疫情加速AI場景落地 智能化潮流湧來 - 股票

受到武漢疫情影響
許多工廠靠人，人倒
不靠人，才是王道
無人工廠似乎才是趨勢
在這一波逆勢困境
大家覺得哪些股票
會是未來發展無人工廠
所需要的產品?
可以提供意見或想法嗎？
謝謝


https://kknews.cc/finance/k4jya3b.amp

來源:中國證券報

無論是最危險、最艱苦的抗「疫」前線，還是開展各項疫情防控工作的大後方，都是人工
智慧發揮作用、支撐保障的重點。分析人士表示，疫情有望加速人工智慧場景落地，推動
無人工廠、智能工廠這類生產形態更加普及。同時，圍繞疫情及醫療健康方面，會有更多
細分AI場景落地，還可能出現醫療、情感、社會、人工智慧等交叉學科領域的創新，形成
一系列的產品與應用。

AI賦能抗擊疫情

據工信部披露，上海先導區主動對接援鄂醫療隊及防疫一線場景需求，推動東方醫院（含
援助武漢醫療隊）、上海市公共衛生臨床中心首批兩家單位新冠肺炎疫情防控人工智慧重
點應用場景建設，並為武漢防疫前線提供了CT輔助診療、智能消殺機器人、藥品配送機器
人等智能產品支援。上海依圖、推想科技等建立基於肺部CT的醫療影像輔助系統，用於快
速評價病情、定量評估患者療效、評價患者預後等，目前已部署服務於抗疫一線多家醫院
。

深圳北科瑞聲開發出面向隔離區非接觸語音醫療信息系統，醫護人員在穿戴防護服和多層
口罩的情況下仍能方便使用，已在火神山和雷神山醫院部署。優必選緊急為「建國」警用
機器人升級了體溫檢測功能，定製疫情防控語音播報功能，並已在高速公路檢查站上崗。

中國證券報記者了解到，基於自身的AI能力，京東數科在第一時間開發了京東良研調查問
卷、疫情問詢機器人、智能外呼機器人等多款智能應用，助力疫情防控。虹軟科技的智能
視覺技術也加入到疫情防控工作中，並被廣泛應用於社區管理、車站出行、無人零售、在
線教育等各大場景中；阿里巴巴的達摩院聯合阿里雲針對新冠肺炎臨床診斷研發了一套AI
診斷技術，可以在20秒內對新冠肺炎疑似案例CT影像做出判讀等。

值得一提的是，工信部2月4日發出倡議，進一步發揮人工智慧賦能效用，組織科研和生產
力量，把加快有效支撐疫情防控的相關產品攻關和應用作為優先工作。

加速智能化進程

中國證券報記者注意到，受疫情復工延遲影響，勞動密集型行業往往受到更大衝擊，而智
能化程度較高的行業受衝擊相對小很多。當然，這離不開人工智慧、大數據、物聯網、雲
計算等技術的支持。有觀點認為，疫情將推動無人工廠、智能工廠這類生產形態的發展。

深思考創始人楊志明博士對中國證券報記者表示，「無人工廠、智能工廠代表著目前工業
化發展的趨勢。這次疫情可以說像催化劑，可能會在某種程度上加速這一進程。也就是說
無人化、智能化會更加普及、滲入到工業生產的方方面面。工業終端的無人化操作、操作
中積累的分布式大量異構數據，通過5G進一步互聯互通，並且高度集中於雲端中心，最終
通過端側與雲側的人工智慧驅動，形成良性循環和反饋，從而進一步提高工業化效率。可
以預想上述的諸多環節會快速發展。」

比如山東翼菲自動化公司以高速並聯機器人為核心，結合傳送帶跟蹤及視覺識別技術，實
現口罩自動化高效包裝，單套系統可替代工人4-6人，生產效率提高一倍以上，緩解人工
緊缺問題。海爾的多場景協助機器人也在應用和推廣中，不僅能夠在疫情期間實現車間的
無人化消毒，隔離區送餐送藥、實時體溫檢測等功能，在稍加改造後，還可以用於工廠噴
塗等生產場景，有望在疫情過後繼續發揮作用。

京東數科AI實驗室首席科學家薄列峰認為，「疫情對無人工廠、智能工廠的發展會起到助
推作用，讓更多行業去思考這個問題，在有的行業可能推動會早一些。」以智能養殖為例
，京東數科與吉林精氣神有機農業股份有限公司合作，在位於吉林省長白山腹地的兩個養
殖園區、100多棟山黑豬豬舍，全面應用京東數科智能養殖解決方案，目前已完成整體部
署。智能養牛相關技術也應用於首農畜牧等養殖企業，幫助企業降本增效，減少人工引入
的錯誤，提高企業運營的自動化程度。

薄列峰表示，線上化、智能化是傳統行業發展的必然趨勢，5G時代會加速這一趨勢。「尤
其在疫情過後，傳統行業線上線下肯定會加速融合，各行各業的經營模式也都會發生變化
，企業運作的底層的作業系統和思維方式也會因數據和技術要素的加入而發生質變。未來
數字經濟將會持續高速增長，這主要得益於數據和智能技術的發展。其中，產業數字化會
成為推動數字經濟發展的重要驅動力。」

醫療場景受期待

醫療與健康是人工智慧落地的重要場景之一。薄列峰認為，人工智慧技術在醫療場景的落
地一定是大方向，機器人在醫院落地可以是多維度的。「幫助一般人與有傳染性的病人進
行接觸；在醫生治療疾病的過程中提供幫助；對重症傳染病人進行看護，比如運送機器人
；加速診斷過程，以新型冠狀病毒為例，患者的肺部圖片跟正常人的肺部圖片差距還是非
常大的，基於圖片識別技術，也能非常好的進行分析，大大節省醫療資源。」薄列峰說，
「我們一直在布局實體機器人領域，疫情發生前就已經關注到醫療這個板塊，包括餐食配
送，物資運輸，以及一些醫學圖片的分析。」

京東方面介紹，已在武漢投入兩輛無人配送車，主要用於醫院物資的配送服務，之後會繼
續擴大投放。

楊志明表示，「AI會像水和電一樣成為各行各業的基礎設施和基礎服務，醫療也不例外。
在醫療資源相對緊張匱乏的場景下，此次疫情更加凸顯了AI在醫療中的價值。換句話說，
AI可以從疾病防控的大規模篩查、AI輔助診斷、AI新藥優選與加速新藥研發、AI新藥效果
評估、AI疾病或疫情發展預測、AI基因對比檢測、AI醫療健康助手等方面落地。AI在這些
落地場景會加速發展，不久即可見到AI逐步落地應用，真正進入老百姓的生活，賦能醫療
行業。」

疫情給楊志明帶來了關於未來智慧醫療發展的思考，他認為，「在疫情預測、疫情監控、
疫情反饋、疫情處理輔助決策、疫情輿情監測、疫情反謠言、疫情情感計算等領域勢必會
出現AI的落地，並形成一系列的產品與應用。」


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