经过近两个月的全国各地严密防控、勠力奋战，这场牵动人心的疫情终于得到了有效控制。在这场战“疫”中，AI、大数据、云计算等科技力量，正不断被应用各种生活场景，为扼制疫情蔓延和复工复产发挥了积极作用。
尤其，在这场疫情中，AI技术在各个领域内的应用正释放出更大的潜力。在2020年以前，AI泡沫破裂的言论不绝于耳，而在这场疫情中，我们看到泡沫破裂的或许只是公司，而不是技术。“杀不死我的终将使我强大”，AI经此一役，愈来愈成熟。
从科普、问诊到诊断，AI“疯狂输出”
在这场没有硝烟的战场里，AI技术作为医疗“辅助武器”一直在与疫情赛跑。以BAT为代表的互联网企业都在将自身的AI技术应用到互联网医疗的各个场景，从健康科普、在线问诊到病情诊断，AI技术成为提高看病效率的关键“武器”。
据悉，疫情期间，百度搜索流量增长率超过30%，医疗方面的搜索问询量更是同比增长35%。从百度搜索数据能够侧面反映出，医学科普需求巨大。用户在百度搜索“流感”“新冠状病毒肺炎”等词条时，跟疾病相关的内容会通过文字、视频、长图、问答等形式非常醒目的展现出来，用户可以快速获取更可靠的健康知识。
而这些内容的变化源于百度对百度百科医学内容升级，百度联合业内领军专家、顶级科普机构对多种常见病进行编审，以百度AI技术为依托智能化生产内容，极大提升科普内容与网民需求的匹配度。
除此之外，因很多医院科室停诊，只留发热门诊，导致一些慢性病、常见病患者无法得到及时医治，BAT等互联网巨头纷纷推出免费医疗咨询平台，仅百度健康‘问医生’单日咨询量就超过85万。
这些医疗咨询平台作为线下问诊的补充，通过远程义诊方式解决患者疑问，为线下医疗机构分流一些压力，避免出现交叉感染的情况。从在线科普到在线问诊，不仅避免了用户产生恐慌情绪，同时还帮助用户提高保健意识。
在这次疫情中，AI技术对病情诊断也发挥了重大作用。从助力核酸检测盒开发到CT诊断，AI技术都成为了破局利器。阿里巴巴和腾讯纷纷将AI技术作用到CT诊断技术，针对新冠疑似案例 CT 影像做出快速判读，大幅压缩确诊时间，减轻抗疫前线影像科医生的工作量。
疫情之下，有了AI技术的助力，不仅提高了科普、在线问诊、病情诊断的效率，也帮助互联网医疗打破“叫好不叫座”的尴尬局面，让更多受众认可，并且在一定程度上消除了就医不平等的局面 。
正如Eric Topol博士在《深度医学》一书中所表示：看病贵、看病难，医疗问题成为了贫富分化问题的一个表现，而人工智能具有改善医疗问题的潜力和希望。
加速场景落地，才能取得AI时代制高点
自人工智能发展以来，不少科技巨头纷纷向AI转型，传统企业也纷纷利用AI技术来推动业务向智能化转型升级，疫情之下，BAT、京东、华为等科技互联网巨头反应迅速，除了在医学科普、在线问诊、病情诊断等医疗方面能看到他们AI技术的身影，在助力工业生产、科学研究、民生服务等方面，也加速场景落地，抢占AI时代制高点。
阿里巴巴方面：阿里巴巴上线“健康码”并推广至全国各地；向全球公共科研机构免费开放一切AI算力，以加速新冠肺炎新药和疫苗开发；与多地合作搭建“数字防疫系统”。
腾讯方面：腾讯云AI团队打造文字识别OCR产品，为国内众多地区进行无接触化社区防疫管控；腾讯云OCR产品利用其准确快速的文字识别技术解决远程教育中师生互动不便等痛点，例如教育机构可以利用腾讯云OCR产品实现远程“拍照判分”。
百度方面：免费开放百度大脑240项AI技术，助力开发者、合作伙伴快速开发产品，支援战疫一线；提供人工智能技术支持，配套亿级计算资源，助力疾控机构、科研院所等研究单位进行研发提速；
京东方面：建立“京东疫情防控技术支持体系”，协助政府搭建“高危人群疫情态势感知系统”；建立“疫后中小企业帮扶平台”，上线疫情问询机器人和智能外呼机器人等智能防疫产品，为一线抗疫工作者和普通用户提供及时有效的服务。
一场疫情，加速了AI和城市生活的融合。而在这场融合中，看到巨头们“见缝插针”式的将AI应用到与人们息息相关的相关场景，“跑马圈地”形势加剧。
从目前发展形势来看，人工智能似乎只属于科技巨头们的人工智能，而距离普惠技术仍然有一段距离。
科技巨头经过移动互联网时代的沉淀，拥有用户丰富的数据，了解用户的需求，当重大突发事件来临时，利用数据进行正确的决策与预测，发挥出现有数据资产的最大价值，进而推动人工智能进入全新阶段。虽然老牌科技巨头都在发力，但并不意味着创新企业没有机会。
大浪淘沙，AI企业或面临加速洗牌
AI技术随着计算能力的提升、应用场景的拓宽，迎来了最好的发展时期。尤其在这场疫情的催化下，一些AI企业的发展进入快车道，而一些AI企业或将面临加速洗牌。
AI企业发展要靠“内外兼修”。“内修”则是企业要在某个垂直人工智能领域技术走的靠前 ；“外修”，则是获得政策支持、人才供给，拥有验证新模式、新技术的应用场景等。当前正处于AI大规模应用爆发的拐点之际，能否获得验证新模式、新技术的应用场景对企业来说弥足珍贵。
自疫情爆发以来，BAT等科技巨头纷纷与地方政府、国家科研机构合作“抢占先机”，其中以百度为例，免费向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法 LinearFold 以及世界上现有最快的 RNA 结构预测网站。
在医疗产业中，与医疗领域相关的AI应用在时间验证时需要“慢工出细活”，百度通过开放的形式供全世界科学家使用，可以尽快对IT基础设施、数据质量、算法对市场的适合度等各方面进行验证，以此来为医疗智能化提供助力与推动。
目前，国家已经对北京、上海、杭州、合肥等多个城市建设国家新一代人工智能创新发展试验区，在这些试验区，大多都政策强支持、人才供给“给力”、产业基础良好。同时，因为政策导向，AI股权投资也会更注重人工智能与产业的融合。
国内的AI企业分类主要为三大层面：基础层、技术层和应用层。应用层占比超过七成，而中小AI企业也多以应用层为主，强人工智能时代还未到来，对于应用型中小AI企业来说，选择应用场景多元、基础设施健全、教科资源丰富的试验区发展，更能“事半功倍”。否则，对于那些基础研究薄弱、没有应用场景、商业变现途径不明确的AI企业来说，势必会被加速淘汰。
而在这场疫情中，凡是将AI技术持续大规模应用并通过防疫战考验的企业，势必能在中国产业智能化进程中成为更关键的力量。
《连线》杂志前主编凯文·凯利曾经表示：“最伟大的产品到现在还没有发明出来，现在开始一点也不晚，而现在已经发生的事情根本就什么都不算。”
对于正在跑步入场的中小科技公司来说，现在并不晚，机遇与风险并存。想要成为人工智能的独角兽，能做的就是提供能够融入各个产业的新产品和服务。
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