战“疫”之路 AI先行

编者按：在新冠肺炎疫情全球蔓延的背景下，人们对流行病又有了更深入的了解和认知。翻看世界发展历史，我们不难发现，我们所生存的地球已经经历了多次流行病的袭击，比如流行性感冒、天花、脑膜炎、霍乱、黄热病等。

随着科学的发展，人类在流行病面前，变得更为强大。面对着新冠肺炎疫情的大流行，中国将预防与控制作为主要的抗疫方式，并取得了极大的胜利，而中国的科研工作者积极响应国家号召，他们运用实验建模等手段，获取科学的数据，并在数据基础上，帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策。

宋轩，就是这样一位在战“疫”中，创新前行的科研人。提起宋轩，联想到的关键词，就是实验室。自新冠肺炎疫情暴发以来，他一直坚守在实验室，开展新冠病毒传播的建模预测，并创新性的运用AI技术模拟推演平台。

想要好的预防和控制，就需要科技手段的加持，作为人工智能和大数据分析等领域的科研工作者，宋轩一直希望技术能够为更多的人服务。在智慧城市领域的研究中，他便提出了分析数据，建模实践，精准预测和模拟的最优解组合方案。

在疫情暴发初期，宋轩将这一思路运用到新冠病毒传播的建模与预测中来。而这样的尝试，并不是毫无根据的，而是创新与经验的结合。翻看宋轩的科研履历，他有着丰富的抗疫救灾经验。自2011年起，他就和团队一起奋斗在抗疫救灾的前线，他的相关研究工作主要源于2011年东日本大地震和福岛核事故，那次灾难是人类历史上最大的复合型灾难之一，那时的宋轩，便提出了数据驱动的人流移动模型，从而实现提前预测和模拟人流移动并为灾民寻找高效安全的避难路线。于是，他和团队开发了多个应急人流移动预测模型、并研发了一套系统帮助日本政府分析灾后灾民避难迁徙情况，从而制定更为高效的灾后重建政策。

2014年，西非暴发了埃博拉病毒，宋轩团队再次运用在人流分析积累的研究成果，帮助国际电信联盟分析了西非的人流移动和埃博拉病毒在西非的传播感染情况。

正是基于之前的经验，针对此次突发的新冠肺炎疫情，在南方科技大学学校和院系相关领导的支持下，“新型冠状病毒传播建模预测项目组”紧急成立，由宋轩担任项目负责人，启动“针对新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台”的研发。时间紧，任务重，是此次科研的显著特征，宋轩毫不犹豫的进入实验室，经历了数次抗疫救灾的他，深知“时间就是生命。”为最大程度地保护用户隐私，宋轩需要在不跟踪个人移动轨迹、仅使用聚合数据的情况下完成模型训练，这对模型选择和算法设计上提出了很高的要求。宋轩想到了运用较为新颖的AI技术来应对这个挑战。他们在城市尺度上挖掘潜在感染源和风险区域的模型，搭建针对新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台。

为进一步提升疫情传播预测及追踪水平，实现常态化精准防控，宋轩团队联合深圳市疾病预防控制中心和深圳市智慧城市科技发展集团有限公司，提出通过手机信号连接“握手”实时感知周边环境以及与他人接触情况从而推断感染风险，探索常态化传染病精准防控综合解决方案。

为此，宋轩团队基于大规模志愿者空间交互实验的传染病传播模拟研究，提出一套包含手机综合解决方案。该方案包括上述人流大数据和人工智能驱动的传染病传播模拟推演平台和部署在移动设备端的应用程序（APP）。APP通过感知用户与他人的接触情况和分析各类城市大数据，帮助用户实时掌握周边流行性或重大传染病感染风险；而推演平台则是基于APP采集的数据，通过整合、处理和分析多模态人流出行大数据，结合人工智能算法，实现对流行病毒传播和感染人群细粒度建模及迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果，实现对不同防疫措施单独或组合实施成效的定量评估，为有关部门制定不同的公共防疫政策提供参考。

目前，推演平台可实现的基本功能包括：（1）新型冠状病毒和人流移动的映射模型的建立，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；（2）隐藏病患分析：由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的实际病患；（3）风险人群分析，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；（4）潜在病原地挖掘，可分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地。

在以上功能基础上，推演平台可以实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟。从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。并根据制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路），动态推演和模拟传播感染情况。

面对着这场关系着人类生命和健康的战“疫”，中国的科研工作者，投入了极大的精力，“科学的数据，可以为抗疫提供最好的支撑。”正是这样的信念，让他们义无反顾，勇往直前。

作为南方科技大学计算机科学与工程系研究员，宋轩一直坚守初心，“科研要为大众服务。”正是这样的使命感，让他在智慧城市和重大传染病预测和控制领域都成绩斐然，未来的他，将继续在科研的路上奔跑前行……