AI防疫進階的路線是怎樣的

史學家李約瑟很喜歡用自己的老本行——生物化學，來解讀宏大敘事的社會學問題，還為此引入了一個有趣的名詞——“滴定”（titration）。

所謂“滴定”，就是將試劑滴在溶液中，隨著中和的發生，通過指示劑的顏色變化來觀察該事物。而李約瑟眼中，不同文明的交流也是一個“滴定”的過程。

這是一個形象的比喻，來探尋不同文化之間的滲透和融合。從某種角度來說，“AI抗疫”這件事，也是一種“文明的滴定”：

一來，計算科學與現代醫療防控體系前所未有地緊密聯系在了一起。AI這組“試劑”，出現在抗疫過程的方方面面，顯露出整個社會的科技基本面；

另一方面，病毒本質上就是人類社會生活中的“背景雜音”，人類與之戰斗或許有階段性的尾聲，但永遠不會終止，這意味著科技與抗疫這件事，必須像“量子糾纏”一樣長久地捆綁在一起，直至產生“中和效應”。

那么，記錄并聆聽這段AI的抗疫史詩，就成了后來者求索的必經之路。

AI抗疫1.0中的“李約瑟難題”

既然提到了“滴定”，不妨就用它來回答一個“類李約瑟難題”：此前為什么沒有出現如此大規模的AI參與社會公共事務治理？

腦極體曾在《史上第一次大規模AI抗疫》一文中，解讀過AI抗擊疫情相結合的種種姿勢，從中不難看出幾個趨勢：

1.“參與感”的上探。

所謂上探，指的是AI已經擺脫了“錦上添花”的定位，開啟了從“工具人”到“智囊團”的轉變，在大型防疫工作中體現出了高屋建瓴的價值，這是技術在公共事務中第一次展現出了左右事態進程的“參與感”。

最明顯的表現就是，決定了治療進展的病毒篩查、藥物研發等工作，都在高性能計算的輔助下得以加速推進。醫療專家組與科技企業、超級算力的結合前所未有的加強。

騰訊、百度、阿里等企業也紛紛開放了自家的基礎算法以及億級計算資源，為抗擊疫情爭奪寶貴的時間。

比如百度免費開放的線性時間算法 LinearFold，結合世界上現有最快的 RNA 結構預測網站，就將此次新型冠狀病毒的全基因組二級結構預測從55分鐘縮短至27秒，提速120倍，節省了兩個數量級的等待時間。

2.普及度的下沉。

AI的價值提升并不僅僅表現在成為科研工作者手中的利劍，也能讓一線基層的防控人員從大量重復性勞動中解脫出來，實現效率升級。

就拿電話普查來說，這是一個極為簡單、同時又壓力山大的工作，數億人的排查工作難以靠現有外呼中心和志愿者來完成，依靠AI智能外呼來自動詢問和采集居民疫情信息，就起到了重要的輔助作用。

2月9日的央視《新聞聯播》中，百度免費開放的智能外呼平臺就因提升社區疫情防控效率而吸引了大眾的目光。

而類似的故事在“網格化”抗疫的各個端口隨處可見，無論是用智能體溫測試取代社區人員手里的體溫槍，還是AI識別人群口罩佩戴規范度，無不展現著AI正在以潤物無聲的方式向全社會的基底下沉。

3.認知度有待提升。

AI能力的快速鋪設，是否說明已經形成了較高的認知度呢？答案或許不盡人意。

可以看到，第一階段的AI抗疫主要是由BAT這樣的科技巨頭來引領的，這既讓AI賦能防疫工作有了較為完整的支撐，卻很難快速滲透給千行萬業的場景和需求中去，而后者顯然需要與眾多垂直開發者、醫療一線人員等合作，才能將AI的潛力最大程度釋放。

而許多產業人員對AI的能力、算法、作用并不熟悉，這就限制了AI在這場試煉中貢獻自己的力量。

總結AI抗疫1.0階段的收獲，我們發現，在這樣的大型公共事務治理中，人類社會已經迎來了一個新的選擇、一條新的道路。

如果說醫護人員是在用知識和生命在抵擋病魔前進的腳步，那么AI則是投身到建構和提升全社會防控效率的工作中去，孕育長久作戰的戰斗力。

抗疫2.0：AI都需要做好哪些準備

防疫戰的疾風暴雨已經小有平歇，沒有在這場廝殺中被病毒擊中的人，也即將投身到恢復生產的現實生活中去。

這背后則會面臨一系列盤根錯節、復雜長遠的現實問題——有序返工、復工復學、生產防控……這也標志著防疫工作進入了防止二次擴散、倒灌的2.0階段。

在這場長期的“軍備競賽”中，AI都需要做好哪些工作？

為了不紙上談兵，我們不妨以中國AI產業技術發展代表百度為錨點，來看一看AI想要在“防疫2.0”中加速，平臺企業都需要扮演好哪些角色？

1.技術的布道者。

在前一階段，我們看到了AI在核心區域的價值輸出，如何深化AI的賦能場景，發揮更大意義，就需要激活社會各界的AI開發者、研究者、使用者，來共同探尋抗疫需求中的特殊場景，實現AI的價值加乘。這就需要平臺化企業以開放的姿態向開發者賦能，共同利用AI來解決那些可深化的細分場景。

擁有國內最大AI開放生態的百度，就已經開啟了積極調動開發者的行動，上線了AI開發者‘戰疫’守護計劃，為疫情期間有需要的企業、機構和開發者，提供免費的技術服務和線上AI培訓課程。

