【編者按】疫情之下，數字基礎設施價值凸顯，國家加速“新基建”部署。這既是當務之急，也是長遠支撐。在此風口之下，不少企業試圖抓住這一波紅利加速發展。為此，億邦動力將持續發掘“新基建”幾大領域內的代表性企業及項目，為大家呈現相關系列報道。

當“無接觸”成為疫情中的現實需求，AI這個曾經引發過數次熱潮的產業從幕后走向前臺，逐漸成為人們視線的焦點。再到“入伙”新基建，AI變得更接地氣了。

“AI機器人在新基建背景下大有可為，尤其可在數據中心(IDC)、軌道交通、物資運送等領域推動產業升級。提升企業生產運營的自動化、智能化水平，幫助企業降本增效的同時，也實現了數字化的轉變，AI機器人相關產品和服務能力也必將迎來一個新的增長爆發期。”京東數科智能機器人業務部總經理姚秀軍如是說。

據了解，京東數科智能機器人業務部核心聚焦軌道交通巡檢、室內運送、高危作業、機房運維等真實應用場景的痛點，自主開發涵蓋機房巡檢AI機器人、鐵路巡檢AI機器人、室內運送AI機器人、室外安防AI機器人、可穿戴AI仿生手、商用服務AI機器人、掛軌巡檢AI機器人等，希望推動產業數字化進程中的科技創新。

01 AI機器人，進化！

此次疫情暴露了醫療智能設施的不足，AI機器人在對安全、衛生、準確有高度要求的場景下的重要性已經顯現。疾控醫療系統如何廣泛應用無人運送機器人、消毒機器人等無人化智能設備在諸多場景下代替人工勞動，降低醫護人員在高傳染環境下的風險，未來將迎來一個發展期。

為確保疫情期間機房的安全穩定，避免工作人員在機房巡檢過程中發生交叉傳染，京東數科自主研發的機房巡檢AI機器人正式落地國有大型商業銀行數據中心。據京東數科方面介紹，機房巡檢AI機器人每年能夠為金融機構數據中心的機房運維成本降低50%。

京東數科機房巡檢AI機器人對機房進行自動化巡檢

據了解，此次投入使用的機房巡檢AI機器人集成了激光雷達、超聲、工業相機、深度相機、熱成像相機、溫濕潔凈度等多種傳感器，可實時監測機房內的溫度、濕度、粉塵、煙霧、噪音等環境指標，并對服務器的儀表盤、設備指示燈、屏顯、開關等六項設備信息進行精確檢測。

同時，“激光雷達+機器視覺”的融合技術，可支持自主導航、障礙識別、行人避讓，還可以實現與電梯智能交互，獨自“乖巧地”乘坐電梯，實現跨樓層配送，將物品無接觸送達目的地。

業內人士表示，事實上，隨著AI和物聯網等技術的飛速發展，基礎設施的智能化運維正在成為行業的共同選擇。針對不同場景下的企業差異化需求，AI機器人還將不斷進化。

02 AI養鱸魚，生吃無壓力

除了機器人以外，AI更大的功能在于為傳統產業提供綜合解決方案。

漁業作為中國農業的重要組成部分，模式相對仍較為傳統，面臨著傳統養殖模式粗放、人工成本高、生產效率低等痛點。這個產業雖然大，但標準化與規模化程度不高，技術與設備相對落后，一些地區還不同程度地存在養殖布局不合理、養殖密度過高、局部地區養殖污染環境等問題。

對此，京東數科數字農牧聯合行業專家共同打造了以“神農大腦”為核心的數字化水產養殖解決方案。通過全方位數字化管理，實現“無人、無線、無干擾、無接觸”的全新養殖模式。

京東數科聯合觀星農業采用的集裝箱養魚模式

將養殖箱體安裝在池塘邊

據了解，數字農牧智能化系統平臺可以提供五大功能：

第一，“神農大腦”通過AI技術實時監測分析水體溫度、氨氮、溶氧等數據，為不同品種魚苗匹配創造最適宜的水質環境，幫助靈活調整生產計劃、自動生成預警和解決方案傳達給養殖人員和物聯網設備；

