李偉

無(wú)人化配送物資

據(jù)美國(guó)《大眾科學(xué)》雜志報(bào)道，在疫情隔離區(qū)，對(duì)藥品、醫(yī)療物資和生活物資實(shí)施無(wú)人化配送，可以最大限度地減少人員接觸，有利于疫情的防控。美國(guó)的兩家科技公司在這方面開(kāi)展合作，開(kāi)發(fā)出一款可用于疫情隔離區(qū)無(wú)人化物資配送的貨運(yùn)車輛。

美國(guó)加州的Nuro公司創(chuàng)立于2016年6月，由兩位來(lái)自谷歌的自動(dòng)駕駛項(xiàng)目工程師主導(dǎo)。這兩位工程師曾經(jīng)從谷歌公司知名的自動(dòng)駕駛項(xiàng)目中獲得數(shù)百萬(wàn)美元獎(jiǎng)金。Nuro公司于2018年1月發(fā)布了第一款產(chǎn)品R1。它是一款采用AI系統(tǒng)的自動(dòng)駕駛電動(dòng)送貨車，旨在為個(gè)人用戶或商家提供短途運(yùn)輸服務(wù)，運(yùn)送雜貨、禮品等。與自動(dòng)駕駛乘用車有所不同，Nuro只有轎車的一半長(zhǎng)，有4個(gè)隔間和包括激光雷達(dá)、照相機(jī)在內(nèi)的設(shè)備。目前Nuro公司已經(jīng)與美國(guó)的兩家零售業(yè)巨頭沃爾瑪和克羅格合作，在美國(guó)休斯敦開(kāi)展自動(dòng)運(yùn)輸服務(wù)。

UiPath是一家在AI流程自動(dòng)化領(lǐng)域快速發(fā)展的創(chuàng)業(yè)公司。該公司使用基于AI的軟件來(lái)幫助企業(yè)運(yùn)行重復(fù)的業(yè)務(wù)，以騰出人力資源來(lái)處理更復(fù)雜的工作。目前該公司已經(jīng)擁有的客戶包括美國(guó)陸軍、國(guó)防后勤局、美國(guó)航空航天局、美國(guó)海軍和退伍軍人事務(wù)部等。

在這兩家公司新近設(shè)立的合作項(xiàng)目中，R1無(wú)人駕駛貨車的AI系統(tǒng)得到升級(jí)，包括3個(gè)核心元素：一是物資派送過(guò)程監(jiān)控系統(tǒng)，通過(guò)功能強(qiáng)大的記錄器實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)用戶的確認(rèn)和區(qū)分，并要求用戶通過(guò)掃碼的方式領(lǐng)取限定數(shù)量的物資;二是數(shù)字化程序控制系統(tǒng)，可以讓貨車沿著設(shè)定的路線完全獨(dú)立地執(zhí)行運(yùn)輸和派送任務(wù)，無(wú)需人為介入;三是智能化自動(dòng)消毒系統(tǒng)，每位用戶取走物資后，系統(tǒng)就用紫外線和消毒噴霧對(duì)車內(nèi)空間和待派送的物資進(jìn)行消毒。

模擬藥物設(shè)計(jì)

全球健康藥物研發(fā)中心（GHDDI）與中國(guó)清華大學(xué)合作，將藥物研發(fā)資源開(kāi)放給科研人員，共同加速新型藥物研發(fā)。此次GHDDI開(kāi)放的資源主要是針對(duì)能有效作用于新型冠狀病毒的藥物的研究，AI在其中發(fā)揮了重要作用。

為了能夠在短時(shí)間內(nèi)提供可能有效的藥物，用于迅速緩解疫情，“老藥新用”是一種重要手段，即篩選已經(jīng)通過(guò)臨床實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的、安全性有一定保證的藥物，從而加快候選藥物的研發(fā)速度。開(kāi)發(fā)藥物有其客觀的時(shí)間規(guī)律，一般需要5年到10年，而“老藥新用”通?？梢源蟠罂s短時(shí)間。

