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395新冠狀病毒的到來，讓大眾毫無準備的迎接戰斗，但還好我們勢力雄厚，反應迅速。
到目前為止，疫情到現在已經持續2個多月了，我國基本得到了控制。但這個疫情打亂了人們的生活節奏，轉移了某些行業的發展重點方向。也是讓人歡喜讓人憂，憂愁之人多余歡喜的人。歡喜的基本是線上行業，激發了大眾的宅經濟，線上行業得到前所未有的發展和重視，AI人工智能在里面功不可沒。
人工智能，現在還作為“新基建”這個新風口的重要領域之一，在抗疫期間，從前方機器人查房、遠程會診、智慧急救車，到后方智能測溫、區域消毒、宣教……已然成為不可或缺的力量。AI“大火”是否意味著行業發展已經趨于成熟？目前來說，我們仍然需要思考以下幾個問題。
隱私安全問題
AI技術還未真正保障用戶數據安全。在此次疫情防控的后方防線上，一方面，結合紅外熱成像測溫技術、人臉識別、AI視頻智能分析技術，對來往人群進行快速準確的無接觸測溫，極大地滿足機場、火車站、醫院、地鐵等人員流程性大、人口密集場所的疫情防控需求，也收集了更多的公民個人信息。
二是各類手機APP智能化統計個人健康私密等信息，各種關卡登記人員流動記錄也使得更多的公民信息面臨被暴露的風險。
另外，疫情期間各個企業相繼推出的智能化產品，由于研發時間短，難免存在產品漏洞，可能造成相應的信息泄露。
應用場景問題
疫情這一特殊時期使得“無人、無接觸”的需求迅速增加，這也使得配送機器人、無人機得到大量應用。但是許多AI產品目前還處在探索階段，功能開發有限，可能隨著疫情結束而消逝。并且產品同質化嚴重，并不能完全代替人，實現智能化操作。
其次，AI行業高昂的硬件生產成本也不會在短時間內得到緩解。與可以快速迭代的軟件產品不同，硬件生產流程長，尤其AI硬件對精細化的要求更高。
在應用領域方面，比如智慧醫療。疫情期間，利用AI可以進行藥物或疫苗研發、影像篩查、遠程問診等。單就醫學影像分析來說，目前醫學影像科并沒有為醫療AI的應用提供足夠好的環境。其次，醫療數據的產生、收集和處理的過程不規范，非結構化數據、語義不清晰的數據、個性化采集的數據等均影響AI的效能。AI與智慧醫療行業的融合發展還有待時日。
人才培養問題
產業的創新發展離不開人才的支撐，疫情期間，雖然無人配送、無接觸監測大火，但是涉及最基礎操作卻依舊離不開人工指引，并且技術研發、安全保障也急需人才支撐。因此，除了AI的隱私問題和應用場景問題外，也應該關注培養相關技術人才。
當前，中國在高校人工智能相關學科建設和人才培養方面仍與發達國家有較大差距。相關報告顯示，中國人工智能人才缺口已超過500萬人。
據此，相關部門日前制定了《關于“雙一流”建設高校促進學科融合加快人工智能領域研究生培養的若干意見》中,提出將擴大人工智能領域研究生的培養規模,并將人工智能納入“國家關鍵領域急需高層次人才培養專項招生計劃”支持范圍。這也將給人工智能產業發展奠定了堅實的基礎和深厚的人才儲備。
疫情過后，站在新基建的風口下，AI也將迎來新的機遇期，但在樂觀期待的同時，AI企業也需理智面對現實存在的問題，加快人才培養和科技創新，積極拓寬應用場景，保障用戶隱私，推動產業健康、長效發展。
