医疗·疫情

新型冠状病毒的的爆发，不仅是对政府管理能力的考验，也对科技公司提出了新的命题，比如，过去几年整个行业恨不得奉为「救世主」的 AI，到底如何能帮助到疫情防控以及病人医治？

根据 Wired 的报道，一家来自加拿大的 AI 公司 BlueDot 早在去年 12月 31 日就向其客户发出关于此次疫情的警告。

BlueDot 通过收集海量的新闻报道、航空数据并结合过往传染病疫情的数据进行分析，从而得出冠状病毒爆发的结论，并预测出潜在的危险区域，预测报告会发给 BlueDot 的政府、企业以及医疗客户。

正如 Wired 所言，科技公司的确在公共卫生领域有了不少突破，比如 Google 流感趋势，就利用海量的搜索数据，形成对于流感预测模型，而 BlueDot 此前也成功预测了 Zika 病毒的传播地点。

healthmap.org 也是一个将 AI 应用在传染病数据分析的网站，通过收集、整理政府以及社交媒体的数据，形成一幅全球地图。

在疫情最严重的中国，AI 也在医疗领域发挥作用。1 月 29 日，阿里云宣布将向全球公共科研机构免费开放一切 AI 算力，提供 AI 算力，支持病毒基因测序、新药研发、蛋白筛选等工作。

2月1日，浙江省疾控中心上线自动化的全基因组检测分析平台，该平台由浙江省疾病预防控制中心、阿里达摩院医疗 AI 团队和杰毅生物技术公司共同研发。

利用阿里达摩院研发的 AI 算法，采用不同于核酸检测方法的全基因组检测技术，对疑似病例的病毒样本进行全基因组序列分析比对，能够有效防止病毒变异产生的漏检，可将原来数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时，并检测出病毒变异情况。

另外，阿里巴巴智能外呼业务也在香港上线，智能外呼的机制就是通过 AI 拨打电话的方式，实现自动化的居民电话回访和疫情通知。

与此同时，百度此前曾将自研的线性时间算法 LinearFold 应用在 RNA 序列计算中，速度非常快，相关论文在这里。

1 月 30 日，百度研究院宣布将向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法 LinearFold，同时开放的还有世界上现有最快的 RNA 结构预测网站。

更进一步，百度也在推进智能外呼业务，目前北京海淀区上地街道、陕西西安、延安、上海宝山区等有了落地案例；百度还在北京清河火车站部署了实时多人体温测试系统，可以快速测试出站客流人员的体温。

坦率来说，AI 在目前疫情防控中所能做的事情并不多，但这却可能是人类利用 AI 对抗大规模传染病的重要一步，从疫情预测到 RNA、DNA 计算等，AI 的各项技术以及云端算力，都找到了可以施展的舞台，我对未来 AI 在应对传染病上的前景保持乐观。

医疗·其他

基于大数据、自然语言分析等技术的发展，AI 在精神疾病诊断上有了新的突破，纳什维尔范德比尔特大学医学院将病人的年龄、性别、邮编、诊断历史等数据整合，利用机器学习算法预测有自杀倾向的人，过去两年的准确率达到 80%。

关于精神疾病的 AI 应用，可参见这篇文章。

药物发现同样是 AI 应用的重要场景。FT 报道了据说是 AI 「设计」的第一个药品的最新进展，这个药由英国 AI 公司 Exscientia 和日本制药公司 Sumitomo Dainippon Pharma 合作研制，旨在治疗强迫症，目前该药物已经进入到临床试验阶段。

根据 FT 的报道，这家 AI 公司使用一套算法来决定药物成分的最佳化学结构。该公司 CEO 告诉 FT，AI 可以比传统方法学得更快，「所以我们只需要制造和测试 350 中化合物，是正常筛选化合物数量的五分之一」。

而在知名的克利夫兰诊所，将机器学习应用在对于败血症的预测已经成为趋势。WSJ 援引一位来自克利夫兰诊所护理的话指出，「利用 AI 预测算法，希望能在患者临床就诊前 6 到 12 个小时确定患者身份」。

