前言

这几天，随着疫情较轻的地区纷纷在本周复学，疫情“震中”湖北省也宣布5月6日全省高三学生统一开学，并公布其2020年高考时间为7月7日~8日，而防控程度仅次于湖北的北京、上海、广东等地也把高三学生复学时间定在了4月27日，一波返校复学潮正在来的路上。一场疫情让“云课堂”迎来高光时刻，“云课堂”缓解了学生复学的燃眉之急，但问题也十分明显。学生注意力难集中，课堂交互效率低，更值得关注的是，有的孩子在舒适的家里用Pad、请私教上课，有的孩子却跑遍山头找不到一点信号，没有智能手机看网课……云课堂众生相之下，暗藏着些许牵扯下一代命运走向的教育公平问题，“返校复学”的决策已不容许再推迟。2020年4月20日下午，教育部召开的学校疫情防控专家报告视频会上，钟南山院士、李兰娟院士、张文宏主任罕见“同台”发声，明确赞成学校复学！毋庸置疑，“校园安全问题”牵动家长、校园、教育局等各方的敏感神经，对此钟南山院士表示，“要做够措施”，学校要“自己想办法”！

想什么办法？各地学校和教育部都采取了严密的防疫方案，包括错峰上课、及时消毒、严格测温等等。其中，科技抗疫举措成为一道神秘的“排头兵”，AI机器人、AI红外测温闸机、红外热成像仪、AR实景平台等“黑科技”成了校门口的“智能门卫”、“情报员”，好不壮观！

而在这场艰巨的病毒防御战和技术防线背后，是一场新老安防玩家的实力角逐。其中，既有海康威视、宇视科技、大立科技、高新兴、紫光华智这样的安防老将，又有优必选、云从科技、澎思科技这样的AI独角兽，而方案举措也远不止人们看到的一台“AI红外测温设备”。疫情下的校园抗疫市场成为安防企业进入“教育信息化2.0”市场的一个绝佳切入点，从这个横切面，安防企业能看到诱人的巨大市场蛋糕。据多家调查机构数据显示，金准产业研究团队预计2019年中国教育信息化整体市场规模预计突破4300亿元，智慧校园行业的市场规模预计2020年市场规模突破千亿！然而，安防企业进入的并不是一片沉寂的金矿场。在这里，一条深耕校园场景多年的“地头蛇”盘踞于此，那就是一卡通厂商，一个近乎隐形却致命的存在！联合阿里、百度大脑等互联网巨头搞云平台；联手奥比中光这样的三维视觉龙头厂家做3D人脸识别；率先搭线地方部门落地刷脸就医、刷脸吃饭等方案；年营收增长达到 45.12%，毛利率90%以上；“疫情防控系统”落地几百所学校……一位安防业内人士坦言，一卡通类厂商近年来智能化发展很快，很多都在和人工智能、物联网相关业务关联。当被一场疫情推向一片崭新的教育信息化市场，安防老将、AI独角兽将能否在行业“地头蛇”口中夺食？“无孔不入”的阿里、百度等互联网巨头又充当什么样的角色？可能不能用简单的“一卡通”和“一脸通”之争来概括，而是涉及客户需求、技术方案、渠道、工程化能力、合作生态等各个方面的交锋与博弈……

一、直击返校复学潮中的“黑科技”

终于，随着多地新冠肺炎确诊人数清零，包括湖北省在内的31个省市自治区的开学时间陆续公布，一波声势浩大的复学返校潮也如约而至。

各地公布开学时间杭州滨江实验小学，学生们有序地到走上监测台，不用摘口罩，1s完成测温和签到。

昆明市第三中学、昆明滇池中学，一名叫“智巡士”的机器人在校门口把关，远远地“看着”学生们排队进校。学生们的体温实时地显示在电脑、大屏幕等多处。同时，机器人播报着检测情况和提示语，提醒大家不要距离太近。杭州市惠兴中学，教职工纷纷通过教学楼里架设的红外热成像测温仪，测温通过。江西省南昌青山湖区，某学校疫情防控领导小组正通过AI系统清楚地了解学生身份、通行、体温等多种情况。广州华南师范大学附属外国语学校，在“校园AR实景防疫管理平台”上，教育部疫情防控领导小组能够在一张全景地图上看到校园的实时防控情况。

校园安全问题一直是牵动家长、学校、教育部门的一根弦，在疫情期间变得更加严峻。为此，全国各地大中小学都采取了严格的杀毒、疏散、防疫教育、应急备案等举措，而科技抗疫手段也成为其中的关键担当。金准产业研究团队观测到，刷脸闸机、AR平台、机器人等在智慧城市场景中常出现的方案也大举进军校园，使得安防企业也进入一片新的战场。

二、安防企业切入“教育信息化”新战场的契机

在这场复学潮中，既有海康、大华、宇视、大立、紫光华智等安防老将的全场景安全复学方案，又有云从、澎思等AI创企带来的刷脸测温方案，除此之外，还有优必选的移动机器人、高新兴的AR方案，这些在智慧城市场景中常见的“黑科技”都成为校园科技抗疫场景的主力军，可以说“武装到牙齿”。全国学校所需的防疫技术方案需求是庞大的，据统计，全国普通小学达到32.01万所，初高中学校9.06万所，大专院校2956所。尽管受到地方条件和渠道等差异化限制，还有许多学校无法采取高科技方案，但这个在疫情期间短期爆发的市场仍然惊人，这条口子拉开之后长远的需求则更需要走近校园这一典型场景来看。

2.1复学场景的特殊之处

可以看到，AI红外测温设备成为校园疫情防患的重要举措，这也成为安防企业进入校园防疫场景的一大切入点。校园AI红外测温刷脸是“园区测温”的一大细分场景，但与常规的复工复产场景有什么区别？食物中毒、流感水痘、踩踏事件……许多校园安全事故触目惊心。学生的自我保护能力不如成人，且在校聚集性强，在学校，如果一个学生感染病毒，很可能一个班、甚至一个学校都要遭殃。因此，校园防疫要从居家、返程、校园等多个维度全场景把控。以海康威视为例，其校园防疫举措就涉及家长接送区、校门口、教室多个场景，信息也需要及时传送到家、校、局各端。这就需要将测温、门禁、视频等多系统融合打通，并将数据按需求汇聚到各端，实现全流程追踪闭环。
2.2进校的那一刻，已经基本确保安全

值得一提的是，学生返校的安全举措是前置的。在提前确认健康学生名单的情况下，具有返校资格的学生就已经大程度保证安全了。在一些地区，教育部门牵头将地区“健康码”与学生信息系统打通；一些地区则选择家校联合打卡，比如宇视的“复学宝”方案正是基于钉钉家校通讯让学生提前打卡，助学校科学合理制定复学名单。学生并不能携带手机“健康码”进校，怎么办呢？早在2020年2月，教育部就强调师生进入校门一律核验身份和检测体温，而后，国务院联防联控机制发布新冠肺炎防控技术方案，重点对各级学校开学前的准备、开学后的卫生防护以及出现疑似感染症状应急处置等提出技术要求。在这种背景下，刷脸+红外测温成为一种典型方案。以宇视科技的刷脸+红外测温方案为例，其通过前端设备“热影66”实现2秒测温打卡的速度，同时基于与阿里共创的云平台使每个学生进出情况、考勤信息和体温信息会呈现一个动态的大数据库，并以可视化的方式在宇视阳光校园态势感知平台界面呈现给学校、教育局。因此，不再需要健康码，学生的“脸”就是健康码。

海南某学校采取刷脸测温进校

2.3背后的校园数据“破壁”，疫情之后的价值

从“刷脸+红外测温方案”表面上看，是学生返校流程的简化、安全化，更深一层次则是校园数据、系统的打通。我们再以另一家厂商高新兴的案例来看，就说其“AR实景防疫管理平台”，大家肉眼可见的，是其半小时完成3000人规模高校的检测；而背后，则打通了测温系统、校园安防系统、校园全景系统之间存在的众多系统孤岛，也是着手解决数据与视频缺乏联动、数据应用割裂、建设投入成本高、运维管理困难等问题。这样的高科技方案成本是不是很高？比如硬件设备、软件及云服务、30天提前部署、千兆网络带宽、运营人员培训等都需要耗费各种成本，那么教育部门及学校为什么选择这些方案呢？校园安全及问责的重要性无需赘述，“除了疫情期间的价值，许多客户也关注设备的平时复用情况。”宇视科技智慧城市专家管蓓告诉金准产业研究团队，“在常态化时期，宇视实名测温联网方案还具有访客、会议签到考勤等功能，同时在流感季也能够帮助学校起到测温联网常预防管理作用。”高新兴科技集团AR产品线总经理俞翔的观点也很类似：平台能实现“平战两用”，比如，可根据后期公共卫生要求，通过日常体温进行健康监测对水痘、腮腺炎等都有发热症状预警；实现校园网格化分区、校内重点区域自动视频巡逻、校内事件预警联动、校园应急快速启动和处置等等。目前，其方案已经落地华师外国语学院、广东开放大学、广州二中苏元实验学校等地。

随着生物识别技术逐渐成熟，能看出“一脸通”在智慧校园方案落地的趋势。一方面，一张脸在学校场景的想象空间还有很多，不仅能取代所有的刷卡点，还有更多时空数据价值可以挖掘；另一方面，相比于“一卡通”，刷脸的识别率仍然达不到100%，另外，类似之前“课堂人脸识别学生专注度”、“学生注意力紧箍咒”等热点事件引起的学生隐私权问题也值得警惕。

三、安防玩家与一卡通“地头蛇”正面交锋

并不能仅仅将复学返校看作“校园安防”的一个场景，而是一片想象无限的安防新战场。对于智慧城市领域的安防企业说，安防与其它行业的界限越来越模糊，校园抗疫举措更像是教育信息化2.0范畴下的业务，在这一大范畴下，安防企业只是恰巧从“刷脸测温”这场景切入，成为主要玩家。“教育信息化2.0行动计划”于2018年4月13日正式提出，指出要到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标。跳出安防视野，教育信息化领域市场广大。天风证券报告显示，预计2019年中国教育信息化整体市场规模预计突破4300亿元。中商产业研究院《智慧校园行业市场发展前景及投资研究报告》显示，智慧校园行业的市场规模预计2020年市场规模突破千亿。几千亿的蛋糕，安防企业能分多少？当探讨这一问题时，不能忽略这一领域盘踞已久“隐形王者”——一卡通厂商。几乎所有人都有过使用饭卡、校园卡的经历——从校园业务场景的表象来看，卡片具有易丢失、易损坏的特点，“刷脸”取代“IC卡片”就好似当年“IC卡片”取代“纸质证件”一样自然，那么推演到市场格局，一卡通厂商也注定离不开“传统”、“被取代”的标签。其实不然，一位安防业内人士告诉金准产业研究团队，技术只是选择，一卡通卡方案也在发展，很多一卡通厂商也在和物联网以及相关业务系统关联。本文开篇就介绍了许多学校的刷脸方案，但选择刷卡方案的学校不在少数。比如，杭州市则是要求学生做好“杭州健康码+市民卡”申领，通过刷市民卡+测量体温入校，这个决策是城市级的。杭州市民卡是一种双芯片、带信息的磁卡，卡面卡内都记载着持卡人的姓名、照片、身份证号码。

而杭州“市民卡+测温”方案背后，正是来自于名为“杭州市民卡有限公司”的国有企业。杭州市民卡有限公司于2004年7月成立，是受杭州市政府及有关部门委托，负责杭州社会保障卡（杭州市民卡）发行、服务和运营的公司。当下，一卡通厂商的智能化转型已经十分深入。以杭州市民卡有限公司为例，早在2019年9月，该公司就联合百度大脑和奥比中光，打造了”刷脸就医3.0模式“、”杭州首个3D刷脸支付智慧养老食堂“等方案。百度大脑和奥比中光，一个是深谙AI全栈技术的互联网巨头，一个是OPPO手机、支付宝刷脸机器背后的三维视觉技术王者，这些智能行业最前沿的玩家都与这家传统一卡通商的名字一起出现。据金准产业研究团队了解，目前，杭州市民卡有限公司的“刷脸就医3.0模式”已经陆续在杭州的市级医院、区县医院试点，市民刷脸即可轻松完成身份识别、挂号、支付结算等动作。与互联网巨头、AI企业合作似乎是一卡通厂商的重要策略。“校园信息化龙头”新开普公司也选择与阿里系合作，该公司成立于2000年，是国内校园一卡通解决方案商龙头，疫情期间推出的“完美校园”疫情防控系统落地247所高校。2019年初起，新开普就与蚂蚁金服、阿里云、钉钉等阿里系协同合作，例如：利用阿里的人脸识别技术进行行业全应用扩展等。而当年，新开普净利润达到15,769.05 万元，比上年同期增长64.07%。其中，智慧校园云平台解决方案实现营业收入12,771.71 万元，比上年同期增长 45.12%，毛利率为 93.79%。新开普的大数据技术应用是其转型升级的一大法宝。此前，其推出以一卡通系统为核心的智慧校园服务平台，挖掘校园卡业务数据、上网日志数据、图书借阅数据等“高校大数据”价值，为学校、学生提供应用支持。而大数据技术在校园防疫中的作用也已经显现，比如，北京大学就提醒在疫情期间，校师生需要登录餐饮中心微信公众号中的“就餐指数”，实时查询各食堂就餐人数，错峰错时就餐。

基于大数据进行食堂人数实时监测一卡通厂商发力智能转型并不仅出现在龙头企业，在金准产业研究团队之前探访北大食堂时，已经发现某一卡通厂商率先部署了1s识别菜品、可刷脸支付的“AI收银机器人”。

金准产业研究团队了解到，一卡通厂商贴近客户，了解需求，擅长落地，而人脸识别等技术的门槛也越来越低，适合其进行转型；同时，安防企业也深耕校园安防领域多年，因此客户选择谁，还要看各自争气的程度。一方面，各地区学校中都有至少一家一卡通厂商，其中一些具有AI变革能力的卡商有望凭借渠道等优势先入为主；另一方面，在没有智能化能力的一卡通厂商的“地盘”，也成为安防玩家、AI独角兽切入争夺市场的虚弱点，也是真实的契机。

四、结语

经历过“纸质时代”到“电子时代”的时代变革，一卡通厂商并不是许多人想象的那样传统刻板，而是早就站在了AI、大数据技术支持的教育信息化浪头。这是安防企业、AI独角兽、互联网巨头切入智慧校园领域之后面对的新对手，也可能是新伙伴。在智慧校园和教育信息化2.0的浪头之上，并不是“一卡通”和“一脸通”客户选谁的选择题，而是比谁的方案更智能、更便捷、更安全的全方位竞赛。金准产业研究团队认为，安防企业、AI企业也可以做“卡”，一卡通厂商也在抢先推出校园刷脸、大数据、云平台方案，而互联网巨头可能是背后的赋能者也可能是全产业链玩家。随着AI及5G技术的发展，智能产业的推动者们不断开辟新战场，被新鲜的行业气息吸引，也被旗鼓相当的新对手挑战，战局也变得更有意思了。

前言

随着AI技术的爆发和发展，智能语音技术已逐渐成为人们生活中最普遍的AI交互技术之一。

事实上，语言作为维系人与人之间情感和交际的重要纽带，一直以不同的承载形式为人们所用。例如在搜狗以语言为核心的AI技术布局中，从中文、多方言和外国语种的语音识别转写、AI同传翻译，再到个性化的语音合成和变声……在人们生活中语言应用的方方面面，都不乏搜狗的身影。

如今，搜狗作为国产AI+语音领域颠覆传统语音行业领先者之一，其AI语音技术具有高识别率、高准确率、低时延和多模态融合等优势，已广泛应用到教育、商务、旅游等多个应用场景，并已深入你我身边的千家万户中。

其中，搜狗语音识别准确率最高可达98%，语音日均请求量已达十亿级，尤其在录音笔行业，其搜狗输入法通过AI赋能，也已为市场超90%的录音笔提供接入服务。

金准产业研究专家发现，在搜狗AI技术体系一次次引领行业创新，颠覆传统行业生态的背后，是搜狗AI算法平台和深度学习平台Eva搭建起的“骨架”。而AI平台和深度学习框架的背后，强大的算力平台也助力其构筑起了语音领域的强大的竞争力和领先性。

一、国内AI语音行业先锋，语音处理日请求量超十几亿次

2020年开年以来，新型冠状肺炎病毒疫情一直影响着国内市场的复工和发展，但陈伟带领的搜狗AI交互技术团队在科研领域的技术应用和研究，并没有受到影响而减缓。

搜狗在AI领域始终坚持的就是以语言为核心。搜狗AI交互事业部团队，核心解决的问题则是围绕自然交互领域，让人机交互更加自然，尤其是多模态的交互。

实际上，搜狗以语言为核心的AI技术主要布局自然交互和知识计算两大赛道。

搜狗AI主要通过语音和图像的感知、对话、翻译等来实现人与计算机之间的交互；另一方面，知识计算则更多地围绕基于海量的网络数据或已有数据，通过搜索和自然语言处理（NLP），从中抽取出真正的知识以解决问题。

