“該項(xiàng)目案例由維智科技提交申報(bào)，參與數(shù)據(jù)猿推出的《尋找新冠戰(zhàn)“疫”，中國數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)先鋒力量》的公益主題策劃活動(dòng)。

自疫情開始，國家及各地方政府/衛(wèi)健委，下至工業(yè)園區(qū)、生活小區(qū)等均面臨嚴(yán)峻的疫情管控難題，WAYZ維智科技也迅速投入這場戰(zhàn)役，跟進(jìn)一線疫情，以科技力量貢獻(xiàn)“大數(shù)據(jù)”智慧。維智科技上線了“疾控AI分析平臺”，與國家衛(wèi)生防疫部門、地方政府及公共安全系統(tǒng)，以及第三方服務(wù)平臺等共同合作，利用空間大數(shù)據(jù)和位置智能技術(shù)，進(jìn)行病毒傳播動(dòng)力模型分析，利用位置大數(shù)據(jù)尋找緊密接觸人群和高危傳播區(qū)域，為疾病防控提供決策支持和分析。

疫情期間，線下商業(yè)受到較大沖擊，零售連鎖門店、各地方產(chǎn)業(yè)園區(qū)均面臨復(fù)工復(fù)產(chǎn)的難題。對于連鎖門店，主要受到連鎖門店數(shù)量多、地理位置分散，市場機(jī)會和復(fù)工風(fēng)險(xiǎn)難以衡量；受地方政策影響，員工協(xié)調(diào)控制成本驟增；周邊交通樞紐不暢、商品貨源緊張、客流減少等一系列問題導(dǎo)致大部分連鎖門店開始面臨經(jīng)營績效的壓力這三方面的困擾，在抗擊新冠肺炎的特殊時(shí)期，維智科技面向連鎖經(jīng)營企業(yè)推出“百萬門店”公益計(jì)劃，幫助企業(yè)從目標(biāo)市場、商圈分析及開店收益等不同維度做門店精準(zhǔn)決策。

對于區(qū)縣復(fù)工，從抗“疫”一線到后勤保障，這些問題都亟待解決：有多少人復(fù)工返城？這些人來自哪里，是否有潛在疫情輸入風(fēng)險(xiǎn)；各區(qū)域、產(chǎn)業(yè)園區(qū)面臨的疫情風(fēng)險(xiǎn)等級多少，是否適合復(fù)產(chǎn)；各區(qū)域的真實(shí)人流情況和疫情風(fēng)險(xiǎn)如何，城市內(nèi)防疫的人力、物資是否分配合理；復(fù)工防疫工作是否做到位等多方面問題，除了解決眼前問題，更為重要的是，本次戰(zhàn)“疫”的成果能否長遠(yuǎn)改善應(yīng)對疫情的爆發(fā)方式，為日后實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)性的、長遠(yuǎn)效益的跨越。

維智疾控AI平臺通過，數(shù)據(jù)科學(xué)構(gòu)建扁平化管理，全局多級把控疫情分析；區(qū)域內(nèi)動(dòng)態(tài)監(jiān)測風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，調(diào)度資源準(zhǔn)確應(yīng)對突發(fā)事件；轄區(qū)復(fù)工復(fù)產(chǎn)追蹤分析，持續(xù)平穩(wěn)激發(fā)經(jīng)濟(jì)活力這三個(gè)方面全助力區(qū)縣復(fù)工復(fù)產(chǎn)。

項(xiàng)目起止時(shí)間

2020年1月24日 – 2020年4月6日

應(yīng)用場景

配合應(yīng)對國家疾控中心（CDC）以及地方政府的突發(fā)公共事件防疫需求，維智科技第一時(shí)間組建了疫控應(yīng)急服務(wù)小組，基于每天動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)回溯患者歷史軌跡、尋找緊密接觸人群、高危區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等多角度的防控決策支持和分析服務(wù)，同時(shí)與中華預(yù)防醫(yī)學(xué)會專家合作進(jìn)行病毒傳播動(dòng)力模型預(yù)測，支持國家一線的防控管治工作。

