1、科技“戰(zhàn)疫”時(shí)間線
2020 年開年之際，新型冠狀病毒帶來的肺炎疫情洶涌而至。疫情突發(fā)性高、傳染性強(qiáng)、擴(kuò)散性廣、風(fēng)險(xiǎn)性大，防控工作任務(wù)艱巨、時(shí)間緊迫、形勢(shì)嚴(yán)峻。在這場(chǎng)疫情阻擊戰(zhàn)中，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等快速發(fā)展的新一代信息通信技術(shù)加速與交通、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域深度融合，讓疫情防控的組織和執(zhí)行更加高效，成為戰(zhàn)“疫”的強(qiáng)有力武器。
隨著疫情發(fā)展， 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的疫情防控在迅速展開， 各企業(yè)的疫情防控應(yīng)用場(chǎng)景不斷涌現(xiàn)，應(yīng)用范圍持續(xù)拓展。
技“抗疫”行動(dòng)時(shí)間軸
2、抗疫技術(shù)“數(shù)據(jù)”軸
通過梳理總結(jié)這些應(yīng)用場(chǎng)景，我們發(fā)現(xiàn)“數(shù)據(jù)”可以在如下方面助力疫情防控。
1)有力支持疫情防控知識(shí)傳播 。借助于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)，人們可以隨時(shí)隨地獲取最新疫情動(dòng)態(tài)、科學(xué)防疫知識(shí)等各種數(shù)據(jù)。各地政府通過電子政務(wù)平臺(tái)、微博、公眾號(hào)等定時(shí)發(fā)布最新疫情動(dòng)態(tài)，各類新聞客戶端、社交平臺(tái)、搜索引擎、短視頻平臺(tái)等也積極配合疫情相關(guān)信息的發(fā)布和傳播。此外，眾多“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”平臺(tái)推出了在線問診服務(wù)，方便網(wǎng)友向醫(yī)生咨詢新冠肺炎防治相關(guān)內(nèi)容，有效緩解了因疫情期間醫(yī)療資源緊張導(dǎo)致的就醫(yī)難等問題，避免了普通病癥人群涌向醫(yī)院、形成聚集性交叉感染。
2)迅速鎖定“涉疫”人員流動(dòng)軌跡。通過集成電信運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)公司、交通部門等單位的信息， 大數(shù)據(jù)可以分析出人員流動(dòng)軌跡。具體來說，利用數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，一方面可以通過手機(jī)信令等包含地理位置和時(shí)間戳信息的數(shù)據(jù)繪制病患的行動(dòng)軌跡；另一方面，根據(jù)病患確診日期前一段時(shí)間的行動(dòng)軌跡和同行時(shí)間較長(zhǎng)的伴隨人員，基于大數(shù)據(jù)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(guān)接觸者的行動(dòng)軌跡，可以準(zhǔn)確刻畫跨地域漫入、漫出的不同類別人員的流動(dòng)情況。這既為精準(zhǔn)施治提供有力指導(dǎo)，也為預(yù)測(cè)高危地區(qū)和潛在高危地區(qū)提供了精準(zhǔn)依據(jù)。
3)開展疫情發(fā)展態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)與溯源?；谝咔楦呶Ｈ巳合嚓P(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合疫情新增確診、 疑似、死亡、治愈病例數(shù)，借助傳播動(dòng)力學(xué)模型、動(dòng)態(tài)感染模型、回歸模型等大數(shù)據(jù)分析模型和實(shí)踐技術(shù)，不僅可以分析展示發(fā)病熱力分布和密切接觸者的風(fēng)險(xiǎn)熱力分布，還可以進(jìn)行疫情峰值拐點(diǎn)等大態(tài)勢(shì)研判。利用深度學(xué)習(xí)等新興人工智能技術(shù)，聯(lián)合出行軌跡流動(dòng)信息、社交信息、消費(fèi)數(shù)據(jù)、暴露接觸史等大量數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)建模，可以根據(jù)病患確診順序和密切接觸人員等信息定位時(shí)空碰撞點(diǎn)，進(jìn)而推算出疾病傳播路徑，為傳染病溯源分析提供理論依據(jù)。
4)助力地方政府科學(xué)精準(zhǔn)施策 。運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析，結(jié)合算法模型對(duì)疫情的傳播速度、傳播趨勢(shì)等進(jìn)行預(yù)測(cè)，可為各地進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)管理、統(tǒng)籌醫(yī)療物資儲(chǔ)備、保障民生物資供應(yīng)、制定交通管制政策等提供有效依據(jù)。例如，基于疫情高發(fā)地區(qū)人員在春運(yùn)期間的交通出行數(shù)據(jù)進(jìn)行疫情分析預(yù)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(jìn)行精準(zhǔn)防控。同時(shí)，通過大數(shù)據(jù)分析還可以評(píng)估預(yù)測(cè)疫情對(duì)近期和遠(yuǎn)期社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行帶來的影響，建立快速、高效的經(jīng)濟(jì)應(yīng)急反應(yīng)機(jī)制，幫助政府適時(shí)出臺(tái)減稅、降費(fèi)、專項(xiàng)補(bǔ)貼等各類措施，緩解中小企業(yè)因疫情導(dǎo)致的資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)及可能出現(xiàn)的連續(xù)經(jīng)營(yíng)困難，努力保持生產(chǎn)生活平穩(wěn)有序。
5)推動(dòng)病例診斷與疫情研究 。運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能等相關(guān)技術(shù)，可以有效加速新型冠狀病毒宿主預(yù)測(cè)、藥物篩選等數(shù)據(jù)分析和計(jì)算工作，極大提高病毒研究與攻克效率。
應(yīng)用分析
本章梳理了數(shù)據(jù)在疫情分析展現(xiàn)、 疫情防范管制、 醫(yī)療醫(yī)治增效、 生活便民舉措、 復(fù)工復(fù)產(chǎn)管理等五個(gè)主要方面的應(yīng)用案例。案例從互聯(lián)網(wǎng)渠道和企業(yè)申報(bào)渠道獲得，共搜集分析了 200 多個(gè)案例進(jìn)行分析。入選的案例均已在實(shí)際應(yīng)用中取得了良好的效果，在疫情防控過程中發(fā)揮了重要價(jià)值。
1、 疫情分析展現(xiàn)
我們每天打開手機(jī)各大新聞客戶端看到的疫情數(shù)據(jù)就是疫情分析展現(xiàn)的典型應(yīng)用?？梢哉f， 疫情相關(guān)的數(shù)據(jù)是開展疫情分析、 管控等各方面的基礎(chǔ)。因此，很多企業(yè)首先就針對(duì)各地提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行了多主體、多渠道、多維度的展現(xiàn)。
從本報(bào)告的調(diào)查結(jié)果看，有 39.6%的企業(yè)案例是對(duì)所采集數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀的可視化展現(xiàn)，而超過 80%的企業(yè)案例在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了更為深入的數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)來源渠道包括公開數(shù)據(jù)（ 8.1%）、人員上報(bào)數(shù)據(jù)（ 36.1%）、自有系統(tǒng)數(shù)據(jù)（ 41.3%）和其他系統(tǒng)對(duì)接及第三方數(shù)據(jù)（ 17.1%），各類案例數(shù)據(jù)來源渠道存在交叉情況；從服務(wù)主體角度看，有52.2%的企業(yè)案例為政府提供數(shù)據(jù)采集和分析服務(wù)，有30.4%為公眾提供信息展示服務(wù)，有 17.4%是為其它企業(yè)提供數(shù)據(jù)分析和展示服務(wù)。
分析展現(xiàn)
本節(jié)從三類服務(wù)對(duì)象角度出發(fā)，對(duì)疫情分析展現(xiàn)應(yīng)用的價(jià)值進(jìn)行探討。
1）政府支撐 ：從政府支撐的角度看，疫情數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)的應(yīng)用主要包括政府管控范圍內(nèi)的疫情相關(guān)信息展示、人員流動(dòng)情況展示、車輛流動(dòng)情況展示、疫情相關(guān)資源情況展示、物流信息展示等核心功能。通過對(duì)這些重要信息進(jìn)行全方位、多角度的實(shí)時(shí)展示，支撐了政府對(duì)于疫情的防范、管理和控制。
