各位朋友們、同學(xué)們，大家晚上好。今天在特殊的時(shí)期，首先向所有戰(zhàn)斗在一線的醫(yī)護(hù)人員致敬，希望我們能在很快時(shí)間共渡難關(guān)。

人工智能在各行各業(yè)被廣泛應(yīng)用

今天我?guī)淼脑掝}是“AI助力抗疫”。人工智能是第四次工業(yè)革命核心驅(qū)動(dòng)力量，人工智能技術(shù)其實(shí)已經(jīng)在各行各業(yè)廣泛地開始應(yīng)用起來。新技術(shù)的使命是要為人類服務(wù)的，在這一次新冠病毒帶來的這場(chǎng)疫情抗疫過程中，我們看到大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)也帶來了很多作用。在抗擊一線，有很多人工智能和大數(shù)據(jù)所帶來的新產(chǎn)品和解決方案確實(shí)也發(fā)揮了很多作用。

疫情分析——大數(shù)據(jù)技術(shù)在疫情分析管理中起到重要作用

首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)在疫情分析的管理中，起到了重要作用。通過數(shù)據(jù)分析的能力，我們能夠了解到整個(gè)疫情的發(fā)展態(tài)勢(shì)，追蹤人群流動(dòng)情況，能夠?qū)τ嘘P(guān)機(jī)構(gòu)從大數(shù)據(jù)分析角度給予輔助決策的幫助。在很多大規(guī)模重復(fù)性有接觸風(fēng)險(xiǎn)的場(chǎng)景下，篩查工作是必不可少的。AI測(cè)溫可以提供免接觸的測(cè)溫能力，在人群密集的情況下，能夠追蹤人群當(dāng)中是否有體溫超過了安全線的人；智能語音對(duì)話系統(tǒng)，也在代替我們的社區(qū)人員進(jìn)行大量的尋訪和隨訪工作，大幅提升了我們?cè)谂挪楣ぷ髦械男?；醫(yī)學(xué)科研方面，AI也在為病毒檢測(cè)、藥物研發(fā)等領(lǐng)域提供著新的工具，帶來效率的提升。我今天的分享會(huì)圍繞這三方面展開。

    首先，我們看看大數(shù)據(jù)技術(shù)在支持疫情科學(xué)防控方面的作用。從群體分析的角度來說，傳統(tǒng)的流行病分析預(yù)測(cè)當(dāng)中，會(huì)采用很多的病例數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析，比如說確診的、疑似的，或者是密切接觸的，人群流動(dòng)和接觸是帶來疫情變化非常重要的因素。通過百度地圖上的時(shí)空大數(shù)據(jù)，分析和預(yù)測(cè)疫區(qū)人員的流動(dòng)趨勢(shì)，能夠識(shí)別出重點(diǎn)城市和區(qū)域。我們通過對(duì)人群的整體性流動(dòng)分析技術(shù)，能夠知道，比如說在武漢和湖北，在春節(jié)前向外流出的人群走勢(shì)，流向了哪些重點(diǎn)城市和區(qū)域，進(jìn)而向相關(guān)機(jī)構(gòu)提供決策的輔助幫助，能夠去分析未來一段時(shí)間內(nèi)疫情的發(fā)展態(tài)勢(shì)，能夠開展相應(yīng)的管控措施，以及儲(chǔ)備相應(yīng)的醫(yī)療物資。

