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没有任何一个社区能逃过全球性疫情带来的巨大冲击。在尽可能地维持一种常态化生活习惯的同时，每个居民为了保护自己都会在日常生活中做出或多或少的改变，这些改变汇集起来便形成了社区化的应对疫情的措施。
面对此类危机时，最先出现的往往是来自基层的响应，但是这些应对方式对于减缓传染病的扩散可能并不那么有效。从技术角度来看，这些解决方案均包含了集合远程协作、非接触式交易，以及用自动化、机器人和其他免人工流程替换手工作业的手段。
当病毒肆虐之时，如果每个人都仅从自身角度出发而带着不同的目的去应对疫情，那么我们提到的这些基层响应很可能会适得其反。如果缺少了中央的统一协调，人们会因真实信息的匮乏而对形势产生困惑和恐慌，进而导致集体“信息症”。在社交媒体的作用下，这一情况不断恶化，漫天的报道淹没了公共卫生官员和其他权威机构发布的指导性信息。为了确保社区层面应对流行病的举措得到有效的实施，必须运用权威的数据分析来指导社会各界进行理性应对，除此之外别无他法。
展望未来，在公共、私人和非营利组织中，我们预期会看到更多由数据驱动的自上而下的应对疫情的防备及补救措施。在这一方面，中国的经验非常具有启发意义。还不到半年，中国已经在全国范围内采取了非常及时的、自上而下的应对措施。中国正在用大量资源挽救生命，控制感染传播，并指导个人进行检测、治疗和隔離。
相反地，美国和一些其他国家应对危机的方式显得十分混乱，且是自下而上的。中国的应对举措中有一些关键要素非常令人称道。面对新冠疫情，中国运用了复杂、精细的数据分析和多种数码工具，其具体措施包括：
·自助健康检测：自助式筛查工具减少了不必要的医院就诊数量和护理人员的工作量，同时降低了交叉感染的风险。在全国范围内，腾讯、阿里巴巴和一些垂直在线医疗平台正在向公众提供远程医疗服务。人们可以在线咨询医生、进行自我评估，然后再决定是去医院做进一步检查还是待在家中。
·社区外联：运用数字化平台，社区居民组成的志愿者团队能够通过数字化社区管理与沟通工具来协助进行消毒和物资发放工作。市民会收到一个健康二维码，并提交重点疫情地区旅行史等相关信息。系统对与感染者密切接触史和其他相关事项的数据进行汇总，然后对此用户近期与病毒相关的健康史做出一个评估，该评估有三种颜色尺度。
·远程治疗：数字技术令中国的专业医护人员可以对许多新冠肺炎患者进行远程治疗。中国的5G网络令许多武汉的医院与北京建立了联系，后者通过超高清医学图像的传输提供实时咨询。
·供应链编排：运用这些数字技术与物联网，中国迅速地构建起整合了制造业、物流业和医疗保健的完整供应链。在政府的协调下，成千上万家国内企业制造并给医院配备了测试及治疗新冠肺炎的设备。口罩、防护服和消毒剂的生产规模也迅速扩大。
·地点配对：为限制新冠病毒的传播，中国政府采取了差异化的、具有地区针对性的应对方案。该方案运用了大数据分析和人工智能来估算特定社区或个人暴露于新冠病毒的可能性。系统对智能手机的位置与已知被感染个人或团体的位置进行匹配，并结合出行数据分析出高危人群，对他们进行强制性病毒检测。
鉴于这些经验，我向所有国家提出的建议是建立一种新的常态，在这种常态下，应对疫情肆虐的措施是自上而下、由数据驱动的，他们主要包括以下几大方面：
·抗传染神经中枢： 在新常态下，多数国家将建立抗传染神经中枢，其作用是协调社会各界应对病毒威胁的反应。神经中枢汇总来自国家卫生、移民、海关电信和旅游部门的数据，通过复杂的人工智能系统来识别新病例、生成实时警报、介入医疗手段。同时，流媒体应用将实时对所有入境港口进行主动监控和筛查。这些工具将为权威部门的重大决策提供必要的情报。这些决策包括关闭边境、准许健康状况良好的人员入境、对可能传播传染病的人员或动物进行隔离或拒绝入境。
