AI走上疫情防控前线

李伟

无人化配送物资

据美国《大众科学》杂志报道，在疫情隔离区，对药品、医疗物资和生活物资实施无人化配送，可以最大限度地减少人员接触，有利于疫情的防控。美国的两家科技公司在这方面开展合作，开发出一款可用于疫情隔离区无人化物资配送的货运车辆。

美国加州的Nuro公司创立于2016年6月，由两位来自谷歌的自动驾驶项目工程师主导。这两位工程师曾经从谷歌公司知名的自动驾驶项目中获得数百万美元奖金。Nuro公司于2018年1月发布了第一款产品R1。它是一款采用AI系统的自动驾驶电动送货车，旨在为个人用户或商家提供短途运输服务，运送杂货、礼品等。与自动驾驶乘用车有所不同，Nuro只有轿车的一半长，有4个隔间和包括激光雷达、照相机在内的设备。目前Nuro公司已经与美国的两家零售业巨头沃尔玛和克罗格合作，在美国休斯敦开展自动运输服务。

UiPath是一家在AI流程自动化领域快速发展的创业公司。该公司使用基于AI的软件来帮助企业运行重复的业务，以腾出人力资源来处理更复杂的工作。目前该公司已经拥有的客户包括美国陆军、国防后勤局、美国航空航天局、美国海军和退伍军人事务部等。

在这两家公司新近设立的合作项目中，R1无人驾驶货车的AI系统得到升级，包括3个核心元素：一是物资派送过程监控系统，通过功能强大的记录器实现对目标用户的确认和区分，并要求用户通过扫码的方式领取限定数量的物资;二是数字化程序控制系统，可以让货车沿着设定的路线完全独立地执行运输和派送任务，无需人为介入;三是智能化自动消毒系统，每位用户取走物资后，系统就用紫外线和消毒喷雾对车内空间和待派送的物资进行消毒。

模拟药物设计

全球健康药物研发中心（GHDDI）与中国清华大学合作，将药物研发资源开放给科研人员，共同加速新型药物研发。此次GHDDI开放的资源主要是针对能有效作用于新型冠状病毒的药物的研究，AI在其中发挥了重要作用。

为了能够在短时间内提供可能有效的药物，用于迅速缓解疫情，“老药新用”是一种重要手段，即筛选已经通过临床实验验证的、安全性有一定保证的药物，从而加快候选药物的研发速度。开发药物有其客观的时间规律，一般需要5年到10年，而“老药新用”通常可以大大缩短时间。

AI药物研发和大数据分享平台，涵盖了以往冠状病毒相关研究中涉及的900多种小分子在不同阶段的实验信息，以及2000多个冠状病毒的相关文献记录，并且实时更新新型冠状病毒的前沿信息。这可以帮助科研界人士参与提炼有用信息并得到启发，共同助力针对新型冠状病毒的研究。大数据分享平台和多个化合物分子库，可以帮助科学家高效筛选出经过临床实验的、安全性已知的化合物，有效缩短针对疫情的药物研发时间。

此外，GHDDI团队还根据新型冠状病毒和SARS病毒的同源性，建立了多个结构模型，并開展了一系列分子动力学模拟运算，利用AI模拟进行药物设计。

借助AI系统提高效率，在获得新病毒的基因序列之后的几天内，就能完成药物设计模型的建立，为进一步探索药物的作用机制，实现“老药新用”的虚拟筛选，以及后续的药物设计和开发奠定了基础。

远距离筛查人员

据英国《每日电讯报》报道，在防控病毒的传播方面，AI能够提供帮助。英国格拉斯哥大学生命科学专业研究员丹尼尔·斯特赖克表示：“AI可以从航班记录、交通信息等方面收集人员活动的数据。”

斯特赖克领导的研究团队提出“人体识别+人像识别+红外传感器”的创新解决方案，通过前端红外相机鉴别人流中的体温偏高人员，再根据疑似发烧者的人体、人脸信息，利用AI技术，辅助各类公共场所（火车站、汽车站、地铁站、机场）中的高密度人员流动场景下的工作人员，快速筛查体温异常者，实现密集人流中的非接触型AI辅助温感解决方案，提高开放场所的人员通行效率和可控程度。

Nuro公司的R1无人驾驶货车

远距离测温系统的可视化监控设施

这种新型解决方案的识别效率较高。相比于人工近距离检测手段和传统的发热筛查系统，新方案将重点放在远距离测温精度及高密度人流中的可用性两方面。该方案利用AI技术，可以针对口罩的遮挡进行专项模型优化。这样一来，即使在口罩和帽子大面积遮挡人脸的情况下，系统也能帮助工作人员快速筛查人群。人们无需摘下防护物，也无需排队聚集，就可以接受筛查，大大提升了公共空间的安全性和检测效率。

该系统的另一大特点是，可以支持超过3米的非接触远距离测温，一旦发现疑似发热人员就会自动报警，识别误差在0.3摄氏度之内。该系统可以帮助工作人员快速确定发热人员的位置，以便进行进一步的检测确认和医学观察。

美国哈佛大学医学院创新研究部负责人约翰·布朗斯坦表示，格拉斯哥大学的这个项目很有价值。“如果流行性疾病在美国或欧洲广泛传播，那么采用上述筛查系统，再通过AI软件关注社交媒体、新闻报道和医疗信息，就可以比较有效地防控疫情。”

厘清病毒的前世今生

据日本《大人之科学》杂志报道，每当新型病毒袭来，人们往往会陷入被动，这主要是因为人类对于病毒的研究还不够深入。

在地球上，除了病毒以外，所有生物都是由细胞组成的。病毒的数量至少是其他生物数量总和的10倍以上。哪里有细胞生命，哪里就有病毒。从酸性的高热喷泉，到严寒的南极冰川，再到碱性咸水湖，所有细胞能生存的地方，都有病毒相伴而生。病毒的种类极多，且非常善变，很难系统地研究。科学家只有借助AI系统，才能高效地对病毒进行识别、分类，再利用数字模型对其特性进行分析。

科学家首先要解决对病毒进行分类的问题，这需要AI的帮助。病毒非常小，20万个首尾相连才能达到1毫米，需要在电子显微镜下观察。只有AI才能够在较短的时间内对成千上万种病毒进行观测和记录。每一种病毒都具有独一无二的形状。比如，科学家从酸热环境中找到的病毒有柠檬形、纺锤形、长丝形和水瓶形，等等。通过外形对病毒进行分类和研究，有助于揭示各类病毒的特性，从而预测它们对生物可能产生的影响。这项工作需要AI建立并运行数字模型。

研究病毒的另一个重要方法是查清它的发展史，通过发展路径预判其可能产生的变异。在古生物学领域，年代超过30亿年的细菌化石已经被找到，但病毒化石还未进入研究领域。这是因为病毒化石无法探测吗？不是，原因在于人们还没有开发出“病毒考古”技术。

寻找病毒化石是当前古生物学家和病理学家共同感兴趣的课题。今年1月，日本科学家在喷泉中的石英颗粒内分离出了病毒，并且证实那是一种远古的病毒。接下来，科学家将利用AI建立的模型分析远古病毒与现代病毒的关系，找到其变异的模式。这可以说是“病毒考古学”的开端。地球上的石英层中可能隐藏着大量远古病毒。AI可以厘清每一类病毒的前世今生，从而实现有效防控。

编辑：姚志刚 winter-yao@163.com