通過非接觸式傳感器搜集環(huán)境數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能判斷個人行為，環(huán)境智能可應(yīng)用于老人護(hù)理、重癥監(jiān)測、無人販?zhǔn)鄣榷鄠€場景……
利用攝像頭對手術(shù)過程進(jìn)行高清視頻采集、對獨居老人日常生活行為進(jìn)行監(jiān)測、為心理疾病提供連續(xù)且經(jīng)濟(jì)的癥狀篩查方法……人工智能正在以另一種全新的方式深入我們的生活，不是人們熟悉的機器人，而是與我們身邊的整體空間、設(shè)備融合建立的環(huán)境智能。
美國斯坦福大學(xué)計算機系教授李飛飛聯(lián)合斯坦福醫(yī)學(xué)院教授阿諾·米爾斯坦等科研人員，在國際頂尖學(xué)術(shù)期刊《自然》上發(fā)表的題為《利用環(huán)境智能照亮醫(yī)療的黑暗空間》的論文顯示，通過人工智能與非接觸式傳感器結(jié)合來實現(xiàn)環(huán)境智能，可以潛在地改善醫(yī)療保健服務(wù)情況。
“環(huán)境智能的市場化應(yīng)用前景十分廣闊，它對于醫(yī)院和日常的生活空間都有著極大的應(yīng)用價值。凡是需要長時間耗費大量人力的重復(fù)性監(jiān)控場景，都可能利用環(huán)境智能技術(shù)，替代其中的大量人力。”華東師范大學(xué)、上海市多維度信息處理重點實驗室孫力副教授9月27日在接受科技日報記者采訪時如是說。
環(huán)境智能不是一項獨立的技術(shù)
什么是環(huán)境智能?涉及哪些人工智能技術(shù)?其實環(huán)境智能最早是在1999年由歐洲的一個信息社會技術(shù)研究團(tuán)隊提出的，其主要強調(diào)計算資源應(yīng)普遍存在于環(huán)境中，人們可以隨時隨地獲得需要的信息和服務(wù)。
不過，隨著傳感器、通信、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、機器學(xué)習(xí)及人工智能等技術(shù)的迅速發(fā)展，環(huán)境智能的含義也產(chǎn)生了一些演化，當(dāng)時的環(huán)境智能技術(shù)以普適計算為主，發(fā)展到今天，環(huán)境智能已經(jīng)發(fā)展成通過嵌入到環(huán)境中各類非接觸傳感器，并結(jié)合人工智能技術(shù)去高精度感知人類活動，從而將獲得的人類活動信息反饋到信息空間的一種技術(shù)。
孫力解釋說，環(huán)境智能就是通過在環(huán)境中放置大量被動的、無接觸式傳感器，采集人在某一特定場景下，如聲音、普通圖像、紅外圖像、運動等數(shù)據(jù)，并利用機器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行融合挖掘，自動識別這一場景下人的行為。
“環(huán)境智能不是一項獨立的技術(shù)。”復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院副院長、計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院薛向陽教授指出，目前，在環(huán)境智能中廣泛使用的非接觸式傳感器有深度相機、紅外相機(測量物體表面溫度)、激光雷達(dá)(距離測量)、微波雷達(dá)、麥克風(fēng)等。涉及的人工智能技術(shù)包括各類傳感器信號的智能檢測、處理、識別和融合等，機器學(xué)習(xí)特別是深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，將在環(huán)境智能中發(fā)揮巨大作用。
“實現(xiàn)環(huán)境智能的技術(shù)手段有很多，主要是通過硬件模塊+AI算法來實現(xiàn)。”深圳德諾邁斯集團(tuán)運營中心總監(jiān)、漳州高新區(qū)物聯(lián)網(wǎng)示范園運營負(fù)責(zé)人呂明軒舉例說，如布置AI攝像頭，該攝像頭基于常規(guī)的圖像傳輸功能，可集成紅外光學(xué)模塊傳感器提供夜視與溫度檢測功能;集成運動檢測傳感器提供物體動態(tài)追蹤、行為判斷等功能;集成人臉識別模塊提供身份識別功能等。
此外，還可以通過在智能穿戴設(shè)備中集成心率傳感器、血氧傳感器、重力加速度儀、陀螺儀、溫度監(jiān)測計、5G通訊模塊等傳感設(shè)備，并結(jié)合實際用途開發(fā)算法，這種環(huán)境智能可實現(xiàn)對獨居老人或?qū)Σ∪私】禒顟B(tài)與行動軌跡數(shù)據(jù)的實施傳輸，以便看護(hù)者或兒女了解老人、病人的情況。
滲透醫(yī)療空間中將救人于“無形”
本次李飛飛團(tuán)隊發(fā)布的論文，描述了醫(yī)院和日常生活兩大環(huán)境智能的應(yīng)用場景，論文指出，環(huán)境智能可以在緩解臨床服務(wù)壓力，提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和效果方面發(fā)揮重要作用，可應(yīng)用于多個醫(yī)療空間中，實現(xiàn)救人于“無形”。
從論文中給出的數(shù)據(jù)可以看到，2018年約有7.4%的美國人需要醫(yī)護(hù)人員過夜陪護(hù)。同年，英國國家衛(wèi)生服務(wù)局報告了1700萬入院病例，報告顯示醫(yī)護(hù)人員超負(fù)荷工作，人手不足，資源有限的問題已經(jīng)相當(dāng)嚴(yán)峻。在醫(yī)院重癥監(jiān)護(hù)室場景中引入深度傳感器，可以辨識病人身體的移動性等情況，減少因醫(yī)護(hù)人員因工作低效、成本高、人手不足等原因而帶給病人的安全威脅。
