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06-17
新型冠状病毒成为年度关键词，每个人都受到影响。
但与2009年非典相比，中国建立了更加完善的疫情防控制度体系、保障策略和应对措施，信息披露也更加及时和透明。
再加上大数据、人工智能、云计算等创新技术，疫情的快速发展为疫情防控发挥了重要作用。
据雷锋网报道，近日，中国信息通信研究院联合多家单位联合发布《疫情防控中的数据与智能应用研究报告（ 1.0 版）》。
（以下简称《报告》）整理了多个案例，系统分析了企业在疫情防控期间以大数据和数据驱动的智能应用为核心的优秀实践经验。
《报告》从疫情分析展示、疫情防控、医疗效率提升、生活便利措施、复工复产管理五个应用维度对实际应用案例进行分类描述，并对实际应用案例进行了分析：从数据能力、应用类型、企业角度从能力、开源众包等角度进行了深入分析，同时也提出了数据来源、数据质量、隐私保护、数据流通等方面的问题和挑战。
疫情防控面临的其他方面。
如需获取本报告全文pdf，请在雷锋网微信（leiphone-sz）回复关键词“报告”即可提取。
文档来源：中国信息通信研究院 疫情推动大数据快速发展。
大数据的兴起并不是什么新鲜事。
如果说在疫情之前你还不知道大数据能做什么，我想在这次疫情期间，大数据数据的作用也将是不言而喻的。
《报告》指出，通过梳理应用场景，他们发现大数据在助力疫情中发挥了重要作用，主要表现在以下五个方面： 有力支撑疫情防控知识传播：借助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、科学防疫知识等数据。
各地政府定期通过电子政务平台、微博、公众号等发布最新疫情动态，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发布传播——相关信息。
此外，不少“互联网+医疗”平台推出在线问诊服务，方便网友向医生咨询COVID-19防治知识，有效缓解疫情期间因医疗资源短缺而导致的就医难等问题。
避免患有常见疾病的人涌入。
医院，形成聚集性交叉感染。
快速识别疫情人员的移动轨迹：通过整合电信运营商、互联网公司、交通部门等单位的信息，大数据可以分析人员的移动轨迹。
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、时间戳信息的数据绘制出患者的运动轨迹；另一方面，根据患者确诊日期之前的时间段、长期出行轨迹和陪同人员，通过大数据分析可以推断出患者的密切接触者。
综合分析确诊患者、疑似患者及相关接触者的移动轨迹，可以准确描绘跨地区不同类别的人员流动。
这不仅为精准救治提供了有力指导，也为预测高危区域和潜在高危区域提供了准确依据。
开展疫情发展态势预测和溯源：根据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，借助大数据分析模型，传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等实用技术，不仅可以分析展示发病热度分布、密切接触者风险热度分布，还可以对峰值等主要趋势进行研判疫情拐点。
利用深度学习等新兴人工智能技术，结合出行轨迹信息、社交信息、消费数据、接触历史等大量数据进行科学建模，根据先后顺序等信息定位时空碰撞点患者诊断和密切接触者的信息，进而推导疾病传播路径，为传染病溯源分析提供理论依据。
帮助地方政府科学精准施策：利用大数据分析和算法模型预测疫情传播速度和趋势，可为各地提供动态监测管理，协调医疗物资储备，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，根据春运期间疫情高发地区人员交通出行数据进行疫情分析预警，通过追踪确诊患者、疑似患者、密切接触者的位置，实现精准防控。
同时，大数据分析还可以评估和预测疫情对短期和长期社会经济运行的影响，建立快速高效的经济应急响应机制，帮助政府及时出台疫情防控等各项措施。
