新型冠状病毒肺炎疫情还在持续。随着中国以外国家的病例激增，如何严防境外疫情输入已经是*为迫切的问题，机场疫情防控工作已进入关键时期。

       在首都机场3号站楼6号门，一台黄色的红外测温设备立在通道内侧。当旅客从6号门经过时，系统会自动检测旅客体温并反馈*系统中，首都机场的工作人员盯紧屏幕，对体温正常的旅客放行。

       如果旅客体温超过37.3°C，系统会发出警报，工作人员便使用医用级体温计进行二次检查，并将该旅客信息记录在案，并对发热患者所经过的区域进行消*。目前，首都机场已配置49台AI红外热成像测温设备，对所有来京航班乘客和所有进出航站楼人员进行体温测量。

       据我了解到，商汤、旷视等企业推出的各类“AI红外热成像测温”解决方案已在北京、上海、深圳等重点城市纷纷落地，参与到防疫战役中。工信部预计在疫情防控中，整个全自动红外体温检测仪的需求大约在6万台左右。

       红外测温仪，其实已经是一个非常成熟的产品了。在2003年SARS爆发期间，全国各地机场、车站就开始应用红外线测温仪器。

       在此后的几年里，国内一批研制生产红外热像仪的技术公司开始崛起，武汉高德红外、浙江大立科技、广州飒特等公司，相继成为国内红外热成像监控领域的佼佼者。而国内安防两大巨头海康威视与大华，也在2014年前后推出了自己的红外热成像产品。

       红外线测温仪器的原理很简单，自然界中大于绝*零度的物体，都会向环境中辐射出红外线，这种红外线能量的大小是与物体的温度呈正相关的。所以只要仪器检测到红外线，再转换成不同大小的电信号，就可以确定物体的温度。

       相信大家都有感触，进行测温信息登记时，值守人员需要通过纸笔等传统的方式进行，这会导致信息记录不全、修改困难、登记效率低下、形成信息孤岛等问题。此外在信息登记过程中还会产生排队滞留，增加交叉感染的风险。

       而红外测温仪具备远距离、大面积、高效率、无感测温的功能，相较传统测温方式更适合在机场、地铁、医院、高铁站等人流密集的地方。

       不过，红外测温仪这种产品有其天然的局限性，相关业内人士表示：“在进行了大量的测试和验证后，我认为红外作为体温诊断筛选目前还有一些问题，它不够准确而且受到环境干扰很大。不过这种特殊时刻，能有一种手段帮助职能部门快速筛选温度异常人员也是件好事。”

       红外测温仪只能识别环境中的温度，但是无法辨别物体类型。比如在火车站，一名体温正常的旅客如果携带40°C的热水，红外测温仪也可能发出警报。

       因此，为了解决红外测温仪识别不准、虚假报警等问题，AI红外热成像测温技术被推上了前台。

       AI红外热成像测温新风口

       1月24日，北京市中关村下发了“项目召集令”，向海淀区科技公司征集与“红外测温产品”有关的人工智能技术方案，欲提高以“大规模人群”为基础的测温精度。

       2月6日，工信部也开始向人工智能相关学（协）会、联盟、企事业单位展开了公开号召，倡议相关企业“充分发挥人工智能赋能效用，协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情”。

       这或许就代表着官方的观点，在这场疫情当中，AI技术不再是锦上添花的玩物，而是可以有着重大贡献的雪中送炭的应用。

       AI红外热成像测温，顾名思义就是将红外热成像与计算机技术结合在一起：红外热成像技术可远距离非接触测温，计算机视觉可快速定位环境中人员的额头部位。

       从技术逻辑上来说，它需要使用机器学习算法进行人脸识别和追踪，再结合红外测温仪计算出人的温度。

       人脸识别算法已经很成熟了，但疫情带来了一个新的问题就是：带口罩后人脸识别如何进行精准定位?

