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國內疫情接近尾聲,我們復盤了一下科技在抗疫中的作用

时间:2020-09-14        阅读:1014

安徽炬視科技有限公司

回顧與總結:抗疫的痛點何在?  


現階段國內疫情得到基本控制,方艙醫院相繼完成使命,援鄂醫護人員陸續返航,是時候對疫情中暴露出的痛點進行階段性總結。總的來看,抗疫過程中主要有三大痛點。


一是面對暴增的需求,日常供給難以跟上。在疫情爆發初期,湖北省的醫療資源很快進入告急狀態。面對增長迅速的病人群體,醫護人員短缺、醫院床位受限、醫療設備不足、藥品資源有限等問題揪著全國人民的心。




二是疫情真實信息的傳遞和集成。疫情開始發酵后,相關信息流動開始出現不暢,大小單位消息堵塞,碎片化的信息難以整合,真實消息與謠言混雜在一起。進一步,對接物資出現問題,一些公益組織并不能將物資流動信息公開透明地呈現出來,某些節點被曝光的痛點更是引起全民的關注,失信成為疫情中的灰暗時刻。




三是遠程協作的效果有待提升。不管是疫情嚴重期間的異地醫生會診,還是春節之后,企業面臨上班、學生面臨上學的遠程工作的過程中都遇到了不少障礙,這源于之前非觸式經濟發展尚未充分,技術條件及制度安排均有待提升。




聚焦數字技術:技術在抗疫中究竟起到什么作用?




面對本次疫情中出現的這些問題,人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等數字技術在萬眾期待下為戰疫情提供重要工具,在此次疫情應急治理中發揮了積極作用,成為抗疫一線的硬核力量。




人機協作,智慧戰疫




當疫情開始出現時,借助人工智能算法,在病毒檢測的環節可將疑似病例基因分析時間大大縮短。而在藥物研發環節,高效的人工智能算力運用到藥理毒理研究、蛋白篩選、新藥研發等工作中,大幅加快老藥新指征與疫苗等藥物的研制進程。




在抗疫一線,更有幫助的AI能力是診斷輔助,這一點目前主要集中在醫療影像+AI分析能力上。雖然新型肺炎的診斷,主要需要試劑等檢測用品,但患者的肺部影像同時具有較為強烈的可判斷特征。基于AI技術,可以將需要數小時的傳統檢驗,壓縮在幾秒中完成。這一能力有效輔助了試劑檢測,為快速確診,填補醫療人員不足提供了幫助。




在湖北,騰訊覓影落地方艙醫院,以AI醫學影像,助力新冠肺炎的CT篩查。一次胸部CT平均產生300張影像。一位醫生肉眼看片,需要5-15分鐘,而利用這套設備,AI算法最快只需要2秒就可以幫助醫生識別新冠肺炎,大幅提升檢查效率,減輕醫生工作量,也讓患者得到更及時的治療。除此之外,具有視覺識別與語音交互能力的AI機器人,擔任起一部分送藥和醫療用品傳輸任務。




大規模算力在醫學研究中也大顯身手,在疫情中,騰訊云還向中山大學藥學院羅海彬教授團隊、北京生命科學研究所/清華大學生物醫學交叉研究院的黃牛教授實驗室免費提供了大量標準的CPU算力以及對象儲存能力,幫助他們進行推進病毒藥物的篩選工作和基因測算的離線計算任務。人工智能在此次疫情中將人機協作的能力充分顯現,緩解了部分供需不平衡的壓力。




化零為整,數據為王




在疫情期間,國內各地都建設了新冠肺炎疫情監控大數據平臺、發熱門診監測大屏及新冠病毒醫學觀察者管理平臺,為公眾及政府提供疫情分析報告。疫情監控平臺利用大數據技術構建城市及區域的疫情動態熱力圖,有助于還原城市疫情發生全過程以及疫情防控流程的改進。利用智能分析及預測,為政府決策、應急管理、資源調度、重大事件研判及預測提供直觀的支持,助力決策者基于關鍵的數據及動態變化了解區域內應急事件的發展情況及態勢、以便迅速做出決策。在追蹤密切接觸者的過程中,通過把衛健委、交通系統、工信部門等各方的數據組合起來,政府可以很快找出密切接觸者,同行者也可以在同行查詢平臺查出自己所坐的交通工具,自己判斷是否屬于密切接觸者[1]。