比如减税、降费、特殊补贴等。
，缓解中小企业受疫情影响资金链断裂和可能持续经营困难的风险，努力保持生产生活稳定有序。
推动病例诊断和疫情研究：利用大数据、人工智能等相关技术，可以有效加速新冠病毒宿主预测、药物筛选等数据分析计算工作，大幅提高病毒研究和攻克效率。
在抗击疫情的过程中，在各种突发事件的推动下，不仅各方对数据价值的认知大大提高，而且跨领域的数据共享与协作、个人数据服务、大数据实时、等，大数据产业在多个领域实现质的突破。
那么，问题是，疫情结束后，大数据目前良好的发展势头还会持续吗？人工智能广泛应用于疫情防控各场景《报告》表明大数据和人工智能技术发挥了五大作用，支撑政府疫情防控、高危人群监测管控、算法算力助力疾病研究、电商平台、地图应用和在线医疗保障人民健康生活，通信大数据行程卡助力社会复工复产。
疫情防控应用可以履行识别高危人群、开展区域检测、开展市场监管等功能，占相关案例的46.7%。
从科研角度来看，大数据和智能技术已充分应用于疾病诊断、医学研究、医疗救助等与医疗直接相关的场景。
医疗救治病例占17%。
其中，科技企业的技术能力是防疫工作取得突破的核心动力。
人工智能图像识别、智能外呼、知识图谱、安全多方计算、微服务等技术的广泛应用，有效推动了疫情防控工作。
高效、安全地进行。
1、支持政府疫情防控 1）政府支持：从政府支持的角度来看，疫情数据分析与展示的应用主要包括政府管控范围内疫情相关信息的展示、显示人员流向、车辆流向。
显示、疫情相关资源情况显示、物流信息显示等核心功能。
通过全方位、多角度实时展示这一重要信息，支撑政府对疫情的预防、管控。
自1月26日上线以来，北京移动“疫情防控人口大数据平台”已向北京市委市政府、13个区县及相关委局提供了来自疫区的用户入境信息、返回疫区的用户、外省入境的用户。
、外省返乡用户、未返回疫区用户、非居民用户的规模监测和分布，以及各类人群画像、分布热力图等专项疫情分析服务，精准防疫分为高危人群、潜在高危人群、潜在高危人群。
，为调查、监测、公示全过程提供数据支撑。
杭州数梦工厂科技有限公司在浙江省衢州市启动“城市大脑”项目。
通过驾驶舱大数据分析，可全面展示当地人员网格分布，对市内外重点车辆进行监控、排查、监控。
，实现低于 1% 的假阴性率。
此外，东软、四方伟业、象数科技、禾智信、朗信科技、美数信息等企业的疫情分析展示平台也为当地政府疫情防控工作提供了有力支持。
2）公共服务：从公共服务的角度来看，疫情数据分析展示的应用主要包括疫情信息展示、人员流动展示、疫情专项服务、舆情检测评估、公共信息报送展示等核心功能，等，并及时向社会公布。
及时更新疫情信息，提供有效的疫情防控方法。
百度地图迁移大数据平台开放查询城市已从一个城市扩展到多个城市。
数据指标丰富，包括始发地、目的地、迁徙规模指数、迁徙规模趋势图等，甚至支持查询某个城市的迁徙目的地或春运以来的迁徙情况。
始发地排名及占比，提供全方位、立体化的迁移大数据服务支撑。
同时，京东云的“公民疫情危害报告系统”允许公民通过拍照报告伤亡情况。
发布的位置可以自动进行地理定位。
生成的数据安全且可以隔离。
还具有专属的数据后台管理功能，可以及时高效地支持公众。
疫情报告。
此外，微信、支付宝的抗疫信息专题、百度的“社区防疫电子通行证”、太极集团的“全国综合平台疫情防控专项服务”、中国移动雄安信息通信技术有限公司的“新冠疫情动态显示系统”、北京百分号、智慧星光、云集花海信息等相关疫情分析展示系统也已上线，为公众防疫工作提供有力支撑。
3）企业服务：从企业服务角度来看，大多数企业通过自建或采购疫情分析和展示产品，实现内部疫情的有效防控和管理。
航天科工自主建设企业疫情管控平台，重点关注肺炎疫情信息实时展示、高危人群排查、疾病辅助诊断、慈善捐赠追踪等。
2、高危人群监测管控。
此外，《报告》还显示，能够有效支撑疫情控制的技术方案和场景应用案例占比达到46.7%。
可见，通过各种技术手段提高疫情控制的手段和效率，已经成为本次疫情期间占比最高的应用场景。
