在交通樞紐、超市賣場，人工智能技術與紅外線技術融合的全新測溫系統已隨處可見；
在醫院，AI 與 CT 影像的完美融合，讓新冠疑似案例的識別率大大提升；
在社區街道，消毒機器人、醫藥配送機器人已經在我們的身邊“上崗”；
在家中，在線或遠程的智能問診系統，讓尋醫問藥再也不用親自跑醫院。
事實上，面對此次突如其來的疫情，一批人工智能技術以迅雷不及掩耳之勢，在醫療行業中得到應用和落地。同時，醫療也成為人工智能企業全新的“競技場”。
什么是 AI+醫療?
從字面上來看，AI+醫療就是人工智能賦能醫療行業，也可以理解為人工智能在醫療行業中的應用。
但從實際上來看，科技一直在醫療行業中起到的是輔助作用，即輔助診療或輔助醫療。早期，科技在醫療領域的應用主要是為了緩解區域間醫療資源分配不均衡、醫生工作強度過高等難題。
不過，隨著技術的革新和進步，人工智能在提升診斷效率和準確度、優化醫院管理水平、早期疾病篩查、患者健康管理及藥物研發等方面找到了新的突破口。
至此，AI+醫療才真正從輔助診療向更多醫療場景邁進，逐漸從后臺走向前臺。
是疫情防控“生力軍”，也是炙手可熱焦點
縱觀此次疫情中涌現出的人工智能技術，可歸納為輔助診療及虛擬助手兩大類，尤其是輔助診療中的醫療影像和醫用機器人，應用最為廣泛。其背后所依托的就是計算機視覺、語音識別、自然語言處理等 AI 核心技術。
例如，醫療影像運用的就是計算機視覺，而虛擬助手和醫用機器人則離不開以語音識別及自然語言處理為基礎的智能語音。當然，機器學習、深度學習等算法自然也必不可少。
無獨有偶，這些疫情防控的“AI 生力軍”，恰恰也是目前 AI 賦能醫療行業中炙手可熱的焦點領域，聚集了大量國內科技、互聯網及醫療領域的新老力量。
但從產業方面來看，AI+醫療仍然側重于輔助診療及虛擬助手這樣適應范圍較廣的入門級應用場景，反映出人工智能在醫療行業中的應用尚處于初級階段。
而管理與預測（疾病風險管理與預測、健康管理、醫院管理）、醫學研究（輔助醫學研究、藥物挖掘與研究）以及醫療大數據等更高級別應用，聚焦眾多醫療行業中亟待改善的核心課題，但由于門檻過高和技術不成熟等原因，讓 AI 初創企業和互聯網巨頭望而卻步。
各大陣營同場競技，誰執牛耳？
與其他 AI 應用場景一樣，目前 AI+醫療行業呈現出互聯網巨頭、AI 初創企業以及醫療科技企業等各大陣營同場競技的態勢。
其中，以“CV 四小龍”為代表的 AI 初創企業和 BATJ 等互聯網巨頭主要致力于醫療影像、醫療機器人、虛擬助理等輔助醫療領域，而東軟、華大基因等醫療科技企業則面向醫療管理與預測、研究、醫療大數據等專業醫療場景。
由此可見，目前科技初創企業仍未觸及醫療領域的核心領域。醫療管理與預測、研究以及醫療大數據等核心應用場景依舊被醫療科技企業所把持。然而，科技企業憑借人工智能技術的不斷發展和應用，勢必將對醫療核心場景發起強有力的沖擊，推動人工智能在醫療領域的全面商業化落地。
但到底誰執牛耳，仍然沒有定論。
競爭的本質，依舊是為了它！
互聯網時代，巨頭們競爭的本質不僅是流量，更是數據之爭。而在人工智能爆紅的當下，數據同樣是重中之重。
眾所周知，數據是人工智能最重要的資源，堪比“石油”。無論是入門級的輔助診療和虛擬助手，還是更高級的管理與預測和醫學研究，其背后都離不開醫療大數據的支持。一旦缺乏有效的醫療數據，無疑讓人工智能喪失自我學習的依據，也讓機器學習、深度學習無用武之地，諸如計算機視覺、語音識別、自然語言處理等基礎技術同樣只是空談。
因此，AI+醫療競爭的本質，依舊是數據之爭！
如今，醫療大數據早已成為各大陣營爭奪的焦點，互聯網巨頭和 AI 初創企業借助技術優勢，以開發相關應用和平臺，爭奪數據，也推動技術的進步。而另一邊，醫藥科技企業的優勢則在于行業積累和經驗。
顯而易見的是，各大陣營各有優勢，一旦強強聯手，優勢互補，勢必將推動 A+醫療行業的快速發展。
一直以來，醫療行業始終與高利潤和高門檻掛鉤。而在科技日新月異的今天，大量現代化醫療設備和專業軟件的搭配，為人工智能等前沿技術的注入創造了機會，同時也讓原本“高高在上”的醫療行業“放下身段”，降低了門檻。
而在此次疫情防控中，人工智能與醫療行業的融合也已經顯露無疑，不僅帶給醫療診斷更高效、更快捷的新體驗，更大大提升了識別和預測的準確性和安全性，可以說將醫療行業的發展推上了新的臺階。
同時，此次疫情也成為一個契機，在巨大需求的指引下，各大 AI+醫療賽道中的“玩家們”均顯示出強烈的社會責任和出色的應變能力。在極短的時間內就研發出相應的新技術和新解決方案，為疫情防控做出努力和貢獻，詮釋了國內市場需求倒逼創新的獨創現象，也為 AI+醫療產業帶來了更多創新的商業模式和商業機會。