    對(duì)于個(gè)體來說，在這次整個(gè)抗疫過程中，風(fēng)險(xiǎn)人員的識(shí)別是非常重要的。因?yàn)檫@次病情傳播力非常強(qiáng)，潛伏期非常長(zhǎng)，在傳統(tǒng)方法當(dāng)中，會(huì)進(jìn)行當(dāng)面的、面對(duì)面的訪談去了解人員的流動(dòng)情況，而實(shí)際上這樣的方法有三個(gè)缺點(diǎn)；首先，它非常耗費(fèi)時(shí)間和人力。第二，這種訪談不一定完全真實(shí)可靠。第三，很多潛伏期人員和密切接觸者可能都不一定知道，自己到底在什么時(shí)候和患者有過接觸，有可能是在同一個(gè)超市買了菜，或者一起乘坐了一輛公交車，或者說在一個(gè)餐館吃了飯。像這些數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)的分析，能夠盡可能追蹤到每一個(gè)人的親密接觸人員。通過這樣的分析之后，我們得到了親密接觸人員的流向和數(shù)據(jù)，也能夠?yàn)檎麄€(gè)疫情的管控和治理提供非常強(qiáng)的支持幫助。可以看到，在地域遷徙上，百度地圖推出的遷徙畫像，能夠看出全國(guó)的人員流動(dòng)情況，以及高速路網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控，能看到整個(gè)宏觀的交通情況，在春運(yùn)這樣一個(gè)特殊時(shí)間段內(nèi)，我們能夠看到宏觀人員的流動(dòng)變化。今天，已經(jīng)進(jìn)入到復(fù)工復(fù)產(chǎn)的狀態(tài)，也能夠提供給復(fù)工復(fù)產(chǎn)相應(yīng)的信息和決策的幫助。

    剛才所講述的都是偏向于群體和宏觀的，對(duì)于個(gè)人防控來說，其實(shí)每一個(gè)人也會(huì)需要有貼心的防疫功能。舉兩個(gè)例子，一個(gè)是疫情小區(qū)地圖，一個(gè)是發(fā)熱門診地圖。這些都是在百度地圖上開放給用戶使用的，基于地圖上的大數(shù)據(jù)進(jìn)行了智能預(yù)測(cè)。智能預(yù)測(cè)確診人員所在小區(qū)周圍，有哪些地方是有可能產(chǎn)生人員聚集的高危地區(qū)，提供給用戶之后，能夠提高民眾的聯(lián)防聯(lián)控意識(shí)，避免民眾再進(jìn)入到高危地區(qū)當(dāng)中，能夠使得整個(gè)抗疫過程深入到基層開展。

    百度的時(shí)空大數(shù)據(jù)技術(shù)，從技術(shù)邏輯上來說，最底層是有大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在時(shí)空大數(shù)據(jù)上，我們對(duì)人類社會(huì)、信息空間、物理世界進(jìn)行了三元描述。在進(jìn)行了大量時(shí)空模型的建模，通過算法組建支撐到上面的應(yīng)用，百度的大數(shù)據(jù)應(yīng)該說是積累了超過10年的時(shí)間，非常廣泛的、大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)本身具有非常強(qiáng)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)屬性及高精度屬性。一方面是時(shí)空大數(shù)據(jù)所提供的更宏觀的分析和支持，另一方面我們也可以通過互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上的用戶需求對(duì)民眾的關(guān)注點(diǎn)進(jìn)行分析，舉個(gè)例子：首先，我們可以通過對(duì)大數(shù)據(jù)的分析，去時(shí)刻追蹤大家所關(guān)心的科普話題都有哪些。比如說，從穿戴防護(hù)的科普問題當(dāng)中可以看到，排在第一位的是口罩多久更換一次，還有像消毒防護(hù)的科普問題、傳播方式科普問題，以及癥狀判別的科普問題，我們將這樣一系列的數(shù)據(jù)分析結(jié)果提供給中國(guó)疾控中心，可以針對(duì)大眾所關(guān)注的疫情問題給予權(quán)威的科普素材跟進(jìn)，使得民眾可以在自己最關(guān)心的話題上得到解答。

