復(fù)盤疫情防控中的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用:順勢(shì)而為,化危為機(jī)
近日,2019年底開(kāi)始爆發(fā)的新冠肺炎疫情在2020年3月已經(jīng)演變成全球性疫情,但在國(guó)內(nèi)基本得到控制。復(fù)盤疫情從潛伏到擴(kuò)散到爆發(fā)再到消退期的歷程,IDC調(diào)整了2020年第一季度、半年度以及全年的人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè),并總結(jié)了本次疫情防控中的人工智能、大數(shù)據(jù)全景應(yīng)用,以及典型廠商的舉措,以期與行業(yè)參與者共同探討疫情過(guò)后,如何利用這些數(shù)據(jù)智能實(shí)踐建設(shè)智能產(chǎn)業(yè),并為應(yīng)對(duì)未來(lái)的重大突發(fā)公共事件應(yīng)急管理提供參考。
本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/202003/411227.htm疫情影響AI:先下探再反彈
新冠肺炎疫情對(duì)于市場(chǎng)的影響主要體現(xiàn)在:無(wú)法進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)交流,無(wú)法進(jìn)行 POC 測(cè)試,不是所有開(kāi)發(fā)工作都可以“遠(yuǎn)程辦公”的方式進(jìn)行等等。受此影響,部分企業(yè)將采取削減或推遲采購(gòu)預(yù)算等舉措,當(dāng)然也有一些應(yīng)用由于需求緊迫的原因會(huì)加速采購(gòu)。綜合考慮各行業(yè)所受到的影響,以及不同規(guī)模的人工智能企業(yè)將受到的市場(chǎng)活動(dòng)影響,IDC中國(guó)下調(diào)2020年全年的人工智能市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)率,預(yù)計(jì)為27.9%。同時(shí)也下調(diào)2020年中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)率至15.1%。
在疫情影響下,人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的側(cè)重點(diǎn)也將有所轉(zhuǎn)變。疫情爆發(fā)前,IDC認(rèn)為2020年有望加速商用及推廣的應(yīng)用場(chǎng)景主要在政府的安防、城市大腦、制造業(yè)的工業(yè)質(zhì)檢、零售業(yè)的商品識(shí)別、行業(yè)智能客服等方面。疫情爆發(fā)后,應(yīng)用場(chǎng)景側(cè)重點(diǎn)將向疫情防控相關(guān)場(chǎng)景傾斜,如醫(yī)療行業(yè)的AI輔助影像診斷、AI加快藥物研發(fā)及篩選、醫(yī)藥知識(shí)圖譜,政府行業(yè)的智能語(yǔ)音機(jī)器人,商用無(wú)人車、機(jī)器人等。
疫情發(fā)展到今天,毋庸置疑已經(jīng)對(duì)很多行業(yè)造成了前所未有的影響,但同時(shí)也為不少企業(yè)帶來(lái)了機(jī)會(huì)。
AI助力疫情防控應(yīng)用全景
在本次疫情發(fā)生后,社會(huì)各界力量迅速行動(dòng),將AI能力、大數(shù)據(jù)追蹤判斷能力、機(jī)器人服務(wù)應(yīng)用到疫情防控的各個(gè)環(huán)節(jié)??梢哉f(shuō)這些數(shù)字化技術(shù)、數(shù)據(jù)智能的應(yīng)用在疫情防控方面展現(xiàn)了顯著的價(jià)值。
IDC將疫情防控簡(jiǎn)單分成四道防線:
1)公共衛(wèi)生防線
2)醫(yī)療診治防線
3)重要場(chǎng)所防線
4)社區(qū)治理防線
并追蹤了各道防線上的人工智能、大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。
企業(yè)助力疫情防控實(shí)踐
基于疫情聯(lián)防聯(lián)控、群防群控的需求,疫情發(fā)生后,一方面工信部、中關(guān)村管委會(huì)快速發(fā)起用于支撐疫情防控的科技產(chǎn)品征集,另一方面科技公司也主動(dòng)積極參與到抗疫行動(dòng)中。IDC從人工智能、數(shù)據(jù)智能的角度出發(fā),整理了主流應(yīng)用場(chǎng)景,并將其對(duì)應(yīng)到上文中提到的公共衛(wèi)生應(yīng)急事件下AI應(yīng)用全景圖。
疫情初期,阿里巴巴率先成立10億元醫(yī)療物資供給專項(xiàng)基金,充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)生態(tài)的商業(yè)和技術(shù)力量,聯(lián)合全球物流業(yè)、醫(yī)療物資業(yè)以及品牌餐飲企業(yè)等保障疫區(qū)物資需求。在科技方面,阿里云開(kāi)放算力支持浙江疾控中心進(jìn)行病毒基因組診斷,推出新的算法助力肺部影像診斷,推出健康碼、智能疫情機(jī)器人等助力聯(lián)防聯(lián)控。