北京移動(dòng)的“疫情防治人口大數(shù)據(jù)平臺(tái)”自 1 月 26 日上線以來，為北京市委市政府、 13 個(gè)區(qū)縣及相關(guān)委辦局提供了包括疫情地進(jìn)入用戶、疫情地返回用戶、外省進(jìn)入用戶、外省返回用戶、疫情地未返回用戶、非常駐用戶的規(guī)模監(jiān)測(cè)及分布，以及各類人群畫像及分布熱力圖等疫情專項(xiàng)分析服務(wù)，對(duì)高危人群、潛在高危人群、潛在風(fēng)險(xiǎn)人群的精準(zhǔn)疫情防御、排查、監(jiān)測(cè)、宣貫全過程提供數(shù)據(jù)支撐。杭州數(shù)夢(mèng)工場(chǎng)科技有限公司在浙江省衢州市落地了“城市大腦”項(xiàng)目，通過大數(shù)據(jù)分析駕駛艙，全局展現(xiàn)本地人員的網(wǎng)格分布情況，并對(duì)市內(nèi)外地重點(diǎn)車輛進(jìn)行監(jiān)測(cè)、排查及監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)了漏報(bào)率小于 1%。此外，東軟、四方偉業(yè)、相數(shù)科技、和智信、朗新科技、美數(shù)信息等企業(yè)的疫情分析展現(xiàn)平臺(tái)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(wù)：從公眾服務(wù)的角度看，疫情數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)的應(yīng)用主要包括疫情信息展示、人流遷徙呈現(xiàn)、疫情專題服務(wù)、輿論檢測(cè)與評(píng)價(jià)、民眾信息上報(bào)與展示等核心功能，及時(shí)為公眾播報(bào)疫情信息動(dòng)態(tài)，并提供有效疫情防控辦法。
百度地圖遷徙大數(shù)據(jù)平臺(tái)開放查詢的城市從 100 個(gè)擴(kuò)展到了 300 多個(gè)，數(shù)據(jù)指標(biāo)豐富，包含來源地、目的地、遷徙規(guī)模指數(shù)、遷徙規(guī)模趨勢(shì)圖等，甚至支持查詢一個(gè)城市自春運(yùn)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(shù)據(jù)服務(wù)支撐。同時(shí)，京東云的“市民疫情隱患上報(bào)系統(tǒng)”可實(shí)現(xiàn)市民隨手拍隨手上報(bào)，發(fā)布位置可自動(dòng)實(shí)現(xiàn)地理位置定位，生成的數(shù)據(jù)安全可隔離，并有專屬數(shù)據(jù)后臺(tái)管理功能，可及時(shí)高效的支持民眾疫情上報(bào)。此外，微信和支付寶的抗疫信息專題、百度推出的“社區(qū)防疫電子出入證”、太極集團(tuán)的“全國(guó)一體化平臺(tái)疫情防控專題服務(wù)”、中移雄安信息通信科技有限公司的“新冠病情動(dòng)態(tài)展示系統(tǒng)”、北京百分點(diǎn)、智慧星光、云基華海信息的相關(guān)疫情分析與展示系統(tǒng)也紛紛上線，為公眾防疫工作提供了有力支撐。
3）企業(yè)服務(wù)：從企業(yè)服務(wù)的角度看，多數(shù)企業(yè)通過自建或采購(gòu)疫情分析與展示產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部疫情的有效防控和管理。
航天科工網(wǎng)信自主搭建了企業(yè)疫情管控平臺(tái)，重點(diǎn)關(guān)注肺炎疫情的信息實(shí)時(shí)展示、高危人群篩選、疾病輔助診斷、愛心捐贈(zèng)追蹤等。
2、 疫情防范管制
大數(shù)據(jù)分析和展現(xiàn)已在很大程度上完成了數(shù)據(jù)采集和整理工作，通過更深層次的模型建立、分析挖掘等手段能夠在原有基礎(chǔ)上更大發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值。疫情防范類應(yīng)用通過數(shù)據(jù)來進(jìn)行識(shí)別高危人群、開展區(qū)域檢測(cè)、進(jìn)行市場(chǎng)監(jiān)管等功能，為政府部門進(jìn)行決策提供了支撐。
防范控制
從本報(bào)告的調(diào)研結(jié)果看，能夠有效支撐疫情管控的技術(shù)方案和場(chǎng)景應(yīng)用案例占比達(dá)到 46.7%，可見通過各類技術(shù)手段提升疫情管控的手段和效率，已經(jīng)成為此次疫情期間占比最高的應(yīng)用場(chǎng)景?？傮w來說，疫情管控的各類應(yīng)用場(chǎng)景當(dāng)中，最為重要的是高危人群監(jiān)測(cè)和管控，具有此類功能的案例占比達(dá)到 60.7%；其它管控手段，如區(qū)域監(jiān)測(cè)（ 14.3%）、市場(chǎng)監(jiān)管（ 3.1%）也都有一定程度應(yīng)用。另一個(gè)重要結(jié)果顯示，通過技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用適配形成有效的技術(shù)手段和技術(shù)方案，從而提升疫情管控的支持能力相關(guān)案例占比達(dá)到 32.1%。智能外呼、 圖像識(shí)別、微服務(wù)快速整 合、高維機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、時(shí)空數(shù)據(jù)分析、可視化展現(xiàn)等技術(shù)都成為有力手段。
1） 高危人群管控是重中之重 ：通過位置數(shù)據(jù)和各類行為數(shù)據(jù)有效識(shí)別高危人員的行動(dòng)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(jí)政府部門當(dāng)前非常重要的工作。
中國(guó)聯(lián)通大數(shù)據(jù)公司開發(fā)了傳播風(fēng)險(xiǎn)分析、時(shí)空相關(guān)分析等一系列數(shù)據(jù)模型，通過多維數(shù)據(jù)融合分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)特定區(qū)域人群的擴(kuò)散軌跡、已確診人群的接觸者范圍等進(jìn)行定位和分析，有效支撐政府部門區(qū)域化疫情防控工作。中國(guó)電信云計(jì)算公司開發(fā)的“翼知疫行”，通過電信的 GIS 系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，可提供高危人員近 14 天的行程，并進(jìn)行密切接觸風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)通知系統(tǒng)”、美亞柏科的“新型冠狀病毒傳播監(jiān)測(cè)系統(tǒng)”、曙光云計(jì)算集團(tuán)有限公司的“疫情排查管理上報(bào)系統(tǒng)”等具有高危人群排查和監(jiān)測(cè)功能的系統(tǒng)，都對(duì)各級(jí)政府針對(duì)高危人群防控的相關(guān)工作給予了大力的支持。
2）各類管控場(chǎng)景均有應(yīng)用：除了高危人群的監(jiān)測(cè)和管控以外，防疫產(chǎn)品的市場(chǎng)監(jiān)管、區(qū)域人員的健康追蹤也是重要的應(yīng)用場(chǎng)景。北京華宇軟件公司的“網(wǎng)絡(luò)交易監(jiān)管”系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)交易信息智能采集和分析為基礎(chǔ)，助力云南省市場(chǎng)監(jiān)管局對(duì)疫情期間網(wǎng)絡(luò)交易的價(jià)格波動(dòng)實(shí)現(xiàn)有效掌控，精準(zhǔn)開展特別是針對(duì)于防疫產(chǎn)品的市場(chǎng)監(jiān)管工作，保障民生安全。中國(guó)聯(lián)通大數(shù)據(jù)公司的“監(jiān)測(cè)人員防疫合規(guī)情況監(jiān)測(cè)系統(tǒng)”，可對(duì)口罩穿戴、人流聚集和體溫異常等情況進(jìn)行實(shí)時(shí)告警提示，幫助政府做到疫情的實(shí)時(shí)可知。京東云的“疫情通”產(chǎn)品，為社會(huì)管理機(jī)構(gòu)提供“多維度”、“可視化”和“五位一體”（人、地、物、事、組織）的信息發(fā)布與疫情防控服務(wù)，為基層組織提供網(wǎng)格化疫區(qū)返工人員的健康動(dòng)態(tài)評(píng)估，實(shí)現(xiàn)區(qū)域化精準(zhǔn)防疫管理。
3） 科技力量全面融合支持 ：科技企業(yè)的技術(shù)能力是防疫工作能夠取得突破的核心推動(dòng)力， AI 圖像識(shí)別、智能外呼、知識(shí)圖譜、安全多方計(jì)算、微服務(wù)等多項(xiàng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，有力推進(jìn)了疫情防控工作高效安全開展。
百度基于 AI 圖像識(shí)別技術(shù)和紅外熱成像技術(shù)，形成了AI 測(cè)溫系統(tǒng)，可對(duì)人流中多人額頭溫度同時(shí)進(jìn)行快速篩選及預(yù)警，方便人流聚集處的快速篩選， 有效減少公共場(chǎng)合人群聚集。同時(shí)，百度緊急推出了“疫情防控的免費(fèi)智能外呼平臺(tái)”，可提供流動(dòng)人員排查、本地居民排查/回訪、特定人群通知三大場(chǎng)景的外呼服務(wù)，可有效支撐各級(jí)政府對(duì)于社區(qū)情況排查和通知回訪等應(yīng)用場(chǎng)景，比人工電話效率提高數(shù)百倍，目前已經(jīng)在北京、上海等十幾個(gè)地區(qū)投入使用。