WAYZ 維智云平臺已經(jīng)覆蓋全國95%以上小區(qū)、樓宇、醫(yī)院、交通和商業(yè)門店的人流大數(shù)據(jù)，可以動(dòng)態(tài)監(jiān)測高風(fēng)險(xiǎn)人群的擴(kuò)散情況，更細(xì)顆粒度的街道、小區(qū)的到訪監(jiān)測，以及擴(kuò)散模型的預(yù)測。

維智的大數(shù)據(jù)AI平臺最大程度地幫助街道/社區(qū)/園區(qū)封閉管理以及城市綜合防治，搭建線上的“實(shí)時(shí)疫情防控作戰(zhàn)指揮室”，加強(qiáng)格網(wǎng)管理與精準(zhǔn)防控。

在返程高峰情況下，維智還可以提供返滬外地人群分布分析，市內(nèi)疫情重點(diǎn)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域分析與預(yù)測，基于重點(diǎn)交通樞紐站的高風(fēng)險(xiǎn)人群監(jiān)測分析等，為重點(diǎn)布局防控提供決策依據(jù)。

在針對區(qū)縣疫情防控方面，有如下應(yīng)用：

一、動(dòng)態(tài)疫情風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，精細(xì)到門店，街道小區(qū)及辦公樓

基于通用的疫情動(dòng)力學(xué)SEIR模型，疾控AI分析平臺WDCIP結(jié)合CDC疫情數(shù)據(jù)，人群流動(dòng)數(shù)據(jù)，位置特征數(shù)據(jù)，和位置圖譜平臺，構(gòu)建了一個(gè)覆蓋全國的疫情圖譜和疫情風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)體系，科學(xué)劃分疫情風(fēng)險(xiǎn)等級，提供及時(shí)有效精準(zhǔn)的動(dòng)態(tài)管理。

行政區(qū)域內(nèi)網(wǎng)格風(fēng)險(xiǎn)熱力圖：行政區(qū)內(nèi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域、TOP100風(fēng)險(xiǎn)小區(qū)，確診小區(qū)數(shù)量和分布一目了然。

高風(fēng)險(xiǎn)小區(qū)具體分析：通過對園區(qū)周邊（2km內(nèi)）疫情事件統(tǒng)計(jì)，及確診、疑似、潛在接觸人群的人群流向跟蹤、傳播關(guān)聯(lián)分析，每一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)小區(qū)都有個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)定級。

二、緊密監(jiān)測人群流向，精細(xì)化分析返城人口

WAYZ疫情風(fēng)控平臺動(dòng)態(tài)緊密監(jiān)測返城人群的分布情況，在細(xì)顆粒度的街道、小區(qū)層面，提供數(shù)據(jù)支持，實(shí)時(shí)掌握人員進(jìn)出情況，快速、精準(zhǔn)地進(jìn)行防控排查。

返程人口熱力展現(xiàn)：面對大規(guī)模返程人口，及時(shí)提供返程人口熱力圖、外地人口來源城市分析。

外來人口追蹤分析：對重點(diǎn)高風(fēng)險(xiǎn)人群每日流入、交叉流動(dòng)、聚集區(qū)域分布情況進(jìn)行分析展示，助力管控機(jī)關(guān)進(jìn)行針對性交通管制和重點(diǎn)人群控制。

三、復(fù)工活力評估體系 ，精細(xì)到街道、工廠、辦公樓

整體復(fù)工經(jīng)濟(jì)活力：面對統(tǒng)計(jì)轄區(qū)內(nèi)每個(gè)園區(qū)、辦公樓、商場的返工率需求，提供復(fù)工率熱力圖、人口密度熱力圖，精確統(tǒng)計(jì)各企事業(yè)單位園區(qū)/辦公樓，商場返工率（每日客流和節(jié)前12月平均相比）熱力圖，助力政府對轄區(qū)返工情況進(jìn)行監(jiān)管施策。

