如何在一分鐘時間內，主動給轄區900多名居民打電話？受時間約束，人工很難完成這項工作，但在今年新冠肺炎疫情的防疫戰中，由科大訊飛研發的助理電話機器人出色地完成了這項艱巨任務。
「您好，近期新冠肺炎疫情嚴重，請儘量不要外出，如需外出請合理佩戴口罩，使用肥皂和清水洗手……」在緊張的疫情攻防戰中，北京、湖北武漢、安徽合肥、吉林長春等多個省市的居民，短時間內均接到了類似電話，根據特定語音提示，居民可通過手機，對健康隨訪、疾病篩查和健康宣教等工作進行配合，使疫情防控覆蓋到更廣的人群。
助理電話機器人僅用1小時就可將疫情情況通知到15萬居民，每天電話呼叫可覆蓋近200萬人次，簡訊通知發送500萬條以上，並對通話內容進行記錄和反饋，自動生成統計報表。
目前，疫情防控仍然處在關鍵時期，企業逐步復工復產，人工智慧作為新一代信息技術的代表之一，「提升效率」「降低難度」「加強創新」等諸多特點在疫情防控、復工復產方面得到了體現。
縮短診斷時間人工智慧奮戰在一線
在疫情爆發期間，眾多人工智慧企業積極投身一線抗疫，利用人工智慧優勢進行醫療輔助診斷、影像分析、導醫導診等，幫助一線醫生節約時間，為打贏疫情阻擊戰搶奪寶貴的時間。在消毒、送餐、配藥、遠程診斷等工作中，一大批智能機器人在減輕一線醫護人員工作強度、減少交叉感染中發揮了重要作用。
如何節約診斷時間，一直是各大醫院關注的焦點。醫生對新冠肺炎病情程度分級呈主觀差異性，而採用傳統手工勾畫病變區域的定量評估方法，耗時長、效率低，臨床推廣難度較大。輕症患者需要1到2個小時，重症患者3到5小時不等。
記者通過採訪了解到，武漢大學人民醫院防疫一線的醫生身邊，已經出現了一位特殊的「新成員」，它可以實現疾病前中後期的全流程輔助診斷，採用創新的人工智慧全肺定量分析技術，提升診斷的速度和精度，幫助醫生快速檢出、定量檢測、療效評價。這就是上海市公共衛生臨床中心和依圖醫療合作開發的新型冠狀病毒性肺炎智能影像評價系統，可以應對新冠肺炎肺內多發散在病變、病變過程中呈現此消彼長等特點，幫助醫生準確定量分析。
1個病例拍1次CT就會產生300到400張片子，而湖北當地單家醫院每天的疑似患者CT檢查量可達150例。工作任務量大的同時還要保證對這種全新疾病診斷的準確性，使得很多一線醫生處於高壓和疲勞狀態。為了以最快的速度緩解前線醫生的壓力，商湯科技研發出肺部AI智能分析產品，以雲服務的模式接入到醫學影像閱片平台，通過遠程的方式快速馳援十餘家前線醫院及多地醫院和醫療機構，為醫生提供AI輔助分析。
「請大家戴好口罩，注意個人衛生，不要前往人流密集場所，身體若有不適請及時就醫……」5G通信技術的可移動式醫用測溫巡邏機器人在浙江大學醫學院附屬第一醫院城站分院正式應用，憑藉機器人搭載的高清視頻，可以無死角觀察現場，以紅外方式在距離人體10米範圍進行精密測溫。對於體溫超過預警值或沒有規範佩戴口罩的人員，機器人會現場通過音頻播報發出溫度告警和提醒信息。
智能監控優化生產助推企業復工復產
除湖北外，國內很多地區新增確診病例數已陸續實現多天「零增長」。國內企業復工復產正在有條不紊地進行，員工陸續回到工作崗位，如何在正確防護的前提下，對員工進行快速體溫監測，成為員工復工的第一道門檻。
企業最初採取的一些解決方案，是用熱成像攝像機對員工溫度進行測量。但規模較大的企業，員工數量多，人群通行密度大，甚至在長期工作後，熱成像攝像機會產生較大的誤差，無法達到界別37.3℃的防控初步篩選疑似患者的標準。一些傳感器解析度較低的熱成像攝像機，還無法拍攝距離較遠的畫面，行人佩戴口罩、眼鏡和帽子，以及有劉海遮擋額頭時，都會對測溫帶來一定程度的干擾。
熱成像攝像機的這些不穩定性，通過AI技術得以提升。據了解，商湯科技AI智能測溫篩查終端可以滿足7×24小時的工作時長，通過AI算法，在脫離黑體的情況下，將熱成像測溫技術精度控制在±0.3℃；在有黑體的情況下，能夠把精度優化到接近±0.1℃，更好地支持體溫篩查，輔助疫情防控工作。「現階段，針對劉海、眼鏡、帽子、口罩等的干擾，AI技術基本上都能夠排除。人工智慧技術能夠在將來更多地應用於疫情的精準防控，並為公共衛生事件的應急管理作出更多貢獻。」商湯科技副總裁閆俊傑告訴記者。
另一方面，保障員工高效通勤流動是企業復工復產的當務之急。如何將網際網路數據、城市治理數據、公安交警數據、城市交通數據等多源數據進行統計和分析是保證員工通勤的前提。科大訊飛依託人工智慧技術推出「城市超腦」平台，匯聚了30多億條城市數據，能夠幫助指定城市快速匯集該城市的車輛數據，並智能篩查出風險車輛，為城市戰疫提供有效防護。
除了體溫檢測、保障員工通勤外，在實際生產管理中，人工智慧更是大有用武之地。
「面對復工復產過程中用人需求大、生產效率低等痛點問題，企業通過廣泛運用智能語音、機器學習、專家系統等人工智慧技術，降低用人需求，提高生產效率。」賽迪智庫信息化與軟體產業研究所工業網際網路研究室副主任宋穎昌在接受《中國電子報》記者採訪時表示。
記者了解到，通過運用人工智慧設備，加速「機器換人」，有利於提高企業效率、減少潛在傳染風險。通過機器學習建立產品生產健康模型，有助於企業優化生產參數，開展預測性維護，迅速提高產能，彌補落後工期。例如，杭州中策建立工業智能大腦，通過定位關鍵環節、優化生產工藝，使輪胎生產的平均合格率提高了3%~5%，助推有效產能迅速提升。
「在這場『戰爭』中，我們看到人工智慧正在發揮顯性價值。人工智慧已從概念階段進入規模化應用階段，我們在越來越多的領域看到人工智慧的成功應用案例。新型基礎設施的建設也正在大大加快人工智慧應用落地的速度。企業應在保持核心技術突破的同時，加速推動技術成果產業化落地，腳踏實地地發展。」科大訊飛高級副總裁趙志偉對記者說。