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2022年，人工智能带给人类更多惊喜******

视觉中国供图

在世界人工智能大会上，用户输入文字，AI就能根据语意进行绘画创作。视觉中国供图

在国内首个乘用车无人化运营试点北京经济技术开发区，一辆“主驾无人、副驾驶配备安全员”的无人驾驶车在行驶中。新华社记者彭子洋摄

　　即将过去的2022年，对于人工智能来说是值得铭记的一年。大批人工智能相关应用走出实验室，向着大范围落地实践不断迈进。AI“黑科技”加持下的北京冬奥会异彩纷呈；无人驾驶开启多城试点，未来交通更进一步；AI绘画以假乱真令人着迷，艺术创作或许不再是人类专属……

　　无论是底层技术不断突破，还是各类应用百花齐放，在过去的一年，人工智能向我们展示了它的无限可能。我们相信这只是人工智能的冰山一角，未来它还有更多潜力等待我们去挖掘。

　　随着技术的不断成熟，落地应用不断创新，人工智能或将真正改变你我的生活。

　　AI“黑科技”照亮北京冬奥会

　　助力天气预报、比赛转播和手语播报等

　　2月4日，全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美”。

　　在此次冬奥会上，由中国科学院院士、北京大学副校长、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文领衔研制的人工智能MOML算法赋能天气预报模型，使冬奥会天气预报更加精准。人工智能算法在融合、处理信息中的先天优势，使其在一定程度上可以代替预报员在会商中进行信息整合、分析，通过数据挖掘与学习，将预报员的经验内化在算法中，在提高天气预报效率的同时，也进一步提高了预报的准确率。

　　在本届冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中，中国选手谷爱凌以“逆天”的精彩表现获得个人首金。在比赛转播过程中，百度智能云通过“3D+AI”技术打造出的“同场竞技”系统，将单人比赛项目变成“多人比赛”，实现冠、亚军比赛画面的三维恢复和虚拟叠加，方便观众看到不同选手的实时动作；同时，通过技术手段对运动员动作进行量化分析，将滑行速度、腾空高度、落地远度、旋转角度等一系列运动数据与原始画面叠加起来，使观众可以更直观地从流畅性、完成度、难度、多样性和美观度等角度看懂选手之间的技术动作差异。

　　在北京冬奥会开幕的同一天，央视新闻AI手语主播也正式上岗，她在冬奥会新闻播报、赛事直播和现场采访中，为听障人士送上了实时手语翻译服务。凭借精确的手语翻译引擎，该AI手语主播可懂度达85%以上，可将冰雪赛事的文字及音视频内容，快速精准地转化为手语。

　　腾讯“混元”AI大模型登顶VCR榜单

　　展现了其在多模态理解领域的强大实力

　　5月31日，腾讯“混元”AI大模型在多模态理解领域国际权威榜单VCR（Visual Commonsense Reasoning，视觉常识推理）中登顶，两个单项成绩和总成绩均位列第一。这是继在跨模态检索领域大满贯、CLUE自然语言理解分类榜及CLUE总榜登顶后，“混元”AI大模型的又一重大突破，展现了其在多模态理解领域的强大实力。

　　与跨模态理解任务不同的是，多模态理解任务要求计算机除了能够做到识别层次的感知（如分类检测等），还需要达到认知层次的感知（如判断意图、逻辑推理等）。

　　此次登顶VCR榜首的“混元”AI大模型由腾讯广告多媒体AI团队自主研发，同时借助腾讯太极机器学习平台的图形处理器算力和训练加速框架，在预训练任务、训练方式上进行了诸多创新改进和设计，有效提升了模型性能。

　　截至目前，“混元”AI大模型在MSR-VTT、MSVD、CLUE、VCR等多个领域的AI权威榜单中取得了第一名的成绩，并刷新多项行业历史纪录。这意味着，“混元”在自然语言理解、多模态理解、跨模态理解等领域的技术实力已得到验证。

