年關之際，武漢一場肺炎讓國人的新年過得並不舒坦，隨著確診病例的不斷爬升，疫情變得愈發嚴峻，在這場與時間的賽跑中，AI 可以幫助我們看得更遠，跑得更快。
從前期疫苗研發到一線醫院再到後期防控，AI 都有施展空間，小到為醫護人員爭取時間休息，大到為研發藥物提供線索。
科技、病毒或許都是冰冷的，但是運用科技、戰勝病毒的我們卻是澎湃且火熱的。
撰文 | 凡雪
編輯 | 四月
2019 年 12 月 31 日，兩份落款為武漢市衛健委的緊急通知在網路流傳。次日，武漢衛健委便澄清疑似 SARS 的說法：「到目前為止未發現明顯人傳人現象，未發現醫務人員感染」。
從官方闢謠到武漢市市長周先旺宣稱已有 500 萬人因春節、疫情離開武漢，期間不過一個月不到。
從政府對疫情的態度變化，可對此次爆發的肺炎真實情況一窺一二。除此之外，普通人對疫情的認知大都來自不斷攀升的確診病例，脫銷的口罩，微信群魚龍混雜的新聞、謠言，它們讓疫情真實面目靠近同時也讓它變得模糊。
在接近病毒真實的名單上，除了科研人員，前線的醫生護士，如今還要添上 AI，AI 可以處理大量的文獻篩選、資料分析，並保證 7*24 小時高危環境下工作。
此次武漢肺炎中，科研、醫護人員與 AI 的協作也讓接近真實、戰勝疫情指日可待。
1 前端：AI為疫苗研發、藥物篩選 按下加速鍵
1 月 24 日，首株新型冠狀病毒毒種被成功分離，其毒種資訊及電鏡照片也被公佈，成功分離之後，中國疾控中心宣佈啟動疫苗研發，並進行新型冠狀病毒肺炎的藥物篩選。
第一株病毒毒種電鏡照片
在國家衛健委高階別專家組成員李蘭娟看來，成功分離病毒毒株，意味著已經擁有了疫苗的種子株。有了種子株，就可以培育疫苗株，透過疫苗株可以製備疫苗。
然而，整個過程除了必需的審批流程，想要得到預期的疫苗，需要經過大量的醫學文獻篩選，資料分析，還要反覆修改流程、檢測結果，李蘭娟說道。
緊急的疫情面前，與時間一起流逝的更有可能是鮮活的生命。
2019 年 9 月，藥明康德等機構在 Nature 子刊上發表新研究顯示，研發新藥時利用 AI 演算法，21 天內就能夠設計出潛在分子架構，並在 46 天內完成初步生物學驗證。
根據藥明康德計算，這個系統能省下數月到數年的研發時間，省下幾十億美元的高昂研發開支。
擅長資料分析、文獻篩選的 AI 可以在前期藥物研發中大有可為，同時節約研發投入，更重要的是，它可以大幅縮短研發週期，讓我們在這場與時間和疫情的賽跑中，搶佔先機。
1 月 29 日，阿里雲正式宣佈：疫情期間，向全球公共科研機構免費開放一切 AI 算力，提供 AI 算力，支援病毒基因測序、新藥研發、蛋白篩選等工作，幫助科研機構縮短研發週期。
此前，阿里雲曾與基因公司聯合打破世界紀錄：僅用 15 分鐘，即可完成高精度的個人全基因組測序。此前，科學界普遍需要 120 個小時才能完成類似流程。
全球健康藥物研發中心GHDDI
就在這次疫情中，全球健康藥物研發中心 GHDDI 與阿里雲合作開發人工智慧藥物研發和大資料平臺，針對 SARS/MERS 等冠狀病毒的歷史藥物研發進行資料探勘與整合，開放相關臨床前和臨床資料資源，計算靶點和藥物分子性質，並跟進新型冠狀病毒最新科研動態，為新冠狀病毒科學研究提供重要資料支撐。
GHDDI針對此次新型冠狀病毒蛋白質序列實現部分靶點的同源建模工作
「不打無準備之戰」，速度固然重要，但在研發針對新型冠狀病毒的藥物過程中，首先需要「知己知彼」，瞭解病毒才是題中之義。
此次引起武漢肺炎的新型冠狀病毒與「非典」病毒、愛滋病毒、埃博拉病毒、流感病毒一樣，都屬於 RNA 病毒，其單鏈結構導致病毒更容易變異、不易開發疫苗，RNA 序列有豐富的空間結構，而這些結構能決定 RNA 的功能，進而幫助設計分子藥物和分子檢測儀。
