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新冠病毒已经成为 2020 年的一个关键词，所有人都在被它牵动着。但相比于 2003 年的非典，中国在疫情防控方面已建立了更加完备的制度体系、保障策略、应对措施，信息披露也更加及时透明，再加上大数据、人工智能、云计算等创新科技的快速发展，在疫情防控工作中起到重要作用。
雷锋网消息，近日，中国信息通信研究院联合多家单位发布了《疫情防控中的数据与智能应用研究报告（ 1.0 版）》。（下称《报告》）梳理了 200 余个案例，系统性分析了疫情防控期间以大数据和数据驱动的智能应用为核心的企业优秀实践经验。
该《报告》从疫情分析展现、疫情防范管制、医疗医治增效、生活便民举措、复工复产管理等五个应用维度对实际应用案例进行了分类和描述，并从数据能力、应用类型、企业能力、开源众包等角度进行了深入分析，同时提出了疫情防控中面临的数据来源、数据质量、隐私保护、数据流通等方面的问题和挑战。
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文档来源：中国信通院
大数据的兴起并不是一件新鲜事儿，如果说在疫情之前，你还不知道大数据到底能做什么，我想在此次疫情中，大数据发挥的作用也将不言而喻。
《报告》中指出通过梳理应用场景，他们发现大数据在助力疫情方面发挥了重要作用，主要表现在以下五个方面：
有力支持疫情防控知识传播：
借助于移动互联网和智能手机，人们可以随时随地获取最新疫情动态、科学防疫知识等各种数据。各地政府通过电子政务平台、微博、公众号等定时发布最新疫情动态，各类新闻客户端、社交平台、搜索引擎、短视频平台等也积极配合疫情相关信息的发布和传播。此外，众多“互联网+医疗”平台推出了在线问诊服务，方便网友向医生咨询新冠肺炎防治相关内容，有效缓解了因疫情期间医疗资源紧张导致的就医难等问题，避免了普通病症人群涌向医院、形成聚集性交叉感染。
迅速锁定“涉疫”人员流动轨迹：
通过集成电信运营商、互联网公司、交通部门等单位的信息， 大数据可以分析出人员流动轨迹。具体来说，利用数据分析、数据挖掘等技术，一方面可以通过手机信令等包含地理位置和时间戳信息的数据绘制病患的行动轨迹；另一方面，根据病患确诊日期前一段时间的行动轨迹和同行时间较长的伴随人员，基于大数据分析可以推断出病患密切接触者。综合分析确诊病患、疑似病患和相关接触者的行动轨迹，可以准确刻画跨地域漫入、漫出的不同类别人员的流动情况。这既为精准施治提供有力指导，也为预测高危地区和潜在高危地区提供了精准依据。
开展疫情发展态势预测与溯源：
基于疫情高危人群相关数据，结合疫情新增确诊、 疑似、死亡、治愈病例数，借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据分析模型和实践技术，不仅可以分析展示发病热力分布和密切接触者的风险热力分布，还可以进行疫情峰值拐点等大态势研判。利用深度学习等新兴人工智能技术，联合出行轨迹流动信息、社交信息、消费数据、暴露接触史等大量数据进行科学建模，可以根据病患确诊顺序和密切接触人员等信息定位时空碰撞点，进而推算出疾病传播路径，为传染病溯源分析提供理论依据。
助力地方政府科学精准施策：
运用大数据分析，结合算法模型对疫情的传播速度、传播趋势等进行预测，可为各地进行动态监测管理、统筹医疗物资储备、保障民生物资供应、制定交通管制政策等提供有效依据。例如，基于疫情高发地区人员在春运期间的交通出行数据进行疫情分析预警，能够通过追踪确诊患者、疑似患者和密切接触者的轨迹位置进行精准防控。同时，通过大数据分析还可以评估预测疫情对近期和远期社会经济运行带来的影响，建立快速、高效的经济应急反应机制，帮助政府适时出台减税、降费、专项补贴等各类措施，缓解中小企业因疫情导致的资金链断裂风险及可能出现的连续经营困难，努力保持生产生活平稳有序。
推动病例诊断与疫情研究：
运用大数据和人工智能等相关技术，可以有效加速新型冠状病毒宿主预测、药物筛选等数据分析和计算工作，极大提高病毒研究与攻克效率。