已經(jīng)進(jìn)入到了復(fù)工復(fù)產(chǎn)階段，通過大數(shù)據(jù)對(duì)疫情所產(chǎn)生的產(chǎn)業(yè)影響關(guān)注，也可以看到在不同地區(qū)，疫情對(duì)不同行業(yè)所造成的影響。不同地區(qū)的人們關(guān)注度是不一樣的，我們通過地域?qū)⑷巳簞澐种罂梢钥吹剑褐槿堑貐^(qū)疫情對(duì)制造業(yè)的影響關(guān)注度非常高；長(zhǎng)三角、京津冀地區(qū)疫情對(duì)房企的影響關(guān)注度很高；京津冀地區(qū)對(duì)在線教育的關(guān)注度都很高。這些地區(qū)，大家普遍的反映是疫情對(duì)餐飲業(yè)的影響是非常一致的。另外，對(duì)疫情期間復(fù)工的人們關(guān)注度也能看得到，返程復(fù)工，感染肺炎是否算工傷，以及疫情對(duì)失業(yè)的影響，其實(shí)都是民眾關(guān)注非常高的話題。在不同地區(qū)也有不同表現(xiàn)。所有的分析當(dāng)中，我們發(fā)現(xiàn)，蘇州對(duì)幾乎所有的復(fù)工復(fù)產(chǎn)相關(guān)話題關(guān)注度都非常高，所以在整個(gè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)當(dāng)中，可以對(duì)蘇州投以更多的關(guān)注和支持。以上是大數(shù)據(jù)技術(shù)在疫情分析方面的應(yīng)用和作用。

篩查管理——AI可替代大規(guī)模、重復(fù)性、有接觸風(fēng)險(xiǎn)的篩查工作

    在篩查管理方面，我們?cè)诤芏嗳肆髅芗牡胤剑热缯f像機(jī)場(chǎng)、地鐵、火車站等等，隨著返程復(fù)工高峰的到來，相信有越來越多的人在公共場(chǎng)合不斷出現(xiàn)。在公共場(chǎng)合上，我們配備了一些測(cè)溫的措施，但是傳統(tǒng)額溫槍測(cè)溫的速度還需要時(shí)間，特別容易造成人群密集的地方產(chǎn)生更多人的等待，容易產(chǎn)生更多交叉感染的可能性。百度推出的多人體溫快速檢測(cè)解決方案，是希望在這樣的場(chǎng)合，在一定的區(qū)域范圍類有一臺(tái)AI測(cè)溫儀，能夠通過遠(yuǎn)程識(shí)別對(duì)這個(gè)區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控。它的工作方法是通過紅外測(cè)溫傳感器監(jiān)測(cè)一片區(qū)域，可以去識(shí)別出來有體溫可能超過了標(biāo)準(zhǔn)的人。下一步會(huì)經(jīng)過人臉檢測(cè)找到和跟蹤相應(yīng)人員，這時(shí)工作人員就可以去進(jìn)行下一步的確認(rèn)和識(shí)別。

    在這套方案當(dāng)中，其實(shí)可以做到識(shí)別的精度，最佳精度是1至2米。可以達(dá)到免接觸的測(cè)試，識(shí)別準(zhǔn)確率整體有90%以上，每分鐘最大通行人數(shù)達(dá)到了200以上。我們看一看AI測(cè)溫背后的技術(shù)，除了紅外的分析，還有人臉識(shí)別技術(shù)。這里需要對(duì)人臉的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)定位，包括到臉頰、眉、眼、口、鼻等人體五官及輪廓的150個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。在這樣一個(gè)特殊時(shí)候，很多行人都是佩戴著口罩，我們也剛剛開源發(fā)布了口罩識(shí)別的模型法，其的算法可以在佩戴口罩情況下，依然可以對(duì)人臉有非常精準(zhǔn)的檢測(cè)能力。同時(shí)，經(jīng)過（12：43英文）的模型小型化的技術(shù)，使得模型在離線環(huán)境下，能夠在嵌入式設(shè)備上有10倍以上的速度提升，并且是無損的。所以，整套方案在公共場(chǎng)合里能夠免接觸進(jìn)行快速地、準(zhǔn)確地測(cè)溫工作。這套方案已經(jīng)在北京地鐵站布下了19個(gè)檢測(cè)點(diǎn)。