阿里云的“疫情信息采集系統(tǒng)”依托阿里云宜搭平臺(tái)優(yōu)勢(shì)，通過可視化拖拽操作有效發(fā)揮后臺(tái)微服務(wù)模塊作用，快速支撐浙江省 11 個(gè)地市衛(wèi)健委工作。此外，北京滴滴股份有限公司通過滴滴桔視（車載錄像設(shè)備）采集的圖片，經(jīng)過人工智能識(shí)別算法來識(shí)別司機(jī)是否佩戴口罩；廈門淵亭科技公司基于知識(shí)圖譜開發(fā)的“疫情智能作戰(zhàn)平臺(tái)”、四方偉業(yè)基于三維城市模型構(gòu)建的“疫情防控分析系統(tǒng)”、洞見智慧科技有限公司基于時(shí)空大數(shù)據(jù)和多方安全計(jì)算技術(shù)開發(fā)的“疾控智能分析平臺(tái)”都有效支撐了各級(jí)政府部門和企事業(yè)單位的疫情管控工作。
3、 醫(yī)療醫(yī)治增效
在此次抗擊疫情的過程中，大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)被充分應(yīng)用到病情診斷、醫(yī)學(xué)科研、醫(yī)療輔助等與醫(yī)護(hù)工作直接相關(guān)的場(chǎng)景中， 是對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的最嚴(yán)苛的試煉。從本報(bào)告的調(diào)研結(jié)果看，有接近 17%的應(yīng)用在醫(yī)療醫(yī)治增效中。醫(yī)治增效應(yīng)用的種類包括資源對(duì)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(jiān)測(cè)應(yīng)用以及時(shí)識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)人群等其他應(yīng)用）。其中，輔助診斷指通過 AI 技術(shù)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(wù)，減輕醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診療壓力；科研支撐指通過開放算法、模型或提供計(jì)算存儲(chǔ)資源來提升科研效率，助力基因檢測(cè)、疫苗研發(fā)等工作。具體占比如下圖所示。
醫(yī)治應(yīng)用
本節(jié)主要結(jié)合具體案例，介紹了算法算力、人工智能和智能問診等技術(shù)在疾病研究、輔助診斷和線上問診的具體應(yīng)用。
1）算法算力輔助疾病研究 ：從科研的角度來看，人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)正在病毒結(jié)構(gòu)分析、疫苗研發(fā)中嶄露頭角。1 月 30 日，百度研究院向各基因檢測(cè)機(jī)構(gòu)、防疫中心及全世界科學(xué)研究中心免費(fèi)開放線性時(shí)間算法 LinearFold，以及世界上現(xiàn)有最快的 RNA 結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)網(wǎng)站。LinearFold 算法可將此次新型冠狀病毒的全基因組二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)從經(jīng)典算法的 55 分鐘縮短至 27 秒，提速 120倍，能夠節(jié)省兩個(gè)數(shù)量級(jí)的等待時(shí)間，極大提升科研工作效率，助力疫情防控。此外，榮之聯(lián)為中國(guó)疾控中心提供了急需的大數(shù)據(jù)計(jì)算和存儲(chǔ)資源， 以保證大規(guī)模并行樣本分析、數(shù)據(jù)保存和管理，全面助力病毒測(cè)序工作；同時(shí)其也為中科院微生物研究所提供技術(shù)支持， 搭建病毒基因組進(jìn)化關(guān)系的分析流程，并提供進(jìn)化樹可視化的展示功能，以實(shí)時(shí)監(jiān)控病毒的變異情況、追查病毒宿主來源。
2）人工智能加速疾病診斷 ：從診斷支持的角度來看，大量的人工智能技術(shù)被運(yùn)用到病情診斷的過程中，以輔助判斷病情、縮短確診時(shí)間。2 月 1日，浙江省疾控中心上線自動(dòng)化了全基因組檢測(cè)分析平臺(tái)，該平臺(tái)利用阿里達(dá)摩院研發(fā)的 AI 算法， 有效縮短疑似病例基因分析時(shí)間，并能精準(zhǔn)檢測(cè)出病毒的變異情況。此外， 科大訊飛的智醫(yī)助理為其覆蓋的省內(nèi)基層門診病歷提供在線分析能力，以發(fā)熱、咳嗽、呼吸困難、流行病學(xué)史（武漢相關(guān)史）、影像學(xué)、血常規(guī)六個(gè)維度進(jìn)行病歷內(nèi)容挖掘分析，篩選出潛在患者，為安徽省衛(wèi)健委提供決策參考。推想科技針對(duì)新冠肺炎推出的 AI 系統(tǒng)能夠幫助影像科醫(yī)生更高效地排查篩選疑似患者，減少患者在醫(yī)院等待時(shí)的交叉感染風(fēng)險(xiǎn)，在缺少病毒檢測(cè)試劑盒時(shí)，能夠協(xié)助對(duì)早期患者進(jìn)行排查。
該系統(tǒng)最早應(yīng)用于武漢同濟(jì)醫(yī)院， 并在全國(guó)各地陸續(xù)上線，包括深圳市第三人民醫(yī)院(國(guó)家感染性疾病臨床研究中心)等對(duì)抗肺炎疫情最前線的醫(yī)療機(jī)構(gòu)。
3）智能問診供需對(duì)接助力后勤保障 ：從醫(yī)療輔助的角度來看，大數(shù)據(jù)技術(shù)更是被運(yùn)用到了減輕醫(yī)院壓力、減少人群聚集、整合醫(yī)療救護(hù)資源等多個(gè)方面。阿里和京東均推出了疫情服務(wù)機(jī)器人，能夠向用戶提供急需的線上問診、疫情知識(shí)普及等服務(wù)，減少醫(yī)護(hù)人員工作量，降低醫(yī)院門診壓力。百度靈醫(yī)智惠推出“智能咨詢助手”，通過提供標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)問診路徑提升醫(yī)生診治效率，并向在線健康咨詢平臺(tái)、政府疫情防控平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院等提供平臺(tái)免費(fèi)開放 API 接口， 全力支撐醫(yī)療醫(yī)治領(lǐng)域智能應(yīng)用。軟通智慧推出的“新冠疫情防控指揮平臺(tái)”通過整合醫(yī)療救護(hù)資源，優(yōu)化防控物資保障，幫助各個(gè)城市提升基層防控能力。
4、 生活便民舉措
生活服務(wù)類應(yīng)用也是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)疫情防控的重點(diǎn)突破口。諸多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)采用 O2O 服務(wù)模式，形成線下活動(dòng)到線上活動(dòng)的映射，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)海量生活數(shù)據(jù)的采集、分類和存儲(chǔ)，為居民提供食品無接觸外送、實(shí)時(shí)疫情地圖、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等服務(wù)，在便利居民正常生活的同時(shí)，確保各類服務(wù)的健康安全。
1）電商平臺(tái)保障飲食便捷安全：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?zhèn)魅镜娘L(fēng)險(xiǎn)，因而更受歡迎。生鮮電商協(xié)同各方打通農(nóng)產(chǎn)品上行通道，加大商品供給，讓居民的“菜籃子”更穩(wěn)當(dāng)。
電商平臺(tái)包括盒馬生鮮、叮咚買菜、每日優(yōu)鮮、美團(tuán)買菜、天貓超市、永輝買菜、京東到家等，多數(shù)平臺(tái)根據(jù)距離所在地區(qū)的遠(yuǎn)近優(yōu)選超市門店，并提供全天配送服務(wù)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在商品豐富程度方面，半數(shù)以上平臺(tái)在不同門店的商品豐富程度有所浮動(dòng)；在配送時(shí)長(zhǎng)方面， 80%以上的平臺(tái)可以滿足 2 小時(shí)以內(nèi)完成配送；在無接觸配送方面，所有平臺(tái)均提供無接觸配送服務(wù)，降低了面對(duì)面接觸帶來的交叉感染風(fēng)險(xiǎn)；在預(yù)約配送方面，受限于物資緊缺和運(yùn)力有限，所有平臺(tái)在疫情前期提供預(yù)約配送服務(wù)，但隨著物資和運(yùn)力緊張程度逐漸緩解， 30%左右的平臺(tái)逐漸實(shí)現(xiàn)“即買即送”服務(wù)。
同時(shí)，為確保配送事物的安全，多家平臺(tái)將“無接觸配送”升級(jí)為“無接觸安心送”。以美團(tuán)外賣為例，在原有的基礎(chǔ)上，將廚師、打包員、騎手的健康情況、餐具消毒情況等安全防護(hù)信息，以商家端和配送端的“電子卡+實(shí)體卡”形式更透明的呈現(xiàn)給用戶，確保無接觸的同時(shí)實(shí)現(xiàn)全過程食品安全信息可視化、可追溯的安全配送模式。
相較于“無接觸安全送”而言，“無人車配送”在此基礎(chǔ)上，減少了騎手帶來的潛在接觸風(fēng)險(xiǎn)。百度公司針對(duì)抗疫情場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛作業(yè)車企業(yè)，免費(fèi)提供百度 Apollo平臺(tái)的自動(dòng)駕駛云服務(wù)矩陣支持，助力企業(yè)更好地開展疫情作業(yè)車研發(fā)工作。