　　谷歌工程师闹乌龙，称AI存在意识

　　人工智能所谓的“人格”更多只是模仿人类罢了

　　谷歌AI工程师闹乌龙，称LaMDA语言模型有意识，引发业界对“AI是否拥有自主意识”的讨论。

　　今年6月，谷歌公司AI工程师莱莫因认为对话应用语言模型LaMDA具有了“自主意识”，并对此出具了长达21页的证据。莱莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象——既会担忧未来，也会追忆过去。

　　LaMDA是谷歌在2021年开发者大会上公布的大型自然语言对话模型，它可以模拟任何带有知识属性的实体，通过“拟人”的方式，在与人类亲切自然的对话中为用户答疑解惑，传递更多知识。

　　莱莫因的观点和证据引起了业内的广泛关注。不久后，谷歌发表声明称，莱莫因违反了“就业和数据安全政策”，将其解雇。谷歌表示，经过广泛地审查，他们发现莱莫因关于LaMDA是有生命的说法是完全没有根据的。

　　专家普遍认为，当下人工智能具有的所谓“人格”，更多只是模仿人类的语言风格，有自我意识、有感知能力的AI应该具备能动性，并具有独特的视角看待人和事，但目前AI还只是人们设计的一个计算机系统，作为工具来做一些特定之事。

　　全球首个图、文、音三模态大模型诞生

　　“紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”

　　9月1日，在上海举办的2022世界人工智能大会上，由武汉人工智能研究院、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会的最高奖项。“紫东太初”是全球首个图、文、音三模态大模型，开创性地实现了图像、文本、语音三模态数据间的“统一表示”与“相互生成”，实现了“以图生音”和“以音生图”，理解和生成能力更接近人类，为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础，向通用人工智能迈出了重要一步。

　　“紫东太初”三模态间的相互转换和生成，其核心原理是视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间，然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐，形成多模态统一知识表示；之后，再利用编码后的多模态特征，通过解码器分别生成文本、图像和语音。

　　“紫东太初”凭借四大突破，有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。一是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架，支持从词条级走向模态级、样本级的三级预训练自监督学习方式；二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示，减少数据收集与清洗代价；三是首次实现多模态理解与生成任务的统一建模，支持跨模态检索、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务；四是首次实现无监督超越有监督方法，基于5%—10%的数据标注，实现100%的有监督学习效果。

　　AI打破矩阵乘法计算速度纪录

　　解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题

　　10月，英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题，发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现：AI可以解决矩阵乘法问题。这款名为“AlphaTensor”的AI系统能自行发现新算法，从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。

　　数学在计算机编程中经常出现，通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如，它可用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下，使用数学的主要方式之一，就是对矩阵进行计算。矩阵越大，工作量也越大，计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效的算法来完成相关工作。

　　在此次最新成果中，“深度思维”团队研究人员探究了是否有可能使用基于强化学习的AI系统来创建新算法，从而使计算步骤比现有算法更少。

　　为了找到答案，他们从游戏系统中寻找灵感。在构建了一些初步系统之后，研究团队将重点转向了树搜索，这是系统在特定情况下查看各种方案的一种方法。

　　接下来，研究人员将允许系统创建自己的算法，进一步提高效率。他们发现，在许多情况下，系统选择的算法比人类创建的算法更好。“深度思维”团队希望，未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域的一些重要的难题。

　　2022中国人工智能创新发展指数公布

　　全面反映我国人工智能发展态势

　　11月18日，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上，中国电子信息产业发展研究院（又称赛迪研究院）发布了2022中国人工智能创新发展指数（合肥指数）。

　　这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果，旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度，构建了中国人工智能创新发展指数，也就是“合肥指数”的评价体系。

　　近年来，我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进，人工智能产业在全球的影响力不断增强。2021年，我国人工智能的研发强度为19.4%，从业人数增加到31万人，占全球比重的5.3%。2017年至2021年，我国人工智能产业规模增长了2.6倍，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大，从2012年的13%增长到2021年的70.9%。创新能力上，我国人工智能研发投入力度不断加大，从业人数不断增加。

