史学家李约瑟很喜欢用自己的老本行——生物化学，来解读宏大叙事的社会学问题，还为此引入了一个有趣的名词——“滴定”（titration）。

　　所谓“滴定”，就是将试剂滴在溶液中，随着中和的发生，通过指示剂的颜色变化来观察该事物。而李约瑟眼中，不同文明的交流也是一个“滴定”的过程。

　　这是一个形象的比喻，来探寻不同文化之间的渗透和融合。从某种角度来说，“AI抗疫”这件事，也是一种“文明的滴定”：

　　一来，计算科学与现代医疗防控体系前所未有地紧密联系在了一起。AI这组“试剂”，出现在抗疫过程的方方面面，显露出整个社会的科技基本面；

　　另一方面，病毒本质上就是人类社会生活中的“背景杂音”，人类与之战斗或许有阶段性的尾声，但永远都不可能终止，这在某种程度上预示着科技与抗疫这件事，必须像“量子纠缠”一样长久地捆绑在一起，直至产生“中和效应”。

　　既然提到了“滴定”，不妨就用它来回答一个“类李约瑟难题”：此前为什么没再次出现如此大规模的AI参与社会公共事务治理？

　　脑极体曾在《史上第一次大规模AI抗疫》一文中，解读过AI抗击疫情相结合的种种姿势，从中显而易见几个趋势：

　　所谓上探，指的是AI已经摆脱了“锦上添花”的定位，开启了从“工具人”到“智囊团”的转变，在大型防疫工作中体现出了高屋建瓴的价值，这是技术在公共事务中第一次展现出了左右事态进程的“参与感”。

　　最明显的表现就是，决定了治疗进展的病毒筛查、药物研发等工作，都在高性能计算的辅助下得以加速推进。医疗专家组与科技公司、超级算力的结合前所未有的加强。

　　腾讯、百度、阿里等企业也纷纷开放了自家的基础算法以及亿级计算资源，为抗击疫情争夺宝贵的时间。

　　比如百度免费开放的线性时间算法 LinearFold，结合世界上现有最快的 RNA 结构预测网站，就将此次新冠病毒的全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，提速120倍，节省了两个数量级的等待时间。

　　AI的价值提升并不仅仅表现在成为科研工作者手中的利剑，也能让一线基层的防控人员从大量重复性劳动中解脱出来，实现效率升级。

　　就拿电话普查来说，这是一个极为简单、同时又压力山大的工作，数亿人的排查工作难以靠现有外呼中心和志愿者来完成，依靠AI智能外呼来自动询问和采集居民疫情信息，就起到了重要的辅助作用。

　　2月9日的央视《新闻联播》中，百度免费开放的智能外呼平台就因提升社区疫情防控效率而吸引了大众的目光。

　　而类似的故事在“网格化”抗疫的各个端口随处可见， 无论是用智能体温测试取代社区人员手里的体温枪，还是AI识别人群口罩佩戴规范度，无不展现着AI正在以润物无声的方式向全社会的基底下沉。

　　AI能力的快速铺设，是否说明已形成了较高的认知度呢？答案或许不尽人意。

　　可以看到，第一阶段的AI抗疫主要是由BAT这样的科技巨头来引领的，这既让AI赋能防疫工作有了较为完整的支撑，却很难快速渗透给千行万业的场景和需求中去，而后者显然需要与众多垂直开发者、医疗一线人员等合作，才能将AI的潜力最大限度释放。

　　而许多产业人员对AI的能力、算法、作用并不熟悉，这就限制了AI在这场试炼中贡献自己的力量。

　　总结AI抗疫1.0阶段的收获，我们得知，在这样的大型公共事务治理中，人类社会已经迎来了一个新的选择、一条新的道路。

　　如果说医护人员是在用知识和生命在抵挡病魔前进的脚步，那么AI则是投身到建构和提升全社会防控效率的工作中去，孕育长久作战的战斗力。

　　防疫战的疾风暴雨已经小有平歇，没有在这场厮杀中被病毒击中的人，也即将投身到恢复生产的真实的生活中去。

　　这背后则会面临一系列盘根错节、复杂长远的现实问题——有序返工、复工复学、生产防控……这也标志着防疫工作进入了防止二次扩散、倒灌的2.0阶段。

　　为了不纸上谈兵，我们不妨以中国AI产业技术发展代表百度为锚点，来看一看AI想要在“防疫2.0”中加速，平台企业都需要扮演好哪些角色？

　　在前一阶段，我们正真看到了AI在核心区域的价值输出，如何深化AI的赋能场景，发挥更大意义，就需要激活社会各界的AI开发者、研究者、使用者，来共同探寻抗疫需求中的特殊场景，实现AI的价值加乘。这就需要平台化企业以开放的姿态向开发者赋能，共同利用AI来解决那些可深化的细分场景。

