編輯/張佳、白峰

　　來源：新智元（ID:AI_era）

　　【新智元導讀】新冠病毒已進入全球傳播階段，在這個沒有硝煙的戰場上，AI 沖到了第一線。近日，一段“成都警察佩戴黑科技頭盔篩查體溫”的視頻刷爆網絡。從測量體溫到檢測病毒、從醫院消毒到治療患者，人工智能正在以人類無法比擬的效率和我們一起“抗疫”。

　　新冠病毒已進入全球傳播階段，截止發稿，中國累計確診已超 80000 例，國外累計確診已超 14000 例，形勢嚴峻。

　　作為一種首次在全球范圍內傳播的新型疾病，尚不清楚新冠疫情將如何影響我們的生活和工作方式，但目前看來，人工智能可能有助于對抗這種病毒及其經濟影響。

　　從測量體溫到檢測病毒，從醫院消毒到治療患者，AI 正在以人類無法比擬的效率和我們一起“抗疫”。

　　“黑科技”頭盔亮相成都街頭，兩分鐘篩查上百人體溫

　　在體溫檢測方面，AI 正在做著不可思議的事情。

　　3 月 2 日，成都春熙路街頭，頭戴智能頭盔的工作人員正為市民排查體溫。

　　智能頭盔通過固定在頭盔上的紅外攝像頭，毫秒級反應捕捉視線范圍內市民的體溫。頭盔內有一塊虛擬現實顯示屏，人們的體溫就會呈現在佩戴者眼前。

　　這個智能頭盔可完成對前方 5 米范圍內所有目標人員的掃描，若發現體溫超過 37.3 度，頭盔立刻聲光報警。

　　有了這個黑科技頭盔，上百人隊伍可以在不到 2 分鐘時間就完成發熱人員篩查和記錄，而且可以在安全距離內無接觸自動記錄被檢測人員信息，保護工作人員、提升效率。

　　此外，該頭盔還可實現智能交互、人臉識別、證件識別、指戰交互等功能，網友紛紛感慨：成都已經進入科幻電影時代了！

　　不過也有一些網友擔心，這樣的話放屁會不會被看到呢？

　　有一位網友比較擔心工作人員的眼睛，并希望技術升級，換機器人來完成這份工作：

　　還有一位網友表示疑惑：額溫測量到底準不準？會不會因所處環境而發生偏差？

　　AI 測溫普遍使用配備有熱傳感器的相機，新加坡一家醫院和公共衛生機構也在用 AI 來檢測人們的體溫。

　　百度也開發的一種人工智能系統，使用紅外傳感器和人工智能來預測人們的溫度。

　　該方法結合了計算機視覺和紅外技術，在 0.5 攝氏度的范圍內，每分鐘檢測 200 人的額頭溫度。由于發燒是新冠肺炎的征兆，如果檢測到一個人的體溫高于 37.3 攝氏度，系統就會發出警報。

　　上個月，深圳 MicroMultiCopter 在一份聲明中說，它已經在中國各個城市部署了 100 多架無人機。這種無人機不僅能感溫，還能噴灑消毒劑和在公共場所巡邏。

　　消毒機器人登場！實現 99.9999% 病毒殺滅效果

　　丹麥公司 UVD Robots 于 2 月 19 日表示，已與 Sunay Healthcare Supply 達成了在中國分銷機器人的協議。UVD 的機器人可以在醫院內四處走動，通過紫外線為房間消毒。

　　中國也有類似的消毒機器人，并且已經被多家醫院使用。這個機器人集成超干霧化過氧化氫、紫外線消毒、等離子空氣過濾等消毒方式，可以滿足疫情需要，做好環境物表、流動空氣的六個對數以上的殺滅效果。（詳見：抗擊肺炎中國消毒機器人登場！實現 99.9999% 病毒殺滅效果）

　　XAG 機器人還在廣州部署噴灑消毒劑的機器人和無人機。

　　加州大學伯克利分校機器人實驗室主任和 DexNet 創造者 Ken Goldberg 預測，如果冠狀病毒成為大流行病，則可能出現更多的機器人在更多環境中運作。

　　但并非每個推出的機器人的公司都是贏家。

　　初創公司 Promobot 推出的商業服務機器人就被吐槽了。機器人沒有搭載生物測量或溫度分析傳感器，它只是在篩選中問四個問題，比如“你咳嗽嗎？”，而且還需要人們觸摸屏幕來注冊回答，當下使用實體觸摸屏似乎不是一個很好的選擇。

