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随着疫情的不断蔓延，截至2月20日16时，全国累计报告确诊病例74677例，累计治愈16290例，累计死亡病例2122例，重症病例11864例，现有疑似病例4922例。在这场与病毒抗争的战役中，各方都在尽己所能遏制疫情的传播，AI技术也在其中发挥着越来越多的作用。
疫情实时大数据报告
早在2020年2月1日，百度方面就表示，正在把AI技术投入到新型冠状病毒疫情防控中；比如，在北京清河火车站落地应用了AI多人体温快速检测解决方案。而该火车站是京张高铁始发站之一，也是京张高铁线上规模最大的一座车站，春节期间高峰日客流量可达 3 万人次左右，北京地铁 13 号线在此设有换乘站。
基于AI的人脸体温检测方案
据介绍，当前在火车站、机场、地铁站等人流密集的公众场所使用的体温检测方法存在一些局限：
传统额温枪——检测速度较慢，容易导致拥堵，增大近距离接触的可能，从而增加交叉性传染的风险。
发热筛查系统——需要现场值守的工作人员用肉眼观察异常情况，筛查的准确率和效率可能会受到一定影响。
拥有一定AI能力的智能测温系统——对于远距离、大范围，以及面部特征过少（佩戴帽子和口罩）的检测可能会出现漏判误判。
企业/地铁等单通行卡口大屏监控
不过，百度的AI体温检测技术在很大程度上解决了以上问题。据悉，该技术基于人脸关键点检测及图像红外温度点阵温度分析算法，可以对一定面积内乘客的额头温度进行检测，即便是佩戴帽子和口罩也能够快速筛查。
除了在筛选效率方面的提升，该解决方案的部署也十分简便。
比如，在通道或重要区域放置固定点位摄像机，在无需群众配合或弱配合的情况下，摄像机完 3-5 人/批次的面部温度快速检测系统。目前，该系统能够测量的温差在 0.05 摄氏度之内。
对体温超出一定阙值的人员，系统将以秒级发出警报，并提供人脸图像信息，帮助工作人员采取及时有效的措施。
整机构多通道全卡口数据展现
由于车站人流量大，固定点位摄像机可能会出现漏判的情况，工作人员还可以通过此解决方案来使用电脑以及手机等移动设备进行非接触式巡检。在发现体温异常的人员之后，再使用传统的额温枪进一步测量，在保障精准筛查的同时，也提升了巡查的效率。
更重要的是，使用该解决方案在很大程度上降低了人工成本，也降低了工作人员被感染的风险。
百度智能云天工AIoT平台
实际上，早在几年前，AI 技术就被应用到了关于病毒感染的防控工作中。
2016 年，佐治亚大学、梅西大学和加利福尼亚大学组成的团队开发的 AI 模型用于预测丝状病毒的传播——该病毒通常会感染蝙蝠，但也可以传播给人类；埃博拉病毒和马尔堡病毒是两种最常见的菌株。该模型通过综合 57 种不同因素来预测出哪种类型的蝙蝠可能携带丝状病毒，其准确度为 87％。
2017 年，来自 Saw Swee Hock 公共卫生学院和新加坡国家环境局环境卫生研究所的科学家开发了一种预测登革热暴发的 AI 算法；不久之后，初创公司 Aime 开始提供一种工具，以 84％ 的准确度预测登革热暴发的地点和时间。
目前，医疗保健公司 Metabiota（其平台可根据疾病症状和死亡率以及治愈性等信息来估计疾病传播的风险）正在与美国情报界以及美国国防部合作处理与冠状病毒有关的问题。
