工信部文件多次提及的“防疫神器”红外人体测温仪，在此次NCP疫情防控中发挥了无可替代的作用，与体温计、手持式红外人体测温仪等传统工具相比，其远距离、非接触式、大面积、高效率的人体测温功能，为疫情监控做出了突出的贡献。

随着人员陆续返工，火车站、社区、楼宇等人流密集的公共场所，对“无接触”测温有着迫切需求。大量的红外测温仪需求爆发，国内国内研究机构、企业已经研制生产可用于非接触、快速、大面积排查的红外测温仪。相较于手持式体温检测设备，它更加方便和安全。

但中科院半导体研究所的智能光子研究团队负责人刘建国介绍，目前红外无感测试产品存在两大技术痛点，一是复杂环境适应性较差，存在筛查测量不准确问题。“北京早晚温差较大，早中晚气温不同，且阳光强烈程度不同，对测温影响可能达到2℃之多，不能满足室外人体测温的需求。”二是在人员戴口罩走动时，人脸精确识别难度大。“戴着口罩可以测温，但测完不知道是谁。如果在人流密集场所，工作人员没能及时拦下发热人员，后期追踪比较困难。”

春节期间，北京市科委发布了测温方案征集通知，中科院半导体研究所迅速组织在京科研力量进行攻关，用十天左右的时间研发了红外测温产品样机。

中科院半导体研究所的智能光子研究团队已经研发了广域无感测温设备，解决了室外测温受环境影响而测不准的问题，助力新冠肺炎疫情防控。

研究团队提出“智能自标校算法模型”，模型具有认知学习和记忆功能，可以根据室外环境变化而变化校准，解决了室外人体测温不准确的难题。测温样机经过软硬件调试和不同场景试验验证，可满足5米距离下，对办公楼门口、小区大门口、出入闸口等多位行人的批量无感监测筛查需求，测温精度在±0.3℃之间。“一秒钟可以同时检测200人，骑电动车慢行的人员也可以马上测出来。”

针对戴口罩走动条件下快速人脸识别难题，刘建国说，红外测温设备可以根据人体衣着、步态等信息辅助人脸识别，通过大数据锁定“发热人员”，但目前识别概率能达到60%-70%，仍需攻关，以求更高的准确率。

据悉，目前测试设备已经在中科院、中科院大学、中科院微电子所、中科院半导体所社区、山东淄博高铁站等地安装使用。“由于疫情期间零件货源不足等问题，目前生产周期紧张，目前科研团队只做出来约20台。”刘建国说，下一步希望有相关企业通过承接、外协生产等方式进行合作，帮助更多公共场所解决室外测温问题。