追踪和预测新冠病毒传播点，技术做了什么？

过去几天里，新型冠状病毒肺炎的新增确诊和疑似病例数据出现了连续回落。但疫情防控的紧张神经仍然一刻都不能松懈。随着法定节假日的结束，返程高峰也越来越近，复工带来的大规模人口回流将成为一二线城市在疫情之下的又一大考验。

对此，在北京的机场、车站、地铁等人流密集场所，各种测温和人脸识别系统早已严阵以待。

视频中是旷视科技在海淀区政务服务大厅和牡丹园地铁站实地运行的“旷视-明骥”疑似发热人员智能筛查比对系统，通过光学测温技术与人工智能技术的集合，能够实现精准测温、 人温绑定、自动预警、全域掌握。

据旷视科技向至顶网记者透露，这个系统由CEO印奇亲自挂帅，在春节期间调集了内部百余人团队，经过十天连夜奋战进行了紧急开发，就是希望能够为每一位返程复工的人员保驾护航。而接下来，旷视还将在口罩遮挡测温基础上对体温检测设备进行优化升级，以确保在地铁 站人流密集、环境复杂的情境下不漏判、不错判，让客流高峰期旅客快速完成体温检测、快速出站，助力遏制疫情在公共场所的的传播。同时，旷视也正积极研发具备体温检测功能的自主签到系统和人脸门禁系统，实现在特定区域的主动精准防护，比如可以在现有摄像硬件基础上，添加红外传感设备和 AI组建，快速部署交付。

除了旷视之外，贡献类似技术方案的还有不少科技公司，譬如北京清河火车站也已经落地应用了百度的AI多人体温快速检测解决方案，通过非接触、可靠、高效且无感知的方式，遏制病毒在公众场所的传播；此外，商汤科技推出的“AI智慧防疫解决方案”，也是利用人脸识别算法和热成像智能测温技术，实现对人员体温、口罩佩戴以及人员身份等多个方面的识别和管理。

新冠病毒最危险的特征在于它人传人的能力。但我们正在利用科技的力量追踪和预测它的传播点，为打赢这场战“疫”全力以赴。

放慢人流速度，加快人群追踪

回顾这次疫情的蔓延，我们都清楚遏制新冠病毒扩散的最有效方式就是阻断传播路径、控制人口流动。但一年一度的春运“大迁徙”，让本就猖狂的病毒传播变得更不可控，人流像是冲垮堤坝、倾泻而出的洪水，给疫情防控的难度提升了n倍。

武汉，是这次疫情的源头，但在源头被阻隔之前，已经有500多万人离开了这座城市，回乡、旅游、出差——去往全国各地甚至全球各地。除了人口流动，漫长的潜伏期带来的不确定性和未知性也让这次疫情的防控难上加难。

所以，疫情的防控一方面要放慢人口流动速度，另一方面还要加速追踪潜在感染人群，以便及时采取隔离防护措施。

有武汉（或湖北）接触史的人群及其亲密接触者是最容易被找出来的，但目前最大的隐患在于，那些在商场、餐馆、飞机、火车等各种各样的公共场所与潜伏期感染者接触过的人，还很难被有效追踪和排查。

现在，我们给生活按下慢放键，推迟开工时间、开学时间，每个人进行自我隔离，目的就是筛选出这部分人群，降低感染风险。但全线的交通阻断不仅耗时难熬，还会带来巨额的社会成本，对经济的影响也不可估量。因此，当务之急还要寻找到风险和安全之间的平衡点。

好消息是，如今的我们掌握了更先进的科技手段，这些科技手段能够协助我们更好地应对这场疫情。比如，通过物联网、数据分析工具、AI工具，我们就可以更快地锁定病毒感染者及其传播链，追踪流向各地的已感人群和易感人群，可以根据接触史更好地跟踪病毒的传播轨迹、传播方式并对病毒的下一步扩散做出预测。

在1月28日央视《新闻1+1》栏目中，国家卫健委高级别专家组成员李兰娟院士连线白岩松时就表示，专家已经正在利用大数据技术梳理感染者的生活轨迹，追踪人群接触史，锁定感染源及密切接触人群，为疫情防控提供宝贵信息。

大数据面前，技术手段势在必行

随着疫情的蔓延，大数据发挥的作用也越来越大——帮助分析疫情蔓延高峰期、控制人口流向等等。数据分析和信息追踪的前提是数据的录入，但在疫情爆发初期，相关数据的收集仍然依靠人工手动个操作，在医院病房、挨家挨户，用纸和笔手工记录，计算机只是辅助。随着数据量的扩大，这种低效的录入方式显然已经跟不上疫情的蔓延速度，也不利于数据分析，因此，技术手段的引入势在必行。

数据源方面，首先考虑的是基站数据、支付数据、交通数据、社交数据、行政数据等，如果能够将这些不同维度的数据结合起来，分析结果就会更加精准可靠。但这在实际操作过程中还存在着诸多阻碍，比如数据共享问题、数据隐私问题等等。

最初，大家把希望寄托于三大运营商。一方面是因为手机的普及度高，几乎人手一部；另一方面，运营商也有能力获取手机用户在每个城市的停留时间、轨迹和相关数据信息。比如，通过基站获取的呼叫详细记录（Call Detail Record，CDR），就可以还原确诊患者的行动轨迹。这种方式在2010年1月海地地震以及2010年10月霍乱爆发之后发挥了重要作用，瑞典卡罗林斯卡研究所通过分析两百万部手机的每日运动数据，确定了霍乱暴发的关键区域，对受灾难影响的人口及其在接下来一段时期内的流动进行了量化，为政府决策提供了巨大价值。

此前，网上流传过一张照片，某省份运营商尝试利用大数据画像来帮助卫生部门进行潜在疫情风险定位，其中从武汉漫游到某省、某省漫游到武汉的用户数一目了然。然而，运营商在第一时间就对此做了“辟谣”，表示“追踪武汉人”这种数据只能是一个参考，实际指导意义不大。不只是运营商，对于网络上传出可以根据移动支付追踪人员去向的消息，支付宝也很快在通过微博做了“官宣”，表示并没有提供过相关数据。

这是不是意味着通过个人数据追踪相关人群的思路被“毙”了呢？并非如此。1月底，各地纷纷在网络和社交平台陆续发布“紧急寻人”消息，寻找与确诊患者同一车次和航班的乘客，借此，交通数据的收集和披露逐步展开。很快，这种寻人方式从被动转变为主动——一款名为“新型冠状病毒肺炎确诊患者同行程查询工具”（ https://h5.peopleapp.com/txcx/index.html）在短短一天时间里快速开发上线，用户只要输入日期、车次和地区等信息，就可以查到对应行程，确认自己是否曾与已披露的确诊患者同行。这一工具的开发者名为童永鳌。随后，携程、航班管家/高铁管家、航旅纵横等出行APP也纷纷上线了同类查询工具。

科技公司在行动，各类技术工具和方案纷纷上线

（编辑：湘西站长网）

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