　　从总体指数来看，北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位，安徽则紧随其后，排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一。

　　ESMFold预测六亿多种蛋白质结构

　　预测速度比“阿尔法折叠”快60倍

　　英国“深度思维”公司8月曾宣布，其开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构，几乎涵盖了科学界已编录的每一种蛋白质结构。但就在今年11月，元宇宙平台公司（Meta）研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的6亿多种蛋白质结构。

　　在此次最新研究中，研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构。据悉，语言模型通常需要大量文本进行训练，为将这一模型应用于蛋白质结构预测，研究团队利用已知的蛋白质序列来训练它，这些已知的蛋白质可由20个不同氨基酸组成的链来表达，每个氨基酸由一个字母表示。然后，ESMFold学会了用模糊的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测。

　　该团队负责人亚历山大·里维斯表示，这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息的蛋白质序列有了直观了解。而且，与“阿尔法折叠”一样，这一模型能将这些了解到的信息与已知蛋白质结构和序列之间的关系信息结合，生成预测结构。

　　团队指出，ESMFold的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确，但在预测速度上要快60倍，这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大。

　　首创蛋白质动态结构AI建模方法

　　对理解生命过程、研发新型药物有着重要意义

　　12月8日，西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司首创研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研发。

　　此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构，对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构，尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型，在给定药物分子和靶点蛋白的情况下，可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合（柔性对接）后蛋白质结构的变化过程，推断药物与靶标蛋白结合的稳定性，预测药物功能，从而提升AI药物设计的精度和效率。

　　李子青表示，预测蛋白质结构的动态变化对理解生命过程、研发新型药物都有着十分重要的意义。尤其在AI药物设计中，通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测，评估药物—靶点结合亲和力和药物效果，是提高AI药物筛选准确性和效能的重要思路。

　　多城市推动自动驾驶行业发展

　　我国自动驾驶行业正式向L3级迈进

　　2022年是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年，有关政策密集出台，相关应用从研发测试走向大规模商业化试点。当前，全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照，允许高等级智能网联汽车在特定场景、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范。越来越多的城市正在推进更高等级的自动驾驶商业化。

　　今年8月1日，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行，该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试、示范应用，探索开展商业化运营试点，标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进。

　　此后，重庆、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，并向百度发放全国首批无人化示范运营资格，允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。

　　此外，为推动智能网联汽车产业健康有序发展，工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》，拟遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对通过准入试点的智能网联汽车产品，在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。

　　AI绘画火了，AIGC元年开启

　　未来预计能够产生万亿级经济价值

　　今年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者杰森·艾伦提交的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》，获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。没有绘画基础的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney的AI绘图工具，通过一个类似“文字游戏”的过程，输入题材、光线、场景、角度、氛围等有关画面效果的关键词后，得到了初始作品，并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品。

　　这一年，AI绘画小程序、网站等开始迅猛增长，而美图秀秀、抖音等软件也加入了AI画图功能。抖音平台数据显示，截至12月6日，已有超2428.4万人使用该特效，迅速飙升至特效潮流榜第一位。AI绘画的百度指数也从日均两三千上升到日均3万，火爆程度可见一斑。

　　AI绘画的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野。

　　所谓AIGC（AI Generated Content），即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面：自然语言处理（NLP）和AIGC生成算法。其中，自然语言处理是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互的手段。

　　最初，AIGC可生成的内容形式以文字为主，经过2022年指数级的发展，目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式，2022年也因此被称为“AIGC元年”。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。（科技日报实习记者 都芃）

北京：确保老年人氧气需求量和医院用氧安全******

　　寻找氧气

　　表盘上的黑色指针又向左偏了不少。

　　2022年12月28日早上，北京老年医院氧气站工作人员闫治忠照例检查设备，他看见，液氧罐储量表上，指针指向了0.4吨。前一天上午10点35分，这个数值还是6吨。

　　闫治忠立即打开备用液氧罐的阀门，以支撑当天在院患者对氧气的需求。一天5.6吨的氧气使用量，意味着医院剩余的氧气只能撑24小时。闫治忠立刻联系了供氧公司，下午，新一批液氧将被送进医院储罐。

