2003年非典后，红外测温技术一时成为热点，但面对突发新型冠状病毒疫情，红外测温技术却显得力不从心。传统红外测温技术无法提取人体额头温度，市场通常的做法是只把目标对象中体温最高的发热人员显示出来，这存在重大技术漏洞，漏查情况时有出现。同时，黑体作为红外测温的参照物，会受环境温度影响需要不断校正，以尽可能保证测温结果的准确度，在没有AI赋能的情况下也只能接受现实。 

新冠疫情发生以来，科技抗疫成为有效抓手，传统红外测温产品顺势扛起了应急保障的大任，为前期疫情控制做出了贡献，但暴露出来的问题也广为诟病，测查精度、测查效率，成为焦点话题，AI红外热成像测温技术在此时得到了极大关注。AI是如何赋能红外测温，又是如何满足疫情期间的特定需求？为此，记者专访了在此次疫情初期，积极参与中关村高科技产业促进中心发布的“中关村征集令：战疫急需研发项目等你来揭榜！”任务的北京领邦智能装备股份公司（领邦智能）总经理崔忠伟博士。

据崔忠伟博士介绍：“领邦智能是一家致力于研究高精度AI视觉技术，为工业质检提供强大人工智能引擎，最终帮助客户打造新的质检效率模型，促进制造产业升级的创新型科技企业。同时，精密测量上也是我们的长项。在此次突发的疫情下，如何在大场面、大人流环境中对人体进行体温快速筛查是防疫一线亟待解决的关键问题。近几年，随着AI技术在工业、物联网领域应用及经验的不断累积，AI视觉技术在此次疫情期间发挥了作用，新的解决思路已渐趋成熟。在获悉中关村战疫急需研发项目征集令后，公司召开了全体动员会，凭借公司在AI视觉和精密测量上的技术优势，融合大数据分析，依托中关村高科技产业促进中心协调各方资源，在最短时间装备出用于防疫一线的AI红外热成像测温仪，很好的解决了大场面、大人流环境中进行体温快速筛查的问题。”

记者了解到，以往红外测温技术更关注于个体，由于人体各部位的温度差异较大，即便是面部温度，也受采集角度、采集环境、对象姿态的影响使测查结果出现较大偏差。实际上，个体相加并不等于群体，群体有其自身的特点，以往受制于技术盲点，难以实现更为精准的群体测查需求。此次装备的AI红外热成像测温仪可准确捕获受检群体中每个人的额头温度，逐一显示在屏幕上，将采集到的动态额温经过精确算法科学的转换为固定体温，并能将精度控制在0.2℃以内，有效规避了设备精度、环境温度等变化所带来的结果误差。

同时，为适应冬季低温环境，该产品还采用了相对温度测量技术，测量的是人体相对温度（比受检群体平均体温高1℃则视为发热），而不是绝对温度，满足了相关疾控部门的技术要求。比如，早晨额头温度可能是34℃左右，如果采用绝对值与37.3℃比较，就无法检测出真正发热者，而相对温度测量技术则有效管控了潜在风险。

崔忠伟博士说：“借助公司在AI工业质检及精密测量技术领域长期积累的丰富经验，以防疫需求为导向，打破以往将个体进行比较的思路，把测量精度、仪器误差、环境影响及防疫法规纳入研发体系，让筛查结果更为精准、更趋合理、更有依据。目前，我国应用于防疫体温筛查的AI红外热成像技术已走在了世界前列。” 

为加快产品市场化进度，北京市相关疫情防控部门已组织多家红外测温单位入驻王府井商圈、北京站地铁、机场等防疫一线进行长达一周的并行产品实测。现场环境复杂，温度、光照、人流密集度、空间布局都考验着产品的性能。测试结果表明，领邦智能AI红外测温技术无论在检出精准度、检出效率，还是在环境友好度上都获得较好的实测数据。从北京站地铁运营方了解到，领邦智能的AI红外热成像测温仪在测试期间，检出两位发热人员并上报疾控中心，其他同测单位设备未检出，对比结果受到现场运营及组织机构极大关注与肯定。