利用优化的检测算法加速CT影像筛查、应用智能消毒机器人减少医护人员感染风险、通过视觉检测技术提高口罩生产质量……在此次抗击新冠肺炎疫情的过程中，人工智能（AI）的身影随处可见，与各行业融合的速度也在明显加快。

不过，在业内人士看来，目前我国人工智能产业仍处于成长期迈向成熟期的关键节点。人工智能应用虽然涉及面广，但深度却有限，未来想要由广入深还需“过五关斩六将”。

深度融合是大势所趋

“仅仅一个月时间，我们已经在英国、意大利、墨西哥、泰国等40多个国家完成了人工智能CT影像系统的正式上线。” 4月23日，以“因AI而生，‘疫’不容辞” 为主题的人工智能助力科技战疫线上沙龙举行。汇医慧影创始人兼CEO柴象飞在谈到该公司AI技术助力战“疫”时的作用时，语气中不无自豪。

在新冠肺炎疫情发生早期，汇医慧影就和国内十多家医院合作，快速收集了数千例新冠肺炎确诊病例的CT影像数据，在此基础上开发出优化的检测算法，并迅速将其AI辅助筛查系统推广到国内20多家处在抗疫一线的医院。

“我们的人工智能解决方案可以通过分析CT影像中毛玻璃样阴影（GGO）等影像特征，为医生和专家提供疑似新冠肺炎感染的概率，以便医生和专家进一步检测，更重要的是能够将疑似感染者及时隔离在传播链之外。” 柴象飞告诉《中国科学报》，在目前国内疫情得到良好控制、国外疫情迅猛发展的情况下，他们又和合作伙伴一起把这一方案推广到了其他国家。

作为科技战“疫”的幕后英雄，汇川技术产品总监凌晓军也透露，截至目前，该公司已为不少口罩设备厂商提供了口罩机和熔喷布解决方案。“我们的自动化N95口罩生产解决方案不仅可以实现产线快速部署，还可以大大提高口罩检测的效率和准确性。”

凌晓军举例说，通过应用视觉检测技术，该方案可达到每分钟检测 150 件口罩的检测量，同时实现99.99%的准确率。在平均每条产线减少两三名检测人员的同时，仍旧可以确保7x24 无间断的生产。他告诉《中国科学报》，其背后的秘诀是，基于英特尔X86 CPU的边缘计算技术，以及监督和非监督深度学习辅助传统机器视觉技术。

在英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区行业解决方案部总经理梁雅莉看来，人工智能作为代表性的智能科技，与医疗健康等行业的深度融合是大势所趋。“新冠肺炎疫情在为我们很多生活场景按下暂停键的同时，也加速了整个社会数字化的进程，加速了医疗健康等行业和人工智能融合的进程。”

成长期迈向成熟期的关键节点

“中国人工智能产业正处于成长期迈向成熟期的关键节点。”对于人工智能及其行业应用目前所处的现状，赛迪顾问人工智能产业研究中心高级分析师杜欣泽做了如是总结。

他以AI医疗举例，“目前医疗产业很多环节都有人工智能的身影，AI在医疗市场的占有速度非常快。但是，由于AI医疗产业发展比较谨慎，因此应用深度还有进一步拓展的空间，未来也还有更多、更具有挑战性的场景等待企业去挖掘。”

对此，柴象飞也表示认同。他告诉《中国科学报》，“AI在医疗行业的应用虽然很广，但深度还有限。今年我们提出了一个小目标，就是希望通过我们的努力共同推动AI医疗产业在标准和法规方面的进程，从而让AI真正深度介入医疗领域。”

“虽然未来前景美好，但人工智能与各行业深度融合时仍会面临很多技术挑战。”梁雅莉以医疗领域为例，认为这些挑战将来自足够多的数据量、数据质量，以及模型的可解释性、通用性以及安全等多个方面。

她透露，迄今为止，英特尔对抗疫的捐赠和支持已累计达6000万美元。此外，英特尔作为Open COVID Pledge联盟的发起人，还为新型冠状病毒科学家和研究人员免费开放了英特尔庞大的知识产权库，这也是世界上规模最大的知识产权组合之一。“我们希望并相信，免费开放知识产权给科学家和研究人员，将使更多的生命得到拯救。” 梁雅莉说。