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科技之感|全行业需要这三类人才，“下一个十年”人工智能大有可为( 二 )


【以下为采访实录】：
主持人：贾总 ， 华为云人工智能在我们的城市建设当中发挥了什么样的作用？
贾永利：有一个现象我不知道大家有没有感受到 ， 最近我们在机场坐摆渡车的概率是不是下降了？这个背后也是人工智能的功劳 。 停机位的调度是一个非常复杂的事情 ， 因为飞机的泊位和飞机的尺寸 ， 飞机的航线是国内的还是国际的 ， 和前后的航路 ， 以及和天气的情况等等诸多因素要结合在一起 。 那么在这么复杂的约束条件下 ， 怎么做到一个最优的排布让效率最高？过去是依赖很多系统和调度员的协同安排 ， 现在通过引入人工智能 ， 既把调度员的劳动强度负荷给下降了 ， 同时也大幅提高了效率 ， 最直观的一个结果就是 ， 可以做到把整个运控的效率提升了8~10% ， 平均一个廊桥每天可以多停一架次的飞机 。 以深圳这样一个千万级的吞吐量的机场来讲 ， 我们可以减少乘客250万人次坐摆渡车 。
主持人：在非常时期 ， 比如说极端天气 ， 我们的AI技术可以发挥什么样的价值 ， 或者已经做了一些什么样的工作？
贾永利：刚好我们和深圳气象局就有这样一个针对性的课题 ， 做短临的预报 ， 怎么做好精准短的预报？我们知道气象的预测 ， 它是难度是很大的 。 但现在随着科技的进步 ， 长一点时间都做的会准一些 。 反而短临的 ， 特别像我们深圳这种沿海城市 ， 它对流气候比较明显 ， 经常有的区下雨 ， 有的区不下雨 。 老百姓经常很关心 ， 我未来两个小时左右要去一个地方 ， 它到底是什么状况？我们和深圳气象局的专家 ， 共同用AI去分析云层的雷达波的反射云层的移动状况 ， 通过AI的技术 ， 来提升整个对短临天气的预报的精准度 。 现在已经取了非常好的一个效果 ， 时间和区间都更加精准了 ， 时间上已经做到两小时以内 ， 区间的话 ， 我们希望做到1平方公里以内 ， 精确度已经非常高了 。
主持人：在这次疫情期间其实很多AI应用的场景 ， 它越来越凸显出它的迫切性、必要性和不可替代性了 。 我想请李院长来跟我们分享一下 ， 您在这次疫情期间 ， 对于AI技术的应用有哪些让你印象特别深刻的？
李世鹏：AI在医疗方面的应用 ， 包括在医疗的各个环节 ， 从问诊到诊断到最后治疗 ， 药物的研发 ， 实际上做了很多工作 。 但这次疫情 ， 一下子把很多问题 ， 提到一个特别紧迫的地位 。
第一个在疫情的预测方面 。 因为人工智能可以帮助我们去看一下疫情的这种蔓延的程度 ， 会蔓延到哪些城市里面去 ， 他有一些预测模型会告诉你 。 比如成功的预测到武汉的病情 ， 第一个会蔓延到温州 ， 当时对我们高层的一些决策提了很关键的一些建议 。
第二个就是在疫情预防 。 怎么样去阻断疫情的传播路径 ， 怎么样去识别哪些是高危人员 ， 这是人工智能大数据这里面起的一个关键作用 。
还有一些方面 ， 比如医药方面的研制 。 我们知道 ， 实际上包括华为 ， 有很多计算平台 ， 在这次疫情里面 ， 很多算法可以拿过来去加速筛选一些对疫情特别对症的疫苗或者药物 ， 这主要是对人工智能的需求 。
还有机器人的应用 。 为了避免人的交叉感染 ， 很多地方包括药物的传送 ， 对一些病人的检测 ， 一些隔离的酒店用机器人来送餐 ， 我们都需要 。 这个事就是特别重要 ， 以前是可有可无 ， 人下去就行了 ， 今天就变成刚需了 ， 这也加速了我们在人工智能在医疗方面的一些应用 。
主持人：徐局 ， 在我们城市管理 ， 特别是交通管理方面 ， 在疫情期间发挥了哪些特别的作用？
徐炜：在我们刚刚接到查车任务的时候 ， 那时候车流量还不大 ， 我们马上组织了50个组 ， 把深圳所有进入深圳道路全部逢车必查 。 但是后来随着复工复产车流量大了 ， 逢车必查势必带来很大的麻烦 。 我们就决定采用人工智能的技术 ， 把车分为红黄绿三码 ， 绿码的就是你天每天在市内走的 ， 我没去过其他地方 ， 就自动放行 ， 红码的我就重点检查 ， 来自疫区的重点检查 。 我们采取一系列技术以后 ， 我们50天检查了1000多万辆次车 ， 2800多万的人次 ， 既保证了我们守好了全市的疫情第一道防线 ， 又保证我们复工复产以后 ， 老百姓的正常出行没有特别大的影响 ， 假如不是人工智能技术的话很难实现 。


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