人工智能技術(shù)多面滲透抗擊疫情各環(huán)節(jié)。

機器人、溫測大數(shù)據(jù)分析為抗疫使用熱產(chǎn)品。

“看”-AI 體溫檢測系統(tǒng)提供智能識別。

AI體溫檢測的關(guān)鍵在于紅外體溫。測溫精度不足，僅可對人員進行初篩；受環(huán)境因素影響較大，遠距離測溫無法解決；測溫精度修正成為AI未來的突破重點；相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品亟需制定標準規(guī)范。AI技術(shù)在復雜環(huán)境下的遠距離紅外測溫方向上仍需深耕。

AI測溫系統(tǒng)產(chǎn)能不足，核心部件較國外存在差距。

“看”-AI看片，輔助醫(yī)生診斷看片。當前醫(yī)學影像處理中，肺結(jié)節(jié)檢測等L域已經(jīng)十分成熟，也是AI企業(yè)重要研究方向之一。得益于前期的積累，相關(guān)算法能夠快速遷移應用于新G肺炎疫情中。但是問題也很顯然，各個醫(yī)院的數(shù)據(jù)無法打通，且缺少有效標注數(shù)據(jù)；肺部影像輔助診斷發(fā)揮的實際效用有限，無法指導治療環(huán)節(jié)。

肺部影像分析系統(tǒng)

主要技術(shù)

目前醫(yī)學影像L域算法快速突破，算力持續(xù)增長，算法快速迭代，如何獲取足夠豐富且G質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)成為提升診斷準確度的關(guān)鍵因素。得益于深度學習算法的進步，圖像識別能力不斷提G，2015年Resnet算法識別錯誤率已經(jīng)低于人眼的識別錯誤率，標志著算法在圖像L域已經(jīng)達到初步實用階段。GPU作為G性能計算機集群協(xié)處理器，峰值性能優(yōu)于FPGA，在醫(yī)學影像L域應用也越來廣泛。隨著運算量的大幅度增加，為醫(yī)療影像商業(yè)化應用提供了強有力的支撐。G質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取和標注能力是AI醫(yī)學影像公司的核心競爭力。

我國醫(yī)療數(shù)據(jù)有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、數(shù)據(jù)價值密度低等特征，但G質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取難度大，G質(zhì)量影像數(shù)據(jù)集中在少數(shù)三甲醫(yī)院，缺乏有效的數(shù)據(jù)共享機制。過往醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，特別是影像所對應的臨床診斷報告信息，沒有以正確的標準化的形式記錄甚至缺失的問題，對數(shù)據(jù)質(zhì)量造成較大影響。數(shù)據(jù)標注成本G，數(shù)據(jù)處理中80%的時間都是在做數(shù)據(jù)預處理工作，標注的準確性關(guān)乎結(jié)果的準確性，訓練的每張圖片都需要經(jīng)過專業(yè)人員標注，未來2-5年小樣本學習在理論層面或?qū)⒂兴�突破，但是短時間內(nèi)數(shù)據(jù)的標注仍然需要耗費大量的精力。影像數(shù)據(jù)的獲取能力與標注能力已經(jīng)成為AI醫(yī)學影像公司的核心競爭力之一。國內(nèi)外公司基本都處于收集影像數(shù)據(jù)的階段，以不斷豐富病種多樣性和擴大影像數(shù)據(jù)規(guī)模，從而優(yōu)化影像智能診斷的準確度�！癆I+醫(yī)療影像”期待大數(shù)據(jù)引爆。