而在与疫情战斗的过程中，在各种突发应用的推动下，不仅各方对数据价值的认可度有了大幅提升，而且跨域数据的共享与协作、面向个人的数据服务、大数据的实时性等，大数据产业在几个领域实现了质的突破。
那么，问题来了，疫情结束之后，大数据目前的良好发展势头还会延续么？
《报告》显示，大数据与人工智能技术发挥了五大作用，支撑政府对疫情的防范、管理和控制，实现监测和管控高危人群，算法算力辅助疾病研究，电商平台、地图应用和线上就医保证人民健康生活，通信大数据行程卡助力社会复工复产。
疫情防范控制类应用能够进行识别高危人群、开展区域检测、进行市场监管等功能，相关案例占比 46.7%。 从科研的角度来看，大数据和智能技术被充分应用到病情诊断、医学科研、医疗辅助等与医护工作直接相关的场景中，医疗医治类案例占比 17% 。其中，科技企业的技术能力是防疫工作能够取得突破的核心推动力， AI 图像识别、智能外呼、知识图谱、安全多方计算、微服务等多项技术的广泛应用，有力推进了疫情防控工作高效安全开展。
1）政府支撑 ：从政府支撑的角度看，疫情数据分析展现的应用主要包括政府管控范围内的疫情相关信息展示、人员流动情况展示、车辆流动情况展示、疫情相关资源情况展示、物流信息展示等核心功能。通过对这些重要信息进行全方位、多角度的实时展示，支撑了政府对于疫情的防范、管理和控制。北京移动的“疫情防治人口大数据平台”自 1 月 26 日上线以来，为北京市委市政府、 13 个区县及相关委办局提供了包括疫情地进入用户、疫情地返回用户、外省进入用户、外省返回用户、疫情地未返回用户、非常驻用户的规模监测及分布，以及各类人群画像及分布热力图等疫情专项分析服务，对高危人群、潜在高危人群、潜在风险人群的精准疫情防御、排查、监测、宣贯全过程提供数据支撑。杭州数梦工场科技有限公司在浙江省衢州市落地了“城市大脑”项目，通过大数据分析驾驶舱，全局展现本地人员的网格分布情况，并对市内外地重点车辆进行监测、排查及监控，实现了漏报率小于 1%。此外，东软、四方伟业、相数科技、和智信、朗新科技、美数信息等企业的疫情分析展现平台也为各地方的政府疫情防治和管控工作提供了有力支撑。
2）公众服务：从公众服务的角度看，疫情数据分析展现的应用主要包括疫情信息展示、人流迁徙呈现、疫情专题服务、舆论检测与评价、民众信息上报与展示等核心功能，及时为公众播报疫情信息动态，并提供有效疫情防控办法。百度地图迁徙大数据平台开放查询的城市从 100 个扩展到了 300 多个，数据指标丰富，包含来源地、目的地、迁徙规模指数、迁徙规模趋势图等，甚至支持查询一个城市自春运以来迁徙目的地或来源地的排行与比例，提供全面、立体的迁徙大数据服务支撑。同时，京东云的“市民疫情隐患上报系统”可实现市民随手拍随手上报，发布位置可自动实现地理位置定位，生成的数据安全可隔离，并有专属数据后台管理功能，可及时高效的支持民众疫情上报。此外，微信和支付宝的抗疫信息专题、百度推出的“社区防疫电子出入证”、太极集团的“全国一体化平台疫情防控专题服务”、中移雄安信息通信科技有限公司的“新冠病情动态展示系统”、北京百分点、智慧星光、云基华海信息的相关疫情分析与展示系统也纷纷上线，为公众防疫工作提供了有力支撑。
3）企业服务：从企业服务的角度看，多数企业通过自建或采购疫情分析与展示产品，实现企业内部疫情的有效防控和管理。航天科工网信自主搭建了企业疫情管控平台，重点关注肺炎疫情的信息实时展示、高危人群筛选、疾病辅助诊断、爱心捐赠追踪等。
此外，《报告》还显示，能够有效支撑疫情管控的技术方案和场景应用案例占比达到 46.7%，可见通过各类技术手段提升疫情管控的手段和效率，已经成为此次疫情期间占比最高的应用场景。总体来说，疫情管控的各类应用场景当中，最为重要的是高危人群监测和管控，具有此类功能的案例占比达到 60.7%；其它管控手段，如区域监测（ 14.3%）、市场监管（ 3.1%）也都有一定程度应用。另一个重要结果显示，通过技术研发和应用适配形成有效的技术手段和技术方案，从而提升疫情管控的支持能力相关案例占比达到 32.1%。智能外呼、 图像识别、微服务快速整 合、高维机器学习、知识图谱、时空数据分析、可视化展现等技术都成为有力手段。