总体而言，疫情控制的各类应用场景中，最重要的是高危人群的监测与控制，具备此类功能的案例比例达到60.7%；其他控制手段，如区域监控（14.3%）、市场监管（3.1%）也得到一定程度的运用。
另一个重要结果显示，通过技术研发和应用适配，形成有效技术手段和技术方案，提高疫情防控保障能力的案例比例达到32.1%。
智能外呼、图像识别、微服务快速集成、高维机器学习、知识图谱、时空数据分析、可视化呈现等技术都成为有力手段。
1）控制高危人群是重中之重：通过位置数据和各种行为数据有效识别高危人群的移动轨迹和接触人群，可以从根本上减少疫情的传播。
这也是各级政府部门的一项非常重要的任务。
。
中国联通大数据公司开发了传输风险分析、时空关联分析等一系列数据模型。
通过多维度数据融合分析，可以定位分析特定区域人员传播轨迹以及确诊人员接触范围，有效支撑政府部门区域疫情防控工作。
中国电信云计算公司开发的“疫情出行”，可以通过电信GIS系统的数据分析，提供高危人员近14天内的行程，并进行密切接触风险判定，有效支撑了疫情防控工作。
政府部门。
此外，中航信的“同航班新型冠状病毒确诊患者自动通报系统”、美亚笔克的“新型冠状病毒传播监测系统”、中科曙光云计算集团股份有限公司的“疫情调查管理及报告系统”等识别高风险群体的能力。
和监测职能体系，为各级政府做好高危人群防控工作提供了有力支撑。
2）各种管控场景的应用：除了高危人群的监测管控之外，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“网上交易监管”系统基于网上交易信息的智能采集和分析，帮助云南省市场监管局有效控制疫情期间网上交易的价格波动，精准开展市场特别是为抗疫产品。
监督保障民生安全工作。
中国联通大数据公司的“监控人员防疫合规监测系统”可以对口罩佩戴情况、人群聚集、体温异常等情况进行实时提醒，帮助政府实时了解疫情情况。
京东云“疫情沟通”产品为社会管理机构提供“多维度”、“可视化”、“五位一体”（人、地、事、事、组织）信息发布和疫情防控服务，基层组织开展疫区返岗人员网格化动态健康评估，实现区域化精准防疫管理。
基于AI图像识别技术和红外热成像技术，百度形成了AI测温系统，可以同时快速筛查并预警人群中多人的额头温度，便于快速筛查人群聚集场所，有效减少公共场所人群聚集。
同时，百度紧急推出“疫情防控免费智能外呼平台”，可提供流动人员排查、本地居民排查/回访、特定人群通知三种场景的外呼服务，能够有效支持各级政府13面向社区情况调查、回访通报等应用场景；阿里云“疫情信息采集系统”依托阿里云易贷平台的优势，通过可视化拖拽操作，有效发挥后端微服务模块的作用，快速支持浙江省11个地市卫健委工作；北京滴滴出行有限公司利用滴滴橙视频（车载视频设备）采集的图像，通过人工智能识别算法识别驾驶员是否佩戴口罩；厦门远庭科技公司开发了基于知识图谱的“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”、四方伟业开发的“疾控智能分析平台”。
洞察智能科技有限公司基于时空大数据和多方安全计算技术，有效支撑了各级政府部门和企业。
公共机构疫情防控工作。
3、算法算力助力疾病研究。
在抗击疫情过程中，大数据和智能技术已充分应用于疾病诊断、医学科研、医疗救助等与医疗直接相关的场景。
这是对大数据技术的有力支撑。
最严峻的考验。
《报告》显示，近17%的应用是在医疗效率提升方面。
治疗强化应用类型包括资源对接、辅助诊断、在线问诊、科研支持等（包括基于图像分析的非接触式体温监测应用以及及时识别高危人群等应用）。
其中，辅助诊断是指通过AI技术辅助或加速对确诊病例的判断；在线问诊是指通过智能问诊服务减轻医疗机构的诊疗压力；科研支持是指通过开放算法、模型或提供计算存储资源来提高科学研究水平。
效率，协助基因检测、疫苗研发等工作。
百度研究院已将线性时间算法LinearFold免费开放给全球各基因检测机构、防疫中心、科研中心，以及全球最快的RNA结构15预测网站，大大提高了科研工作的效率和协助疫情防控；融智联为中国疾病预防控制中心提供急需的大数据计算和存储资源，保障大规模并行样本分析、数据保存和管理，全面协助病毒测序工作；并为中国科学院微生物研究所提供技术支持。