　　这些高3.5米、直径2.5米的罐子保持着零下183摄氏度的低温，盛放着淡蓝色的、液体状的氧。经过汽化升温，它们会变成气态氧，成为维持人类生命的必需品。

　　刚刚过去的12月，随着奥密克戎变异株不断传播，中国各地新冠感染人数激增，医疗机构的氧气供给面临严峻挑战。国家卫健委于2023年1月5日印发的《新型冠状病毒感染诊疗方案(试行第十版)》中提到，重症患者多在发病5-7天后出现呼吸困难和(或)低氧血症，严重者可快速进展为急性呼吸窘迫综合征。人工给氧是改善缺氧状态、维持血氧饱和度、支撑生命的重要手段。

　　北京市卫健委发布的数据显示，2022年12月17日-28日，北京大学第三医院急诊接诊人数从626人增加到最高1176人，增长率为87.9%。12月19日，北京大学人民医院急诊接诊378人，急诊留观床位使用率为10%，而在30日，急诊接诊1356人，留观床位使用率100%。

　　大约就在这段时间，据杭州日报报道，12月26日，浙江大学医学院附属邵逸夫医院急诊总量达1552人次，12月19日-26日一周的时间里，两个院区的急诊人数分别增加了146%和61%。据《齐鲁晚报》报道，12月24日以来，山东省立第三医院急诊科接诊人数较去年同期增加四五倍，大部分都是新冠感染者，重症患者人数明显增多。

　　这一时期，医院对氧气的需求飙升，各电商平台的家用血氧仪、制氧机也出现断货情况，北京线下门店的氧气罐、氧气袋开始脱销。

　　北京一家氧气维保公司的负责人王方表示，“元旦前，北京很多医院都出现了需氧量急遽上升的情况，想马上改造设备和管道不现实，得赶紧做临时性补充。”他最近接到北京9家医院的供氧管道临时改造订单，这些医院分布在北京东城区、西城区、海淀区、朝阳区、大兴区。

　　“我从业9年了，从没经历过这种情况”

　　“滴滴滴……”在北京某医院一间重症病房内，刘爱萍的心电监护仪红灯闪烁，屏幕上血氧饱和度一项，数值显示73%，远低于医学认定的成年人血氧饱和度的正常数值——95%。

　　85岁的刘爱萍和女儿女婿住在一起，是这个三口之家第一个新冠抗原检测呈阳性的人。高龄叠加了高血压、冠心病等基础疾病，她的病情发展迅速。

　　2022年12月23日，刘爱萍持续发热、呼吸不畅，女儿陈华打120得知，“至少需要等待(救护车)4小时”。她开车带母亲前往离家最近的三甲医院，途中，刘爱萍已呈现出缺氧的相关症状，口唇发紫，呼吸急促。

　　陈华记得，电子导航设备不止一次发出提示：“附近有救护车经过，请注意避让。”即将抵达时，她看见整条马路几乎塞满私家车，交警在医院门口指挥交通，5辆救护车正排队进入院门，行驶速度缓慢。

　　刘爱萍被急诊科接诊后，直接转入重症病房。老人吸了3小时氧，血氧饱和度升至85%。“医生说再来晚点，命可能就没了。”陈华感到后怕，说自己拿着医院单据的手一直在发抖。

　　北京大学第一医院急诊科医生陈凯告诉中青报·中青网记者：“老人抵抗力差，发烧温度没有年轻人高，再加上对缺氧反应迟钝，出现沉默性缺氧。送医时被诊断为重症、危重症的几率很高，第一时间给氧可以缓解缺氧症状，赢得最佳救治时间。”这位医生补充说，“不只是老人，青中年群体也会出现缺氧状况，大多数人感觉到缺氧就会立刻就医，医院的氧气供应就面临挑战。”

