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在新冠肺炎疫情席卷全球之前，人工智能（AI）尤其是其分支——機器學習（ML）技術，已經在幾乎所有行業(yè)發(fā)揮作用。

新冠肺炎疫情對我們的商業(yè)模式、生活方式等很多方面產生了重大影響，但它并未削弱人工智能所發(fā)揮的影響。在疫情肆虐之際，能夠自我學習的算法和智能機器將在抗擊疫情的斗爭中，以及未來可能面臨的其他事件中發(fā)揮重大作用。

美國《福布斯》雙周刊雜志網站在近日的報道中，梳理了未來一年人工智能將在重建我們的生活，重新思考商業(yè)戰(zhàn)略以及應對未來可能的疫情等方面發(fā)揮什么作用。

大數(shù)據(jù)分析更智能

《福布斯》雙周刊雜志網站指出，在當下這場應對新冠肺炎疫情的戰(zhàn)役中，我們目睹了迅速分析和解讀病毒在全世界傳播趨勢相關數(shù)據(jù)的緊迫性和急迫性。為此，各國政府、全球衛(wèi)生機構、學術研究中心和業(yè)界同心協(xié)力開發(fā)收集、匯總和利用信息的新方法，有了這些強大的工具，我們可以實時掌握世界各地的新冠肺炎感染數(shù)據(jù)和病亡數(shù)據(jù)。

例如，《抗擊新冠肺炎疫情的中國行動》白皮書指出，利用人工智能和大數(shù)據(jù)，中國進行疫情趨勢研判，開展流行病學調查，努力找到每一個感染者、窮盡式地追蹤密切接觸者并進行隔離。

技術進步是這場疫情的致死人數(shù)迄今尚不及1918年西班牙大流感的主要原因。技術進步包括醫(yī)療技術和護理標準的進步，以及使我們能更快定位疫情暴發(fā)地并實施封鎖措施的通信技術的進步。明年，人工智能將被列入能更有效應對疫情的技術發(fā)展清單。

在人工智能技術的加持下，醫(yī)療技術領域取得進步的一個重要表現(xiàn)是：科學和醫(yī)學文獻的數(shù)量大幅增加，截至今年4月底，就有超過2.8萬篇與新冠病毒有關的論文被發(fā)表。此外，由人工智能技術的另一個分支——自然語言處理（NLP）算法提供支持的專用搜索引擎已經上線，任何人在研究這個龐大的數(shù)據(jù)集時都可以獲得AI幫助。

目前，科學家們正孜孜不倦地開發(fā)新的AI解決方案，以幫助他們解決其他醫(yī)療問題（例如癌癥等）。明年，AI在醫(yī)療保健領域中的應用將不斷加速，不僅僅與對抗病毒有關。

通過提高能力，我們可以把機器學習解決問題的潛能應用于這些龐大的、實時的全球數(shù)據(jù)集上，可以更輕易地發(fā)現(xiàn)疫情，追蹤密切接觸者，以及更準確地診斷疾病，并通過預測病毒未來可能的演化方式以開發(fā)出療效更好、效力更持久且更安全的疫苗。

檢測和預防更自動化

我們已經看到，執(zhí)法人員已經在抗疫中用到了無人機等設備，他們利用無人機來監(jiān)視人們是否遵循保持社交距離的規(guī)定。無人機也將應用于其他領域，比如能檢測出人群中哪個個體有發(fā)熱等新冠肺炎癥狀。系統(tǒng)可以利用計算機視覺技術分析無人機攝像頭獲取的數(shù)據(jù)，并向相關部門或當?shù)毓芾砣藛T通報有關病毒傳播的統(tǒng)計數(shù)據(jù)等信息。

另一個相關的有增長潛力的領域將是面部識別技術，這一技術也與計算機視覺算法有關。面部識別技術將重點放在識別個體，而非人群中的模式，因此警察用它來探查人們的隔離情況以及封城的情況，并追蹤出現(xiàn)新冠肺炎癥狀的個體的活動軌跡。

證據(jù)似乎表明，由于新冠病毒帶來的健康風險，公眾對以前被認為過于嚴厲的監(jiān)視策略更加寬容。

預測客戶行為備受追捧

新冠病毒肆虐全球，顯著改變了我們的生活、工作和社交方式，雖然在社會的諸多領域都已出現(xiàn)穩(wěn)定和強勁的數(shù)字化趨勢，但今年，我們目睹了一場數(shù)字化的狂歡和熱潮。今年二季度，亞馬遜公司的銷售額同比增長40%。此外，疫情期間，受在線購物和云服務需求增加，亞馬遜股價今年迄今上漲73%。不止亞馬遜市值不斷創(chuàng)下新高，至今年8月份，微軟股價上漲28%，谷歌上漲13%，F(xiàn)acebook上漲了12%。

無獨有偶，新冠肺炎疫情帶來的消費行為向線上轉移的趨勢也讓國內的科技巨頭們賺得盆滿缽滿。自年初至今，騰訊、阿里巴巴、拼多多、美團、京東市值分別上漲20%—150%不等。

《福布斯》雙周刊網站指出，人工智能工具和平臺能很好地幫助企業(yè)了解自己的客戶，因此，此前在利用數(shù)字渠道經商和維護客戶關系方面滯后的組織和企業(yè)逐漸認識到局勢的緊迫性，被迫重新評估自己的選擇，開始迅速掌握行為分析和個性化等概念。

2021年，讓各組織自行獲取這項技術的工具將越來越流行，因為中小企業(yè)正想方設法尋求建立自己的競爭優(yōu)勢。

能預測下一波疫情

大多數(shù)人工智能算法都擁有預測能力，人工智能輔助流行病學研究領域的重要目標將是研制出能準確預測未來疫情于何時、何地暴發(fā)的系統(tǒng)。此類研究已經進行了一段時間，事實上，一些關于當?shù)匾咔榈脑缇瘓笫怯扇斯ぶ悄苌傻摹?/span>

可以預計，人工智能研究將在未來18個月取得進一步突破，進而提高我們發(fā)現(xiàn)和應對病毒暴發(fā)風險的能力。當然，要實現(xiàn)這一目標，還需要政府與私營企業(yè)之間進行持續(xù)的全球合作。