为了应对新冠肺炎的肺炎疫情，全人类有必要加强合作，特别是在利用新技术应对疫情方面。在我国的疫情防控中，人工智能技术发挥了重要作用，从政府机构到行业，我国在这方面做了大量的努力。有一些创新的成果和经验可供其他国家借鉴。
首先，包括大数据分析在内的人工智能技术可以用来预测新冠肺炎可能爆发的肺炎。在新冠肺炎肺炎爆发之初，北京大学建立了传染病动态模型，对防控措施进行评估，并提供进一步的建议和预警。中科院和上海某科技公司也提供了不同省市感染病例增长预测，为面临春节大量返乡人群的城市提供了重要参考。同时，交通运输部、中国移动等电信公司提供了人员运动轨迹的相关信息，为大规模管理和控制人群运动提供了重要的数据库。其他国家也可以借鉴同样的策略。
【/h/】其次，在分析SARS-CoV-2等冠状病毒基因序列的基础上，可以利用深度学习模型预测病毒的潜在宿主。百度研究院发布了一个线性时间算法和服务，可以用来预测SARS-CoV-2的全基因组二级结构。这个算法可以提高速度120倍。在了解了SARS-CoV-2及其子类的结构性质后，追踪SARS-CoV-2的变异仍然是一个持续的挑战。深度学习模型的应用有助于我们的跟踪研究。
【/h/】第三，药物研发，尤其是新药筛选的过程，需要人工智能的大力支持，尤其是机器学习、知识表示、大数据分析。与SARS-CoV-2相关的潜在药物资源将通过全球健康药物研发中心与清华大学的合作项目开放科研。华中科技大学正在与华为云合作，在市场或临床试验中筛选8506药物，华为云可以为生物制药机构提供相关服务。英国的Benevolentai也推出了基于知识提取和推理的类似措施。
第四，人工智能也广泛应用于SARS-CoV-2的诊断支持，尤其是ct图像的自动识别和病毒检测。截至2月底，阿里巴巴达摩医院已完成新冠肺炎3万余例疑似肺炎病例的ct图像判读，准确率达96%，时间仅20秒。由上海巴斯德研究所、中国科学院和华为云联合开发的病毒基因组自动识别云平台，可用于检测包括SARS-CoV-2在内的各种病毒。上海申兰科技每天可自动检测2000个SARS-CoV-2核酸。
【/h/】第五，机器人可以通过智能自动对话系统，减少患者与医务工作者面对面的接触。阿里巴巴达摩研究所发布了智能答疑系统。据悉，问题解决率可达92%。百度发布了智能呼出平台，已覆盖北京、Xi、上海数百万个呼出电话。它用于收集数据，并向社区居民或需要额外护理的特定人群发出通知和指导。在新冠肺炎许多接收肺炎患者的医院中，机器人被广泛用于药品分发、食品和家庭用品分发、治疗记录，甚至消毒和灭菌的实时记录。
最后，基于人工智能技术的自动监控被广泛部署在不同的场景中，以发现和控制潜在的风险。在地铁、火车站、机场、社会服务中心等安装和部署自动温度监测器和跟踪应用。识别和跟踪发烧患者，并为采取必要措施提供支持。鉴于自动系统的能力(比如无视科技的系统每分钟可以测试300人，上唐科技等公司的系统可以自动筛选不戴口罩的人)，对人群筛选会有很大帮助。通过监控系统跟踪和隔离人员是高效和安全的。在北京海淀区青龙桥街，监控系统用于自动识别仍处于隔离状态的人的户外活动。就全人群评估筛查而言，健康二维码自杭州以来已在全国大部分省市广泛使用。目前，通过相互承认，全国大部分地区的卫生代码可以在一个代码中使用。
然而，虽然人工智能在许多场景下支持科学技术的效率非常高，但也出现了一些潜在的技术和道德风险，如隐私、偏见、安全和责任。疫情防控是个特例。出于生物和社会安全的原因，需要收集更多的个人信息，但获取和发布这些信息需要更好的监管。
【/h/】今年2月，部分武汉居民的个人信息在网上和微信群上公布，引发了一些偏见和孤立行为，对部分人的个人声誉造成了非常负面的影响。根据杭州推出的健康二维码，也有人举报自己的二维码颜色不对，人工智能做出的决定不完全公平，考虑不全面。一些基于人工智能的自动推荐服务通过手机应用向公众推送关于新冠肺炎肺炎疫情的不准确信息甚至虚假新闻，加剧了恐慌。一些专家称这种情况为信息流行病。此外，还有一些值得关注的技术安全风险，一些人工智能模式技术目前还不成熟，存在安全稳定风险。在药物研发、病毒检测和健康状况决策中使用它们需要更加谨慎。以上情况表明，我们需要更广泛地讨论人工智能技术的应用，以便这些技术能够得到负责任的应用。
新冠肺炎应对肺炎疫情需要推广人工智能技术，同样重要的是出台相应政策，加强对人工智能技术应用的监管。例如，科技部和工业和信息化部近日联合发文称，新冠肺炎应推广人工智能技术抗击肺炎疫情，国家网络信息办发布了个人信息保护相关政策。当然，不仅个人信息的收集和使用需要规范，而且在广泛讨论的基础上，应尽快引入人工智能技术使用中的责任划分和伦理问题。这些努力不仅对中国是必要的，也为其他国家提供了有益的参考和全球合作的方向。
