那些看不見(jiàn)的“抗疫戰士們”| 聯(lián)想創(chuàng )投未來(lái)午餐會(huì )，硬科技“真香”

聯(lián)想創(chuàng )投“未來(lái)午餐會(huì )”對話(huà)欄目正式云上開(kāi)播!

7月6日，聯(lián)想創(chuàng )投“未來(lái)午餐會(huì )”對話(huà)欄目正式云上開(kāi)播！聚焦最前沿的技術(shù)與最酷的產(chǎn)業(yè)應用，第一期邀請到了中奧科技創(chuàng )始人鄭申俊，曠視總裁付英波，視見(jiàn)科技聯(lián)合創(chuàng )始人、COO兼CMO肖翔，香港科技大學(xué)智能自動(dòng)駕駛技術(shù)中心主任、一清創(chuàng )新創(chuàng )始人劉明，與聯(lián)想創(chuàng )投執行董事、CMO陳蜀杰共同對話(huà)，揭秘人工智能、大數據等技術(shù)如何在疫情中協(xié)助防控、體溫篩查、診斷與配送，成為我們背后 “隱形的守護者”。

健康碼背后的安全網(wǎng)：中奧科技數字化抗疫

隨著(zhù)總體疫情防控形勢逐漸好轉，國內小伙伴逐漸恢復到往日喧鬧的生活中，這背后“科技抗疫”的力量功不可沒(méi)。在疫情爆發(fā)初級階段，由于事發(fā)突然，又正值春運，人員基數大、流動(dòng)性激增、出行數據分散都成為了抗擊疫情的巨大挑戰。

長(cháng)期服務(wù)于公安、政法、公共安全和政務(wù)的中奧科技，利用其自身政務(wù)AI的運營(yíng)服務(wù)能力，從疫情初期就聯(lián)合多地職能部門(mén)，協(xié)助做好防疫工作。“最初是公安部門(mén)讓我們分析來(lái)自疫區的流動(dòng)人員軌跡，比如從武漢、從湖北最近到杭州的都有哪些人，他們都分布在什么地方，后來(lái)我們覺(jué)得，僅僅有這些數據還不夠，我們就聯(lián)合了醫療、衛健部門(mén)，除了分析出這些人分布在什么地方之外，還可以查看出他們是否有去醫院就醫，是否有去過(guò)發(fā)熱門(mén)診等。”中奧科技創(chuàng )始人鄭申俊說(shuō)：“后來(lái)我們開(kāi)始搭建整體的AI大數據防控系統提供給城市管理者、社區工作者等，幫助防疫人員第一時(shí)間識別風(fēng)險，采取防控措施。”

隨著(zhù)疫情防控形勢的逐漸好轉以及復工復產(chǎn)需求的日益迫切，防疫和人員流動(dòng)需求要平衡進(jìn)行，做好不同風(fēng)險級別地區的人員識別成為了新一階段的目標，中奧科技為百姓生活、企業(yè)復工復產(chǎn)提供健康碼的計算服務(wù)，整合多行業(yè)多省數據服務(wù)浙江、杭州，并與其他合作伙伴一起，把杭州的經(jīng)驗推廣到了其他省份的二三十個(gè)城市，鄭申俊透露，北京的“健康碼”的使用，中奧科技也貢獻了一份力量。

對于疫情和防控需求成功的快速反應，離不開(kāi)背后強大的技術(shù)支持，鄭申俊介紹到，中奧科技自有平臺（大數據平臺）+三個(gè)中臺（數據中臺、智能中臺和業(yè)務(wù)中臺）在防疫的過(guò)程中發(fā)揮了非常大的作用，其中，數據中臺解決的是數據的采集、匯聚、治理和服務(wù)的問(wèn)題，智能中臺實(shí)現了數據處理、計算的服務(wù)方式，業(yè)務(wù)中臺應對疫情防控的業(yè)務(wù)需求，通過(guò)業(yè)務(wù)系統的建設實(shí)現其生命周期，包括功能、數據類(lèi)型、工具算法、角色權限的控制、可視化要求等。中奧科技針對防疫需求做出快速定制，兩天完成了領(lǐng)導人駕駛艙的建設、四天完成了健康碼的基礎計算、五天完成了疫情防控系統的開(kāi)發(fā)。在平臺和中臺相關(guān)的合作方面，中奧科技與聯(lián)想同步進(jìn)行著(zhù)深入合作。