    除了人群密集環(huán)境下的篩查，在整個(gè)抗疫過程中，一線社區(qū)工作人員也投入大量精力在不斷進(jìn)行尋訪和隨訪。百度的應(yīng)用對(duì)話技術(shù)服務(wù)，推出了智能外呼系統(tǒng)，能夠支持社區(qū)疫情快速地篩查和摸底。它包含有流動(dòng)人員的排查、本地居民的排查和回訪，以及特定人群通知三項(xiàng)功能?？梢韵裆鐓^(qū)工作人員一樣，去不斷地給相應(yīng)人員通過電話方式，進(jìn)行排查和確認(rèn)，并且可以把所有信息都能去智能地自動(dòng)化、結(jié)構(gòu)化下來，快速進(jìn)行因襲的錄入。整個(gè)這樣一套系統(tǒng)，在日撥打數(shù)量上是大幅超出了人工排查能力；工作狀態(tài)上可以無任何影響因素標(biāo)準(zhǔn)化地執(zhí)行任務(wù)；能夠在信息收集上高效率、高質(zhì)量、直接地進(jìn)行自動(dòng)的記錄。這樣一套平臺(tái)已經(jīng)在北京海淀上地街道辦、陜西西安、延安、上海寶山、浙江撫州瑞安市等10幾個(gè)地區(qū)在投入使用了。外呼的總量已經(jīng)超過百萬次，整個(gè)這樣一套系統(tǒng)化大幅地提升了隨訪效率。

    能看到這樣一套系統(tǒng)背后的人工智能技術(shù)是有語音識(shí)別能力，自然語音理解能力及知識(shí)圖譜能力。這樣的技術(shù)系統(tǒng)，不單單是可以提供給社區(qū)作為外呼系統(tǒng)使用，在百度的語言與理解交互技術(shù)平臺(tái)UNIT上，也上線了疫情小助手技能，即可以通過防疫知識(shí)的知識(shí)圖譜構(gòu)建，形成防疫知識(shí)的隨問隨答，對(duì)疫情信息也進(jìn)行了官方權(quán)威數(shù)據(jù)的接入，可以實(shí)時(shí)地查詢，通過口語化的問詢能夠使普通的使用者也可以用非常方便的方式，快速獲取到疫情相關(guān)的各種各樣信息。

    在這樣的一個(gè)助手上，也可以幫助進(jìn)行大量人群的每日重復(fù)收集匯總。在疫情當(dāng)中，有很多每日重復(fù)不斷的信息匯總收集過程，通過人工智能技術(shù)，可以使這樣的工作效率大幅提升減少重復(fù)工作?？匆豢磳?duì)話系統(tǒng)，做一個(gè)定制的對(duì)話系統(tǒng)其背后所需要的技術(shù)。從核心技術(shù)角度看，我們需要構(gòu)建知識(shí)的建設(shè)和管理，能夠把相應(yīng)的知識(shí)圖譜建設(shè)起來，尤其是在疫情的特定場(chǎng)景話題下，相關(guān)于疫情的所有知識(shí)體系要構(gòu)建起來。還要有形成對(duì)話管理的能力，自然語言的理解能力，以及智能問答的能力。一套語音的交互系統(tǒng)，還需要語音語義的一體化集成框架，在這樣一套技術(shù)平臺(tái)上，我們可以快速搭建并通過對(duì)話方式提升效率系統(tǒng)。

    疫情期間，有溫度的智能機(jī)器人非常非常多。機(jī)器人本身的專注度非常高，它的工作狀態(tài)非常穩(wěn)定，更關(guān)鍵的是它其實(shí)不需要和病患進(jìn)行隔離，所以很多機(jī)器人在整個(gè)疫情期間，在為大家提供服務(wù)和幫助。相信隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人的技術(shù)也會(huì)越來越成熟，未來會(huì)有越來越多的機(jī)器人能在關(guān)鍵時(shí)刻提供給我們更多的幫助。

