2月12日，人工智能“新冠肺炎AI自测机器人”在学习强国上线。当用户出现相关不适症状，陷入不就医怕耽搁病情，出门就医又担忧交叉感染的两难处境时，用AI自测机器人初步自测便成了最佳选择。

　　自工信部2月4日发布《充分发挥人工智能赋能效用，协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》以来，越来越多的人工智能企业拿出行动，尝试涉足AI辅助诊断、AI药物研发、AI服务等领域。当人工智能进入抗疫梯队，刚性需求叠加技术进步，相关细分领域将有望驶入发展“快车道”。

　　“此次新冠肺炎疫情的挑战，加速了国内服务机器人场景应用案例的突破。未来，将有望加快服务机器人的普及，也将坚定投资机构对医用机器人的信心，从而有助于相关企业的深入发展。”中国机器人峰会组委会秘书长王伟在接受中国工业报记者采访时表示。

　　AI服务机器人将迎黄金期

　　以消毒机器人为代表的上海钛米机器人科技有限公司，第一时间向武汉、上海等地医院的隔离病房、ICU、手术室、发热门诊投入产品，流行多年的送餐机器人在开拓医事服务配送领域应用中转型，护理、问诊、追踪等服务机器人在同样在抗疫中快速发展着。

　　实际上，近年来，随着人口老龄化趋势加快，以及医疗、教育需求的持续旺盛，服务机器人的销量正在持续增长。根据国际机器人联合会发布的2019年世界机器人报告，服务机器人在所有机器人销售份额中所占比重，已接近整个市场的三分之一。在服务机器人领域，物流系统服务机器人销售量增幅最为明显，其次为医疗机器人。

　　有业内人士认为，服务机器人的发展势头强劲，加上此次疫情催生的市场需求，将迎来发展黄金时期。

　　“应看到，下一步服务机器人较大的发展空间在于对复杂场景的智能判断和适应能力，目前服务机器人只能取代医护人员简单的流程工作，未来人工智能技术将实现机器人大脑拥有更多大数据和实现自主学习的能力，完成从辅助到替代医务人员医疗诊断的转变至关重要，从而能够解决医疗资源分配不均匀的现状。”王伟对记者说。

　　北京大学深圳研究所院科研处处长刘宏也提出，服务机器人不仅要求自主性和功能性，更需考虑安全性和友好性，未来也需要做到真正地了解用户。

　　AI辅助影像诊断前景可期

　　近日，华中科技大学电信学院联合华为云等团队，研发并推出了新冠肺炎AI辅助医学影像量化分析系统。该系统可大幅提升诊断效率，有助减轻医生繁重负荷。

　　该实验室负责人、华中科技大学教授白翔表示，结合临床信息，该系统可以辅助医生更高效地区分新冠肺炎的早期、进展期与重症期，有利于早期筛查与防控。同时，对于确诊病人，基于对多次复查影像数据的量化分析，医生能够有效评估病情进展及用药疗效等情况。

　　来自IDC的预测数据显示，2020年医疗数据量将达40万亿GB，数据生成和共享的速度将迅速增长，其中80%以上的数据为非结构化数据。面对如此迅速增长的医疗数据量，不借助计算机智能运算的帮助很难进行甄别和处理。引入AI辅助甚至替代人工进行一些常规的病理诊断及癌症筛查，能够有效弥补人工诊断效率低、病理医生不足、缺乏统一质控管理等问题。

　　目前，我国涉足AI影像辅助诊断市场的企业数量较多，呈现百家争鸣的格局。据记者了解，近年来，以腾讯、阿里、科大讯飞等科技巨头在人工智能基础技术有着长期的布局和投资，凭借技术、资金和人才等优势，加速布局影像AI辅助诊断市场；GPS、联影等医疗器械巨头凭借渠道和硬件优势，积极拓展人工智能领域，为企业寻求新的盈利增长点；此外，大量的创业公司，凭借商业模式的灵活性和创新性，在资本热捧下蓬勃发展。

　　也有观点认为，现阶段行业中的龙头企业尚未出现，未来能寻得更适合的商业模式迅速占领市场的企业，将在行业中处于领跑地位。

　　AI技术成新药研发突破点

　　疫情期间，工信部发布的《倡议书》中号召各相关单位，优化AI算法和算力，助力病毒基因测序、疫苗/药物研发、蛋白筛选等药物研发攻关。

　　AI+药物研发与传统模式相比，时间和成本优势明显。AI技术的深度学习处理，能够为科研人员进行数据分析、快速筛选文献以及相应的测试工作提供便利。

　　根据 Global MarketInsight的数据报告，全球人工智能医疗市场中，药物硏发细分领域占据份额最大，约为35%。

　　据记者了解，我国药物研发与国际顶尖水平尚有较大的差距，追赶起来十分艰巨。人工智能的发展为我国新药研发带来了缩短差距的机会。目前，国内已有如晶泰科技、零氪科技、智药科技等企业布局，并且吸引了不少资本。

　　除了科研团队与制药公司，一些科技巨头企业也积极进入人工智能医疗市场。眼下，阿里云宣布，向全球公共科研机构免费开放一切AI算力，以加速本次新型肺炎新药和疫苗研发。百度成立总规模3亿元的疫情及公共卫生安全攻坚专项基金，并提供人工智能技术支持，配套亿级计算资源，助力疾控机构、科研院所等研究单位进行疫苗研发提速。

　　“在药物创新这一块，大家都在努力，但是远远不够。在人工智能帮助我们发现新药的路径上，我们可能还是会面临很多挑战，比如如何把各个药企的数据结合在一起，利用更多高质量数据去做出更好的模型。”晶泰科技联合创始人赖力鹏建议。