1） 高危人群管控是重中之重 ：通过位置数据和各类行为数据有效识别高危人员的行动轨迹和接触人群，能够从根本上降低疫情传播的程度，也是各级政府部门当前非常重要的工作。中国联通大数据公司开发了传播风险分析、时空相关分析等一系列数据模型，通过多维数据融合分析，实现了对特定区域人群的扩散轨迹、已确诊人群的接触者范围等进行定位和分析，有效支撑政府部门区域化疫情防控工作。中国电信云计算公司开发的“翼知疫行”，通过电信的 GIS 系统数据分析，可提供高危人员近 14 天的行程，并进行密切接触风险判定，有效支撑了政府部门的疫情防控工作。此外，中航信的“新型冠状病毒确诊患者同航班自动通知系统”、美亚柏科的“新型冠状病毒传播监测系统”、曙光云计算集团有限公司的“疫情排查管理上报系统”等具有高危人群排查和监测功能的系统，都对各级政府针对高危人群防控的相关工作给予了大力的支持。
2）各类管控场景均有应用：除了高危人群的监测和管控以外，防疫产品的市场监管、区域人员的健康追踪也是重要的应用场景。北京华宇软件公司的“网络交易监管”系统以网络交易信息智能采集和分析为基础，助力云南省市场监管局对疫情期间网络交易的价格波动实现有效掌控，精准开展特别是针对于防疫产品的市场监管工作，保障民生安全。中国联通大数据公司的“监测人员防疫合规情况监测系统”，可对口罩穿戴、人流聚集和体温异常等情况进行实时告警提示，帮助政府做到疫情的实时可知。京东云的“疫情通”产品，为社会管理机构提供“多维度”、“可视化”和“五位一体”（人、地、物、事、组织）的信息发布与疫情防控服务，为基层组织提供网格化疫区返工人员的健康动态评估，实现区域化精准防疫管理。
百度基于 AI 图像识别技术和红外热成像技术，形成了AI 测温系统，可对人流中多人额头温度同时进行快速筛选及预警，方便人流聚集处的快速筛选，有效减少公共场合人群聚集。同时，百度紧急推出了“疫情防控的免费智能外呼平台”，可提供流动人员排查、本地居民排查/回访、特定人群通知三大场景的外呼服务，可有效支撑各级政府 13 对于社区情况排查和通知回访等应用场景；
阿里云的“疫情信息采集系统”依托阿里云宜搭平台优势，通过可视化拖拽操作有效发挥后台微服务模块作用，快速支撑浙江省 11 个地市卫健委工作；
北京滴滴股份有限公司通过滴滴桔视（车载录像设备）采集的图片，经过人工智能识别算法来识别司机是否佩戴口罩；
厦门渊亭科技公司基于知识图谱开发的“疫情智能作战平台”、四方伟业基于三维城市模型构建的“疫情防控分析系统”、洞见智慧科技有限公司基于时空大数据和多方安全计算技术开发的“疾控智能分析平台”都有效支撑了各级政府部门和企事业单位的疫情管控工作。
在此次抗击疫情的过程中，大数据和智能技术被充分应用到病情诊断、医学科研、医疗辅助等与医护工作直接相关的场景中， 是对大数据技术的最严苛的试炼。《报告》显示，有接近 17%的应用在医疗医治增效中。医治增效应用的种类包括资源对接、辅助诊断、线上问诊、科研支撑和其他（包括基于图像分析的无接触体温监测应用以及时识别高风险人群等其他应用）。其中，辅助诊断指通过 AI 技术辅助或加速确诊病例的判断；线上问诊指通过智能问诊服务，减轻医疗机构的诊疗压力；科研支撑指通过开放算法、模型或提供计算存储资源来提升科研效率，助力基因检测、疫苗研发等工作。
百度研究院向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法 LinearFold，以及世界上现有最快的 RNA 结构 15 预测网站，极大提升科研工作效率，助力疫情防控；
荣之联为中国疾控中心提供了急需的大数据计算和存储资源，以保证大规模并行样本分析、数据保存和管理，全面助力病毒测序工作；同时其也为中科院微生物研究所提供技术支持，搭建病毒基因组进化关系的分析流程，并提供进化树可视化的展示功能，以实时监控病毒的变异情况、追查病毒宿主来源。