然而，如果採用傳統演算法認知 RNA 序列，花費時間較長，序列長度翻一倍，就要付出 8 倍的計算時間，而冠狀病毒的基因組又是所有 RNA 病毒裡最長的，長達 3 萬個鹼基，最快的經典演算法也需要 55 分鐘。
擅長應付大規模並行重複計算的深度學習演算法因此有了發揮的舞臺。
百度 LinearFold 演算法僅需 27 秒就能解出新型冠狀病毒全基因組的 RNA 二級結構，提速 120 倍。
1 月 30 日，百度研究院宣佈，將向各基因檢測機構、防疫中心及全世界科學研究中心免費開放線性時間演算法 LinearFold 以及世界上現有最快的 RNA 結構預測網站，以提升新型冠狀病毒 RNA 空間結構預測速度，助力疫情防控。
由於新型冠狀病毒是基因組序列最長的病毒之一，臨床診斷需要將患者樣本與該病毒基因序列進行比對才能確定診斷結果。
目前醫院普遍採用的核酸檢測方法只能檢測到病毒基因的區域性，一旦病毒發生變異，就可能出現漏檢情況。
2月1日，浙江省疾控中心上線自動化的全基因組檢測分析平臺，該平臺由浙江省疾病預防控制中心、阿里達摩院醫療AI團隊和傑毅生物技術公司共同研發。
達摩院演算法專家顧斐博士在疾控中心基因檢測分析現場
利用阿里達摩院研發的AI演算法，採用不同於核酸檢測方法的全基因組檢測技術，對疑似病例的病毒樣本進行全基因組序列分析比對，能夠有效防止病毒變異產生的漏檢，可將原來數小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，並檢測出病毒變異情況。
瞭解病毒本身之後，病毒的軟肋也不可「放過」，人工智慧可以根據以往藥物資料庫和大量過往文獻研究內容的篩選挖掘，得出有價值的結論。
燧坤智慧自主開發的人工智慧文字挖掘及預測模型（TextDTI, DTI = Drug-Target Interaction）便據此得到數十個已報導對 SARS、MERS 等冠狀病毒有抑制效果的藥物化合物，整理成可作為潛在抗 2019-nCoV 的「老藥新用」候選藥物列表，為進一步針對 2019-nCoV 的藥物篩選及臨床驗證提供一定的科研依據。
燧坤智慧是一家利用人工智慧演算法發掘疾病作用靶點、發現已知藥物新適應症、提升新藥篩選效率等的 AI+生物科技公司，1 月 29 日，燧坤智慧向臨床機構、科研院所及生物醫藥企業免費公開此次研究成果，用於下一步的試驗及臨床驗證。
在接近病毒真實的過程中，這一階段的 AI 應用顯得關鍵而又硬核，首先在茫茫的資料與醫學文獻中將病毒揪出，再製造天敵（疫苗、藥物）攻克。
2 防控一線：衝鋒站崗的機器人們
如果經常關注新聞，那你一定可以發現，最近疫情報導中，醫院裡時不時會出現新面孔——圓柱形的身材加上略微笨拙的步伐。各式各樣的機器人讓我們看到，奮戰在一線，不只是醫護人員。
（此前我們曾報導：入駐武漢協和、上海仁濟等，防毒能力99%以上的機器人登場！）
在這場戰役中，乙醚、75% 的乙醇、含氯的消毒劑可以有效地滅活病毒，這使得公眾對消毒滅菌的關注度再度提升。
但是，人們依舊對很多消毒產品高汙染、強腐蝕存在擔憂，此外人工消毒帶來的隱患如人員防護意識不足、人手不夠等，由此帶來的後果仍不可小覷，而消毒機器人則提供了一項不錯的解決思路。
以醫療機器人為載體，打造醫療智慧化系統，涵蓋手術室藥品，耗材，器械管理、病房護理和院感管理等領域，鈦米機器人推出了智慧消毒機器人系統。
