2月1日，教育部官网发布公告，为有效应对近期发生的新型冠状病毒（2019-nCoV）感染性肺炎疫情，加强针对新型冠状病毒的致病机理、感染防控等的深入研究，支持浙江大学联合上海寻梦信息技术有限公司（拼多多）启动应急科研专项。这则公告再次透露出重大事件中企业应该担当的科研责任。
据挖贝网不完全统计，截止1月31日，已有362家上市公司向“战疫”援助。为进一步了解国内头部企业相关信息，南都科创记者统计腾讯、百度及阿里发布的与疫情相关的主要信息，找出他们援助“战疫”路径。统计结果来看，作为国内牵头搭建AI创新平台的BAT，除了捐资捐物，还发挥各自在人工智能等创新领域的应用成果，赋能科研“战疫”。
AI助力“战疫”
防控是焦点
从统计结果来看，三家企业共有6个相同的助援措施。如根据自身数据基础和流量推出疫情实时监控平台，为公众提供实时疫情信息；开放旗下问诊平台，提供免费为疫情高发地区居民问诊服务；为湖北疫情第一线捐赠物资和款项；开放远程办公等线上平台等。上述措施整体展现了BAT“出身”IT企业的先天优势。
2017年科技部公布了首批国家人工智能开放创新平台名单,其中百度、阿里云、腾讯、科大讯飞等4家公司入围,集中在自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音等领域展开深入研究及应用。
当前，疫情防控正处于关键时期，发热是感染后的主要症状之一，在火车站、机场、地铁、学校等场所进行体温检测是重要措施。更值得注意的是，北京即将进入春运返京客流高峰期，这将给火车站、地铁、机场等带来更大的防控疫情压力。
1月25日，中关村科学城管委会面向北京市海淀区企业和科研团体征集与“红外测温产品”有关的人工智能技术方案，提高以“大规模人群”为基础的测温精度。
对此，百度提供了AI多人体温快速检测解决方案，用非接触、可靠、高效且无感知的方式，对体温超出一定阈值的流动人员，系统会发出异常预警，并快速展示出体温不在正常范围的人员及温度，遏制新型冠状病毒的传播。
该方案称能解决传统体温检测人工成本大、测量效率低、预警响应慢、系统分析弱、全局掌控难等弊端。当前，该套解决方案已经落地应用北京北部新的综合交通枢纽清河火车站。
这套方案原理如何？据官方介绍，基于AI图像识别技术和红外热成像技术，百度AI多人体温快速检测解决方案使用了基于人脸关键点检测及图像红外温度点阵温度分析算法，可以在一定面积范围内对人流区域多人额头温度进行快速筛选及预警，解决了佩戴口罩及帽子造成的面部识别特征较少的问题，方便对人流聚集处的快速筛选。
在新型冠状肺炎疫情防控战中，为了解决防控一线的工作人员人手不足、容易感染的局面，世界各地都在尽可能地将先进的智能化手段应用到救治之中。阿里巴巴达摩院5天研发出的智能疫情机器人也正是为解决上述情况。1月27日，“浙里办”APP上线了应对新型冠状病毒感染肺炎的专门平台——浙江省新型肺炎公共服务与管理平台。在这个平台提供服务的，是阿里巴巴达摩院最新研发的“智能疫情机器人”。
“浙里办”是浙江省的移动政务服务平台，注册用户超过3000万。用户从APP首页进入平台，就可以在“主动申报与疫情线索提供”、“ 浙江省互联网医院新型肺炎通道”、“网上智能问诊与人工服务”等模块中选择相应服务。“网上智能问诊与人工服务”中，后台机器人能够秒答疫情相关问题，比如什么情况下需要就医、浙江省定点医院都有哪些，怎么选用口罩、怎么检查口罩的气密性、口罩用完了如何处理等等。
