談人工智慧無論如何都逃不開晶片、半導體產業，上海在全國領先優勢顯著，這不是在一兩年或者三五年就能做到的。——依圖科技聯合創始人林晨曦
面對突發疫情，國內醫療機構的臨床壓力很大，如何利用人工智慧技術更準確地評價新冠肺炎患者的病情？上海人工智慧「獨角獸」依圖科技衝在了最前面。「如果試劑盒是定性分析，那麼通過CT則可以進行定量分析。」依圖科技聯合創始人林晨曦說。但如果僅靠人工讀片，在疫情爆發初期這是一項無法完成的任務。
今年2月，依圖和上海市公共衛生臨床中心聯合發布業內首款胸部CT新冠肺炎智能評價系統，將原本需要數小時的評估過程壓縮到2-3秒，並能自動分析病情的轉移和發展，極大緩解臨床一線壓力。同時，系統肺炎病變檢出敏感性達97.3%，特異性達99%，與高年資醫生水平相當，顯示出高穩定性的檢出質量。
如果說幾年前人們對人工智慧還將信將疑，現在的認知已經發生了深刻變化。「人工智慧是百年一遇的技術革命。它不僅僅是一項底層技術，還能促進各個行業的基礎技術突破。」林晨曦說。這一輪的人工智慧在算法和算力的共同迭代中，真正改變了各個行業。比如，生物製藥通過人工智慧技術的介入，使得藥物在臨床前實驗的時間可以從3-5年下降到1年。以前製藥探索過程很多是靠人的經驗去試去碰，不停地靠生物和化學實驗來看大分子或者小分子的藥，特別是靶向藥是不是能打得上靶點。如今，機器能夠通過人工智慧計算大分子在空間中的摺疊形狀，把「不靠譜」的直接過濾掉，研發效率大大提升，將加速人類攻克癌症等疑難病症。
現在也有理論界擔心，深度學習的算法已經走到盡頭。在林晨曦看來，通過將人工智慧算法和算力耦合設計，將帶來性價比更高的智能算力，深度學習算法就依舊有挖掘潛能。特別在應用側，現實的生活場景還有大量長尾需求需要通過極致的人工智慧算法去解鎖，目前的深度學習算法完全可以解決這些問題。比如，現在上海正處於汛期，大雨來時哪些地方會有積水，積水到何種程度，車是不是開得過去等等，都可以通過人工智慧對攝像頭視頻的算法來主動發現。
林晨曦判斷，未來會迎來一輪人工智慧算力的變遷。之前更多的是依賴英偉達做的GPU卡，GPU卡在理論中被學術界用得很好，才帶來了深度學習這波熱潮。而依圖也在加緊布局，去年5月在上海發布自研AI晶片求索，在視覺計算維度，求索晶片的單路攝像頭功耗僅為英偉達GPU P4的30%。未來一段時間晶片會加速發展，依圖正在研發新一代晶片。
身處上海，林晨曦對上海人工智慧發展充滿期待。在他看來，算力跟算法之間關係的變革，使上海半導體產業深厚的積累在這幾年爆發。這一波人工智慧的發展上海優勢明顯，談人工智慧無論如何都逃不開晶片，而上海半導體產業基礎在全國領先，這種基礎性優勢不是一兩年或者三五年就能做到的。同時，人工智慧的商業化落地需要大量場景，上海這樣的超大規模城市具備其他地方無法比擬的豐富應用場景，「這一輪人工智慧熱潮事實上和網際網路公司關係不大，而是由於社會方方面面對人工智慧的需求。」
對人工智慧發展來說，數據就如同燃料。林晨曦表示，上海雖然有海量數據，但大量的數據還是孤島，需要通過「一網統管」等城市級平臺把各個委辦局的數據打通，才能發揮數據的更大價值，人工智慧才有進一步的挖掘空間，有產生新價值的機會和條件。