·规划隔离区：新冠疫情使得人们在痛苦中不断学习，面对大规模疫情时必须采取隔离、封锁和关闭场所等措施。未来，公共卫生部门将使用人工智能预测工具进行快速的计划与决策，以减缓疫情扩散、防止经济崩溃并最大程度地减少社区所受的影响。另外，社区传染病仪表板将根据当前周边环境受影响的程度为居民提供数据化的情报信息，以便人们及时调整日常生活起居。类似的数据情报同样能够帮助企业计算将员工召集回办公室上班或是在家工作的风险，并根据感染风险指数调整每天的策略。在疫情尚未结束的情况下，企业可以通过数据分析和基于设施内生物传感器数据的调查报告来决定是否让员工回到办公室。
·保持社交距离：从今往后，我们会看到更多政府强制采用的人工智能方案，以使人们远离可能传播感染源的人群。此次疫情后，近距离传感器将会被广泛使用。它们嵌入在智能手机和可穿戴设备中，能够在人群中为个人数字助理提供实时的环境信息。计算机视觉应用程序已经可以通过人工智能来自动监视公共场所、工作场所、商店和其他地方的人员，这些实时人工智能工具会提醒人们彼此是否靠得太近。
·全面生物传感监测：新冠疫情的爆发正在加速物联网传感器的革命。毫无疑问，它们会被构建在公共基础设施中。在新常态下，会诞生大量的生物传感器，用来检测空气、水、土壤、表面以及人体和动物组织中的病原体。生物传感器用于可穿戴设备则更为常见，它们能够检测人与人之间感染的潜在风险，并监测疾病在大批人群中（例如医院的患者以及疗养院的病人）传播的可能性。人工智能服务机器人会在公共场所调查路人，并判断他们是否有感染病毒的迹象。为了在人们意识到自己被感染之前就检测出症状，自动环境感应将使用多模式人工智能来对环境进行监测（将面部识别与体温扫描进行配对并识别人们咳嗽的声音）。在国家边境、机场等地区，红外成像技术能够对感染者进行主动监控与筛查。可以预见的是，政府将会在每部手机上强制安装接触性跟踪测量程序。
要在后疫情时代实现这些愿景，需要一个全覆盖的集合了人工智能、云计算、流媒体服务和物联网的基础设施架构。通过普遍的公共健康基础设施管理模式，它使人类得以抵御有全球性威胁的可怕疾病。
本文作者James Kobielus为市场研究机构Futurum Research的研究总监兼首席分析师。
原文网址
https：//www.infoworld.com/article/3543770/how-data-ai-and-iot-will-shape-the-post-coronavirus-new-normal.html
面对此类危机时，最先出现的往往是来自基层的响应，但是这些应对方式对于减缓传染病的扩散可能并不那么有效。从技术角度来看，这些解决方案均包含了集合远程协作、非接触式交易，以及用自动化、机器人和其他免人工流程替换手工作业的手段。
当病毒肆虐之时，如果每个人都仅从自身角度出发而带着不同的目的去应对疫情，那么我们提到的这些基层响应很可能会适得其反。如果缺少了中央的统一协调，人们会因真实信息的匮乏而对形势产生困惑和恐慌，进而导致集体“信息症”。在社交媒体的作用下，这一情况不断恶化，漫天的报道淹没了公共卫生官员和其他权威机构发布的指导性信息。为了确保社区层面应对流行病的举措得到有效的实施，必须运用权威的数据分析来指导社会各界进行理性应对，除此之外别无他法。
展望未来，在公共、私人和非营利组织中，我们预期会看到更多由数据驱动的自上而下的应对疫情的防备及补救措施。在这一方面，中国的经验非常具有启发意义。还不到半年，中国已经在全国范围内采取了非常及时的、自上而下的应对措施。中国正在用大量资源挽救生命，控制感染传播，并指导个人进行检测、治疗和隔離。
相反地，美国和一些其他国家应对危机的方式显得十分混乱，且是自下而上的。中国的应对举措中有一些关键要素非常令人称道。面对新冠疫情，中国运用了复杂、精细的数据分析和多种数码工具，其具体措施包括：
·自助健康检测：自助式筛查工具减少了不必要的医院就诊数量和护理人员的工作量，同时降低了交叉感染的风险。在全国范围内，腾讯、阿里巴巴和一些垂直在线医疗平台正在向公众提供远程医疗服务。人们可以在线咨询医生、进行自我评估，然后再决定是去医院做进一步检查还是待在家中。
·社区外联：运用数字化平台，社区居民组成的志愿者团队能够通过数字化社区管理与沟通工具来协助进行消毒和物资发放工作。市民会收到一个健康二维码，并提交重点疫情地区旅行史等相关信息。系统对与感染者密切接触史和其他相关事项的数据进行汇总，然后对此用户近期与病毒相关的健康史做出一个评估，该评估有三种颜色尺度。