細(xì)分復(fù)工指數(shù)分析：針對不同工種及職業(yè)復(fù)工特征，各街道復(fù)工率展現(xiàn)中還對商業(yè)場所、辦公場所、生產(chǎn)場所都進(jìn)行了細(xì)化，支持不同行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的復(fù)工指數(shù)的數(shù)字化分析。

在連鎖零售門店復(fù)工，有如下應(yīng)用：

1、全國門店疫勢掌控

依據(jù)全國連鎖網(wǎng)點(diǎn)分布，結(jié)合CDC疫情數(shù)據(jù)，監(jiān)測人群流動(dòng)和位置特征，全局掌握整體企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。依據(jù)省、市、縣多級劃分，按城市門店平均風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、城市內(nèi)門店風(fēng)險(xiǎn)分級數(shù)量，構(gòu)建門店縱深疫情圖譜和疫情風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)體系。

2、千店千面疫控指南

精細(xì)化給出每家網(wǎng)點(diǎn)周圍2KM內(nèi)疫情信息，包括總確診小區(qū)個(gè)數(shù)及分布，基于通用的疫情動(dòng)力學(xué)SEIR模型測算出單個(gè)門店的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，為企業(yè)門店做個(gè)性化疫控參考。

3、把控機(jī)會逆勢增長

各城市復(fù)工返程人口流動(dòng)不斷增加，連鎖門店周圍的市場容量、消者特征、消費(fèi)者購買力也都在不斷變化。通過監(jiān)測所有連鎖網(wǎng)點(diǎn)的返城人群密度、消費(fèi)者的特征，幫助連鎖門店及時(shí)抓住機(jī)會，完美契合消費(fèi)者需求。

面對大規(guī)模返程人口，及時(shí)提供返程人口熱力圖，通過對該區(qū)域外地人口來源城市分析預(yù)判返程規(guī)模指數(shù)。

4、全國復(fù)工指數(shù)一鍵了解

針對轄區(qū)內(nèi)每個(gè)園區(qū)、辦公樓、商場的返工率需求，提供整體復(fù)工率熱力圖以及細(xì)分復(fù)工指數(shù)分析，幫助企業(yè)從全行業(yè)復(fù)工情況把控進(jìn)度。

面臨挑戰(zhàn)

1、快速搭建高性能數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)

數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)用于原始數(shù)據(jù)的收集和整理，采用統(tǒng)一格式經(jīng)過清洗后存入平臺核心數(shù)據(jù)倉庫中，系統(tǒng)根據(jù)不同數(shù)據(jù)渠道提供不同的數(shù)據(jù)注入接口，數(shù)據(jù)可以來自醫(yī)療系統(tǒng)的匯總病例統(tǒng)計(jì)、來自于交通方面的車輛數(shù)據(jù)，定期從互聯(lián)網(wǎng)獲得的公開疫情和相關(guān)數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備定位數(shù)據(jù)，以及其他來自于終端APP的訪問行為數(shù)據(jù)等等，能夠支持離線或在線的注入方式。使用智能計(jì)算方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的比對合并統(tǒng)一化處理接入、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫。

2、需具備有效數(shù)據(jù)挖掘和輸出服務(wù)

數(shù)據(jù)挖掘和輸出系統(tǒng)是針對注入的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行維度分析，關(guān)聯(lián)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)計(jì)算，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法找到相同的特征算法，并利用算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行打分或者預(yù)判，從而形成業(yè)務(wù)側(cè)所需要的結(jié)論數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行緩存，對外提供業(yè)務(wù)所需的支撐數(shù)據(jù)，從而形成實(shí)時(shí)的基礎(chǔ)信息結(jié)果，如人群動(dòng)線數(shù)據(jù)，職住標(biāo)簽數(shù)據(jù)，人群風(fēng)險(xiǎn)分類數(shù)據(jù)，區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)分類，以及日常疫情情況統(tǒng)計(jì)結(jié)果向復(fù)工復(fù)產(chǎn)提供數(shù)據(jù)支持。所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)會通過數(shù)據(jù)整合模塊被放到不同的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中，對外提供整合數(shù)據(jù)的輸出，從服務(wù)功能和數(shù)據(jù)范圍兩個(gè)維度對外提供，保證數(shù)據(jù)的安全和隔離。