基于此，百度 Apollo 生態(tài)合作伙伴新石器在海淀醫(yī)院投入一臺(tái)無人車， 2 月 14 日起開始進(jìn)行無接觸送餐服務(wù)，最大限度的降低了工作人員的現(xiàn)場(chǎng)工作以及接觸程度。中關(guān)村“白犀牛”科技公司提供的“無人車配送”已在北京海淀區(qū)溫泉鎮(zhèn)的“佳苑便民外賣超市”落地，在線下單后，無人車可將商品配送至小區(qū)門口，居民確認(rèn)身份后，打開相應(yīng)車門即可取貨。
2）地圖應(yīng)用平臺(tái)保障出行安全：自新冠疫情發(fā)生以來，手握大數(shù)據(jù)資源的多家地圖應(yīng)用平臺(tái)都迅速推出利于疫情防控的出行指南，以滿足用戶特殊時(shí)期的出行需求。統(tǒng)計(jì)顯示， 80%以上的平臺(tái)具備“疫情地圖展示”、“發(fā)熱門診查詢”、“同乘信息查詢”等功能，部分平臺(tái)提供“各國(guó)入境最新政策”等功能。百度地圖于 2 月 6 日上線“疫情小區(qū)”專題地圖，截止 2 月 12日，覆蓋 200 余個(gè)城市及鄉(xiāng)鎮(zhèn)。
在“疫情小區(qū)”板塊，輸入所在小區(qū)名稱，即可提供周邊疫情提示，包括本市已公布的疫情發(fā)病場(chǎng)所、距離最近的疫情發(fā)病場(chǎng)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(shí)時(shí)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(chǎng)所，如下圖 所示。同時(shí)，“小度無接觸式電梯服務(wù)”通過語音識(shí)別算法和自動(dòng)控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)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(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)了便民出行手段。
地圖“疫情小區(qū)”功能示意圖
隨著復(fù)工人數(shù)的增加，作為主要通勤交通工具之一的地鐵，在同行乘客過多的情況下，交叉?zhèn)魅镜娘L(fēng)險(xiǎn)將會(huì)增加。百度地圖也與北京市交通委取得合作，上線地鐵客流量查詢服務(wù)，方便用戶通過百度地圖隨時(shí)查看地鐵車廂的擁擠程度，為安全出行提供有效參考。高德地圖于 2 月 12日上線部分城市地圖客流滿載情況查詢功能，有效區(qū)分擁擠程度，方便居民掌握地鐵站線的實(shí)時(shí)客流滿載情況，并選擇合適的出行方式。
3）互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療方便居民就醫(yī) ：在疫情就醫(yī)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)多家互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)平臺(tái)充分利用 5G 等信息通信技術(shù)，聯(lián)動(dòng)全國(guó)各地的醫(yī)生、專家開展線上咨詢、線上問診、健康科普、心理援助輔導(dǎo)等，為百姓在家就醫(yī)提供便利，讓信息技術(shù)在疫情防控中“智慧相助”。工信部數(shù)據(jù)顯示，目前全國(guó) 190 多家公里醫(yī)療機(jī)構(gòu)及近 100 家企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院針對(duì)疫情提供在線義診，緩解線下醫(yī)院壓力。
好大夫在線、丁香園、春雨醫(yī)生、平安好醫(yī)生等企業(yè)集結(jié)了呼吸科、感染科、內(nèi)科等領(lǐng)域過萬人醫(yī)療專家資源，為患者提供免費(fèi)問診，同時(shí)為防疫一線的醫(yī)生、護(hù)士等開通了熱線服務(wù)，提供心理疏導(dǎo)。京東數(shù)科推出了疫情問診機(jī)器人，借助人工智能，機(jī)器人通過學(xué)習(xí)與疫情相關(guān)的專業(yè)知識(shí)，為用戶的提問進(jìn)行基本的分析判斷，同時(shí)，提供防疫知識(shí)科普等服務(wù)。目前，問詢機(jī)器人已在近 20 家機(jī)構(gòu)的微信公眾號(hào)或 App 中接入使用，在包括杭州、蘇州等 23 個(gè)智慧社區(qū)中完成落地。同時(shí)，百度靈醫(yī)智惠、阿里健康等互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供疫情智能問答，北京、天津、浙江等地也積極搭建針對(duì)疫情的線上醫(yī)生咨詢平臺(tái)。
為方便群眾買藥，多個(gè)平臺(tái)提供發(fā)熱門診查詢和配送藥品等服務(wù)。百度地圖上線“發(fā)熱門診地圖”，可查看附近開設(shè)發(fā)熱門診的醫(yī)療機(jī)構(gòu)名單以及營(yíng)業(yè)時(shí)間，目前已覆蓋 300 多個(gè)城市。同時(shí)，高德地圖在全國(guó)超過 200 個(gè)城市上線藥品配送小程序，聯(lián)合蜂鳥跑腿、叮當(dāng)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(wù)。阿里巴巴旗下阿里健康于 2 月 6 日在淘寶 App上線“買藥不出門”服務(wù)，通過線上問診開方、藥品配送到家的互聯(lián)網(wǎng)就醫(yī)方式，滿足慢病患者需求。
5、 復(fù)工復(fù)產(chǎn)管理
受突發(fā)疫情波及，餐飲住宿、文化娛樂、交通運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)運(yùn)行放緩甚至停頓，從業(yè)人員待崗時(shí)間拉長(zhǎng)，相關(guān)上下游產(chǎn)業(yè)也相繼受到波及。隨著疫情防控取得積極進(jìn)展，各地政府、企業(yè)也在逐步將精力放在復(fù)工復(fù)產(chǎn)上， 盡快實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)常態(tài)化運(yùn)行。
從本報(bào)告的調(diào)查結(jié)果看，企業(yè)案例主要圍繞政府、企業(yè)、學(xué)校的復(fù)產(chǎn)復(fù)工復(fù)學(xué)，以及協(xié)助政府開展復(fù)工后城市疫情防控各項(xiàng)工作，如下圖所示：
復(fù)工應(yīng)用
1）通信大數(shù)據(jù)行程卡提供地理位置查詢：隨著返程高峰來臨之際，預(yù)防人員流動(dòng)帶來的交叉感染，是現(xiàn)階段各地方、各單位防疫工作重點(diǎn)。為了簡(jiǎn)單、快速、權(quán)威、準(zhǔn)確地證明自己過往 14 天內(nèi)的行程信息， 中國(guó)信息通信研究院聯(lián)合三家基礎(chǔ)電信企業(yè)利用電信大數(shù)據(jù)，推出“通信大數(shù)據(jù)通行卡”服務(wù)，為全國(guó) 16 億手機(jī)用戶免費(fèi)提供其本人前 14 天內(nèi)到訪地服務(wù)。用戶掃描二維碼輸入手機(jī)號(hào)即可實(shí)現(xiàn)跨運(yùn)營(yíng)商一站查詢，操作方便快捷，無需安裝軟件?？蓭椭鞯胤?、各單位及時(shí)識(shí)別外來及返工人員帶來的風(fēng)險(xiǎn)，方便政府精準(zhǔn)施策，幫助各地科學(xué)、高效安排復(fù)工復(fù)產(chǎn)工作。通信大數(shù)據(jù)行程卡已于 2 月 29 日下午上線，截至 3 月 1 日晚，已累計(jì)提供 53577 次查詢。
2）健康碼助力城市有序復(fù)工復(fù)產(chǎn) ：當(dāng)前，多地通過數(shù)字化管理措施研判疫情期間返工返學(xué)返崗形勢(shì)，并針對(duì)重點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)場(chǎng)所采取分級(jí)分類管控，從而助力分類有序復(fù)工復(fù)產(chǎn)。例如，杭州深圳相繼上線“健康碼”開展疫情期間的社區(qū)管理及交通出行等工作，市民或者返工返崗人員通過支付寶、微信平臺(tái)自主申報(bào)獲取健康碼，作為個(gè)人在本地區(qū)出入通行的一個(gè)電子憑證，實(shí)現(xiàn)一次申報(bào)、全市通用，公共場(chǎng)所也針對(duì)健康碼對(duì)人員進(jìn)行分類分級(jí)管理。
日前， 在國(guó)務(wù)院辦公廳電子政務(wù)辦的指導(dǎo)下， 騰訊和支付寶即將推出全國(guó)一體化的政務(wù)服務(wù)平臺(tái)疫情防控健康信息碼，有望解決多條線采集居民健康信息帶來的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一致和跨地區(qū)不可用等問題，實(shí)現(xiàn)跨省跨地區(qū)的疫情服務(wù)互聯(lián)互通，更好地支撐全國(guó)疫情防控工作。同時(shí)，三大運(yùn)營(yíng)商均推出了個(gè)人疫情期間行程查詢的應(yīng)用，例如中國(guó)聯(lián)通大數(shù)據(jù)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(bào)自己的健康狀況，生成不同級(jí)別的健康碼。