克利夫兰诊所使用的是一家名为「Jvion」公司的系统，通过整合医院电子病历的数据，为每个病人梳理了大量数据，以此形成预测模型。

业界·巨头

云计算三大巨头财报。AWS 2019 年四季度营收 99.54 亿美元，同比增长 33.97%，另一个值得重要的趋势是，AWS 在亚马逊营收中的比重越来越高。

微软也在上周迎来一个丰收的财报季。其中，微软的云计算业务，也就是智能云业务（包括 Azure、服务器）营收达到 119 亿美元，同比增长 17%，Azure 增长了 62%，服务器和企业云业务增长了 30%。

但由于微软并没有将 Azure 公有云业务与服务器等其他云产品分开，所以外界很难真正了解 Azure 的业务规模，随着 Google 本周财报披露了其云计算营收，目前的主要云计算公司里，只有微软还没有公布公有云业务营收。

Google 本周公布云计算营收颇令人意外，外界也第一次知道了过去多年 Google 在云服务上的努力成果，季度营收达到 26 亿美元，年度营收 89 亿美元，这个成绩单并不差，但与微软和 AWS 还有不小的差距。

现在的云计算市场里，AWS、Azure 依然领跑，不出意外的话，Google Cloud 也将成为营收第三的公司，10 天后的阿里巴巴财报里的阿里云数字如何，我们可以拭目以待。

IBM CEO 即将易主。在担任 IBM CEO 8 年之后，Ginni Rometty 将在今年 4 月 6 日正式离职，她的职位将由 IBM 云和认知部门负责人 Jim Whitehurst 接替，后者也是 IBM 历史性收购的红帽公司首席执行官。

值得一提的是，外界普遍将 IBM 的此次人事交替与 2014 年微软云部门负责人纳德拉出任微软 CEO 相提并论，正是在纳德拉的领导下，软件巨人在过去 6 年时间里高歌猛进，并成为目前仅有的三家市值达到 1 万亿美元的科技公司。

皮查伊公开演讲：AI 很重要。在去年成为 Google 母公司 Alphabet CEO 之后，皮查伊一直没有公开露面演讲，在两周前的世界经济论坛上，皮查伊发表了一篇关于 AI 的主题演讲，他强调 AI 的重要性不亚于火和电，同时他认为目前 AI 所面临的问题和气候问题类似，即没有哪个国家可以独善其身，他呼吁围绕 AI 监管展开全球性的合作。

微软推进 AI 医疗领域的布局。根据微软官方博客的信息，微软发布一项四年投入 4000 万美元的 AI 医疗健康项目，向全球医疗研究者和医疗组织开放微软在大数据、AI 领域的算法与计算能力，并且还提供了一定的现金支持。

Google 推出开放领域聊天机器人 Meena。开放领域一直以来都是聊天机器人无法应付的领域，在 Google 最新的论文里，Google 构建了 26 亿个神经网络，其训练数据来自公共领域的社交媒体，其数据量超过 400 亿字节。与 Alexa 和 Google 助手不同，Meena 的应用场景更多，可以「像」人一样应对不同话题，需要提醒的是，这个项目还是一个学术项目，并不是马上就可以出现在智能手机或者互联网的产品。

行业·应用

面部识别。谈谈最近面部识别领域的一些进展，NYT 报道了面部识别公司 Clearview AI 如何帮助美国各州执法机构构建面部数据库，其数据库的数量惊人，如下图所示：

在伦敦，警察部门将开始使用面部识别技术识别警方监视名单上人，NYT 援引批评人士的话称：此举代表了英国监控国家的扩张以及对公民自由的严重威胁。

伦敦的情形也发生在莫斯科，Forbes 的报道称，莫斯科当地政府与科技公司 NtechLab 合作，将「FindFace」作为莫斯科面部识别的重要项目。

根据 NtechLab CEO 的说法，这是目前全球最大的「实时」面部识别项目，可将人群中的人脸实时匹配到警方的数据中。

最后看一组各个行业应用 AI 和云的实践报告：

• 电商网站 Flip Fit 利用 AI 搭建了一个全新的商业模式：向用户免费推荐并寄送衣服，鼓励用户将试穿体验和是否购买的决定分享到社交媒体。（WSJ）
• 社交网站 Tinder 通过 AI 筛选过滤用户的攻击性信息，并实时提醒用户。（Wired）
• 拜耳制药探索如何将大数据与病人隐私保护相结合，从而更好地将 AI 应用到药物发现与研发的流程里。（WSJ）
• 日本铁路公司利用 AI 预测轨道上的积雪以及处理积雪所需的人员，这项技术主要还是利用积雪的图片进行判断。（Japan Times）