应对新冠肺炎疫情，需要全人类加紧合作，尤其是在利用新的技术应对疫情方面。在中国的疫情防控中，人工智能技术发挥了不小的作用，中国从政府机构到产业界在这方面也做出了不少努力，有一些创新成果和经验可以供其他国家参考。
首先，包括大数据分析在内的人工智能技术可以被用于预测新冠肺炎疫情的潜在暴发。新冠肺炎疫情暴发之初，北京大学建造了一个传染病动态模型，以此来评估预防和管控措施，并提供进一步的建议和早期预警。中国科学院和上海的一家科技公司也提供了有关不同省份、城市感染病例增长的预测，这给那些面临大量春节返乡人群的城市提供了重要参考。同时，交通运输部和中国移动等电信公司提供了人群运行轨迹的相关信息，为大规模管理和控制人群移动提供了重要的数据基础，同样的策略其他国家也可以参考借鉴。
第二，在对新冠病毒和其他冠状病毒基因序列分析的基础上，可以利用深度学习模型预测病毒的潜在宿主。百度研究院发布了线性时间算法和服务，可以用于新冠病毒的全基因组二级结构预测，这种算法可以将速度提高到现在的120倍。在了解了新冠病毒及其亚类的结构性质之后，追踪新冠病毒的变异仍然是一个持续的挑战，深度学习模型的应用有助于我们的追踪研究。
第三，药物研发，尤其是新药筛选的过程，需要人工智能的巨大支持，尤其是机器学习、知识表示以及大数据分析。与新冠病毒相关的潜在药物资源将通过全球健康药物研发中心和清华大学的合作项目开放供科研使用。华中科技大学正在和华为云开展合作，对市场上或临床试验中的8506种药物进行筛选，华为云可以向生物制药机构提供相关服务。英国的BenevolentAI也推出了基于知识抽取与推理的类似举措。
第四，人工智能还被广泛应用于新冠病毒的诊断支持，尤其是CT图像自动识别和病毒检测。截至2月底，阿里巴巴达摩院已经完成超过3万例新冠肺炎疑似病例的CT影像判读，准确率达到96%，而且用时仅为20秒钟。上海巴斯德研究所、中国科学院和华为云共同研发的病毒基因组自动化鉴定云平台可以被用于检测包括新冠病毒在内的多种病毒。上海深兰科技每天可以自动执行2000例新冠病毒核酸检测。
第五，通过智能自动对话系统，机器人能够减少病人和医护工作者之间面对面的接触。阿里巴巴达摩院发布了一款智能问答系统，有报道称，问题的解决率能够达到92%。百度发布了一款智能外呼平台，在北京、西安、上海等地外呼总量已达百万次，用于采集数据并向社区居民或需要额外照顾的特定人群发布通知和指导。在许多接收新冠肺炎病患的医院，机器人被广泛应用于药品分发、餐食和家居用品分发，治疗记录，甚至是实时记录消毒灭菌等。
最后，以人工智能技术为基础的自动监控被广泛部署于不同场景，寻找并控制潜在风险。自动温度监控器和追踪应用程序在地铁、火车站、机场、社会服务中心等地安装和部署，以确认并追踪发烧人群，为采取必要措施提供支持。鉴于自动系统的能力(如旷视科技的系统每分钟能够测试300人，商汤科技等公司的系统能够自动甄别没有戴口罩的人)，它们将会为人群筛查提供很大助力。通过监控系统来追踪隔离人群很高效，也很安全。在北京市海淀区青龙桥街道，监控系统被用来自动识别那些依然处于隔离阶段的人群的户外活动。对于整体人群评估和筛选而言，从杭州开始，健康二维码已经在全国大多数省市广泛应用，目前，通过“互通互认”，全国绝大部分地区“健康码”已可实现“一码通行”。
不过，尽管人工智能在许多场景下都是十分高效的支持科技，一些潜在的技术和伦理风险也在出现，比如隐私、偏见、安全、责任。疫情防控属于特殊情况，出于生物和社会安全的原因，需要收集更多的个人信息，但获取和发布这些信息需要得到更好的监管。
今年2月，一些武汉居民的个人信息被发布在互联网和微信群里，引发了一些偏见和孤立行为，对一些人的个人声誉造成了非常负面的影响。针对杭州推出的健康二维码，也有人反映，他们的二维码颜色有问题，人工智能做出的决定并不完全公平，考虑也不全面。一些基于人工智能的自动推荐服务通过手机应用程序向大众推送了有关新冠肺炎疫情的不准确信息，甚至是假新闻，加剧了恐慌，一些专家将这种情况称为“信息疫情”。此外，还有一些技术安全风险值得注意，有的人工智能模式技术目前还不太成熟，存在安全和稳定性风险，利用它们进行药物研发、病毒检测、健康状况决策等需要更谨慎。上述情况表明，我们还需要就人工智能技术的运用进行更加广泛的讨论，让这些技术得到负责任的应用。
推广人工智能技术来应对新冠肺炎疫情十分必要，出台相应的政策加强对人工智能技术应用的监管同样重要，比如日前科学技术部、工业和信息化部联合发文指出要推广人工智能技术来抗击新冠肺炎疫情，国家网信办发布了个人信息保护的相关政策。当然，不仅仅是收集和使用个人信息需要被监管，人工智能技术使用中的责任划分和伦理问题也应尽快在广泛讨论的基础上出台相应政策。这些努力不仅对于中国而言十分必要，同时也会给其他国家提供有益参考，为全球合作提供方向。
