人工智能在新型冠状病毒肺炎中的研究综述

孙书魁，范 菁，李占稳，曲金帅，路佩东

1.云南民族大学 电气信息工程学院，昆明 650000

2.云南民族大学 云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室，昆明 650000

3.哈尔滨医科大学 第二临床医学院，哈尔滨 150000

2019年新冠肺炎（COVID-19）的暴发使世界各国人民生命财产安全受到了极大的威胁。COVID-19因传播率高(R0>2)[1]而迅速在席卷全球，并演变成严重的全球性公共卫生危机。资源短缺和医疗卫生系统超负荷等危机使大多数政府限制旅行或封锁城市[2]。根据世界卫生组织的数据，截至2022年7月，新冠肺炎疫情已导致超过5.5亿例确诊病例和633万例死亡。科学家已确定了该病毒的基因组序列，并归类为冠状病毒家族β-CoV属成员[3]。它攻击人类呼吸系统，导致发烧、咳嗽和其他流感症状，并进一步导致多个组织和器官受损甚至衰竭[4]。此外，新冠肺炎患者可能会迅速恶化为严重的功能障碍甚至危重症，导致对床位、机械通气设备和重症病人护理资源的需求突然暴增[5]。新冠肺炎惊人的发病率和造成的大规模伤亡给有限的医疗资源带来了沉重的压力，因此非常迫切需要有效的技术来简化新冠肺炎的诊断、治疗和检测等环节，并提高医疗保健系统的临床效率[6]，以应对医疗资源紧张的局面。

AI在其他领域的成功启发了科研人员和医学专家。他们将AI与现有医学技术结合，以应对新冠肺炎疫情[7]，AI现已广泛应用于临床治疗。AI不仅在防疫和诊断上有更高的效率，而且对提高药物疫苗开发和生产效率也有很大帮助。更重要的是，利用AI大数据技术在全球范围内对病毒进行采样，加速在全国范围内开展病毒活动性建模研究，以有效预测和应对日后类似大规模疫情暴发[8]。COVID-19加速了学术界和工业界对AI支持的网络技术的研发进程。由于AI支持的医疗健康网络系统能够有效应对新冠肺炎乃至类似疫情带来的危害，这一技术受到了世界人民特别是医学界青睐。

本文全面地回顾了AI在疫情防控中的作用。由于AI技术的多样性，故无法列举所有方法。然而值得注意的是学者们的研究逻辑和研究方向，这可以让读者更好地把控最新的研究领域和研究方法，同时从宏观上发现存在的问题并确定研究方向。基于此，本文的主要贡献体现在以下三个方面：

（1）系统全面地回顾了AI在本次疫情防控中各个环节中的应用。

（2）从实际出发，指出AI在本次抗疫过程中所面临的挑战。

（3）本文在研究AI对本次抗疫进程影响的同时，也思考了本次疫情对我国AI产业的影响以及其中的辩证关系。

本文首先阐述了背景知识，然后基于当前AI在COVID-19不同场景中的应用研究进行了详细的梳理，并指出在应用AI过程中所面临的一些制约，浅谈本次疫情对我国AI产业的影响以及未来发展方向，文末对全文进行总结。

1.1 COVID-19

COVID-19是由严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（severe acute respiratory syndrome coronavirus 2，SARA-CoV-2）引起的，这是一种β冠状病毒[9]。SARSCoV-2是源自动物的人畜共患病原体，可通过直接接触传染给人类。包括最近引起COVID-19在内的冠状病毒（CoV）被认为起源于蝙蝠[10]。蝙蝠是大多数冠状病毒的主要宿主，这些病毒可引起动物的胃肠道疾病和人类的呼吸道疾病。典型CoV症状包括感冒、咳嗽和头痛发烧等，严重时可能会导致急性肺损伤和急性呼吸窘迫综合征，进而引发肺衰竭，最终导致死亡[11]。图1表示新冠病毒结构。

图1 SARS-CoV-2结构图Fig.1 Structure figure of SARS-CoV-2

自2019年12月，新型冠状病毒肺炎疫情对人类的健康、经济、工业构成巨大的威胁，并以其惊人的传播率迅速传播蔓延到全球各个国家和地区。在撰写本文时，根据CoronaBoard的报告，已经有229国家和地区受到殃及，每日分别约74万和2 000的确诊病例和死亡病例，死亡率依然高达1.18%（截至2022年6月10日）。图2展示了全球COVID-19发展趋势。

