2020年這個特別的春節，想必會被很多人銘刻在心。從一月底全民興高采烈準備春運回家過節，到二月中14億國人畫地為牢困在家里，再到3月初守得云開見月明，國內外疫情局勢反轉，短短40余天恍若隔世。

      世界衛生組織（WHO）將新型冠狀病毒命名為“COVID-19”，醫學研究顯示新冠病毒與2002年流行的SARS高度同源，但又發生了變異。病毒變得“越來越流氓”，體現在無癥狀感染者、傳播途徑多樣、潛伏期飄忽不定、檢測手段并不十分準確、出院也可能陰轉陽等等，給防控帶來很大難題。

新冠病毒流氓

      據WHO統計，新冠病毒致死率約1%，低于SARS的7%，但遠遠高于普通流感的0.1%。同時新冠病毒的潛伏周期長，感染率R0也較高，平均每個患者感染2.68人。

      這兩個數據不高不低，才是最厲害的。而可以與之相比的是1918年西班牙流感，其全球平均致死率約為2.5%-5%、感染率也達到了5%，2年間造成全世界約10億人感染，2500萬到4000萬人死亡（當時世界人口約17億人）。

      人類需要準備與傳染病長期共存和隨時戰斗

      早在人類出現之前，病毒就占領了這顆星球。與傳染病的戰斗幾乎貫穿了人類歷史。

      迄今為止唯一戰勝的只有“天花”，但我們放大了克服天花的成就，卻忽略了隱藏其后的那絲僥幸。即天花病毒有一個致命弱點，其唯一的宿主是人類，因而只要發明出對其奏效的疫苗并為全人類接種，它即會因無法找到棲身之處而滅亡。

      對于人畜共患型傳染病，人類并沒有找到根除它們的方法。比如埃博拉，雖能得到暫時的平息，但潛藏于叢林的病毒總會找機會重返人群。抗藥性病菌和新型病毒的出現還昭示著，擁有強烈生存意志的病原體們才是大多數。人類在進步，它們也在進化，這些微生物和我們一樣通曉物競天擇的道理。

      流感年年都來，而更為厲害的冠狀病毒等，則每隔幾年就會變個樣子卷土重來。

      大部分的病毒毒性越來越低，最終與人類宿主和平共處，但也總有突發的變異劇毒出現，因此人類需要做好與傳染病長期共存和隨時戰斗的準備。

      安世亞太：對抗疫情“智慧城市”建設尚待升級

      如今隨著飛機、高鐵等交通工具的普遍應用，大量人群跨國高速流動。病毒傳播速度更快、傳播范圍更廣，席卷全球危害更大。中國政府不惜一切代價進行阻止、隔離、封城、停工，乃至冒著經濟停擺的風險，大國擔當，但代價慘痛。

      既然與病毒長期共存不可避免，我們如何能在與病毒的長期戰役中，精準出擊，減少損失，智慧城市建設是否可為疫情防控提供彈藥支持？

      據億歐智庫此前統計，截至2017年我國95%的副省級城市、83%的地級城市，總計超過500座城市，均明確提出或正在建設智慧城市。但是很遺憾，在本次疫情蔓延中大多數智慧城市，未見出色表現，暴露出了“智慧城市”建設和管理中的突出問題，例如：部分醫院人滿為患，造成流量擁堵，醫療資源等超負荷運轉，而部分醫院門可羅雀。前期沒有做到很好分流，導致后期交叉傳染求助無門，這是智慧醫療？小區進門需要面對面A4紙登記信息、逐級上報統計、疫情動態求助無門、半夜看燈上門檢查，這是智慧社區？

小區出入健康登記

      2月10日，在國務院聯防聯控機制新聞發布會上，民政部基層政權建設和社區治理司司長陳越良建議：“能不能開發一個服務社區抗疫的軟件，這比捐十個億還管用。”說的很實在，也很無奈，此前如火如荼的“智慧城市”似乎并沒有在關鍵時期發揮出超乎想象的力量。

      不過2月下旬以來，社會民間和互聯網企業自發發力，開始不斷出現了“健康碼”、“小區登記”、“復工管理”等APP支持，逐步體現了“大數據”在防疫應用中的價值。

      安世亞太數字孿生體研究專家丁杰認為，不同城市、小區、單位各自為政，APP各式各樣、信息互不關聯、反復填報和漏洞百出，真實性難以檢核，仍然反應出對基于傳染病疫情防控模型支持的數據互通互聯的需求，而這正是數字孿生城市建設相對于傳統智慧城市的升級重點。