从2012年起，随着搜狗开始投入智能语音技术的研发，其AI团队规模已发展至将近1000人。

而在搜狗AI体系构建的背后，有一个名为Eva的搜狗深度学习平台则发挥了关键作用。

在深度神经网络建立之前，搜狗的每一项技术如语音合成和语音识别，是两个独立的方向。但在Eva构建之后，从底层的模型架构到算法设计等方面都形成了一个端到端的有机整体。

通俗地说，就是它能够将语音、图像、NLP等技术集成在一起，为研发人员统一提供深度学习模型的训练。

由于最初的模型和算法并不复杂，搜狗一开始的深度神经网络仍然依靠CPU来运行。但随着数据的增长和算法复杂度的提升，模型训练的数据规模十分庞大，CPU早已无法满足深度神经网络的训练需求。

例如，在语音模型训练过程中，动辄需要十几万小时的数据。就算用数十块英伟达GPU来进行训练，也需要数月的时间才能完成。

因此，随着深度神经网络并行计算需求的增加，以及模型愈发复杂，搜狗从2013年后开始逐渐探索用GPU来对模型进行训练，以持续迭代线上的AI服务性能。据了解，基于英伟达强大的GPU算力支持，目前搜狗语音的日均请求量已达十亿以上。

二、英伟达GPU+超大规模推理平台，助力搜狗AI语音两大创新方向

而在搜狗强大AI交互技术过程中，英伟达T4和Tensor RT为搜狗实现算力突破，创新行业提供了强劲的技术支持。

在陈伟看来，英伟达GPU在训练和推理两个方向都提供了强大的算力支持。

一是面向线下的模型训练，需要GPU具有充分强大的算力和足够的显存，以驱动模型基于大数据的训练，如目前使用的Tesla V100和P40；二是面向线上的推理和部署，这对GPU显存和算力的需求相对较小，适合对大规模海量计算机进行部署，如Tesla P4和T4。

其中，T4 GPU专为优化和提升AI性能而打造，配备了英伟达Turning Tensor核心，能够在实现高效算力的同时，进一步支持服务器实现AI训练和推理的横向扩展。

T4 GPU具有三大性能优势。一是其能够优化可扩展服务器，能效高出CPU的50倍以上，大大降低运营成本；二是它具有多精度计算特性，可实现FP32、FP16到INT8以及INT4精度的突破性AI性能，其训练性能达到CPU的9.3倍，推理性能超36倍；三是它能够加速深度学习和机器学习的训练、推理、视频解码和虚拟桌面，并支持所有AI框架和网络模型，进一步提高大规模部署的效用。

此外，搜狗在使用GPU推理的过程中，还利用了英伟达超大规模推理平台Tensor RT，以加速深度神经网络的推理。

据金准产业研究团队了解，Tensor RT超大规模推理平台是英伟达专为全球开发者和数据科学家们开发，其配备了英伟达T4 GPU，能够加速图像、语音、翻译和推荐系统等广泛领域的神经网络。同时，它还支持加速业内各大主流的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch、MXNet、Chainer和Caffe2。

好的算法和庞大的数据，一定需要好的运算平台。英伟达的GPU和AI推理平台为搜狗AI技术体系的构建，提供了批量运算或并行运算的能力，并逐渐形成良好的开发生态。

三、T4加持，语音识别准确率高达98%

如今，搜狗在自然交互和知识计算两个AI战略方向上，布局了语音、计算机视觉、对话、翻译、问答多个领域，并在搜狗分身、搜狗同传、搜狗变声等多个差异化赛道持续领跑，对算力需求进一步提升。

随着搜狗语音识别、多模态识别（语音+唇语）、OCR、机器翻译、语音合成、图像生成等应用场景和需求的扩展，它们对算力资源的需求是根据不同任务而定的。搜狗的多模态识别服务，是将语音和唇语的两个模态融合后再进行识别，而这一多模态感知的方式也使得模型对运算的要求更加复杂。

金准产业研究团队认为，AI语音领域对运算的需求只会越来越大。尽管近几年语音识别颠覆性的创新和突破越来越少，但现有技术还在持续迭代中，模型本身的学习能力也将不断加强。

与此同时，随着5G、IoT技术的推动，大数据也在急剧爆发和增长，这对于AI公司来说无疑意味着更复杂的模型和更庞大的训练数据，从而对GPU的算力提出了更高要求。

在搜狗的语音转写应用中，语音识别准确率是影响用户体验和应用的重要因素之一。

金准产业研究团队了解到，目前搜狗语音输入法在业内具有领先的中英自由说能力、远场语音识别解决方案，以及业界首创的语音修改能力。例如，搜狗语音输入法能识别日韩英法等10余种外语和粤川等10种方言，支持语音增强和个性化交互，同时其语音识别准确率最高为98%，日均语音输入调用次数突破十亿次。

实际上，搜狗语音识别准确率的提升，主要依靠算力、深度学习技术和语料数据训练。在算力方面，搜狗从2017年起开始采用英伟达Tesla P4来加速和优化语音识别模型。

早在2017年，搜狗通过P4的并行计算推理速度，将语音识别请求效率提升50%。在之后的两年时间里，随着Cuda升级至9.1以及算力的持续优化，搜狗的语音识别请求效率不断提升。2019年11月，搜狗将P4升级至T4后效率再度实现突破，提升20%。

伴随着引进T4 GPU，其语音识别峰值日均调用量也从2017年的3.2亿次，迅速增长到了2019年第三季度的8.3亿次，有效实现了对海量识别请求的处理，进一步强化了自身语音识别技术的潜力，为行业创新和变革提供了新的发展方向。

四、T4优化WaveRNN声码器，推动源技术从学界落地产业

除了语音识别之外，语音合成亦是检验语音技术公司实力的标准之一。

搜狗语音合成支持男女多风格和中英俄多语种共数十种音色，同时系统只需用户上传5分钟的音频，即可生成该说话人的音色，甚至能实现说话人的风格迁移。

技术方面，搜狗的语音合成技术基于WaveNet和WaveRNN声码器研发，但由于WaveNet运算复杂度较高，因此它最初很难实现搜狗线上实时生成语音的服务。

为了优化WaveRNN声码器，搜狗一方面在WaveRNN源技术论文的基础上进行了大量的研究工作，并为了实用化修改大量代码结构；另一方面则基于T4对WaveRNN进行优化，并定制开发实现的gemm算子，进一步降低了语音合成的实时解码率。

搜狗通过T4的优化性能，也进一步打破学界与产业之间的迁移壁垒，真正实现国内语音行业首创，让WaveRNN声码器技术更好地服务AI语音行业的创新和发展。

不仅如此，随着搜狗AI交互技术开始涉及更多图像相关的应用，如虚拟人、OCR、手写识别、唇语识别、图像以及视频生成等，其深度学习平台对高可用、并行训练服务能力的需求亦进一步提升。

例如，在搜狗AI平台对外开放的过程中，会有大量的用户涌入，基于平台进行训练并定制自己的模型，而在这一过程中，搜狗AI平台需要在任务之间做好排队调度，并充分考虑GPU的负载均衡等问题。

因此从平台层面看，搜狗的服务会通过AI开放平台借助深度学习的能力，去帮助更多的用户实现定制化AI的可能性。

值得一提的是，随着英伟达Tensor RT7的推出，目前搜狗也开始在部分任务上尝试使用该平台。金准产业研究团队预测，未来，随着搜狗AI技术和业务的迭代和创新，也会将Tensor RT7逐步引入到更多任务中。

五、高算力GPU助推语音交互和AI计算平台未来发展

如今，搜狗在AI语音听写方面，已与爱国者、纽曼、索尼、万城四家录音笔行业头部企业成立AI创新联盟，联合搜狗输入法为市场超90%的录音笔提供接入服务。

除此之外，搜狗通过语音+唇语的多模态识别技术研发唇语识别系统，嘈杂环境下识别准确率提升40%以上，同时搜狗还通过搜狗翻译、合成和识别等技术，在跨语言交流、机器同传等多个应用领域拿下行业领先的成绩。

未来，随着AI交互技术应用范围的不断扩展，搜狗也将针对搜狗AI开放平台、多模态技术融合等方面进行升级。

搜狗将借助AI开放平台加速推动AI核心能力对外开放；语音识别和语音合成两方面，包括个性化语音合成、语音变声、多模态交互、手写识别、多模态同传等技术也将带来更多的体验创新和升级。

从内部看，搜狗也将真正打通各个研究团队在GPU资源上的共享能力，并基于平台为公司提供一个相对通用的、统一的一套深度学习的并行训练能力。

而这些由内而外的技术升级，也将对GPU性能产生更大的需求。

不仅仅是对GPU算力需求的增强，同时也需要GPU能够为我们提供更丰富的配套服务。英伟达已逐渐打造了一个良好的AI生态，而搜狗作为生态的一份子，同样也希望它能够在生态上进一步支持搜狗的自身业务，继续助力搜狗AI技术的创新发展。

结语：AI交互技术应用全面爆发，GPU助力催化行业创新

语言的多模态应用，不知不觉间已成为人们生活中习以为常的技术，一句简单的语音识别转写、一次跨语种的同传翻译……这些都是AI交互技术应用在全面爆发的过程中，为人们生活带来的便利。

而在这些便利技术背后所催生的巨大算力需求，也为包括搜狗在内的许多企业提出了新的技术挑战。而搜狗通过借助强大的GPU计算平台，不仅突破了庞大AI计算负载给AI语音带来的算力瓶颈，亦为搜狗在AI语音领域的创新发展提供了重要的算力支持。

面对海量的数据分析请教，以及比以往更复杂的模型训练。在这一背景下，AI技术公司如何开拓并寻找更优质的技术支撑，对自身的基础设施进行更好的优化和提升，亦是每一家公司在AI落地和应用过程中需要考量的。

前言

新冠肺炎疫情在中国已经基本得到控制，但在海外却在加速扩散。WHO数据显示，截至3月19日，新冠疫情已蔓延至150多个国家或地区，全球累计确诊209,839例，中国以外新增确诊达16,498例，当日中国内地新增确诊只有39例，全部为境外输入病例。

我们研究发现，目前各国疫情确诊人数和其经济发展水平呈正相关的统计关系：人均GDP高的国家，其每百万人确诊人数也较高。金准产业研究团队认为有三个可能原因：一，经济相对发达国家的人员流动性通常较大，国际化程度也更高，可能容易造成疫情感染和扩散；二，一些经济发达国家人口老龄化率相对较高，而目前临床数据显示老年人感染新冠病毒的几率更大，也造成了这些国家确诊人数的上升；三，发展中国家的卫生保健系统通常也相对比较落后，大规模进行病毒检测的能力不足，导致确诊病例数较低。

第三种可能尤其值得重视，因为这意味着目前的全球确诊人数依然可能被低估。因此，目前全球在关注美欧日等发达国家疫情防控的同时，也不能忽视疫情在发展中国家的扩散。WHO也一再强调，经济落后国家的卫生基础设施更为薄弱，疫情一旦在这些国家传播，可能会造成更大的危害。疫情是全人类面临的共同挑战，愈发需要各国加强合作，相互支持，共抗疫情。

新冠疫情对世界经济造成显著冲击。一方面疫情在全球范围内加速扩散，不确定性急剧升高，投资者信心受挫，从而引发金融和资本市场动荡；另一方面各国为控制疫情传播严格限制人员流动和交通运输，对经济按下暂停键，从消费端和生产端两个方面同时对经济运行带来压力。我们从资本市场、贸易、产业链和跨国投资四个方面对疫情所带来的对国际经济的影响进行了分析。

资本市场：随着新冠肺炎在全球蔓延，全球金融市场出现大幅波动，美股在不到两周时间内（3月9日-18日）四次熔断。除去疫情造成的恐慌情绪之外，近期世界经济增速普遍放慢也是资本市场调整的重要因素之一。A股估值处于历史相对较低水平，和其他主要资本市场相比，在本次疫情中下调幅度相对较小；

贸易：过去几年全球贸易增长明显放慢。CPB全球货物贸易指数显示，2019年全球贸易量较2018年减少0.5%，为2008年全球金融危机以来的首次下降，预期新冠疫情将进一步降低全球贸易增速。德国、韩国、墨西哥等贸易依存度较高国家面临的挑战也将更加严峻；

供应链：全球中间产品占全部货物贸易量占比已经超过一半，全球供应链已经紧密结合在一起。中国、美国、德国分别成为东亚、北美以及西欧地区的产业链中枢。疫情对产业链形成冲击，尤其对全球价值链融合程度高的行业，例如汽车、电子和机械设备，影响将更为明显；

跨国投资：疫情使得企业营收降低，信心受到影响，不利于跨国投资发展。联合国贸发会预测疫情会降低2020年全球外商直接投资5%至15%。值得注意的是，和国际贸易、资本流动不同，跨国投资更加关注投资目的地的市场环境和长期发展前景。今年是中国《外商投资法》实施的第一年，中国正进一步改善营商环境和扩大对外开放，金准预期中国将依然是外商重要的投资目的地之一。

一、新冠肺炎疫情海外传播情况

新冠肺炎疫情在中国已经基本得到控制，但在海外却在加速扩散，欧洲成为“重灾区”。继世界卫生组织（WHO）在当地时间1月30日宣布新型肺炎疫情构成“国际关注的突发公共卫生事件（PHEIC）”之后，3月12日WHO进一步宣布新冠疫情已经成为“全球性流行病（pandemic）”。WHO数据显示，截至3月19日，新冠疫情已蔓延至150多个国家或地区，全球累计确诊209,839例，中国以外新增确诊病例数远远超出中国，达16,498例，海外疫情防控形势不容乐观。其中，病毒感染人数超1000的海外国家有15个，意大利成为海外疫情最严重的国家，确诊病例达35,713例，其他国家如伊朗、西班牙、韩国、法国、德国、美国等也处于疫情加速扩散状态。

基于目前疫情传染数据，金准产业研究团队发现各国累计确诊病例数和该国经济发展水平呈正相关的统计关系：一个国家或地区的人均GDP越高，其每百万人新冠肺炎确诊人数也越高。两者之间的正相关可能存在三种解释原因：一，经济相对发达国家的人员流动性通常更大，国际化程度也更高，可能容易造成疫情感染和扩散；二，一些经济发达国家人口老龄化率相对较高，而目前临床数据显示老年人感染新冠病毒的几率较高，也造成了这些国家确诊人数的上升；三，发展中国家的卫生保健系统通常也相对比较落后，大规模进行病毒检测的能力不足，导致确诊病例数较低。

第三种可能尤其值得重视，因为这意味着目前的全球确诊人数依然可能被低估。病毒并不是没有在经济相对落后国家传播，而只是因为其检测能力不足，确诊数被低估而已。因此，目前全球在关注美欧日等发达国家疫情防控的同时，也不能忽视疫情在发展中国家的扩散。WHO也一再强调，经济落后国家的卫生基础设施更为薄弱，疫情一旦在这些国家传播，可能会造成更大的危害。疫情是全人类面临的共同挑战，愈发需要各国相互援助，相互支持，共抗挑战。

二、各国应对疫情的政策对比

2.1控制疫情扩散措施

面对海外疫情快速蔓延的严峻态势，多个国家积极采取防控举措。对内，限制或禁止群体活动，减少人群聚集风险；对外，实行边境控制，采取严格的旅行限制措施。

2.2货币政策

为缓解新冠疫情对全球经济及金融市场的冲击，一些海外国家央行相继宣布降息+QE等宽松货币政策，增加流动性，为金融系统提供有效支撑。

2.3财政政策

除了货币政策外，也有不少国家积极出台包括减税、投资、再融资等在内的一系列财政扶持政策，提振经济。

此外，还有不少国家，由于本国政策空间有限，也在向IMF等国际组织寻求帮助。例如，3月12日，伊朗宣布已经向IMF寻求约50亿美元的紧急援助。这是1962年以来伊朗首次向IMF寻求资金援助。

三、新冠肺炎疫情对世界经济的影响

金准产业研究团队分析，疫情对宏观经济的冲击主要体现在两个方面：第一是由于恐慌情绪的蔓延导致投资者信心受挫，从而引发金融和资本市场的动荡；第二是控制疫情的隔离措施对经济按下暂停键，从而对消费端和生产端同时造成压力。我们将从资本市场、贸易、产业链和跨国投资等几个方面对疫情蔓延以来所造成的影响进行分析。

3.1资本市场

3月9日，美股在开盘后经历暴跌，标普500指数触发第一层熔断机制，这是继1997年10月亚洲金融危机期间美股首次熔断后的史上第二次熔断，然而这只是此轮金融市场大幅动荡的开端。随后在3月12日、3月16日和3月18日短短两周内相继发生了三次熔断事件，引发世界范围内的资本市场动荡。值得一提的是3月12日的熔断事件，美股开盘后仅6分钟，三大股指集体跌破7%，触发熔断机制，暂停交易15分钟。据不完全统计，同一天，还有泰国、菲律宾、韩国、巴基斯坦、印尼、巴西、加拿大、墨西哥、哥伦比亚、斯里兰卡等10个国家的股市发生熔断。其中，巴西IBOVESPA股指大跌15%，触发当周第三次熔断、当日第二级熔断。加拿大股市股指跌幅达9.2%，触发第一级全市场熔断，多伦多证交所暂停股票交易，恢复交易后股指跌幅扩大一度至10.5%。

