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阿里云百度云戰“疫” 引爆AI生態三大應用

[摘要]人工智能技術落地應用涉及到算法、芯片、數據、應用場景等多種關鍵環節,因而構建AI生態圈和開放平臺,與行業伙伴一起推動AI應用場景落地,已經成為行業共識。

2月4日,工信部發布《充分發揮人工智能賦能效用 協力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》,提出盡快利用人工智能技術補齊疫情管控技術短板,快速推動產業生產與應用服務;優化AI算法和算力,助力病毒基因測序、疫苗/藥物研發、蛋白篩選等藥物研發攻關。

實際上,中國軟件網注意到,在這個倡議發出之前,各式“AI武器”就已經紛紛登場。從實驗室內的新藥疫苗研發,到醫院內臨床診斷,再到公眾場所的疫情防控,人工智能在這次全民戰“疫”中再一次走向火熱,落地場景呈現出爆發的態勢。

過去一年,人工智能市場逐步回歸理性,由最初的概念炒作向應用落地、行業融合方向演進。“場景化”與“落地”正成為當前AI產業的關鍵詞,豐富的場景落地日益成為AI企業的核心競爭力。

人工智能技術落地應用涉及到算法、芯片、數據、應用場景等多種關鍵環節,因而構建AI生態圈和開放平臺,與行業伙伴一起推動AI應用場景落地,已經成為行業共識。

中國軟件網發現,在此次戰“疫”中,阿里巴巴、百度、華為等科技巨頭正在發揮各自AI技術與開放平臺優勢,構筑了AI新生態,與行業伙伴一起引爆了三大人工智能新應用:AI輔助新藥開發、AI防疫設備、AI醫療設備。

01、與病毒賽跑 AI輔助新藥研發

通常來說,一款藥物的研發需要經過毒株分離、測序分析、靶點發現和驗證、化合物篩選、評估研究和動物實驗、制劑合成、臨床試驗以及上市等復雜的步驟。研發費用高、研發周期長、研發成功率低一直是壓在制藥企業身上的“三座大山”。

隨著中國疾控中心成功分離首株新型冠狀病毒毒種,接下來的疫苗研發和藥物篩選過程,需要進行大量的數據分析、大規模文獻篩選和科學超算工作。

這讓人工智能有了用武之地。依托獨特的計算芯片和計算架構,AI計算在病毒分析與疫苗開發中,可以大大縮短匹配周期,提高檢測效率。

1月29日,阿里云率先宣布,疫情期間向全球公共科研機構免費開放一切AI算力,支持病毒基因測序、新藥研發、蛋白篩選等工作,幫助科研機構縮短研發周期。

此前,阿里云就曾與基因公司聯合打破世界紀錄:僅用15分鐘,即可完成高精度的個人全基因組測序。而在過去,科學界普遍需要120個小時才能完成類似流程。

同時,全球健康藥物研發中心GHDDI與阿里云合作開發人工智能藥物研發和大數據平臺,針對SARS/MERS等冠狀病毒的歷史藥物研發進行數據挖掘與集成,開放相關臨床前和臨床數據資源,計算靶點和藥物分子性質,并跟進新型冠狀病毒最新科研動態,實時向科學界和公眾公布,為新型冠狀病毒科學研究提供重要數據支撐。

對于人工智能技術落地來說,最重要的是要有數據與場景支撐。阿里云正是通過向醫藥行業和合作伙伴開放AI技術與平臺,推動構建一個開放的AI生態,與最懂場景的行業伙伴合作,沉淀更多的行業數據,加速AI應用落地。

宣布免費開放一切AI算力后,阿里云很快就收到來自國內外數十家權威醫療科研院所的申請,包括浙江大學醫學院、GHDDI全球健康藥物研發中心、清華大學醫學院、北京大學醫學院等高校、機構都已經采用阿里云算力進行新冠病毒藥物研發。

不久前,浙江省疾病預防控制中心啟用了一套自動化的全基因組檢測分析平臺,由阿里巴巴達摩院醫療AI團隊、杰毅生物技術公司和浙江省疾病預防控制中心共同研發。

依托阿里云的強大算力與達摩院新算法,該平臺可對病毒樣本進行全基因組序列分析比對,能夠有效防止病毒變異產生的漏檢,并將原需數小時的全基因分析流程減少到半小時,大幅提高病例的確診速度和準確率。

構筑開放的AI生態,阿里的優勢在于已經擁有完整的人工智能布局,在AI芯片、AI云服務、AI算法、AI平臺、產業AI實現全線領先,即以“云+AI+IOT”的方式完成了技術生態的全面布局。

在算力和算法的加持下,阿里云正在將AI推向產業化,將人工智能廣泛應用于全產業場景,不僅僅是智慧醫療,還有城市大腦、視覺智能、語音識別、自動駕駛等。

02、AI催生疫情防控“新武器”

位于北京北五環外的清河火車站,是北京北部區域新的綜合交通樞紐,也是京張高鐵線上規模最大的一座車站,春節期間高峰期的日均客流量達到了3萬人次左右。同時,地鐵13號線也在此設有換乘站,人流相對比較集中。

