內基本得到控制。復盤疫情從潛伏到擴散到爆發再到消退期的歷程，IDC調整了2020年第一季度、半年度以及全年的人工智能市場規模預測，并總結了本次疫情防控中的人工智能、大數據全景應用，以及典型廠商的舉措，以期與行業參與者共同探討疫情過后，如何利用這些數據智能實踐建設智能產業，并為應對未來的重大突發公共事件應急管理提供參考。
本文引用地址：http://www.104case.com/article/202003/411227.htm疫情影響AI：先下探再反彈
新冠肺炎疫情對于市場的影響主要體現在：無法進行現場交流，無法進行 POC 測試，不是所有開發工作都可以“遠程辦公”的方式進行等等。受此影響，部分企業將采取削減或推遲采購預算等舉措，當然也有一些應用由于需求緊迫的原因會加速采購。綜合考慮各行業所受到的影響，以及不同規模的人工智能企業將受到的市場活動影響，IDC中國下調2020年全年的人工智能市場規模增長率，預計為27.9%。同時也下調2020年中國大數據市場規模增長率至15.1%。
在疫情影響下，人工智能應用場景的側重點也將有所轉變。疫情爆發前，IDC認為2020年有望加速商用及推廣的應用場景主要在政府的安防、城市大腦、制造業的工業質檢、零售業的商品識別、行業智能客服等方面。疫情爆發后，應用場景側重點將向疫情防控相關場景傾斜，如醫療行業的AI輔助影像診斷、AI加快藥物研發及篩選、醫藥知識圖譜，政府行業的智能語音機器人，商用無人車、機器人等。
疫情發展到今天，毋庸置疑已經對很多行業造成了前所未有的影響，但同時也為不少企業帶來了機會。
AI助力疫情防控應用全景
在本次疫情發生后，社會各界力量迅速行動，將AI能力、大數據追蹤判斷能力、機器人服務應用到疫情防控的各個環節?？梢哉f這些數字化技術、數據智能的應用在疫情防控方面展現了顯著的價值。
IDC將疫情防控簡單分成四道防線：
1）公共衛生防線
2）醫療診治防線
3）重要場所防線
4）社區治理防線
并追蹤了各道防線上的人工智能、大數據應用場景。
企業助力疫情防控實踐
基于疫情聯防聯控、群防群控的需求，疫情發生后，一方面工信部、中關村管委會快速發起用于支撐疫情防控的科技產品征集，另一方面科技公司也主動積極參與到抗疫行動中。IDC從人工智能、數據智能的角度出發，整理了主流應用場景，并將其對應到上文中提到的公共衛生應急事件下AI應用全景圖。
疫情初期，阿里巴巴率先成立10億元醫療物資供給專項基金，充分發揮數字經濟生態的商業和技術力量，聯合全球物流業、醫療物資業以及品牌餐飲企業等保障疫區物資需求。在科技方面，阿里云開放算力支持浙江疾控中心進行病毒基因組診斷，推出新的算法助力肺部影像診斷，推出健康碼、智能疫情機器人等助力聯防聯控。
百度積極主動投入大量的人力和資源，支出數億基金支持抗疫。疫情擴散后，及時了解相關信息是百姓的剛需所在，也是緩解民眾恐慌情緒的重要方式；結合地圖進行疫情研判、制定防控決策也是疫情防控指揮部門的重要手段。百度地圖從公眾需求的角度出發，快速實時更新疫情防控信息，并且充分利用人工智能技術加速新功能新服務的上線，以為公眾提供便捷的查詢工具。當然，疫情期間推出新功能也反哺了百度地圖、百度APP，帶來了明顯的流量提升。在百度AI方面，百度研究院率先開放LinearFold算法并以網頁方式開放RNA測序服務器，也開放了智能外呼平臺助力社區信息摸排，百度小度則推出電梯語音控制方案，百度健康也緊急招募醫師資源提供線上問診咨詢服務。疫情期間，百度充分發揮信息平臺作用，結合AI能力為防控四道防線提供了有力支撐。
主流的計算機視覺廠商如海康威視、商湯科技、云從科技、澎思科技等等都迅速投入力量研發紅外體溫檢測方案以及戴口罩場景的人臉識別身份核驗方案。以澎思科技為例，依托人臉識別設備產品基礎，迅速集成紅外測溫模塊，上線采用“云邊端協同架構”的測溫方案，助力企業復工復產。
經上所述，數字經濟正在進入以人工智能為核心驅動力的“智能經濟”的新階段。人工智能驅動下的智能經濟在人機交互方式、IT基礎設施、傳統行業新業態等方面帶來的影響在本次疫情中已經得到體現。智能外呼進行信息摸排、對話式機器人執行互聯網問診咨詢、智能對話方式操作電梯、無人車送餐、AI算力加速開發…… 從數據基礎設施的角度，疫情緊急狀態也促進了不同機構間的數據共享，數據共享的成果用于疫情防控策略上也初見成效。疫情過后，更需考慮在今后的公共應急事件中，該如何推動各部門間的數據共享。也應考慮從國家層面統籌數據要素資源，尤其是涉及到個人隱私的數據，以備應急事件中的調度使用。在精確、高度聯通的數據體系的基礎上，實現各環節的智能化、自動化，以人工智能驅動產業發展將是必然趨勢。當然，技術支撐固然重要，相關人員的執行力是最重要的基本保障。
IDC中國助理研究總監盧言霞認為：“人工智能、大數據驅動的行業變革在本次疫情中得到了充分體現，也初見成效，當然此次事件也暴露出了智能化發展的一些瓶頸。疫情過后，國家層面需要考慮如何持續促進不同機構間數據共享，統籌數據資源；技術提供商需要考慮如何確保疫情期間獲得的新客戶成為持續的客戶，如何綜合疫情實踐做好長期的AI產品規劃，同時要避免進入疫情中AI應用的紅海市場，并且提升自動化部署能力。”
IDC中國助理研究總監盧言霞認為：“人工智能、大數據驅動的行業變革在本次疫情中得到了充分體現，也初見成效，當然此次事件也暴露出了智能化發展的一些瓶頸。疫情過后，國家層面需要考慮如何持續促進不同機構間數據共享，統籌數據資源；技術提供商需要考慮如何確保疫情期間獲得的新客戶成為持續的客戶，如何綜合疫情實踐做好長期的AI產品規劃，同時要避免進入疫情中AI應用的紅海市場，并且提升自動化部署能力?！?/p>
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