新冠疫情影響了商業(yè)活動(dòng)的方方面面，但它并沒(méi)有減少人工智能對(duì)我們生活的影響。事實(shí)上，自學(xué)算法和智能機(jī)器將在抗擊疫情以及未來(lái)我們可能面臨的其他疫情中發(fā)揮重要作用。人工智能仍然是未來(lái)改變?nèi)藗兩睢⒐ぷ骱蛫蕵?lè)方式的關(guān)鍵技術(shù)趨勢(shì)。所以，我們要重新思考商業(yè)策略和優(yōu)先事項(xiàng)并付諸行動(dòng)。

　　更智能的大數(shù)據(jù)分析和洞察力

　　在這場(chǎng)持續(xù)的疫情期間，我們親眼目睹了快速分析和解釋病毒在世界各地傳播數(shù)據(jù)的迫切需要。各國(guó)政府、全球衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)研究中心和工業(yè)界已經(jīng)聯(lián)合到一起，共同開(kāi)發(fā)收集、匯總和合作信息的新方法。我們已經(jīng)習(xí)慣每天晚上在新聞上看到所在地區(qū)的最新感染或死亡率數(shù)據(jù)。

　　技術(shù)進(jìn)步是使這次疫情迄今沒(méi)有造成像1918年西班牙流感大爆發(fā)那樣多人死亡的主要原因。從醫(yī)療技術(shù)和護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)，再到通訊技術(shù)的進(jìn)步，使疫情得以更快地發(fā)現(xiàn)并實(shí)施封鎖。在接下來(lái)的一年里，人工智能將被列入更有效地應(yīng)對(duì)疫情流行病的技術(shù)發(fā)展清單中。

　　僅科學(xué)和醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)量的增長(zhǎng)就非常巨大，截至今年4月，科學(xué)界已有2.8萬(wàn)多篇與新冠病毒有關(guān)的論文發(fā)表。由自然語(yǔ)言處理（NLP）算法驅(qū)動(dòng)的專用搜索引擎目前已經(jīng)可以使用，任何人在調(diào)查這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)集時(shí)都可以得到人工智能的幫助。我們還可以將機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的能力應(yīng)用到更多大規(guī)模的、實(shí)時(shí)的全球數(shù)據(jù)集，人們將更容易地發(fā)現(xiàn)疫情，跟蹤感染者之間的接觸，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的診斷，并通過(guò)預(yù)測(cè)病毒在未來(lái)可能的進(jìn)化方式，開(kāi)發(fā)出更有效和持久的疫苗。

　　自動(dòng)檢測(cè)與預(yù)防

　　我們已經(jīng)看到包括美國(guó)在內(nèi)很多國(guó)家的司法管轄區(qū)域?qū)τ?a href="http://hljzzgx.com/v/tag/12732/" target="_blank">無(wú)人機(jī)的使用，測(cè)試了它們是否可以用來(lái)監(jiān)控人們對(duì)于社交距離的遵守。更先進(jìn)的應(yīng)用也慢慢出現(xiàn)，比如能夠檢測(cè)人群中個(gè)體高溫癥狀的無(wú)人機(jī)。這些系統(tǒng)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)分析無(wú)人機(jī)攝像頭捕捉到的數(shù)據(jù)，并向當(dāng)局或當(dāng)?shù)毓芾砣藛T通報(bào)病毒傳播的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和概率。

　　另一個(gè)相關(guān)的增長(zhǎng)領(lǐng)域?qū)⑹敲娌孔R(shí)別技術(shù)的使用，同樣由計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法驅(qū)動(dòng)。由于人臉識(shí)別側(cè)重于個(gè)人的識(shí)別，而不是人群之間，因此它的爭(zhēng)議性更大，警方已使用人臉識(shí)別來(lái)檢測(cè)封鎖和隔離逃避者，以及追蹤人群中出現(xiàn)癥狀的個(gè)人的行動(dòng)。

　　證據(jù)似乎表明，由于病毒帶來(lái)的健康風(fēng)險(xiǎn)，公眾對(duì)以前被認(rèn)為過(guò)于嚴(yán)苛的監(jiān)視手段已經(jīng)變得更加寬容。在未來(lái)的18個(gè)月里，隨著技術(shù)人員越來(lái)越熟練的掌握人工智能驅(qū)動(dòng)的監(jiān)控甚至執(zhí)法，這種容忍度可能會(huì)得到進(jìn)一步的檢驗(yàn)。

　　業(yè)務(wù)復(fù)蘇——預(yù)測(cè)行為的轉(zhuǎn)變

　　人工智能工具和平臺(tái)已經(jīng)就位，可以幫助企業(yè)了解他們的客戶如何適應(yīng)新的現(xiàn)實(shí)。以前在商業(yè)和人際關(guān)系培養(yǎng)方面落后于數(shù)字渠道的組織，也已經(jīng)認(rèn)識(shí)到形勢(shì)的緊迫性，并迅速掌握了行為分析和個(gè)性化等概念。隨著中小企業(yè)尋求建立自己的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，在2021年，為組織提供自助訪問(wèn)技術(shù)的工具將變得越來(lái)越普遍。

　　遏制下次疫情爆發(fā)

　　大多數(shù)人工智能算法都是針對(duì)預(yù)測(cè)的，而人工智能輔助流行病學(xué)的更高目標(biāo)將是建立能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)疫情將在何時(shí)何地爆發(fā)的系統(tǒng)。這項(xiàng)研究已經(jīng)進(jìn)行了一段時(shí)間，事實(shí)上，關(guān)于當(dāng)前疫情的一些最早預(yù)警是由人工智能產(chǎn)生的。

　　我們可以期待人工智能研究在未來(lái)18個(gè)月內(nèi)取得進(jìn)一步的突破，這將提高我們發(fā)現(xiàn)以及應(yīng)對(duì)病毒爆發(fā)危險(xiǎn)的能力。然而，要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，還需要各國(guó)政府和企業(yè)之間持續(xù)的全球性合作。這種情況如何發(fā)展，很可能會(huì)受到全球政治、立法者以及技術(shù)發(fā)展進(jìn)程的影響。因此，獲取醫(yī)療數(shù)據(jù)集和阻礙國(guó)際信息交流等問(wèn)題也將是未來(lái)一年的熱門(mén)話題。