　　元旦前，12月30日，记者走访首都医科大学附属北京佑安医院，急诊大厅的椅子上还坐着几名中年人，他们正在一边输液，一边吸氧。

　　“那段时间，医院每天的用氧量都在5吨左右，达到日常用量峰值的两倍以上。储量6吨的液氧罐，以前供氧公司3天送一次就够用，那时要一天送一次。”北京老年医院总务处处长董文洲回忆，2022年12月17日前后，他已经感觉到医院用氧需求量特别大，总务处的日常工作之一就是负责医院氧气设备设施的运行和管理。

　　“一天用5.6吨的氧气，我从业9年了，从没经历过这种情况。”闫治忠说，北京老年医院氧气站的24小时值班人员从一个人增加到两个人。除了不定时巡查减压阀和管道氧压外，闫治忠和同事还要给急诊科运送氧气钢瓶。

　　12月30日上午8点半，记者在首都医科大学宣武医院看到，急诊大厅和走廊里挤满平车床、轮椅，输液的患者或躺或坐，走廊仅能容一人侧身通过。墙面临时贴了很多挂钩，每个挂钩上都挂着两到3个输液袋。有的患者通过床头墙体上的氧气口进行吸氧，有的患者则是自带氧气钢瓶，一边输液一边吸氧。

　　患者陶小英是在2022年12月24日上午到达宣武医院急诊科的。此前，这位感染新冠病毒的老人突然晕倒在卫生间，被家人送到医院。老人的外孙女记得，挂完号以后，护士说预计要排队两小时以上，等重症患者抢救完毕才能见到医生，当时，急诊大厅里找不到一张空椅子。

　　平车床和轮椅已经租不到了，租赁处围满了人。“我不知道设备什么时候还，也不知道有几个人能还。”工作人员正一遍遍地解释着。

　　5小时后，陶小英见到了医生。经测试，她的血氧饱和度为92%。她进行了肺部CT检查，查了血常规。医生判断，老人有沉默性缺氧，轻度肺炎。

　　陶小英还有高血压、冠心病和胃病，但当时医院已经没有病床可住，也没有吸氧位置和呼吸机可用了。医生建议老人回家吃药、吸氧、监测血氧饱和度，如果数值还掉，再送医院急诊。

　　陶小英回家了。她的外孙女打开手机地图，以“医疗器械”为关键词进行搜索，按显示结果依次打电话询问。晚上8点，这个姑娘终于买到一只10升装的氧气瓶。

　　“吸氧后姥姥血氧饱和度升到98%，我的心也落地了。”她说。

　　北京大学第一医院急诊科医生陈凯回忆， “12月20日以来，急诊接诊的大部分病人都需要吸氧，医院的设备、呼吸机、氧气袋根本不够用。我建议他们去外面购买制氧机和氧气袋，但是线下药店抢不到货，网上有货发不出来，帮不上忙，我也觉得很崩溃。”

　　2022年12月26日，记者电话联系到位于北京西北旺一家医疗器械店的店主，他正在客户家里给氧气瓶补气，这个他头一天下午送过来的14升的氧气瓶已经空了。

　　“还剩两个氧气瓶，如果现在定，可以给你留一个，但不敢保证。”店主介绍，他的医疗器械店每天采购100个氧气瓶，一上午就基本卖完。

　　与此同时，在北京广安门的另一家医疗器械店里，氧气瓶已经卖完了。“早上一开门，人就到店里面抢，这个点啥也没了。我不知道明天能不能订到货，厂家也缺货啊，晚上再问库房那边能给我多少。”店主说。

　　12月26日，记者查看了各大电商平台制氧机的销售情况，多款制氧机都显示“缺货”状态。鱼跃京东自营旗舰店里的21款制氧机均显示无货，欧姆龙京东自营旗舰店里的23种制氧机均已售罄。同样地，淘宝平台的可孚医疗器械旗舰店中原本共有4款制氧机在售，但是26日上午10点，已经搜索不到制氧机相关产品。12月29日早上8点，记者走访了北京6家医疗器械售卖店，其中有5家店的血氧仪和制氧机均已出售一空。

