經(jīng)過近兩個月的全國各地嚴(yán)密防控、勠力奮戰(zhàn),這場牽動人心的疫情終于得到了有效控制。在這場戰(zhàn)“疫”中,AI、大數(shù)據(jù)、云計算等科技力量,正不斷被應(yīng)用各種生活場景,為扼制疫情蔓延和復(fù)工復(fù)產(chǎn)發(fā)揮了積極作用。
尤其,在這場疫情中,AI技術(shù)在各個領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用正釋放出更大的潛力。在2020年以前,AI泡沫破裂的言論不絕于耳,而在這場疫情中,我們看到泡沫破裂的或許只是公司,而不是技術(shù)。“殺不死我的終將使我強大”,AI經(jīng)此一役,愈來愈成熟。
從科普、問診到診斷,AI“瘋狂輸出”
在這場沒有硝煙的戰(zhàn)場里,AI技術(shù)作為醫(yī)療“輔助武器”一直在與疫情賽跑。以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都在將自身的AI技術(shù)應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的各個場景,從健康科普、在線問診到病情診斷,AI技術(shù)成為提高看病效率的關(guān)鍵“武器”。
據(jù)悉,疫情期間,百度搜索流量增長率超過30%,醫(yī)療方面的搜索問詢量更是同比增長35%。從百度搜索數(shù)據(jù)能夠側(cè)面反映出,醫(yī)學(xué)科普需求巨大。用戶在百度搜索“流感”“新冠狀病毒肺炎”等詞條時,跟疾病相關(guān)的內(nèi)容會通過文字、視頻、長圖、問答等形式非常醒目的展現(xiàn)出來,用戶可以快速獲取更可靠的健康知識。
而這些內(nèi)容的變化源于百度對百度百科醫(yī)學(xué)內(nèi)容升級,百度聯(lián)合業(yè)內(nèi)領(lǐng)軍專家、頂級科普機構(gòu)對多種常見病進行編審,以百度AI技術(shù)為依托智能化生產(chǎn)內(nèi)容,極大提升科普內(nèi)容與網(wǎng)民需求的匹配度。
除此之外,因很多醫(yī)院科室停診,只留發(fā)熱門診,導(dǎo)致一些慢性病、常見病患者無法得到及時醫(yī)治,BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛推出免費醫(yī)療咨詢平臺,僅百度健康‘問醫(yī)生’單日咨詢量就超過85萬。
這些醫(yī)療咨詢平臺作為線下問診的補充,通過遠(yuǎn)程義診方式解決患者疑問,為線下醫(yī)療機構(gòu)分流一些壓力,避免出現(xiàn)交叉感染的情況。從在線科普到在線問診,不僅避免了用戶產(chǎn)生恐慌情緒,同時還幫助用戶提高保健意識。
在這次疫情中,AI技術(shù)對病情診斷也發(fā)揮了重大作用。從助力核酸檢測盒開發(fā)到CT診斷,AI技術(shù)都成為了破局利器。阿里巴巴和騰訊紛紛將AI技術(shù)作用到CT診斷技術(shù),針對新冠疑似案例 CT 影像做出快速判讀,大幅壓縮確診時間,減輕抗疫前線影像科醫(yī)生的工作量。
疫情之下,有了AI技術(shù)的助力,不僅提高了科普、在線問診、病情診斷的效率,也幫助互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療打破“叫好不叫座”的尷尬局面,讓更多受眾認(rèn)可,并且在一定程度上消除了就醫(yī)不平等的局面 。
正如Eric Topol博士在《深度醫(yī)學(xué)》一書中所表示:看病貴、看病難,醫(yī)療問題成為了貧富分化問題的一個表現(xiàn),而人工智能具有改善醫(yī)療問題的潛力和希望。
加速場景落地,才能取得AI時代制高點
自人工智能發(fā)展以來,不少科技巨頭紛紛向AI轉(zhuǎn)型,傳統(tǒng)企業(yè)也紛紛利用AI技術(shù)來推動業(yè)務(wù)向智能化轉(zhuǎn)型升級,疫情之下,BAT、京東、華為等科技互聯(lián)網(wǎng)巨頭反應(yīng)迅速,除了在醫(yī)學(xué)科普、在線問診、病情診斷等醫(yī)療方面能看到他們AI技術(shù)的身影,在助力工業(yè)生產(chǎn)、科學(xué)研究、民生服務(wù)等方面,也加速場景落地,搶占AI時代制高點。
阿里巴巴方面:阿里巴巴上線“健康碼”并推廣至全國各地;向全球公共科研機構(gòu)免費開放一切AI算力,以加速新冠肺炎新藥和疫苗開發(fā);與多地合作搭建“數(shù)字防疫系統(tǒng)”。
騰訊方面:騰訊云AI團隊打造文字識別OCR產(chǎn)品,為國內(nèi)眾多地區(qū)進行無接觸化社區(qū)防疫管控;騰訊云OCR產(chǎn)品利用其準(zhǔn)確快速的文字識別技術(shù)解決遠(yuǎn)程教育中師生互動不便等痛點,例如教育機構(gòu)可以利用騰訊云OCR產(chǎn)品實現(xiàn)遠(yuǎn)程“拍照判分”。
百度方面:免費開放百度大腦240項AI技術(shù),助力開發(fā)者、合作伙伴快速開發(fā)產(chǎn)品,支援戰(zhàn)疫一線;提供人工智能技術(shù)支持,配套億級計算資源,助力疾控機構(gòu)、科研院所等研究單位進行研發(fā)提速;
