新型冠狀病毒肺炎COVID-19 疫情蔓延全球，嚴重沖擊了世界經濟。許多國家和地區處于封鎖之中，死亡人數持續上升。由于該病毒是新病毒，因此沒有疫苗或經過驗證的治療方法。在這種嚴峻形勢下，技術在遏制和減輕這一流行病方面發揮著關鍵作用。

盡管這種冠狀病毒危機需要一種涉及個人、醫療專業人員和政府的全社會方法，但還有一種更有效的工具：技術，特別是新興技術。本文列舉了AI，5G，IoT，機器人技術，區塊鏈和3D打印等新興技術幫助對抗冠狀病毒的一些令人難以置信的方式。

一個由技術領導者組成的財團創建了一個由AI注入的與新型冠狀病毒有關的研究論文數據庫。由Microsoft，Amazon，IB+M和其他公司資助的COVID-19開放研究數據集（CORD-19）使用AI / ML和自然語言處理從數千篇與SARS-Cov-2病毒和COVID- 19病毒。這將對政府，醫生，科學家和流行病學家預測感染率，實施最佳收容措施，了解病毒的分子生物學，預測病毒的演變，篩查和診斷患者，檢測病毒，選擇最佳方法治療等有極大幫助。

谷歌的DeepMind已經利用人工智能對冠狀病毒的蛋白質結構做出了預測，這反過來將有助于開發合適的抗病毒藥物。

使用AI研發生產藥品和疫苗

由于我們已經對冠狀病毒如何結合和感染人類細胞有了很好的了解，因此科學家們正在競相尋找可以與該病毒結合并破壞其生長的分子。為了發現這一重要信息，數據科學家正在使用配備冠狀病毒RNA細節的深度學習模型來預測哪種已知化合物和抗病毒藥物最有效。

在類似的工作中，IBM的Summit超級計算機分析了數千種化合物，并鑒定出77種有希望的化合物，它們可以與冠狀病毒的刺突蛋白結合并減慢病毒的復制。令人印象深刻的是，此過程僅用了兩天時間，而在這種情況下通常需要數年才能找到正確的解決方案。但是，這只是第一步，因為還有其他考慮因素，例如副作用和批量生產這些化合物的可行性。

生物技術初創公司Insilico Medicine通過使用AI來產生數百種可能與冠狀病毒抗爭的新的不存在的化合物，從而走得更遠。該公司使用了一種稱為通用對抗網絡（GAN）的機器學習系統，其中兩個神經網絡相互競爭以達到最佳解決方案。

機器學習算法還用于預測潛在藥物在人體中的行為，從而大大縮短產品上市時間。

百度將其超快速深度學習算法提供給了科學家，科學家們正在使用它來預測病毒的突變，然后相應地設計疫苗。

利用AI讀取CT掃描

COVID-19通常會導致肺炎和肺部損傷，可通過計算機斷層掃描（CT）掃描進行分析。受過訓練的醫生可以閱讀胸部CT掃描，并確定由不同細菌和病毒引起的肺炎。但是，醫生通常需要15分鐘才能讀取每次CT掃描。利用計算機視覺，僅用5,000次冠狀病毒患者的CT掃描，就可以訓練一個AI模型來高精度檢測COVID-19，更令人印象深刻的是，它只需20秒即可完成讀取一次CT掃描。

近期，阿里巴巴和Infervision等公司開發了AI模型，該模型通過讀取CT掃描在檢測COVID-19方面的準確性達到96％或更高。隨著這些模型獲得更多的CT掃描，其準確性將超過世界上最好的醫生。

無人駕駛車輛和無人機

隔離是遏制或緩解任何疫情流行的最重要戰略，這是自動駕駛汽車和無人機可以發揮重要作用的地方。在武漢市，京東使用其自動交付車輛為醫院提供醫療用品。另一家公司，EHang，使用其自動駕駛無人機向醫院運送物資。在中國許多隔離地區，小型無人機被用來向無法出門的人運送食物。  

京東配送機器人（圖片來自網絡）