隨著(zhù)數據智能技術(shù)不斷應用于政務(wù)、警務(wù)等領(lǐng)域，政府行政效率將會(huì )得到提高，民生服務(wù)也會(huì )更加便利，交通、警務(wù)、醫院、教育等領(lǐng)域部門(mén)之間有望實(shí)現零距離接觸，由“最多跑一次”到“一次不用跑”的轉變可期。除了G20峰會(huì )智慧安防、城市數據大腦等經(jīng)典案例外，鄭申俊還介紹到，目前浙江正在打造智慧超級高速，為無(wú)人駕駛提供人車(chē)協(xié)同和車(chē)路協(xié)同的解決方案，希望在數字經(jīng)濟的快速發(fā)展中，從多領(lǐng)域著(zhù)手，中奧科技也將繼續以AI、大數據等新技術(shù)為人們的生活保駕護航。

隱形的翅膀：曠視AI測溫

疫情爆發(fā)后，體溫篩檢成為疫情監測的主要手段。隨著(zhù)企業(yè)復工復產(chǎn)后，人員集中性流動(dòng)給防疫測溫工作帶來(lái)更大挑戰，而近距離測溫會(huì )增加檢測人員的感染風(fēng)險，緊要關(guān)頭，AI測溫設備如何幫助解決了燃眉之急？

“在疫情剛開(kāi)始爆發(fā)的時(shí)候，我們就在迅速思考這樣一個(gè)問(wèn)題：人工智能能為抗疫一線(xiàn)的醫務(wù)人員和社區工作者提供哪些技術(shù)力量。”曠視的技術(shù)團隊在春節前后不到10天內，針對汽車(chē)站、火車(chē)站、機場(chǎng)、地鐵站等高通量場(chǎng)景，迅速開(kāi)發(fā)出一套“人體識別+人像識別+紅外/可見(jiàn)光雙傳感”的技術(shù)方案”，支持大于3米的非接觸遠程測溫，測溫精度偏差控制在±0.3度之內，并于2月份迅速用于武漢、北京等城市。曠視總裁付英波表示，目前曠視各類(lèi)AI智能測溫產(chǎn)品已經(jīng)在北京百余家超市、部分三甲醫院、南京某高校等場(chǎng)景，以及東南亞、歐洲等國家和地區上線(xiàn)，助力全球抗疫。

當你在過(guò)地鐵安檢，去機場(chǎng)或者高鐵，會(huì )發(fā)現測溫不需要做任何停留，戴著(zhù)口罩和口罩，精準度幾乎不受影響。付英波表示，曠視對于人群體溫篩查的產(chǎn)品和方案之所以能夠在多個(gè)疫情高風(fēng)險地區迅速投入使用，本質(zhì)上是因為曠視有一套自研的新一代AI生產(chǎn)力平臺Brain++與其核心深度學(xué)習框架天元，可以依據不同的場(chǎng)景需求，以最快時(shí)間做出精準的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，除了人臉識別技術(shù)，曠視也會(huì )基于ReID做人形識別。付英波舉了個(gè)例子說(shuō)，比如一個(gè)人帶了口罩，只露出了額頭的測繪區域，曠視的AI系統則對檢測算法模型進(jìn)行了專(zhuān)項優(yōu)化，通過(guò)人臉關(guān)鍵點(diǎn)識別來(lái)縮小測溫范圍，將測溫區域精準聚焦在額頭，故在戴著(zhù)口罩的情況下，也能精準識別額頭區域，從而實(shí)現精準測溫，保障人流密集場(chǎng)景的安全高效通行。正是因為有著(zhù)這樣的底層技術(shù)支持，保證了曠視的AI技術(shù)和產(chǎn)品能夠在一些細分場(chǎng)景實(shí)現快速落地。

隨著(zhù)中國數字經(jīng)濟的不斷發(fā)展，與國家新基建的建設速度不斷加快，中國已經(jīng)到了數字化轉型的下半場(chǎng)，付英波說(shuō)，如果說(shuō)上半場(chǎng)還是在通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)做流程線(xiàn)上化，那么下半場(chǎng)我們要建設起推動(dòng)整個(gè)城市和生產(chǎn)力提升的底層系統，比如一個(gè)能夠感知城市運行狀態(tài)的城市操作系統，一方面能夠為管理者提供更好的管理視角和管理維度，另一方面也能夠讓人們的生活更加智能化。