      數字孿生城市建設為疫情防治提供精準打擊武器

      如何在與傳染病長期戰斗中，未雨綢繆、備戰備荒，打造利器？

      在為醫護和社區一線工作人員點贊的同時，安世亞太認為，加強“數字孿生城市”新基礎建設，加強城市疫情防控數字孿生體建設，十分必要且大有可為。

      1. 疫情應急防控模型的建立

      傳染病控制的核心模型是大家所熟知的“控制傳染源”、“阻斷傳播渠道”和“保護易感人群”三步曲。然而落實到具體可實操的程度，還有大量問題需要考慮和補充，例如如何發現新的疾病及其傳播特征、疫情防控過程所需要的醫療資源和物資儲備、信息公開和輿情監控等等，這些都是影響決策和實操方案的關鍵要素。

      同時由于病毒傳播指數增長的特性，信息瞬息萬變，時間就是生命。這些數據還應能夠迅速采集和整合起來，支持各種傳播模型下的模擬仿真和趨勢預測，并且按對病毒了解程度的加深不斷反饋修正。多種數據有序的整合和展現出來，必要時沙盤模擬，支持決策者作出最優決策。從而避免在一切不可收拾的情況下，采取最決絕悲壯的封城手段。

以社區疫情防治工作的復雜性看大數據需求（源自人民日報） 

      安世亞太認為下文所描述的內容，都應該成為疫情防控模型中的重要參數，可能還遠遠不夠。

      2. 早期精準發現新的疾病及其傳播特征

      首先是如何從海量的病例中發現一種新的疾病，明確其診斷特征；而傳播途徑和潛伏期是控制傳播的最重要參數，這些數據是隨著對病毒的認識逐步清晰的，而且可能隨著病毒變異而改變。

      對于一種新的病毒來說，早期的病例往往都是零散而個別的，等到引起公眾注意都已經到了相當傳播程度。病毒從哪里來，是否具有人際傳染性、傳染性如何、致死率如何往往都是不清楚的，而這些恰恰是決策是否對外公開和采取隔離措施的關鍵要素。

      其結果要么是“虛報”造成恐慌、現實經濟損失和信譽損失，要么是遲報以至于無法收拾，從過往案例看決策者在信息不全下往往選擇后者。

      對于病毒及其特性的研判屬醫學研究領域專業范疇，不在此討論。安世亞太認為，數字孿生城市的價值在于穿透行政層級和層層上報機制，通過AI在茫茫病例大海中把疫情苗頭識別和曲線拐點直觀展示出來，使決策者可以全局的看到水面以下的冰山，引起重視。

      3. 控制傳染源

      對于傳染源的控制包括患者（確診人員）、疑似患者和密切接觸者，需要采取不同級別的隔離措施。實際操作中，具體還有細分，例如本次新冠肺炎還存在“CT檢驗高度疑似但是核酸陰性者”、“核酸陽性但無癥狀者”、“病毒超級攜帶者”、以及不同級別的密切接觸者等等，帶來操作的復雜性。

      如何快速追溯患者和疑似患者的行動軌跡及接觸范圍，快速定位密切接觸者，就變得刻不容緩。

      就診和隔離需要資源保障，這些人員的數量變化之間具有某種傳導關系，也需要進行預測、資源安排、隔離期間監控、動態統計和評估。

2020年1月“武漢遷入規模”較大城市人口流動聯系圖

節點大小代表遷入人口規模，顏色表示遷徙族群（源自清華同衡規劃設計院）

      同時對于海量的居家隔離人員，如何確保隔離效果，如何區分隔離期滿人員，也帶來巨大挑戰。阿里和騰訊分別推出了“健康碼”產品，已在潛在傳染源人員管理方面邁出了可貴的一步，但在數據準確性、全國認可度等方面仍有很大距離。

手機里安裝的N個健康碼、復工和小區理發預約等APP（源自手機和網絡）

      4. 阻斷傳播渠道

      這是控制疾病傳播最有效的途徑，在沒有特效藥或疫苗的情況下甚至是唯一方法。但是“封城封區”、“阻斷交通”和“停工停產”也是最為消耗社會資源和經濟代價巨大的行為和決策，可否采取更為精準化的措施？

