AI不應是某個國家、某個企業的專利，而是一種技術底座和通用資源。對于一家技術型公司而言，開放恰恰是奠定領導者地位的必經之路。

3月18日，國際科技媒體Gigabit發表了一篇題為《百度如何悄然成為全球人工智能的領導者》的文章，討論了百度在人工智能領域的戰略布局，并特意引述了百度CTO王海峰的觀點：

“和以往幾次工業革命的驅動技術一樣，人工智能正在呈現出工業大生產的特征，例如標準化、自動化和模塊化。”

科技媒體PYMNTS也在3月18日報道了百度的AI技術，并在文章中指出：COVID-19的大流行讓越來越多的用戶尋求在線醫療服務，百度的計算機視覺、自然語言理解和語音識別技術有著不可小覷的潛在價值。

再稍早一些的時候，《麻省理工科技評論》發表了題為“百度如何運用人工智能抗擊疫情”的報道，系統盤點了百度AI在病毒分析、實時篩查、輔助診療、大數據分析等方面的應用成果，并指出AI的應用規模是傳染病史上前所未有的。

正如Gigabit在文章中所提到的，以往提到AI時往往會圍繞亞馬遜、谷歌等進行討論。如今親歷了抗疫一線的海外科技媒體們，顯然對中國的互聯網巨頭有了新的認知，百度等中國本土科技企業在抗疫中發揮的作用，中國企業在人工智能領域的成績，正在以“中國抗疫經驗”的方式在全世界傳播。

同時海外媒體關注焦點的轉變，以及百度AI等在抗疫過程中的開創性探索和規模化應用，也為我們帶來了新的思考：人工智能正在與物理世界建立緊密的連接，這將為世界帶來怎么樣的改變？我們將復盤百度AI的全面“戰疫”。

某種程度上說，麻省理工科技評論等海外媒體為我們提供了審視中國“科技抗疫”的新視角，畢竟人工智能的落地已經相當廣泛，不少人對AI測體溫、遷徙大數據等應用已經習以為常，外媒的感知不失為客觀總結這場全面戰疫的線索。

沿循這樣的邏輯來復盤百度AI的應用，可以梳理成四個維度，即病毒分析、疫情防范、醫療診斷和復工復產，幾乎每個維度都給外界留下了深刻的印象。

1、病毒結構分析的時間戰。

由于COVID-19新冠病毒有著難以預測、傳染性強的特征，學術和醫學界普遍認為分析病毒結構，并全力進行疫苗研發應當是抗疫的首要任務。

但挑戰在于，RNA序列有著豐富的空間結構，RNA 二級結構預測需要三次方時間復雜度的算法，如果序列長度翻一倍的話，就要付出8倍的計算時間。冠狀病毒的基因組又是所有 RNA 病毒里最長的，即便是最快的經典算法完成3萬個堿基的預測，也需要至少55分鐘的等待時間。

1月30日的時候，百度向從事抗疫工作的全球科研醫療團隊免費開放了LinearFold 線性時間算法，以及世界上現有最快的 RNA 結構預測網站，僅需27秒就能解出新型冠狀病毒全基因組的 RNA 二級結構，節省了兩個數量級的時間。

為此麻省理工科技評論在報道中毫不吝嗇的指出：“快速進行病毒結構分析可以大大縮短設計具有更高穩定性和更好效力的潛在mRNA疫苗所需的時間，從而為挽救千萬人生命提供了機會。”

2、疫情防范相關的速度戰。

防疫的關鍵在于阻止疫情的擴散，對于一個有14億人口的國度而言，每天的流動人口動輒數億人次，單憑人海戰術已經很難應對這樣的挑戰，而AI的價值恰恰在于解放了人力并發動了一場速度戰。

令人印象深刻的是，百度地圖在第一時間上線了遷徙大數據平臺，客觀地呈現了各個城市的遷徙、交通、人流等狀況，為公眾、媒體、政府提供了全面、立體的大數據服務，讓疫情防控舉措建立在科學的數據基礎上。截止到3月15號的時候，百度地圖遷徙大數據等平臺已經提供了超過22.4億次的服務。

