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深圳众视广|人工智能赋能各行业人工智能终端无限可期( 二 )


④利用AI技术可以在高密度人流中快速、准确识别体温异常者 。
典型应用如AI红外热成像测温 ， 将红外热成像与人工智能图像识别技术结合在一起 ， 技术逻辑是通过机器学习进行人脸识别和追踪 ， 再结合红外测温仪计算出人的温度 。 红外热成像技术可远距离、广覆盖、非接触测温 ， 计算机视觉可快速定位环境中人员的额头部位 ， 实现同时对多人额头温度进行快速筛选及预警 。
与传统体温计、额温枪等测温方式相比 ， AI红外热成像测温最大的优势在于直观、高效、非接触和24小时工作 ， 既降低了工作人员被传染的风险 ， 又大大提升了巡查和筛选效率 。 AI红外热成像测温有效的解决了人工检测效率低、聚集带来交叉感染风险、需大规模人力投入等难题 ， 尤其是在机场、地铁、医院、高铁站等人流密集高的地方 。
此外 ， 疫情期间 ， 市场上还出现了多款基于人工智技术的测温产品 ， 如人脸识别测温门禁、测温手机、测温无人机、5G智能头盔、指纹识别智能测温门禁、测温安检门等 。
02
“防控”
防控是当前疫情最重要手段 ， 但如何开展大规模的排查工作、如何快速筛选潜在的传染源、如何实现安全复工复产等问题都面临着巨大挑战 。 传统的排查和管理方式 ， 不管是逐一上门寻访还是挨个打电话询问 ， 都存在低效、耗时长、数据分析难度大、错漏多等问题 。 此时 ， AI技术被快速导入应用 ， 在居民健康排查、人口迁徙数据监控、疫情发展预测等方面做出了突出贡献 。 多个使用场景如下：
①利用智能外呼机器人 ， 为政府部门、医疗机构等提供人工智能呼叫排查、追踪服务 ， 快速摸清辖区居民的健康情况和流动情况；
②监测实时人口迁徙数据 ， 利用大数据技术和人工智能算法 ， 为不同地区的疫情管理提供数据参考；
③利用人工智能强大的计算能力 ， 通过旅客的行程信息来分析疾病可能的传播路径 ， 为政府防控措施决策提供参考；
④以“健康码”、“绿码”作为个人出入通行的电子凭证 ， 为各地人员通行、跨区互认、企业复工复产提供决策参考；
⑤利用人工智能技术对疫情信息进行智能化分析 ， 预测疫情发展趋势 ， 可以提升政府疫情防控效能 。
典型应用如“健康码/绿码” ， 是以个人健康数据为基础 ， 由个人申报、后台比对 ， 生成个人专属二维码 。 该二维码作为居民或返工返岗人员在本地出入通行、上下班通行、跨区互认的电子凭证 ， 通过亮码实现精准管控、快速核验 。
健康码是一款典型的人工智能应用 ， 将人有效的信息输送给机器 ， 使机器对大量的、人工根本无法处理的数据进行统一处理 ， 得出有效结果 ， 估算出使用者的疫情风险 。
以个人自行申报健康信息为基础 ， 结合手机定位、消费记录、乘车记录等数据对使用者过去14天的行踪和行为进行综合判断 。 其逻辑是通过定位数据提取所处城市是否为高风险区；通过消费记录提取是否购买退烧、消炎药物信息；通过乘车记录提取是否在旅程中接触感染人群或潜在风险人员信息；通过个人身份信息提取所处环境是否存在潜在风险信息 ， 结合以上数据综合判断个人通行风险 。 在疫情期间 ， 健康码便捷、高效、精准的协助疫情防控工作有效开展 。
03
“非接触”
为了防范疫情传播 ， 减少人与人接触的需求而产生的对非接触式服务的需求显著催化了对于人工智能产品的应用 。 如非接触式无人消毒、智能监控、无人配送、无人零售、远程智能教育等：
①无人机器人在防控疫情期间的消毒、测温、巡逻中都表现出色；
②大规模的智能监控明显降低了居家隔离等措施的落实难度；
③疫情期间网购订单激增 ， 而人工配送可能带来交叉感染风险 ， 武汉等地启用了智能配送车和配送机器人 ， 机器人可自行判断路线、乘坐电梯以及提醒取货 ， 实现“无接触式配送”；


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