然而,即使是疫情防控期,出站人員無需停留挨個進行體溫檢測,只要正常出站,系統就能通過紅外設備準確檢測出體溫,同時通過人臉識別系統準確對應到每一個人。這背后是百度大腦眾多AI抗疫產品之一——百度AI多人體溫快速檢測解決方案的落地。

這套AI測溫系統使用了基于人臉關鍵點檢測及圖像紅外溫度點陣溫度分析算法,可以在一定面積范圍內對人流區域多人額頭溫度進行快速篩選及預警,解決了佩戴口罩及帽子造成的面部識別特征較少的問題,方便對人流聚集處的快速篩選。

百度作為全球領先的人工智能平臺型科技巨頭,正在通過百度大腦AI開放平臺、飛槳產業級深度學習開源開放平臺等多個智能平臺以及各類開源框架和數據集等,向廣大開發者和企業用戶開放AI能力,構筑一個開放的AI生態,推動人工智能應用落地。

2月6日,百度發布“AI 開發者戰疫守護計劃”,正在進行疫情防控相關應用開發、或疫情期間有需要的企業、機構和開發者,都可以通過該計劃獲得免費的技術服務和線上 AI 培訓課程。

疫情期間,百度大腦AI開放平臺和飛槳深度學習平臺,將全面為進行疫情防控相關應用開發的企業、機構和開發者提供深度技術支持、免費算力資源、定向服務與對接通路等,幫助開發者更加快速、便捷地開發 AI 抗疫產品。

針對醫療、衛生、疾控等領域需求,百度大腦還推出了佩戴口罩識別、AI體溫檢測等多個專項AI 技術能力,且面向開發者免費開放。

目前,百度大腦AI開放平臺已為開發者開放240項 AI 技術能力,其中包括OCR 身份證識別能力、呼叫中心語音能力、新聞摘要、智能對話定制與服務平臺 UNIT等多種與防疫應用強相關的AI 技術能力,為開發者應對醫療、衛生、疾控等領域“戰疫”一線需求持續助力。

正是基于百度免費開放的OCR身份證智能識別技術,山東中拓為日照市嵐山區疾控中心先后推出了“疾控居家健康隨訪管理平臺”及“肺炎防控非接觸掃碼出入管理平臺”兩套系統,實現了快速采集并確認用戶身份信息,在提高登記及核驗效率的同時節省了人力,幫助社區完成居民逐個排查、快速摸清健康情況和流動情況,有效控制疫情蔓延。

從技術到產品,從產品解決方案,AI的真正大規模應用落地,靠的不是“單打獨斗”。深諳此道的百度從布局AI的第一天,就堅持開放戰略。

此次AI戰“疫”中,從百度發布“共度計劃2.0”,開放240項AI技術能力,到百度地圖等人工智能、大數據產品為疫情科學管理提供參考;從免費開放線性時間算法 LinearFold、免費智能外呼平臺、AI 多人體溫檢測方案陸續落地使用,到“AI 開發者戰疫守護計劃”的推出,我們可以看到,一個開放的生態正在為AI落地提供加速度。

03、AI加速CT影像診斷

目前,新冠肺炎疑似患者的快速、精準臨床診斷仍是一個挑戰。2月4日,國家衛健委下發的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案(試行第五版)》,已將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為新冠病毒臨床診斷標準。

與核酸檢查相比,CT影像檢查及時、準確、快捷,但由于患者肺內病灶多、變化快,短時間內需要多次復查、圖像多等情況,給醫師帶來巨大的工作量,加上可精準診斷、量化分析新冠肺炎的影像醫生緊缺,診斷效率難以大幅提升。

與時間賽跑,精準診斷迫在眉睫。華為云與華中科技大學、藍網科技等通力協作,研發并推出新型冠狀病毒肺炎AI輔助醫學影像量化分析服務。

這項服務技術基于華為云計算機視覺與醫學影像分析等AI技術,可全自動、快速、準確地為影像及臨床醫生提供CT量化結果,緩解可精準診斷新冠肺炎影像醫生緊缺的局面及隔離防控壓力,減輕醫生診斷工作負荷。

憑借華為自研Ascend(昇騰)系列AI芯片強大算力,AI輔助診斷服務可實現單病例量化結果秒級輸出,AI+醫生復核的總體效率是純人工量化評估速度的數十倍,可大幅提升診斷效率。

人工智能技術與醫療影像快速結合,實現應用場景落地,讓原本費時費力的CT影像診斷實現秒級輸出,這得益于華為云開放的AI生態。

為抗擊此次疫情,華為云聯合多家醫療行業伙伴,發起“醫療戰疫伙伴聯盟”,并孵化出針對疫情防控的核心解決方案,向醫院和疫情防控部門提供專業的防控、防護、監控、在線問診等服務。