3、需實(shí)現(xiàn)多維服務(wù)輸出

（1）平臺需要滿足多渠道數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯總，包括多源多渠道的人、車物線下軌跡數(shù)據(jù)獲取、融合二統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和算法梳理出風(fēng)險(xiǎn)人群，風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，風(fēng)險(xiǎn)社區(qū)，風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)格，多維度的準(zhǔn)確疫情信息；

（2）平臺需要具備高效的數(shù)據(jù)處理和輸出能力，能夠及時(shí)的對海量多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，滿足實(shí)時(shí)和非實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)匯總，提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)輸出支持，方便多維度數(shù)據(jù)篩選輸出；

（3）平臺需要融合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和位置大數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析，評估滿足多種業(yè)務(wù)場景的；

（4）平臺需要滿足多種業(yè)務(wù)應(yīng)用場景，支持動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘算法擴(kuò)展能力和輸出，根據(jù)不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求，從海量、異構(gòu)、多維度的數(shù)據(jù)中挖掘出業(yè)務(wù)需要的結(jié)果數(shù)據(jù)整合成為可用報(bào)告，應(yīng)用于疫情展現(xiàn)，防控，預(yù)測，調(diào)度，和發(fā)布各環(huán)節(jié)；

（5）平臺架構(gòu)需要對外提供數(shù)據(jù)服務(wù)支持，能夠?qū)拥谌较到y(tǒng)，將大數(shù)據(jù)價(jià)值通過第三方業(yè)務(wù)平臺對外輸出，同時(shí)也可以支持快速的業(yè)務(wù)呈現(xiàn)閉環(huán)，直接對外提供疫情防控報(bào)告應(yīng)用。即同時(shí)支持SAAS，PAAS，DAAS服務(wù)模式，和私有云，公有云，混合云的部署模式。

實(shí)施過程

本次維智科技對于疾控AI分析平臺WDCIP的研發(fā)，以創(chuàng)新技術(shù)手段，以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ), 通過創(chuàng)新的技術(shù)手段與基礎(chǔ)平臺建設(shè)，完成產(chǎn)品開發(fā)和應(yīng)用研究，切實(shí)滿足政府、企業(yè)和公眾等多方面需求；總體遵循需求導(dǎo)向性、定位科學(xué)性、技術(shù)成熟性、系統(tǒng)開放性、體制協(xié)調(diào)性，完善和建立政府購買服務(wù)、數(shù)據(jù)資源社會化開發(fā)利用等方面的管理機(jī)制。

在政府和社會職能部門層面，為保障抗疫過程中人民的生產(chǎn)生活穩(wěn)定和有序組織，使用其特有的業(yè)務(wù)平臺，風(fēng)控平臺通過數(shù)據(jù)接口的方式提供價(jià)值服務(wù)。此子系統(tǒng)屬于DAAS類型服務(wù)。

首先基于維智全球領(lǐng)先的室內(nèi)外定位、位置大數(shù)據(jù)和位置時(shí)空智能服務(wù)，通過AI算法與機(jī)器學(xué)習(xí)分析和預(yù)測，全面解析線下世界人-物-場的時(shí)空關(guān)系知識圖譜。

