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新冠病毒已經成為 2020 年的一個關鍵詞，所有人都在被它牽動著。但相比于 2003 年的非典，中國在疫情防控方面已建立了更加完備的制度體系、保障策略、應對措施，信息披露也更加及時透明，再加上大數據、人工智能、云計算等創新科技的快速發展，在疫情防控工作中起到重要作用。
雷鋒網消息，近日，中國信息通信研究院聯合多家單位發布了《疫情防控中的數據與智能應用研究報告（ 1.0 版）》。（下稱《報告》）梳理了 200 余個案例，系統性分析了疫情防控期間以大數據和數據驅動的智能應用為核心的企業優秀實踐經驗。
該《報告》從疫情分析展現、疫情防范管制、醫療醫治增效、生活便民舉措、復工復產管理等五個應用維度對實際應用案例進行了分類和描述，并從數據能力、應用類型、企業能力、開源眾包等角度進行了深入分析，同時提出了疫情防控中面臨的數據來源、數據質量、隱私保護、數據流通等方面的問題和挑戰。
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文檔來源：中國信通院
大數據的興起并不是一件新鮮事兒，如果說在疫情之前，你還不知道大數據到底能做什么，我想在此次疫情中，大數據發揮的作用也將不言而喻。
《報告》中指出通過梳理應用場景，他們發現大數據在助力疫情方面發揮了重要作用，主要表現在以下五個方面：
有力支持疫情防控知識傳播：
借助于移動互聯網和智能手機，人們可以隨時隨地獲取最新疫情動態、科學防疫知識等各種數據。各地政府通過電子政務平臺、微博、公眾號等定時發布最新疫情動態，各類新聞客戶端、社交平臺、搜索引擎、短視頻平臺等也積極配合疫情相關信息的發布和傳播。此外，眾多“互聯網+醫療”平臺推出了在線問診服務，方便網友向醫生咨詢新冠肺炎防治相關內容，有效緩解了因疫情期間醫療資源緊張導致的就醫難等問題，避免了普通病癥人群涌向醫院、形成聚集性交叉感染。
迅速鎖定“涉疫”人員流動軌跡：
通過集成電信運營商、互聯網公司、交通部門等單位的信息， 大數據可以分析出人員流動軌跡。具體來說，利用數據分析、數據挖掘等技術，一方面可以通過手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據繪制病患的行動軌跡；另一方面，根據病患確診日期前一段時間的行動軌跡和同行時間較長的伴隨人員，基于大數據分析可以推斷出病患密切接觸者。綜合分析確診病患、疑似病患和相關接觸者的行動軌跡，可以準確刻畫跨地域漫入、漫出的不同類別人員的流動情況。這既為精準施治提供有力指導，也為預測高危地區和潛在高危地區提供了精準依據。
開展疫情發展態勢預測與溯源：
基于疫情高危人群相關數據，結合疫情新增確診、 疑似、死亡、治愈病例數，借助傳播動力學模型、動態感染模型、回歸模型等大數據分析模型和實踐技術，不僅可以分析展示發病熱力分布和密切接觸者的風險熱力分布，還可以進行疫情峰值拐點等大態勢研判。利用深度學習等新興人工智能技術，聯合出行軌跡流動信息、社交信息、消費數據、暴露接觸史等大量數據進行科學建模，可以根據病患確診順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點，進而推算出疾病傳播路徑，為傳染病溯源分析提供理論依據。
助力地方政府科學精準施策：
運用大數據分析，結合算法模型對疫情的傳播速度、傳播趨勢等進行預測，可為各地進行動態監測管理、統籌醫療物資儲備、保障民生物資供應、制定交通管制政策等提供有效依據。例如，基于疫情高發地區人員在春運期間的交通出行數據進行疫情分析預警，能夠通過追蹤確診患者、疑似患者和密切接觸者的軌跡位置進行精準防控。同時，通過大數據分析還可以評估預測疫情對近期和遠期社會經濟運行帶來的影響，建立快速、高效的經濟應急反應機制，幫助政府適時出臺減稅、降費、專項補貼等各類措施，緩解中小企業因疫情導致的資金鏈斷裂風險及可能出現的連續經營困難，努力保持生產生活平穩有序。