“AI+醫(yī)療影像”市場百花齊放，產(chǎn)業(yè)目前仍處于發(fā)展期，尚未出現(xiàn)占據(jù)J對優(yōu)勢地位的L跑企業(yè)。無論是國內(nèi)還是國外，互聯(lián)網(wǎng)巨頭們都已經(jīng)加快了在醫(yī)療人工智能L域的布局速度。在國外，IBM、谷歌和微軟都已經(jīng)布局多年。Facebook、蘋果、亞馬遜等巨頭在人工智能L域也已經(jīng)有長遠考慮，不過他們還是主要布局在各自有競爭優(yōu)勢的行業(yè)，對于跨界應用于醫(yī)療行業(yè)的人工智能項目較少。在國內(nèi)，BAT和科大訊飛為的互聯(lián)網(wǎng)巨頭更看重醫(yī)療人工智能的市場，并且他們更傾向利用自身平臺特點與優(yōu)勢的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來進行布局。挑戰(zhàn)與前瞻：1）缺標準：CNDA尚無一例過審產(chǎn)品。目前已經(jīng)有多項醫(yī)學人工智能產(chǎn)品向藥品監(jiān)督管理局（CNDA）進行申報三類器械，但沒有一個被批準；2）少人才：醫(yī)療人工智能發(fā)展亟需復合型人才。人工智能人才現(xiàn)在是短板中的短板，既懂醫(yī)療，又懂技術(shù)的復合型、戰(zhàn)略型人才尤其短缺；3）基礎差：技術(shù)與數(shù)據(jù)兩大基石尚待鞏固。一方面，醫(yī)療影像設備市場仍然被J少數(shù)的國際巨頭所壟斷著，僅僅西門子、通用電氣、飛利浦三家就占據(jù)著75%的市場份額，而在G端L域，這一比例甚至超過80%之多。另一方面，在當前的醫(yī)療系統(tǒng)中，沒有統(tǒng)一標準的臨床結(jié)構(gòu)化病歷報告、醫(yī)生手寫病歷不規(guī)范、臨床用藥、檢查等細節(jié)缺失、患者離開醫(yī)院后失訪率G等各種原因造成健康醫(yī)療數(shù)據(jù)“誤入誤出”。

“聽、說、寫”-智能外呼/在線機器人可以減少工作量。

AI+NLP，具備認知能力方能更懂用戶所言所想，層J劃分如圖18所示。國內(nèi)總體呈現(xiàn)出重應用/輕創(chuàng)新的問題，AI+NLP“基礎建設”設施不全。優(yōu)劣勢明顯。優(yōu)勢有：1）技術(shù)鏈齊備：在基礎層/技術(shù)層/應用層上均有所布局；2）中文NLP技術(shù)：技術(shù)多面，對話系統(tǒng)、關(guān)鍵詞識別、語義理解效果提升明顯；3）數(shù)據(jù)資源豐富：收益于龐大的用戶群，可通過社交媒體收集相關(guān)文本、對話、翻譯數(shù)據(jù)。劣勢有：1）AI基礎層技術(shù)儲備不足；2）G度依賴國外計算硬件，GPU、AI芯片等；3）模型算法自主研發(fā)能力欠缺，G度依賴國外開源技術(shù)；4）數(shù)據(jù)標注和技術(shù)評價缺少統(tǒng)一的標準和規(guī)范。

AI+NLP趨于化，技術(shù)/市場/數(shù)據(jù)各方因素利好數(shù)據(jù)各方因素利好。智能客服，以對話系統(tǒng)技術(shù)（見圖19）為核心的典型產(chǎn)業(yè)生態(tài)齊全，呈現(xiàn)出百花齊放態(tài)勢。

AI+NLP化趨勢明顯，國內(nèi)技術(shù)成熟/市場龐大/數(shù)據(jù)豐富，客服產(chǎn)業(yè)邁在前列。麻省理工學院報告，在接受調(diào)查的90%的公司已將AI整合到客戶服務和互動中，使得人工客服能夠?qū)Ｗ⑻幚砀麲層次的任務。顧問Gartner研究：2020年，約有280萬的美國客服坐席將發(fā)生重大改變，超過85%的客戶互動將會在沒有人工坐席的情況下處理。跨境零售集團瑪莎百貨運營人工智能迅速 處理客戶投訴，該項技術(shù)已 投入到集團所有的英國商店及它們的13家呼叫中心。迪拜國民銀行采用亞馬遜網(wǎng)絡服務AWS，用自然語言處理技術(shù)與客戶進行交互，開發(fā)個性化的零售客戶銀行體驗。

疫情影響下，人們對機器人的接受度和需求進一步升G。一方面這些機器人在開放環(huán)境下的能力仍然有限；隨著使用增多，不可避免的安全性應該引起注意。對智能防控服務機器人產(chǎn)業(yè)鏈進行分析。智能防控服務機器人屬醫(yī)療機器人子類醫(yī)療服務機器人類別。有配送運輸，清掃消毒；移動跟隨，引導帶路；咨詢問診，對話傳話等功能；有廣泛采用新一代信息技術(shù)，集成了豐富的智能傳感器，擬人化的活動交互能力等特點。隨著智能服務機器人市場潛力加速釋放，大量企業(yè)加入到激烈的市場競爭中，傳統(tǒng)機器人廠商、科研院所、軟件/科技巨頭，智能機器人公司等多股力量開始向服務機器人L域匯聚。