欧洲很多股市没有设立熔断机制，但同样遭遇重挫。3月12日，欧央行宣布维持三大利率不变，出乎市场预料。被视为市场恐慌指标的欧洲斯托克600指数跌幅扩大至10%，为历史最大单日跌幅，德国DAX指数、法国CAC40指数跌超10%，英国富时100指数跌近10%。比特币当天跌破5000美元/枚，24小时跌幅达37%。

旅游、住宿、餐饮、零售、交通运输、娱乐文化、线下教育等行业受疫情影响比较直接，全球股市的大幅动荡加上美联储近期出台的“降息+量化宽松”组合拳，很容易让人联想到2008年金融海啸的重演。但本次新冠危机和08年金融危机时所面对的资本市场、宏观经济存在很大不同。

上市公司的股价由盈利能力和估值（市盈率）两部分决定，其中估值体现了市场参与者对公司未来的预测和信心。2008年次贷危机后美股出现超过10年的长期牛市，标普500指数的市盈率由2011年的13.5上涨到2020年初的接近25。相比之下，A股的估值处于历史相对低位，2020年2月上证A股市盈率为13.6，位于和2016年初引入熔断机制时类似水平。A股相对较低的估值也被投资者认为是A股在本次疫情中下调幅度相对较小的原因之一。

此外，近期来世界经济增速普遍放慢，新冠疫情或许只是资本市场调整的一个导火索。例如，2019年美国经济增长2.3%，比上一年放慢了0.6个百分点，其中私人投资对GDP的拉动为2010年以来最低，消费拉动也在下半年出现大幅下滑。2019年美国经济的主要支撑来自于净出口的扩大，但随着全球经济的走弱，想继续通过出口拉动美国经济的难度也明显加大。

3.2贸易

2000以来国际贸易取得了巨大发展，WTO数据显示全球总贸易量从2000年的6.7万亿美元增长到2018年的19.7万亿美元，贸易全球化程度较高。但近年来，由于主要经济体之间发生诸多经贸摩擦，国际贸易壁垒增多，全球贸易增长出现停滞。根据CPB全球货物贸易监测指数显示，过去一年全球贸易量较2018年下降0.45%，为2008年全球金融危机以来的首次下降。随着新冠肺炎疫情在全球范围的爆发，各国相继采取交通运输管制、限制人口流动等措施，将使全球经贸环境更加严峻，为世界贸易带来进一步的冲击。

3.2.1交通运输管制

随着意大利和西班牙分别于3月10日、3月15日封锁全国，欧洲其他国家也开始关闭边境、取消航班、停止国与国之间的铁路运输、限制国内交通、增加出入境管制。由于交通运输的被迫中断，大量货物运输车在欧洲洲际公路上排起了长队。金准产业研究团队了解到，近日全球主要港口亦开始实施严格的管控措施，如对来自主要疫情国的船员增加检疫流程、禁止船只进入和停泊、甚至关闭部分海港。国际航运下降导致波罗的海航运运价持续走低，于2月10日达到近四年最低点。

3.2.2人员流动管制

随着新冠肺炎疫情的全球扩散，各国也加强了人员流动管制。目前已有多个国家宣布禁止人员聚集；捷克宣布全国民众居家隔离，除工作或紧急事务，任何居住在捷克境内的人都不得离开自己的住所；伊朗、西班牙调动军队限制当地的人员流动。另外，据联合国教科文组织3月18日的数据，全球102个国家已经全面采取、11个国家部分采取学校关闭措施应对新冠肺炎疫情，8.5亿学生受到影响，大量劳动力将花费时间在家照看子女，导致工作时长的降低。

3.2.3消费需求下降

疫情对各国经济发展带来了显著冲击，消费者信心下降，消费者可能减少支出来应对未来收入下降甚至失业的可能性。另外，受疫情不可抗力的影响，各国采取严格管控措施，取消大量文化和体育活动；限制商场、餐厅、酒店、电影院等公共场所的营业，商业活动的严重收缩，将使得人们的消费需求进一步减少。美国航空公司已表示将削减全球航班的75%以应对需求的不足。

国际贸易放慢对各国整体经济发展的影响也不尽相同，贸易依存度较高的国家受到的冲击也将较大。根据联合国数据显示，当前全球主要经济体贸易量占GDP比重如下表所示，德国、韩国、墨西哥等国的贸易依存度加大，全球贸易放慢将对其造成更大的挑战。

3.3产业链

随着新冠肺炎疫情的不断升级，各国所采取的严格交通运输、人口流动等管制措施，不仅影响各个国家的工业生产，日趋融合的全球产业链也将因此受到一定的挑战。2018年全球中间产品出口贸易量达到9.7万亿美元，占全球货物出口贸易量的52%。中国、美国、德国分别为东亚、北美以及西欧地区的产业链中枢；韩国、日本、中国香港、新加坡等经济体也依靠产业优势、地理位置等成为全球产业链的深度参与方。

新冠肺炎疫情的全球扩散，使中间产品的主要供给方均受到了疫情的严重影响，金准产业研究团队分析，随着疫情影响区域的扩大和持续时间的拉长，由于交通运输管制和人口流动限制，将会影响这些国家的生产，依赖全球供应链的企业在未来2到3个月，可能由于无法得到生产所需零部件，使工业产出降低。世界银行研究显示4，近年全球价值链的增长主要集中在交通运输、电子和机械行业。使用联合国Comtrade数据库提供的2018年数据，我们分析了疫情对这三个行业的潜在影响。

3.3.1汽车

汽车产业链贸易排名前五的经济体分别是美国、德国、日本、墨西哥以及中国，占全球贸易量的44%。德国和日本以输出为主，而美国作为主要汽车消费国，进口量较大。

分区域来看，作为欧洲产业链中枢，德国汽车产业链主要依赖于欧洲本土供应链，其零部件的主要供给国为捷克、西班牙、法国、波兰以及意大利。结合当前疫情发展趋势，捷克、意大利和西班牙均采取“封国”防控措施，菲亚特克莱斯勒、雷诺、标致雪铁龙等欧洲车企也宣布暂时关闭大部分欧洲工厂。我们预计德国汽车产业链在今年或遭受严重的供给影响，并逐步传导到下游其他生产企业和国家，进而产生一系列连锁效应。欧洲整体制造业或将持续低迷。

东亚方面，由于日本自身拥有完整的汽车产业链，相关零部件的进口贸易量较小，整条产业链主要受本国新冠肺炎疫情趋势发展影响。北美地区，美国作为全球最大的汽车产业贸易国，其相关零部件供给国和产成品输出国主要集中在墨西哥及加拿大，同时日本零部件的供应比重占美国总体进口的17%，若日本疫情失控，影响其汽车工业生产，北美汽车产业链或将受到一定的影响。

和中国作为世界第一大汽车产销国的地位相比，中国在全球汽车产业链中贸易占比并不是很大，中国汽车及零部件出口占世界5%左右。但是中国从德国、日本、美国进口汽车相关零部件较集中，从现在疫情在欧洲和北美的扩散态势来看，中国汽车产业链也将受到全球供应链中断影响。

值得注意的是，疫情在全球的蔓延，短期内将导致汽车销量大幅下降，而作为整车主要出口目的地的欧洲、北美等地区，或产生一定的库存积压，进而增加企业经营成本，影响企业的资金周转和投资积极性，通过下游终端进一步对上游产业链造成冲击。

3.3.2电子

电子产业链贸易总量排名前5的经济体分别是中国、中国香港、美国、德国以及韩国，占全球贸易总量的54%。从全球产业链的角度来看，以中国为主体的东亚地区是世界电子产业链的核心，全球主要产业国从中国进口相关产品及零部件的占比均高于20%。而中国电子产业链零部件的主要供应商为韩国、日本、越南、马来西亚，占其进口比例高达40%。另一方面，韩国从中国进口相关零部件的比例近40%，与日本、越南、马来西亚的上下游供应链联系也十分紧密。

欧洲地区，作为产业链的中枢，德国电子产品和零部件主要从中国进口，捷克、美国、匈牙利、波兰以及日本亦为其提供24%的供给量，德国电子产业链上游供应商分布较为合理多元。北美方面，美国从东亚国家进口电子产品和零配件比重高达65%，其中中国为42%；而与美国产业链休戚相关的墨西哥、加拿大供给占比约为20%。

整体来看，东亚地区各国针对疫情所采取的管控措施，以及疫情的持续时长，将决定全球电子供应链的发展。目前中国境内疫情已趋于结束，韩国疫情已得到控制，正在稳步下降；日本、马来西亚、越南等地疫情发展较为平缓，该产业上游零部件供应端或将保持稳定。微软、苹果等公司关闭全球零售店铺主要出于疫情防控举措，而非电子产业链产品供应不足所导致。随着相关企业的复工复产，中国电子零部件的输出对全球电子产业链的短暂负面影响亦将逐步消退。

3.3.3机械和设备

机械和设备产业全球贸易总量排名前五的国家分别为：中国、美国、德国、日本，以及英国，占全球贸易总量的45%。该行业产业链呈现出明显的区域特征，东亚、北美、以及西欧地区分别以中国、美国、德国为中枢，链接全球产业链的制造业产能，逐步传导至相关区域产业链上的其他国家和生产厂商。

分区域来看，在东亚地区，中国在机械与设备产业链上下游与日本以及其他东亚国家保持紧密联系，零部件的主要供应商来自于日本、韩国；而产品的主要输出国为美国、德国等全球其他区域产业链中枢，为其提供高端制造业所需要的零部件和产能设备。日本则更加侧重该产业在东亚地区的出口，主要为相关国家提供加工贸易生产所需要的机械设备，产业链受地域因素影响较大。

德国作为欧洲地区的产业链中枢，除了承接机械与设备在全球产业链的供需关系之外，其更加侧重区域内各国家在该产业链上下游之间的传导。从产品和零部件的进口数据来看，除去中国和美国，捷克、意大利、奥地利、法国和波兰亦是其机械和设备零部件的主要供应商。而在出口方面，其产成品亦主要销往欧洲国家。

相比欧洲和东亚地区产业链中枢强调的区域化供给，以美国为产业链中枢的北美地区，在机械设备产品和零部件的供给上，更加依赖全球供应商。中国、墨西哥、日本、德国均为其提供一定规模的产能设备。而美国大部分机械产成品则主要用于自身高端制造业的发展，并销往北美地区，墨西哥和加拿大两个国家占其出口比例的40%。

金准产业研究团队分析，综合来看，机械和设备产业链主要受中国、美国、德国疫情发展的影响，一旦这些国家在机械的供应上出现困难，则可能会导致全球制造业生产出现停滞。另一方面，各个地区疫情发展态势亦将左右其所在区域制造业的生产经营状况，严格的疫情管控措施和终端需求下降将导致现有的制造业产能无法充分发挥，但这也表明各个国家补充设备产能的需求也会相对下降，进而给机械设备的供应商复产复工提供一定的修复空间。

综上所析，由于疫情管控措施的实行，各区域产业链中枢国家所受到的全球供应链的负面影响会逐步传导到产业链上的其他国家，造成供应链中断。同时，长期来看，这可能推动全球产业链智能化升级和重构，提高产业链应对突发情况的弹性和速度；同时，产业链供应商布局也可能变得更加多元化，以降低风险和对特定供应商的依赖程度。

3.4跨国投资

随着疫情在全球传染范围的扩大，企业营收受到冲击，资金链面临挑战加大，使得投资者信心容易受到影响，不利于跨国投资发展。根据联合国贸易和发展会议（贸发会）3月报告，在全球排名前100的跨国公司中，已有41家公司发布了声明，表示其利润可能会因为销量下滑或供应链中断而降低，部分公司表示将会放慢在疫情影响地区的投资。在没有疫情的基准情况下，贸发会预测2020年全球外商直接投资（FDI）增长5%左右。但是随着疫情在世界范围内的蔓延，贸发会预测疫情会使得全球FDI下降5%至15%。

值得注意的是，和国际贸易、资本流动不同，跨国投资虽然也会受到短期因素的影响，但其更加关注投资目的地的市场环境和长期发展前景。今年是中国《外商投资法》实施的第一年，中国也在加快推动对外开放，进一步改善营商环境和缩减外商投资准入负面清单。金准产业研究团队预期中国将依然是外商重要的投资目的地之一。

3月30日晚，第一创业（002797.SZ）披露2019年业绩报告。报告期公司实现营业收入 25.83亿元，同比增长 45.96%；实现归母净利润 5.13 亿元，同比增长超过三倍。截至报告期末，公司总资产达355.74 亿元，较去年末增长5.99%。

受益于一级市场股权融资规模增长与二级市场成交量扩大等市场因素，报告期内公司投资银行业务收入、资产管理业务收入、自营业务投资收益较上年同期有较大幅度增长。

从业务结构来看，资产管理业务是公司营业收入的主要来源。2019年该项业务实现营收8.5亿，同比增长43%；占营收比例最高，达33%。

资管业务收入增长的同时，公司的资产受托管理规模却有所收缩。截至 2019 年 12 月 31 日,公司资产管理业务受托管理资产规模为 1586.77 亿元，受托规模较 2018 年末减少 524.47 亿元，同比下降24.84%。

投行业务营收增长超过一倍，2019年营收由2018年1.1亿元增长至2.13亿。2019年一创投行承销家数和承销金额较2018年均有明显上升。

具体来看，2019年一创投行股权融资业务完成IPO项目2单、定向增发项目3单、可转债项目2单，总承销金额59.87亿元。相比之下，2018年股权融资业务几乎颗粒无收。

债权融资业务方面，2019年完成公司债项目11单、企业债项目1单、资产证券化项目1单，总承销金额达88.70亿元，承销家数和总金额均高于2018年。

2019年公司自营投资及交易业务扭亏为盈，实现营收2.55亿元，2018年则为亏损1.2亿元。

固定收益业务实现收入4.30亿元，与上年同期相比增幅不大，但占营收比例达16.65%，排名第二。

报告期内公司固定收益产品销售数量达4397 只，较上年同期上升 6.34%;固定收益产品销售金额 2979.63亿元,较上年同期下降 2.94%。固定收益产品投资交易业务方面，报告期内公司债券交易量为 3.11万亿元，较上年同期增长 26.14%。

一创表示，近年来市场竞争日益激烈，非金融企业债务融资工具主承及承销机构已由 2017 年 120 家扩充为 2019 年的134 家，竞争不断加剧对公司承销销售业务的市场占有率带来了冲击。

证券及经纪信用业务实现收入4.76亿元，同比微降2%，占营收比例排名第三。2019 年公司 A 股股票交易额市占率 0.39%,较 2018 年下降 0.07 个百分点。

股票质押业务以控制存量项目风险为主，对出现风险的项目进行稳妥处置。截至 2019 年 12 月 31 日,公司场内待购回交易金额为 95.87 亿元，同比下降 25.08%。

同日，一创还发布了《非公开发行A股股票预案》(修订稿)，拟非公开发行拟募集资金总额不超过人民币 60 亿元，扣除发行费用后将全部用于增加公司资本金，补充营运资金及偿还债务，提升公司的持续盈利能力和风险抵御能力。

前言

2020年开年的新冠肺炎疫情对新经济产业带来了打击，也揭示出产业的韧性。不少以数字化为特征的赛道在疫情中迎来结构性利好变化，部分受创赛道也可见积极的突破方向，其中具备快速恢复能力的标的将获得发展机会，这些都是投资者可以提前布局或留意的机会。

一、疫情对宏观层面的影响

1.1非典及新冠疫情对经济影响的对比

当前更高的第三产业占比增加了疫情对经济的冲击力度。2003年的非典疫情阶段性冲击了中国的经济增长，但后续恢复较快，2003年全年的GDP增速依然稳健。病毒通过呼吸道飞沫和密切接触传播的属性导致第三产业受到疫情的波及程度高于一二产业，而新冠病毒更强的传染性以及目前我国更高的第三产业占比客观上增加了此次疫情对经济的冲击力度。

1.2非典及新冠疫情对股市影响的对比

相较非典时期，新冠疫情防控期间股指表现相对平稳。2003年非典疫情防控期间，零售业、旅游、酒店以及餐饮等多个以线下消费场景为主的行业指数跌幅明显。在2020年的今天，数字化技术的发展赋予了企业更强的抵御冲击能力，同时政府也积极出台稳预期、稳实体经济的政策，导致二级市场受到的冲击远低于非典期间。

1.3新冠对中小微企业的影响

疫情对抗风险能力差的中小微企业造成巨大冲击中小微企业是贡献就业、推动经济发展的重要力量，而相比于大型企业，新冠疫情下复工复产的推迟对这部分企业带来了更大的冲击。调研结果显示85%的中小企业现金只能维持3个月以内，接近30%收入将下降50%以上。

1.4应对疫情的帮扶政策

政府及龙头企业出台扶持政策，减缓中小微企业经营压力中央和地方政府以及以中小微企业为发展基石的大型平台或企业陆续出台了扶持政策，从免税降费、增收、提供低利率贷款等多方面帮助中小微企业熬过此次疫情。