构建病毒基因组进化关系分析流程，提供进化树可视化展示功能，实时监测病毒变异情况，溯源病毒宿主来源。
浙江省疾病预防控制中心推出自动化全基因组检测分析平台。
平台采用阿里巴巴达摩院研发的AI算法，有效缩短疑似病例基因分析时间，精准检测病毒变异；科大讯飞智慧医疗助手提供覆盖省份基层门诊病历在线分析能力。
它对发热、咳嗽、呼吸困难、流行病学史、影像学、血常规六个维度的病历内容进行挖掘和分析，筛选出潜在患者，为安徽省提供服务。
国家卫健委提供决策参考；推论科技针对COVID-19推出的AI系统可以帮助影像医生更高效地筛查疑似患者，降低患者在医院候诊时交叉感染的风险，并且可以在病毒检测试剂盒短缺时提供帮助。
筛查早期患者。
阿里巴巴和京东均推出疫情服务机器人，可以为用户提供急需的在线问诊、疫情知识普及等服务，减轻医护人员工作量，减轻医院门诊压力；百度灵医智慧推出“智能问诊助手”，提供标准化预问诊路径，提高医生诊疗效率，并免费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API接口，全面支持医疗领域的智能化应用。
软通动力推出的“新冠疫情防控指挥平台”，通过整合医疗救援资源、优化防控物资保障，帮助城市提升基层防控能力。
4、电商平台、地图应用、在线医疗保障人们健康生活 1）电商平台保障饮食便捷安全：《报告》指出，由于新冠疫情影响，网上买菜可以减少跨境购物与线下杂货购物的比较。
因此，优先考虑传染的风险。
生鲜电商与各方合作，打通农产品上升通道，增加商品供给，让居民“菜篮子”更加稳定。
电商平台包括盒马生鲜、叮咚买菜、天天优鲜、美团买菜、天猫超市、永辉买菜、京东到家等，大部分平台根据距离区域的远近来选择超市门店，并提供全天送货服务。
据统计，在产品丰富度方面，超过一半的平台不同门店的产品丰富度存在波动；配送时效方面，80%以上平台可在2小时内完成配送；无接触配送方面，各平台均提供无接触配送服务，降低面对面接触带来的交叉感染风险；定时配送方面，由于物资短缺、运力有限，疫情初期各平台均提供定时配送服务，但随着物资和运力日益紧张，为缓解这一问题，约30%的平台已逐步推行“买赠送”服务。
同时，为保证配送物品安全，不少平台将“无接触配送”升级为“无接触安全配送”。
与“无接触安全配送”相比，“无人车配送”在此基础上减少了骑手带来的潜在接触风险。
百度在百度Apollo平台上向自动驾驶工作车辆抗疫场景的企业免费提供自动驾驶云服务矩阵支持，帮助企业更好地开展疫情期间工作车辆的研发。
2）地图应用平台保障出行安全：百度地图推出“疫情社区”专题地图。
在“疫情社区”部分，输入您所在社区的名称，提供周边疫情提示，包括本市公布的疫情爆发地和最近的疫情发生地，以及周边聚集地。
借助百度地图的“热力图层”，还可以查看实时人流密度，帮助居民决定出行路线，避开商圈、交通枢纽等人员密集场所。
同时，“小都非接触式电梯”“服务”采用语音识别算法和自动控制技术，实现语音呼叫通用按钮，大大降低了电梯接触式病毒传播的风险，增强了人们出行的便利性。
高德地图在部分城市地图上推出客流查询功能，有效区分拥堵程度，方便居民了解地铁车站和线路的实时客流状况，选择合适的出行方式。
3）互联网医疗让居民就医更方便：百度地图推出“发热门诊地图”，可查看附近设有发热门诊的医疗机构名单及营业时间。
目前已覆盖多个城市；高德地图已在全国100多个城市推出送药服务。
计划联合蜂鸟跑儿、叮当快药、UU跑儿等合作伙伴，为用户提供足不出户快速、安全的上门送药服务；京东数科推出疫情咨询机器人。
借助人工智能，机器人可以通过学习与疫情相关的专业知识，为用户的疑问提供基础分析和判断，同时提供防疫知识普及等服务；阿里巴巴旗下阿里健康在淘宝App推出“足不出户买药”服务，通过在线问诊、互联网医疗方式提供处方、送药上门等方式，满足慢性病患者的需求；软通动力推出的“新冠疫情防控指挥平台”，通过整合医疗救援资源、优化防控物资供应，帮助各城市提升基层防控能力。
