追踪和预测新冠病毒传播，技术做了什么？ 原创

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

通过这样的方式，很多人都能进行自我排查，加速人群的筛选和隔离。但确诊患者在潜伏期间的活动轨迹还需要更多数据的支持。对此，不少科技公司正在行动。

2月5日，腾讯上线了“新型肺炎小区查询工具”（ https://ncov.html5.qq.com/community?channelid=17&from=groupmessage&isappinstalled=0），目前该工具已涵盖全国多个城市的官方及权威媒体公布已确诊病人在出现病征期间逗留过的小区/场所，并根据最新信息进行实时更新。2月6日，百度地图也上线了类似功能，通过地图首页的“肺炎疫情出行管控消息速报”进入“新冠病例曾活动场所”专题地图，就可以查看确诊患者曾活动场所。同时，用户也可以直接输入地点，查看该地是否有确诊病例。

事实上，在此之前，百度地图针对疫情已经进行了多次更新和新功能上线。

1月25日，百度地图推出了“指定城市迁徙趋势图功能”，用户依次选择某一城市的“迁出目的地”或“迁入来源地”后，即可查看该城市春运首日至昨日，该城市春运迁出、迁入人口的迁徙趋势；1月26日，百度地图再次推出了“迁徙规模指数”，反映迁入或迁出人口规模，用户选择某一城市的“迁出目的地”或“迁入来源地”后，迁徙趋势图左侧可显示迁徙规模指数，指数越高表明迁徙人口越多。

虽然这看似与病毒传播并没有强联系，但是细品下来，还是能发现不少有价值的信息。例如，输入“武汉”后就查询发现，在春运开始后的一段时间里，从武汉流向全国各地的城市客流量排名，与各地确诊病例数量和时间早晚存在着一定的正相关关系。

也就是说，这一功能将对于新冠病毒的下一个传播点预测提供非常重要的参考意义，能帮助各地更为高效地分配有限的资源、物资设备以及医护条件。

毫无疑问，春节过后，全国热门迁入城市仍集中在北上广深一线城市。而根据百度地图最新数据显示，初一到十五迁徙规模与去年同期相比下降7成，自2月6日至今，返程规模逐步小幅度回升。同时，随着复工热潮的到来，2月9日正月十六，返程人口已开始逐步增长，在全国热门迁入迁出地当中，东莞、深圳、广州等广东省城市成全国热门迁入、迁出地，其他一线城市排名同比略有下降，全国高速路况整体畅通，暂未出现拥堵。

春运期间全国总体迁徙趋势

随着返程高峰的到来，每一个城市都在时刻准备着。

疫情面前，没有人是孤岛

与此同时，为了更精准地追踪新冠病毒的传播轨迹，方便个人实现自主查询和排查，国务院办公厅电子政务办公室、国家卫生健康委员会规划信息司、中国电子科技集团联合组成的疫情防控大数据攻关团队，还基于铁路、民航等部门数据，研发了疫情防控大数据平台——密切接触者测量仪（https://2019ncov.cetccloud.com/），用户只要输入姓名和身份证，就能知道是不是密切接触者。

可以看到，在技术层面，无论是政府机构还是企业都已经做好了充分准备，但无论是运营商、支付宝还是其它互联网和科技公司，最大的顾虑还是数据隐私保护问题。

不过，特殊时期应有特殊的考量。有句话说，疫情面前，没有人是孤岛。根据个人信息追踪疫情是对公共利益的负责，是“科技向善”，而滥用才是对个人隐私的侵害。关于这个问题，背后应有一套更为合理的法则来解决隐私的担忧，而不是去做“一刀切”的全盘否定。所以，我们看到，很多企业已经在行动；我们也相信，很多科技会帮我们更好地打赢这场战“疫”。