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【疫情聚焦】谁来提升“城市免疫力”?
发布时间:2020-03-17

疫情确实是一面镜子。与十七年前相比,中国的经济活动扩大了5.5倍,城镇人口增加了3.24亿,铁路运行时速提高了190公里,互联网普及率增长了百分之五十三,可我们做人员信息登记时却还是“四大发明”的状态。

国务院2月10日的新闻发布会上,民政部的一位官员甚至疾呼,恳请大的科技公司,能不能做一些公益软件,比捐十个亿好用。

疫情是对中国城市治理能力的考验。同时,对于城市治理越来越倚重的数字科技也是一次检验。人们期待科技能够做点什么。

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反应最快的战力,是“算力”

实际上科技行业投入“战疫”远比官员呼吁的要早。

对于平台类的科技公司,提供社区问卷调查这类信息搜集服务并不难。像京东就在疫情暴发初期把数据分析工具“京东良研”推上了一线。此前“京东良研”一直作为京东数字科技集团(京东数科)旗下人工智能实验室的内部孵化项目,在京东体系内有一定的知名度。

疫情之下,调查问卷和信息登记功能成了科技行业最先补充到一线的“武器”。陆续有支付平台、外卖平台、小程序公司等推出信息类功能,“战疫”期间平台方单一模版的使用数量超过几万次是很普遍的事。

随着大科技公司“战疫”人力、算力的持续加码,像前述京东数科AI实验室这样的机构,在“京东良研”外又陆续推出了“疫情问询机器人”“智能外呼机器人”等等服务来方便居民生活,帮助收集信息。

实际上,能够快速推出疫情相关的产品也需要相当的人工智能技术积累。京东数字科技AI实验室首席科学家薄列峰讲到,该实验室的总部设在硅谷,同时在国内有分中心,研发人数达到数百人。硅谷负责对接世界顶级的前沿技术,而国内则深耕国内需求。因为时差的关系,国内和硅谷经常24小时接力研发,在疫情期间中美两地的研究员全部处于饱和度超过100%的超时工作状态,这样的技术积累和快速响应保证了产品的快速迭代。

“智能外呼机器人”等产品应用一线之后,针对特定区域和疑似人员的信息采集工作可以无接触完成,如果受访人数扩大只需升级算力即可,大大提高了信息采集的效率。

当然,把信息收上来,只能算是防疫工作中最基本的一步操作。这次疫情让很多人察觉到,一些复杂的困难出现在“上面”,也就是城市的决策层。

举一个实际的例子:怎么快速准确地把危险系数高的人员找出来?

“高危人群”包括疑似与确诊人员有过接触的人、从疫区回来的人、经停疫区的人、高温发热的人,以及因为数量太多、时间太长而记不清,甚至数量大到没法去记的“路人”们。

这就回到了本文开头的状态,社区人员在拿纸笔记,被问的人在拍脑子想,可这样得出来的结果又有极大的不确定性。一旦出现一个高危人员,城市决策者就不得不派出大量人力,去尽量扩大核实面。

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回想经过:“比想象的要难”

京东数字科技集团首席数据科学家、京东城市总裁郑宇讲到,疫情暴发之后,从各个渠道传递过来的一个迫切的需求恰恰就是“高危人群的轨迹回溯”。

郑宇说:

“我们是有多年技术积累的,我们的智能城市操作系统最核心的技术之一就是时空大数据分析能力,并且在分析物流小哥行动轨迹、交通流量预测、城市规划等领域应用,这次疫情,政府最大的需求是看人群的迁移轨迹和在线下的伴随关系,在紧急时刻,作为一家科技公司,我们希望能够为社会做贡献,所以第一时间就把数字科技开放给了政府。”

京东数科的研发人员最早从大年三十就开始投入“战疫”。大部分员工停掉了假期,有的改签了机票,提前回国或者回到北京。两位被困武汉的工程师也在家进入了战斗状态,而且开发了重要的模型算法。整个集团包括京东城市、京东数科AI实验室等部门被尽数唤醒,程序员们开始“拯救”世界。

人员轨迹数据涉及到时间和空间属性,这不同于普通的大数据计算,尤其是当面对整个城市的人口时:人群时刻在移动,会时刻产生巨量的轨迹数据,这些数据涉及到经度、纬度和时间,代表着人群的聚散、离合、出入、快慢、甚至上桥下楼等等时空变化。普通的大数据计算无法处理如此巨量的瞬时数据,更对时空数据的复杂性束手无策。

京东商城每天要处理三千万订单,还要为京东小哥规划路线,客户下单的位置是哪个小区、哪栋楼都必须为小哥精确定位。为了在最短时间内送出最多的快递,还要在密如蛛网的楼宇、园区、便道之间为京东小哥的电瓶车大军计算出一条条最优路线。出于优化自身业务的需求,关于时空数据的研究京东已经持续钻研了多年。

近年来,京东数科旗下的京东城市部门开发出一套“时空数据引擎”顶级算法,产出的国际顶级论文就有十余篇。早在疫情爆发之前,一些园区和地方政府还让京东帮忙应用“时空数据引擎”的能力来合理规划道路,帮助城市治理。

因此,京东数科第一时间想到的就是能否将“时空数据引擎”应用到高危人群的轨迹回溯之中?经过三天的验证,他们确定技术上“可行”。

现实问题:数据从哪来?

