新基建技术筑造安全高效的“技防”百宝箱|AVMEDIA

2020-04-02

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   突如其来的疫情是一场大考,需求端出题,供给端答卷。见证着集AI、大数据、云计算等高技术于一身“新基建”的魅力,它们在疫情防控、复工复产过程中扮演了关键角色。

   工业和信息化部组织建设了国家重点医疗物资保障调度平台,通过收集、分析、监控重点医疗物资企业相关资源数据,提升应急资源供应效率;搭建了电信大数据分析平台,依托手机定位信息可以统计人员流动、确诊患者行程追溯等。大数据战“疫”的价值得到了高度重视和应用


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新一代信息通信技术在疫情防控中初露锋芒


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01

5G+融合应用吹响了疫情反攻的冲锋号


   5G网络正在核心重点区域加快部署,在满足各方基本通信需求的同时,更是通过与其他技术的深度融合,孕育出多种让人耳目一新的5G+战“疫”应用方案:基于5G的远程诊断实现了远程会诊、远程探视,全国顶尖专家即使身在天南海北,也能对典型病例的发展进程开展集中讨论和诊断分析,加快了最新治疗经验的发现和推广;基于5G网络的智能医疗机器人和巡逻机器人出现在疫情防控的前线,从事护理、派送、清洁和消毒等方面的工作,有效减少了医护人员交叉感染的风险,提升了病区隔离管控的能力和水平;基于5G的疫情防控无人机出现在街头和社区,实现了视频监控、空中喊话、体温检查等功能,最大限度提升了检测检疫工作的效率。


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02

互联网技术打造出安全高效的“技防”百宝箱


      物联网技术已经应用于非接触式疫情识别、定位溯源、自动采集和远程监控方面的应用开发,贯穿于疫情排查、监测、预警、防控、救治、管理等环节,推动自动化、智慧化的“技防”来替代“人防”。

     比如:助力公共区域快速排查的“无感检测”服务,依靠的就是基于物联网技术开发的热成像人体测温系统,满足了在公共场所高密度人群的快速部署、远距离、精准测温需求;


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      实施的网格化监管和社区排查管控,也是基于物联网技术,在疫情防治小区出入口部署人脸识别卡口、门禁、非接触式人体测温、智能门锁等设备,实现安全高效的社区封闭式管理;

     创新开发的智慧家居隔离管控系统和“电子围栏”,可以实时了解居家隔离人员开关门状态、开门需求、是否离开限定区域等信息,并在后台形成一键告警和实时提醒,实现了轻症患者“居家隔离”的高效管控;

     非常时期的智慧零售和市场监管,也是依托物联网技术开发出了“无人超市”、“智能物流柜”、“智能外卖柜”等非接触零售服务,可以有效消除收银人员可能变为超级传染源的巨大隐患。电子价签被用于远程监控口罩、消毒液、大米青菜等急需防护用品和日常用品的价格,让恶意涨价无处遁形。



03 

大数据分析技术吹散了疫情发展的迷雾


   疫情发生以来,大数据技术广泛应用,在疫情溯源和监测、疫情态势分析和研判、疫情防控和部署等方面都起到了积极作用。


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  政府部门利用数据共享平台协同统计并核验确诊病历人数、疑似病例人数和死亡人数等相关数据,这里面有海量数据查询和校验技术的运用,实现了收集疫情相关数据和发布疫情统计数据的实时性和准确性。工信部组织相关单位开展电信大数据分析,统计全国特别是武汉和湖北等重点地区的人员流动情况,分析预测确诊、疑似患者及密切接触人员等重点人群的动态流动情况,支撑疫情防控部署;疫情防控部门把大数据分析与新冠肺炎相关的传染病模型理论相结合,探究疫情发展规律,掌握疫情分布和发展趋势,为地方政府确定防疫工作重点区域、重点人群和重点场景,为主管部门科学化决策物资投放和管控手段提供了决策支撑。



04 

AI技术正在为疫情防控制造杀手锏武器


   人工智能技术正在发挥语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等算法优势和平台能力,在疫苗研发、医用硬件、语音排查等方面厚积薄发,为提升疫情防控效能按下加速键。阿里达摩院研发的AI算法可将原来数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时,大幅缩短确诊时间,并能精准检测出病毒的变异情况;百度LinearFold算法可将此次新冠病毒全基因组RNA二级结构预测,从前期的55分钟缩短至27秒,可以说AI技术极大提升了疫苗研发和药物筛选的效率。医用机器人、物流机器人、智能测温系统等智能设备纷纷现身战“疫”前线,这些智能医用硬件有效满足了疫情下的多种医患需求,提高了防控工作的效率与安全性。此外,基于自然语言处理技术的AI智能语音服务能够完成包括疫情进展通报、智能对话查询、智能外呼寻访等个性化信息采集及交互任务,在提升排查信息采集精度和效率的同时,可以极大减少信息宣贯及采集人员流动接触可能带来的感染风险。


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 AI、大数据等技术在智慧领域应用的不断深入,
智慧安防未来发展趋势主要表现在三个方面:


01

“云+端”全智能感知


     AI与前端感知设备的结合,通过赋予前端边缘计算能力,可以将人像识别、车辆识别、行为识别等部分智能化分析功能前置,实现“云+端”的AI安防整体架构,既满足城市安防对多元细分场景的智能化应用要求,又通过计算和数据的边缘化,降低了数据传输对网络的压力和对数据中心的依赖,更好提升全网智能化效率。


02

人机协同智能化作战


     美国斯坦福大学发布的2030年人工智能生活报告当中,全面评估了人工智能发展,并将人机相互补偿和增强的智能协同系统列为未来AI的重要发展趋势之一。人机协同智能协同在需具备基于人类状态模型的机器认知能力,基于知识图谱的人机知识共享能力和基于智能推理的多人多机全局规划能力。在智慧城市领域,人机系统可在远程应急指挥、事故现场联合搜救、人类不可及区域的作业等场景下发挥作用,实现人机组织主动认知,相互协同。如在危急环境下,市民可以通过手势给视频监控系统发送求助信号。


03

基于全局的认知智能

   

   大数据集合了多个部门、多个系统在不同时间点的数据,数据价值密度很低,全局数据分析能力不足严重制约了安防数据的应用。未来,让机器学习实时处理人所不能理解的超大规模全量多源数据,从海量数据中洞悉人所没有发现的复杂隐藏规律,最终能够从全局视角制定超越人类局部次优决策的策略,是智慧安防发展的重点方向。


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    在大数据、移动互联网、AI、5G等新技术的驱动下,智慧安防正加速发展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特质。