　　AI 驅動算法成功預警武漢肺炎

　　其實，AI 在預防流行病爆發上也在發揮作用，加拿大的一個名叫 BlueDot 的健康監測就通過 AI 驅動的算法，在 12 月 31 日就早早向其客戶發出了疫情的消息。

　　BlueDot 是為應對 SARS 疫情而成立的。它使用自然語言處理（NLP）來瀏覽數十萬個來源的文本，以搜索有關人類或動物健康的新聞和公共聲明，從而向其客戶發出提前警告。

　　與美國國防部和情報機構合作的 Metabiota 公司則是估計疾病傳播的風險。它的預測基于疾病癥狀、死亡率和治療的有效性等因素。

　　深度學習已用于冠狀病毒檢測

　　世衛組織中國代表團上個月發布了一份 40 頁的報告，介紹了中國 COVID-19 的應對措施，其中提到中國如何利用大數據和人工智能作為應對該疾病的一部分。用例包括 AI 用于接觸者追蹤以監測疾病的傳播和“優先人群的管理”。

　　WHO 報告地址：

　　https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf

　　學者、研究人員和健康專家也開始在自己的工作中使用人工智能。周日，來自武漢大學人民醫院、武漢恩德安赫爾醫療技術公司和中國地質大學的研究人員分享了深度學習的研究成果，他們聲稱檢測 COVID-19 的準確率為 95%。該模型通過對 51 名經實驗室確診的 COVID-19 肺炎患者的 CT 掃描圖像和 45,000 多張匿名 CT 掃描圖像訓練而成。

　　深度學習模型的表現可與專業放射科醫生相媲美，并提高了放射科醫生的臨床檢測效率。“它具有很大的潛力，可以減輕一線放射科醫生的壓力，改善早期診斷、隔離和治療，從而有助于控制這種流行病，”在 medrxiv. org 上發表的一篇關于這種模型的預印文章中這樣寫道。(預印意味著它還沒有經過同行評審。)

　　研究人員說，該模型可以將 CT 掃描的確診時間縮短 65%。其他地方也在進行類似的實驗，來自 Infervision 的機器學習模型訓練了成千上萬的 CT 掃描圖像，目前正在用于武漢中南醫院冠狀病毒的檢測。

　　AI 預測重癥 COVID-19 患者生存率的研究

　　在另一篇預印文章中提到，根據同濟醫院的臨床數據，一個新的系統能夠以超過 90% 的準確率預測存活率。

　　這項工作是由來自人工智能和自動化學院的研究人員，以及來自中國華中科技大學的相關部門完成的。

　　科學家們估計，冠狀病毒的存活率今天可以從 300 多個實驗室或臨床結果中得出，但他們的方法只考慮與乳酸脫氫酶(LDH)、淋巴細胞和高敏感性 C 反應蛋白(hsCRP)有關的結果。

　　上個月，與中國政府合作的研究人員在 arXiv 上發表了另一篇題為“用于冠狀病毒篩查的深度學習”的論文。該模型使用多種 CNN 模型對 CT 圖像數據集進行分類，并計算 COVID-19 的感染概率。在初步結果中，他們聲稱該模型能夠以 86.7% 的準確率預測 COVID-19、甲型流感病毒性肺炎和健康病例之間的差異。

　　深度學習模型由武漢三家醫院的流感患者、 COVID-19 患者和健康人的 CT 掃描訓練而成，其中包括 110 例 COVID-19 患者的 219 張圖像。

　　由于疫情傳播得如此之快，那些在第一線的人們需要工具來幫助他們識別并以同樣快的速度治療受感染的人們，但同時也要保證準確性。坊間有很多人工智能驅動的解決方案已經不足為奇，而且幾乎可以肯定的是，更多來自公共和私營部門的解決方案即將到來。

　　參考鏈接：

　　https://venturebeat.com/2020/03/03/how-people-are-using-ai-to-detect-and-fight-the-coronavirus/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI“黑头盔”亮相成都，警察街头2分钟筛查上百人体温的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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