　　有网友在社交平台上分享自己抢到制氧机的经验：“提前1天加入购物车，看准抢购时间，提前3分钟进入等候，距离开售时间还有1分钟时，反复进入付款页面，如果显示无货不断换地址刷新尝试。”也有网友发帖称自己连续抢购3天都没有抢到制氧机，只能购买氧气袋，到附近的药店充氧气后给家人使用。这些社交平台上也出现了很多求助帖，表示需要住院，询问哪家医院可以收治新冠病毒感染的老人，哪家医院的急诊可以吸上氧气。

　　需要吸氧的患者增多，管道内的氧压可能达不到正常数值

　　元旦前的一个上午，闫治忠拿着氧气站的扫帚，不断清扫两台“汽化器”管道上的冰凌子。液氧的汽化温度是零下183摄氏度，需要吸氧的患者多，大量低温液氧不停流入两台汽化器，管道结冰速度变得更快。闫治忠只有不断除冰，才能保证供氧设备的正常运转。

　　在北京老年医院西南角的这片空地上，伫立着两个容积为5立方米的液氧罐，液氧罐周边是硬邦结实的土路，四面都安装了铁栅栏。根据现行国家建筑设计防火规范，“液氧贮罐周围5米范围内不应有可燃物和设置沥青路面”。

　　以两个液氧罐为起点，延伸出8条管道，淡蓝色的液氧通过汽化器，以气态进入供氧主管道，再经过两级减压，抵达医院科室和病房的氧气出口。在终端，医护人员可根据患者的需要调节氧气流量。

　　总务处处长董文洲在医院微信工作群里发了一条倡议：医用氧气的使用量很大，需要吸氧的患者尽管吸，在确保治疗不受影响的前提下，可吸可不吸的患者就别浪费，紧着重症患者来。

　　北京老年医院的供氧系统是以液氧罐供应为主，氧气钢瓶供应为辅。董文洲介绍，北京大部分医院都采用相似的供氧系统。液氧供应系统由医用液氧罐、汽化器、减压装置组成。供氧公司通过液压槽车将液氧运输到医院，存放到医院的液氧罐中。液氧转化成气态后，通过氧气管道输送出去。

　　液氧罐中的氧是经过压缩的，汽化进入主管道后，氧气压力较高，需要用调压阀进行减压。董文洲进一步解释，液氧罐的压强是0.84兆帕，经过两层减压后，输送到病房的氧压通常在0.45兆帕左右。患者骤然增多后，吸氧量增大，分流的氧气口多了，管道内的氧压就达不到正常数值。“以前50个人需要吸氧，从液氧罐输出到各病房的氧压可达到0.4兆帕，现在是200个人需要吸氧，氧压可能掉到0.1兆帕，患者就吸不到足够的氧气了。”

　　2022年12月29日，北京一家氧气维保公司的负责人王方告诉记者，在北京使用液氧罐供氧的医院里，氧气是不缺的，他接触的医用氧供应商都在24小时不停工地生产。“一些医院面临的问题是氧气管道氧压不足，这算是历史遗留问题。”

　　记者了解到，液氧的生产原理是将空气分离成氧和氮。第一步，将空气冷却到大约零下200摄氏度，空气就会变成液体(空气中氮气含量78%，氧气含量21%，其他气体含量1%)。第二步，把液体升温至零下195摄氏度，液氮蒸发，剩余的就是纯度超过95%的液氧。液氧经过慢慢升温会分离出杂质，转变为可供临床医疗使用的医用氧气。

　　根据现行国家标准“医用气体工程技术规范GB 50751-2012”，医院供氧系统只要满足15%的在院患者吸氧就符合设计要求，以前需要吸氧的患者主要集中在急诊、病房和手术室。近期，多家医院需要吸氧治疗的患者比例远高于15%。此外，医院输送氧气的管道口径可能也满足不了这么高的需求。王方举例，“比如从液氧罐出来的氧压是0.8兆帕，供氧管道太细的情况下，到达病房时的氧压可能都不足0.2兆帕。”

