楊強，中國人工智能學會名譽副理事長，香港科技大學教授，國際人工智能協會（AAAI）院士，是第一位獲此殊榮的華人，AAAI執行委員會委員，是首位也是至今爲止唯一的AAAI華人執委。國際人工智能聯合會(IJCAI，國際人工智能領域創立最早的頂級國際會議)理事會主席，是第一位擔任IJCAI理事會主席的華人科學家。

大數據技術日益深入到社會的方方面面，它們在這次疫情防控中也發揮着重要作用，不但能助力疫情防控，還能支持復工復產，今天來看看它們是如何發揮作用的？

在疫情期間，大數據的來源及採集方式是這樣的

初期疫情不明朗的時候，可以通過統計採樣，反推確診人數。比如，有幾個早期估算的工作，包括帝國理工大學郭亦可教授的預測工作，就通過經過武漢機場和外地確診的人數的數據，來反推武漢地區可能被感染的人數，效果非常精準。

大數據的另一個特點是高維度和多數據源（高維，多源）。這個特點決定了信息的獲取是分佈式的而不是集中式的。在這次疫情防控中，來自互聯網大數據（科技企業、媒體輿論）、運營商大數據（三大運營商）、醫療大數據（醫院、研究所等）等高維、多源的數據來源使得信息可以多方交叉驗證，以保證數據的可靠性，幫助實現疫情的有效防控。

現在看來，大數據的採集渠道是個關鍵問題，尤其在疫情的初期，不要放棄任何可能的渠道，很多信息來源都要極端重視，如社區（學校、小區）；醫療一線機構（醫院醫生羣體、診療機構、衛健委等），公共機構與羣體（新聞記者、科學家羣體、公共交通機構）等，都是採集數據的重要來源。

大數據在疫情監測方面起到了作用

大數據在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等一系列疫情防控環節都發揮了巨大的支撐作用； 大數據有助於及時準確掌握疫情動態，信息透明可以防止恐慌，及時有效的疫情狀況公開可以增強公衆信心；而且可以幫助追溯傳染源，把可能的傳染源儘早儘快鎖定隔離：

a) 比如利用軌跡數據：在工信部的統籌下，中國移動、中國聯通、中國電信三家運營商在疫情期間報送數據統計報告，其掌握的人口遷徙大數據人羣覆蓋率高，並且具有時空連續性的特點，便於軌跡追蹤。除此之外，互聯網公司基於APP定位系統所獲取的用戶位置信息等也可以幫助判斷整體的人口流動方向。以此對同行人羣進行溯源和及時隔離，也對疫情控制起到了巨大作用；

b) 再比如，互聯網數據：在搜索引擎上如果關於發熱，咳嗽的搜索量突然增多，可能也是疫情的信號之一。通過排查搜索詞高發的時間，地點，可以判斷把接下來的監測資源投入在哪裏；電商的某種藥品的需求量大增，可以用來預測可能對應的某種疾病有突發的態勢；

另外， 計算機圖傳播算法研究，動態流行病傳播模型，信息傳播學等科學手段，在疫情監測分析中也會發揮很大作用，比如，可以判斷傳染規模，速度，週期等重要信息。如果一個地區發生高發疫情，可以通過這些分析方法判斷相鄰的區域的疫情發生時間和規模； 基於大數據的疫情監測分析和發展趨勢預測會爲資源調配提供更加精確、有效的決策依據，包括醫療資源和生活資源；

人工智能的發展，也在疫情防控中發揮巨大作用。比如，通過人工智能和雲計算，來幫助醫生做遠程診斷，如通過人工智能模型，遠程協助醫生高效準確地解讀肺部CT影像，分析病情。又如，通過公共場合的攝像頭，來識別判斷行人有沒有戴口罩。也可以通過人工智能的技術，做無接觸的生活服務。比如，可以通過語音來控制大門和電梯，防止用手接觸感染；通過無人車和機器人技術，進行生活用品的配送，儘量防止人傳人。 5G的發展，也幫助疫情防控提速。5G的一個重要特點，就是在室內定位可以非常精準，可以幫助快速定位傳染源； 人工智能、大數據、5G等新技術的融合，會幫助疫情治理髮展到一個新的階段。

大數據在復工方面起到作用

（火車站、機場體溫檢測......）

大數據還可以實時監測復工對疫情的影響，從而爲趨勢判斷和復工安排提供決策依據。比如，可以在兩個不同的地方和羣體作對照實驗，看復工的程度和疫情復發的關係有多大，以對更大範圍的復工指引做出決策。同時，可以在各個小區，單位，建立完善疫情報告機制，以幫助及時推測疫情走向，幫助科學家修正疫情模型。

利用人工智能結合大數據，能爲復工提供更全方位的安全保障。例如：利用智能終端（智能溫度儀等），進行體溫檢測；如果有新的確診和復發的情況，可以通過大數據追蹤密切接觸人羣，及時發現並隔離可能受感染的人羣。

總之，未來合規的大數據合作將釋放數據的無限價值和潛力，正如此次在疫情防控中大數據發揮的巨大價值，將爲社會、公衆帶來更多便利。