京東方面:建立“京東疫情防控技術(shù)支持體系”,協(xié)助政府搭建“高危人群疫情態(tài)勢感知系統(tǒng)”;建立“疫后中小企業(yè)幫扶平臺”,上線疫情問詢機器人和智能外呼機器人等智能防疫產(chǎn)品,為一線抗疫工作者和普通用戶提供及時有效的服務(wù)。
一場疫情,加速了AI和城市生活的融合。而在這場融合中,看到巨頭們“見縫插針”式的將AI應(yīng)用到與人們息息相關(guān)的相關(guān)場景,“跑馬圈地”形勢加劇。
從目前發(fā)展形勢來看,人工智能似乎只屬于科技巨頭們的人工智能,而距離普惠技術(shù)仍然有一段距離。
科技巨頭經(jīng)過移動互聯(lián)網(wǎng)時代的沉淀,擁有用戶豐富的數(shù)據(jù),了解用戶的需求,當(dāng)重大突發(fā)事件來臨時,利用數(shù)據(jù)進行正確的決策與預(yù)測,發(fā)揮出現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最大價值,進而推動人工智能進入全新階段。雖然老牌科技巨頭都在發(fā)力,但并不意味著創(chuàng)新企業(yè)沒有機會。
大浪淘沙,AI企業(yè)或面臨加速洗牌
AI技術(shù)隨著計算能力的提升、應(yīng)用場景的拓寬,迎來了最好的發(fā)展時期。尤其在這場疫情的催化下,一些AI企業(yè)的發(fā)展進入快車道,而一些AI企業(yè)或?qū)⒚媾R加速洗牌。
AI企業(yè)發(fā)展要靠“內(nèi)外兼修”。“內(nèi)修”則是企業(yè)要在某個垂直人工智能領(lǐng)域技術(shù)走的靠前 ;“外修”,則是獲得政策支持、人才供給,擁有驗證新模式、新技術(shù)的應(yīng)用場景等。當(dāng)前正處于AI大規(guī)模應(yīng)用爆發(fā)的拐點之際,能否獲得驗證新模式、新技術(shù)的應(yīng)用場景對企業(yè)來說彌足珍貴。
自疫情爆發(fā)以來,BAT等科技巨頭紛紛與地方政府、國家科研機構(gòu)合作“搶占先機”,其中以百度為例,免費向各基因檢測機構(gòu)、防疫中心及全世界科學(xué)研究中心免費開放線性時間算法 LinearFold 以及世界上現(xiàn)有最快的 RNA 結(jié)構(gòu)預(yù)測網(wǎng)站。
在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)中,與醫(yī)療領(lǐng)域相關(guān)的AI應(yīng)用在時間驗證時需要“慢工出細(xì)活”,百度通過開放的形式供全世界科學(xué)家使用,可以盡快對IT基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法對市場的適合度等各方面進行驗證,以此來為醫(yī)療智能化提供助力與推動。
目前,國家已經(jīng)對北京、上海、杭州、合肥等多個城市建設(shè)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū),在這些試驗區(qū),大多都政策強支持、人才供給“給力”、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)良好。同時,因為政策導(dǎo)向,AI股權(quán)投資也會更注重人工智能與產(chǎn)業(yè)的融合。
國內(nèi)的AI企業(yè)分類主要為三大層面:基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。應(yīng)用層占比超過七成,而中小AI企業(yè)也多以應(yīng)用層為主,強人工智能時代還未到來,對于應(yīng)用型中小AI企業(yè)來說,選擇應(yīng)用場景多元、基礎(chǔ)設(shè)施健全、教科資源豐富的試驗區(qū)發(fā)展,更能“事半功倍”。否則,對于那些基礎(chǔ)研究薄弱、沒有應(yīng)用場景、商業(yè)變現(xiàn)途徑不明確的AI企業(yè)來說,勢必會被加速淘汰。
而在這場疫情中,凡是將AI技術(shù)持續(xù)大規(guī)模應(yīng)用并通過防疫戰(zhàn)考驗的企業(yè),勢必能在中國產(chǎn)業(yè)智能化進程中成為更關(guān)鍵的力量。
《連線》雜志前主編凱文·凱利曾經(jīng)表示:“最偉大的產(chǎn)品到現(xiàn)在還沒有發(fā)明出來,現(xiàn)在開始一點也不晚,而現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)生的事情根本就什么都不算。”
對于正在跑步入場的中小科技公司來說,現(xiàn)在并不晚,機遇與風(fēng)險并存。想要成為人工智能的獨角獸,能做的就是提供能夠融入各個產(chǎn)業(yè)的新產(chǎn)品和服務(wù)。
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