图2 全球COVID-19发展趋势（2021-01-21—2022-06-10）Fig.2 Global COVID-19 trend（2021-01-21—2022-06-10）

随着新冠肺炎疫情对全球造成的巨大影响，人类应对新冠肺炎疫情进行了大量尝试。政府为遏制大流行蔓延做出大量举措，例如封锁（部分）地区以限制感染的传播，确保医疗卫生系统能够应对疫情，并提供一揽子计划以减轻对国民经济和人的影响。同时，鼓励个人在公共场所佩戴口罩、勤洗手、保持社交距离以及向当地防疫中心报告最新疫情信息等措施来保证群众的健康安全。另一方面，与COVID-19相关的科学研究也成为优先事项，并受到政府、行业和学术等从业者的特别关注。在全球从医科研人员争分夺秒开发针对COVID-19冠状病毒的有效疫苗和药物的同时，计算机科研人员也在为抗击COVID-19做出巨大的努力。随着AI在各个领域取得巨大成功以及政府的无接触倡议，将AI应用于本次疫情防控就变得理所当然。

1.2 人工智能

人工智能是一项蓬勃发展的技术，适用于各个领域的许多智能应用。人工智能的一些引人注目的应用是汽车中的无人驾驶、医疗保健中的医疗诊断和远程医疗、图像处理和自然语言处理。在AI的众多分支中，机器学习（machine learning，ML）和深度学习（deep learning，DL）是两种典型的方法。通常ML是指从数据中学习和提取有意义模式的能力，基于ML的算法和系统的性能在很大程度上取决于数据特征。同时，DL能够通过从简单表示中学习来解决复杂系统。根据文献[12-13]，DL有两个主要特征：（1）学习正确表示的能力；
（2）DL允许系统以深度的方式学习数据，利用多层架构来学习丰富的语义特征。

AI为对抗冠状病毒提供了强大助力[14]。在疫情时期，无论是疫苗和药物的快速研发还是无接触式的疫情防控，AI都成为人们的共同选择。文献[15]中的科学家开发了一个DL模型来用于“药物再用途”（也称药物再定位），即利用现有的药物找到一种可以立即应用于感染患者的快速药物策略。这项研究的动机是，新开发的药物通常需要数年时间才能成功测试并进入市场。虽然这项研究的结果目前尚未获得临床批准，但无疑开辟了对抗冠状病毒的新途径。文献[16]中将DL用于计算机断层扫描（computed tomography，CT）图像处理，所提出的模型DL模型在499个CT体积的训练和131个体积的测试中，准确率为0.901，阳性预测值为0.840，阴性预测值为0.982。这项研究提供了一种快速识别感染COVID-19患者的方法，这可能为及时隔离和医治提供很大帮助。

2.1 AI在疫情趋势预测中的应用

AI模型已经参与流行病学研究，主要侧重于COVID-19趋势预测。具体而言，涉及的人工智能模型包括基于数据驱动的统计模型、基于流行病学的房室模型、基于个体的代理模型和混合模型。表1总结了AI在疫情预测方面的应用。

表1 AI在疫情趋势预测方面应用总结Table 1 Application summary of AI in epidemic trend prediction

2.1.1 基于数据驱动的统计模型

基于数据驱动的统计模型主要包括基于回归的参数或非参数模型，如自回归移动平均（autoregressive integrated moving average model，ARIMA）、支持向量回归（support vector regression，SVR）、递归神经网络（recursive neural networks，RNN）等DL模型。Parbat等[26]使用SVR模型，利用约翰霍普金斯大学流行病数据预测了新冠肺炎死亡总数、康复病例数、累计确诊病例数和每日病例数的趋势[27]。该模型比线性或多项式回归方程具有更高的精度。这些基于纯数据驱动的统计模型通常只考虑建立死亡人数等因变量和天数等自变量之间的关系，但没有明确考虑传染病的流行病学特征。

2.1.2 基于流行病学的房室模型

房室模型将整个种群划分为易感、暴露、感染和康复等多个房室（即状态），然后应用常微分方程来模拟这些状态的转换。两个流行的房室模型，分别为SIR模型（susceptible infectious and removed）[28]和SEIR模型（susceptible exposed infectious and removed）[29]，被用来模拟传染病的传播。与基于数据驱动的统计模型相比，房室模型基于数学/物理定律，这些定律考虑了流行病学特征，并且房室模型假设从这些房室观察到的计数有可能反映繁殖数量，所以房室模型至今仍是传染病流行病学研究的主流方法[17]。然而，传统的房室模型参数确定是困难的，往往依赖预先设定的假设。AI的出现展现了它们在估计房室模型最优参数方面的优势，从而为改进新冠肺炎趋势预测中的房室模型开辟了一条新途径[30]。