智能防控服務機器人產(chǎn)業(yè)鏈主要包括上游的關(guān)鍵零部件、中游的軟件與操作系統(tǒng)以及下游的產(chǎn)品集成與應用，如圖21所示。在產(chǎn)業(yè)鏈上游，目前國外企業(yè)占據(jù)主導地位，國內(nèi)廠商繼續(xù)發(fā)力，核心零部件國產(chǎn)化的趨勢逐漸顯現(xiàn)。在產(chǎn)業(yè)鏈中游，主要為機器人提供核心軟件，包括操作系統(tǒng)和AI核心技術(shù)。國內(nèi)AI核心技術(shù)較為L先，智能語音語義、計算機視覺技術(shù)較好，操作系統(tǒng)和AI核心技術(shù)是提升用戶體驗，拉開產(chǎn)品差距的關(guān)鍵要素，在整個產(chǎn)業(yè)鏈中處于核心地位。在產(chǎn)業(yè)鏈下游，主要是集成上游提供的關(guān)鍵零部件和中游的核心技術(shù)，為機器人提供應用場景和服務能力，目前服務場景有限，有待進一步挖掘剛需市場。產(chǎn)業(yè)鏈開始往上游-下游模式過渡，下游企業(yè)在應用集成過程中也在不斷創(chuàng)新發(fā)展，通過對AI核心技術(shù)的突破逐漸向產(chǎn)業(yè)鏈中游上探，中游企業(yè)也在往集成應用下探。

AI賦能協(xié)同辦公系統(tǒng)，如圖22所示，提升辦公軟件性能。AI技術(shù)主要是讓在線辦公系統(tǒng)更加智能，提供更出色的用戶體驗。網(wǎng)絡質(zhì)量預測。用于動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡拓撲、編碼方式等，保證通信質(zhì)量。人臉識別技術(shù)驗證身份，提升會議系統(tǒng)的安全性。對視頻質(zhì)量進行動態(tài)改善，提升交流體驗。利用語音識別和翻譯技術(shù)，實現(xiàn)會議字幕生成和翻譯。AI在協(xié)同辦公軟件中可發(fā)揮的作用有待進一步挖掘。

國內(nèi)在線辦公起步較晚，但發(fā)展迅速且產(chǎn)業(yè)鏈條完整，如圖23所示。國外在線辦公軟件起步較早，用戶付費意愿較G。受到疫情影響，國內(nèi)在線辦公受到熱捧，有望培養(yǎng)用戶習慣，并形成可持續(xù)的商業(yè)模式。據(jù)國外機構(gòu)Apps Run The World數(shù)據(jù)，2018年排名前10位的協(xié)作軟件供應商占協(xié)作整體市場的55.7%，其中微軟以占L20.8%的市場份額L跑市場，其次是思科、谷歌、LogMein和Slack。我國協(xié)同辦公市場規(guī)模也呈逐年擴大趨勢，據(jù)不完全統(tǒng)計，國內(nèi)提供協(xié)同辦公產(chǎn)品的企業(yè)約有500余家，2019年產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到459.5億元。即時通訊：國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司技術(shù)和市場成熟；微信、釘釘、飛書、藍信等處于L先地位。音視頻會議：Zoom和思科Webex占據(jù)龍頭地位；國內(nèi)飛書、釘釘?shù)燃�成了會議功能，也有專注視頻會議的隨銳、全視通等。文檔協(xié)同：微軟憑借office軟件在占據(jù)著先發(fā)優(yōu)勢；金山得益于WPS office 的深耕，市場占有率逐步提G。辦公OA：國內(nèi)辦公OA歷史較長，主要企業(yè)包括用友、SAP、金蝶、金和、致遠互聯(lián)、泛微等。適應國內(nèi)習慣和需求，本土企業(yè)優(yōu)勢明顯。

人工智能抗疫產(chǎn)品仍然面臨問題。由于缺乏規(guī)范標準的引導，產(chǎn)品總體質(zhì)量良莠不齊，存在著較G的應用風險，如AI體溫測量誤差過大可能導致病例漏檢，服務機器人識別和推薦信息不準確，會發(fā)生誤導用戶采取錯誤防疫措施的危險。一方面部分優(yōu)秀產(chǎn)品由于宣傳不到位未能得到有效關(guān)注；另一方面企業(yè)扎堆推出大量同質(zhì)化產(chǎn)品，忽視了部分場景下的需求。市場中缺少可供雙方對接需求的權(quán)威平臺。人工智能技術(shù)在有數(shù)據(jù)、有積累的場景能夠快速形成落地產(chǎn)品，但在其他缺少行業(yè)數(shù)據(jù)的場景發(fā)揮作用有限，提供公共行業(yè)數(shù)據(jù)服務的需求日益增大。