在社區成為防疫一線的局面下，針對社區居民逐個進行排查、快速摸清健康情況和流動情況可以說是控制疫情蔓延的有效手段。百度則在第一時間推出了智能外呼平臺，為社區工作人員提供流動人員排查、本地居民排查/回訪、特定人群通知等場景的外呼服務，比人工電話效率提高了數百倍。

此外在火車站、地鐵站等核心的交通樞紐，百度先后推出了AI測溫系統、口罩人臉檢測等解決方案，以非接觸、無感知的方式進行體溫檢測，判斷出行人員是否佩戴口罩，既規避了人員聚集造成的交叉感染風險，也最大程度提升了檢測速度。

3、深入醫療診斷的效率戰。

2月初的時候，肺部CT影像被正式納入新冠肺炎的診斷標準，可同時也出現了一些棘手的難題：CT影像的量化評估主要依靠手工勾畫ROI的方法，每個患者需要勾畫三四百張的CT影像，往往需要五六個小時的時間才能完成。

如何提高CT影像量化評估的效率？專注于醫療數據分析的連心醫療也基于百度飛槳平臺開發上線了“基于CT影像的肺炎篩查與病情預評估AI系統”，將CT影像的量化評估的時間壓縮到了幾十秒，同時輔以雙肺密度分布的直方圖和病灶勾畫疊加顯示等可視化手段，大幅度提升了醫生的診斷和評估效率。

除此之外，鑒于“居家隔離”引發的問診需求，百度健康在疫情發生后迅速上線了“問醫生”免費服務通道，超過10萬名來自公立醫院的專業醫生開始隔屏問診，目前“問醫生”的累計咨詢量已經超過2800萬次，最高單日咨詢量高達85萬次。

當國外疫情持續爆發時，百度健康還推出了“海外抗疫公益計劃”，免費為海外同胞們提供醫療咨詢、心理咨詢、專家直播、防御工具等服務，協助廣大海外僑胞和留學生應對當地醫療咨詢服務難、出門問診易被感染等問題。

4、快速復工復產的保衛戰。

當新冠肺炎疫情被基本控制，能否有效組織復工復產，可以說是擺在眼前的另一道難題。在前序幾個環節中可圈可點的百度AI，也有條不紊的打出了一套組合拳。

先是在疫情高發期時，《新聞聯播》就報道了微億智造不停工的案例，主角正是百度和微億智造聯合打造的智能自動化檢測設備——“表面缺陷視覺檢測設備”，用人工智能替代人眼進行復雜表面缺陷檢測，1秒內可以對零部件6個面30多種缺陷進行準確的檢測，同時也減少了車間里疫情傳染的風險。

在遠程辦公逐漸成為焦點時，百度及時推出了百度Hi企業智能遠程辦公平臺，并免費為湖北等疫區企業提供高清音視頻會議、企業云盤、企業IM和應用中心平臺等多項服務，滿足疫情期間不斷增長的遠程辦公需求。

而在線下復工潮出現之際，百度又推出了企業AI入場解決方案，涵蓋遠多人、戴口罩、遠距離的人臉檢測，可以同步進行測溫、身份識別及后臺校驗，整個過程只需短短幾秒的時間，而且無需接觸、無需停留，幫助企業快速、高效地完成入場檢測，避免復雜檢測流程導致的入場人群聚集。

這些案例并非是百度AI抗疫的全部，卻不難洞察出AI在防疫中應用的全貌：AI技術已經滲透到防疫的每一個環節，發揮了獨特的技術價值，百度的智能抗疫模式，無疑為全球各地提供了數字抗疫的樣板。

正如百度CTO王海峰的觀點：“中國科技界在從不同角度和領域為抗擊疫情貢獻力量。在這一過程中，百度一直發揮著自身在AI、大數據、搜索、信息服務方面的優勢，馳援一線的防疫控疫工作，或幫助前線抗疫工作者提升效率、保障安全，或為政府和研究機構提供科學的數據參考，或為普通大眾提供及時有效的服務。這是我們對’用科技讓復雜的世界更簡單’這一使命的踐行，也是我們的責任和擔當。”

百度為何被外媒視為“全球AI領導者”