百度積極主動(dòng)投入大量的人力和資源,支出數(shù)億基金支持抗疫。疫情擴(kuò)散后,及時(shí)了解相關(guān)信息是百姓的剛需所在,也是緩解民眾恐慌情緒的重要方式;結(jié)合地圖進(jìn)行疫情研判、制定防控決策也是疫情防控指揮部門的重要手段。百度地圖從公眾需求的角度出發(fā),快速實(shí)時(shí)更新疫情防控信息,并且充分利用人工智能技術(shù)加速新功能新服務(wù)的上線,以為公眾提供便捷的查詢工具。當(dāng)然,疫情期間推出新功能也反哺了百度地圖、百度APP,帶來(lái)了明顯的流量提升。在百度AI方面,百度研究院率先開(kāi)放LinearFold算法并以網(wǎng)頁(yè)方式開(kāi)放RNA測(cè)序服務(wù)器,也開(kāi)放了智能外呼平臺(tái)助力社區(qū)信息摸排,百度小度則推出電梯語(yǔ)音控制方案,百度健康也緊急招募醫(yī)師資源提供線上問(wèn)診咨詢服務(wù)。疫情期間,百度充分發(fā)揮信息平臺(tái)作用,結(jié)合AI能力為防控四道防線提供了有力支撐。
主流的計(jì)算機(jī)視覺(jué)廠商如??低?、商湯科技、云從科技、澎思科技等等都迅速投入力量研發(fā)紅外體溫檢測(cè)方案以及戴口罩場(chǎng)景的人臉識(shí)別身份核驗(yàn)方案。以澎思科技為例,依托人臉識(shí)別設(shè)備產(chǎn)品基礎(chǔ),迅速集成紅外測(cè)溫模塊,上線采用“云邊端協(xié)同架構(gòu)”的測(cè)溫方案,助力企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)。
經(jīng)上所述,數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在進(jìn)入以人工智能為核心驅(qū)動(dòng)力的“智能經(jīng)濟(jì)”的新階段。人工智能驅(qū)動(dòng)下的智能經(jīng)濟(jì)在人機(jī)交互方式、IT基礎(chǔ)設(shè)施、傳統(tǒng)行業(yè)新業(yè)態(tài)等方面帶來(lái)的影響在本次疫情中已經(jīng)得到體現(xiàn)。智能外呼進(jìn)行信息摸排、對(duì)話式機(jī)器人執(zhí)行互聯(lián)網(wǎng)問(wèn)診咨詢、智能對(duì)話方式操作電梯、無(wú)人車送餐、AI算力加速開(kāi)發(fā)…… 從數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的角度,疫情緊急狀態(tài)也促進(jìn)了不同機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)共享,數(shù)據(jù)共享的成果用于疫情防控策略上也初見(jiàn)成效。疫情過(guò)后,更需考慮在今后的公共應(yīng)急事件中,該如何推動(dòng)各部門間的數(shù)據(jù)共享。也應(yīng)考慮從國(guó)家層面統(tǒng)籌數(shù)據(jù)要素資源,尤其是涉及到個(gè)人隱私的數(shù)據(jù),以備應(yīng)急事件中的調(diào)度使用。在精確、高度聯(lián)通的數(shù)據(jù)體系的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)各環(huán)節(jié)的智能化、自動(dòng)化,以人工智能驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展將是必然趨勢(shì)。當(dāng)然,技術(shù)支撐固然重要,相關(guān)人員的執(zhí)行力是最重要的基本保障。
IDC中國(guó)助理研究總監(jiān)盧言霞認(rèn)為:“人工智能、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的行業(yè)變革在本次疫情中得到了充分體現(xiàn),也初見(jiàn)成效,當(dāng)然此次事件也暴露出了智能化發(fā)展的一些瓶頸。疫情過(guò)后,國(guó)家層面需要考慮如何持續(xù)促進(jìn)不同機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)共享,統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資源;技術(shù)提供商需要考慮如何確保疫情期間獲得的新客戶成為持續(xù)的客戶,如何綜合疫情實(shí)踐做好長(zhǎng)期的AI產(chǎn)品規(guī)劃,同時(shí)要避免進(jìn)入疫情中AI應(yīng)用的紅海市場(chǎng),并且提升自動(dòng)化部署能力?!?/p> IDC中國(guó)助理研究總監(jiān)盧言霞認(rèn)為:“人工智能、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的行業(yè)變革在本次疫情中得到了充分體現(xiàn),也初見(jiàn)成效,當(dāng)然此次事件也暴露出了智能化發(fā)展的一些瓶頸。疫情過(guò)后,國(guó)家層面需要考慮如何持續(xù)促進(jìn)不同機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)共享,統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資源;技術(shù)提供商需要考慮如何確保疫情期間獲得的新客戶成為持續(xù)的客戶,如何綜合疫情實(shí)踐做好長(zhǎng)期的AI產(chǎn)品規(guī)劃,同時(shí)要避免進(jìn)入疫情中AI應(yīng)用的紅海市場(chǎng),并且提升自動(dòng)化部署能力?!?/p>
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