3）遠(yuǎn)程辦公完成政企學(xué)異地協(xié)同運(yùn)轉(zhuǎn) ：從復(fù)工復(fù)產(chǎn)的角度來看，遠(yuǎn)程辦公和人員信息上報(bào)是主要的兩個(gè)方向。百度公司宣布“百度 Hi 企業(yè)智能遠(yuǎn)程辦公平臺(tái)”于 2 月 11 日對(duì)外開放，并將免費(fèi)為湖北等疫區(qū)企業(yè)提供高清音視頻會(huì)議、企業(yè)云盤、企業(yè) IM 和應(yīng)用中心平臺(tái)等多項(xiàng)服務(wù)，滿足疫情期間不斷增長(zhǎng)的遠(yuǎn)程辦公需求，支持企業(yè)快速恢復(fù)生產(chǎn)能力，減少疫情對(duì)于企業(yè)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的影響。阿里“釘釘”面對(duì)本次疫情引發(fā)的延期開學(xué)、復(fù)工潮，針對(duì)各類企業(yè)運(yùn)營(yíng)真實(shí)場(chǎng)景定制每日健康打卡、百人高清視頻會(huì)議、緊急通知發(fā)布等功能，同時(shí)也針對(duì)遠(yuǎn)程復(fù)學(xué)提供群直播等功能定制化服務(wù)。華宇軟件則為法院、檢察院、政法委、司法行政等法律業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供云視頻服務(wù)和法律視頻業(yè)務(wù)相關(guān)服務(wù)的整體解決方案，包括法院互聯(lián)網(wǎng)庭審、司法行政視頻調(diào)解，檢察院遠(yuǎn)程視頻接訪等。
4）大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)保障企業(yè)增產(chǎn)擴(kuò)能 ：國(guó)家電網(wǎng)也通過電力大數(shù)據(jù)對(duì)城市復(fù)工復(fù)產(chǎn)情況進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。以國(guó)網(wǎng)浙江電力為例，其根據(jù)用電信息采集系統(tǒng)中企業(yè)歷史用電量情況、當(dāng)日用電量情況等數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)分析各區(qū)域、各行業(yè)由點(diǎn)及面的復(fù)工復(fù)產(chǎn)情況。電力大數(shù)據(jù)助力增產(chǎn)擴(kuò)能，快速確定供電方案，為政府部門指導(dǎo)疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)支撐和決策參考。百度智能質(zhì)檢系統(tǒng)，助力常州一家工廠安全復(fù)工，通過無人值守的智能化檢測(cè)設(shè)備 24 小時(shí)工作，比人工檢測(cè)效率提升近 10 倍。該系統(tǒng)有效解決了疫情期多數(shù)工人無法返廠的難題，同時(shí)還減少了車間里疫情傳染的風(fēng)險(xiǎn)。
深度洞察
1、 數(shù)據(jù)能力是疫情防控的基礎(chǔ)
良好和豐富的數(shù)據(jù)是開展疫情防控應(yīng)用的基礎(chǔ)。本節(jié)從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)互通和數(shù)據(jù)開放三個(gè)方面，對(duì)本報(bào)告收集到的相關(guān)案例中體現(xiàn)出來的數(shù)據(jù)能力進(jìn)行分析。
1） 數(shù)據(jù)采集 ：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方式在大數(shù)據(jù)量面前暴露出了一些弊端。傳統(tǒng)衛(wèi)生數(shù)據(jù)的采集起點(diǎn)通常是基層的社區(qū)衛(wèi)生中心，通過社區(qū)人員手工填報(bào)，經(jīng)歷區(qū)衛(wèi)健委、市衛(wèi)健委，最終匯集至省衛(wèi)健委和國(guó)家衛(wèi)健委。這一方面增加了基層數(shù)據(jù)采集工作人員的負(fù)擔(dān)，降低了數(shù)據(jù)匯集的效率，另一方面難以在數(shù)據(jù)源頭快速核驗(yàn)數(shù)據(jù)的正確性，增加了后期數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的成本。
借助信息化，目前已有多地采用在線信息填報(bào)系統(tǒng)和智能外呼平臺(tái)代替手工填報(bào)，力求減少數(shù)據(jù)采集人力成本，縮短數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程。北京于 2 月 13 日上線的“京心相助”服務(wù)，居民可在支付寶上登記個(gè)人信息，在不更換社區(qū)的情況下，市民無需反復(fù)進(jìn)行個(gè)人信息申報(bào)，但需進(jìn)行每日健康打卡2。同時(shí)，百度、阿里、北京來也網(wǎng)絡(luò)等企業(yè)推出了針對(duì)疫情防控的智能外呼平臺(tái)，在自動(dòng)詢問居民包 括離返京情況、身體狀況等問題后，系統(tǒng)將根據(jù)關(guān)鍵詞自行歸納信息檔案，快速實(shí)現(xiàn)轄區(qū)內(nèi)居民疫情數(shù)據(jù)的采集。除此之外，企業(yè)和個(gè)人也采用爬蟲技術(shù)采集動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，以快速提供包括疫情數(shù)據(jù)可視化、疫情態(tài)勢(shì)分析、疫情推演等服務(wù)。數(shù)據(jù)采集技術(shù)的主要使用對(duì)象和優(yōu)劣下表所示。
采集技術(shù)對(duì)比
為保障數(shù)據(jù)采集的全面和準(zhǔn)確性，應(yīng)同步采用自動(dòng)化采集工具和數(shù)據(jù)質(zhì)量核驗(yàn)等手段，對(duì)于多源頭數(shù)據(jù)應(yīng)明確主要來源，從對(duì)應(yīng)系統(tǒng)或平臺(tái)中抓取，減少自報(bào)數(shù)據(jù)和重復(fù)采集。同時(shí)，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)各類疫情信息的快速實(shí)時(shí)采集。通過提供 ETL、 API、消息隊(duì)列、數(shù)據(jù)流等多種采集手段，提供移動(dòng)端報(bào)表采集功能，確保實(shí)時(shí)準(zhǔn)確獲取包括人口流動(dòng)信息、交通實(shí)時(shí)信息、重點(diǎn)防控人員定位信息、物流信息、網(wǎng)絡(luò)輿情信息等多類數(shù)據(jù)，滿足疫情特殊時(shí)期下的數(shù)據(jù)資源需求 。
2）數(shù)據(jù)開放：自新型冠狀病毒肺炎爆發(fā)以來，面對(duì)公眾對(duì)疫情數(shù)據(jù)的迫切需求，我國(guó)不少地方政府部門及時(shí)開放了疫情相關(guān)的數(shù)據(jù)。這不僅有利于消除公眾的恐慌情緒，提高自我防護(hù)意識(shí)，配合政府防控措施，提升政府公信力，也為社會(huì)市場(chǎng)和社會(huì)上的專業(yè)組織和個(gè)人的疫情數(shù)據(jù)分析提供源源不斷的“燃料”。
當(dāng)前，各省市開放多種疫情數(shù)據(jù)，全面覆蓋統(tǒng)計(jì)類疫情數(shù)據(jù)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)使用者提供了掌握疫情動(dòng)態(tài)和查詢?cè)\療信息的有效途徑。各省市的統(tǒng)計(jì)類疫情信息基本覆蓋日期、地段、時(shí)區(qū)、新增確診病例、累計(jì)報(bào)告確診病例、疑似病例、新增出院病例等數(shù)據(jù)項(xiàng)。同時(shí)，部分省市將統(tǒng)計(jì)類疫情信息分類，以方便用戶查找數(shù)據(jù)，如深圳市開放 9 個(gè)數(shù)據(jù)集，將疫情信息分為每日確診病例來源統(tǒng)計(jì)、每日確診病例統(tǒng)計(jì)、每日診療情況等。
目前，許多省市開放結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和元數(shù)據(jù)，提升疫情數(shù)據(jù)的可用性和易用性。例如，山東省建立了“山東省新型冠狀病毒感染確診病例信息”數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)定了各數(shù)據(jù)項(xiàng)的英文名稱、數(shù)據(jù)格式和中文描述；深圳市針對(duì)各數(shù)據(jù)集建立元數(shù)據(jù)，包括關(guān)鍵字、發(fā)布時(shí)間、更新日期、資源格式、數(shù)據(jù)提供方、數(shù)據(jù)維護(hù)方等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速檢索。
同時(shí)，各省市已經(jīng)基本做到每日上午前公布最新疫情，疫情的更新周期在 24h 以內(nèi)，并提供多種數(shù)據(jù)下載方式，確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性和可用性。各直轄市衛(wèi)健委均從2020 年 1 月 20 日或 1 月 21 日開始在官網(wǎng)上發(fā)布疫情數(shù)據(jù)，北京和天津每日的平均發(fā)布次數(shù)為 2 次，各地也根據(jù)疫情進(jìn)展調(diào)整發(fā)布的時(shí)間和次數(shù)。北京、上海等地提供 API接口調(diào)用和覆蓋 xls、 xml、 json、 csv 等主流格式的下載。
但是，各省市的確診病例數(shù)據(jù)以及地理空間數(shù)據(jù)開放不足，極大的限制了數(shù)據(jù)使用人員進(jìn)一步分析挖掘疫情數(shù)據(jù)。同時(shí)，目前部分政府發(fā)布的疫情數(shù)據(jù)以碎片化的方式散落在不同時(shí)間發(fā)布的、位于不同頁(yè)面上的、以不同名稱出現(xiàn)的公告里，增加了數(shù)據(jù)使用者提取和整理數(shù)據(jù)的困難。