2.1.3 基于个体的Agent模型和混合模型

研究人员利用细粒度方法通过Agent模拟对COVID-19趋势预测的种群建模[24]。基于个体的Agent模型是以抽象的形式模拟一个真实的环境来评估流行病的传播，它包括Agent、每个Agent的元素和Agent之间的联系三个主要因素。文献[24]通过考虑年龄、性别和隔离等多种因素，采用基于个体的代理模型模拟了COVID-19在城镇的传播。研究发现：居家、医院隔离、禁止旅行等非药物干预措施能显著降低COVID-19的传播和死亡人数。

此外，一些混合模型，如机械疾病传播模型和曲线拟合模型的组合[31]以及循环神经网络（RNN）模型和改进的易感染（improved susceptible infectious，ISI）模型的组合[30]，已用于COVID-19趋势的预测。这些混合模型主要考虑了流行病学模型和ML技术的结合，不仅捕获了传染病的流行病学特征，而且通过纯数据驱动的方法增强了建立输入数据与输出数据之间关系的能力。混合模型中的流行病学模型通常用于获取与COVID-19趋势相关的信息，这些信息用作AI预测模型的输入。混合模型还展现出加快新冠肺炎趋势预测的巨大希望。

2.2 AI在疫情追踪中的应用

冠状病毒已经影响到了人类社会的方方面面，现在迫切需要遏制这种影响，逐步恢复人类的正常生产活动，使社会恢复正常运转。到目前为止，除了及时接种疫苗以外，更要做到“跟踪和隔离”，这恰恰是AI擅长的。AI可以利用海量的数据快速追踪到与感染者密切接触的人，以便及时进行隔离并诊断[32]。接触追踪是一个过程，用于识别和检测与感染病毒的人有过密切接触的人。这些人感染致命冠状病毒的风险更大，在AI的帮助下，可以通过接触追踪最近与感染者接触的人来保护他们，从而限制病毒传播的速度[33]。

疫情初期，中国率先利用AI追溯疫情，依靠面部识别摄像头来跟踪有旅行史的感染者[34]。浙江省杭州市首创健康码模式，对市民和拟进入杭州人员实施“绿码、红码、黄码”三色动态管理。“健康码”以庞大的真实数据为基础，由市民或复工人员通过网上申报，经后台审核生成个人专属的二维码。该二维码可以作为个人的健康凭证，实现一次申报，全省通行。健康码的推出，让复工复产更加精准、科学、安全[35]，同时能够较快地确定疫情暴发时间和地理位置，以便防疫人员能够快速锁定密接者并及时进行隔离诊断，防止疫情大面积传播。

2.3 AI在疫情检测和诊断中的应用

疫情初期，利用逆转录聚合酶链反应（reverse transcription-polymerase chain reaction，RT-PCR）是诊断COVID-19的主要手段，但这种方法对该病早期不太敏感，而且与不断增加的感染人群相比，RT-PCR检测试剂盒的数量较少[9]。此外，在给出准确核酸检测结果前，整个检测时间较长[36]，这可能延误最佳治疗时间，同时增加该病大肆传播的风险。作为RT-PCR检测的重要补充，计算机断层扫描（CT）和X光等影像学手段在当前诊断中展现出巨大的优势[37]。为了帮助医务人员可以快速准确地识别与COVID-19相关的肺部独特特征，AI在其中扮演了极其重要的角色。

2.3.1 胸部CT图像

通过AI处理CT图像，可以较快地检测出COVID-19引起的病变。如果手动读取CT图像可能需要15 min，但AI可以在10 s内完成。通过文献研究发现CT图像的识别一般都离不开神经网络[38]。其中以卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）为代表的神经网络因其出色的图像识别性能而受到较多的关注[39]。表2总结了基于AI的CT影像诊断模型，这些模型通过自动检测胸部CT图像展现了出色的区分COVID-19和非COVID-19肺炎的能力，准确度为70.00%~99.87%，灵敏性为73.00%~100.00%，特异性为25%~100.00%，AUC为0.732~1.000。Mei等[47]开发了一种联合CNN模型，通过结合胸部CT表现与临床症状、接触史和实验室测试来快速诊断COVID-19患者。文献[49]提出一种新冠肺炎肺部CT图像自动分割模型，该模型能够提取更多有用的肺部特征，且优于同类模型的分割效果，实现了新冠肺炎肺部图像的自动有效分割。经文献[50]发现AI模型比放射性医师具有更高的测试准确性、敏感性、特异性，并且在AI的帮助下，放射性医生的诊断速度更快，诊断效率更高。