前面提到的AI口罩識別模型，就是百度大腦的EasyDL定制化訓練和服務平臺相關工程師所開發的，而在2月12的直播課中，工作人員也帶領學員們詳細訓練了該模型。

同時，該模型也隨后在百度飛槳上免費開源，開發者和企業廠商得以快速搭建起個性化的監測方案。想必在未來的公共場所中，我們將有機會看到，利用AI高效檢測口罩是否佩戴正確，將成為保障通行效率、減少人群交叉感染風險的有利武器。

2.經濟的護旗手。

AI如何護航社會的有序“重啟”，面對諸多產業、各方需求，依靠幾大科技企業的親力親為顯然不太現實，如何快速實現AI能力的釋放，云服務就成為一個最佳的端口。

目前我們看到，百度智能云已經打造了多個AI產品和解決方案，來為各行各業的返工復產提供技術支撐。

比如為國家中小學網絡云平臺全面提供技術保障支持，助力中小學生“停課不停學”；百度Hi企業智能遠程辦公平臺也對外開放，通過高清語音電話、企業云盤加密傳輸、web視頻會議等遠程辦公協同功能，幫助企業快速恢復生產能力。

在勞動力密集的工廠，百度也借助云服務與合作伙伴共同創新，解決工人無法返廠的誤工難題。比如和微億智造聯合打造的智能自動化檢測設備——“表面缺陷視覺檢測設備”，1秒內對零部件6個面30多種缺陷進行準確的檢測，保障工廠能夠在人員不足的情況下順利開工。

除此之外，針對已經開工的實體企業，百度智能云也針對性地推出了降本增效的相關服務。

比如結合大數據、物聯網技術以及人工智能分析與預測算法實現電費優化，減少人員日常用能抄錄成本，通過合理用能來加快市場競爭力的回復。

總而言之，利用AI來保衛下一個防疫周期的經濟戰，已經迫在眉睫。

3.人類的防御者。

在防疫一線，我們看到了無人駕駛、機器人等在代替人工執行作業、防止交叉感染上，起到了重要的安全防護意義。

那么面對防疫2.0階段更大規模的人員流動、更高強度的作業壓力，無人化能否更進一步呢？

百度自動駕駛平臺Apollo就聯合合作伙伴，打響了機器作戰的第一槍。

在疫情期間，針對抗疫情場景的自動駕駛作業車企業，都可以免費獲得百度Apollo平臺提供的自動駕駛云服務矩陣支持。

比如百度Apollo生態合作伙伴智行車，就得以快速將無人清掃消毒車/無人配送車，部署到全國16個重點新冠患者收治醫院。

此外， Apollo還將對無人化設備的研發，提供一系列的軟件、服務、硬件、落地提供資金支持，讓走上工作崗位和街頭的人們多一分安心。

技術之槳與人文彼岸：論AI企業的基本修養

從疫情的殘酷底色中，我們也眼見了那些英雄人物與企業的勇氣和擔當。

一個值得思索的問題是，為什么百度能快速反應、扮演好這三種角色，在防疫戰和經濟戰中同時輸出自身的技術能力？它存在哪些值得挖掘的特質？

我想有三點是必不可少的：

1.技術信仰力。

在與百度人的接觸中，不難從各種細節感受到百度文化對科學家、技術專家的尊重，這使百度在AI的技術穹頂上得以代表中國AI產業的頂級實力。與此同時，百度也對開發者、用戶的需求保持敬畏，許多合作伙伴都曾告訴過我們，他們有了想法和需求之后，百度的技術人員都是快速行動、無私合作、隨時支持，這種海南百川、技術信仰的追求，使得百度得以聚集起眾多細分場景的垂直模型，因此也能夠以最快的速度抵達抗疫前線。

2.大數據積淀。

我們知道，要讓AI在基層實踐中發揮精準、高效的作用，除了模型性能之外，還需要利用相關數據集進行調校，才能保障可用性。

大數據的積淀與及時調用，就成為百度AI抗疫快速發揮作用的基本保障。

舉個例子，利用AI追蹤流行病學史，就需要調用交通、支付、旅行等方面的大數據進行分析，然后建立起傳染模型。

在抗疫過程中，百度地圖的遷徙大數據平臺就不斷升級，用戶可以直觀明了地掌握全國熱門路線、熱門目的地、熱門出發地。這與其時空大數據及分析技術的能力密不可分。

3.產業化愿景。

另一個百度AI抗疫的不同之處，則在于對眾多復雜場景的滿足與綜合。

一方面，這源于百度自身業務場景的多領域覆蓋，搜索、地圖、輸入法、翻譯、至無人駕駛、智能語音等等，這些業務都已處于百度AI技術的支撐下，也成為快速釋能給全社會的價值窗口；

同時，借助飛槳、Apollo、百度大腦等技術開放平臺，百度之外的行業用戶也能夠快速找到所需要的AI能力。

目前為止，百度大腦已經實現開放語音、語義、圖像、視頻、知識圖譜等多種AI能力，在硬件層面則通過全新的AI計算架構，提供百萬TOPS的強大算力。這也使得全社會完成了一次以百度為中心、軟硬件協同的“AI大爆炸”。

從案例級別的AI，到千行萬業真實觸發的產業智能化，百度已經帶領智能技術來到了新的產業周期中，這也促成了百度與其他科技公司壁壘分明的分野。

或許也可以解釋，為什么是此時、此刻、此景，AI得以與人類社會發生一次前所未有的“滴定”，并將影響長遠的未來。