放眼全球,Facebook利用大數據推出了三種疫情預防控制圖,幫助疾病預測和防護工作。它們是:共同位置圖(Co-location maps)、活動范圍趨勢圖(Movement range trends)和社會關系圖(The social connectedness index)。共同位置圖可以顯示不同區域間人員接觸的可能性,有助于預測接下來可能出現新冠病毒病例的地點;活動范圍趨勢圖展示了某地居民是否呆在家附近,或者在城市中隨處活動,有助于判斷預防措施是否方向正確;社會關系圖可以顯示不同地區和國家的好友關系,幫助流行病學家預測接下來的疫情擴散趨勢,還能幫助預測未來哪個區域可能遭受重大打擊,從而需要對其提供幫助。總的來看,大數據在整個抗擊疫情的過程當中是群眾最能有直接感觸的信息整合平臺,將碎片化的信息輸出成有價值的分析。




5G首秀,行業賦能




5G為其他數字技術提供更加強有力的網絡支撐,為疫情防控提供了重要的基礎支撐作用,首次在大規模公共事件中大放異彩。高清視頻方面,火神山、雷神山醫院堪稱中國奇跡,其建設過程受到了全國甚至是全球網民的關注,借助5G網絡在大帶寬、高速率方面相對成熟的技術,“云監工”高清直播系統項目迅速搭建完成,同時在線觀看網友最高峰超過了1億。5G+遠程醫療系統快速的在全國范圍內鋪開,大城市、大醫院專家資源瞬間通過系統鋪向全國特別是疫情高發地區,讓疫情期間密集的遠程診斷分析、集中討論能夠順利進行。




而在疫情中后期,5G+多樣化終端正在繼續加大普及,基于5G網絡的機器人與無人車等已在武漢之外的多地投入使用,承擔測溫、護理以及運輸等多重職責,為一線抗疫的長期戰線做好準備。醫院之外,基于5G網絡的智能終端等亦更多的出現在機場、火車站、地鐵、辦公樓等人群密集區域,通過搭載紅外熱成像技術,為各大關鍵人流關口,實現多人體溫檢查、高清視頻監控等功能,極大地提升了檢測檢疫效率。可以說,5G用速度彌補實體之間的距離,隨著網絡的逐步完善,5G與各垂直行業的深度整合遠不止于此。




協作上云,遠程無憂




疫情加速了大眾對線上模式的接受與適應程度。遠程辦公成為疫情期間較為普遍的辦公形式,傳統商務活動中銷售、合約簽訂、客服等關鍵各個環節也開始積極探索網絡簽約等線上形式。對于數字化程度高的行業來說,現在的協同辦公技術已經相對成熟,可以滿足大部分企業的線上辦公需求,為企業降本增效。商業領域各個環節的數字化打通了多維度的高效連接,對企業來說是用更先進的生產工具和生產理念打磨團隊的契機,也為未來社會更大規模的全球化協作打下基礎。




而遠程協作的實現,離不開云計算的發展。云計算顛覆了傳統IT模式從底層硬件到業務模式的邏輯,對企業客戶提供按需分配、可計量的IT服務。經歷了虛擬化的過渡時期,現階段的云計算已經實現了計算資源在時間、空間兩個維度的全面彈性,由云服務提供商在客戶需要的情況下隨時隨地提供靈活計算能力,賦能遠程辦公、遠程教育、遠程醫療等多個領域。線上教育、線上醫療是關乎民生的長期發展領域,它們使知識、技能可以突破物理限制,既是疫情期間的應急手段,也是打破教育、醫療資源不均的重要方式。




追根溯源,誠信上鏈




對于大數據、人工智能等技術來說,真實的數據來源是極其重要的一步。本次疫情的發展過程中我們可以清楚地發現,依據錯誤數據得出的結論與事實相差千里,如何保證數據的真實性,成為區塊鏈的重任。




透明恰恰是慈善事業的最高標準。面對醫療物資調配過程中出現的信任問題,多家企業相繼發布了區塊鏈公益物資流轉平臺,對物資的需求、供給、運輸等多個環節進行審核上鏈,以此解答信任難題。在可預測的將來,區塊鏈有望重塑慈善公益模式,實現完全點對點的精準慈善,而慈善組織也將在變化中完成角色轉變,從慈善中心機構和資產流轉中介變成慈善運營管理組織和信息發布與審核者。




疫情之下,眾多企業面臨著資金流動性風險,對于融資貸款的需求十分高漲,一些金融機構運用過往上鏈數據更好地評估企業資金和業務狀況,從而給真正需要、真正值得貸款的企業開通貸款綠色通道,實現雪中送炭。




然而,這是各項數字技術從開始發展以來第一次大規模走向公共應急事件,在不少場景下展現出高光時刻,但還是要看到整個社會體系、醫療體系,對數字技術的包容和應用還有很大的應用和想象空間。那么,是什么原因制約部分技術在疫情中發揮出所有的潛力?




力不從心:數字技術為何受到掣肘?




