2020年新年伊始，新型冠狀病毒肆虐神州大地。習近平總書記指示，“要鼓勵運用大數據、人工智能、云計算等數字技術，在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面更好發揮支撐作用?！?/p>

為響應國家號召，中國信息通信研究院充分發揮大數據行業研究優勢，聯合百度、阿里云、京東云、聯通大數據、電信云公司、北京移動等多家科技企業共同編寫了《疫情防控中的數據與智能應用研究報告（1.0版）》（以下簡稱“《報告》”）。通過對公開渠道發布與征集的100余家企業的200余個案例進行梳理，系統性分析了疫情防控期間以大數據和數據驅動的智能應用為核心的企業優秀實踐經驗?！秷蟾妗窂囊咔榉治稣宫F、疫情防范管制、醫療醫治增效、生活便民舉措、復工復產管理等五個應用維度對實際應用案例進行了分類和描述，并從數據能力、應用類型、企業能力、開源眾包等角度進行了深入分析，同時提出了疫情防控中面臨的數據來源、數據質量、隱私保護、數據流通等方面的問題和挑戰，最后給出了疫情防控過程中發揮數據應用價值、加強數據治理能力、確保數據合法合規、創新技術應用場景、推動數字經濟發展的五點建議。

從收集到的案例中可以看出，疫情分析展現類應用占比39.6%，很多企業首先就針對各地提供的數據進行了多主體、多渠道、多維度的展現，并將結果應用于公眾、政府和企業服務上。疫情防范控制類應用在大數據分析和展現的基礎上，通過更深層次的模型建立、分析挖掘等手段能夠來進行識別高危人群、開展區域檢測、進行市場監管等功能，相關案例占比46.7%。大數據和智能技術被充分應用到病情診斷、醫學科研、醫療輔助等與醫護工作直接相關的場景中，醫療醫治類案例占比17%。生活服務類應用也是數據驅動疫情防控的重點突破口，諸多互聯網企業采用O2O服務模式，形成線下活動到線上活動的映射，利用大數據技術實現海量生活數據的采集、分類和存儲，為居民提供食品無接觸外送等服務。隨著疫情防控取得積極進展，各地政府、企業也在逐步將精力放在復工復產上，盡快實現經濟社會常態化運行，這類案例占比19%（案例有重疊）。

報告認為，良好和豐富的數據是開展疫情防控應用的基礎。報告從數據采集、數據互通和數據開放三個方面，對本報告收集到的相關案例中體現出來的數據能力進行分析。案例中，數據分析的深度隨時間遞增。從早期來看，大部分應用多為信息收集和平臺建設類項目；隨著平臺的建設和數據的逐步積累，診斷類應用愈發成熟，預測類應用逐步增加。此外，報告還重點關注了電信大數據的應用和開源項目在疫情防控過程中的應用亮點。

為提升后續的疫情應對能力，報告還提出了“強積累，發揮數據應用價值”、“ 提質量，加強數據治理能力”、“ 保隱私，確保數據合法合規”、“ 推技術，創新技術應用場景”、“ 尋機遇，推動數字經濟發展”的五條建議。

當前疫情形勢依然嚴峻復雜，防控正處在最吃勁的關鍵階段。我們希望通過《報告》的發布，促進全社會科技企業團結起來，共同發揮數據與智能在疫情防控中的重要作用，堅決打好、打贏這場疫情防控的戰爭。

由于時間倉促，編寫組對案例搜集還不全面，分析還不夠深入，一些案例的應用成效還有待進一步觀察。有鑒于此，我們后續還將根據情況，對報告進行補充完善。歡迎大家和編寫組聯系，踴躍提供在疫情防控和復工復產中切實發揮成效的大數據和人工智能應用案例，或對本報告提出意見和建議。

　　《疫情防控中的數據與智能應用研究報告》.pdf