醫(yī)學(xué)科研——AI可以為病毒檢測(cè)、藥物研發(fā)等領(lǐng)域提供高效工具

  還有一個(gè)也是我們非常關(guān)心的話題，醫(yī)藥的研發(fā)、疫苗的研發(fā)等有沒有可能更快速地產(chǎn)生出來，幫助我們渡過這樣一場(chǎng)疫情。我舉一個(gè)例子：這是百度推出的一個(gè)算法，應(yīng)用于醫(yī)學(xué)科研，加速疫苗和病毒分析的RNA的二級(jí)結(jié)構(gòu)分析算法。我們知道這一次引起肺炎疫情的冠狀病毒其實(shí)是和當(dāng)年的非典病毒、流感病毒一樣是RNA病毒。RNA是一個(gè)單鏈結(jié)構(gòu)，單鏈結(jié)構(gòu)就會(huì)有更強(qiáng)的不穩(wěn)定性，更強(qiáng)的變異性，以及在疫苗研發(fā)上會(huì)有更多的困難。RNA序列結(jié)構(gòu)分析會(huì)在病毒研究當(dāng)中非常重要，在2019年7月份百度提出并實(shí)現(xiàn)的Bioinfor的算法，可以將病毒的全基因組的RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)分析從55分鐘縮短到半分鐘以內(nèi)，是在這一次冠狀病毒數(shù)據(jù)上得到的速度。這意味著，全基因組結(jié)構(gòu)的分析會(huì)變得更快速實(shí)現(xiàn)出來，能夠有助于病毒的一系列分析工作，也有助于新型疫苗的研制過程，希望能夠?qū)σ呙绲难兄茙砜焖俚膸椭?

挑戰(zhàn)與發(fā)展空間

除了這些，其實(shí)還有很多AI技術(shù)在這次抗疫中起作用。比如說，像機(jī)器翻譯技術(shù)。在這次抗疫中，我們需要有快速能夠獲取大量不同語種素材和不同語種的研究報(bào)告。有一些國(guó)家也不斷輸出新的研究成果，百度的機(jī)器翻譯快速開發(fā)了面向醫(yī)療領(lǐng)域的定制能力，支持了抗疫支援者團(tuán)隊(duì)去進(jìn)行了大量文獻(xiàn)翻譯工作。當(dāng)然這是一系列AI技術(shù)所帶來的幫助，對(duì)于AI技術(shù)來說，未來也依然存在著發(fā)展空間和挑戰(zhàn)。

    總結(jié)來說，我們從這次抗疫中也能夠看得到，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)上還有很多工作需要開展。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在整個(gè)疫情治理當(dāng)中所起到了一系列關(guān)鍵性作用，未來基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的平臺(tái)需要進(jìn)一步加強(qiáng)和夯實(shí)，并且做到大量數(shù)據(jù)之間的融會(huì)貫通及合理使用。我們可以看到一系列工作落地到真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景當(dāng)中，大型的工程系統(tǒng)支撐是非常重要的，以及人工智能技術(shù)之間跨技術(shù)融合解決場(chǎng)景問題，也都是非常關(guān)鍵的。像剛才所介紹過的AI測(cè)溫儀，就是有紅外的技術(shù)和AI的技術(shù)結(jié)合，而智能外呼系統(tǒng)本身就是語音理解及知識(shí)圖譜多個(gè)技術(shù)一系列的融合。