二、疫情对主要新经济行业的影响

获客成本攀升背景下，疫情为处于初期的赛道带来机遇对于通过用户付费直接变现的企业，获客是初期的首要目标，而促转化、引导复购与内部运营效率的提高则往往是成长期和成熟期的重要考虑要素。疫情的爆发为不少行业带来了免费流量，其中一些处于发展初期的赛道将不仅受益于这一轮一次性的流量激增，更将得益于市场教育带来的系统性用户渗透率的提升。

疫情将使四大行业产生结构性变化，带来潜在投资机会疫情防控期间大量线下活动转至线上，尤其对于处于商业发展初期的在线教育、远程办公SaaS、生鲜电商和互联网医疗这四个行业，用户渗透率或将得到系统性提高，行业发生结构性利好变化，可投资性也相应增加。对于成熟的数字娱乐行业，疫情只是带来了暂时性的利好，投资者需注意这些行业在此次疫情中展露出的用户瓶颈与天花板。此外，对于大多数与线下活动紧密相关的行业而言，能够受益于疫情的少之又少。

2.1在线教育

在线教育平台日活用户急剧增加，下沉市场也被激活

教育部紧急发文通知全国各地开学时间不早于2月底，同时倡导“停课不停学”，借此契机超过80家在线教育公司为全国中小学生提供免费课程，在线教育迎来了空前爆发期，日活相对平日的涨幅远高于上一年春节期间的涨幅。同时，比较疫情前后，学而思网校的中低线城市日活用户占比增加了近13%，一定程度上说明疫情为在线教育机构打开中低线市场提供了入口。

暑期招生战提前，各大在线教育机构纷纷通过公益课程获客。

新冠危机中的在线教育

线上渗透率快速提升，中低线城市在线教育市场前景广阔一方面，获客成本降低以及被拉长的寒假等外部条件为在线教育玩家带来了良好的发展契机。另一方面，多数线下教育机构“被线上”，在疫情防控期间尝试通过第三方工具或者自主开发系统进行直播教学，加速培养了用户习惯。此外，在生源多、优质教育资源相对紧缺、长期以本地中小教育机构为主的中低线城市，在线教培市场发展潜力强，借助此次全员上线的机会，在线教育玩家能以较低成本进入该市场。

头部在线教育平台获疫情主要红利，市场将被重新洗牌除了市场扩张外，本次疫情也加速了线上及线下教育市场的洗牌。各地教育标准的不同以及教育资源的分散使得本土中小机构占据了天然的优势，造成了中国K12课外辅导行业集中度低的现象。然而此次疫情下，教师、学生和家长被迁移至线上，中小机构反应不够、线上经验的不足给了大型K12在线教辅平台进一步收割生源的机会，后续的付费课转化则取决于平台服务能力与课程效果。而中小机构以及艺术教育、素质教育等缺乏线上化条件的培训机构只能硬抗营收下降、租金和人工成本仍在的现金流压力，生存环境进一步恶化。

建议投资者重点关注象限一中的企业，且在第一象限中，我们重点看好线上K12教培巨头，因为聚焦大班课业务的盈利模式已被验证；此次疫情防控期间，线上巨头凭借其成熟的运作和宣传，以及其已有的品牌知名度，将获取第二、三象限中部分企业的用户；线下K12教培巨头虽受影响，但应对能力强，且在疫情结束后将吸收第三象限中部分机构流失的生源；此外，ToB的线上课程内容和技术提供商也在疫情防控期间迎来客户量大增，并在长期将得益于线下教育机构逐渐转型OMO的趋势。

2.2远程办公SaaS

远程办公App日活上升明显，效率办公类一骑绝乘。

为配合疫情防控，以互联网企业为代表的一大批公司开启了远程办公模式，钉钉、腾讯会议等办公软件迎来用户量激增。

大批相关公司推出一系列举措，帮助企业线上办公顺利进行

针对大规模的远程办公情景，钉钉、企业微信等远程办公SaaS产品完善功能并推出一系列推广措施，确保能将员工沟通、开展会议等传统线下活动转移到线上进行。

新冠危机中的远程办公短期爆发式红利将促使渗透率及市场规模得到一定提升相比于美国等发达国家，中国的SaaS渗透率仍处于较低水平。借助此次疫情下的市场教育，通信、OA等效率办公类SaaS的渗透率有机会得到系统性提升。同时，企业数字化的重要性在疫情防控期间被放大，而复工后更艰难的运营环境也将使得企业更注重工作的效率，因此行业内其他业务垂直型SaaS因此或将间接受益于此次疫情，共同促使整体SaaS行业渗透力的持续提升。

在免费客户的基础上，多类SaaS的付费转化前景较可观多个业务垂直型SaaS在此次疫情中展现并放大了其产品的特性和优点，突出了其在各行业内的可用性和易用性，如IM、视频会议以及OA协同。凭借其解决办公痛点的特质，在产品质量稳定的基础上，金准产业研究团队认为此番获取的用户中，相当一部分将在未来实现转化。

2.3生鲜电商

线上买菜需求带动各大生鲜电商用户和业务量上涨

全国多地小区采取了封闭化管理，使得用户转向线上买菜，促使生鲜电商需求呈井喷式增长，日活的平均增幅也直接由负转正。其中，每日优鲜、京东到家、叮咚买菜以及盒马等平台的业务量均出现了激增。

无接触配送是居民选择生鲜电商最关注的要素根据艾瑞在2019年4月的调研数据，在选择生鲜电商时，商品的安全性是用户首要看重因素，在疫情防控期间，安全性的重要性则近一步表现为用户对无接触配送的高度重视。此外，相比起商品价格，保障商品品质是更为有效的用户运营方向。

新冠危机中的生鲜电商

生鲜电商需求激增，用户习惯持续培养和供应链能力是关键生鲜采购是高频需求，但是受制于产品的非标准化，目前其线上渗透率仍低于大多数零售品类。疫情防控期间，生鲜电商平台取代了相当一部分线下买菜行为，获得了教育市场的机会，而从长期来看，用户习惯仍需持续培养，且产品和物流两端的供应链保障能力是保证用户体验以实现用户大规模留存以及跑通盈利模式的关键。

新型生鲜电商将享受此次疫情带来的主要红利

从短期来看，虽然疫情使得生鲜电商运力受限，但“到家”、“到家+到店”及社区团购模式均因此获得较大的流量和曝光。从长期来看，金准产业研究团队认为，此次疫情为平台、前置仓、“到家+到店”以及社区拼团模式的生鲜电商均带来了更好的发展机会，尤其对于平台模式，其不仅受益于用户端免费市场教育的红利，也将得益于供给端传统商超门店的加速线上化。

2.4互联网医疗

疫情防控期间互联网医疗备受关注，用户及单量大幅增长

疫情使得用户对医药零售以及线上医疗的需求增加。医药零售方面，防疫物资引流作用加上健康居家抗疫的需求带动，叮当快药等O2O平台为用户和订单量激增。在线医疗服务方面，阿里健康、平安好医生等多个平台通过开展线上义诊、名医直播等方式，为公众提供线上问诊服务，解决了用户购药缺乏专业指导、医疗科普、去医院看病或有交叉感染风险等痛点。

免费问诊和科普成在线医疗平台主题词

疫情防控期间，国家卫生健康委鼓励医疗机构充分发挥互联网诊疗咨询服务的作用，以缓解定点医院诊疗压力，降低交叉感染风险。同时，医药电商平台也积极响应国家号召，纷纷推出在线诊疗入口，同时扩大口罩供应，保持相关商品的价格稳定。

新冠危机中的互联网医疗

疫情驱动医疗数字化

相对于美国而言，中国医疗数字化水平仍有一定增长空间。趁此次疫情“东风”，大量用户基于知识获取、疫情焦虑或日常问诊等需求深度体验了互联网医疗，部分或能在长期转化为稳定的线上需求，进而倒逼医疗的数字化与在线化，为行业提供有利的发展环境。但值得注意的是，尽管目前中国对医药的监管政策正在有所放开，开展在线医疗服务的限制仍然较大，且用户在线付费诊疗的习惯需要长时间培养，因此短期内的用户转化难度较高。

医药零售直接得益于疫情流量红利，而在线医疗受益有限

这波疫情所带来的流量红利，因互联网医疗赛道中的商业模式及成熟阶段的不同而使得其受益程度也不尽相同。金准产业研究团队认为，能够通过购药随即转化的医药电商零售直接受益，基于流量进行广告变现的医疗资讯类平台也一定程度上获益。而对于为用户提供诊疗服务的在线医疗以及为院方提供信息化服务的服务商，用户使用习惯和政策限制等因素使其短期内受疫情推动的发展程度相对有限。

医药零售是互联网医疗最为成熟的板块，也直接受益于此次疫情，获得大量销售转化，其中的O2O模式更是满足了用户对送药速度的要求，未来医药新零售的渗透率有望在此次用户教育后得到提升。借助疫情的实时报道，辟谣等功能吸引了大波流量，为广告变现打下基础，但是后续的用户留存仍是考验。相关企业虽在疫情防控期间获得了大量免费问诊的流量，但受制于政策与用户习惯等限制，短期的发展仍相对有限。疫情对医院互联网化及信息化的理念教育将在中长期为相关服务商带来机会，但短期影响仍相对较小。

2.5直播电商

疫情促进电商直播生态多样化，加速供给端线上线下融合

疫情防控期间，不仅有原有线上商家继续收割直播流量，在线下销路受阻导致经营受困之时，实体商户也充分利用直播卖货进行突围，以缓解现金流压力。房地产销售顾问、商场导购人员、餐饮商家、农户等线下职业纷纷拥抱数字化，转型线上主播，带动成交额回升，由此可见，疫情间的直播电商热潮加速了供给端在线上线下的融合。

商户积极拥抱数字化，纷纷通过直播卖货“云复工”

淘宝、京东、抖音、快手以及微信等互联网企业陆续推出直播扶持政策来承接商家的数字化需求。而从用户需求端来看，淘宝直播2月期间平均每周订单环比增长超20%，快手单日电商直播观看人次达到1亿+，表明供给端的扩充确实带动了需求端的增长。

新冠危机中的直播电商

疫情加速直播渗透，综合平台电商从中受益最多

即使部分商家是仅仅出于拓宽销售渠道的目的而在疫情防控期间选择加入电商直播，直播可以缩短电商决策路径、增强消费者互动与信任这一价值主张仍会在开播中得到彰显，因此，经过此番供给端的市场教育，不少线上线下商家会加深将直播作为常态化运营工具的信念。此外，基于消费者基数与直接转化优势，综合平台电商将是这一结构性变化的最大受益者。

商家在疫情防控期间受益于直播带来的流量增量，而直播本身就是缩短电商决策路径、增强消费者互动的重要工具，因此金准产业研究团队认为，经过此番市场教育，多数商家在疫情之后仍将保留直播活动：得益于成熟的技术与直播运营能力以及良好的销售转化效果，淘宝直播在疫情防控期间成为大多数线上线下商家的直播阵地，商家端渗透率迅速上升后，淘宝直播业务的发展速度将高于预期。京东直播业务也在疫情防控期间表现出众，为其2020年的直播生态搭建目标开创了良好开端；快手大力扶持线下商户试水直播的举措卓有成效，进一步巩固了其在直播带货领域的领先地位；小程序直播加强了对私域流量的转化能力，日后或将成为品牌微信店铺的标配，微信生态内的电商SaaS服务商也将有所受益。

2.6在线广告

多数媒体平台在疫情间迎来流量加速增长

此次疫情，用户“自闭”在家中，为多类媒体平台带来了大量的流量。社交网络作为疫情防控期间一个重要的事件型平台得到了用户大量的关注。短视频APP在疫情防控期间的日活跃用户相比19年有所增长，且日均独立设备数保持高位领先。长视频平台的平均涨幅也都呈现相同态势，且复工后日活跃用户未出现显著下降情况。

行业现状：增速大幅放缓，存量市场竞争日益激烈

过去线上广告受益于用户流量持续增长以及线下预算往线上转移的趋势而发展迅速，而随着宏观经济增速放缓以及行业监管因素带来的广告主需求的疲软，2019年全年在线广告市场规模的增速大幅下滑，且我们预计这一趋势将持续至2020年。在市场竞争格局方面，头部及腰部玩家持续抢占其余中小玩家的市场份额，而随着中小玩家逐渐出局以及市场增量空间的收窄，头部玩家之间的竞争将更加激烈。

新冠危机中的在线广告

广告主因疫情减少投放，未来将更注重效果类广告

疫情对整体广告行业产生了一定负面影响，从广告主结构看，多数与线下活动关联度高的广告主均削减了疫情防控期间的广告投放，而游戏和在线教育类广告主的投放额则有所加大。疫情后，部分行业广告主可能会追投，但是预计全年广告投放额相比预期仍将出现一定程度下降。此外，广告主更专注于效果类广告或品效合一的趋势将在疫情后显得愈发明显。

2.7餐饮行业

餐饮企业严重受创，绝大多数门店关闭

原本春节是餐饮行业的黄金周，根据国家统计局，2019年全国46,721亿元的餐饮收入中，15.5%来自春节期间这一传统的消费旺季。而在今年春节期间，作为人员聚集性较强的消费场所，多数餐饮门店闭店，仅少数提供团餐服务或者单店的企业进行维持性经营，导致营收呈现断崖式下跌。而在营业收入基本“归零”的情况下，餐饮企业仍要负担人工、租金、食材损耗等开支，因此面临着巨大资金压力。

餐饮门店缓慢恢复营业并通过外卖等业务开展自救

随着疫情防控工作的不断加强，餐饮企业缓慢恢复营业状态，开店率从春节期间的7%提升至13%，并积极通过外卖及销售半成品等业务实现开源。尽管如此，根据统计局数据，2月的餐饮业商务活动指数1仍骤降至20.0%以下，说明即使政府扶持以及自救措施一定程度上缓解了营运压力，因堂食受限，餐饮企业受到的疫情影响在短期内仍然十分严峻。

新冠危机中的餐饮行业

疫情倒逼餐饮企业线上化，外卖平台积极承接需求

在疫情防控期间，线上运营能力（包括外卖以及研发半成品进行线上销售）是商户缓解现金流压力以及维持品牌声量的重要筹码，而数字化程度低的企业则难以守住阵地。外卖业务方面，尽管疫情防控期间外卖需求总体下滑，其仍能作为消费者对外出堂食的部分替代品，而在骑手及线上流量供给端，主流外卖平台也推出一系列举措扶持并吸引商家，因此我们不仅看到已有商家投入更多精力推动外卖业务，许多原先未开放外卖的商家也纷纷在疫情防控期间布局外卖服务。外卖行业的发展重心在从需求侧向供给侧转换，而此次疫情无疑成为了供给端数字化的推动力。

金准产业研究团队分析，在疫情防控期间，扶持力度大的平台能加强已有商家的粘性，数字化赋能能力强的平台能快速帮助未上线商家搭建线上解决方案，同时快速响应推出消费者端保障措施的平台能强化消费者信心。

部分单体/中小连锁难以捱过疫情，高标准化的大品牌将受益

我国目前共有超过800万家餐厅，其中单体小型餐饮店占比95%，综合来看，单体小型餐饮门店的成本支出较连锁型门店更为灵活可控，但闭店带来的现金流压力或将使其难以捱过此次疫情；此外，中小型连锁企业也因类似的现金流压力而面临生存困境。而大型连锁门店虽然亏损程度最大，但资金周转上更具备优势，且在危机应对措施上更具选择性，因此抗风险能力更强。疫情过后，由于小餐饮门店的进入门槛低，退出的单体型门店可能会由新的个体户来承接，但是金准产业研究团队认为，标准化程度高的大型连锁品牌将有机会补足部分中小型连锁退出所留下的市场空缺。

2.8酒旅行业

国内外航线旅客量持续下滑，酒旅市场因疫遇冷

2020年春节期间，为抗击疫情，居民减少出行使得国内航线和国际航线全市场旅客量均呈现同比下降的态势，且国内航线所受冲击相对更大。同时，酒旅类APP也出现了日活数量下降的情况，进一步验证了疫情对酒旅行业所带来的负面影响。

疫情后酒旅行业的复苏情况

商旅市场回暖迹象明显，国际市场将遭遇长时间寒冬

随着疫情慢慢得到控制，国内航班旅客量起暖，但国际航班旅客量因国外疫情的爆发而未有好转的迹象。国内航线旅客量增长的同时，商务酒店人流量也在逐渐上升，金准产业研究团队认为酒旅行业已在慢慢复苏，且商旅作为刚需或为此阶段该行业恢复的主要带动因素。然而，与国际航线仍处于萎靡的状态相对应，金准产业研究团队认为以国际酒旅行业为主的企业，还将在较长一段时间内受到疫情带来的负面影响。

商旅管理服务将在疫情后更受关注，酒店连锁化率有望提升

我国商旅管理在商旅总支出中的占比远低于美国等发达国家，且行业内集中度较低，竞争格局分散。而此次疫情过后，部分企业对于差旅费用控制和成本管理的需求将被强化，商旅管理服务的渗透率预期将得到提升。酒店行业总体连锁化率仍处于相对较低水平（18年仅19%），且数量占比最多的经济型酒店该比率更低（18年为16%），在疫情对酒店的业绩打击下，集团型的优势更加突出，未来酒店市场的连锁化有望进一步提升。