需要指出的是，參與到這場智能戰疫中的企業遠不止百度一家，為何百度會成為外媒關注的焦點？

或許可以在兩個方面給出合理解釋。

一是百度AI的技術優勢。

2019年末的GLUE榜單上，百度的ERNIE預訓練模型獨占鰲頭，不僅以9個任務平均得分突破90大關刷新了GLUE榜單的歷史，還將微軟MT-DNN-SMART、谷歌T5、ALBERT等一眾國際頂級預訓練模型甩在了身后。

通用語言理解評估基準GLUE一直是自然語言處理領域最權威的排行榜之一，涵蓋自然語言推斷、語義相似度、問答匹配、情感分析等9大任務，業已成為衡量自然語言處理研究進展的行業標準。GLUE排行榜，也在一定程度上成為衡量自然語言處理預訓練技術水平的重要指標。

在技術為王的互聯網世界里，站在自然語言處理潮頭的百度自然會吸引外界的關注，百度AI的應用方向、領域和規模，也就成了判斷行業趨勢的風向標之一。特別是在新冠肺炎疫情正在沖擊全球人民正常的生活秩序時，百度的模式和經驗預料之中的成了國外媒體和企業“抄作業”的對象。

二是百度AI的開放姿態。

并非是所有的國家都有谷歌、百度這樣的科技巨頭，也不是所有的科技大廠都能在AI領域占據一席之地，AI能否成為一種通用方案超越國界？一個直接的例子，百度AI戰疫的諸多應用并非全部源于百度的一己之力。

前面提到的“基于CT影像的肺炎篩查與病情預評估AI系統”，屬于連心醫療在百度飛槳平臺上的開源項目，并且已經向外界免費開放；

中國移動免費開放的“小One易統計”工具，采用了百度地圖及百度大腦的OCR身份證智能識別技術，能夠完成人員位置信息、健康情況統計工作，解決了小區、超市等場景流動人員信息統計難的問題；

大連厚仁研發的 “出口成章”APP，為全國600萬學生用戶和20萬語文教師用戶提供體系化、個性化、自適應的在線課程和直播課堂服務的移動端應用，百度大腦同樣扮演了幕后的角色，提供了免費算力資源、語音識別技術接口，以及專門的定向服務和對接通路，來保障中小學生流暢穩定地在線學習。

類似的應用還有很多，幾乎覆蓋了自然語言處理、語音識別、計算機視覺、自動駕駛等所有熱門的AI技術領域，也對外演示了人工智能的另一種可能：AI不是某個國家、某個企業的專利，而是一種技術底座和通用資源。同時對于一家技術型公司而言，開放恰恰是奠定領導者地位的必經之路。

關于百度選擇開放姿態的原因，王海峰曾多次向外界闡述這樣一個觀點：“工業大生產的技術有非常強的通用性，這些技術也呈現出一些顯著的特征。所以，我認為一個技術同時擁有標準化、自動化和模塊化的特征，可以影響各行各業，就具備進入工業大生產階段的一些基本前提。”

那么，也就不難理解百度頻頻被外媒點贊的原因：既是國外值得學習的中國抗疫經驗，同時百度在抗疫過程中沉淀的AI應用經驗，也給中國產業智能化和社會智能化積累下了的寶貴財富。

對于前一點似乎已經沒有太大的爭議，第二點也可以看到種種趨勢，比如人工智能、大數據中心和工業互聯網已經被列入“新基建”的范疇，不啻是一次產業爆發性增長的良機；再比如百度新一輪的組織架構調整中，王海峰在內部信中表示“新基建”的號角已經吹響，百度將以扁平化管理提升組織效能，進一步推動“AI+云”戰略。

無論是外部的商業環境，還是百度內部戰略調整，人工智能的賽道上的“領導者”身份絕不是一句謬贊。

做一個總結的話：百度的智能抗疫模式與經驗，讓我們看到了一家科技巨頭的擔當精神和高效的執行力，卻也只是百度AI的小試牛刀。在“新基建”的時代號角下，“AI工業化大生產”正在從“涓滴”加速成為“洪流”，不斷夯實智能時代的基礎設施，向世界輸出撬動第四次工業革命的“中國經驗”。