1. 數字技術仍在發展,各項技術發展階段存在差距




雖然數字技術在這幾年里備受關注,但總體來說,與實體經濟結合,鋪開應用場景方面仍處于初期階段。在談論數字技術與實體經濟結合前景時,容易被忽略的一點是各項技術落地應用階段仍存在差距。大數據于2012、2013年達到其炒作熱度的高潮,2014年后概念體系逐漸成形;人工智能雖然有著很長的發展歷史,但隨著近年在深度學習的突破,才在計算機視覺等領域開始嶄露頭角,走向大規模應用;5G基站還需要在未來兩三年才能鋪開。相比之下,區塊鏈,跟其他幾項技術處于在不同的發展階段,過去,整個行業被虛擬貨幣炒作等亂象影響導致污名化嚴重,產業上的應用在去年年末才被官方正名,疫情開始時松綁不過才八十天,發展還很不夠成熟,很多領域根本沒有落地、沒有啟動。數據顯示,中國區塊鏈企業近 2.8 萬家(多為中小企業),但投入生產環節的比例僅 3.6%[2],要想技術發揮更廣泛的作用,還需更多的時間。我們可以看到,技術的應用效果與技術發展時間、成熟度息息相關,發展較早的大數據在應用過程中成熟程度比其余技術略勝一籌,而發展時間最短的區塊鏈技術也是在疫情中能量較小的數字技術。




2. 技術行業對于應急場景、極端情況的準備不足




在技術的發展歷程中,首先落地的產業往往先來自于應用廣泛的商業場景,對于偶發的應急事件及極端情況準備不足。對于應急 、極端情況缺乏實際的數據訓練,導致在危機面前發揮失靈。




3. 相關領域數字化基礎設施成為阻礙




所有數字技術的基礎,都是原本信息的數字化。然而,近幾年越來越多的實體經濟線上化,但在社會治理、民生等領域的數字化程度還是遠遠不夠。在疫情中,由于衛健委并沒有得到所有醫院的床位數據,導致不能實時地知道哪家醫院有富余的床位,什么時候可以調度出來,造成了一床難求的境況,從而導致一些悲劇的發生。除了數據,其他的數字技術基礎設施也還處于較為初級階段,沒有配套的基礎設施,技術的適用范圍、運行空間大打折扣。




4. 數據孤島現象普遍,數據系統有待打通




即使是之前在數字系統建設上有所成果的政府部門,數據庫系統仍然不完善,并且存在“三個不通”現象:一是上下不通,底層的數據太過雜亂,難以整合到系統里;二是區域不通,各地區只是建立了自己獨立的數據系統,要跨地區辦理事務難度并未減小;三是條線不通,由于缺乏相關的制度,且責任劃分不清,政府各部門之間對數據的歸屬權和安全性仍存在一定爭議。這三個“不通”導致了即使建立起數據平臺,也難以將現有數據有機整合起來。如何在政府各部門、各層級之間建立信任,在保留各自數據治理權和確保數據安全的情況下實現合作和數據共享,從而消除數據孤島,是當下阻礙技術大展身手的要素之一。




當下雖然國內疫情得到緩解,但未來形式總體看來仍舊不太樂觀。從國外來看,當前海外疫情形勢嚴峻,短期拐點仍需等待。雖然國內疫情有所緩和、復產復工有序進行,供給逐漸恢復,但海外供給與需求的被動萎縮通過產業鏈傳導至我國,特別是當前疫情嚴重的國家對全球經濟和我國外貿的貢獻均相對較大,從出口和進口兩個鏈條分別對國內工業生產造成影響。從國內來看,不少中小企業沒能抗住疫情寒冬,大企業裁員降薪之舉也頻頻出現,工作者的收入受到沖擊,消費欲望隨之受到影響,是否會出現各個行業期待疫后的報復性反彈還是一個問號。面對國內外的雙重壓力,可以預見,疫情對經濟、社會的影響將會是一個長周期的過程。




何以解憂:技術如何在經濟恢復階段發揮作用?




1. 加強頂層規劃,扎實提升數據的開放與融合




現階段,技術的發展現階段離不開政府的支持,去中心化的思維方式并不適用于現階段的社會治理領域。在信息化技術運用方面,建議從頂層制度建設入手,高度重視數字技術在公共服務的變革潛力,在應急預案編制中高度重視信息化技術,包括人工智能、區塊鏈、大數據等,以政府為推手,實現社會治理數字化。




數據平臺方面,構建統一的應急大數據平臺系統。完善專家系統、決策支持系統等應急平臺決策指揮系統; 完善信息采集、預警、報送、跟蹤等為基本內容的應急平臺信息服務系統。打通公安、衛生、人口、商委等部門的專業數據庫,實現互聯互通,打破信息孤島。數據開放方面,穩步推動城市應急數據資源開放。結合智慧城市建設和信息惠民工程, 在確保安全保障和隱私保護的前提下,推動中央部門與地方政府條塊結合、聯合開展城市應急公共數據開放利用改革試點。數據技術方面,充分發揮互聯網企業等技術優勢,攻克大數據關鍵技術。數據可信方面,通過區塊鏈技術保障跨部門數據協同的真實、可信、可追溯,通過分布式的節點部署與加密計算實現數據開放與隱私保護之間的平衡。




