“复工后缺人手缺防疫物资？供应链有停产断供风险？工信部为公司支招……”

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不摘口罩实现身份验证，一分钟完成200多人的实时体温检测，机器人自主定位室内环境自主灭菌消毒……

你不觉得很厉害吗？ 疫情持续了一个多月，这些人工智能拥有的技术在疫情防控方面发挥着越来越不可忽视的作用。

2月19日，工业和信息化部印发《关于充分利用新一代新闻技术支持服务疫情防控和企业活动恢复开工工作的通知》(以下简称《通知》)，要求充分利用新一代新闻技术全面支持疫情科学防控，加快公司企业活动恢复开工

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目前，在疫情防控关键时期，面对北上广深等城市庞大的“再就业”归途群体，防控和群体识别显得极为重要。

在开展疫情科学精准防控方面，《通知》支持利用互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术服务进行疫情监测拆解、病毒跟踪、患者跟踪、人员流动和社区管理

据工信部介绍，工信部科技部门以快速实现体温测量和身份识别为目标，及早组织相关ai公司进行智能识别算法优化和系统攻关，准确识别体温异常者身份，深入挖掘拆解密切接触者关系图谱。

其中，商汤科技适时组织研发团队，提高人脸识别算法能力，整合形成融合人脸识别和热成像智能测温技术的“ai智能防疫处理方案”，实现人戴口罩场景下多人体温检测和身份识别等功能，实现安全防范。

百度ai体温快速检测处理方案在北京清河站落地应用，与人群密集、高流动的环境相比，单人通道每分钟可实现200多人的实时体温检测，处理高铁站半开放环境气温低、戴口罩导致误判等难题，处于一线。

除疫情防控外，《通知》还阐述依托互联网平台开展医疗防疫物资供需精准对接、高效生产、统一采购和回收管理。 组织新闻技术公司和医疗科研机构进行攻关，利用人工智能、大数据、5g等技术，加快病毒检测诊断、疫苗新药开发、防治等速度，提高疫情防控效率。

此外，支持完整疫情期间的网络零售服务和物流配送体系，加强电子书、电影、游戏等行业数字文化产品和服务的开发，形成丰富的“零接触”购物和娱乐模式，确保老百姓生活必需品和精神营养品的供给。

事实上，疫情以来，美团、天天优鲜等EC平台都发布了无接触购物方法，减少了交叉感染概率。

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在运用新一代新闻技术加速公司企业活动重启方面，《通知》推动制造公司与新闻技术公司的合作，深化工业网络、工业软件(工业应用)、人工智能、增强现实/虚拟现实等新技术应用，共同研发、无人值守

并发挥大平台公司和领域龙头公司的作用，通过工业网络平台保障供应链的完善，做好生产协同和风险预警工作。 针对可能停产供应中断的关键环节，提前组织灵活的生产转换和生产能力共享，以新闻化的手段管理供应链的安全。

中国新闻社通信研究院(以下简称信通院)是中国工业网络和智能制造行业的核心支撑机构，从2009年开始积极探索新一代新闻技术与制造业融合的道路。 作为《通知》研究制定工作的参与者，信通院也积极利用新一代新闻技术帮助公司应对实际诉求。

信院两化融合研究所数字化转型与智能制造研究部副主任杨希对《每日经济信息》记者表示，近期，所属公司比较了物资短缺治理问题，在工业信息部指导下，建设了疫情防控国家要点医疗物资保障调度平台，保障了物资调度

另外，比较了公司企业活动开工过程中存在的停供风险，建设了工业资源对接平台，支持了再生产资源和数字化处理方案的供需对接。 其中数字处理方案包括智能装备、自动化系统、工业网络平台、工业软件/app等公司用于生产技术转换和转型升级的各类方案。

长江学者特聘教授、上海交通大学中美物流院研究院院长江志斌对《每日经济信息》记者表示，目前，就业和上游原材料、零部件供应是制约生产能力的两个重要因素，两者都受到疫情的影响。 因此，有必要对返工的工人进行隔离和风险判断，确保越来越多的未感染工人工作； 另外，对于外出打工的劳动者，为了不在职场感染，要进行有效的防护。

“产业网络的快速发展还处于规模化应用宣传的初期，但已经能够处理公司企业活动重启过程中的部分诉求。 ”杨希表示，比较公司企业活动重新开工过程中对人员保障的诉求，首要有两种做法。

一是利用5g、云计算等技术，通过远程办公、联合办公、在线直播等方式满足非核心部分重启的诉求，提高业务效率。

二是利用机器视觉、图像识别等技术实时监测生产者的状态，降低核心环节的健康安全风险。

在企业恢复运营过程中的物资保障诉求方面，杨希表示，制造公司综合利用工业网络平台、标识分析、区块链等技术，加强公司供应链管理能力，分析停止供应风险，事先做出替代或转产安排，以保证供应能力的

此外，平台型公司应充分利用人工智能等数据观察技术，加强公司间原材料和零部件的供需匹配、客户诉求与公司制造能力的匹配。

江志斌也表示，通过互联网和大数据观察，供应商、物流公司和生产公司可以实现精准化的协同与控制。 但是，这对相应的工业互联软件提出了更高的要求，特别是将公共卫生安全纳入工业互联框架，这在以往的工业网络中并未得到考虑，需要向前看。

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