推動病例診斷與疫情研究：
運用大數據和人工智能等相關技術，可以有效加速新型冠狀病毒宿主預測、藥物篩選等數據分析和計算工作，極大提高病毒研究與攻克效率。
而在與疫情戰斗的過程中，在各種突發應用的推動下，不僅各方對數據價值的認可度有了大幅提升，而且跨域數據的共享與協作、面向個人的數據服務、大數據的實時性等，大數據產業在幾個領域實現了質的突破。
那么，問題來了，疫情結束之后，大數據目前的良好發展勢頭還會延續么？
《報告》顯示，大數據與人工智能技術發揮了五大作用，支撐政府對疫情的防范、管理和控制，實現監測和管控高危人群，算法算力輔助疾病研究，電商平臺、地圖應用和線上就醫保證人民健康生活，通信大數據行程卡助力社會復工復產。
疫情防范控制類應用能夠進行識別高危人群、開展區域檢測、進行市場監管等功能，相關案例占比 46.7%。 從科研的角度來看，大數據和智能技術被充分應用到病情診斷、醫學科研、醫療輔助等與醫護工作直接相關的場景中，醫療醫治類案例占比 17% 。其中，科技企業的技術能力是防疫工作能夠取得突破的核心推動力， AI 圖像識別、智能外呼、知識圖譜、安全多方計算、微服務等多項技術的廣泛應用，有力推進了疫情防控工作高效安全開展。
1）政府支撐 ：從政府支撐的角度看，疫情數據分析展現的應用主要包括政府管控范圍內的疫情相關信息展示、人員流動情況展示、車輛流動情況展示、疫情相關資源情況展示、物流信息展示等核心功能。通過對這些重要信息進行全方位、多角度的實時展示，支撐了政府對于疫情的防范、管理和控制。北京移動的“疫情防治人口大數據平臺”自 1 月 26 日上線以來，為北京市委市政府、 13 個區縣及相關委辦局提供了包括疫情地進入用戶、疫情地返回用戶、外省進入用戶、外省返回用戶、疫情地未返回用戶、非常駐用戶的規模監測及分布，以及各類人群畫像及分布熱力圖等疫情專項分析服務，對高危人群、潛在高危人群、潛在風險人群的精準疫情防御、排查、監測、宣貫全過程提供數據支撐。杭州數夢工場科技有限公司在浙江省衢州市落地了“城市大腦”項目，通過大數據分析駕駛艙，全局展現本地人員的網格分布情況，并對市內外地重點車輛進行監測、排查及監控，實現了漏報率小于 1%。此外，東軟、四方偉業、相數科技、和智信、朗新科技、美數信息等企業的疫情分析展現平臺也為各地方的政府疫情防治和管控工作提供了有力支撐。
2）公眾服務：從公眾服務的角度看，疫情數據分析展現的應用主要包括疫情信息展示、人流遷徙呈現、疫情專題服務、輿論檢測與評價、民眾信息上報與展示等核心功能，及時為公眾播報疫情信息動態，并提供有效疫情防控辦法。百度地圖遷徙大數據平臺開放查詢的城市從 100 個擴展到了 300 多個，數據指標豐富，包含來源地、目的地、遷徙規模指數、遷徙規模趨勢圖等，甚至支持查詢一個城市自春運以來遷徙目的地或來源地的排行與比例，提供全面、立體的遷徙大數據服務支撐。同時，京東云的“市民疫情隱患上報系統”可實現市民隨手拍隨手上報，發布位置可自動實現地理位置定位，生成的數據安全可隔離，并有專屬數據后臺管理功能，可及時高效的支持民眾疫情上報。此外，微信和支付寶的抗疫信息專題、百度推出的“社區防疫電子出入證”、太極集團的“全國一體化平臺疫情防控專題服務”、中移雄安信息通信科技有限公司的“新冠病情動態展示系統”、北京百分點、智慧星光、云基華海信息的相關疫情分析與展示系統也紛紛上線，為公眾防疫工作提供了有力支撐。
3）企業服務：從企業服務的角度看，多數企業通過自建或采購疫情分析與展示產品，實現企業內部疫情的有效防控和管理。航天科工網信自主搭建了企業疫情管控平臺，重點關注肺炎疫情的信息實時展示、高危人群篩選、疾病輔助診斷、愛心捐贈追蹤等。
此外，《報告》還顯示，能夠有效支撐疫情管控的技術方案和場景應用案例占比達到 46.7%，可見通過各類技術手段提升疫情管控的手段和效率，已經成為此次疫情期間占比最高的應用場景。總體來說，疫情管控的各類應用場景當中，最為重要的是高危人群監測和管控，具有此類功能的案例占比達到 60.7%；其它管控手段，如區域監測（ 14.3%）、市場監管（ 3.1%）也都有一定程度應用。另一個重要結果顯示，通過技術研發和應用適配形成有效的技術手段和技術方案，從而提升疫情管控的支持能力相關案例占比達到 32.1%。智能外呼、 圖像識別、微服務快速整 合、高維機器學習、知識圖譜、時空數據分析、可視化展現等技術都成為有力手段。
