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疫情之下人工智能作出的贡献也极为有限,在未来,AI还有很长的路要走

2020-03-09 阅读888次

  疫情之下,从公共场所的无接触体温检测到医院里的人工智能辅助诊断,AI的应用场景逐渐广泛了起来,但在整体的疫情防治中,人工智能作出的贡献也极为有限,在未来,AI还有很长的路要走。

疫情之下人工智能作出的贡献也极为有限,在未来,AI还有很长的路要走

  疫情期间,北京地铁10号线牡丹园站新增了几套红外测温设备,安检人员无需接触就可以对乘客进行体温筛检。

  这些测温设备的开发商是国内AI独角兽企业旷视科技。针对疫情期间的体温检查需求,旷视迅速开发了“明骥智能体温筛检联动系统”,这套系统的测温精度达到±0.3°C,支持3米以内的测温距离。同时,旷视还针对戴口罩遮挡问题进行了人脸检测算法模型优化,在口罩和帽子大面积遮挡人脸的情况下也能精准识别。

  地铁站等公共场所的无接触体温检测,是疫情期间众多的AI应用场景之一。除此之外,医院里,医生借助AI辅助诊断患者是否感染了新冠肺炎;街道上,公共部门利用机器人喷洒消毒液;高速路,交警使用无人机巡逻疏导等等。

  疫情之下的确出现了一些新的AI应用场景,但另一方面,在整个庞大的社会运营体系里面,面对此次疫情突发考试,AI涉及到的落地场景和贡献几乎可以忽略不计。尽管过去几年人工智能在国内发展声势浩大,真正离破茧成蝶依然有很长的路要走。


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