“在手術(shù)室，利用環(huán)境攝像機及內(nèi)窺鏡影像等，可有效降低醫(yī)生的手術(shù)事故，還可以對手術(shù)器械進(jìn)行自動計數(shù)，以避免留在病人身體中。”薛向陽說。如論文中舉出的案例，在一項前列腺切除術(shù)中，研究人員通過視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來跟蹤手術(shù)中的針頭驅(qū)動器，結(jié)果與12位外科醫(yī)生的手術(shù)相比，其準(zhǔn)確度達(dá)到了92%。
門診患者數(shù)量多，病歷錄入占用醫(yī)生大量時間，且效率低易出錯;病歷質(zhì)控工作量大、專業(yè)性強，醫(yī)院人員配置不足效率低……這些問題在傳統(tǒng)醫(yī)院中普遍存在。據(jù)美國醫(yī)學(xué)會的統(tǒng)計，醫(yī)生職業(yè)生涯中大約35%—40%的時間用在病歷書寫及相關(guān)文案工作上。
“應(yīng)對這一問題，環(huán)境麥克風(fēng)是一種有效的解決方案。”呂明軒說，2018年美國醫(yī)療信息與管理系統(tǒng)學(xué)會《醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展新趨勢》報告指出，語音識別應(yīng)用可以提高醫(yī)生錄入工作20%—40%的效率，尤其在工作量大、時間壓力大的科室，越復(fù)雜的報告，就越能體現(xiàn)語音錄入的價值。
“環(huán)境智能是一個大的概念，它的應(yīng)用不單局限于醫(yī)療，在日常生活中也有廣泛應(yīng)用。”薛向陽舉例說，可通過監(jiān)測日常行為改善慢性病患者管理，協(xié)助老年人提高日常生活自理能力，還可能對老人摔倒這一特殊事件監(jiān)控;在機場或高鐵站用上人臉識別系統(tǒng);在無人零食商店，利用攝像頭、電子標(biāo)簽等，可以實現(xiàn)無人全自動銷售。
隱私保護(hù)問題是應(yīng)用普及的“絆腳石”
智慧養(yǎng)老與智慧醫(yī)療領(lǐng)域已逐步對環(huán)境智能開放市場，部分產(chǎn)品已開始投入使用，但大多數(shù)潛在應(yīng)用場景還受限于技術(shù)、成本與市場認(rèn)知等因素，目前還沒有看到可大規(guī)模商業(yè)推廣的解決方案和應(yīng)用案例。其中一個原因，便是環(huán)境智能帶來的數(shù)據(jù)隱私問題。用隱私去交換某些便利，人們顯然是不愿意的。
在許多環(huán)境智能應(yīng)用中，例如獨居老人居家看護(hù)等應(yīng)用，個人信息隱私保護(hù)是這類應(yīng)用推廣的關(guān)鍵門檻，此時必須保證環(huán)境傳感器獲取的各類數(shù)據(jù)的安全，不能泄露用戶任何隱私信息。“如在衛(wèi)生間或者浴室安裝智能傳感器時，應(yīng)該考慮這個場景并不適合安裝普通攝像頭，所以可以考慮能否用聲音采集設(shè)備完成任務(wù)，或用深度攝像機完成任務(wù)。”孫力說。
總之，數(shù)據(jù)的隱私問題，不僅僅可以從技術(shù)角度解決，更可以從應(yīng)用場景對數(shù)據(jù)的需求本身解決。
“目前，既能在一定程度上保護(hù)用戶隱私又能實現(xiàn)環(huán)境智能的技術(shù)是聯(lián)邦學(xué)習(xí)，利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)實現(xiàn)隱私保護(hù)下的環(huán)境智能應(yīng)用是值得深入研究的。”薛向陽指出，其他保護(hù)隱私的相關(guān)技術(shù)，還有降低圖像中人的分辨率，或?qū)D像中出現(xiàn)人的區(qū)域進(jìn)行替換等，使其不能被他人辨認(rèn)出身份等。
薛向陽表示，在復(fù)雜開放場景下，基于多種環(huán)境傳感器的環(huán)境智能應(yīng)用尚處于起步階段，除了數(shù)據(jù)隱私外，環(huán)境智能技術(shù)還面臨不少挑戰(zhàn)，人工智能研究中面臨的各種挑戰(zhàn)和問題，在環(huán)境智能中都是存在的。這類應(yīng)用涉及傳感器技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、云邊端協(xié)同計算技術(shù)、隱私保護(hù)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)信息安全技術(shù)以及人工智能算法等，都需要開展廣泛深入研究，并且應(yīng)構(gòu)建完整的技術(shù)體系及標(biāo)準(zhǔn)。
孫力認(rèn)為，技術(shù)上值得完善的地方有多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合，這方面學(xué)術(shù)界后續(xù)或許會有所貢獻(xiàn)。另外，目前大量數(shù)據(jù)都需要標(biāo)注，數(shù)據(jù)獲取的成本過高，因此學(xué)術(shù)界也一直在關(guān)注自監(jiān)督、弱監(jiān)督、半監(jiān)督甚至無監(jiān)督方面研究，這些研究可以大大降低標(biāo)注數(shù)據(jù)的成本，降低環(huán)境智能對高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。