該系統整合超幹霧化過氧化氫、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。
針對環境物表和空氣進行自主移動式多點消毒，鈦米智慧消毒機器人充分彌補了傳統固定式空氣消毒機、紫外線燈管、及化學燻蒸法的不足。
目前，該系統經實驗和臨床應用，經檢 CDC 和 CMA 檢測和認證，以及大量臨床試驗，以高水平消毒模式，可以對環境物表（光滑表面，粗糙多孔表面）的芽孢以及各種多重耐藥菌完全達到高水平消毒要求的 99.9999% 殺滅效果。
除了消毒，機器人們也可以參與無人導診、發熱問診。
1 月 27 日，獵豹移動投資的獵戶星空將兩臺智慧機器人送到了接診壓力巨大的北京大學首鋼醫院。
智慧服務機器人，由六麥克風陣列、多攝像頭模組、鐳射導航雷達等組成，可實現無人導診，自動響應發熱問診、引領病人及初步診療，並可實現醫生對病人的遠端診療，避免醫護人員與病患直接接觸而發生交叉感染可能性。
智慧遞送機器人由自主導航模組及運輸箱體組成，可根據醫院需求分別執行遞送化驗單、藥物等工作，用機器人代替醫護過程中簡單但耗力的流程化工作，減輕醫務人員的工作量，避免醫護人員在遞送路上的感染可能。
由於疫情的特殊性，根據醫療機構和醫護人員需求，獵戶星空表示，目前也在緊急開發適合醫院救治需求的定製機器人，並提供視覺、語音、導航、大資料支援，對診療情況實時視察、上報、統計和診療資訊資料化，幫助醫護人員更快做出醫療決策。
在這場戰役中，疫區內與疫區外的人卻是兩番風景。
一邊是強調離開武漢時對疫情並不知情，自身也是受害者；一邊是提武漢人，談虎色變，微博上，二者的拉扯此起彼伏。
好在，隔離區可以暫時為武漢人擋去一些譴責和歧視，為了安置「無處安放」的武漢人，很多酒店、黨校政府機關紛紛設定「隔離區」，送餐機器人可以在其中大顯身手。
1 月 26 日，普渡科技宣佈免費捐贈 1000 臺機器人，為隔離區提供免接觸送餐。
據普渡科技市場總監 Ben 向機器之心介紹，1 月 26 日當天下午，在臨安區集中醫學觀察點，普渡首批 3 臺智慧送餐機器人正式上崗，僅杭州以及周邊區域已調撥了幾十臺分批支援，深圳、長沙、成都、武漢等地都在跟當地政府協商過程中。
送餐機器人主要運用在兩個場景，一個是酒店，一個是黨校，政府機關，來自武漢的疑似客人，為了避免人員接觸造成交叉感染，可以利用機器人送餐，機器人上會放置置物盒裝食物，並且定期更換和消毒。
「截止到 1 月 30 日，普渡科技已經送出約 100 臺裝置，還有幾百臺裝置在協調部署中，計劃 1000 臺將於 Q2-Q3 季度部署完畢，按照目前售價，這些產品售價 5 千萬以上」，Ben 向機器之心透露道。
在眾多抗擊疫情的力量中，一線醫護人員無疑是這場戰役的先鋒英雄。嚴峻的形勢讓他們處於繁重勞動與危險之中。他們不僅從事著超負荷的工作，更是由於長時間的職業暴露面臨著被感染的高風險。
我們都希望醫護人員在救助患者同時，自己也是安全的，少一些簡單又耗時耗力的工作，省下更多時間和精力處理更加急切的事，爭取更多時間休息，而機器人等智慧化技術可以幫助醫護人員更高效省力安全地面對疫情。
雖然機器人在一線場景上大有可為，但也的確遭到一些阻礙。據 Ben 介紹，目前賑災仍以政府為主導，而機器人和一次性消耗品不一樣，需要看政府和機構的要求以及實際落地情況，所以在部署過程中需要跟政府、機構不斷協調，客觀上造成落地速度不快。
此外，時值春運，商業貨運公司全部停運，多地封城情況讓機器人的運輸成為一大問題，加之運輸機器人正是和疫區近距離接觸，部分物流員工也存在一些牴觸、恐慌情緒。
3「大後方」：疫情監控 大資料身手不凡
