中国科学报|当AI“撞上”GIS，让战“疫”变得更智能

       当前，全国各行业正加速复工复产，人口流动和生活秩序也逐渐恢复，防控新冠肺炎疫情（以下简称疫情）的战线正从医疗救治转向城市管理。利用大数据和人工智能（AI）、地理信息系统（GIS）等先进技术手段，加强疫情监测，已成为科学防治、精准施策的重要参考依据。
      在中科宇图科技股份有限公司董事长姚新看来，当今时代，地理信息技术、大数据、物联网和人工智能等新一代信息技术的发展相对成熟，但结合不紧密，单纯依靠某一技术不能处理全部问题，只有以解决行业实际问题为导向，融合相关技术体系，才能充分激发信息技术新的生命力。
      这场科技战“疫”中，正是对地理信息大数据和人工智能等“技术融合”的一次“大练兵”。
地图赋能，保护一方生态
      疫情即命令。姚新带领研发团队率先打响了一场对医疗废水检测和废物智能跟踪管理的战役。
      2月初，他就筹划着如何运用企业近20年地图大数据与智能化研究与服务的技术优势，服务湖北以及全国的疫情防控工作。经多方询问，他先与湖北省十堰市生态环境局取得了联系。
   “我们这里极缺医疗废水的检测设备和软件追踪平台。”电话那头，需求急迫。
      在疫区收治新冠肺炎患者的过程中，大量的医疗废水、废物随之产生，医疗废弃物和一般废弃物有着本质不同，具有疾病传染性，废水如不经检测处理，既污染环境，又可能形成危险的疾病传播源。
      姚新说，“更重要的是，十堰市丹江口水库是南水北调中线工程的起点，关系京津乃至华北地区饮用水安全。”疫情发生后十堰医疗废水处置能力与实际需求差距大，为解当地燃眉之急，他立即行动筹措十台水质检测设备，帮助十堰市生态环境局对医疗废水进行快速精准检测。
      但，只是检测还不够，如何追溯废水源头，保障医疗废水监测跟踪与管理有章可循更为关键。比如，相关负责人需要清楚有多少医疗废水废物收集点、如何统一管理、流入水体应采取什么措施等，以便实时准确地掌握医疗废物废水的“来龙去脉”并采取应急方案。
      姚新表示，综合运用地图大数据和人工智能等技术，构建“医疗废物智能跟踪与精细化管理平台 ”可智能识别管理废物废水的“行踪”。通过遥感监测和大数据挖掘技术，网格化监管，智能识别医废泄露风险，快速应急协同处置。与此同时，强化饮用水水源地巡查监督，最终综合实现疫情医疗废物智能跟踪与全过程管理。
      如今，这套系统也正“监管”着北京市的医疗废物废水，保护一方生态与用水安全。
      为防止疫情从城市向农村转移扩散，他们还依托地理信息系统、遥感、视频监控技术和智能分析技术，开发“农村环境及饮用水源地智能监控与防疫管理平台”，解决农村环境和饮用水源地的安全监管，以及疫病防控风险评估及监控预警问题。
      这些平台都是“智慧地图”的有效实践。“在大数据时代，80%的数据与地图相关，如果没有了地图数据，就缺少了数据的空间性，大数据的效能就被大大降低。应以大地图平台为基础，推进智慧地图的落地和应用。”姚新说。

        如今，复工复产和各地“解封”正平稳进行，但少数对自身行程瞒报、谎报者，给疫情防控带来了较大不确定性，也给城市管理带来了巨大的考验。
     “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，推进智慧城市建设

       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。”