AI藥物研發(fā)和大數(shù)據(jù)分享平臺(tái)，涵蓋了以往冠狀病毒相關(guān)研究中涉及的900多種小分子在不同階段的實(shí)驗(yàn)信息，以及2000多個(gè)冠狀病毒的相關(guān)文獻(xiàn)記錄，并且實(shí)時(shí)更新新型冠狀病毒的前沿信息。這可以幫助科研界人士參與提煉有用信息并得到啟發(fā)，共同助力針對(duì)新型冠狀病毒的研究。大數(shù)據(jù)分享平臺(tái)和多個(gè)化合物分子庫(kù)，可以幫助科學(xué)家高效篩選出經(jīng)過(guò)臨床實(shí)驗(yàn)的、安全性已知的化合物，有效縮短針對(duì)疫情的藥物研發(fā)時(shí)間。

此外，GHDDI團(tuán)隊(duì)還根據(jù)新型冠狀病毒和SARS病毒的同源性，建立了多個(gè)結(jié)構(gòu)模型，并開(kāi)展了一系列分子動(dòng)力學(xué)模擬運(yùn)算，利用AI模擬進(jìn)行藥物設(shè)計(jì)。

借助AI系統(tǒng)提高效率，在獲得新病毒的基因序列之后的幾天內(nèi)，就能完成藥物設(shè)計(jì)模型的建立，為進(jìn)一步探索藥物的作用機(jī)制，實(shí)現(xiàn)“老藥新用”的虛擬篩選，以及后續(xù)的藥物設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)奠定了基礎(chǔ)。

遠(yuǎn)距離篩查人員

據(jù)英國(guó)《每日電訊報(bào)》報(bào)道，在防控病毒的傳播方面，AI能夠提供幫助。英國(guó)格拉斯哥大學(xué)生命科學(xué)專業(yè)研究員丹尼爾·斯特賴克表示：“AI可以從航班記錄、交通信息等方面收集人員活動(dòng)的數(shù)據(jù)。”

斯特賴克領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)提出“人體識(shí)別+人像識(shí)別+紅外傳感器”的創(chuàng)新解決方案，通過(guò)前端紅外相機(jī)鑒別人流中的體溫偏高人員，再根據(jù)疑似發(fā)燒者的人體、人臉信息，利用AI技術(shù)，輔助各類公共場(chǎng)所（火車站、汽車站、地鐵站、機(jī)場(chǎng)）中的高密度人員流動(dòng)場(chǎng)景下的工作人員，快速篩查體溫異常者，實(shí)現(xiàn)密集人流中的非接觸型AI輔助溫感解決方案，提高開(kāi)放場(chǎng)所的人員通行效率和可控程度。

Nuro公司的R1無(wú)人駕駛貨車

遠(yuǎn)距離測(cè)溫系統(tǒng)的可視化監(jiān)控設(shè)施

這種新型解決方案的識(shí)別效率較高。相比于人工近距離檢測(cè)手段和傳統(tǒng)的發(fā)熱篩查系統(tǒng)，新方案將重點(diǎn)放在遠(yuǎn)距離測(cè)溫精度及高密度人流中的可用性兩方面。該方案利用AI技術(shù)，可以針對(duì)口罩的遮擋進(jìn)行專項(xiàng)模型優(yōu)化。這樣一來(lái)，即使在口罩和帽子大面積遮擋人臉的情況下，系統(tǒng)也能幫助工作人員快速篩查人群。人們無(wú)需摘下防護(hù)物，也無(wú)需排隊(duì)聚集，就可以接受篩查，大大提升了公共空間的安全性和檢測(cè)效率。

該系統(tǒng)的另一大特點(diǎn)是，可以支持超過(guò)3米的非接觸遠(yuǎn)距離測(cè)溫，一旦發(fā)現(xiàn)疑似發(fā)熱人員就會(huì)自動(dòng)報(bào)警，識(shí)別誤差在0.3攝氏度之內(nèi)。該系統(tǒng)可以幫助工作人員快速確定發(fā)熱人員的位置，以便進(jìn)行進(jìn)一步的檢測(cè)確認(rèn)和醫(yī)學(xué)觀察。