自古以來，作為一線的後盾，大後方的穩定一直非常重要，此次肺炎中，AI 也為維穩大後方「注下一管強心劑」。
作為疫區中心的武漢，自 1 月 26 日 0 時始，除經許可的保供運輸車、免費交通車、公務用車外，中心城區區域實行機動車禁行管理，禁行管理將由交管部門透過智慧交通系統，對禁止通行的機動車透過手機簡訊形式提前 24 小時告知車主，未接到簡訊通知的機動車可以通行。
身處疫情的同事表示，「我們都是透過簡訊通知來判斷自己的車是否能夠出行，或者出行是否規範」。
疫區之外，各地政府也在積極應對，1 月 25 日，北京市中關村向海澱區科技公司徵集與「紅外測溫產品」有關的人工智慧技術方案，欲提高以「大規模人群」為基礎的測溫精度。
「AI 紅外測溫」的關鍵是生產紅外測量儀器必然要使用的「紅外熱成像技術」。
由於人體不同的部位都有不同的溫度，在紅外線的照射下，由於不同位置輻射的強度不一樣，人體各個部位的輪廓、人與人之間相同部位的溫度差異，也能清晰地呈現在畫面上，可以透過一張畫面上呈現出的不同顏色，直接判斷究竟誰是「發熱點」。
與其他測溫方式相比，用熱紅外線進行測溫的好處就是「直觀」、「非接觸」、「24 小時不間斷工作」。「非接觸式」檢測能夠在很大程度上降低接觸性傳染的機率，因此在醫療領域，特別是對疾病的分析診斷具有重要意義。
目前商湯、曠視等已經「響應號召」，主動參與到了這個專案中。
防控疫情的方式除了對大規模人群紅外測溫，待出現異常後，人群去向追蹤也顯得十分重要。
正值春運，人口流動頻繁，在政府部門與醫療機構之外，諸如百度地圖等各大出行平臺也在積極應對。
針對新型肺炎，百度地圖綜合全國大部分省市醫療衛生機構的權威釋出渠道，建立「疫情地圖」, 透過時空大資料分析，描繪各省份人口進出軌跡、趨勢，將資料視覺化，持續更新彙總疫情動態。
隨著疫情動態不斷更新，確診病例不斷攀升，防控一線人員緊缺，多地政務熱線迎來大波問詢市民，客服後臺承擔了巨大的接待壓力，準確及時回應公眾關切成為政府防控工作的重中之重。
在智慧問診、情況排查方面，AI 也有發揮空間，此時的 AI 便成為了智慧客服。京東雲與 AI 事業部、思必馳、阿里達摩院、百度都推出了相關類似平臺。
1 月 30 日，京東雲與 AI 事業部向全國有需要的企業和機構無償推出「智慧情感客服」服務。該解決方案可快速、精準交流資訊，實時解決使用者問題，減輕疫情困擾。不僅如此，還可以為客戶提供高效智慧外呼服務，主動探詢、排查疫情資訊，並做統計、分析與處理。
阿里達摩院的智慧疫情機器人與之類似，不過，值得一提的是，此次機器人並非基於阿里原有的線上智慧平臺直接新增或更新相關疫情語料庫調優使用，而是專門針對疫情重新開發。
歷時 5 天，幾十名阿里的工程師緊急推出智慧疫情機器人，該機器人主要有兩種應用：線上問答型機器人和熱線語音機器人。
機器需要獲取相應的疫情知識，知識的第一個來源是衛生部門主動同步資料後由工程師及時批次式匯入。
其次，根據現有疫情官方渠道的監測，當發現有新知識需要補充時第一時間會和衛生部門確認可靠性，確保無誤後再迅速為機器人進行錄入，這兩個方法確保機器獲得最新知識，智慧疫情機器人專案負責人趙昆說道。
目前，智慧疫情機器人同時支援了浙江、黑龍江、山東濟南等地，達摩院稱，上線第一天，浙江的網上智慧問診服務的解決率超過 92%。
疫情在前，AI 的出現讓奮戰在一線的科研人員、醫生護士不再孤獨，是 AI 幫助他們衝鋒前線，讓我們接近病毒真實，同樣也是 AI 做好他們的後盾，讓他們救助患者同時也可以保證自身安全，並省下更多時間和精力處理更加緊急的事情。
AI 技術或許冰冷，但是背後卻有一份同擔當，共進退的熱血。