新冠危机中的酒旅

头部商旅公司恢复能力更强，行业洗牌被加速酒旅行业利润率低，疫情带来了较大负面冲击并加速了行业内洗牌，使得资源将进一步向龙头靠拢。商旅市场作为刚需将相对较快复苏，大型商旅平台和商务酒店将随之逐渐有所恢复；包含本地及周边游市场也因疫情好转及景区场所逐渐开放而开始复苏，但长线游的恢复确定性较不明朗；而因疫情扩散，出境游市场或将在较长时间内无法恢复至节前正常水平。

服务能力处于劣势的中小商旅平台以及难抗经营压力的中小商务酒店在疫情防控期间将被整合；商旅需求的率先恢复将促进大型商旅平台和商务型连锁酒店业务量的逐渐复苏；国内疫情防控呈现积极向好的态势，截至3月8日，全国已开园景区超过700家，消费者也逐渐恢复周边游意愿，短线周边游市场逐渐回暖。但长线游仍然面临复苏压力；国外疫情的爆发近一步阻碍了消费者出境游的步伐，对于出境游贡献收入30-40%的携程将是不小的短暂打击，且后续是否会有报复性旅游消费仍有待观望。

2.9物流

即时配送稳中向好，其他子行业复苏迟缓

相比于以往，今年过年期间饿了么和美团外卖日活用户较平常时期下滑的幅度更小，而菜鸟裹裹与货车帮则呈现复工后恢复慢的态势。另外，从货运流量看，整车物流在复工后虽逐渐回暖，其恢复速度远弱于去年春节后的恢复势头，而零担物流则受制于中转场站的管控与司机未返岗的双重因素，在复工半个月内基本呈现零恢复的状态。

新冠危机中的物流

运输端复工率逐渐回升，即时配送一“疫”成名

疫情拖慢了工厂端和运力端的复工恢复率，对大多数物流子行业均产生了短期负面影响，部分承担固定运营成本较高且反应能力不足的中小型物流企业可能会面临市场出清；另外，即时配送成为C端用户购买生鲜、医药等消费物资的刚性需求，成功获取大批用户，后续需要注重保持用户粘性和提高留存比例。

三、疫情下的投资建议总结

3.1总体市场洞察：市场整合加速，健康现金流和多元化商业模式的重要性被放大

一些缺乏竞争力的商业模式与企业在疫情的冲击下逐渐倒下，因此市场中的马太效应正在加剧：

不同类型投资者所受的影响不同：对二级市场投资者来说，这次疫情可能只带来短期的波动，长期仍然看基本面与经济周期；对VC投资者而言，一些被投企业在经历疫情冲击后可能直接退出历史舞台；对PE投资者而言，被投企业业务也会受到短期影响，但中长期可以关注被投企业在对应赛道中能否在疫情带来的整合潮中得益；提高对健康现金流的关注：保持健康的现金储备能给予企业在突如其来的危机中存活并突围的筹码，因此在筛选投资标的时我们建议将账面现金是否能维持企业正常运营6至9个月列为重点关注点，而盈利能力则在对初创企业的评估中处于第二顺位；提高对多元化商业模式/渠道的关注：相对多元化布局的企业，单一且缺乏灵活性的商业模式在面临冲击时较容易被击倒，因此产品/服务本身及其销售渠道的多元化也是重要考量。例如，在外卖与半成品业务早有布局的餐饮企业比纯做堂食的竞争对手在暂停到店服务的情况下受到的影响更小。

3.2以数字化为特征的赛道在疫情中迎来结构性利好变化

危机中，也有不少与数字化相关的行业在疫情防控期间的需求刺激下迎来机遇，用户端的市场教育下其服务的渗透进程被加速，长期发展势头良好：

在线教育：在延迟开学的背景下，在线教育平台瞄准家长需求进行积极获客，同时校园授课往线上迁移的全国性举措也将培养众多学生线上学习的习惯，为在线教育提供了进一步渗透的契机，使其提前触达甚至打破行业天花板。在线教育领域中，我们最看好在线K12教培，因为在这一细分赛道中，聚焦大班课业务的盈利模式已被验证。

远程办公SaaS：支持远程办公的SaaS工具帮助不少企业在战疫和复工的博弈中找到均衡，疫情过后，在提升企业办公效率并节流的需求刺激下，这类SaaS客户的留存率将较为可观。在众多垂直型SaaS中，通信和OA类SaaS玩家的受益程度最深，也是在疫情作用下成长潜力更为突出的投资标的。但是值得关注的是，即使疫情培养了用户的使用习惯，其付费习惯仍有待养成。

生鲜电商：生鲜电商平台满足了用户宅家期间对生活必需品的需求，单量激增。渗透率上升带来的良好发展前景下，平台型是更合适的投资标的，因其不仅受益于用户端免费市场教育的红利，也将得益于供给端传统商超门店的加速线上化，而前置仓型、“到店+到家”型、社区团购型生鲜电商玩家的盈利能力仍为其重要痛点。

互联网医疗：目前互联网医疗玩家正纷纷试图从医药零售服务渗透在线医疗服务，这些平台均在疫情防控期间获得大量曝光。其中医药零售服务直接受益于此次疫情，获得大量销售转化，未来医药新零售的渗透率有望在此次用户教育后得到提升；而在线医疗平台尽管在疫情间咨询量激增，用户使用习惯以及监管问题使其短期的发展前景仍然有限，也意味着将在线医疗作为战略发展方向的互联网医疗玩家表面繁荣，但实际受益有限。

总体来看，在线教育行业受疫情带来的可投资性增量最大，其次依次为远程办公SaaS、生鲜电商和互联网医疗，因用户对远程办公SaaS的低付费意愿、生鲜电商自身的盈利难题以及在线医疗面临的监管和低支付转化率都使这三类长期受益程度相对弱于在线教育。

3.3众多受创赛道中也不乏积极的突破方向

疫情中，多数行业正面临较大的挑战与调整，而在逆境之中也浮现出一些可能影响行业格局的深远变化，带来潜在投资机会。

电商：受制于物流和产能这两大供给端的限制，电商行业也不可避免受到冲击，但对于许多销售额基本归零的线下零售来说，电商成为其救命稻草，又加上用户可支配娱乐时长的增长，直播带货这一形式成为了疫情防控期间电商领域的东风。金准产业研究团队认为，原本主要由淘宝直播和快手推动的直播电商热潮将在今年加速踏上新的发展台阶，而这其中受益的将不止有具有领先优势的玩家，还有微信小程序承接的电商生态。

在线广告：疫情对实体经济的打击间接体现在了总体广告主预算收缩上，以品牌广告为主的平台受损程度高于拥有较多游戏及在线教育广告主的效果类平台。疫情过后，广告投放或稍有追加，但无法弥补之前削减的预算；在销售压力下，品牌广告预算向效果广告转移的趋势将被进一步放大，因此淘宝/天猫将取得更高的恢复系数。

餐饮：一方面，暂停到店服务导致餐饮企业营收骤降且还需要至少两个月的恢复期；另一方面，众多餐饮门店将重心转为外卖业务以缓解困境，疫情成为供给端数字化的催化剂，外卖渗透率有望在目前~15%的基础上进一步爬升。此外，抗风险能力弱的中小连锁餐饮将难以捱过疫情，而标准化程度高的大型餐饮集团将有机会在疫情后通过规模化扩张弥补这一空缺，成为较好投资标的；另外，疫情间到店业务量的锐减对点评、口碑的收入也造成较大打击。

酒店及旅游：对外出的限制下，酒旅运营商面临巨大资金压力。商旅恢复速度将快于本地游以外的休闲旅游市场，建议投资者后续关注主打商务出行的大型平台和运营商。此外，疫情过后，企业对管理效率与成本控制的需求将使第三方商旅管理成为值得关注的赛道。

物流：服务C端客户为主的快递、即时配送等主要受限于运力不足，而服务B端客户为主的整车、零担、冷链物流、同城货运等子行业还受制于延迟复工带来的需求不足。总体来看，疫情为即时配送、物流机器人、自营型快递均带来了额外的可投资性。特别地，疫情为物流机器人，尤其是仓储机器人，搭建了展示的舞台，为其提供了获取订单的机会。

疫情期间，北京地铁10号线牡丹园站新增了几套红外测温设备，安检人员无需接触就可以对乘客进行体温筛检。

这些测温设备的开发商是国内AI独角兽企业旷视科技。旷视内部人士告诉《深网》，针对疫情期间的体温检查需求，旷视迅速开发了“明骥智能体温筛检联动系统”，这套系统的测温精度达到±0.3°C，支持3米以内的测温距离。同时，旷视还针对戴口罩遮挡问题进行了人脸检测算法模型优化，在口罩和帽子大面积遮挡人脸的情况下也能精准识别。

地铁站等公共场所的无接触体温检测，是疫情期间众多的AI应用场景之一。除此之外，医院里，医生借助AI辅助诊断患者是否感染了新冠肺炎；街道上，公共部门利用机器人喷洒消毒液；高速路，交警使用无人机巡逻疏导等等。

疫情之下的确出现了一些新的AI应用场景，但另一方面，在整个庞大的社会运营体系里面，面对此次疫情突发考试，AI涉及到的落地场景和贡献几乎可以忽略不计。尽管过去几年人工智能在国内发展声势浩大，真正离破茧成蝶依然有很长的路要走。

旷视明骥智能体温筛检联动系统

无接触体温测量

应用场景：地铁、机场、火车站、楼宇等公共场所

体温测量是疫情期间的必要工作，但传统的体温测量方式效率低下，且存在交叉感染的风险。而利用AI技术开发无接触体温测量系统，可以很好的解决这些问题。

过去一段时间，随着全国各地的大规模返工潮和企业复工复产，无接触体温测量也从地铁、社区等应用场景，拓展至机场、火车站、汽车站、楼宇等流动人口密集的区域。

机场、火车站等区域相较于地铁、社区场景明显更为复杂，旷视内部人士告诉《深网》，针对这些复杂的场景，旷视对明骥进行了升级，除了体温筛检，还能实时追踪定位体温异常人员。

“旷视通过人像聚类和人体ReID技术，把红外测温卡口相机、人脸卡口相机和治安卡口相机中采集到体温、人脸图和人体图数据融合联动，实现实时追踪定位人员轨迹。”上述人士向《深网》解释背后的技术原理。

和旷视类似，国内另一家计算机视觉领域的AI独角兽商汤科技，也开发了无接触体温测量方面的技术——“AI无感测温”，并已应用到首都国际机场等区域。

在首都国际机场3号航站楼，当旅客在安检机前走过时，无需停留，系统便会自动检测体温并反馈到显示屏上。如果检测到旅客体温超过37.3°C，系统还会产生声光和弹窗提示。随后，工作人员可以使用医用体温计做二次测量，并在智能测温筛查系统中记录确认。而且如果旅客在进入3号航站楼的地铁安检通道时未佩戴口罩，系统也会自动识别并提醒。

商汤“AI无感测温”系统

此外，针对公司楼宇门禁等应用场景，商汤还开发了SenseThunder-E火神测温热像仪+SensePass Pro测温方案。

商汤内部人士向《深网》介绍，这套方案目前已在商汤科技大厦内完成部署。商汤复工的同事进入大楼内经过身份识别测温一体机时，如果没有佩戴口罩，系统会做出提醒；只有在戴好口罩的情况下，设备才会进行员工身份识别、考勤记录工作。而且系统还会对员工体温进行快速检测反馈，避免使用指纹类考勤机可能存在地交叉感染风险。

作为行业内的两家独角兽企业，商汤、旷视已积累了相当的AI技术实力，因此疫情爆发后的短时间内，两家公司能迅速就体温测量这样的应用场景进行技术落地。但一些规模较小和技术储备较少的AI企业，或许并不能把握这样的机会。

AI辅助诊断

应用场景：医院

CT影像是新冠肺炎的重要诊疗决策依据。传统通过医生手工勾画病变区域的评估方法，耗时长、效率低。据统计，1个病例拍1次CT就会产生300~400张片子，医生只靠肉眼阅片将耗费5-15分钟左右，而湖北当地单家医院每天的疑似患者CT检查量可达150例。随CT量的快速增长，很多一线医生处于高压和疲劳状态。

针对医院对新冠肺炎的诊疗决策需求，依图在疫情期间开发了基于CT医学影像的“胸部CT新型冠状病毒肺炎智能评价系统”。

依图医疗内部人士告诉《深网》，“这套AI系统能够实现病变区域的自动检测，在2-3秒之内就能完成定量分析。目前，适用于放射科、呼吸科、急诊科、重症医学等临床一线科室。”

该认识介绍，在产品功能方面，“经过实际临床验证，这套AI系统筛查敏感性为97.3%，特异性为99.0%。同时可以进行精准病情评估及疗效评价。基于目前进行的性能验证，AI系统的全自动定量评估与临床医生的半自动病情评估结果吻合。”

也就是说，通过AI辅助诊断的方式能快速、准确的识别出新冠肺炎患者，这大大节省了人力与时间投入，也提升了病情评估效率。

依图医疗“胸部CT新型冠状病毒肺炎智能评价系统”页面

依图医疗内部人士告诉《深网》，这套系统目前已经在武汉大学人民医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院等全国20多个省市自治区的一百多家医疗机构落地。而且在疫情结束之前，对定点收治医院免费升级部署。

除了依图之外，腾讯、商汤等公司也推出了相关的AI辅助诊断系统。

2月21日，腾讯表示，“在腾讯公益慈善基金会的支持下，搭载最新“腾讯觅影”AI的应急专用CT装备已经奔赴湖北，今天开始将先后部署到武汉协和西院、武汉日海方舱医院、洪湖市人民医院。”

在产品功能方面，腾讯表示“这套“腾讯觅影”AI辅助诊断新冠肺炎的解决方案，在患者CT检查后最快2秒就能完成AI模式识别，1分钟内即可为医生提供辅助诊断参考。”

商汤则通过将SenseCare肺部AI智能分析产品，以云服务的模式接入到合作伙伴的医学影像阅片平台，通过远程方式为前线医生提供免费的AI辅助分析。

多位与《深网》交流的业内人士也看好AI辅助诊断的前景。IDC AI领域分析师卢言霞告诉《深网》，医疗AI在2019年处于一个比较困难的时候，医院对于医疗AI的投资可能热度没有那么大，而很多创业企业又面临比较大的营收压力。这次的疫情期间很多医院开始采用AI技术加持的医疗系统，这对医疗AI来说应该是一个机遇。并可能带动未来一段时间内的医疗AI创业热潮。

疫情防控机器人

应用场景：医院、社区、街道等公共场所

无接触是疫情防控的关键，这也让机器人在此次防疫工作中多了用武之地。

深圳市第三人民医院，机器人独角兽企业优必选针对不同的防疫场景，部署了三款智能服务机器人。部署在医院内的室内测温巡检机器人AIMBOT（智巡士），能完成多人的口罩佩戴和体温识别；门诊部大厅的医疗咨询机器人Cruzr（克鲁泽），能提供疫情宣传与导诊等服务；医院外的室外智能防疫机器人ATRIS（安巡士），则可以24小时进行室外安防巡逻与防疫管控。

优必选室内测温巡检机器人AIMBOT

优必选室外智能防疫机器人ATRIS

优必选市场技术部负责人劳佩锋告诉《深网》，优必选主要的技术人员春节期间基本无修，对原有产品进行改装和软件升级以适配防疫需求，并一直在寻找供应商的支持。劳佩锋说，因为医用级红外测温器件在疫情期间成了紧俏物资，而且供应商出现了延迟复工的情况，优必选不得已把供应商一些研发用的样品拿出来改装测试。

劳佩锋说，2月25日到26日两天，这三台机器人先后在深圳三院部署。深圳三院医护人员这段时间工作强度很大，每天六班倒，机器人应用后很大程度上减轻了医护人员的负担，同时也减少了交叉感染的风险。

机器人部署到医院的第一天就产生了战果。劳佩锋接到院方消息，当天有一位发烧的患者到普通门诊就诊，前台护士给他做了额温腔测温，由于额温腔的测温误差较大，患者被前台护士误放行。但是机器人测出这位患者的体温是37.4度，机器人立即报警，管控人员也马上进行了拦截，并把那位患者引导到发热门诊处。

除了优必选之外，机器人在疫情期间的应用还包括：京东使用送货机器人在湖北配送医疗物资、思必驰使用语音机器人处理电话信息、很多社区使用机器人配送餐食等等。

不过对于机器人行业来说，这些热闹的应用场景背后也面临现实的困难。以医院的医疗配送为例，由于运营在医院的核心区域，机器人在不同科室之间来回穿梭，这对机器人本身导航、电池的安全性，以及配送物品的安全性要求极高。

劳佩锋认为这个领域还处于行业发展的早期，早期就会遇到技术上的不成熟、产业链成本比较高的问题，而成本较高就会抑制需求。而且除了技术、成本上的问题，与医疗体系做生意也存在一定的商业门槛。