    在這個(gè)過程當(dāng)中，百度的技術(shù)落地了多處，產(chǎn)生了大量的產(chǎn)品和解決方案。百度的人工智能技術(shù)總基礎(chǔ)層到感知層到認(rèn)知層到平臺(tái)層，有一個(gè)全面的布局，它有多項(xiàng)AI技術(shù)，同時(shí)有AI安全保駕護(hù)航。這一系列技術(shù)，基礎(chǔ)是搭建在開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)飛槳上的。飛槳平臺(tái)是在框架層支持了開發(fā)、訓(xùn)練、預(yù)測(cè)全方位的能力，并且開放有大量的多種模型庫，還有支持多個(gè)工具組件以及服務(wù)平臺(tái)。整個(gè)能力可以支撐我們?cè)谏厦嫒ラ_發(fā)很多的AI應(yīng)用，也在飛槳平臺(tái)上已經(jīng)服務(wù)了有150多萬的開發(fā)者，超過了6.5萬的企業(yè)，在定制化訓(xùn)練平臺(tái)上已經(jīng)發(fā)布了16.9萬的模型。今天，在這一系列平臺(tái)開放基礎(chǔ)上，過去一段時(shí)間，很多開發(fā)者也在進(jìn)行著抗疫的產(chǎn)品和項(xiàng)目開發(fā)。百度大腦也為此制定了“AI開發(fā)者戰(zhàn)役守護(hù)計(jì)劃”，提供給開發(fā)者免費(fèi)的資源配置，專項(xiàng)領(lǐng)域服務(wù)和深度技術(shù)支持，希望開發(fā)者能基于百度大腦開發(fā)平臺(tái)去開發(fā)更多的產(chǎn)品、去支持疫情的治理。在飛槳平臺(tái)上也提供了一系列的算力和代碼功能升級(jí)的支持，以及專家定向幫助，并且配套了免費(fèi)的線上課程，從入門到實(shí)踐的全階段課程。我們希望通過這一系列工作，能夠支持抗疫的工作。

通過一線醫(yī)護(hù)工作人員的努力、社區(qū)工作人員的努力，使得我們這次疫情現(xiàn)在已經(jīng)有非常好的控制狀態(tài)。從科技工作者角度來說，希望我們的工作能夠助力防控，能夠去為抗疫提供更多的幫助，同心共渡難關(guān)，謝謝大家。

主持人提問環(huán)節(jié)：

    主持人：非常感謝百度吳甜副總裁的分享。下面我們選取了兩個(gè)網(wǎng)友關(guān)心的問題，希望吳總具體給我們介紹一下。

    問題一：相比17年前，2003年非典時(shí)期的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，這一次新冠肺炎疫情時(shí)期AI技術(shù)在防控中起到了哪些作用？

    吳甜：17年前的中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)剛開始，還在發(fā)展的狀態(tài)，當(dāng)時(shí)會(huì)用郵件、QQ等等這樣一系列早期的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，那個(gè)時(shí)候整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上的信息和數(shù)據(jù)規(guī)模也還沒有現(xiàn)在這樣的龐大規(guī)模?？梢钥吹?，今天互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)品產(chǎn)生的數(shù)據(jù)已經(jīng)在為整個(gè)抗疫治理帶來非常大的幫助。除了已經(jīng)介紹過的像大數(shù)據(jù)分析帶來的支持，以及各種AI能力、AI技術(shù)所帶來的新產(chǎn)品，其實(shí)還有像在線的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，在這次抗疫當(dāng)中也在為廣大民眾提供非常多的在線醫(yī)療服務(wù)?，F(xiàn)在，互聯(lián)網(wǎng)上也有辟謠平臺(tái)，為大家識(shí)別真相給到了很多的幫助。

    整體來說，大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)等等一系列技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)帶給我們非常多的幫助，也希望能有更大作用。

  問題二：這次疫情是否給人工智能技術(shù)帶來新的挑戰(zhàn)？比如，是否暴露出現(xiàn)在人工智能技術(shù)的一些瓶頸，有哪些問題是現(xiàn)在還沒有辦法解決的，未來需要進(jìn)一步努力的？

    吳甜：像剛才介紹到的，已經(jīng)有很多技術(shù)為這次抗疫帶來了幫助。但其實(shí)也有很多挑戰(zhàn)和發(fā)展空間?？偨Y(jié)來說，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)會(huì)是我們努力的方向，大型的工程系統(tǒng)支撐，跨AI技術(shù)之間的融合，面向場(chǎng)景解決場(chǎng)景問題，這些方面都是未來還有很大發(fā)展空間的。

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