醫(yī)療科研機(jī)構(gòu)及時(shí)發(fā)布新冠肺炎最新的研究成果。2 月28 日，鐘南山院士團(tuán)隊(duì)論文在國(guó)際頂級(jí)醫(yī)學(xué)期刊《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》在線發(fā)表，分析了患者各年齡段人群分布特征、感染者癥狀、接觸史、影像學(xué)表現(xiàn)、治療手段、臨床 轉(zhuǎn)歸（包括病死率）等，幫助公眾了解新冠肺炎診療動(dòng)態(tài)和疫情發(fā)展細(xì)節(jié)。科技企業(yè)由于掌握大量高精度用戶行為數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，持續(xù)發(fā)布復(fù)工復(fù)產(chǎn)相關(guān)分析報(bào)告。高德地圖于 2 月 24 日發(fā)布《駕車活力復(fù)工指數(shù)分析報(bào)告》，將實(shí)際導(dǎo)航的人數(shù)作為數(shù)據(jù)源，從駕車導(dǎo)航角度來反映 20 個(gè)主要城市復(fù)工熱度。百度發(fā)布的《新型冠狀病毒肺炎搜索大數(shù)據(jù)報(bào)告-復(fù)工篇》通過使用“百度”搜索的關(guān)鍵詞熱度，為公眾了解各行各業(yè)現(xiàn)狀、員工及企業(yè)的真實(shí)需求、行業(yè)發(fā)展機(jī)遇等方面，提供了可靠參考。
3）數(shù)據(jù)互通：數(shù)據(jù)互通將集合關(guān)鍵疫情信息，有效支撐政府疫情研判和復(fù)工復(fù)產(chǎn)。杭州在全國(guó)率先上線健康碼，用紅黃綠三色二維碼作為數(shù)字化健康證明，由市民或返工返崗人員自行在線申報(bào)，提交包括目前所在地、出行和接觸病患等信息，經(jīng)政府后臺(tái)系統(tǒng)審核后憑碼同行。健康碼實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)交叉可用，各地可根據(jù)健康碼動(dòng)態(tài)變化，科學(xué)評(píng)估復(fù)工復(fù)產(chǎn)比例，動(dòng)態(tài)調(diào)整復(fù)工復(fù)產(chǎn)策略。
在疫情防控工作中，部分政府與政府之間、政府各部門之間推進(jìn)數(shù)據(jù)互通，在很大程度上簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)采集流程，提高疫情防控效率。由中國(guó)電科與國(guó)務(wù)院辦公廳電子政務(wù)辦公室、國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)聯(lián)合研制的“密切接觸者測(cè)量?jī)x”于 2 月 8 日上線，獲得了國(guó)家衛(wèi)健委、交通運(yùn)輸部、國(guó)家鐵路集團(tuán)公司和民航局等多方面的數(shù)據(jù)資源支持，從根本上保證數(shù)據(jù)來源權(quán)威性，普通公眾通過輸入個(gè)人信息就可以查詢自己是否為新冠肺炎病人密切接觸者。工信部推進(jìn)三家基礎(chǔ)電信企業(yè)支撐疫情分析的大數(shù)據(jù)跨網(wǎng)統(tǒng)籌，搭建電信大數(shù)據(jù)平臺(tái)，打通電信企業(yè)信令數(shù)據(jù)，同時(shí)，實(shí)現(xiàn)電信大數(shù)據(jù)與衛(wèi)生疾控管理部門進(jìn)行數(shù)據(jù)共享聯(lián)動(dòng)，通過結(jié)合衛(wèi)生防疫等部門的數(shù)據(jù)，做進(jìn)一步研判。濟(jì)南市衛(wèi)健委開發(fā)了發(fā)熱就診人群分析系統(tǒng)，匯集了全市 86家主要醫(yī)院和 3000 多家基層衛(wèi)生機(jī)構(gòu)，并結(jié)合健康醫(yī)療數(shù)據(jù)和出行數(shù)據(jù)，對(duì)重點(diǎn)人員進(jìn)行全面跟蹤和持續(xù)分析。
服務(wù)型企業(yè)打通平臺(tái)內(nèi)企業(yè)和個(gè)人數(shù)據(jù)，企業(yè)之間逐步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通。航旅縱橫匯聚了各航空公司的航班數(shù)據(jù)，于 1 月 30 日上線了“新型冠狀病毒確診患者同航班自動(dòng)通知系統(tǒng)”，同步更新有確診患者的航班記錄， 第一時(shí)間主動(dòng)向該航班的所有旅客發(fā)送疫情通知。國(guó)鐵集團(tuán)運(yùn)營(yíng)12306 售票大數(shù)據(jù)資源，配合地方政府和衛(wèi)生健康部門協(xié)查確診病例乘坐火車上密切接觸者，安排錯(cuò)峰返程運(yùn)力。中國(guó)鐵塔股份有限公司聯(lián)合 360 公司推出的“中國(guó)鐵塔智慧疫情防控平臺(tái)”，結(jié)合人員火車航班數(shù)據(jù)、計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)，梳理出帶有時(shí)間戳的人員出行記錄和密切接觸者，替代了傳統(tǒng)流行病學(xué)的調(diào)查方式，如下圖 所示。
鐵塔智慧疫情防控平臺(tái)
但是，數(shù)據(jù)互通仍面臨諸多障礙，如尚未建立有效的數(shù)據(jù)互通機(jī)制，無法在較短的時(shí)間內(nèi)明確數(shù)據(jù)互通的需求和范圍，相關(guān)技術(shù)由于存在接口和規(guī)則壁壘，也難以支撐大數(shù)據(jù)量的快速聯(lián)通。
因此，各地政府在未來應(yīng)明確數(shù)據(jù)互通的需求，建立資源對(duì)接和調(diào)度機(jī)制，確定滿足需求應(yīng)配備的資源，集成已有 IT 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)能力，消除數(shù)據(jù)互通各環(huán)節(jié)的技術(shù)壁壘。以工信部為例，在第一時(shí)間成立了電信大數(shù)據(jù)支撐服務(wù)疫情防控領(lǐng)導(dǎo)小組，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)相關(guān)工作，并組織各省市通信管理局、中國(guó)信息通信研究院、基礎(chǔ)電信企業(yè)建立通信行業(yè)疫情防控聯(lián)動(dòng)工作機(jī)制，加強(qiáng)通信系統(tǒng)部省聯(lián)動(dòng)。同時(shí)，在國(guó)務(wù)院疫情聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制下，與衛(wèi)健委等部門建立疫情電信大數(shù)據(jù)共享聯(lián)合工作機(jī)制，定時(shí)或按需向相關(guān)部門共享信息，有效的推進(jìn)了部門間信息共享。
此外，加大政企間數(shù)據(jù)合作，使原本割裂分散在公共出行、社交媒體、電信服務(wù)等領(lǐng)域，與疫情防控相關(guān)的數(shù)據(jù)深度融合并有效使用，在復(fù)工復(fù)學(xué)后更加復(fù)雜的防控形勢(shì)下，應(yīng)用于減少二代感染者、阻斷三代感染者等方面。同時(shí)，充分利用社交媒體和民間組織所擁有的大量疫情相關(guān)數(shù)據(jù)，通過與其他哨點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)的公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)資源相結(jié)合，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)和 AI，深入挖掘并識(shí)別出誘因。
2、數(shù)據(jù)分析的深度逐漸遞進(jìn)加深
數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的深度一般會(huì)從其操作難度和產(chǎn)出價(jià)值等方面進(jìn)行評(píng)估，在業(yè)界通常被分為四種類型：
描述性分析（ Descriptive） ：這類分析僅描述發(fā)生了什么。一般會(huì)通過可視化的方式呈現(xiàn)所傳達(dá)的信息，比如大屏展示的疫情分布信息；
診斷性分析（ Diagnostic） ：這類分析會(huì)追溯事件發(fā)生的原因。一般會(huì)基于描述性的信息進(jìn)一步分析問題的本源，比如病毒傳染的溯源；
預(yù)測(cè)性分析（ Predictive） ：這類分析會(huì)預(yù)測(cè)可能發(fā)生的事件。需要對(duì)可變數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并通過預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)發(fā)生事件的可能性，比如對(duì)疫情發(fā)展態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè)；
決策性分析（ Prescriptive） ：這類分析能夠指導(dǎo)下一步的決策。其復(fù)雜性和價(jià)值都相對(duì)較高，通常依賴描述、診斷、預(yù)測(cè)等多種分析行為的組合來判斷最佳的方案，比如地方政府綜合地方實(shí)情和周邊疫情發(fā)展態(tài)勢(shì)等多項(xiàng)因素后進(jìn)行精準(zhǔn)施策。
此次抗疫期間，數(shù)據(jù)應(yīng)用主要呈現(xiàn)出以下特點(diǎn)：