1） 高危人群管控是重中之重 ：通過位置數據和各類行為數據有效識別高危人員的行動軌跡和接觸人群，能夠從根本上降低疫情傳播的程度，也是各級政府部門當前非常重要的工作。中國聯通大數據公司開發了傳播風險分析、時空相關分析等一系列數據模型，通過多維數據融合分析，實現了對特定區域人群的擴散軌跡、已確診人群的接觸者范圍等進行定位和分析，有效支撐政府部門區域化疫情防控工作。中國電信云計算公司開發的“翼知疫行”，通過電信的 GIS 系統數據分析，可提供高危人員近 14 天的行程，并進行密切接觸風險判定，有效支撐了政府部門的疫情防控工作。此外，中航信的“新型冠狀病毒確診患者同航班自動通知系統”、美亞柏科的“新型冠狀病毒傳播監測系統”、曙光云計算集團有限公司的“疫情排查管理上報系統”等具有高危人群排查和監測功能的系統，都對各級政府針對高危人群防控的相關工作給予了大力的支持。
2）各類管控場景均有應用：除了高危人群的監測和管控以外，防疫產品的市場監管、區域人員的健康追蹤也是重要的應用場景。北京華宇軟件公司的“網絡交易監管”系統以網絡交易信息智能采集和分析為基礎，助力云南省市場監管局對疫情期間網絡交易的價格波動實現有效掌控，精準開展特別是針對于防疫產品的市場監管工作，保障民生安全。中國聯通大數據公司的“監測人員防疫合規情況監測系統”，可對口罩穿戴、人流聚集和體溫異常等情況進行實時告警提示，幫助政府做到疫情的實時可知。京東云的“疫情通”產品，為社會管理機構提供“多維度”、“可視化”和“五位一體”（人、地、物、事、組織）的信息發布與疫情防控服務，為基層組織提供網格化疫區返工人員的健康動態評估，實現區域化精準防疫管理。
百度基于 AI 圖像識別技術和紅外熱成像技術，形成了AI 測溫系統，可對人流中多人額頭溫度同時進行快速篩選及預警，方便人流聚集處的快速篩選，有效減少公共場合人群聚集。同時，百度緊急推出了“疫情防控的免費智能外呼平臺”，可提供流動人員排查、本地居民排查/回訪、特定人群通知三大場景的外呼服務，可有效支撐各級政府 13 對于社區情況排查和通知回訪等應用場景；
阿里云的“疫情信息采集系統”依托阿里云宜搭平臺優勢，通過可視化拖拽操作有效發揮后臺微服務模塊作用，快速支撐浙江省 11 個地市衛健委工作；
北京滴滴股份有限公司通過滴滴桔視（車載錄像設備）采集的圖片，經過人工智能識別算法來識別司機是否佩戴口罩；
廈門淵亭科技公司基于知識圖譜開發的“疫情智能作戰平臺”、四方偉業基于三維城市模型構建的“疫情防控分析系統”、洞見智慧科技有限公司基于時空大數據和多方安全計算技術開發的“疾控智能分析平臺”都有效支撐了各級政府部門和企事業單位的疫情管控工作。
在此次抗擊疫情的過程中，大數據和智能技術被充分應用到病情診斷、醫學科研、醫療輔助等與醫護工作直接相關的場景中， 是對大數據技術的最嚴苛的試煉。《報告》顯示，有接近 17%的應用在醫療醫治增效中。醫治增效應用的種類包括資源對接、輔助診斷、線上問診、科研支撐和其他（包括基于圖像分析的無接觸體溫監測應用以及時識別高風險人群等其他應用）。其中，輔助診斷指通過 AI 技術輔助或加速確診病例的判斷；線上問診指通過智能問診服務，減輕醫療機構的診療壓力；科研支撐指通過開放算法、模型或提供計算存儲資源來提升科研效率，助力基因檢測、疫苗研發等工作。
百度研究院向各基因檢測機構、防疫中心及全世界科學研究中心免費開放線性時間算法 LinearFold，以及世界上現有最快的 RNA 結構 15 預測網站，極大提升科研工作效率，助力疫情防控；