对于目前较热门的机器人社区送餐场景，劳佩锋直言大多还是“表演状态”。“小区送餐这种场景，有的小区是没问题的，但是一些小区是有问题的。现在机器人的跨台阶能力很差，大部分解决的是小区内一地到另外一地的运送，很多无法送到家里。我们认为这样的应用能力并没有真正解决疫情期间的客户需求，其实就是一个快递机器人在做的事情。”

不过，劳佩锋看好机器人行业的未来，“疫情对机器人应用的拉动是客观存在的。疫情会对人的思想观念、社交习惯、生活习惯都会产生影响，社会对防疫的投入也会显著增长，一些市场是长期的。”

无人机巡视、消杀

应用场景：道路、社区等公共场所

和机器人类似，无人机在此次疫情防控期间也展现出了许多新的应用场景。很多人可能看过有村长利用无人机喊话违规聚集村民，交警利用无人机收集防疫信息，各地园区利用无人机对公共区域消毒的视频。

总体来说，巡逻疏导、防疫宣传、物资投递、喷洒消毒是无人机在疫情防控中四大应用场景。

2月4日，大疆宣布正式发起“疆军战役”行动，并设立 1000 万战疫基金, 联动合作伙伴协助各地消杀防疫。

2月19日，大疆宣布，公司利用三天时间，紧急开发出更为精准的无人机测温应急方案，将无人机体温测量精度提升到±0.5，协助前线防疫人员部署无接触体温测量工作。

大疆方面表示，大疆御2行业双光版无人机机型，可以选择搭配喊话器、热成像器等功能，集喊话、热成像测温、高空作业喷洒消毒水等功能于一身。

深圳市一高速路口检疫防点处，御2行业双光版无人机对返深大巴乘客开展测温工作

大疆农业公开的后台数据显示，截止目前，大疆农业植保无人机全国累计消杀作业面积 已超6亿平方米，服务超过千座村落。

大疆农业内部人士告诉《深网》，由于疫情期间新的消杀防疫需求，过去这段时间，有很多地方部门找到当地的代理商采购农用无人机，而且目前国外的需求也开始增长。

AI仍有很长的路要走

AI支持的技术应用无疑在这次防疫工作中发挥了重要作用：公共场所的海外测温、防疫机器人和无人机的应用都做到了无接触，基于深度学习的AI辅助诊断也真正减轻了医护人员的工作量。

不过，这些相对单一有限的应用场景并不能满足外界对AI的想象，疫情同时让人意识到AI仍处于非常早期的阶段。

计算机视觉是较为成熟的AI技术，过去几年，这个领域诞生了商汤、旷视、依图、云从等多家明星AI独角兽公司。众多公司开发的人脸识别技术在正常时候已经开始发挥作用，但是在疫情下的特殊时期，当大家都戴上口罩后，这些花费巨资打造的人脸识别系统就暴露出了短板。

尤其放在整个社会运营治理体系下，AI对于疫情的贡献感知少之又少。

IDC分析师卢言霞认为，这样的案例能看出这些单点AI应用在特殊时期的局限性。“本次疫情能看出来，很多应用还处于非常初级的阶段。疫情的确是一个特殊情况，那些人脸识别在很多正常的应用场景是可以用的，但是对于一些特殊应用，比如视频内的人脸识别，如果是侧脸的话，它的识别能力还是显得不足。再比如一些对话式的人工智能客服，如果把AI分为五级的话，它可能处于第二级，而且短期内很难发展到第三第四阶段。”

人们往往会高估技术在短期内的发展，行业也会经历从狂热到逐渐回归理性的过程。从AlphaGo掀起的AI创业热潮开始，国内大大小小的AI企业先后成立，资本经历了从投资技术到投资应用的阶段，创业者也从聊技术转变为聊应用，而落地才是这两年AI行业的主题。

这次疫情给AI技术创造了一些新的应用场景，但疫情终将过去，这些在疫情期间出现的应用场景能否持续，仍然需要时间检验。

而对于众多的AI初创企业来说，眼下最紧迫的问题是能否熬过疫情期。卢言霞对《深网》表示，“成立一两年的这些AI企业，所受到的影响是巨大的，因为产品没有那么成熟，客户资源也没有那么扎实。”

当然，多数业内人士对AI行业的前景并不悲观。松禾资本的合伙人袁宏伟公开表示 ，“我们的吃喝玩乐、教育都没有受到太多的影响，这些都建立在人工智能赋能的基础上。相信经过这次疫情，我们在人工智能的投入上，不管是从国家、投资人，还是从创新企业的创业者层面，大家都会把更多的资源，比如人力、财力等投入到人工智能领域。”

前言

近期，在防控新型冠状病毒感染的肺炎疫情斗争中，各级政府、医疗机构、科研部门和科技企业迅速行动，把以大数据等技术应用到疫情监测分析、人员管控、医疗救治、复工复产等各个方面，发挥了巨大作用，为疫情防控工作提供了强大支撑。

为了全景展现大数据与人工智能技术在此次疫情防控中的应用情况，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所牵头联合多家单位，搜集分析了200多个案例，梳理了社会各界利用大数据及数据智能技术参与疫情防控的实践方向，分析了数据驱动的疫情防控关键环节，探讨了面临的问题与挑战，并对下一步通过大数据等新一代信息技术开展疫情防控进行了初步讨论。

一、防控中的数据与智能

1.1科技“战疫”时间线

2020年开年之际，新型冠状病毒带来的肺炎疫情汹涌而至。疫情突发性高、传染性强、扩散性广、风险性大，防控工作任务艰巨、时间紧迫、形势严峻。在这场疫情阻击战中，大数据、云计算、人工智能等快速发展的新一代信息通信技术加速与交通、医疗、教育等领域深度融合，让疫情防控的组织和执行更加高效，成为战“疫”的强有力武器。随着疫情发展，数据驱动的疫情防控在迅速展开，各企业的疫情防控应用场景不断涌现，应用范围持续拓展。

科技“抗疫”行动时间轴

1.2抗疫技术“数据”轴

通过梳理总结这些应用场景，金准产业研究团队发现“数据”可以在如下方面助力疫情防控。1)有力支持疫情防控知识传播。借助于移动互联网和智能手机，人们可以随时随地获取最新疫情动态、科学防疫知识等各种数据。各地政府通过电子政务平台、微博、公众号等定时发布最新疫情动态，各类新闻客户端、社交平台、搜索引擎、短视频平台等也积极配合疫情相关信息的发布和传播。此外，众多“互联网+医疗”平台推出了在线问诊服务，方便网友向医生咨询新冠肺炎防治相关内容，有效缓解了因疫情期间医疗资源紧张导致的就医难等问题，避免了普通病症人群涌向医院、形成聚集性交叉感染。2)迅速锁定“涉疫”人员流动轨迹。通过集成电信运营商、互联网公司、交通部门等单位的信息，大数据可以分析出人员流动轨迹。具体来说，利用数据分析、数据挖掘等技术，一方面可以通过手机信令等包含地理位置和时间戳信息的数据绘制病患的行动轨迹；另一方面，根据病患确诊日期前一段时间的行动轨迹和同行时间较长的伴随人员，基于大数据分析可以推断出病患密切接触者。综合分析确诊病患、疑似病患和相关接触者的行动轨迹，可以准确刻画跨地域漫入、漫出的不同类别人员的流动情况。这既为精准施治提供有力指导，也为预测高危地区和潜在高危地区提供了精准依据。3)开展疫情发展态势预测与溯源。基于疫情高危人群相关数据，结合疫情新增确诊、疑似、死亡、治愈病例数，借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据分析模型和实践技术，不仅可以分析展示发病热力分布和密切接触者的风险热力分布，还可以进行疫情峰值拐点等大态势研判。利用深度学习等新兴人工智能技术，联合出行轨迹流动信息、社交信息、消费数据、暴露接触史等大量数据进行科学建模，可以根据病患确诊顺序和密切接触人员等信息定位时空碰撞点，进而推算出疾病传播路径，为传染病溯源分析提供理论依据。4)助力地方政府科学精准施策。运用大数据分析，结合算法模型对疫情的传播速度、传播趋势等进行预测，可为各地进行动态监测管理、统筹医疗物资储备、保障民生物资供应、制定交通管制政策等提供有效依据。例如，基于疫情高发地区人员在春运期间的交通出行数据进行疫情分析预警，能够通过追踪确诊患者、疑似患者和密切接触者的轨迹位置进行精准防控。同时，通过大数据分析还可以评估预测疫情对近期和远期社会经济运行带来的影响，建立快速、高效的经济应急反应机制，帮助政府适时出台减税、降费、专项补贴等各类措施，缓解中小企业因疫情导致的资金链断裂风险及可能出现的连续经营困难，努力保持生产生活平稳有序。5)推动病例诊断与疫情研究。运用大数据和人工智能等相关技术，可以有效加速新型冠状病毒宿主预测、药物筛选等数据分析和计算工作，极大提高病毒研究与攻克效率。

二、应用分析

本章梳理了数据在疫情分析展现、疫情防范管制、医疗医治增效、生活便民举措、复工复产管理等五个主要方面的应用案例。案例从互联网渠道和企业申报渠道获得，共搜集分析了200多个案例进行分析。入选的案例均已在实际应用中取得了良好的效果，在疫情防控过程中发挥了重要价值。

2.1疫情分析展现

我们每天打开手机各大新闻客户端看到的疫情数据就是疫情分析展现的典型应用。可以说，疫情相关的数据是开展疫情分析、管控等各方面的基础。因此，很多企业首先就针对各地提供的数据进行了多主体、多渠道、多维度的展现。从本报告的调查结果看，有39.6%的企业案例是对所采集数据进行直观的可视化展现，而超过80%的企业案例在此基础上进行了更为深入的数据分析；数据来源渠道包括公开数据（8.1%）、人员上报数据（36.1%）、自有系统数据（41.3%）和其他系统对接及第三方数据（17.1%），各类案例数据来源渠道存在交叉情况；从服务主体角度看，有52.2%的企业案例为政府提供数据采集和分析服务，有30.4%为公众提供信息展示服务，有17.4%是为其它企业提供数据分析和展示服务。

疫情分析展现

本节从三类服务对象角度出发，对疫情分析展现应用的价值进行探讨。1）政府支撑：从政府支撑的角度看，疫情数据分析展现的应用主要包括政府管控范围内的疫情相关信息展示、人员流动情况展示、车辆流动情况展示、疫情相关资源情况展示、物流信息展示等核心功能。通过对这些重要信息进行全方位、多角度的实时展示，支撑了政府对于疫情的防范、管理和控制。北京移动的“疫情防治人口大数据平台”自1月26日上线以来，为北京市委市政府、13个区县及相关委办局提供了包括疫情地进入用户、疫情地返回用户、外省进入用户、外省返回用户、疫情地未返回用户、非常驻用户的规模监测及分布，以及各类人群画像及分布热力图等疫情专项分析服务，对高危人群、潜在高危人群、潜在风险人群的精准疫情防御、排查、监测、宣贯全过程提供数据支撑。杭州数梦工场科技有限公司在浙江省衢州市落地了“城市大脑”项目，通过大数据分析驾驶舱，全局展现本地人员的网格分布情况，并对市内外地重点车辆进行监测、排查及监控，实现了漏报率小于1%。此外，东软、四方伟业、相数科技、和智信、朗新科技、美数信息等企业的疫情分析展现平台也为各地方的政府疫情防治和管控工作提供了有力支撑。2）公众服务：从公众服务的角度看，疫情数据分析展现的应用主要包括疫情信息展示、人流迁徙呈现、疫情专题服务、舆论检测与评价、民众信息上报与展示等核心功能，及时为公众播报疫情信息动态，并提供有效疫情防控办法。百度地图迁徙大数据平台开放查询的城市从100个扩展到了300多个，数据指标丰富，包含来源地、目的地、迁徙规模指数、迁徙规模趋势图等，甚至支持查询一个城市自春运以来迁徙目的地或来源地的排行与比例，提供全面、立体的迁徙大数据服务支撑。同时，京东云的“市民疫情隐患上报系统”可实现市民随手拍随手上报，发布位置可自动实现地理位置定位，生成的数据安全可隔离，并有专属数据后台管理功能，可及时高效的支持民众疫情上报。此外，微信和支付宝的抗疫信息专题、百度推出的“社区防疫电子出入证”、太极集团的“全国一体化平台疫情防控专题服务”、中移雄安信息通信科技有限公司的“新冠病情动态展示系统”、北京百分点、智慧星光、云基华海信息的相关疫情分析与展示系统也纷纷上线，为公众防疫工作提供了有力支撑。3）企业服务：从企业服务的角度看，多数企业通过自建或采购疫情分析与展示产品，实现企业内部疫情的有效防控和管理。航天科工网信自主搭建了企业疫情管控平台，重点关注肺炎疫情的信息实时展示、高危人群筛选、疾病辅助诊断、爱心捐赠追踪等。

2.2疫情防范管制

金准产业研究团队认为，大数据分析和展现已在很大程度上完成了数据采集和整理工作，通过更深层次的模型建立、分析挖掘等手段能够在原有基础上更大发掘数据价值。疫情防范类应用通过数据来进行识别高危人群、开展区域检测、进行市场监管等功能，为政府部门进行决策提供了支撑。

疫情防范控制

从本报告的调研结果看，能够有效支撑疫情管控的技术方案和场景应用案例占比达到46.7%，可见通过各类技术手段提升疫情管控的手段和效率，已经成为此次疫情期间占比最高的应用场景。总体来说，疫情管控的各类应用场景当中，最为重要的是高危人群监测和管控，具有此类功能的案例占比达到60.7%；其它管控手段，如区域监测（14.3%）、市场监管（3.1%）也都有一定程度应用。另一个重要结果显示，通过技术研发和应用适配形成有效的技术手段和技术方案，从而提升疫情管控的支持能力相关案例占比达到32.1%。智能外呼、图像识别、微服务快速整合、高维机器学习、知识图谱、时空数据分析、可视化展现等技术都成为有力手段。1）高危人群管控是重中之重：通过位置数据和各类行为数据有效识别高危人员的行动轨迹和接触人群，能够从根本上降低疫情传播的程度，也是各级政府部门当前非常重要的工作。中国联通大数据公司开发了传播风险分析、时空相关分析等一系列数据模型，通过多维数据融合分析，实现了对特定区域人群的扩散轨迹、已确诊人群的接触者范围等进行定位和分析，有效支撑政府部门区域化疫情防控工作。中国电信云计算公司开发的“翼知疫行”，通过电信的GIS系统数据分析，可提供高危人员近14天的行程，并进行密切接触风险判定，有效支撑了政府部门的疫情防控工作。此外，中航信的“新型冠状病毒确诊患者同航班自动通知系统”、美亚柏科的“新型冠状病毒传播监测系统”、曙光云计算集团有限公司的“疫情排查管理上报系统”等具有高危人群排查和监测功能的系统，都对各级政府针对高危人群防控的相关工作给予了大力的支持。2）各类管控场景均有应用：除了高危人群的监测和管控以外，防疫产品的市场监管、区域人员的健康追踪也是重要的应用场景。北京华宇软件公司的“网络交易监管”系统以网络交易信息智能采集和分析为基础，助力云南省市场监管局对疫情期间网络交易的价格波动实现有效掌控，精准开展特别是针对于防疫产品的市场监管工作，保障民生安全。中国联通大数据公司的“监测人员防疫合规情况监测系统”，可对口罩穿戴、人流聚集和体温异常等情况进行实时告警提示，帮助政府做到疫情的实时可知。京东云的“疫情通”产品，为社会管理机构提供“多维度”、“可视化”和“五位一体”（人、地、物、事、组织）的信息发布与疫情防控服务，为基层组织提供网格化疫区返工人员的健康动态评估，实现区域化精准防疫管理。3）科技力量全面融合支持：科技企业的技术能力是防疫工作能够取得突破的核心推动力，AI图像识别、智能外呼、知识图谱、安全多方计算、微服务等多项技术的广泛应用，有力推进了疫情防控工作高效安全开展。百度基于AI图像识别技术和红外热成像技术，形成了AI测温系统，可对人流中多人额头温度同时进行快速筛选及预警，方便人流聚集处的快速筛选，有效减少公共场合人群聚集。同时，百度紧急推出了“疫情防控的免费智能外呼平台”，可提供流动人员排查、本地居民排查/回访、特定人群通知三大场景的外呼服务，可有效支撑各级政府对于社区情况排查和通知回访等应用场景，比人工电话效率提高数百倍，目前已经在北京、上海等十几个地区投入使用。阿里云的“疫情信息采集系统”依托阿里云宜搭平台优势，通过可视化拖拽操作有效发挥后台微服务模块作用，快速支撑浙江省11个地市卫健委工作。此外，北京滴滴股份有限公司通过滴滴桔视（车载录像设备）采集的图片，经过人工智能识别算法来识别司机是否佩戴口罩；厦门渊亭科技公司基于知识图谱开发的“疫情智能作战平台”、四方伟业基于三维城市模型构建的“疫情防控分析系统”、洞见智慧科技有限公司基于时空大数据和多方安全计算技术开发的“疾控智能分析平台”都有效支撑了各级政府部门和企事业单位的疫情管控工作。