此外，付英波認為還需要從傳統產(chǎn)業(yè)端進(jìn)行考慮，用AI賦能工業(yè)制造、智能制造、物流等場(chǎng)景和領(lǐng)域，“它們是構成整個(gè)中國經(jīng)濟最主要實(shí)體，我們也需要思考如何能夠用我們的AI生產(chǎn)力平臺Brain++和深度學(xué)習框架天元，幫助它們更好的實(shí)現智能化和數字化轉型，助力實(shí)體經(jīng)濟發(fā)展。曠視堅信算法能夠創(chuàng )造極大價(jià)值，并堅持為追求降本增效和極致體驗的行業(yè)用戶(hù)提供簡(jiǎn)單又富有成效的AI產(chǎn)品和解決方案，為城市的管理者、B端企業(yè)和C端用戶(hù)提供更加智能的科技體驗，切實(shí)提高生活質(zhì)量。

時(shí)間就是生命：視見(jiàn)科技新冠肺炎影像輔助智能篩查

疫情期間，影像檢查在防控診斷新冠病毒肺炎中起到重要作用。受限于基層醫院的醫療裝備和醫療水平，影像檢查在多個(gè)地區成為了病情檢測的首選方法。隨著(zhù)各類(lèi)醫學(xué)圖像數據爆炸性增加，日益增長(cháng)的圖像數據給醫生閱片帶來(lái)極大的挑戰和壓力。因此，如何快速得出影像檢查結果、高效診療疑似患者成為需要盡快解決的難題。

視見(jiàn)科技聯(lián)合創(chuàng )始人、COO兼CMO肖翔在直播間表示，早在疫情之前，視見(jiàn)科技就專(zhuān)注于放射影像相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)，主要聚焦在胸部CT和胸部DR兩種影像模態(tài)。其中，CT影像負責判斷包括肺結核、早期肺癌和骨折在內的病種診斷；胸部DR產(chǎn)品能夠準確覆蓋19種病征，通過(guò)AI自動(dòng)判斷病癥部位與結果，并為醫生提供輔助診斷建議，大力提高診療效率。

據肖翔透露，今年1月份，視見(jiàn)科技就收到來(lái)自院方對影像輔助病例篩查的需求。“接到院方需求后，我們在春節前就討論了針對新冠疫情的智能篩查技術(shù)路徑，并決定立項”。春節期間，視見(jiàn)科技完成了初步算法的開(kāi)發(fā)并陸續積累新冠肺炎患者的數據，為春節后的產(chǎn)品數據訓練做足準備。僅僅幾天時(shí)間，針對新冠疫情的智能篩查產(chǎn)品正式發(fā)布，并在深圳市新冠定點(diǎn)醫院上線(xiàn)。經(jīng)過(guò)兩周的數據測試，智能篩查產(chǎn)品的正式版本完成上線(xiàn)，并陸續在深圳、廣州、廈門(mén)、成都、山東等多地醫院完成部署，CT和DR的影像篩查日處理量高達3000人次，相當于醫生人工閱片的30倍，協(xié)助醫護工作者快速辨別病癥，顯著(zhù)提高出片速度，緩解了資源不足、需求量巨大的狀況。

對于影像學(xué)輔助篩查的積極作用，肖翔表示，基于目前國內醫生缺口高達十萬(wàn)人的現狀，AI智能輔助篩查以更快速的方式落實(shí)分級診療。除胸部CT和胸部DR外，視見(jiàn)科技的核磁類(lèi)、病理類(lèi)產(chǎn)品都在很大程度上緩解了醫療資源分布不平均的難題。一方面，AI輔助篩查顯著(zhù)提高了診療效率，輔助醫生快速診斷患者病癥。

另一方面，影像科醫生需要通過(guò)長(cháng)時(shí)間大量案例的閱片訓練，才能更精準判斷病情。在這次突發(fā)的疫情中，知識傳遞是存在滯后性的，武漢的醫生對于肺片的判斷已經(jīng)非常熟練了，但其他地區的醫生還不一定。影像學(xué)AI產(chǎn)品通過(guò)大量的數據累積以及自身不斷強化學(xué)習，為短時(shí)間接觸真實(shí)病病例不多的醫生提供輔助，能彌補人與人之間知識傳遞的不足。有效避免了浪費延長(cháng)診療時(shí)間，這也是AI篩查產(chǎn)品更加突出的作用之一。

隨著(zhù)影像學(xué)輔助篩查的快速發(fā)展，我們的生活會(huì )有哪些改變？肖翔認為，我們國家的影像市場(chǎng)每年增速保持在30%左右，而放射醫生數量的年增長(cháng)率僅有4%，再加上我國醫療發(fā)展水平的不平衡，導致誤診漏診的情況。未來(lái)，AI智能篩查產(chǎn)品將以提升結果準確性為目標，同時(shí)繼續豐富擴大診斷病種，部分成熟病種有望在2至3年內在市場(chǎng)得到普遍應用。此外，AI醫生有可能成為重復性勞動(dòng)密集型病癥的主要“讀”片手段，醫療云平臺甚至能夠直接為C端患者提供個(gè)人化治療方案，有效緩解就診需求巨大、醫療資源有限和影像學(xué)多環(huán)節嚴格診療間的矛盾。