榮之聯為中國疾控中心提供了急需的大數據計算和存儲資源，以保證大規模并行樣本分析、數據保存和管理，全面助力病毒測序工作；同時其也為中科院微生物研究所提供技術支持，搭建病毒基因組進化關系的分析流程，并提供進化樹可視化的展示功能，以實時監控病毒的變異情況、追查病毒宿主來源。
浙江省疾控中心上線自動化了全基因組檢測分析平臺，該平臺利用阿里達摩院研發的 AI 算法，有效縮短疑似病例基因分析時間，并能精準檢測出病毒的變異情況；
科大訊飛的智醫助理為其覆蓋的省內基層門診病歷提供在線分析能力，以發熱、咳嗽、呼吸困難、流行病學史、影像學、血常規六個維度進行病歷內容挖掘分析，篩選出潛在患者，為安徽省衛健委提供決策參考；
推想科技針對新冠肺炎推出的 AI 系統能夠幫助影像科醫生更高效地排查篩選疑似患者，減少患者在醫院等待時的交叉感染風險，在缺少病毒檢測試劑盒時，能夠協助對早期患者進行排查。
阿里和京東均推出了疫情服務機器人，能夠向用戶提供急需的線上問診、疫情知識普及等服務，減少醫護人員工作量，降低醫院門診壓力；
百度靈醫智惠推出“智能咨詢助手”，通過提供標準化預問診路徑提升醫生診治效率，并向在線健康咨詢平臺、政府疫情防控平臺、互聯網醫院等提供平臺免費開放 API 接口，全力支撐醫療醫治領域智能應用。
軟通智慧推出的“新冠疫情防控指揮平臺”通過整合醫療救護資源，優化防控物資保障，幫助各個城市提升基層防控能力。
1）電商平臺保障飲食便捷安全：
《報告》指出受新冠疫情的影響，線上買菜相較于線下買菜可以降低交叉傳染的風險，因而更受歡迎。生鮮電商協同各方打通農產品上行通道，加大商品供給，讓居民的“菜籃子”更穩當。
電商平臺包括盒馬生鮮、叮咚買菜、每日優鮮、美團買菜、天貓超市、永輝買菜、京東到家等，多數平臺根據距離所在地區的遠近優選超市門店，并提供全天配送服務。據統計，在商品豐富程度方面，半數以上平臺在不同門店的商品豐富程度有所浮動；在配送時長方面， 80%以上的平臺可以滿足 2 小時以內完成配送；在無接觸配送方面，所有平臺均提供無接觸配送服務，降低了面對面接觸帶來的交叉感染風險；在預約配送方面，受限于物資緊缺和運力有限，所有平臺在疫情前期提供預約配送服務，但隨著物資和運力緊張程度逐漸緩解， 30%左右的平臺逐漸實現“即買即送”服務。同時，為確保配送事物的安全，多家平臺將“無接觸配送”升級為“無接觸安心送”。
相較于“無接觸安全送”而言，“無人車配送”在此基礎上，減少了騎手帶來的潛在接觸風險。百度公司針對抗疫情場景的自動駕駛作業車企業，免費提供百度Apollo平臺的自動駕駛云服務矩陣支持，助力企業更好地開展疫情作業車研發工作。
2）地圖應用平臺保障出行安全：
百度地圖上線“疫情小區”專題地圖，在“疫情小區”板塊，輸入所在小區名稱，即可提供周邊疫情提示，包括本市已公布的疫情發病場所、距離最近的疫情發病場所，以及周圍的人流聚集地。借助百度地圖的“熱力圖圖層”，還可查看到實時人口流量密度，以此來幫助居民決定出行路線，避開商圈、交通樞紐等人流密集場所，同時，“小度無接觸式電梯服務”通過語音識別算法和自動控制技術，實現了語音呼叫大體按鍵，大大減少了電梯接觸式病毒傳播的風險，增強了便民出行手段。
高德地圖上線部分城市地圖客流滿載情況查詢功能，有效區分擁擠程度，方便居民掌握地鐵站線的實時客流滿載情況，并選擇合適的出行方式。
3）互聯網醫療方便居民就醫 ：
百度地圖上線“發熱門診地圖”，可查看附近開設發熱門診的醫療機構名單以及營業時間，目前已覆蓋 300 多個城市；
高德地圖在全國超過 200 個城市上線藥品配送小程序，聯合蜂鳥跑腿、叮當快藥、UU 跑腿等合作伙伴，為廣大用戶提供快捷、安全的足不出戶送藥上門服務；
京東數科推出了疫情問診機器人，借助人工智能，機器人通過學習與疫情相關的專業知識，為用戶的提問進行基本的分析判斷，同時，提供防疫知識科普等服務；
阿里巴巴旗下阿里健康在淘寶App上線“買藥不出門”服務，通過線上問診開方、藥品配送到家的互聯網就醫方式，滿足慢病患者需求；
軟通智慧推出的“新冠疫情防控指揮平臺” 通過整合醫療救護資源，優化防控物資保障，幫助各個城市提升基層防控能力。