为方便市民了解疫情新动态，“国家政务服务平台”微信小程序正式上线“新型肺炎疫情防控专题”，专题提供包括实时动态、提供预防、自查以及提供就医指引等服务，加强群众科学防疫。据悉，“国家政务服务平台”是首个全国性政务服务小程序，由腾讯云提供技术支持。面对疫情，了解最新消息、掌握最新数据是关键。市民可通过小程序查看最新实时数据，包括截止目前的确诊病例、疑似病例、治愈及死亡人数等相关数据。
统计上述路径时可以看到，三家AI赋能应用主要为疫情防控。
未来发力点
AI赋能医疗前端研究，成为数据整合平台
当前，溯源疫情工作还在进行中。尽管病原体“是什么”已经能够快速确定，但包括病原体“从哪来”的溯源问题，以及后续潜伏期检测、预防疫苗和治疗特效药等“怎么办”的诸多关键环节，考验科研水平及相关机制的地方还有很多。
对于如何抗击新型冠状病毒疫情这个问题，更多人首先想到的应该是研发有效的治疗药物，但随着人工智能技术逐渐成熟、强大，科学家们也开始依赖人工智能对抗各式各样的疾病。
知乎答主“甜草莓”认为，在这次新型冠状病毒疫情当中，机器学习等数据和计算科学在这次疫情中扮演的主要是辅助角色，其中对控制疫情最帮助的应该是接触者追踪（contract tracing) 、数据预测和新的流行病学传播模型。
按惯例，实验室率先接重担。以广东为例，鹏城实验室人工智能研究中心此前组织专家与深圳市疾病预防控制中心的专家一起迅速成立了攻关团队，配合疾控中心开展针对本次新型冠状病毒肺炎疫情的传染病动力学模型研究工作。由鹏城实验室邀请的美国霍普金斯大学、西安交大专家也远程加入了攻关团队参与相关研究工作。
相比传统的研究机构，企业牵头搭建的创新平台具备市场与研究可以紧密结合的优势。南都科创记者统计官网相关信息可以看到，科技部一直强化以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系建设，会同有关部门不断强化科技计划管理顶层设计，统筹科技资源，支持有能力的企业承担国家科技项目，组建国家重点实验室、国家技术创新中心等高水平科技创新平台，构建以企业为主体、产学研协同的创新体系，引领带动行业技术进步，取得积极成效。
截止2018年，依托企业组建175家国家重点实验室和189家国家工程技术研究中心，支持百度、阿里巴巴等5家民营企业建设了国家新一代人工智能开放创新平台，支持骨干企业牵头、联合产学研各方培育建设国家高速列车技术创新中心、国家新能源汽车技术创新中心，强化产学研协同开展关键技术攻关与重大成果转化。
在这场科研赋能“战疫”中，知乎答主“甜草莓”认为，如果说流行病学中较为严谨的科学研究，比如疫苗制造，药物研发，那么机器学习暂时不能代替主流方法。主要是因为目前主流的机器学习手段可解释性不强，而流行病学等生物和医药学科需要发现数据的内在联系，并通过这些联系指导线下实践。可惜的是目前主流算法暂时无法满足这些要求。
从教育部最近发布支持浙江大学与拼多多联合推出的科研专项，也是为了支持具有相关研究背景和条件的科研单位及人员，围绕新型冠状病毒感染途径的流行病学大数据、干预阻断方案、患者心理干预、关键致病机制、新颖快速诊断检测技术、临床防控和治疗以及药物研发等重大科学问题，开展联合攻关。
根据目前的新闻来看，机器学习等数据和计算科学在这次疫情中扮演的主要是辅助角色，其中对控制疫情最有帮助的应该是接触者追踪、数据预测和新的流行病学传播模型。
业内人士也认为，通过此次疫情，通过高度信息化工具来改变加速整个接触者追踪的速度和效率，从而控制疫情传播是对整个医疗应急机制是一项巨大考验，也会成为一大成果。在这项工作当中，考验的是政府数据等信息开发程度，以及BAT等国内头部企业的科研责任担当。
出品 南都科创工作室
采写 南都记者 任先博 实习记者 黄艳欣
编辑：任先博
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