疫情控制早期，是打好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的關(guān)鍵時(shí)期。此時(shí)涌現(xiàn)的大部分應(yīng)用多為信息收集和平臺(tái)建設(shè)類項(xiàng)目，如各類自填報(bào)系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)。由于時(shí)間和數(shù)據(jù)量等方面的限制， 2020 年 2 月前的數(shù)據(jù)應(yīng)用， 60%以上屬于初步的描述性應(yīng)用，如疫情分布地圖、人員流動(dòng)展現(xiàn)等。出現(xiàn)較少部分診斷類的應(yīng)用，多為病毒傳染溯源分析以及結(jié)合人員流動(dòng)的時(shí)空屬性進(jìn)行的高危人群判斷等。例如航空和鐵路部門在疫情初期發(fā)現(xiàn)確診患者后會(huì)通知同航班和同車次的旅客進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注和隔離。
隨著平臺(tái)的建設(shè)和數(shù)據(jù)的逐步積累，診斷類應(yīng)用愈發(fā)成 熟，預(yù)測(cè)類應(yīng)用逐步增加。至 2020 年 2 月初，描述類和診斷類應(yīng)用的占比達(dá)到了 75%，數(shù)據(jù)粒度和分析粒度都更加細(xì)致，區(qū)縣級(jí)甚至社區(qū)級(jí)的應(yīng)用開始出現(xiàn)。例如百分點(diǎn)信息科技的“一區(qū)一碼”系統(tǒng)，居民完成個(gè)人信息填報(bào)，進(jìn)出小區(qū)時(shí)由系統(tǒng)自動(dòng)分析輔助人工管理。預(yù)測(cè)類應(yīng)用如潛在傳染源和傳染路徑預(yù)測(cè)、傳染人數(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等開始出現(xiàn)，并逐步用于政府的決策參考。第四范式基于高維機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)建立市區(qū)縣級(jí)數(shù)字孿生系統(tǒng)，結(jié)合交通管制、復(fù)工時(shí)間、藥物投放等多方因素對(duì)疫情發(fā)展的影響，對(duì)關(guān)鍵決策的實(shí)施影響進(jìn)行仿真預(yù)判，為防控政策制定提供依據(jù)。
預(yù)測(cè)類和決策類應(yīng)用將在疫情控制方面起到重要作用。預(yù)測(cè)和決策類應(yīng)用復(fù)雜程度高，數(shù)量雖少，但具有更高的價(jià)值。此次疫情防控過程中，大數(shù)據(jù)和 AI 技術(shù)被用于病毒基因的檢測(cè)分析中，基于病毒基因的特征，預(yù)測(cè)病毒蛋白結(jié)構(gòu)輔助藥物篩選，大大提高了診斷和疫情研究的效率。百度研究院 此 次 向 各 大 科 研 機(jī) 構(gòu) 免 費(fèi) 開 放 了 線 性 時(shí) 間 算 法LinearFold，以及世界上現(xiàn)有最快的 RNA 結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)網(wǎng)站，能顯著提升新型冠狀病毒 RNA 空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)速度，以助力疫情防控。
前期各類描述、診斷、預(yù)測(cè)類應(yīng)用的成熟為政府后續(xù)的精準(zhǔn)施策打下基礎(chǔ)。交通部門提供的乘客公路、鐵路、航班出行分析與通信運(yùn)營(yíng)商提供的密切接觸者軌跡分析能 夠有效支撐政府下達(dá)針對(duì)性的防控措施；物資保障平臺(tái)、“健康碼”數(shù)據(jù)、企業(yè)用電量等分析應(yīng)用也從生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)支撐著政府對(duì)于保障復(fù)工復(fù)產(chǎn)開展專項(xiàng)的應(yīng)對(duì)措施。隨著各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的進(jìn)一步開放以及疫情經(jīng)驗(yàn)的不斷積累，更多的預(yù)測(cè)決策性分析會(huì)應(yīng)用會(huì)在疫情防控中發(fā)揮作用。
3、 科技企業(yè)展現(xiàn)技術(shù)“抗疫”硬實(shí)力
1）大數(shù)據(jù)價(jià)值盡顯：“人傳人”的疫情特征，將對(duì)于人類個(gè)體的監(jiān)測(cè)與管控推到了核心地位，如何獲取、描述和分析一個(gè)人的行為軌跡，及多人之間的位置重疊也就成為了最基礎(chǔ)和最重要的分析數(shù)據(jù)。因此，無論是手機(jī)信令數(shù)據(jù)還是互聯(lián)網(wǎng) APP所獲取的位置數(shù)據(jù)都成為了重要的數(shù)據(jù)資源，眾多電信企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也是基于此類數(shù)據(jù)開發(fā)了相應(yīng)的產(chǎn)品。其中，由于實(shí)名制手機(jī)的改革，電信大數(shù)據(jù)的全面性、真實(shí)性和實(shí)時(shí)性就充分體現(xiàn)了其數(shù)據(jù)價(jià)值。
電信大數(shù)據(jù)來自于電信運(yùn)營(yíng)過程中的通信基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，運(yùn)用電信大數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計(jì)人員流動(dòng)情況，對(duì)支撐服務(wù)疫情態(tài)勢(shì)研判、疫情防控部署以及對(duì)流動(dòng)人員的疫情監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)施策有重要意義。電信數(shù)據(jù)具有以下特點(diǎn)：一是全面性。我國(guó)擁有 16 億手機(jī)用戶，電信用戶規(guī)模大、覆蓋面廣、數(shù)據(jù)量大，如現(xiàn)有的公眾通信網(wǎng)每日產(chǎn)生的電信數(shù)據(jù)約數(shù)千億條，在春運(yùn)等節(jié)假日期間、人員流動(dòng)性高的情況下，數(shù)據(jù)量會(huì)更大。
二是真實(shí)性。電信大數(shù)據(jù)經(jīng)過多年的實(shí)名制認(rèn)證，已經(jīng)基本可以達(dá)到一個(gè)號(hào)碼對(duì)應(yīng)一個(gè)人，通過基站信令數(shù)據(jù)對(duì)于人員位置的確定及身份的確定可靠性和真實(shí)性程度大大增加，為各類疫情數(shù)據(jù)分析奠定了有力的真實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。三是實(shí)時(shí)性。可以實(shí)時(shí)采集、匯總和處理電信相關(guān)數(shù)據(jù)，及時(shí)提供各類數(shù)據(jù)分析結(jié)果，為疫情防控提供精細(xì)化數(shù)據(jù)支持。對(duì)于人員動(dòng)態(tài)流動(dòng)情況，分析預(yù)測(cè)確診、疑似患者及密切接觸人員等重點(diǎn)人群的動(dòng)態(tài)流動(dòng)情況，支撐疫情防控部署。
北京移動(dòng)作為北京地區(qū)最大的移動(dòng)通信用戶運(yùn)營(yíng)商，擁有大量真實(shí)的用戶數(shù)據(jù)，在遵照國(guó)家法律和行業(yè)規(guī)范的前提下，北京移動(dòng)大數(shù)據(jù)中心上線了疫情防控整體解決方案。其中，防疫平臺(tái)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)信令數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集和實(shí)時(shí)處理，通過本地用戶和外省地區(qū)間漫游數(shù)據(jù)的融合，更全面地了解全國(guó)涉疫人員流動(dòng)信息，實(shí)現(xiàn)全軌跡鏈的還原分析。借助電信數(shù)據(jù)實(shí)名制并與自然人強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征，大大提高了防疫數(shù)據(jù)時(shí)效性。通過不間斷手機(jī)數(shù)據(jù)的獲取，建立自然人與地理空間及行為特征的深度聯(lián)系，每日深入洞察重點(diǎn)區(qū)域人流情況，按日進(jìn)行數(shù)據(jù)精細(xì)對(duì)比分析。
2）響應(yīng)能力快速高效：新冠疫情如排山倒海般來勢(shì)洶洶，面對(duì)如此緊急的突發(fā)事件，科技企業(yè)的快速應(yīng)變能力成為了硬實(shí)力。從系統(tǒng)總線到面向服務(wù)思想，從模塊化、松耦合到中臺(tái)和微服務(wù)，技術(shù)的革新總是向著高效、敏捷的方向發(fā)展，這也正是解決快速應(yīng)變需求的最重要手段。
無論是百度地圖從 100 個(gè)城市到 300 個(gè)城市的遷徙大數(shù)據(jù)平臺(tái)幾乎無時(shí)延升級(jí)，還是阿里云宜搭平臺(tái)將后臺(tái)不可見的為微服務(wù)模塊變成了前臺(tái)的可拖拽操作，亦或是電信運(yùn)營(yíng)商依托長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)和服務(wù)積累迅速形成疫情大數(shù)據(jù)方案，這背后都是快速響應(yīng)能力的重要體現(xiàn)。