2.3医疗医治增效

在此次抗击疫情的过程中，大数据和智能技术被充分应用到病情诊断、医学科研、医疗辅助等与医护工作直接相关的场景中，是对大数据技术的最严苛的试炼。从本报告的调研结果看，有接近17%的应用在医疗医治增效中。医治增效应用的种类包括资源对接、辅助诊断、线上问诊、科研支撑和其他（包括基于图像分析的无接触体温监测应用以及时识别高风险人群等其他应用）。其中，辅助诊断指通过AI技术辅助或加速确诊病例的判断；线上问诊指通过智能问诊服务，减轻医疗机构的诊疗压力；科研支撑指通过开放算法、模型或提供计算存储资源来提升科研效率，助力基因检测、疫苗研发等工作。具体占比如下图所示。

医疗医治应用

本节主要结合具体案例，介绍了算法算力、人工智能和智能问诊等技术在疾病研究、辅助诊断和线上问诊的具体应用。1）算法算力辅助疾病研究：从科研的角度来看，人工智能、大数据等技术正在病毒结构分析、疫苗研发中崭露头角。1月30日，百度研究院向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法Linear Fold，以及世界上现有最快的RNA结构预测网站。Linear Fold算法可将此次新型冠状病毒的全基因组二级结构预测从经典算法的55分钟缩短至27秒，提速120倍，能够节省两个数量级的等待时间，极大提升科研工作效率，助力疫情防控。此外，荣之联为中国疾控中心提供了急需的大数据计算和存储资源，以保证大规模并行样本分析、数据保存和管理，全面助力病毒测序工作；同时其也为中科院微生物研究所提供技术支持，搭建病毒基因组进化关系的分析流程，并提供进化树可视化的展示功能，以实时监控病毒的变异情况、追查病毒宿主来源。2）人工智能加速疾病诊断：从诊断支持的角度来看，大量的人工智能技术被运用到病情诊断的过程中，以辅助判断病情、缩短确诊时间。2月1日，浙江省疾控中心上线自动化了全基因组检测分析平台，该平台利用阿里达摩院研发的AI算法，有效缩短疑似病例基因分析时间，并能精准检测出病毒的变异情况。此外，科大讯飞的智医助理为其覆盖的省内基层门诊病历提供在线分析能力，以发热、咳嗽、呼吸困难、流行病学史（武汉相关史）、影像学、血常规六个维度进行病历内容挖掘分析，筛选出潜在患者，为安徽省卫健委提供决策参考。推想科技针对新冠肺炎推出的AI系统能够帮助影像科医生更高效地排查筛选疑似患者，减少患者在医院等待时的交叉感染风险，在缺少病毒检测试剂盒时，能够协助对早期患者进行排查。该系统最早应用于武汉同济医院，并在全国各地陆续上线，包括深圳市第三人民医院(国家感染性疾病临床研究中心)等对抗肺炎疫情最前线的医疗机构。3）智能问诊供需对接助力后勤保障：从医疗辅助的角度来看，大数据技术更是被运用到了减轻医院压力、减少人群聚集、整合医疗救护资源等多个方面。阿里和京东均推出了疫情服务机器人，能够向用户提供急需的线上问诊、疫情知识普及等服务，减少医护人员工作量，降低医院门诊压力。百度灵医智惠推出“智能咨询助手”，通过提供标准化预问诊路径提升医生诊治效率，并向在线健康咨询平台、政府疫情防控平台、互联网医院等提供平台免费开放API接口，全力支撑医疗医治领域智能应用。软通智慧推出的“新冠疫情防控指挥平台”通过整合医疗救护资源，优化防控物资保障，帮助各个城市提升基层防控能力。

2.4生活便民举措

生活服务类应用也是数据驱动疫情防控的重点突破口。诸多互联网企业采用O2O服务模式，形成线下活动到线上活动的映射，利用大数据技术实现海量生活数据的采集、分类和存储，为居民提供食品无接触外送、实时疫情地图、互联网医疗等服务，在便利居民正常生活的同时，确保各类服务的健康安全。1）电商平台保障饮食便捷安全：受新冠疫情的影响，线上买菜相较于线下买菜可以降低交叉传染的风险，因而更受欢迎。生鲜电商协同各方打通农产品上行通道，加大商品供给，让居民的“菜篮子”更稳当。电商平台包括盒马生鲜、叮咚买菜、每日优鲜、美团买菜、天猫超市、永辉买菜、京东到家等，多数平台根据距离所在地区的远近优选超市门店，并提供全天配送服务。据统计，在商品丰富程度方面，半数以上平台在不同门店的商品丰富程度有所浮动；在配送时长方面，80%以上的平台可以满足2小时以内完成配送；在无接触配送方面，所有平台均提供无接触配送服务，降低了面对面接触带来的交叉感染风险；在预约配送方面，受限于物资紧缺和运力有限，所有平台在疫情前期提供预约配送服务，但随着物资和运力紧张程度逐渐缓解，30%左右的平台逐渐实现“即买即送”服务。同时，为确保配送事物的安全，多家平台将“无接触配送”升级为“无接触安心送”。以美团外卖为例，在原有的基础上，将厨师、打包员、骑手的健康情况、餐具消毒情况等安全防护信息，以商家端和配送端的“电子卡+实体卡”形式更透明的呈现给用户，确保无接触的同时实现全过程食品安全信息可视化、可追溯的安全配送模式。相较于“无接触安全送”而言，“无人车配送”在此基础上，减少了骑手带来的潜在接触风险。百度公司针对抗疫情场景的自动驾驶作业车企业，免费提供百度Apollo平台的自动驾驶云服务矩阵支持，助力企业更好地开展疫情作业车研发工作。基于此，百度Apollo生态合作伙伴新石器在海淀医院投入一台无人车，2月14日起开始进行无接触送餐服务，最大限度的降低了工作人员的现场工作以及接触程度。中关村“白犀牛”科技公司提供的“无人车配送”已在北京海淀区温泉镇的“佳苑便民外卖超市”落地，在线下单后，无人车可将商品配送至小区门口，居民确认身份后，打开相应车门即可取货。2）地图应用平台保障出行安全：自新冠疫情发生以来，手握大数据资源的多家地图应用平台都迅速推出利于疫情防控的出行指南，以满足用户特殊时期的出行需求。统计显示，80%以上的平台具备“疫情地图展示”、“发热门诊查询”、“同乘信息查询”等功能，部分平台提供“各国入境最新政策”等功能。百度地图于2月6日上线“疫情小区”专题地图，截止2月12日，覆盖200余个城市及乡镇。在“疫情小区”板块，输入所在小区名称，即可提供周边疫情提示，包括本市已公布的疫情发病场所、距离最近的疫情发病场所，以及周围的人流聚集地。借助百度地图的“热力图图层”，还可查看到实时人口流量密度，以此来帮助居民决定出行路线，避开商圈、交通枢纽等人流密集场所，如下图所示。同时，“小度无接触式电梯服务”通过语音识别算法和自动控制技术，实现了语音呼叫大体按键，大大减少了电梯接触式病毒传播的风险，增强了便民出行手段。

百度地图“疫情小区”功能示意图

随着复工人数的增加，作为主要通勤交通工具之一的地铁，在同行乘客过多的情况下，交叉传染的风险将会增加。百度地图也与北京市交通委取得合作，上线地铁客流量查询服务，方便用户通过百度地图随时查看地铁车厢的拥挤程度，为安全出行提供有效参考。高德地图于2月12日上线部分城市地图客流满载情况查询功能，有效区分拥挤程度，方便居民掌握地铁站线的实时客流满载情况，并选择合适的出行方式。3）互联网医疗方便居民就医：在疫情就医领域，国内多家互联网医疗服务平台充分利用5G等信息通信技术，联动全国各地的医生、专家开展线上咨询、线上问诊、健康科普、心理援助辅导等，为百姓在家就医提供便利，让信息技术在疫情防控中“智慧相助”。工信部数据显示，目前全国190多家公里医疗机构及近100家企业互联网医院针对疫情提供在线义诊，缓解线下医院压力。好大夫在线、丁香园、春雨医生、平安好医生等企业集结了呼吸科、感染科、内科等领域过万人医疗专家资源，为患者提供免费问诊，同时为防疫一线的医生、护士等开通了热线服务，提供心理疏导。京东数科推出了疫情问诊机器人，借助人工智能，机器人通过学习与疫情相关的专业知识，为用户的提问进行基本的分析判断，同时，提供防疫知识科普等服务。目前，问询机器人已在近20家机构的微信公众号或App中接入使用，在包括杭州、苏州等23个智慧社区中完成落地。同时，百度灵医智惠、阿里健康等互联网平台提供疫情智能问答，北京、天津、浙江等地也积极搭建针对疫情的线上医生咨询平台。为方便群众买药，多个平台提供发热门诊查询和配送药品等服务。百度地图上线“发热门诊地图”，可查看附近开设发热门诊的医疗机构名单以及营业时间，目前已覆盖300多个城市。同时，高德地图在全国超过200个城市上线药品配送小程序，联合蜂鸟跑腿、叮当快药、UU跑腿等合作伙伴，为广大用户提供快捷、安全的足不出户送药上门服务。阿里巴巴旗下阿里健康于2月6日在淘宝App上线“买药不出门”服务，通过线上问诊开方、药品配送到家的互联网就医方式，满足慢病患者需求。

2.5复工复产管理

受突发疫情波及，餐饮住宿、文化娱乐、交通运输等行业运行放缓甚至停顿，从业人员待岗时间拉长，相关上下游产业也相继受到波及。随着疫情防控取得积极进展，各地政府、企业也在逐步将精力放在复工复产上，尽快实现经济社会常态化运行。从本报告的调查结果看，企业案例主要围绕政府、企业、学校的复产复工复学，以及协助政府开展复工后城市疫情防控各项工作，如下图所示：

复产复工应用

1）通信大数据行程卡提供地理位置查询：随着返程高峰来临之际，预防人员流动带来的交叉感染，是现阶段各地方、各单位防疫工作重点。为了简单、快速、权威、准确地证明自己过往14天内的行程信息，中国信息通信研究院联合三家基础电信企业利用电信大数据，推出“通信大数据通行卡”服务，为全国16亿手机用户免费提供其本人前14天内到访地服务。用户扫描二维码输入手机号即可实现跨运营商一站查询，操作方便快捷，无需安装软件。可帮助各地方、各单位及时识别外来及返工人员带来的风险，方便政府精准施策，帮助各地科学、高效安排复工复产工作。通信大数据行程卡已于2月29日下午上线，截至3月1日晚，已累计提供53577次查询。2）健康码助力城市有序复工复产：当前，多地通过数字化管理措施研判疫情期间返工返学返岗形势，并针对重点区域、重点场所采取分级分类管控，从而助力分类有序复工复产。例如，杭州深圳相继上线“健康码”开展疫情期间的社区管理及交通出行等工作，市民或者返工返岗人员通过支付宝、微信平台自主申报获取健康码，作为个人在本地区出入通行的一个电子凭证，实现一次申报、全市通用，公共场所也针对健康码对人员进行分类分级管理。日前，在国务院办公厅电子政务办的指导下，腾讯和支付宝即将推出全国一体化的政务服务平台疫情防控健康信息码，有望解决多条线采集居民健康信息带来的数据标准不一致和跨地区不可用等问题，实现跨省跨地区的疫情服务互联互通，更好地支撑全国疫情防控工作。同时，三大运营商均推出了个人疫情期间行程查询的应用，例如中国联通大数据公司推出的“健康U码”，能方便用户查询自己14天行程，以及上报自己的健康状况，生成不同级别的健康码。3）远程办公完成政企学异地协同运转：从复工复产的角度来看，远程办公和人员信息上报是主要的两个方向。百度公司宣布“百度Hi企业智能远程办公平台”于2月11日对外开放，并将免费为湖北等疫区企业提供高清音视频会议、企业云盘、企业IM和应用中心平台等多项服务，满足疫情期间不断增长的远程办公需求，支持企业快速恢复生产能力，减少疫情对于企业和社会经济的影响。阿里“钉钉”面对本次疫情引发的延期开学、复工潮，针对各类企业运营真实场景定制每日健康打卡、百人高清视频会议、紧急通知发布等功能，同时也针对远程复学提供群直播等功能定制化服务。华宇软件则为法院、检察院、政法委、司法行政等法律业务场景提供云视频服务和法律视频业务相关服务的整体解决方案，包括法院互联网庭审、司法行政视频调解，检察院远程视频接访等。4）大数据精准保障企业增产扩能：国家电网也通过电力大数据对城市复工复产情况进行分析预测。以国网浙江电力为例，其根据用电信息采集系统中企业历史用电量情况、当日用电量情况等数据，动态监测、精准分析各区域、各行业由点及面的复工复产情况。电力大数据助力增产扩能，快速确定供电方案，为政府部门指导疫情防控和复工复产提供有价值的数据支撑和决策参考。百度智能质检系统，助力常州一家工厂安全复工，通过无人值守的智能化检测设备24小时工作，比人工检测效率提升近10倍。该系统有效解决了疫情期多数工人无法返厂的难题，同时还减少了车间里疫情传染的风险。

三、深度洞察

3.1数据能力是疫情防控的基础

良好和丰富的数据是开展疫情防控应用的基础。本节从数据采集、数据互通和数据开放三个方面，对本报告收集到的相关案例中体现出来的数据能力进行分析。1）数据采集：传统数据采集方式在大数据量面前暴露出了一些弊端。传统卫生数据的采集起点通常是基层的社区卫生中心，通过社区人员手工填报，经历区卫健委、市卫健委，最终汇集至省卫健委和国家卫健委。这一方面增加了基层数据采集工作人员的负担，降低了数据汇集的效率，另一方面难以在数据源头快速核验数据的正确性，增加了后期数据质量管理的成本。借助信息化，目前已有多地采用在线信息填报系统和智能外呼平台代替手工填报，力求减少数据采集人力成本，缩短数据流转过程。北京于2月13日上线的“京心相助”服务，居民可在支付宝上登记个人信息，在不更换社区的情况下，市民无需反复进行个人信息申报，但需进行每日健康打卡2。同时，百度、阿里、北京来也网络等企业推出了针对疫情防控的智能外呼平台，在自动询问居民包括离返京情况、身体状况等问题后，系统将根据关键词自行归纳信息档案，快速实现辖区内居民疫情数据的采集。除此之外，企业和个人也采用爬虫技术采集动态数据，以快速提供包括疫情数据可视化、疫情态势分析、疫情推演等服务。数据采集技术的主要使用对象和优劣下表所示。