　　王方公司的主营业务包括销售医疗器械和安装供氧系统。“近期北京很多医院都遇到了供氧需求大的挑战，想马上进行彻底大改造是不可能的，只能寄希望于临时性改造。”

　　此外，王方表示，每天要接五六十个电话，全是咨询氧气设备的，几天下来，自己“嗓子都冒烟了”。他说，跟厂家订购一台液氧罐的货期是1个月到45天，安装一台液氧罐又需要至少一周的时间。“液氧罐和氧气钢瓶等设备的生产厂家，因为员工相继感染后无法及时返岗复工，生产量和运力都很吃紧。”

　　据王方介绍，北京有一小部分医院依然采用变压吸附制氧机制氧。这种制氧机工作的基本原理是压缩空气、提取氧气，电耗较大，优点是随取随用。但是王方估计，使用这套设备的医院，缺氧情况会更加严重。

　　他解释，医院一般配备两台变压吸附式制氧机，每台制氧机最大输出量大约在每小时20-80立方之间。这样的输气量平时可以满足患者吸氧，一旦吸氧量增加，现有的制氧机设备满足不了患者需求，临时采购设备也来不及。“只能想办法增设液氧罐或氧气钢瓶，购买外供氧气。”

　　氧气系统的应急改造要根据医院的实际情况进行

　　2022年9-11月，北京老年医院重新设计和铺设了氧气管道。董文洲说，医院上一次铺设氧气管道是在2003年，距今已有近20年时间。

　　“如果没有这次改造，我们可能也供不上氧了。”这位总务处长想起来有些后怕。“毕竟我们是一家老年医院，冬季又是老年病的高发期，这些老年病患更容易出现缺氧症状，对氧气的需求量更大。”

　　相较于以往一条管道供全院的供氧系统，北京老年医院现在是一栋楼使用一条管道，急诊、重症病房等重点科室的供氧管道更独立，由液氧站内分气缸处单独接出，确保供氧量和氧压力。

　　这家医院原计划在11月底前完成氧气管道的接驳，董文洲解释，此前医院执行严格的疫情防控措施，氧气维保公司的工人一直没能进院施工，因此只是铺设了管道，并没有和液氧站进行接驳输气。“新十条”发布后，他估计用氧“高峰”很快就会出现，“必须抓紧接驳”。

　　2022年12月25日，医院启用了备用氧源，暂停了液氧设备，全力接通新管道。早上10点到晚上10点，医院用光了预先准备好的300多只容量40升的氧气钢瓶。董文洲说，这次改造，使医院此后再没出现供氧紧张的情况。

　　“缺氧会死人的，万一送氧不及时，这是人命关天的大事。”据董文洲介绍，北京老年医院日常存放40个容量40升的氧气钢瓶，近期，这个数字临时改为80个。

　　“储存这么多氧气瓶是很危险的，氧气是强助燃剂，遇到明火可能会引起爆炸。”董文洲表示，增加储备是特殊时期的特殊办法。通过了解近期住院患者的情况，他担心没有备用氧气，无法应对突发状况，“只能让工人加紧巡防确保用氧安全”。

　　12月23日，68岁的北京市民张国华开始发高烧，体温降不下来。儿子把父亲背到医院，医生诊断后，让老人坐在输液室，用氧气钢瓶吸氧。父子俩看到，医院工作人员不断把蓝色钢瓶运进输液室走廊和大厅，周围每个患者都在吸氧，一只氧气钢瓶一般是两个人共用。

　　两天后，这家医院的氧气短缺了，张国华换了一家医院就诊，“这次没有椅子了”。儿子买来折叠行军床给父亲躺，自己靠在墙边站着陪护。

　　12月20日以来，王方已经完成了北京9家医院供氧管道的临时改造项目，这是他从业历史上从未有过的事。据他介绍，氧气系统的应急改造要根据医院的实际情况进行，有的是对供氧管道进行临时改造，有的是增加液氧罐或氧气钢瓶的存储量。