表2 AI在利用胸部CT影像诊断新冠肺炎中的应用Table 2 Application of AI in diagnosis of COVID-19 by chest CT images

2.3.2 X光图像

尽管CT图像在检测COVID-19方面具有更高的灵敏度，但成本和辐射量都相对较高。相反，胸部X光片是一种低成本、快速的检测手段，可用于COVID-19疑似感染病例的初步筛查，支持对阳性患者及时采取隔离措施。研究人员已经开发了对应的AI技术，可以从胸部X光片中自动检测和提取特征，文献[51]提出了DD-CovidNet模型，该模型可以较好地针对COVID-19进行X光图像识别，且检测速度更快，检测结果更准确，但需进一步进行临床研究验证，由于COVID-19阳性CXR图像数据稀缺，可能导致模型识别存在一定偏差，需丰富数据集对模型进行优化提高识别率。表3对一些X光症状识别模型进行总结并对比分析。

表3 基于X光症状识别模型对比Table 3 Comparison of symptom recognition models based on X-ray

无论是X光还是CT都是用X光来呈现定位，不同的是，X光压扁了一个真实的物体，是一个重叠的图像，但CT将真实物体逐层切片，观察每一层的结构。相比而言，CT扫描的优势大于X扫描，但X光相对便宜，医疗应用范围更广。总之，无论是CT图像识别还是X光识别，AI都能提供更好的解决方案。经文献查阅发现，很多AI模型能够获得高精度的识别结果，虽然模型之间存在差异，但是训练过程基本符合图3所示。

图3 COVID-19诊断模型训练流程Fig.3 COVID-19 diagnostic model training process

2.4 AI在药物开发中的应用

利用AI进行药物研发的时间不长，进展也并不顺利。许多制药公司早期对DL在药物开发中的应用持怀疑态度[61]。直到2017年，很多药企才开始于与AI公司和学术界进行初始合作，启动内部研发项目。目前，医药行业的生产力正在下降，而AI的崛起则恰可以加速医药的研发[62]。由于COVID-19在全球暴发并且以及其惊人的传染力危害着整个人类和社会，许多科学家提出使用AI加速药物研发，使群众尽早地摆脱疫情的影响，恢复正常生产活动。

研究人员利用AI研发新药，加快智慧医疗时代的到来，以便更好更快地对冠状病毒带来的公共卫生挑战做出应对。在AI的辅助下，研究人员对海量CoVs的相关数据进行分析，使快速开发针对COVs的药物成为了可能[63]。此外，这一技术在众多的靶向药物选择中被广泛应用，从而加快开发针对靶向CoVs药物的过程。Joshi等[64]利用深度模型筛选天然化合物，发现巴马汀和索驰酮可以与Mpro形成了非常稳定的复合物，可以考虑用于对抗SARS-CoV-2的治疗开发。文献[65]提出了深度对接（DD），从ZINC15数据库中筛选13亿个化合物，并确定了新冠病毒Mpro蛋白的前1 000个潜在配体。随着对AI在药物研发中扮演的角色越来越重要，将有望借此加快我国新药的研发进程，更好地保障人民健康。

2.5 AI疫苗研制中的应用

现有证据表明，AI在疫苗设计和开发中的应用可以改变医疗保健，加速临床试验进程，降低药物开发的成本和时间[66]。疫苗研发策略考虑了保护性抗体的工作原理，以及为什么特定抗原可能会或可能不会引起广泛的保护性反应[67]。然而，由于不同的病原体使用不同的策略来逃避保护性免疫性反应，因此没有单一的“最佳”解决方案来设计针对任何疾病的免疫药物，需要结合多种策略[68]。如今，用于智能疫苗设计的AI和系统生物学正变得越来越强大，可用于加速新型候选疫苗的开发流程，设计通用疫苗原型，以及驱动和预测系统免疫系统的反应。在研发出更稳定、高效的新一代疫苗的同时，能够让更多的人接种到疫苗。