·远程治疗：数字技术令中国的专业医护人员可以对许多新冠肺炎患者进行远程治疗。中国的5G网络令许多武汉的医院与北京建立了联系，后者通过超高清医学图像的传输提供实时咨询。
·供应链编排：运用这些数字技术与物联网，中国迅速地构建起整合了制造业、物流业和医疗保健的完整供应链。在政府的协调下，成千上万家国内企业制造并给医院配备了测试及治疗新冠肺炎的设备。口罩、防护服和消毒剂的生产规模也迅速扩大。
·地点配对：为限制新冠病毒的传播，中国政府采取了差异化的、具有地区针对性的应对方案。该方案运用了大数据分析和人工智能来估算特定社区或个人暴露于新冠病毒的可能性。系统对智能手机的位置与已知被感染个人或团体的位置进行匹配，并结合出行数据分析出高危人群，对他们进行强制性病毒检测。
鉴于这些经验，我向所有国家提出的建议是建立一种新的常态，在这种常态下，应对疫情肆虐的措施是自上而下、由数据驱动的，他们主要包括以下几大方面：
·抗传染神经中枢： 在新常态下，多数国家将建立抗传染神经中枢，其作用是协调社会各界应对病毒威胁的反应。神经中枢汇总来自国家卫生、移民、海关电信和旅游部门的数据，通过复杂的人工智能系统来识别新病例、生成实时警报、介入医疗手段。同时，流媒体应用将实时对所有入境港口进行主动监控和筛查。这些工具将为权威部门的重大决策提供必要的情报。这些决策包括关闭边境、准许健康状况良好的人员入境、对可能传播传染病的人员或动物进行隔离或拒绝入境。
·规划隔离区：新冠疫情使得人们在痛苦中不断学习，面对大规模疫情时必须采取隔离、封锁和关闭场所等措施。未来，公共卫生部门将使用人工智能预测工具进行快速的计划与决策，以减缓疫情扩散、防止经济崩溃并最大程度地减少社区所受的影响。另外，社区传染病仪表板将根据当前周边环境受影响的程度为居民提供数据化的情报信息，以便人们及时调整日常生活起居。类似的数据情报同样能够帮助企业计算将员工召集回办公室上班或是在家工作的风险，并根据感染风险指数调整每天的策略。在疫情尚未结束的情况下，企业可以通过数据分析和基于设施内生物传感器数据的调查报告来决定是否让员工回到办公室。
·保持社交距离：从今往后，我们会看到更多政府强制采用的人工智能方案，以使人们远离可能传播感染源的人群。此次疫情后，近距离传感器将会被广泛使用。它们嵌入在智能手机和可穿戴设备中，能够在人群中为个人数字助理提供实时的环境信息。计算机视觉应用程序已经可以通过人工智能来自动监视公共场所、工作场所、商店和其他地方的人员，这些实时人工智能工具会提醒人们彼此是否靠得太近。
·全面生物传感监测：新冠疫情的爆发正在加速物联网传感器的革命。毫无疑问，它们会被构建在公共基础设施中。在新常态下，会诞生大量的生物传感器，用来检测空气、水、土壤、表面以及人体和动物组织中的病原体。生物传感器用于可穿戴设备则更为常见，它们能够检测人与人之间感染的潜在风险，并监测疾病在大批人群中（例如医院的患者以及疗养院的病人）传播的可能性。人工智能服务机器人会在公共场所调查路人，并判断他们是否有感染病毒的迹象。为了在人们意识到自己被感染之前就检测出症状，自动环境感应将使用多模式人工智能来对环境进行监测（将面部识别与体温扫描进行配对并识别人们咳嗽的声音）。在国家边境、机场等地区，红外成像技术能够对感染者进行主动监控与筛查。可以预见的是，政府将会在每部手机上强制安装接触性跟踪测量程序。
要在后疫情时代实现这些愿景，需要一个全覆盖的集合了人工智能、云计算、流媒体服务和物联网的基础设施架构。通过普遍的公共健康基础设施管理模式，它使人类得以抵御有全球性威胁的可怕疾病。
本文作者James Kobielus为市场研究机构Futurum Research的研究总监兼首席分析师。
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https：//www.infoworld.com/article/3543770/how-data-ai-and-iot-will-shape-the-post-coronavirus-new-normal.html