3） 智能化技術(shù)能力不斷提升 ：大數(shù)據(jù)同人工智能技術(shù)相輔相成，共同提升人類智能化技術(shù)水平，智能化的方法和設(shè)備不斷發(fā)展，輔助人類更多更好的完成任務(wù)已經(jīng)成為了今后發(fā)展的重要方向。疫情期間， AI 智能化測(cè)溫系設(shè)備、智能化機(jī)器人、智能無人車、智能化算法模型、智能化應(yīng)用和智能化展示等技術(shù)幫助我們完成了更多人類不可能自己完成的事情。
智能化需求不斷增加和智能化技術(shù)的不斷革新也催生了智能化經(jīng)濟(jì)發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)歷了 PC 的發(fā)明與普及、 PC 互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)這三個(gè)階段后，正在進(jìn)化到以人工智能為核心驅(qū)動(dòng)力的智能經(jīng)濟(jì)新階段。智能經(jīng)濟(jì)將給全球經(jīng)濟(jì)帶來新的活力，是拉動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)重新向上的核心引擎。
縱觀此次疫情到目前進(jìn)程，以百度為代表的中國(guó)科技公司通過充分激活 AI 技術(shù)潛力，在疫情分析與防范、醫(yī)療、復(fù)工復(fù)產(chǎn)等方面抗擊疫情。其中 AI 測(cè)溫系統(tǒng)、 百度地圖遷徙大數(shù)據(jù)平臺(tái)等應(yīng)用讓人印象深刻。相關(guān) AI 技術(shù)應(yīng)用或在疫情結(jié)束后尋找到合適的商業(yè)落地場(chǎng)景，體現(xiàn)了智能化對(duì)于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)作用。
4、“開源眾包”成為獨(dú)特風(fēng)景線
在新型冠狀病毒開始蔓延的初期，疫情相關(guān)的信息爆炸，發(fā)布渠道眾多。醫(yī)療物資短缺的信息尚未有效統(tǒng)計(jì)和發(fā)布，給物資調(diào)度和捐贈(zèng)帶來巨大困難。此時(shí)，一群志愿者自發(fā)形成了研發(fā)團(tuán)隊(duì)，利用各自的專業(yè)優(yōu)勢(shì)，采用眾包協(xié)作的方式構(gòu)建了一個(gè)個(gè)疫情防護(hù)有關(guān)的信息化開源項(xiàng)目，致力于搭建可靠、高效的信息化渠道，成為了疫情防控科技力量中一道亮麗的風(fēng)景線。
1）項(xiàng)目類型豐富 ：根據(jù)開源平臺(tái) OpenSourceWuhan 統(tǒng)計(jì)的 46 個(gè)開源項(xiàng)目來看，疫情信息類占到了 37%，新聞紀(jì)錄類達(dá)到了 30%，其次是求助信息類 9%。其中疫情信息中一半以上的項(xiàng)目都是展示肺炎疫情實(shí)時(shí)的省市地圖。新聞?dòng)涗涱惖?14 個(gè)項(xiàng)目中，有記錄各類媒體、非虛構(gòu)與個(gè)人敘述的項(xiàng)目< 2020 新冠肺炎記憶>，也有記錄個(gè)體生活的<2020nCov_ individual_archives>。
項(xiàng)目情況
2）運(yùn)行快速高效 ：重大公共衛(wèi)生事件在公共社會(huì)事件中屬于較復(fù)雜的類型，調(diào)用資源類型多、統(tǒng)籌安排難度大、配置實(shí)施周期長(zhǎng)。開源和眾包的模式，可以讓各供需方進(jìn)行分布式自助對(duì)接，大幅提升效率。大多數(shù)疫情防控開源項(xiàng)目普遍在 2到 3 天就能上線系統(tǒng)，項(xiàng)目參與的人數(shù)從幾個(gè)人到上千人不等。以 wuhan2020 項(xiàng)目為例，該項(xiàng)目在 1 月 25 日發(fā)起，在兩三天內(nèi)便征集到幾百人的參與， 28 日上線系統(tǒng)，隨后不斷迭代系統(tǒng)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前總參加的志愿者超過了 1000人，項(xiàng)目在 Github 的貢獻(xiàn)者達(dá)到了 39 人。而另外一個(gè)明星項(xiàng)目“2020 新冠肺炎記憶：各類報(bào)道、非虛構(gòu)與個(gè)人敘述”利用 Github 來存儲(chǔ)各類報(bào)道，已經(jīng)收錄了 70 多家媒體的報(bào)道，參與者超過了上百人。2020 Wuhan IndividualStories 在短時(shí)間內(nèi)收錄了 300 多篇日志。相比而言，正常的委托類信息化項(xiàng)目通常的上線周期都在一周左右。
3） 數(shù)據(jù)獲取分為兩個(gè)渠道 ：開源疫情防控項(xiàng)目的數(shù)據(jù)一般來源于兩個(gè)渠道，一是公開數(shù)據(jù)，通過人工或者機(jī)器爬取，然后再整理同步。例如 wuhan2020 項(xiàng)目利用大量志愿者在網(wǎng)上人工爬取各種數(shù)據(jù)，經(jīng)過審核人員審核后錄入到 Github 中；而項(xiàng)目 DXYCOVID-19-Crawler 是一個(gè)爬取數(shù)據(jù)的工具，實(shí)時(shí)爬取網(wǎng)上的數(shù)據(jù)，也為其他項(xiàng)目調(diào)用提供了 API 接口；其他疫情地圖的項(xiàng)目大多數(shù)都是通過爬蟲來爬取各省市公布的疫情數(shù)據(jù)。二是來自于用戶自己生成的信息和數(shù)據(jù)，直接匯總，例如 2020 Wuhan Individual Stories，號(hào)召武漢疫情中的
普通人貢獻(xiàn)自己的日記作為數(shù)據(jù)來源。
4） 運(yùn)行方式多樣 ：涉及多人協(xié)作的項(xiàng)目需要制定一套分工協(xié)作的流程，包括協(xié)作規(guī)范、人員分工和溝通協(xié)作的工具。主要包括代碼托管與協(xié)同，開發(fā)者之間的交流，數(shù)據(jù)和信息的收集、同步、審核，還有志愿者之間日常的溝通和正式的會(huì)議等。絕大部分的疫情防護(hù)開源項(xiàng)目都用到了 Github、 Gitee等代碼托管平臺(tái)來進(jìn)行開發(fā)協(xié)作，其中 Github 使用頻率較高。
Slack、微信、釘釘?shù)裙ぞ咦鳛橹驹刚呷粘贤ǖ墓ぞ?，而很多開源項(xiàng)目都利用石墨文檔等協(xié)作工具來搜集數(shù)據(jù)和文字，此外還有一些用于設(shè)計(jì)的圖片處理工具等。同時(shí)，技術(shù)企業(yè)開源也成為重要的運(yùn)行方式，百度飛槳免費(fèi)開源業(yè)內(nèi)首個(gè)口罩人臉檢測(cè)及分類模型，該模型可以有效檢測(cè)在密集人流區(qū)域中攜帶和未攜戴口罩的所有人臉，同時(shí)判斷該者是否佩戴口罩。百度借助國(guó)內(nèi)最大的 AI 開放生態(tài)優(yōu)勢(shì)，推出“AI 開發(fā)者‘戰(zhàn)疫’ 守護(hù)計(jì)劃”，積極調(diào)動(dòng)開發(fā)者、合作伙伴的力量，開發(fā)各類防疫控疫的產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)智能化能力全面輸出。
5） 影響力不斷提升 ：開源項(xiàng)目在本次疫情防護(hù)過程中取得了巨大的社會(huì)效應(yīng)，本報(bào)告統(tǒng)計(jì)了 Github 和 Gitee 上 Star 數(shù)前 7 款疫情防護(hù)開源項(xiàng)目。如表 2 所示，項(xiàng)目基本包含綜合的信息展示、新聞?dòng)涗?、信息?dǎo)航、疫情地圖、信息爬蟲等方面。截至 2 月 21 日，有兩款項(xiàng)目在 Github 上 Star 數(shù)超過了6000 個(gè)， Fork 數(shù)均超過了 800 次，均登頂 Github Trending。
項(xiàng)目功能及影響力
綜上所述，開源項(xiàng)目在這次疫情防護(hù)中表現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)。開源項(xiàng)目的運(yùn)行管理使得大規(guī)模的社會(huì)化協(xié)作成為了可能，讓普通民眾和有專業(yè)技能的人員參與到疫情防護(hù)的工作中。開源項(xiàng)目可以在短時(shí)間內(nèi)迅速的組織有效力量，快速搭建各類信息平臺(tái)，其響應(yīng)速度和迭代效率均高于常規(guī)的委托式的項(xiàng)目開發(fā)。開源項(xiàng)目的順暢運(yùn)行需要有一套協(xié)作流程和激勵(lì)機(jī)制，通常涉及分工、協(xié)作規(guī)范和工具使用，其民主化的協(xié)調(diào)方式和決策機(jī)制調(diào)動(dòng)了參與者的參與積極性。從協(xié)作的工具來看，主要分為代碼托管、數(shù)據(jù)和信息采集匯聚、日常溝通等工具，這些分工協(xié)作的工具有效提升了分布式工作的效率，為遠(yuǎn)程在線合作提供了有力的保障。
從數(shù)據(jù)和信息來源來看，開源項(xiàng)目主要源依賴于網(wǎng)上的公開信息和志愿者的自發(fā)貢獻(xiàn)，一般通過人工或機(jī)器來收集數(shù)據(jù)，面對(duì)人工收集和貢獻(xiàn)的信息，還需要引入審核的機(jī)制來核驗(yàn)信息的有效性和真實(shí)性。通過實(shí)際項(xiàng)目的運(yùn)行觀察，這次開源項(xiàng)目發(fā)揮的作用和影響力都是巨大的，在疫情信息的展現(xiàn)和可視化、醫(yī)院對(duì)物資的需求發(fā)布、記錄媒體報(bào)道和個(gè)人生活等方面涌現(xiàn)出大量的應(yīng)用，開源項(xiàng)目的信息和代碼都遵循一定的開源協(xié)議開放給社會(huì)，大大提升利用率。
