当AI“撞上”GIS，让战“疫”变得更智能(2)

“尤其是社区工作人员，按照传统的挨家挨户排查方式，很辛苦但效率却不高。”通过交流，姚新深切感受到他们的工作强度与压力，希望用智能化手段帮助社区精准管理。

发挥地理信息系统、人工智能和大数据技术融合所带来的“强大威力”，研发团队开发了基于地图大数据的智能疫情监控分析系统和疫情传播路径挖掘分析系统。

“这是个典型时空动态演变问题。”中科宇图科技股份有限公司副总裁、资源环境科学研究院院长刘锐告诉《中国科学报》，疫情防控主要在于防止病毒的扩散、切断传播途径，防止扩散最简单的办法是隔离，而隔离成效，则可以通过智能化的空间分析技术对人口流动进行监管和预判。

智能疫情监控分析系统依托人工智能视频AI技术和地图信息系统，从疫情的智能监测预警、精准防控，再到管控智能分析，对风险人群的流动做到最大限度的监控和管理。

刘锐介绍，就社区管理而言，做好疫情防控需要推动疫情防控关口前移。通过对街道、社区、交通枢纽等“关口”处视频监控信息的接入，构建视频智能分析平台，可智能识别人员聚集程度、口罩佩戴情况等防疫关注的信息。同时，结合在人流量密集的公共场所进行的热成像体温监测数据，对异常情况自动生成报告，让管理者实时掌握本区疫情监测异常信息，提高疫情防控效率。

“结合大数据技术和相关模型，可预测疫情的发展趋势和速度，了解对周边区域的感染范围和程度。”刘锐说。

而从全国防控角度，更关键的是找到在公共场合中有过暴露的“B类人群”，他们是与受感染人群或来自疫情严重地区人群（A类人群）在未知公共场所产生过某种交集的人。

刘锐表示，基于地图大数据的疫情传播路径挖掘分析系统，再利用好通信运营商的定位数据资源，可精准排查疑似感染B类人群。

具体而言，该系统通过将区域划成网格，以细化到建筑单元、楼层的地图数据为空间位置基础，结合通信运营商基于基站的手机定位数据，生成确诊、疑似病例人员空间运行轨迹，并打上时间标签，运用大数据挖掘技术、空间分析技术，解决潜在密切接触人员排查、危险人员定位的问题。

“在地图上可以清楚看到，在直径50米与A类人群出现在同一地点的B类人群，这有助于疫情预警，帮助管理者采取相应的策略。”刘锐说。

技术融合 ，推动智慧城市建设

基于GIS+AI+大数据+互联网技术所建立起来的技术体系在疫情的考验中显然交出了一份满意的答卷，应用潜力前景广阔。但姚新和他的团队并不“知足”，在他看来，技术及其应用还尚未到达极致。

目前，如何把先进的地理信息技术与人工智能更加完美融合，这是行业发展关注的重点。

未来，他们希望在这个基础上帮助政府建立‘城市大脑’，推进智慧城市的建立。

姚新说，数字化、信息化、智能化、智慧化，这是建设智慧城市的发展阶段，而我们现在还处在智能化阶段。“ 地图是智慧生态城市载体，人工智能等技术是工具，技术融合助推从智能化走向更复杂的智慧化阶段。”

如何建设智慧城市？他表示，疫情防控中暴露出的短板给他们带来了更多思考，“人类长期以来破坏生态环境的‘恶果’已经开始暴发，突发性高危传染病可能将长期伴随着人类。因此，智慧城市一定是生态的，对疫情的监测与防控，也应纳入智慧城市的设计中。”

而对于企业来说，这次疫情改变了人们的生活和工作方式，同时也带来了一次产业转型升级。姚新深有感触，信息技术精准高效地开展疫情监测分析、患者追踪、社区管理等工作，在本次疫情防控中发挥了重要作用，作为高新技术企业只有自身实力“硬”，才能更好地服务于社会治理。“未来，互联网化是大趋势，我们必须加大在硬科技和核心技术上的研发力度。同时，围绕需求和业务，真正发挥核心技术的效益，真正从过去的项目、产品型企业，向服务型企业转变。”

中科宇图科技股份有限公司董事长姚新

中科宇图科技股份有限公司副总裁、资源环境科学研究院院长刘锐

团队正在就系统运行情况进行讨论