2. 發力“新基建”,著重數據底層基礎設施建設




在拉動經濟三駕馬車中,出口和消費在疫情中受影響較大,投資將承擔起更重要的角色,“新基建”時代來臨。“新基建”本質上是信息數字化基礎設施,加大投資,就是為傳統產業轉型增添網絡化、數字化、智能化的“成色”,清除數字技術發揮作用道路上的障礙。可以說,“新基建”具有兼顧穩增長和促創新的雙重任務,同時還要推動經濟新舊動能轉換,促進傳統產業的轉型,在傳統基建趨于飽和,經濟下行壓力加大的情況下,“新基建”無疑是中國急需的新經濟增長點。




疫情當前成為驅動經濟和社會發展的重要引擎,而數字化基礎設施建設正是“新基建”的核心軸承和重要支撐。加強數據底層基礎設施建設,加大對于區塊鏈技術的重視,以此提升數據本身的真實可信性和安全可靠性。




3. 企業數字化轉型已成必然趨勢




在疫情期間,我們可以發現之前完成了數字化轉型的企業在危機之下往往表現更好,數字技術賦能了無接觸業態的順利運作,數字化轉型是未來企業發展的必然趨勢已經得到越來越多企業管理者的認可。隨著數字時代的到來,企業數字化轉型或已不再是錦上添花,而是在競爭中存活的必然選擇。




各行業企業在疫情期間都受到或大或小的沖擊,熬過了第一階段疫情直接影響的企業,還面臨這未來一段不太樂觀的經濟周期,這段時間里,企業要想活下去,降本增效是頭等大事。想要做到這一點,需要對企業自身更優化,在常規措施已經無法滿足優化需求的時候,數字技術成為推動企業完成降本增效的絕佳利器。




在具體對數字技術的投入方面,對于中小企業和民企,由于自身資源有限,數字技術的引入可以從點開始,從自己的業務需求和發展規劃出發,盲目的全面鋪開可能會適得其反。而對于大型企業、國有企業這些本身自己實力相對雄厚的企業來說,借著這次新基建的東風可以加速完成數字化轉型。同樣的,在大型企業動手之前,需要重視全盤規劃,理清楚企業自身的問題、現狀、將來的方向,以及這個方向帶來的價值,甚至是未來智能化、數字化的東西建設出來之后要怎么落地、對現有的組織和流程有哪些再造。




4. 促進各項技術進一步融合




數字技術之間并不是相互割裂的狀態,而是互相促進、相輔相成的關系。云計算、大數據、物聯網等科技并不新鮮,數年前就已有第一批吃螃蟹的企業在推廣應用。但節點之間沒有鏈接和打通,無法發揮太大用處。大數據、人工智能等數字技術大規模落地離不開5G網絡“連接”的賦能,區塊鏈則為其他技術搭建起信任機器。在一個具體場景落地時,涉及到很多環節,需要各項技術相互結合,發揮自己獨特的作用。例如區塊鏈與物聯網的結合中,區塊鏈為物聯網提供了信任的保障、認證體系的完善的同時,物聯網也為區塊鏈帶來了正向的反饋機制,物聯網所給予的多維度、多視角的物理世界的信息,為建立“數字孿生”機制提供了不可或缺的數據錨,發揮在工業領域的作用;區塊鏈與云計算結合,將有效降低企業應用區塊鏈的部署成本,降低創新創業的初始門檻,是構建公共信任基礎設施的關鍵組件,“云鏈用量”將成為衡量數字經濟發展創新非常重要的維度;區塊鏈與人工智能的結合,則可以解決多方計算的問題,從而促進解決數據的隱私保護與共享問題。安徽炬視科技有限公司




數字技術在疫情中經受了一輪考驗,驗證了其是否對社會有真正的價值,能否滿足社會需求。后疫情時代,中國經濟的增長動力可能會由外向拉動型進一步轉向內生激發型。屆時不僅是政府需要多種數字技術來保障其對應急事件的處理能力。經過疫情危機,產業也需要通過加深信息化程度,優化產業結構,來滿足對更低成本,更高效率的需求。另一方面,中國消費的提質擴容,更需要多種技術的參與。疫情對居民消費的影響倒逼“宅經濟”崛起,無接觸配送、社區銷售、無人零售等模式頻出。疫情后消費市場在新基建的賦能下,將會繼續探索結構性變革機會。


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