浙江省疾控中心上线自动化了全基因组检测分析平台，该平台利用阿里达摩院研发的 AI 算法，有效缩短疑似病例基因分析时间，并能精准检测出病毒的变异情况；
科大讯飞的智医助理为其覆盖的省内基层门诊病历提供在线分析能力，以发热、咳嗽、呼吸困难、流行病学史、影像学、血常规六个维度进行病历内容挖掘分析，筛选出潜在患者，为安徽省卫健委提供决策参考；
推想科技针对新冠肺炎推出的 AI 系统能够帮助影像科医生更高效地排查筛选疑似患者，减少患者在医院等待时的交叉感染风险，在缺少病毒检测试剂盒时，能够协助对早期患者进行排查。
阿里和京东均推出了疫情服务机器人，能够向用户提供急需的线上问诊、疫情知识普及等服务，减少医护人员工作量，降低医院门诊压力；
百度灵医智惠推出“智能咨询助手”，通过提供标准化预问诊路径提升医生诊治效率，并向在线健康咨询平台、政府疫情防控平台、互联网医院等提供平台免费开放 API 接口，全力支撑医疗医治领域智能应用。
软通智慧推出的“新冠疫情防控指挥平台”通过整合医疗救护资源，优化防控物资保障，帮助各个城市提升基层防控能力。
1）电商平台保障饮食便捷安全：
《报告》指出受新冠疫情的影响，线上买菜相较于线下买菜可以降低交叉传染的风险，因而更受欢迎。生鲜电商协同各方打通农产品上行通道，加大商品供给，让居民的“菜篮子”更稳当。
电商平台包括盒马生鲜、叮咚买菜、每日优鲜、美团买菜、天猫超市、永辉买菜、京东到家等，多数平台根据距离所在地区的远近优选超市门店，并提供全天配送服务。据统计，在商品丰富程度方面，半数以上平台在不同门店的商品丰富程度有所浮动；在配送时长方面， 80%以上的平台可以满足 2 小时以内完成配送；在无接触配送方面，所有平台均提供无接触配送服务，降低了面对面接触带来的交叉感染风险；在预约配送方面，受限于物资紧缺和运力有限，所有平台在疫情前期提供预约配送服务，但随着物资和运力紧张程度逐渐缓解， 30%左右的平台逐渐实现“即买即送”服务。同时，为确保配送事物的安全，多家平台将“无接触配送”升级为“无接触安心送”。
相较于“无接触安全送”而言，“无人车配送”在此基础上，减少了骑手带来的潜在接触风险。百度公司针对抗疫情场景的自动驾驶作业车企业，免费提供百度Apollo平台的自动驾驶云服务矩阵支持，助力企业更好地开展疫情作业车研发工作。
2）地图应用平台保障出行安全：
百度地图上线“疫情小区”专题地图，在“疫情小区”板块，输入所在小区名称，即可提供周边疫情提示，包括本市已公布的疫情发病场所、距离最近的疫情发病场所，以及周围的人流聚集地。借助百度地图的“热力图图层”，还可查看到实时人口流量密度，以此来帮助居民决定出行路线，避开商圈、交通枢纽等人流密集场所，同时，“小度无接触式电梯服务”通过语音识别算法和自动控制技术，实现了语音呼叫大体按键，大大减少了电梯接触式病毒传播的风险，增强了便民出行手段。
高德地图上线部分城市地图客流满载情况查询功能，有效区分拥挤程度，方便居民掌握地铁站线的实时客流满载情况，并选择合适的出行方式。
3）互联网医疗方便居民就医 ：
百度地图上线“发热门诊地图”，可查看附近开设发热门诊的医疗机构名单以及营业时间，目前已覆盖 300 多个城市；
高德地图在全国超过 200 个城市上线药品配送小程序，联合蜂鸟跑腿、叮当快药、UU 跑腿等合作伙伴，为广大用户提供快捷、安全的足不出户送药上门服务；
京东数科推出了疫情问诊机器人，借助人工智能，机器人通过学习与疫情相关的专业知识，为用户的提问进行基本的分析判断，同时，提供防疫知识科普等服务；
阿里巴巴旗下阿里健康在淘宝App上线“买药不出门”服务，通过线上问诊开方、药品配送到家的互联网就医方式，满足慢病患者需求；
软通智慧推出的“新冠疫情防控指挥平台” 通过整合医疗救护资源，优化防控物资保障，帮助各个城市提升基层防控能力。
