随着春节假期结束，大批人流返城已是必然趋势。新型冠状病毒仍然肆虐，如何有效地保障人民群众的生命安全，同时在人流中有效地识别到高温体征的个体，成为政府最关心的问题。对此，人工智能公司利用识别技术开发的新应用已经部署测试。

　　一个可见光摄像头，一个红外摄像头，就组成了基本的识别设备。北京旷视科技有限公司(以下简称“旷视科技”)业务产品部高级产品经理刘瑞伟告诉新京报记者，可见光摄像头与人工智能算法用来识别人体，红外摄像头则对特定的点识别温度，这就成为了最简单的发热人员筛查系统。与此同时，体温结果会通过显示屏反馈给工作人员，如果经过的人体温超过37度2就会被标记，同时触发警报声。

　　为了应对即将到来的人流高峰，这是一个研发十天就上线的解决方案。1月24日(农历腊月三十)一早，旷视科技接到海淀区政府和中关村管委会(前身为海淀园管委会)的通知，政府希望通过科技企业能够发挥优势协助疫情防控。接到需求后，旷视科技在第二天就开始了设计开发，将此前用于安防领域的人像识别技术调整到针对疫情监测。与只有红外监测体温的方案不同的是，旷视科技针对额头的识别进行了优化，使得体温反馈数值更加精准。

　　安防系统对于旷视科技并不陌生，这家成立于2011年的创业企业，以人工智能技术为核心提供行业物联解决方案，研发的人脸识别技术、图像识别技术，以及智能视频云、智能传感器和智能机器人产品已应用于金融、手机、安防、物流和零售等领域，其客户包括阿里巴巴，富士康，小米OV等手机厂商，中信银行等银行和金融科技公司。2019年，其成为公安局总预算超过7000万元人民币公共安全项目的供应商。

　　此前港交所披露的旷视科技招股书显示，截至2019年6月30日，该公司研发团队由1400余名计算机科学家、算法工程师及产品开发人员组成，占员工总数的61%;研发开支为4.683亿元人民币，已超过2018年一半。其IPO融资的目的之一就是扩展人才库。参与上述系统项目，这家公司抽调了数百名工程师进行支撑。除了留在北京过年的工程师需要前往单位做测试之外，其他在外地过年的工程师较早就通过远程办公的模式，加入到整个开发过程中。

　　一位旷视科技的工程师拿着小区发放的临时出入证接受了新京报记者的采访。前一天加班到晚上11点后，为了确保第一天上线稳定运行，凌晨四点他已经到岗，这一天他的孩子过生日，采访后他匆忙提着蛋糕赶回家。目前，旷视科技对工程师的要求是，三班轮岗来支持线下的稳定，预计到场地工作人员可以接手后，这一部署才会做出调整。

　　刘瑞伟告诉新京报记者，疫情期间大家普遍需要戴上口罩和帽子出门，这增加了识别的难度，所以此前的算法也进行特殊优化，使得在这样的场景下也可以快速识别，而不需要被识别者脱帽或者摘掉口罩，避免疾病的传播。在部署测试前的十天里，旷视科技将这一产品迭代了近五个版本，从技术上争取进一步精确。

　　调整主要集中在如何更快速地精准测量。新京报记者体验发现，由于设备部署在门口和地铁安检处，所以很大程度上被测量者是从室外进入，体表温度较低对测量产生了一定的误差。随着人由远走近仪器的测试范围，误差逐步修正。刘瑞伟称，“我们会缩减时间，让数值尽快刷新。” 测试结果显示，可支持大于3米的非接触远距离测温，以及识别误差为正负0.3度，每秒15个人。

　　目前，这套发热人员筛查系统有两种使用版本，一种是将摄像头直接与一台特殊的笔记本连接，因其可移动而被称为“便携版”，已在北京市海淀政务大厅部署使用;另一种是将摄像头和服务器相连，不仅可以分析更多摄像头采集的数据，还对摄像头的部署有更多的自由，这种则更易于部署在人流更加广泛的车站、飞机场等，海淀区牡丹园地铁站已开始使用。

　　不过，这只是整个系统的第一步，目的是精确测量，而且场景是小规模人流。旷视科技高级副总裁陈雪松告诉新京报记者，当真正大规模应用的时候，其重点是针对返城和大型区域的人流进出。平台版对人体的识别将不只是额头，还包括整个人的全身分析，这就可以做到跟踪高温者的扩散和行动方向，以及识别出与高温者有过接触的人的行动方向。这在大规模人流下，往往第一时间不能有效把人拦下，只有可以追踪，才能进一步分析和找出解决方案。

　　是的，人工智能目前还不能完全取代人类去完成整个工作。刘瑞伟告诉新京报记者，前期能够利用人工智能的图像识别技术快速采集、快速通过就已经达到目标，这可以缓解大量人工的需求，减少场景工作人员接触被感染的危险。

　　据旷视科技工作人员介绍称，测试中使用的便携版的硬件成本为数万元，支持16路摄像头的服务器版本价格则会更高一些。不过，这距离大规模部署仍有一定的差距。由于旷视科技对于红外设备并不涉及，所以需要将其他厂商的设备与其自身的产品结合使用，这其中涉及设备采购等多个流程。新京报记者观察，便携版的两个摄像头目前使用胶带捆绑在一起。

　　另一个可能会引发疑问的是数据隐私保护。多位旷视科技受访者对新京报记者表示，目前用于识别的主机并不长时间存储识别结果，而且也尚未与其他数据库联网，会在固定时段进行销毁。