疫情期間,研究機構可向華為云醫療智能體(EIHealth)申請免費使用AI研發平臺,用于病毒基因組研究、抗病毒藥物研發和抗疫醫療影像研究分析,加速抗疫藥物研發,加快疫情檢測速度。

前不久,華為云就已經聯合多家科研機構,使用超級計算能力和AI算法,篩選出5種可能對新型冠狀病毒有效的抗病毒藥物,為研究機構和制藥企業進一步藥物研發提供重要參考。

隨著各地陸續復工,產業聚集、流動人口集中地區的疫情防控壓力巨大。南京市棲霞區作為市內重要產業、主要高校的聚集地之一,流動人口帶來的巨量人員信息核查、安全登記和提醒,對管理部門來說是一個不小的挑戰。

這時候,AI技術派上了用場。華為云聯合生態伙伴一知智能,為全國各地政府機關、學校、企業等免費提供“智能語音疫情回訪系統”。南京市公安局棲霞分局部署該系統后,通過語音機器人以民警設定的對話內容(如回南京時間等)對轄區暫住人員開展電話核查和提示,大大提升了效率、減輕了基層工作壓力。目前,這套系統也同時在上海市的幼兒園內落地使用。

在此次疫情期間,華為云AI推出近300萬次API免費調用計劃,包括文字識別、圖引勤、語音語義、內容審核等,助力企業共抗疫情。

開放生態一直是華為AI的關鍵戰略之一。2019年,華為發布AI合作伙伴俱樂部計劃,截至去年底,超過50家伙伴加入AI合作伙伴俱樂部計劃,包括Emotech、一知智能、小視、NTTData、閱面等領先AI企業。

在這樣一個開放的生態下,華為與伙伴在深度學習、語音識別、數據挖掘分析、BI、圖像音頻視頻數據標注等領域創新發展,加速推動AI技術在醫療、零售、園區、教育、金融科技等行業的落地。

04、技術+生態 誰將引領AI未來?

對人工智能來說,2020年伊始的這場全民戰“疫”,更像是一次技術落地的“大練兵”,而背后更是巨頭們在生態建設上的博弈。

目前來看,在AI的布局上,阿里、百度、華為都非常注重核心技術研發與平臺生態建設,“兩條腿”快跑加速自身AI技術與各行業場景融合。

不過,中國軟件網認為,阿里在AI技術與生態布局上更具優勢。阿里云在全球云計算市場一直位居前三位,在國內更是絕對老大,這賦予其在AI上云能力上的底氣。眾所周知,數據是人工智能算法的“燃料”,是推動人工智能商業化的基礎支撐,云計算所積累的海量數據資產,為AI的算法和數據建模提供了豐富的數據資源,持續提升AI深度學習的效率。

況且從技術生態上講,阿里巴巴已經在平臺、芯片、算法、引擎框架、云服務、產業等多個領域攻入AI市場,以“云+AI+IOT”的方式,完成了深入云、管、邊、端的全鏈路布局。

在AI與產業深度結合上,阿里也有先天優勢。一直以來,電商、零售和金融是阿里的傳統核心業務,就拿零售場景來說,AI智能化已滲透到各個環節,比如提供精準的用戶標簽畫像,精準推薦、智能客服、智能金融等服務。

同時,中國軟件網認為,在未來的AI技術與生態比拼上,華為給阿里、百度帶來競爭壓力將會越來越大。

為什么這么說呢?華為在今年1月對組織架構進行新一輪調整,將Cloud&AI升至華為第四大BG??梢钥闯?,華為已經將AI視為未來云上競爭的關鍵,這個巨頭正在加速歸隊,而且實力不容小覷,從全棧方案涉及的芯片、框架、工具、平臺,到全場景需要覆蓋的云、邊、端等應用場景,華為都有實際的產品方案和案例,這與阿里的全鏈路布局有一拼。更重要的是在生態建設上,華為一直主張“平臺+AI+生態”,通過端、管、云建立的開放平臺,與生態合作伙伴一起,賦能各行各業數字化轉型。

百度在AI技術層面算是國內頂尖,但在未來的AI技術+生態的綜合實力比拼中,阿里與華為更具優勢。況且,巨頭可以利用雄厚資本,通過投資并購等方式,打破AI技術的壁壘。

此外,中國軟件網還觀察到,同樣是巨頭的騰訊在本次AI戰“疫”中,似乎更為低調。從目前公開的信息來看,騰訊AI在疫情期間的落地應用上并無太多亮點,而且也沒有向外界展示更多的核心技術。就拿騰訊針對社區疫情防控推出的“社區電子出入證+人臉識別門禁+無接觸自動體溫測量”一站式社區通行方案來說,其與推出相同場景應用的阿里、百度、商湯科技、曠視科技相比,并沒有創新的優勢。

就AI未來的發展趨勢而言,誰構建了更完整的AI生態,誰就更有機會獲得數據和技術上的優勢,以及獲得與自百行百業融合的資源優勢。AI賽道大小巨頭云集,時刻在上演超越與被超越的大戲,未來誰主沉浮,我們拭目以待。




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