受突发疫情波及，餐饮住宿、文化娱乐、交通运输等行业运行放缓甚至停顿，从业人员待岗时间拉长，相关上下游产业也相继受到波及。随着疫情防控取得积极进展，各地政府、企业也在逐步将精力放在复工复产上， 尽快实现经济社会常态化运行。从本报告的调查结果看，企业案例主要围绕政府、企业、学校的复产复工复学，以及协助政府开展复工后城市疫情防控各项工作。
1）通信大数据行程卡提供地理位置查询：
中国信息通信研究院联合三家基础电信企业利用电信大数据，推出“通信大数据通行卡”服务，为全国 16 亿手机用户免费提供其本人前 14 天内到访地服务。通信大数据行程卡已于 2 月 29 日下午上线，截至 3 月 1 日晚，已累计提供 53577 次查询。
2）健康码助力城市有序复工复产 ：
腾讯和支付宝推出全国一体化的政务服务平台疫情防控健康信息码。
三大运营商均推出了个人疫情期间行程查询的应用，例如，中国联通大数据公司推出的“健康 U 码”，能方便用户查询自己 14 天行程，以及上报自己的健康状况，生成不同级别的健康码。
3）远程办公完成政企学异地协同运转 ：
百度公司的“百度 Hi 企业智能远程办公平台”免费为湖北等疫区企业提供高清音视频会议、企业云盘、企业 IM 和应用中心平台等多项服务，满足疫情期间不断增长的远程办公需求，支持企业快速恢复生产能力，减少疫情对于企业和社会经济的影响；
阿里“钉钉”针对各类企业运营真实场景定制每日健康打卡、百人高清视频会议、紧急通知发布等功能，同时也针对远程复学提供群直播等功能定制化服务；
华宇软件则为法院、检察院、政法委、司法行政等法律业务场景提供云视频服务和法律视频业务相关服务的整体解决方案。
4）大数据精准保障企业增产扩能 ：
国家电网也通过电力大数据对城市复工复产情况进行分析预测。以国网浙江电力为例，其根据用电信息采集系统中企业历史用电量情况、当日用电量情况等数据，动态监测、精准分析各区域、各行业由点及面的复工复产情况。电力大数据助力增产扩能，快速确定供电方案，为政府部门指导疫情防控和复工复产提供有价值的数据支撑和决策参考。百度智能质检系统，助力常州一家工厂安全复工，通过无人值守的智能化检测设备 24 小时工作，比人工检测效率提升近 10 倍。该系统有效解决了疫情期多数工人无法返厂的难题，同时还减少了车间里疫情传染的风险。
除了企业、机构的高效行动外，报告还指出“开源众包”形式也成为疫情防控的一道风景线。采用众包协作方式构建的多个疫情防护有关的信息化开源项目，可以在短时间内迅速组织各类专业人员，快速搭建各类信息平台，实现快速响应和大规模社会协作，在病毒开始蔓延的初期对数据的采集、资源的统筹配置提供了有力保障。
从数据和信息来源来看，开源项目主要源依赖于网上的公开信息和志愿者的自发贡献，一般通过人工或机器来收集数据，面对人工收集和贡献的信息，还需要引入审核的机制来核验信息的有效性和真实性。通过实际项目的运行观察，这次开源项目发挥的作用和影响力都是巨大的，在疫情信息的展现和可视化、医院对物资的需求发布、记录媒体报道和个人生活等方面涌现出大量的应用，开源项目的信息和代码都遵循一定的开源协议开放给社会，大大提升利用率。
最后，正如《报告》中提出的，疫情既是挑战也蕴含机遇。此次疫情中，无论是各类生鲜外卖、电子商务、在线娱乐及教育平台流量大增催生的“宅经济”，还是随着企业陆续复工复产，互联网和信息技术企业、工业互联网平台开始“大显身手”助力企业尽快恢复“马力”，无不凸显出数字经济的重要性。
而科技公司也立足于自身在大数据和 AI 方面的优势，在疫情防控期间不断进行技术创新，充分挖掘AI落地场景，不难预测，相关 AI 技术应用也将在疫情结束后寻找到合适的商业落地场景，推动中国产业智能化进程。
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参考资料：http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202003/t20200303_275553.htm
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