      傳播渠道溯源需要進行流行病學調查，但現在往往還處于“專案組破案”和“懸賞通緝”的原始時代。

      事實上現在通過實名制購票，民航和鐵路掌握了精確的乘客出行信息，通信公司也掌握了精確到幾百米范圍的基站連續登錄信息。在對“疑似人員”進行識別和追溯后，整合這些信息將可能發出更為精準的警報信息和管控措施。

      當然實現上還需要解決大數據技術、數據知識產權、法律隱私保護和倫理等系列問題。

      近期境外輸入病例已經成為疫情防控的重點，新聞報道說將“加強入境人員的大數據分析”，應該已經開始展開這方面的信息整合工作。

大數據高風險航班分析（源自飛友科技）

      5. 保護易感人群

      對抗傳染病最有效的武器是疫苗。不同的傳染病有不同的疫苗，而疫苗的有效期也各不相同。除計劃內免疫普遍接種的疫苗外，去往特殊風險的地區，也需要接種特定的疫苗，例如黃熱病、霍亂和瘧疾等等。

      因此不同人群的免疫抵抗能力是不同的，特別是除疫苗外，還與人員的年齡、基礎疾病等健康狀況有關。傳統上通過“小黃本”進行免疫記錄，但信息十分有限。政府建立公眾個人健康和免疫信息的記錄，將有助于采取提前預警和差異化預防措施。

      6. 輿情監控和疫情披露

      信息封鎖意味著謠言和恐慌，古今中外，概莫能外。

      在疫情之初，“網絡求救”的輿情如何引起重視。這不光是武漢早期有，世界很多地方都已出現。而對于印度之類國家政令止于縣、縣級以下全憑自治的地方可能更具價值。

      此前中國疾病預防中心在內的傳統監測系統控制和預防（CDC）通常依賴于醫生和實驗室提交的臨床，病毒學和微生物學數據。由于時間和資源的限制，缺乏報告系統的操作知識以及這些系統中的法規，暴發事件與其報告之間存在嚴重的滯后現象。

      平均而言，傳統監控系統的報告延遲約為兩周。而對傳染病而言兩周已經是非常漫長的時間，足以讓大量人群感染。

      隨著互聯網和智能手機的普及，越來越多的人使用社交媒體共享信息。在通過衛生機構和官方報告機構進行報告之前，一個事件可能已經在社交媒體上發布了幾天甚至幾個月。

      搜索引擎是各行各業人們獲取健康信息的重要來源。依次分析搜索行為對檢測和跟蹤新興疾病提供了新穎且經濟的方法，并已成功用于SARS ，流感，登革熱等眾多案例中。

SARS（藍色）和非典（紅色）微信搜索指數

（源自西安交通大學附屬第二醫院論文，WeChat, a Chinese social media, may early detect the SARS-CoV-2 outbreak in 2019）

      可以看到“SARS”跟“非典”這兩個關鍵詞的微信搜索指數在疾病爆發前都已經有了征兆，以“非典”指數為例在12月15日后持續活躍，比官方宣布存在新型冠狀病毒肺炎的日期提早了2周。

      而疫情之中，確診病例和疑似病例的發展趨勢和活動范圍，如何給予公眾提示和信心。數據的準確性、及時性、易讀性和發布渠道及其權威性，無不考驗著城市乃至國家數據基礎建設的水平。

      基于模型數據整合的價值

      2月以來新冠病毒造成全國接近停擺，疫情防控也從最初的各自為政手忙腳亂到現在聯防聯控秩序井然，終于勝利在望。

      過程中也可以看到信息化應用的程度不斷提高，從最初的單點應用到逐漸整合，發揮的價值越來越大，IT和DT從業人員也在戰疫中貢獻著自己的力量。

      智慧醫療、智慧社區、智慧交通、智慧通信等等都是傳統智慧城市建設的重要組成部分，能在短短一個多月中開發如此規模的APP抗疫應用，也顯示著我們在智慧城市建設中基礎數據采集（“數化”）方面已經具備了很好的基礎。

傳統智慧城市與數字孿生城市數據的不同應用特征

（源自安世亞太《數字孿生體技術白皮書》）

      安世亞太認為，在人類與傳染病毒的長期共存和隨時戰斗中，如果充分分析和總結本次抗疫全民戰爭的經驗教訓，建立更適合國情的全面疫情防控模型，在智慧城市各板塊的基礎上通過“互動”，進而實現“先知”、“先覺”和“共智”，是一個值得深入探討和實踐的課題，數字孿生城市建設必將成為疫情防治的利器。

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