AI“黑头盔”亮相成都，警员陌头2分钟筛查上百人体温！

编辑：张佳、白峰

新冠病毒已进入全球流传阶段，停止发稿，中国累计确诊已超80000例，外洋累计确诊已超14000例，形势严峻。

作为一种首次在全球规模内流传的新型疾病，尚不清楚新冠疫情将如何影响我们的生活和事情方式，但现在看来，人工智能可能有助于反抗这种病毒及其经济影响。

从丈量体温到检测病毒，从医院消毒到治疗患者，AI正在以人类无法相比的效率和我们一起“抗疫”。

“黑科技”头盔亮相成都陌头，两分钟筛查上百人体温

在体温检测方面，AI正在做着不行思议的事情。

3月2日，成都春熙路陌头，头戴智能头盔的事情人员正为市民排查体温。

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智能头盔通过牢固在头盔上的红外摄像头，毫秒级反映捕捉视线规模内市民的体温。头盔内有一块虚拟现实显示屏，人们的体温就会出现在佩带者眼前。

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这个智能头盔可完成对前方5米规模内所有目的人员的扫描，若发现体温凌驾37.3度，头盔连忙声光报警。

有了这个黑科技头盔，上百人队伍可以在不到2分钟时间就完成发烧人员筛查和记载，而且可以在宁静距离内无接触自动记载被检测人员信息，掩护事情人员、提升效率。

此外，该头盔还可实现智能交互、人脸识别、证件识别、指战交互等功效，网友纷纷感伤：成都已经进入科幻影戏时代了！

不外也有一些网友担忧，这样的话放屁会不会被看到呢？

有一位网友比力担忧事情人员的眼睛，并希望技术升级，换机械人来完成这份事情：

另有一位网友表现疑惑：额温丈量到底准禁绝？会不会因所处情况而发生偏差？

AI测温普遍使用配备有热传感器的相机，新加坡一家医院和公共卫生机构也在用AI来检测人们的体温。

百度也开发的一种人工智能系统，使用红外传感器和人工智能来预测人们的温度。

该方法联合了盘算机视觉和红外技术，在0.5摄氏度的规模内，每分钟检测200人的额头温度。由于发烧是新冠肺炎的征兆，如果检测到一小我私家的体温高于37.3摄氏度，系统就会发出警报。

上个月，深圳MicroMultiCopter在一份声明中说，它已经在中国各个都会部署了100多架无人机。这种无人机不仅能感温，还能喷洒消毒剂和在公开场合巡逻。

消毒机械人登场！实现99.9999%病鸩杀灭效果

丹麦公司UVD Robots于2月19日表现，已与Sunay Healthcare Supply告竣了在中国分销机械人的协议。UVD的机械人可以在医院内四处走动，通过紫外线为房间消毒。

中国也有类似的消毒机械人，而且已经被多家医院使用。这个机械人集成超干雾化过氧化氢、紫外线消毒、等离子空气过滤等消毒方式，可以满足疫情需要，做好情况物表、流动空气的六个对数以上的杀灭效果。（详见：抗击肺炎中国消毒机械人登场！实现99.9999%病鸩杀灭效果）

XAG机械人还在广州部署喷洒消毒剂的机械人和无人机。

加州大学伯克利分校机械人实验室主任和DexNet缔造者Ken Goldberg预测，如果冠状病毒成为大盛行病，则可能泛起更多的机械人在更多情况中运作。

但并非每个推出的机械人的公司都是赢家。

初创公司Promobot推出的商业服务机械人就被吐槽了。机械人没有搭载生物丈量或温度分析传感器，它只是在筛选中问四个问题，好比“你咳嗽吗？”，而且还需要人们触摸屏幕来注册回覆，当下使用实体触摸屏似乎不是一个很好的选择。

AI驱动算法乐成预警武汉肺炎

其实，AI在预防盛行病发作上也在发挥作用，加拿大的一个名叫BlueDot的康健监测就通过AI驱动的算法，在12月31日就早早向其客户发出了疫情的消息。

BlueDot是为应对SARS疫情而建立的。它使用自然语言处置惩罚（NLP）来浏览数十万个泉源的文本，以搜索有关人类或动物康健的新闻和公共声明，从而向其客户发出提前警告。

与美国国防部和情报机构互助的Metabiota公司则是预计疾病流传的风险。它的预测基于疾病症状、死亡率和治疗的有效性等因素。

深度学习已用于冠状病毒检测

世卫组织中国代表团上个月公布了一份40页的陈诉，先容了中国COVID-19的应对措施，其中提到中国如何使用大数据和人工智能作为应对该疾病的一部门。用例包罗 AI 用于接触者追踪以监测疾病的流传和“优先人群的治理”。

WHO陈诉地址：

https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf

学者、研究人员和康健专家也开始在自己的事情中使用人工智能。周日，来自武汉大学人民医院、武汉恩义安赫尔医疗技术公司和中国地质大学的研究人员分享了深度学习的研究结果，他们声称检测 COVID-19的准确率为95%。该模型通过对51名经实验室确诊的 COVID-19肺炎患者的 CT 扫描图像和45,000多张匿名 CT 扫描图像训练而成。

深度学习模型的体现可与专业放射科医生相媲美，并提高了放射科医生的临床检测效率。“它具有很大的潜力，可以减轻一线放射科医生的压力，改善早期诊断、隔离和治疗，从而有助于控制这种盛行病，”在 medrxiv. org 上揭晓的一篇关于这种模型的预印文章中这样写道。(预印意味着它还没有经由同行评审。)

研究人员说，该模型可以将 CT 扫描简直诊时间缩短65%。其他地方也在举行类似的实验，来自 Infervision 的机械学习模型训练了成千上万的 CT 扫描图像，现在正在用于武汉中南医院冠状病毒的检测。

AI 预测重症 COVID-19患者生存率的研究

在另一篇预印文章中提到，凭据同济医院的临床数据，一个新的系统能够以凌驾90% 的准确率预测存活率。

这项事情是由来自人工智能和自动化学院的研究人员，以及来自中国华中科技大学的相关部门完成的。

科学家们预计，冠状病毒的存活率今天可以从300多个实验室或临床效果中得出，但他们的方法只思量与乳酸脱氢酶(LDH)、淋巴细胞和高敏感性 C反映卵白(hsCRP)有关的效果。

上个月，与中国政府互助的研究人员在 arXiv 上揭晓了另一篇题为“用于冠状病毒筛查的深度学习”的论文。该模型使用多种 CNN 模型对 CT 图像数据集举行分类，并盘算 COVID-19的熏染概率。在开端效果中，他们声称该模型能够以86.7% 的准确率预测 COVID-19、甲型流感病毒性肺炎和康健病例之间的差异。

深度学习模型由武汉三家医院的流感患者、 COVID-19患者和康健人的 CT 扫描训练而成，其中包罗110例 COVID-19患者的219张图像。

由于疫情流传得如此之快，那些在第一线的人们需要工具来资助他们识别并以同样快的速度治疗受熏染的人们，但同时也要保证准确性。坊间有许多人工智能驱动的解决方案已经屡见不鲜，而且险些可以肯定的是，更多来自公共和私营部门的解决方案即将到来。

参考链接：

https://venturebeat.com/2020/03/03/how-people-are-using-ai-to-detect-and-fight-the-coronavirus/