　　“到年底了，工人都奔着回家去了，留都留不住。”王方把公司其他几个跟氧气无关的项目都停了，凑出18个人。

　　“这些临时性改造主要集中在急诊和重症病房。”王方举例解释，临时改造的第一个办法是更换大流量调压阀，过去医院氧气管道最大输出量是每小时20-40立方，而近期，医院急诊的用量基本已达每小时80立方，更换大流量调压阀可以提高氧气管道的氧压，压力大了，让氧气输送量更大。

　　对更换大流量调压阀也无法满足患者吸氧需求的科室和病房，王方和工人设计了另一种方案，在走廊里增设几只高1.5米、容量175升的液氧罐，每只液氧罐储量200公斤。

　　“这样大小的液氧罐方便工人来回搬运。”王方说，利用液氧罐在病房供氧端口往氧气管道里面输送氧气，再加上液氧罐端口的氧气输送，这样的氧气输送量基本可以满足患者需求。

　　针对快速增多的住院患者，许多医院的病房都在临时增加床位，王方和工人还要为这些突然出现的床位增设临时性的吸氧装置。

　　“原来病房只放两张床，现在变成6张床，都需要吸氧，我们要把现有的氧气口一分为三。”王方和工人将“一分三氧气终端转换器”插入墙上原有的氧气口中，“原本只够1位患者吸氧的氧气口，现在可以实现3位患者同时吸氧。”

　　近期，还有一些医院为提升医院危急重症的救治能力、扩容医疗资源、满足患者的住院需求，会将神经内科等科室的病房改造成新冠重症病房。其中，有部分病房因为此前没有吸氧需求，往往并未接通供氧系统。王方会为其增设小型液氧罐汽化供氧系统，加装调压系统，安装临时管道，直接供氧气到病房。“这样的临时改造能让工作人员少推一些氧气钢瓶，也减少医护的工作量。”

　　王方称，最近，一家位于北京的医院联系他，表示变压吸附制氧机满足不了医院氧气的需求量，想买3只储量6吨的液氧罐。但液氧罐的生产周期太长，王方只能跟厂家协商，从别的买家手里高价抢到一只液氧罐现货，元旦前一天，液氧罐安装完工。

　　据王方介绍，这些应急改造，只是特殊时期的临时之举，待疫情结束、医疗业务恢复正常时，应对非常时期采取的临时改造会恢复原样。

　　2022年12月28日，北京市卫健委、北京市医疗保障局联合发布“关于进一步提升重症救治服务能力的通知”，要求各有关医疗机构组织对老年人等高风险人群发放血氧夹，鼓励各区在社区卫生服务机构为有需求的居民提供氧气灌装服务，方便居民居家氧疗。

　　12月30日，辗转不同医院吸氧的张国华，已经去离家最近的社区卫生服务中心吸氧。

　　针对当前的疫情形势，国家卫生健康委医政司司长焦雅辉在采访中表示，“从2022年12月起，全国发热门诊就诊量进入快速上升阶段。到12月下旬和2023年元旦时，急诊量进入高峰期，急诊高峰意味着重症救治的高峰也同步到来。春运之前，中小城市和农村地区，也已经迎来感染高峰。”

　　高峰之下，淡蓝色的液氧供不应求。近日，一志愿者团队发起了制氧机漂流计划，通过线上登记的方式，对接拥有闲置制氧机的人和急需吸氧的患者，把“氧”传给更急迫、更需要的人。

　　这几天，北京老年医院氧气站里，闫治忠的巡防工作还在继续。“确保用氧安全是我们每天都要做的事，但是现在压力已经缓解很多了，我心里不再那么紧张了，踏实多了。”

　　(文中陈凯、王方、刘爱萍、陈华、陶小英、张国华为化名)

　　中青报·中青网见习记者 陈晓文并摄 来源：中国青年报

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）