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物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是如何在抗擊疫情中發(fā)揮作用呢?

倩倩 ? 來源:博士后創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)園 ? 2020-03-06 16:02 ? 次閱讀
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新型冠狀病毒感染的肺炎爆發(fā)以來,社會各界力量紛紛投入到這場沒有硝煙的疫情阻擊戰(zhàn)中。相對于2003年的SARS,這次疫情期間,在抗疫前線和一些關(guān)鍵的職能崗位中,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及相關(guān)信息技術(shù)開始扮演起舉足輕重的作用。那么物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是如何在抗擊疫情中發(fā)揮作用呢?

智慧醫(yī)療

湖北武漢作為疫情的重災(zāi)區(qū),醫(yī)療資源的緊張成了抗擊疫情的重要問題,從醫(yī)療防護品的嚴(yán)重告急、醫(yī)院隔離床位的不足,到前線診斷醫(yī)生的高負(fù)荷運轉(zhuǎn),問題的解決迫在眉睫。

疫情下的物聯(lián)網(wǎng)面對傳染病,必然需要大量“醫(yī)生-病患”的遠程診療,和“醫(yī)生-醫(yī)生”間的遠程會議。這一次的遠程醫(yī)療,運用了5G/千兆寬帶,其作用被進一步地開放出來。像火神山醫(yī)院已經(jīng)開始應(yīng)用上由華為提供技術(shù)支撐的火神山醫(yī)院首個“遠程會診平臺”,讓位于北京的專家可以和火神山醫(yī)務(wù)工作者一起對于患者進行遠程會診。這種方式既能讓位于火神山的醫(yī)務(wù)工作者快速解決問題,也避免了專家、醫(yī)務(wù)工作者的感染風(fēng)險。

智慧零售

在線下零售店鋪接入電子價簽的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品應(yīng)用,通過遠程監(jiān)控價格,在疫情期間融入政府監(jiān)管機制,可以做到避免線下門店隨意漲價,減少民生問題。同時,通過電子價簽門店對信息的搜集,結(jié)合后臺大數(shù)據(jù)以及人工智能算法的賦能,有可能達到將資源做到最優(yōu)分配的效果,通過供應(yīng)鏈優(yōu)化,緩解前線抗戰(zhàn)資源短缺的問題。

電子價簽的應(yīng)用不僅節(jié)省了企業(yè)的改價成本,最重要的是,遠程管理價格的非接觸式改價,降低了工作人員的感染風(fēng)險。正如疫情下多家快遞、外賣公司采用“非接觸配送”配送貨物的做法一樣,其均可以達到防范“高傳染性”的新型冠狀病毒的效果。

AI加速疫苗研發(fā)

國家衛(wèi)健委高級別專家組成員李蘭娟表示,成功分離病毒毒株,意味著已經(jīng)擁有了疫苗的種子株。有了種子株,就可以培育疫苗株,通過疫苗株可以制備疫苗。但整個流程中大量的文獻篩選、數(shù)據(jù)分析、反復(fù)檢驗過程等工作量十分繁重,在AI的幫助下提高了篩選效率,加快整個流程進度,縮短研發(fā)周期,能夠及時挽救無數(shù)條鮮活的生命。

智能制造

由于疫情影響,許多人員隔離、企業(yè)停工,部分勞動密集型傳統(tǒng)企業(yè)受較大影響。傳統(tǒng)制造企業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型是大趨勢,一批無人工廠、無人車間會不斷涌現(xiàn),智能制造可以把工人從繁雜重復(fù)的工序中解放出來,讓更多人參與更高層次的工作。未來,無人零售、無人餐飲、無人工廠等高科技行業(yè)會強勢崛起。VR/AR等場景體驗類項目,將再次受到關(guān)注,再加上5G的成熟,其應(yīng)用方面會加快進展。

無人配送

無人配送在此次疫情期間已經(jīng)開始實行,智能送餐機器人為隔離區(qū)的病人們送餐,減少醫(yī)務(wù)人員與病人的直接接觸。在我國,隨著配送需求的加劇、用戶體驗與人力成本的提升,以及一些偏遠地區(qū)和特殊環(huán)境下的末端配送需求難以滿足,傳統(tǒng)物流的升級已是大勢所趨;而人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的飛速發(fā)展又為行業(yè)的變革提供了技術(shù)上的保障,于是以蘇寧、美團等巨頭為代表的諸多企業(yè)都開始盯上了無人配送這一新興領(lǐng)域。

停課不停學(xué)

近期各級教育部門都在安排調(diào)試一系列的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺,教師也會推薦部分課堂實錄和微課資源,讓家長監(jiān)督孩子在家通過網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)免費線上課程,中國知網(wǎng)疫情期間也免費向公眾開放,保障科研工作者能正常進行科研活動,移動互聯(lián)網(wǎng)和5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)更好的結(jié)合,為線上學(xué)習(xí)提供更佳的沉浸式體驗,確保線上學(xué)習(xí)質(zhì)量。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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