當前，全國上下都在進行抗擊防控新型冠狀病毒感染的肺炎疫情中。工信部于2月4日發布《充分發揮人工智能賦能效用協力抗擊新型冠狀病毒的肺炎疫情倡議書》，提出加大科研攻關力度，盡快利用人工智能技術補齊疫情管控的技術短板，快速推動產業生產與應用服務。各大企業響應號召，為疫情的控制及市場的發展，做出了更多的準備及行動。

云計算加強研發算力

云計算的加持使2020年初冷淡的市場，迸發出了新的發展方向。阿里巴巴、騰訊等科技巨頭利用云計算的強項，積極為疫情防控作出貢獻。阿里云宣布疫情期間向公共科研機構免費開放病毒疫苗喝新藥研發所需的一切AI算力。浙江上線自動化的全基因組檢測分析平臺，由浙江省疾病預防控制中心、阿里達摩院醫療AI團隊和杰毅生物技術公司共同研發，大幅提高確診速度和準確率，將原來需數小時的疑似病例基因分析流程縮短至半小時。此外，這一平臺還能檢測可能存在的病毒變異情況，為后續疫苗與藥物研發提供支撐。

依托云計算能力，騰訊云構建了統一標準和數據共享的數據治理體系政務云平臺，使得“國家政務服務平臺”微信小程序的“新型肺炎疫情防控專題”迅速上線，及時提供包括實時動態、預防、自查及提供就醫指引等一系列服務。此外，騰訊云也表示為新冠肺炎的藥物篩選等工作提供免費的云超算。

大數據技術深挖病毒接觸者

近日，全國多地公安機關頻頻通報患者因刻意隱瞞行程史、接觸史及發病史甚至拒絕隔離、外出傳播病原體而被立案調查的案例。據統計，目前已有近20起類似案例。如何能夠更好防止接觸者故意隱瞞，實現接觸人員準確無誤判斷與隔離已成為當務之急。

眾所周知，與流行傳染病患者密切接觸的人，自身被感染的風險更高，并且有可能進一步傳染他人。因此，追蹤并觀察這些密切接觸者有助于這些高危人群第一時間得到護理和治療，并防止病毒進一步擴展，這也是流行病控制的關鍵。

從數據本質上看，接觸者識別本質上是尋找和感染者時間、空間上有重疊的人群。當前，通過基站數據、支付數據、出行數據、城市公共安全視頻監控系統等可以建立大數據融合平臺，通過數據融合與深度挖掘進一步實現人員的追蹤。

目前，安防行業中已經建立針對目標人員的出行軌跡進行精確篩查，分析其歷史軌跡。可以借此針對疫情防控，對接當地的確診病例、疑似病例人員名單，政府、公安等相關部門在保護個人隱私的情況下，分析、篩選人員的出行歷史軌跡，篩查到訪區域，從而對這些區域進行重點觀察和消毒處理。

另外通過對接確診病例、疑似病例名單關系圖譜分析，在保護個人隱私的情況下，挖掘其接觸的人員信息，篩查病例同行人員、潛在發病人員，從而對密切接觸人群進行重點觀察和隔離預防，對防止疫情擴散將大有幫助。

AI打造無接觸廣告營銷

根據疫情的發展情況，春節假期返工返學時間一再推遲，進入2月中旬大多數人依然配合號召在家隔離辦公或學習，這種情況下，廣告人即使為廣告主產出更好的內容，也容易淹沒在疫情信息的洪流之中，觸達率、點擊率、目標轉化自然都大不如從前。戶外廣告受到沖擊，那么品牌自然要將戶外廣告的營銷投入，轉移到線上營銷層面，比如視頻營銷、直播營銷、朋友圈廣告、app廣告等。

各品牌正在緊鑼密鼓的制定針對性的營銷方案，國內各大AI營銷企業也相應這一舉措，為品牌方和廣告主制定疫情下的解決方案。如極鏈科技推出的“視聯網”模式，觀眾在這一模式中，用外部已有的用戶大數據和行為心理學對視頻觀眾的心態和行為進行預測，挑選出被認為能引起觀眾共鳴的場景。進而集中人力和數據讓計算機學會識別這些場景，并在全網視頻中找出此類場景中，推送與之相關的應用服務。例如，針對視頻中的團隊聚餐事件，可以分為提出聚餐、進入餐廳、點菜、吃的熱火朝天和結賬等五個場景。通過數據分析和常識判斷，吃的熱火朝天的場景能引起人們對吃的情感共鳴，這時候就可以集中資源讓計算機學會識別“吃的熱火朝天”場景，進而在此類場景中大規模自動化地推送與吃相關的應用服務。

對于視頻AI企業來說，與其追求大而全的全案式運作，盲目打造爆款大量曝光，不如化繁為簡。 按照品牌定位和營銷需求，利用AI技術提升商品轉化率及消費體驗，降低客戶的支出成本。

小結：在特殊時期，多家企業根據自身的技術優勢推出了一系列的

措施，經歷了年初市場的冷淡和疫情的恐慌，AI無論是對個人、對企業、還是對國家，都提供了大量的支持。相信這場疫情后，AI技術的在各個領域內都將會釋放出更大的潛力。