文献[69]应用ML预测S蛋白，通过研究SARS-CoV2的整个蛋白组发现nsp3、3CL-pro和nsp8-10对病毒黏附和宿主入侵至关重要。SARS-CoV-2 S蛋白具有最高的保护性抗原评分，被评为最有利的候选疫苗，此外，还选择了nsp3蛋白做了进一步研究[70]。预测的疫苗靶点具有COVID-19疫苗的潜力，但还需要在临床研究中进一步评估。表4对如今的疫苗进行分类和汇总。

表4 2019冠状病毒疫苗汇总Table 4 Summary of COVID-19 vaccine

2.6 AI在药物再利用中的应用

开发治疗疾病的药物分为：传统药物开发和药物再利用[71]。传统方式需要从构建新的基于分子单位的新型化合物开始，并且还需要经过临床研究、新药申请和上市监测等多个步骤才能投入使用，这个过程可能需要经过12~15年和超过数十亿才能完全进入市场[72]。而药物再利用是指将已批准的药物用于治疗新的疾病，这显著降低了开发成本并简化药物审批程序[73]。即便如此仍有数十亿的现有药物需要筛选，但AI的出现加快了这一进程，通过AI进行计算模拟，以加快筛选数十亿现有药物与新型冠状病毒蛋白相互作用以及破坏它们的能力，然后将入围的药物投入实验，检查那种药物对病毒蛋白最有效，以获得更好的治疗效果。表5总结了当前应用AI发现已知的对病毒蛋白有效的现有药物及其组合。

表5 AI在药物再利用中的应用汇总Table 5 Application summary of AI in drug repurposing

2.7 AI在遏制错误信息传播中的应用

由于信息的雪崩，这种流行病已经演变成一场信息流行病。AI可以识别和删除社交媒体上流传的假新闻，遏制了谣言的传播[82]。通过微信、微博等社交平台的信息也可以增进大众对新冠肺炎的认识，并收集和传播及时和正确的信息，使人们对相关谣言有更清醒的认识，同时也应该注意疏导谣言被揭发后引发的负面情绪[83]。此外，AI还可以清晰地展示治愈率、医疗保健的可及性和可用性，并且实时提供关于诊断、治疗、症状谱系和治疗结果方面的动态更新，这有助于营造出一种临床医生就在广大公众身边的氛围，帮助公众克服恐惧和恐慌[84]。

2.8 AI在基因组测序和分析中的应用

基因组测序是实现疾病诊断、药物研制、疫苗研发的基础。SARS-CoV-2基因组的大小约为30 KB，快速检测基因全组极其困难。国内外互联网公司纷纷为病毒基因组测序与分析提供一切AI算力，以支持病毒基因测序，将常规人工病毒基因组测序数数小时的工作内容缩短至两个小时，全基因分析流程也由数个小时缩短至半个小时，且有效防止因病毒变异而产生的漏检。为科研学者检索复杂庞大的遗传和基因组数据库提供了便捷。序列模式挖掘算法（sequential pattern mining，SPM）是一种在计算机可理解的COVID-19基因组序列语料库中寻找隐藏模式的数据挖掘技术，它揭示了核苷酸碱基的常见模式及其相互关系，并且该方法并不局限于SARS-CoV-2病毒，也可以用于分析其他人类的方向[85]。可以有效地揭示关于病毒突变、毒株和临床症状的最新信息。利用SPM发现基因组中隐藏的重要信息，有助于加快生物学研究，对理解生物遗传机理意义非凡。

AI具有巨大的潜力，可以显著地用于抵抗和缓解新冠肺炎疫情所带来的影响。除了具有以上所提到的优点和成果之外，还存在一些与实施AI相关的挑战和限制，需要加以评估和解决。以下为新冠疫情期间应用AI所面临的一些挑战。

3.1 缺乏标准数据集

如上所述，为抗击新冠疫情，目前已提出很多种AI模型，但是并没有使用相同的数据集进行测试，因此，从业者和医生无法得出相一致的结果。以文献[86]和[87]中的模型为例，分别获得：准确率（82.9%、98.27%）、特异性（80.5%、97.60%）和敏感性（84%、98.93%），但使用不同的数据样本，所以无法选择应用哪种模型对抗新冠疫情。所以建立标准的统一的关于COVID-19的数据库是尤为重要的[88]。