       自疫情突发以来，AI企业迅速开展了AI红外热成像测温的研发工作，快速完成了佩戴口罩的监测模型，并推出了各家的解决方案。目前，无论百度、商汤、旷视、格灵深瞳，还是高德红外、海康威视、大华、宇视等公司，均推出AI红外热成像测温产品。

       从市面热门落地方案来看，行业多采用红外/可见光双传感器，结合红外热成像与人体识别+人脸识别双重识别，测温精度多在±0.3℃之间。

       AI红外热成像测温技术将人脸识别与红外热成像技术相结合，能够降低仪器误报率，提升检测效率，减少工作人员感染风险。据格灵深瞳产品总监表示，公司经过测试发现，AI红外热成像测温与额温枪效果基本一致。

       笔者认为，成熟的AI红外热成像测温解决方案*少要具备这四个条件：

       第*，在任意复杂环境下，测量温度的精度一定要高；

       第二，非接触式、无感状态、无需配合；

       第三，检测迅速，可同时检测多人；

       第四，易用性高，工作人员可快速上手使用，无需培训或仅需要简单培训即可上岗。

       从疫情期间AI红外热成像测温的表现来看，系统表现尚可，但准确度有待提升。

       我们知道，高于绝*零度的物体都会发出红外线，但不同物体的发射率是不一样的，而发射率是由温度、波长、物质材料以及物体表面环境综合决定，这其中一项不准，测量精度就会下降。

       从算法角度来看，如果一个人戴了口罩又戴了眼镜，或者有刘海，AI红外热成像测温技术便无法识别了。

       另外，AI红外热成像测温在某些特定场景没法用，比如在东北地区，室温如果低于零度就无法测温。因此要想得到准确的人体温度，AI红外热成像测温技术还需进一步探索。

       由于红外测温元器件紧缺，再加上业内企业为保证红外热成像的精度，旷视、大华均采用「黑体」方案，通过黑体实时测温矫正来保证AI红外热成像测温系统的精度，但这种实现方式成本较高。

       在市面上，AI红外热成像测温设备售价普遍在万元左右，相较普通人脸识别闸机，售价高了数倍。

       疫情后AI红外热成像测温行业会怎样？

       根据相关行业研究员预测：疫情影响之下，AI红外热成像测温市场需求近期暴增，疫情完全将市场打开，短期内将形成一个几十亿人民币的市场。

       疫情结束之后，如此高价格的测温系统能否成为公共场所的基础服务，这是AI企业们需要着重考虑的点。

       有业内人士指出，AI红外热成像测温产品具有持续性，预测疫情结束后还会有市场。未来国家很可可能会在公共场所配置，将温度数据做成一个大数据中心，为今后防疫提供部分决策依据。

       当然，这种需求只能集中在车站、机场、学校、医院等特定场景，整体市场相对小众。

       这些年，媒体的鼓吹和炒作提高了人们对AI的期待，特别是这几年资本寒冬对于AI这个极度烧钱的行业并不友好。

       从阿尔法狗完胜柯洁开始，网络上频频爆出ai碾压人类的言论，但其实对机器学习与计算机视觉原理稍微了解的人都会知道，目前AI的水平离取代人类还很远。

       美国科学院院士、斯坦福大学终身教授张首晟曾表示，就像掌握了鸟儿飞行的原理才能制造出飞机一样，人工智能要有大的发展，首先要“破译”智能的理论基础。而目前的人工智能还处于简单的“仿生”阶段。

       不过总体来说，AI红外热成像测温能够落地对这个行业是一个利好消息，毕竟现在还有很多人工智能公司连一款能够落地的产品都没有。

       一直以来，AI算法都应用很多容错率高的场景，比如相机、趣味App、教育等领域，而在医院与交通等与人类生命安全息息相关的领域，AI目前还很难让人信任。

       就以疫情为例，如果AI红外热成像测温温系统误差仅有1%，每分钟检测100人，一小时就会漏检60人，这对于一个传播力在R2以上的新冠病毒来说，误检率着实不低。当然对比传统测温枪，AI红外热成像测温系统效率和安全性还是有较大提升的。

       因此对于人工智能公司而言，这次疫情防控战不仅酝酿着新的机遇，也是对公司研发能力、技术稳定性和产品落地能力提出了更高的要求。

       经过这次疫情，不管是安防行业，还是AI行业，都应该会在这个方向继续深耕。我们也期待更多更好的产品涌现出来，方便人们的出行和生活。

       *后，笔者认为AI与行业的结合是产业结构升级的必然结果，未来AI与行业的结合也将产生很多形式，创造更多可能，包括智能化的办公系统、智能化的生产系统、智能化的服务系统等等。

       浙江千寻机器人有限公司主要经营：人脸识别测温监控管理系统,智能热成像测温仪,机器视觉技术检测产品，AI智能测温广告机器人等，致力于为广大客户提供优良的产品和服务。手机：1396759592