受突發疫情波及，餐飲住宿、文化娛樂、交通運輸等行業運行放緩甚至停頓，從業人員待崗時間拉長，相關上下游產業也相繼受到波及。隨著疫情防控取得積極進展，各地政府、企業也在逐步將精力放在復工復產上， 盡快實現經濟社會常態化運行。從本報告的調查結果看，企業案例主要圍繞政府、企業、學校的復產復工復學，以及協助政府開展復工后城市疫情防控各項工作。
1）通信大數據行程卡提供地理位置查詢：
中國信息通信研究院聯合三家基礎電信企業利用電信大數據，推出“通信大數據通行卡”服務，為全國 16 億手機用戶免費提供其本人前 14 天內到訪地服務。通信大數據行程卡已于 2 月 29 日下午上線，截至 3 月 1 日晚，已累計提供 53577 次查詢。
2）健康碼助力城市有序復工復產 ：
騰訊和支付寶推出全國一體化的政務服務平臺疫情防控健康信息碼。
三大運營商均推出了個人疫情期間行程查詢的應用，例如，中國聯通大數據公司推出的“健康 U 碼”，能方便用戶查詢自己 14 天行程，以及上報自己的健康狀況，生成不同級別的健康碼。
3）遠程辦公完成政企學異地協同運轉 ：
百度公司的“百度 Hi 企業智能遠程辦公平臺”免費為湖北等疫區企業提供高清音視頻會議、企業云盤、企業 IM 和應用中心平臺等多項服務，滿足疫情期間不斷增長的遠程辦公需求，支持企業快速恢復生產能力，減少疫情對于企業和社會經濟的影響；
阿里“釘釘”針對各類企業運營真實場景定制每日健康打卡、百人高清視頻會議、緊急通知發布等功能，同時也針對遠程復學提供群直播等功能定制化服務；
華宇軟件則為法院、檢察院、政法委、司法行政等法律業務場景提供云視頻服務和法律視頻業務相關服務的整體解決方案。
4）大數據精準保障企業增產擴能 ：
國家電網也通過電力大數據對城市復工復產情況進行分析預測。以國網浙江電力為例，其根據用電信息采集系統中企業歷史用電量情況、當日用電量情況等數據，動態監測、精準分析各區域、各行業由點及面的復工復產情況。電力大數據助力增產擴能，快速確定供電方案，為政府部門指導疫情防控和復工復產提供有價值的數據支撐和決策參考。百度智能質檢系統，助力常州一家工廠安全復工，通過無人值守的智能化檢測設備 24 小時工作，比人工檢測效率提升近 10 倍。該系統有效解決了疫情期多數工人無法返廠的難題，同時還減少了車間里疫情傳染的風險。
除了企業、機構的高效行動外，報告還指出“開源眾包”形式也成為疫情防控的一道風景線。采用眾包協作方式構建的多個疫情防護有關的信息化開源項目，可以在短時間內迅速組織各類專業人員，快速搭建各類信息平臺，實現快速響應和大規模社會協作，在病毒開始蔓延的初期對數據的采集、資源的統籌配置提供了有力保障。
從數據和信息來源來看，開源項目主要源依賴于網上的公開信息和志愿者的自發貢獻，一般通過人工或機器來收集數據，面對人工收集和貢獻的信息，還需要引入審核的機制來核驗信息的有效性和真實性。通過實際項目的運行觀察，這次開源項目發揮的作用和影響力都是巨大的，在疫情信息的展現和可視化、醫院對物資的需求發布、記錄媒體報道和個人生活等方面涌現出大量的應用，開源項目的信息和代碼都遵循一定的開源協議開放給社會，大大提升利用率。
最后，正如《報告》中提出的，疫情既是挑戰也蘊含機遇。此次疫情中，無論是各類生鮮外賣、電子商務、在線娛樂及教育平臺流量大增催生的“宅經濟”，還是隨著企業陸續復工復產，互聯網和信息技術企業、工業互聯網平臺開始“大顯身手”助力企業盡快恢復“馬力”，無不凸顯出數字經濟的重要性。
而科技公司也立足于自身在大數據和 AI 方面的優勢，在疫情防控期間不斷進行技術創新，充分挖掘AI落地場景，不難預測，相關 AI 技術應用也將在疫情結束后尋找到合適的商業落地場景，推動中國產業智能化進程。
雷鋒網雷鋒網
參考資料：http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202003/t20200303_275553.htm
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