确定技术可行之后,京东数科马上开始和有需求的政府部门对接,并且快速和北京市科委、北京市经济技术开发区等搭上了线。此时,他们迎来了更棘手的难题:数据从哪里来?

这个问题本身远比其字面意思复杂:在以往的二十年间,中国的“信息化”建设让政府有了“IT”的概念,但缺乏统一的规划与建设也让城市治理所需的各类数据被圈在各个“委办局”自己的服务器内部。数据获取方式各异,存储格式各异,还要保证数据的安全和保证隐私,因此数据的有效使用一直是一个令城市治理者头疼的问题。然而,此次“战疫”却恰恰必须克服这个顽疾。

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最后,京东数科决定采用在“智能城市操作系统”中验证过的“数字网关”技术。基于联邦学习、同态加密、数据隐私保护等技术,在保证数据不出库的基础上,让政府各个部门、企业、物资和事件的数据相融合,在各个“委办局”的小圈子之上打破了烟囱林立的现状。

至此,京东数科完成了应用“时空数据引擎”顶级算法进行“科技战疫”的从构思、到能力、到实践的三级跨跃。这一整套能力被命名为“高危人群疫情态势感知系统”。

工作量降低了,一万倍

这套系统是如何协助政府部门“战疫”的呢?比如,政府一旦确认了某位确诊患者曾经在1月25日去过北京的某一个街头,那么可以依据卫健委的标准,去推断出在同一时空环境内的潜在接触人群,挖掘出接触时长在N分钟,接触距离在100米内的其他“路人们”。还可以推断出虽然接触时长短,但是有反复接触的人。

因为排查的面积、距离、时间都缩小了,所以排查的范围就从原来的千万人缩小到几千、几百人的范围。与传统的“紧急动员式”的排查方式相比降低了一万倍的工作量,提升了一百倍的精度。

整个链条打通之后,京东数科将“高危人群疫情态势感知系统”以及“智能外呼机器人”、“疫情问询机器人”等其他“武器”作为公益服务提供给了北京市。此时,庞大的算力才算有的放矢,从系统上马至今,共为北京市找出数百余名高危人员。

新冠肺炎高危人群的精准发现,起到了消除传播源、切断传播链、降低感染率,减少新增病例的效果。对于北京这样的超大型城市,所节省的人力物力带来的现实意义是巨大的。

后续,又陆续有其他省市与京东数科完成对接。就在近期,江苏南京、陕西榆林等地政府部门还发来了感谢信,足见科技公司大数据能力为“战疫”做出的贡献。目前京东数科的“科技战疫”能力已经扩展到数十多个省市。

“有这个能力,但从来没想过”

数字科技应对疫情,既是责任所在,也是能力所胜。甚至说,如果大数据、人工智能没能为抗疫做点什么,显然无法回应公众与科技行业的关切。

薄列峰说,科技公司本身对于应对疫情属于“有这个能力,但从来没想过”。他们内部现在也在复盘,检讨目前的人工智能能力有哪些没有在“战疫”中用上,又有哪些在“战疫”中发挥了作用。

后来发现之所以能够快速反应拿出京东良研、疫情外呼机器人、高危人群疫情态势感知系统、疫后企业帮扶综合服务平台等等这些服务,是因为“战疫”的需求正好契合了城市治理对数字科技的能力要求。

比如,自2019年6月开始,京东城市联合某市政法委、公安、交通、城管、大数据管理局等相关部门,通过全力推进视频资源的汇聚整合,成功构建了全市视频资源共建、共享、共用机制,为该市量身打造了“城市综合治理计算服务平台”。这种能力与打造这次“高危人群疫情态势感知系统”异曲同工。

数字科技所能提供的恰好是疫情防控中的“数字化、网格化”治理所需要的。一定程度上说,数字科技的确可以提高城市在应对疫情时的“免疫力”。

因此,在互联网渗透到肌理的中国社会,数字科技引领下的城市治理转型成为必然。那么,究竟数字科技会把中国的城市生活引向何方?

不妨设想一下,如果中国是在5G完全覆盖、人工智能应用发达、城市治理高度数字化的情况下遭遇的这次疫情,我们的应对会有什么不一样?

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可以畅想的是,我们可能会有更安全的机器人重症诊疗,甚至可能会出现由机器人主导的全程无接触的高危人群引导和处置流程。但可以确定的是,城市将拥有更加整合的数据资源,更优秀的资源调配,以及更高效的指挥与联动。

数字科技的发展让人类看到了城市治理的科技化趋势,而突如其来的疫情则突出了其亟待完善的某些领域。

正如京东数科所说的,“疫情于经济是停滞,但于城市治理却是跨越”。无论如何,希望下一次我们会有更聪明、更智能的城市。

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