　　拥有国内最大AI开放生态的百度，就已经开启了积极调动开发者的行动，上线了AI开发者‘战疫’守护计划，为疫情期间有需要的企业、机构和开发者，提供免费的技术服务和线上AI培训课程。

　　前面提到的AI口罩识别模型，就是百度大脑的EasyDL定制化训练和服务平台相关工程师所开发的，而在2月12的直播课中，工作人员也带领学员们详细训练了该模型。

　　同时，该模型也随后在百度飞桨上免费开源，开发者和企业厂商得以快速搭建起个性化的监测方案。想必在未来的公共场所中，我们将有机会看到，利用AI高效检测口罩是否佩戴正确，将成为保障通行效率、减少人叉感染风险的有利武器。

　　AI如何护航社会的有序“重启”，面对诸多产业、各方需求，依靠几大科技公司的亲力亲为显然不太现实，如何快速实现AI能力的释放，云服务就成为一个最佳的端口。

　　目前我们正真看到，百度智能云已经打造了多个AI产品和解决方案，来为各行各业的返工复产提供技术支撑。

　　比如为国家中小学网络云平台全面提供技术保障支持，助力中小学生“停课不停学”；百度Hi企业智能远程办公平台也对外开放，通过高清语音电话、企业云盘加密传输、web视频会议等远程办公协同功能，帮企业迅速恢复生产能力。

　　在劳动力密集的工厂，百度也借助云服务与合作伙伴共同创新，解决工人无法返厂的误工难题。比如和微亿智造联合打造的智能自动化检测设备——“表面缺陷视觉检测设备”，1秒内对零部件6个面30多种缺陷做准确的检测，保障工厂能够在人员不足的情况下顺利开工。

　　除此之外，针对已经开工的实体企业，百度智能云也针对性地推出了降本增效的相关服务。

　　比如结合大数据、物联网技术和人工智能分析与预测算法实现电费优化，减少人员日常用能抄录成本，通过合理用能来加快市场竞争力的回复。

　　在防疫一线，我们正真看到了无人驾驶、机器人等在代替人工执行作业、防止交叉感染上，起到了重要的安全防护意义。

　　那么面对防疫2.0阶段更大规模的人员流动、更高强度的作业压力，无人化能否更进一步呢？

　　在疫情期间，针对抗疫情场景的自动驾驶作业车企业，都可以不要钱获得百度Apollo平台提供的无人驾驶云服务矩阵支持。

　　比如百度Apollo生态合作伙伴智行车，就得以快速将无人清扫消毒车/无人配送车，部署到全国16个重点新冠患者收治医院。

　　此外， Apollo还将对无人化设备的研发，提供一系列的软件、服务、硬件、落地提供资金支持，让走上工作岗位和街头的人们多一分安心。

　　一个值得思索的问题是，为什么百度能快速反应、扮演好这三种角色，在防疫战和经济战中同时输出自身的技术能力？它存在哪些值得挖掘的特质？

　　在与百度人的接触中，不难从各种细节感受到百度文化对科学家、技术专家的尊重，这使百度在AI的技术穹顶上得以代表中国AI产业的顶级实力。与此同时，百度也对开发者、用户的需求保持敬畏，许多合作伙伴都曾告诉过我们，他们有了想法和需求之后，百度的技术人员都是快速行动、无私合作、随时支持，这种海南百川、技术信仰的追求，使得百度得以聚集起众多细分场景的垂直模型，因此也能够以最快的速度抵达抗疫前线.大数据积淀。

　　我们知道，要让AI在基层实践中发挥精准、高效的作用，除了模型性能之外，还需要利用有关数据集进行调校，才能保障可用性。

　　举个例子，利用AI追踪流行病学史，就需要调用交通、支付、旅行等方面的大数据做多元化的分析，然后建立起传染模型。

　　同时，借助飞桨、Apollo、百度大脑等技术开放平台，百度之外的行业用户也能快速找到所需要的AI能力。

　　如果说二者有什么相似之处的话，一是人类必须接受与病毒长期作战的现实，就像100年后的今天人类仍然没有完全消灭流感病毒一样，新的疾病大流行几乎没办法避免，正如一位流感专家所说：只闻钟声滴答，而我们却不知道时间。