数据采集技术对比

为保障数据采集的全面和准确性，应同步采用自动化采集工具和数据质量核验等手段，对于多源头数据应明确主要来源，从对应系统或平台中抓取，减少自报数据和重复采集。同时，充分利用大数据技术，实现各类疫情信息的快速实时采集。通过提供ETL、API、消息队列、数据流等多种采集手段，提供移动端报表采集功能，确保实时准确获取包括人口流动信息、交通实时信息、重点防控人员定位信息、物流信息、网络舆情信息等多类数据，满足疫情特殊时期下的数据资源需求。2）数据开放：自新型冠状病毒肺炎爆发以来，面对公众对疫情数据的迫切需求，我国不少地方政府部门及时开放了疫情相关的数据。这不仅有利于消除公众的恐慌情绪，提高自我防护意识，配合政府防控措施，提升政府公信力，也为社会市场和社会上的专业组织和个人的疫情数据分析提供源源不断的“燃料”。当前，各省市开放多种疫情数据，全面覆盖统计类疫情数据和医疗机构数据，为数据使用者提供了掌握疫情动态和查询诊疗信息的有效途径。各省市的统计类疫情信息基本覆盖日期、地段、时区、新增确诊病例、累计报告确诊病例、疑似病例、新增出院病例等数据项。同时，部分省市将统计类疫情信息分类，以方便用户查找数据，如深圳市开放9个数据集，将疫情信息分为每日确诊病例来源统计、每日确诊病例统计、每日诊疗情况等。目前，许多省市开放结构化数据，并建立数据标准和元数据，提升疫情数据的可用性和易用性。例如，山东省建立了“山东省新型冠状病毒感染确诊病例信息”数据集的数据标准，规定了各数据项的英文名称、数据格式和中文描述；深圳市针对各数据集建立元数据，包括关键字、发布时间、更新日期、资源格式、数据提供方、数据维护方等，实现数据快速检索。同时，各省市已经基本做到每日上午前公布最新疫情，疫情的更新周期在24h以内，并提供多种数据下载方式，确保数据的时效性和可用性。各直辖市卫健委均从2020年1月20日或1月21日开始在官网上发布疫情数据，北京和天津每日的平均发布次数为2次，各地也根据疫情进展调整发布的时间和次数。北京、上海等地提供API接口调用和覆盖xls、xml、json、csv等主流格式的下载。但是，各省市的确诊病例数据以及地理空间数据开放不足，极大的限制了数据使用人员进一步分析挖掘疫情数据。同时，目前部分政府发布的疫情数据以碎片化的方式散落在不同时间发布的、位于不同页面上的、以不同名称出现的公告里，增加了数据使用者提取和整理数据的困难。医疗科研机构及时发布新冠肺炎最新的研究成果。2月28日，钟南山院士团队论文在国际顶级医学期刊《新英格兰医学杂志》在线发表，分析了患者各年龄段人群分布特征、感染者症状、接触史、影像学表现、治疗手段、临床转归（包括病死率）等，帮助公众了解新冠肺炎诊疗动态和疫情发展细节。科技企业由于掌握大量高精度用户行为数据，利用大数据技术，持续发布复工复产相关分析报告。高德地图于2月24日发布《驾车活力复工指数分析报告》，将实际导航的人数作为数据源，从驾车导航角度来反映20个主要城市复工热度。百度发布的《新型冠状病毒肺炎搜索大数据报告-复工篇》通过使用“百度”搜索的关键词热度，为公众了解各行各业现状、员工及企业的真实需求、行业发展机遇等方面，提供了可靠参考。3）数据互通：数据互通将集合关键疫情信息，有效支撑政府疫情研判和复工复产。杭州在全国率先上线健康码，用红黄绿三色二维码作为数字化健康证明，由市民或返工返岗人员自行在线申报，提交包括目前所在地、出行和接触病患等信息，经政府后台系统审核后凭码同行。健康码实现了数据交叉可用，各地可根据健康码动态变化，科学评估复工复产比例，动态调整复工复产策略。在疫情防控工作中，部分政府与政府之间、政府各部门之间推进数据互通，在很大程度上简化数据采集流程，提高疫情防控效率。由中国电科与国务院办公厅电子政务办公室、国家卫生健康委员会联合研制的“密切接触者测量仪”于2月8日上线，获得了国家卫健委、交通运输部、国家铁路集团公司和民航局等多方面的数据资源支持，从根本上保证数据来源权威性，普通公众通过输入个人信息就可以查询自己是否为新冠肺炎病人密切接触者。工信部推进三家基础电信企业支撑疫情分析的大数据跨网统筹，搭建电信大数据平台，打通电信企业信令数据，同时，实现电信大数据与卫生疾控管理部门进行数据共享联动，通过结合卫生防疫等部门的数据，做进一步研判。济南市卫健委开发了发热就诊人群分析系统，汇集了全市86家主要医院和3000多家基层卫生机构，并结合健康医疗数据和出行数据，对重点人员进行全面跟踪和持续分析。服务型企业打通平台内企业和个人数据，企业之间逐步实现数据互通。航旅纵横汇聚了各航空公司的航班数据，于1月30日上线了“新型冠状病毒确诊患者同航班自动通知系统”，同步更新有确诊患者的航班记录，第一时间主动向该航班的所有旅客发送疫情通知。国铁集团运营12306售票大数据资源，配合地方政府和卫生健康部门协查确诊病例乘坐火车上密切接触者，安排错峰返程运力。中国铁塔股份有限公司联合360公司推出的“中国铁塔智慧疫情防控平台”，结合人员火车航班数据、计费数据，梳理出带有时间戳的人员出行记录和密切接触者，替代了传统流行病学的调查方式，如下图所示。

中国铁塔智慧疫情防控平台

但是，数据互通仍面临诸多障碍，如尚未建立有效的数据互通机制，无法在较短的时间内明确数据互通的需求和范围，相关技术由于存在接口和规则壁垒，也难以支撑大数据量的快速联通。因此，各地政府在未来应明确数据互通的需求，建立资源对接和调度机制，确定满足需求应配备的资源，集成已有IT系统的数据能力，消除数据互通各环节的技术壁垒。以工信部为例，在第一时间成立了电信大数据支撑服务疫情防控领导小组，统筹协调相关工作，并组织各省市通信管理局、中国信息通信研究院、基础电信企业建立通信行业疫情防控联动工作机制，加强通信系统部省联动。同时，在国务院疫情联防联控机制下，与卫健委等部门建立疫情电信大数据共享联合工作机制，定时或按需向相关部门共享信息，有效的推进了部门间信息共享。此外，加大政企间数据合作，使原本割裂分散在公共出行、社交媒体、电信服务等领域，与疫情防控相关的数据深度融合并有效使用，在复工复学后更加复杂的防控形势下，应用于减少二代感染者、阻断三代感染者等方面。同时，充分利用社交媒体和民间组织所拥有的大量疫情相关数据，通过与其他哨点监测数据、传统的公共卫生数据资源相结合，通过大数据技术和AI，深入挖掘并识别出诱因。

3.2数据分析的深度逐渐递进加深

数据分析应用的深度一般会从其操作难度和产出价值等方面进行评估，在业界通常被分为四种类型：描述性分析（Descriptive）：这类分析仅描述发生了什么。一般会通过可视化的方式呈现所传达的信息，比如大屏展示的疫情分布信息；诊断性分析（Diagnostic）：这类分析会追溯事件发生的原因。一般会基于描述性的信息进一步分析问题的本源，比如病毒传染的溯源；预测性分析（Predictive）：这类分析会预测可能发生的事件。需要对可变数据进行建模，并通过预测模型预测发生事件的可能性，比如对疫情发展态势的预测；决策性分析（Prescriptive）：这类分析能够指导下一步的决策。其复杂性和价值都相对较高，通常依赖描述、诊断、预测等多种分析行为的组合来判断最佳的方案，比如地方政府综合地方实情和周边疫情发展态势等多项因素后进行精准施策。此次抗疫期间，数据应用主要呈现出以下特点：疫情控制早期，是打好数据基础的关键时期。此时涌现的大部分应用多为信息收集和平台建设类项目，如各类自填报系统和大数据平台的建设。由于时间和数据量等方面的限制，2020年2月前的数据应用，60%以上属于初步的描述性应用，如疫情分布地图、人员流动展现等。出现较少部分诊断类的应用，多为病毒传染溯源分析以及结合人员流动的时空属性进行的高危人群判断等。例如航空和铁路部门在疫情初期发现确诊患者后会通知同航班和同车次的旅客进行重点关注和隔离。随着平台的建设和数据的逐步积累，诊断类应用愈发成熟，预测类应用逐步增加。至2020年2月初，描述类和诊断类应用的占比达到了75%，数据粒度和分析粒度都更加细致，区县级甚至社区级的应用开始出现。例如百分点信息科技的“一区一码”系统，居民完成个人信息填报，进出小区时由系统自动分析辅助人工管理。预测类应用如潜在传染源和传染路径预测、传染人数趋势预测等开始出现，并逐步用于政府的决策参考。第四范式基于高维机器学习技术建立市区县级数字孪生系统，结合交通管制、复工时间、药物投放等多方因素对疫情发展的影响，对关键决策的实施影响进行仿真预判，为防控政策制定提供依据。预测类和决策类应用将在疫情控制方面起到重要作用。预测和决策类应用复杂程度高，数量虽少，但具有更高的价值。此次疫情防控过程中，大数据和AI技术被用于病毒基因的检测分析中，基于病毒基因的特征，预测病毒蛋白结构辅助药物筛选，大大提高了诊断和疫情研究的效率。百度研究院此次向各大科研机构免费开放了线性时间算法LinearFold，以及世界上现有最快的RNA结构预测网站，能显著提升新型冠状病毒RNA空间结构预测速度，以助力疫情防控。前期各类描述、诊断、预测类应用的成熟为政府后续的精准施策打下基础。交通部门提供的乘客公路、铁路、航班出行分析与通信运营商提供的密切接触者轨迹分析能够有效支撑政府下达针对性的防控措施；物资保障平台、“健康码”数据、企业用电量等分析应用也从生产的各个环节支撑着政府对于保障复工复产开展专项的应对措施。随着各环节数据的进一步开放以及疫情经验的不断积累，更多的预测决策性分析会应用会在疫情防控中发挥作用。

3.3科技企业展现技术“抗疫”硬实力

1）大数据价值尽显：“人传人”的疫情特征，将对于人类个体的监测与管控推到了核心地位，如何获取、描述和分析一个人的行为轨迹，及多人之间的位置重叠也就成为了最基础和最重要的分析数据。因此，无论是手机信令数据还是互联网APP所获取的位置数据都成为了重要的数据资源，众多电信企业和互联网企业也是基于此类数据开发了相应的产品。其中，由于实名制手机的改革，电信大数据的全面性、真实性和实时性就充分体现了其数据价值。电信大数据来自于电信运营过程中的通信基础数据，运用电信大数据分析，统计人员流动情况，对支撑服务疫情态势研判、疫情防控部署以及对流动人员的疫情监测、精准施策有重要意义。电信数据具有以下特点：一是全面性。我国拥有16亿手机用户，电信用户规模大、覆盖面广、数据量大，如现有的公众通信网每日产生的电信数据约数千亿条，在春运等节假日期间、人员流动性高的情况下，数据量会更大。二是真实性。电信大数据经过多年的实名制认证，已经基本可以达到一个号码对应一个人，通过基站信令数据对于人员位置的确定及身份的确定可靠性和真实性程度大大增加，为各类疫情数据分析奠定了有力的真实数据基础。三是实时性。可以实时采集、汇总和处理电信相关数据，及时提供各类数据分析结果，为疫情防控提供精细化数据支持。对于人员动态流动情况，分析预测确诊、疑似患者及密切接触人员等重点人群的动态流动情况，支撑疫情防控部署。北京移动作为北京地区最大的移动通信用户运营商，拥有大量真实的用户数据，在遵照国家法律和行业规范的前提下，北京移动大数据中心上线了疫情防控整体解决方案。其中，防疫平台平台实现对信令数据的统一采集和实时处理，通过本地用户和外省地区间漫游数据的融合，更全面地了解全国涉疫人员流动信息，实现全轨迹链的还原分析。借助电信数据实名制并与自然人强关联特征，大大提高了防疫数据时效性。通过不间断手机数据的获取，建立自然人与地理空间及行为特征的深度联系，每日深入洞察重点区域人流情况，按日进行数据精细对比分析。2）响应能力快速高效：新冠疫情如排山倒海般来势汹汹，面对如此紧急的突发事件，科技企业的快速应变能力成为了硬实力。从系统总线到面向服务思想，从模块化、松耦合到中台和微服务，技术的革新总是向着高效、敏捷的方向发展，这也正是解决快速应变需求的最重要手段。无论是百度地图从100个城市到300个城市的迁徙大数据平台几乎无时延升级，还是阿里云宜搭平台将后台不可见的为微服务模块变成了前台的可拖拽操作，亦或是电信运营商依托长期的数据和服务积累迅速形成疫情大数据方案，这背后都是快速响应能力的重要体现。3）智能化技术能力不断提升：大数据同人工智能技术相辅相成，共同提升人类智能化技术水平，智能化的方法和设备不断发展，辅助人类更多更好的完成任务已经成为了今后发展的重要方向。疫情期间，AI智能化测温系设备、智能化机器人、智能无人车、智能化算法模型、智能化应用和智能化展示等技术帮助我们完成了更多人类不可能自己完成的事情。智能化需求不断增加和智能化技术的不断革新也催生了智能化经济发展。数字经济在经历了PC的发明与普及、PC互联网、移动互联网这三个阶段后，正在进化到以人工智能为核心驱动力的智能经济新阶段。智能经济将给全球经济带来新的活力，是拉动全球经济重新向上的核心引擎。纵观此次疫情到目前进程，以百度为代表的中国科技公司通过充分激活AI技术潜力，在疫情分析与防范、医疗、复工复产等方面抗击疫情。其中AI测温系统、百度地图迁徙大数据平台等应用让人印象深刻。相关AI技术应用或在疫情结束后寻找到合适的商业落地场景，体现了智能化对于社会、经济发展的推动作用。

3.4“开源众包”成为独特风景线

在新型冠状病毒开始蔓延的初期，疫情相关的信息爆炸，发布渠道众多。医疗物资短缺的信息尚未有效统计和发布，给物资调度和捐赠带来巨大困难。此时，一群志愿者自发形成了研发团队，利用各自的专业优势，采用众包协作的方式构建了一个个疫情防护有关的信息化开源项目，致力于搭建可靠、高效的信息化渠道，成为了疫情防控科技力量中一道亮丽的风景线。1）项目类型丰富：根据开源平台OpenSourceWuhan统计的46个开源项目来看，疫情信息类占到了37%，新闻纪录类达到了30%，其次是求助信息类9%。其中疫情信息中一半以上的项目都是展示肺炎疫情实时的省市地图。新闻记录类的14个项目中，有记录各类媒体、非虚构与个人叙述的项目<2020新冠肺炎记忆>，也有记录个体生活的<2020nCov_individual_archives>。

开源项目情况

2）运行快速高效：重大公共卫生事件在公共社会事件中属于较复杂的类型，调用资源类型多、统筹安排难度大、配置实施周期长。开源和众包的模式，可以让各供需方进行分布式自助对接，大幅提升效率。大多数疫情防控开源项目普遍在2到3天就能上线系统，项目参与的人数从几个人到上千人不等。以wuhan2020项目为例，该项目在1月25日发起，在两三天内便征集到几百人的参与，28日上线系统，随后不断迭代系统。据统计，目前总参加的志愿者超过了1000人，项目在Github的贡献者达到了39人。而另外一个明星项目“2020新冠肺炎记忆：各类报道、非虚构与个人叙述”利用Github来存储各类报道，已经收录了70多家媒体的报道，参与者超过了上百人。2020WuhanIndividualStories在短时间内收录了300多篇日志。相比而言，正常的委托类信息化项目通常的上线周期都在一周左右。3）数据获取分为两个渠道：开源疫情防控项目的数据一般来源于两个渠道，一是公开数据，通过人工或者机器爬取，然后再整理同步。例如wuhan2020项目利用大量志愿者在网上人工爬取各种数据，经过审核人员审核后录入到Github中；而项目DXYCOVID-19-Crawler是一个爬取数据的工具，实时爬取网上的数据，也为其他项目调用提供了API接口；其他疫情地图的项目大多数都是通过爬虫来爬取各省市公布的疫情数据。二是来自于用户自己生成的信息和数据，直接汇总，例如2020WuhanIndividualStories，号召武汉疫情中的
普通人贡献自己的日记作为数据来源。4）运行方式多样：涉及多人协作的项目需要制定一套分工协作的流程，包括协作规范、人员分工和沟通协作的工具。主要包括代码托管与协同，开发者之间的交流，数据和信息的收集、同步、审核，还有志愿者之间日常的沟通和正式的会议等。绝大部分的疫情防护开源项目都用到了Github、Gitee等代码托管平台来进行开发协作，其中Github使用频率较高。Slack、微信、钉钉等工具作为志愿者日常沟通的工具，而很多开源项目都利用石墨文档等协作工具来搜集数据和文字，此外还有一些用于设计的图片处理工具等。同时，技术企业开源也成为重要的运行方式，百度飞桨免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型，该模型可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸，同时判断该者是否佩戴口罩。百度借助国内最大的AI开放生态优势，推出“AI开发者‘战疫’守护计划”，积极调动开发者、合作伙伴的力量，开发各类防疫控疫的产品，实现智能化能力全面输出。5）影响力不断提升：开源项目在本次疫情防护过程中取得了巨大的社会效应，本报告统计了Github和Gitee上Star数前7款疫情防护开源项目。如表2所示，项目基本包含综合的信息展示、新闻记录、信息导航、疫情地图、信息爬虫等方面。截至2月21日，有两款项目在Github上Star数超过了6000个，Fork数均超过了800次，均登顶Github Trending。

开源项目功能及影响力

综上所述，开源项目在这次疫情防护中表现出了独特的优势和特点。开源项目的运行管理使得大规模的社会化协作成为了可能，让普通民众和有专业技能的人员参与到疫情防护的工作中。开源项目可以在短时间内迅速的组织有效力量，快速搭建各类信息平台，其响应速度和迭代效率均高于常规的委托式的项目开发。开源项目的顺畅运行需要有一套协作流程和激励机制，通常涉及分工、协作规范和工具使用，其民主化的协调方式和决策机制调动了参与者的参与积极性。从协作的工具来看，主要分为代码托管、数据和信息采集汇聚、日常沟通等工具，这些分工协作的工具有效提升了分布式工作的效率，为远程在线合作提供了有力的保障。

从数据和信息来源来看，开源项目主要源依赖于网上的公开信息和志愿者的自发贡献，一般通过人工或机器来收集数据，面对人工收集和贡献的信息，还需要引入审核的机制来核验信息的有效性和真实性。通过实际项目的运行观察，这次开源项目发挥的作用和影响力都是巨大的，在疫情信息的展现和可视化、医院对物资的需求发布、记录媒体报道和个人生活等方面涌现出大量的应用，开源项目的信息和代码都遵循一定的开源协议开放给社会，大大提升利用率。

结语

金准产业研究团队认为，这次疫情是对我国治理体系和能力的一次大考。疫情防控既是对治理的重大挑战，也是优化治理体系、提升治理能力的重要契机。可以看出，疫情防控为各种数字技术的应用提供了更多的场景，数据与智能应用在这场没有硝烟的战争中正在发挥关键的作用。我们既要抓住此次机会，充分发挥大数据、人工智能技术的优势来战胜疫情，也要及时发现技术或政策上的不足，以便做出调整改善。