信通院-疫情防控中的数据和智能应用研究报告（1.0版）-2020.3-61页_2mb

CAICT 中国信通院《疫情防控中的数据与智能应用研究报告》总结

核心内容

本报告由中国信息通信研究院云计算与大数据研究所牵头撰写，联合多家单位，搜集并分析了200多个疫情防控相关案例，全面展现了大数据与人工智能技术在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配、生活服务及复工复产管理等方面的应用情况。报告旨在探讨数据驱动疫情防控的关键环节，分析其面临的问题与挑战，并提出未来发展的建议。

主要观点

• 数据是疫情防控的基础：数据采集、互通和开放是疫情防控应用的核心支撑。
• 技术应用多样化：包括疫情分析展现、人员流动追踪、医疗诊断辅助、生活服务优化和复工复产管理等。
• 开源众包助力防疫：在疫情初期，开源项目迅速响应，成为信息整合与传播的重要方式。
• 数据治理与隐私保护是关键挑战：数据来源有限、质量堪忧、隐私保护不足，影响疫情防控的精准性和合规性。
• 数字技术推动经济发展：疫情不仅带来挑战，也推动了数字经济的发展，催生新的应用场景与商业模式。

关键信息

一、综述

• 科技“战疫”时间线：疫情爆发后，大数据、云计算、人工智能等技术迅速与交通、医疗、教育等领域融合，成为疫情防控的有力工具。
• 抗疫技术“数据”轴：数据在疫情防控中发挥了五大作用：知识传播、人员轨迹锁定、疫情预测与溯源、科学施策、病例诊断与研究。

二、应用分析

（一）疫情分析展现

• 应用占比：46.7% 的案例用于疫情分析与展现。
• 服务对象：52.2% 用于政府，30.4% 用于公众，17.4% 用于其他企业。
• 数据来源：包括公开数据（8.1%）、人员上报数据（36.1%）、自有系统数据（41.3%）和第三方数据（17.1%）。
• 典型案例：
  • 北京移动的“疫情防控人口大数据平台”提供疫情地进入用户、返回用户等监测服务。
  • 百度地图迁徙大数据平台扩展至300多个城市，支持迁徙趋势分析。
  • 京东云“市民疫情隐患上报系统”支持用户安全上报疫情信息。

（二）疫情防范管制

• 应用占比：60.7% 的案例用于高危人群监测和管控。
• 技术支撑：包括智能外呼、图像识别、知识图谱、时空数据分析等。
• 典型案例：
  • 中国联通“翼知疫行”提供高危人员14天行程查询。
  • 百度“疫情防控免费智能外呼平台”用于流动人员排查。
  • 航旅纵横“同航班自动通知系统”用于密切接触者追踪。

（三）医疗医治增效

• 应用占比：17% 的案例用于医疗领域。
• 技术应用：
  • 算法算力：如百度LinearFold算法，提升病毒基因组分析效率。
  • AI辅助诊断：如科大讯飞“智医助理”、推想科技AI系统。
  • 智能问诊：阿里、京东推出疫情服务机器人，提供线上问诊与健康咨询。
  • 医疗资源对接：如阿里健康“疫情信息采集系统”助力卫健委工作。

（四）生活便民举措

• 应用内容：电商平台、地图平台、互联网医疗等。
• 典型案例：
  • 京东、美团等平台提供无接触配送服务。
  • 百度地图提供疫情小区地图和地铁客流量查询。
  • 阿里、京东、百度推出疫情问诊机器人，提供线上服务。

（五）复工复产管理

• 技术支撑：通信大数据行程卡、健康码、远程办公、电力大数据等。
• 典型案例：
  • 通信大数据行程卡帮助识别返工人员风险。
  • 健康码用于分级分类管理，如杭州、深圳。
  • 百度、阿里推出远程办公平台，助力企业恢复生产。

三、深度洞察

• 数据能力是基础：数据采集、互通、开放是疫情防控的关键。
• 数据应用深度递进：
  • 描述性分析：展示疫情分布、人员流动等。
  • 诊断性分析：追溯病毒传播路径、识别高危人群。
  • 预测性分析：预测疫情发展趋势、潜在传染源。
  • 决策性分析：辅助政府制定精准防控策略。
• 科技企业展现硬实力：如百度、阿里、腾讯、联通等企业在技术响应、数据采集、算法模型等方面表现出色。
• 开源众包成为亮点：在疫情初期，开源项目快速响应，提供信息收集、疫情地图、新闻记录等功能，如“wuhan2020”、“2020新冠肺炎记忆”等。

四、问题与挑战

• 数据来源有限，采集手段落后：多数数据依赖政府公开数据，信息维度不足，部分基层仍采用手工方式采集。
• 数据缺乏治理，质量堪忧：数据格式、统计口径不统一，存在重复和不准确的问题。
• 隐私保护不足，存在合规风险：个人信息泄露事件频发，需加强数据合规与隐私保护。
• 数据流通不足，数据孤岛严重：数据分散在不同部门和系统中，缺乏统一的整合机制。

五、总结与建议

• 强积累：加强数据采集与积累，避免重复和低效。
• 提质量：统一数据标准和口径，提升数据治理能力。
• 保隐私：确保数据合法合规，加强隐私保护机制。
• 推技术：鼓励技术创新与场景拓展，如AI测温、智能机器人等。
• 寻机遇：推动数字经济与疫情防控融合，促进新经济形态发展。

结语

本报告指出，数据与智能技术在疫情防控中发挥了关键作用，是推动疫情防控和经济社会发展的重要支撑。随着技术的不断进步，未来的疫情防控将更加依赖数据驱动与智能化手段。同时，报告呼吁科技企业加强协作，共同应对挑战，推动疫情防控与数字经济发展双胜利。