第二，智能水下監測應用AI相機智能識別養殖目標健康狀態和生長趨勢，結合大數據分析，監測水質環境，并對異常情況及時報警，以及對養殖各環節提供優化決策；

以“神農大腦”為核心的數字化水產養殖解決方案

能有效監控水質參數和養殖目標病害情況

第三，智能巡檢車可對整個養殖區進行巡檢和視頻監控，結合SaaS系統，遠程實時監控養殖區，同時應用AI視覺識別技術，判斷魚活動狀態，監控病、死魚情況，并對異常情況及時報警；

第四，利用風動送料方式，可精準控制每個飼養區的飼喂量，分析魚群進食狀態，判斷魚進食積極性，進而分析魚群生長趨勢，調控飼喂量和飼喂頻次，確保飼喂效率最佳；

第五，系統集成水質測控、糞便收集、水體凈化、供氧恒溫、魚菜共生和智慧漁業等六個技術模塊，達到養殖全程可追溯的目的。

據廣州觀星農業科技有限公司董事長舒銳介紹，與京東數科合作的集裝箱養鱸魚解決方案在節地、節水、節力、節料方面均有不錯的表現。“在相同產量下，較傳統養殖可節約土地資源75%-98%，節水95-98%，而且一個工人可以看管多個養殖箱，捕撈簡單、勞動強度小，較傳統池塘養殖節省勞動力50%以上。”

那么，用AI養出的魚食用口感如何？京東數科數字農牧相關負責人以鱸魚為例表示，“由于集裝箱確保了養殖水質環境健康，同時隔絕泥土，沒有土腥味，沒有寄生蟲，保障了肉質的安全和鮮美，AI養殖的鱸魚甚至達到可生吃的程度。”

03 AI與產業深度融合仍有所欠缺

談到對于新基建的理解，京東數字科技集團副總裁區力表示，新基建既是基建的數字化，同時也代表著產業數字化的趨勢。

“相較于‘鐵公基’，它的‘新’體現在以AI為代表的硬核科技上。例如通過AI技術助力智能城市建設，讓交通、規劃、環保等各個部門打破數據孤島，再如數字農牧基于AI、IoT等技術，在牧場以數字化助力‘足不出戶’式智能化養牛等，這些案例都是新一代信息技術與基礎建設同呼吸共命運的落地體現。”

AI能做的事有很多，在疫情期間也起到了一定的作用，但如今的技術水準到底達到什么程度？未來AI與產業的關系將如何發展？

在4月16日由京東數科產業AI中心主辦的“產業AI公開課”上，清華大學人工智能研究院常務副院長、清華大學計算機系教授孫茂松就表示，在此次疫情中，除卻一些無接觸AI產品外，國內抗疫中的大多數AI技術多是在為信息化產品提供背后算法上的支持和輔助分析工作，并未深度涉及抗疫核心任務（如藥物及疫苗研制）。

“這反映了中國當下AI領域發展的一個嚴重短板——AI在與產業行業的深度融合上，依然有所欠缺。事實上，AI在助力研發藥物和疫苗方面還有巨大的潛力空間。不過，此次疫情也為AI未來發展提供了若干重要契機，例如大大推動了線上教育的發展，這可能是‘喬布斯之問’提出多年之后，人工智能在教育領域全面啟程的破冰之舉。此外，在大氣預報、金融等重要領域AI都已嶄露頭角，提供了里程碑式發展的可能性。”孫茂松說。

京東數科AI實驗室首席科學家薄列峰認為，當下在新基建的大背景下，中國各行業對推動AI落地的意愿非常強烈。在人力成本逐漸增加，生產效率已經提升到了產業瓶頸的時候，產業層面都十分期待AI技術在產業落地后，為產業帶來巨大變革。不過，在技術上仍面臨挑戰。

“未來在算法層面上需要投入更多的人員，而在更高級的人工智能上，我們的理解還是比較局限的。目前我們所開發的這些深度學習算法和機器學習的算法，實際上也都還不太具備類似人類進行學習行為的能力。另外，在硬件層面，仍然存在相當大的制約。如果我們想去實現高階的人工智能，還有比較長一段路要走。”

可以預想到的是，在疫情中誕生出來的這些與AI相關的需求，不太可能倒退或消亡。相信在未來的產業數字化之路上，AI將大有可為。