科技抗疫：一清創(chuàng )新低速無(wú)人駕駛物流車(chē)

如果說(shuō)醫生是疫情中逆行的英雄，同樣也有一群“人”不顧安危、不知疲倦，為疫情一線(xiàn)的醫生和工作人員提供支持，運送必要物資，他們就是疫區“特別的勇士”——一清創(chuàng )新無(wú)人駕駛物流車(chē)。

香港科技大學(xué)智能自動(dòng)駕駛技術(shù)中心主任、一清創(chuàng )新創(chuàng )始人劉明表示，在疫情期間，有直接為疫情本身服務(wù)的無(wú)人車(chē)，比如解決末端配送和消毒消殺的無(wú)人車(chē)，也有消防、新零售、載人接駁等從其他方面降低人與人接觸的無(wú)人車(chē)，并在直播間為大家線(xiàn)上展示了一清創(chuàng )新無(wú)人車(chē)在末端配送、消防運輸、消毒噴灑、生活休閑等不同領(lǐng)域的應用，已在深圳、蘇州、山東等多地部署，此外，在一些城市尤其是產(chǎn)業(yè)園區，都可以看到無(wú)人車(chē)往返運輸生鮮瓜果、快遞外賣(mài)、醫療器材和工業(yè)物資，實(shí)現了疫情防控期間的安全“無(wú)接觸”配送。

關(guān)于無(wú)人車(chē)在技術(shù)上如何實(shí)現“一路暢通”的問(wèn)題，劉明表示，這是一個(gè)由感知到?jīng)Q策，最后到控制的過(guò)程。感知就是解決無(wú)人車(chē)所在位置、周?chē)h(huán)境的問(wèn)題，在三維場(chǎng)景中，做出顏色和關(guān)鍵物體的識別標記，最后形成一個(gè)高精度地圖，無(wú)人車(chē)利用這樣一個(gè)高精度地圖，作為認識世界和表達世界的其中一種方法。在感知的基礎上，無(wú)人車(chē)制定一些決策，比如車(chē)身前方有另一臺車(chē)或者是雨天的情況，就需要調整車(chē)體速度。第三部分，就是將決策的路徑，放在無(wú)人車(chē)的實(shí)體上執行，這部分被稱(chēng)為控制。這三個(gè)層面共同形成一個(gè)無(wú)人車(chē)的系統。

除此之外，一套無(wú)人車(chē)的系統背后需要有傳感器、低功耗算力等支持，還要對無(wú)人車(chē)制造工藝、供應鏈等方面多角度考量處理。劉明表示，總體來(lái)說(shuō)，無(wú)人車(chē)是一個(gè)比較龐大的系統工程，要讓一臺車(chē)運行起來(lái)，至少需要上千個(gè)不同的模組，甚至是不同的算法、模塊之間的相互配合。另外在仿真環(huán)境里面，我們也可以去仿真不同的道路、天氣和季節情況，得出大量的訓練結果，在真實(shí)的車(chē)體上做一些遷移。

對于“未來(lái)無(wú)人車(chē)還將在哪些場(chǎng)景大顯身手”的問(wèn)題。劉明表示，我們把無(wú)人車(chē)的應用拆分成載人和載物、高速和低速這四類(lèi)，交叉后共有四種場(chǎng)景，高速載人，高速載物，低速載人，低速載物。如果是載人相關(guān)場(chǎng)景，需要重點(diǎn)考慮車(chē)上人員的安全、車(chē)體周?chē)h(huán)境，相比于載人場(chǎng)景，載物場(chǎng)景因為其運載物品的價(jià)值比較明確，未來(lái)會(huì )更快實(shí)現應用。

劉明認為，“任何一個(gè)新技術(shù)的應用都會(huì )涉及到經(jīng)濟成本和社會(huì )成本的計算。經(jīng)濟成本主要是衡量性?xún)r(jià)比，比如一臺無(wú)人車(chē)應用，在五年內可能會(huì )節省40%-60%的成本，帶來(lái)實(shí)際回報；另外一點(diǎn)，當人們接受和習慣路上開(kāi)始越來(lái)越多出現無(wú)人車(chē)，不會(huì )覺(jué)得新奇或者不安全，社會(huì )成本就降低了。當經(jīng)濟成本更低，社會(huì )可接受的門(mén)檻也變低，無(wú)人車(chē)會(huì )迎來(lái)比較大規模的爆發(fā)。”

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