美國(guó)哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院創(chuàng)新研究部負(fù)責(zé)人約翰·布朗斯坦表示，格拉斯哥大學(xué)的這個(gè)項(xiàng)目很有價(jià)值?！叭绻餍行约膊≡诿绹?guó)或歐洲廣泛傳播，那么采用上述篩查系統(tǒng)，再通過(guò)AI軟件關(guān)注社交媒體、新聞報(bào)道和醫(yī)療信息，就可以比較有效地防控疫情?！?h3>厘清病毒的前世今生

據(jù)日本《大人之科學(xué)》雜志報(bào)道，每當(dāng)新型病毒襲來(lái)，人們往往會(huì)陷入被動(dòng)，這主要是因?yàn)槿祟悓?duì)于病毒的研究還不夠深入。

在地球上，除了病毒以外，所有生物都是由細(xì)胞組成的。病毒的數(shù)量至少是其他生物數(shù)量總和的10倍以上。哪里有細(xì)胞生命，哪里就有病毒。從酸性的高熱噴泉，到嚴(yán)寒的南極冰川，再到堿性咸水湖，所有細(xì)胞能生存的地方，都有病毒相伴而生。病毒的種類極多，且非常善變，很難系統(tǒng)地研究。科學(xué)家只有借助AI系統(tǒng)，才能高效地對(duì)病毒進(jìn)行識(shí)別、分類，再利用數(shù)字模型對(duì)其特性進(jìn)行分析。

科學(xué)家首先要解決對(duì)病毒進(jìn)行分類的問(wèn)題，這需要AI的幫助。病毒非常小，20萬(wàn)個(gè)首尾相連才能達(dá)到1毫米，需要在電子顯微鏡下觀察。只有AI才能夠在較短的時(shí)間內(nèi)對(duì)成千上萬(wàn)種病毒進(jìn)行觀測(cè)和記錄。每一種病毒都具有獨(dú)一無(wú)二的形狀。比如，科學(xué)家從酸熱環(huán)境中找到的病毒有檸檬形、紡錘形、長(zhǎng)絲形和水瓶形，等等。通過(guò)外形對(duì)病毒進(jìn)行分類和研究，有助于揭示各類病毒的特性，從而預(yù)測(cè)它們對(duì)生物可能產(chǎn)生的影響。這項(xiàng)工作需要AI建立并運(yùn)行數(shù)字模型。

研究病毒的另一個(gè)重要方法是查清它的發(fā)展史，通過(guò)發(fā)展路徑預(yù)判其可能產(chǎn)生的變異。在古生物學(xué)領(lǐng)域，年代超過(guò)30億年的細(xì)菌化石已經(jīng)被找到，但病毒化石還未進(jìn)入研究領(lǐng)域。這是因?yàn)椴《净療o(wú)法探測(cè)嗎？不是，原因在于人們還沒(méi)有開(kāi)發(fā)出“病毒考古”技術(shù)。

尋找病毒化石是當(dāng)前古生物學(xué)家和病理學(xué)家共同感興趣的課題。今年1月，日本科學(xué)家在噴泉中的石英顆粒內(nèi)分離出了病毒，并且證實(shí)那是一種遠(yuǎn)古的病毒。接下來(lái)，科學(xué)家將利用AI建立的模型分析遠(yuǎn)古病毒與現(xiàn)代病毒的關(guān)系，找到其變異的模式。這可以說(shuō)是“病毒考古學(xué)”的開(kāi)端。地球上的石英層中可能隱藏著大量遠(yuǎn)古病毒。AI可以厘清每一類病毒的前世今生，從而實(shí)現(xiàn)有效防控。

編輯：姚志剛 winter-yao@163.com