五、复工复产管理 受突如其来的疫情影响，餐饮、住宿、文化娱乐、交通运输等行业运营放缓甚至停止。
员工等待时间延长，相关上下游产业也受到影响。
随着疫情防控取得积极进展，各地和企业正逐步聚焦复工复产，尽快实现经济社会正常运行。
从本报告调查结果看，企业案例主要集中在政府、企业、学校复工复学，以及复工后协助政府开展城市疫情防控工作等方面。
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3家基础电信公司利用电信大数据推出“通信大数据行程卡”服务，提供免费接入14天内全国16亿手机用户。
现场服务。
通讯大数据行程卡于2月29日下午上线，截至3月1日晚，共提供7条查询。
2）健康码助力城市有序复工复产：腾讯联合支付宝推出全国疫情防控综合政务服务平台健康信息码。
疫情期间，三大运营商均推出了个人行程查询应用。
例如，中国联通大数据公司推出的“健康U码”可以方便用户查询自己14天的行程，报告自己的健康状况，并生成不同级别的信息。
健康码。
3）远程办公完成异地政府、企业、学校的协同运作：百度“百度Hi企业智能远程办公平台”为湖北等疫区企业提供高清音视频会议、企业云盘、企业免费的即时通讯和应用中心平台。
满足疫情期间日益增长的远程办公需求的服务，支持企业快速恢复产能，减少疫情对企业和社会经济的影响；阿里巴巴“钉钉”根据各类企业运营真实场景，定制每日健康打卡、数百人高清视频，并提供会议、紧急通知发布等功能，还为远程提供集体直播等定制服务。
学校复课；华宇软件面向法院、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。
整体解决方案。
4）大数据精准保障企业增产扩能：国家电网还利用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，根据公司用电信息采集系统中的历史用电量、当前用电量等数据，对各地区、各行业的复工复产情况进行动态监测和精准分析。
。
电力大数据有助于增产扩能、快速确定供电计划，为政府部门指导疫情防控和复工复产提供宝贵的数据支撑和决策参考。
百度智能质检系统助力常州某工厂安全复工。
采用无人值守的智能巡检设备，24小时不间断工作，比人工巡检效率提高近10倍。
该系统有效解决了疫情期间大部分工人无法返厂的问题，也降低了车间疫情感染的风险。
除了企事业单位的高效行动外，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与防疫相关的开源信息项目，可以在短时间内快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的社会协作。
当病毒开始传播时，初始阶段为数据收集和整体资源配置提供了强有力的保障。
从数据和信息来源来看，开源项目主要依靠互联网上的公开信息和志愿者的自发贡献。
数据通常由人工或机器收集。
对于手动收集和贡献的信息，需要引入审核机制。
验证信息的有效性和真实性。
通过实际项目的运行情况观察，这个开源项目的作用和影响力是巨大的。
在疫情信息的展示和可视化、医院物资需求的发布、记录媒体报道和个人生活等方面涌现了大量的应用，开源项目的信息和代码按照一定的开放性向社会开放。
源码协议，大大提高利用率。
最后，正如《报告》所说，疫情既是挑战，也是机遇。
此次疫情期间，无论是各生鲜外卖、电商、在线娱乐教育平台流量激增带动的“宅经济”，还是企业逐步复工复产、互联网和信息化带动的“宅经济”科技企业、工业互联网平台开始“大显身手”，帮助企业尽快重拾“马力”，无不凸显数字经济的重要性。
科技企业也依托自身在大数据、人工智能方面的优势，在疫情防控期间持续进行技术创新，充分探索人工智能落地场景。
不难预测，疫情结束后，相关的AI技术应用也将找到合适的应用。
商业落地场景推动中国产业智能化进程。
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