在疫情防控过程中，及时发现高风险人群与超级传染者，准确掌握疫情发展动态是关键。同时，如果能就不同政策对疫情的影响进行预演判断，以及更快速地追溯到病毒的传播路径，将极大提高政府部门的防控效率。2月9日，澎湃新闻了解到，国内人工智能企业第四范式，联合南京大学、苏北人民医院临床专家，已经研发出基于人工智能(AI)的精准防控、疫情推演及病毒溯源方案，并正式投入到抗击疫情的一线战斗中。据悉，这套方案基于第四范式机器学习技术以及临床研究专家的专业经验，通过多维度数据分析和模拟，有利于进一步提升高危感染人员精准筛查比例，推演疫情发展情况实施精准防控，找到并切断疫情蔓延的源头。

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人工智能的应用主要依靠算法、算力和数据三大因素。从人工智能的发展阶段来看，早期人工智能基本处于概念的提出和算法框架研究创新阶段，一方面受制于计算资源的不足，人工智能技术没有足够的训练数据提升计算的准确性；另一方面，芯片性能的不足也限制着人工智能技术产业化落地。2010年后随着网络的普及，物联网和大数据逐渐兴起，使得人工智能依赖的数据资源得以解决。同时，核心芯片性能的提升，也使得算力得到大幅提升。

经过10年多的技术积累，目前人工智能行业已经进入消化技术成果的阶段。虽然近年来底层理论和算法层面的研究进度有所放缓，但目前累积的算法理论仍可支持上层应用技术的进一步发展，在应用层仍有2-3年的价值变现期。在中国，目前智能语音和图像识别技术在安防、教育、医疗等领域顺利完成落地，包括科大讯飞在内的一批自主科技企业已经成长到了相当规模，并且在感知智能（语音与图像识别处理）领域已具备国际领先水平。

早在2015年，人工智能在国家快速发展并得到大力支持，国家相继出台一系列政策，推动人工智能进入蓬勃发展时期。在2015年7月，国务院发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，将“互联网+人工智能”列为其中11项重点行动之一；2017年3月，“人工智能”首次写入政府工作报告；2017年7月，国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，战略确立了新一代人工智能发展三步走战略目标，人工智能的发展至此上升到国家战略层面；12月，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》发布从各个方面详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标。

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