3.2 缺乏交叉验证

在基于对历史数据的研究领域中，在快速产生的数据上学习总是存在灰色地带和不确定性的可能性，最终可能会导致相关隐形风险。大多数文献缺乏对其训练模型的交叉验证，这可能会导致政策制定者和医务人员做出决策存在偏见。因此，科研工作者对其所提出的算法模型进行交叉验证是十分必要的[88]。

3.3 缺乏隐私安全

对于抗击新冠肺炎AI的实施，需要大量的数据来训练模型，这些数据包括X光图像、CT扫描、患病史、GPS定位和活动轨迹。然后，这些数据被用来训练模型，这些模型可以帮助病毒预测、诊断和检测、制定政策以及疫苗和药物的研发和生产。然而，如果没有正式宣布或要求，出于隐私和安全考虑，没有人希望与他人分享他们的个人隐私。因此如何权衡在发挥模型性能的同时又保护个人隐私，这是值得考虑的。

3.4 AI落地困难

新冠疫情以其惊人的传播力很快席卷全球，对全球各行各业都造成了冲击。为应对这场疫情，AI在本次抗击新冠中发挥了不可替代的作用。虽然AI在本次抗疫的各个环节中都取得了显著成果，但它的问题也很突出——落地难。疫情之前，很多AI技术的实现仅存在于实验室或特定场景下，但是技术的开发终究要落到应用，无法普及应用，这些技术就无法落地，或者无法取得很好的落地效果。而这次疫情，恰好一块试金石，筛选出那些实用的技术，同时也告诫科研人员技术不应该只局限于实验室，应该出走实验室，服务于大众。

3.5 算法偏见

算法是AI与非AI的主要区别。算法的好坏将直接关系到是否可以从海量的数据中提取有用的信息并总结出规律（模型）。但若数据缺乏代表性、存在价值偏好，比如此次疫情老人和孩子由于抵抗力较差会产生比较多的数据，则这种歧视会带到算法中，进而使结果带有偏见。当然数据并不是算法偏见的唯一诱因。由于算法是由算法工程师所设计，而当设计者将自身价值观所带的偏见嵌入到算法中时，AI就会继承这种思想，经过多重的算法运作，这种偏见将会被进一步固化，进而使AI得到具有偏见的结果。因此如何确保算法得到的结果公平公正，将决定AI是否可以大规模普及应用的关键。

3.6 基础设施制约

此次疫情极大地提高了AI的应用需求、扩大AI的应用场景、延长了AI的应用“触手”，AI的大量应用不仅减轻了人力资源负担，同时避免了交叉感染的风险。然而AI的有效发挥离不开软硬件的支持，在一些欠发达地区，由于相对应的基础设施的匮乏和老旧，限制了AI的应用，易造成疫情盲区，因此不能及时发现和隔离感染者，可能造成疫情局部大规模疫情暴发。因此升级传统老旧基建的和新基建的建设对于充分发挥AI性能就变得尤为重要。这将取决于是否能够及时发现和隔离感染者，以及最小化疫情所带来的影响。基础设施与AI的关系，不是简单的包含关系，而是相辅相成，基础设施提高了AI的潜力，延伸了AI的应用范围；
AI的未来探索与发展，将为新基建和传统基建等各类基础设施的运维保驾护航。

自新型冠状肺炎病毒疫情在全世界蔓延伊始，新冠疫情在“倒逼”产业改革的同时，这场病毒与科技的较量，正在成为AI产业创新能力的锤炼场。不少AI科技企业凭借强大的创新基因和技术手段，积极打造疫情防控落地的解决方案，各类AI技术应用的新场景不断出现，催生出全新的商业模式和商业流程，满足多维度防疫和抗疫的需求。可以预见，AI将深刻影响和改变人们生活的方方面面。在疫情肆虐的当下及后疫情时代，“无接触”这种发展趋势和行为习惯开始被人们重视起来，使得AI有了绝佳的试验场地，下面结合五个行业，浅谈一下AI如何助力各行业打赢这场防疫战。

