□ 晓 穆

新冠病毒夺去了世界各地很多人的生命，新冠疫情的防控是多个国家面临的非常棘手的问题。就在这个时刻，南方科技大学计算机科学与工程系宋轩研究员团队结合网络时代的优势和特点，一直在研究更加简便准确的防控疫情蔓延的技术措施。

此次科研项目时间紧、任务重，要在城市尺度上挖掘潜在感染源和风险区域的模型，搭建针对新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台。

推演平台是一个针对新冠病毒传播的大数据分析和AI建模平台，通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，并结合新一代的人工智能技术，完成对新冠病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。

数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。而平台模型的预测和模拟推演精度是由训练数据的质量、精细度和覆盖度决定的。

人流大数据对该研究项目起着关键作用，同时也让项目组面临极大的困难与挑战。使用人流大数据可以完成模型训练提升预测模拟和推演精度，但可能会涉及用户隐私。为了最大程度地保护用户隐私，宋轩研究团队需要在不跟踪个人移动轨迹、仅使用聚合数据的情况下完成模型训练，这对模型选择和算法设计上提出了很高的要求。为此，宋轩研究团队运用较为新颖的AI技术来应对这个挑战。

推演平台可实现的基本功能包括：新型冠状病毒和人流移动的映射模型的建立，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；隐藏病患分析，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的实际病患；风险人群分析，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；潜在病原地挖掘，可分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地。

在以上功能基础上，平台可以实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，并根据防疫部门制定的不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路），动态推演和模拟传播感染情况。

为了促进产学研转化服务社会，宋轩研究团队于2021年1月下旬，联合深圳市疾病预防控制中心和深圳市智慧城市科技发展集团有限公司，提出通过手机信号连接“握手”，实时感知周边环境以及与他人接触情况，从而推断感染风险，探索常态化传染病精准防控综合解决方案。

目前，宋轩研究团队在深圳市范围内启动传染病综合防控应用示范实验，并积极招募志愿者参与实验，在更大的空间范围内进行传染病传播模拟研究。基于更庞大的样本数量，更多样的城市场景和社群类别以及更复杂的样本环境，测试硬件设备以及算法的鲁棒性，实现特定样本规模下的全市风险精准评估，打造常态化精准防疫“深圳样板”，助力城市治理更加科学化、精细化、智能化。