4.1 医疗行业

如上所述，AI参与本次疫情防控的各个环节，很多AI技术都是首次亮相，大大加快抗疫进程。火神山医院亮相的机器人豹小弟，可以完成一些基本的医疗任务，缓解了医务人员紧张的问题。为缩短医务工作者的阅片时间，腾讯开发的AI辅诊方案最快可以一分钟内提供专业诊断结果参考，大大提高了医生的诊断效率。AI应用到医疗行业不仅大大提高了医疗利用率，而且避免了交叉感染，确保了防疫人员的安全。此次突发疫情向传统医疗提出了极大挑战，倒逼医疗改革，加快智慧医疗的转型。

4.2 物流行业

AI在物流领域是较早投入使用的，由于本次疫情提倡零接触，更是让物流企业意识到了智能物流系统的重要性，加快了中国智慧物流的进程[89]。现今物流行业中，AI的应用主要体现在分拣、配送等初级场景，但物流活动远不止这些环节。Zeng等人认为中国交通部门已经使用了自动驾驶汽车、大数据、AI和机器人等服务，这些服务在这场流行病期间保障了必要的生活用品和医疗物资的持续供应[90]。随着AI的发展，它将贯穿于物流的各个环节之中，极大地提高用户的满足感和企业的科技感，同时也会催生出新的无接触式物流模式。这是物流发展的必然趋势，此次疫情更是加速了这一过程。

4.3 零售行业

突如其来的疫情对实体零售业造成了巨大的冲击。从目前来看，精准营销和智能客服发展较为成熟，智能化运营、商品识别分析的发展速度较快。将来供应链网络效率智能优化的应用将会产生更多的附加价值。文献[91]指出在当代零售行业中虚拟助手有效地降低了整体运营成本，并且帮助客户获得高度契合的产品推荐。由于提倡零接触，无人零售的价值在本次疫情中真正体现出来，新的零售方式可以适应较少与人接触的要求，因此越来越多的人选择网上购物，同时利用AI、物联网、大数据分析和AR等新兴技术可以更智能地分析用户的需求，有效地为用户创造更大的价值[92]。

4.4 制造行业

本次疫情对全球制造业造成了巨大的打击，对于中小型制造企业来说，更是雪上加霜。在裁员节流的同时，纷纷将目光聚焦到AI，那些积极拥抱AI的制造业公司将有望从萎靡的经济中快速复苏。Yang等[93]认为将企业原有的ERP、MES和PCS三层结构转变为人机协同的管理决策系统和智能控制系统两层结构可以让企业的生产更加绿色，同时减少人员的参与和增加企业效益。Anwarsha等[94]提出一种基于AI的机器故障诊断的方法，该方法在不需要人工参与的情况下不间断检测机器是否出现故障，以便及时发现并排除故障，减少企业损失。从当前来看，我国制造业正处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的关键时期，2022年将继续推进企业全面升级。AI、IoT和大数据等新兴技术的发展将会助力传统制造业的产业升级，加强科技融合。这次疫情更加快企业智能转型步伐。

4.5 教育行业

疫情初期，伴随着“停课不停学”的政策出台，线上教育成为学生和教师的唯一选择，并深刻地影响了学生、教师、家长的传统教育思维。这不仅为线上教育行业提供了快速发展的契机，同时也为教育智能化、教育现代化按下了“加速键”，也于无形中推动了国内教育行业的改革发展。Fu[95]指出大数据和AI的出现能够帮助教育者更准确地了解到受教育者的信息、技能水平和学习习惯等信息，从而因材施教。同时大数据和AI可以根据学生的行为进行分析，并根据当前的学习能力和现状自动匹配最合适的相关课程，帮助学生远离选择难，实现知识升级的无缝衔接，提高学习效率[96]。AI与教育的深度融合，推动了教育理念、教学方式的创新，未来将有可能引领教育的系统性变革。

AI不是一个独立的产业，它必须与其他产业结合，才能凸显其价值。疫情以前，实际很多产业并不理解智能化的本质，而后疫情时代，那些从疫情中幸存的企业将会积极主动地推进智能转型。

COVID-19以其惊人的传播率在全球范围内大面积迅速传播，对全球人民的生命财产安全造成巨大的威胁，这对全球的医疗卫生资源提出了巨大的挑战。而AI的助力，大大缓解了医务人员的压力，同时很大程度上提高了医疗诊断的效率。把AI应用疫情防控的各个环节，加快了整个抗击疫情的步伐，也避免了交叉感染的风险。辨证来看，这次疫情无疑是一场灾难，但同时也倒逼着各行各业产业升级，加快AI在各行业的渗透，助力各行各业共同打赢这场抗疫攻坚战。