基于線下時(shí)空AI分析能力，維智聯(lián)合中國預(yù)防醫(yī)學(xué)會、中科院等合作共同研發(fā)，依據(jù)利用空間大數(shù)據(jù)和AI位置智能技術(shù)協(xié)助病毒傳播動(dòng)力模型分析，集成實(shí)現(xiàn)了多維信息的展示聚合、疾控AI分析能力、風(fēng)險(xiǎn)等級預(yù)警等能力，為及時(shí)發(fā)現(xiàn)病患的密切接觸者、潛在感染者提供信息參考。

數(shù)據(jù)聚合及清洗：WAYZ LBI 地理信息商業(yè)智能服務(wù)集群作為基礎(chǔ)服務(wù)能力貫穿整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)所有層次中，對外提供標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)功能支持服務(wù)，其中原始數(shù)據(jù)層包括APP定位數(shù)據(jù)：使用定位，或者WAYZ LBI服務(wù)所產(chǎn)生的離散定位請求數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)屬于各服務(wù)平臺服務(wù)在提供服務(wù)過程中，合法取得的脫敏數(shù)據(jù)。

IOT定位數(shù)據(jù)：硬件設(shè)備在使用WAYZ定位服務(wù)，或LBI服務(wù)過程中所產(chǎn)生的合法脫敏數(shù)據(jù)；由數(shù)據(jù)使用方提供的專用地理信息數(shù)據(jù)。

醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)據(jù)：由醫(yī)療系統(tǒng)合法對外披露的疫情數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包括醫(yī)療處置公開的設(shè)立信息，以及由該醫(yī)療處置點(diǎn)的確診，疑似，病患等數(shù)據(jù)。

其他私有服務(wù)數(shù)據(jù)：由數(shù)據(jù)收集所有渠道匯總集中的管道。平臺在對接眾多數(shù)據(jù)源時(shí)，海量的數(shù)據(jù)需要根據(jù)不同的數(shù)據(jù)源，不同的環(huán)境和不同的優(yōu)先級進(jìn)行資源合理調(diào)度和使用標(biāo)注，不同渠道的數(shù)據(jù)分門別類隔離開，一是保證了數(shù)據(jù)的安全性，二也是便于平臺后期的存儲和計(jì)算處理。

數(shù)據(jù)存儲是平臺的資產(chǎn)核心部件，該模塊主要用于海量的標(biāo)準(zhǔn)元數(shù)據(jù)的臨時(shí)存儲和歸檔，以及提供眾多的數(shù)據(jù)隊(duì)列，對外以離線和在線的方式提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)。數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)是整個(gè)平臺業(yè)務(wù)核心系統(tǒng)，是所有數(shù)據(jù)資產(chǎn)得以產(chǎn)生價(jià)值的核心。

功能研發(fā)如下：

1、病情溯源精細(xì)分析

基于已確診的病患以及疑似病患，綜合多方數(shù)據(jù)，精確提供歷史軌跡信息。對于多個(gè)病人的位置交集，分析其可能成為感染源的原因和概率。并按天對多個(gè)維度的流動(dòng)和常駐人口進(jìn)行分析，實(shí)時(shí)監(jiān)測重點(diǎn)區(qū)域流動(dòng)人群，重點(diǎn)人群的實(shí)時(shí)狀況。

2、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警精確提醒

區(qū)域預(yù)警：根據(jù)傳播模型分析出不同等級的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，對于進(jìn)入該區(qū)域的人群提供實(shí)時(shí)手機(jī)預(yù)警，提示市民做好防護(hù)措施，或者變道而行，避免進(jìn)入該區(qū)域。

接觸預(yù)警：大數(shù)據(jù)分析出過去15天近距離接觸過患者的人群，給出人群信息，為疾控管理部門精準(zhǔn)確定風(fēng)險(xiǎn)人群的提供決策依據(jù)，提高疾控效率。

3、疫情看板把控全局

從全國、省、市、區(qū)等不同層級進(jìn)行疫情熱力圖展示，在全國范圍內(nèi)查看流動(dòng)和擴(kuò)散情況。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)靈活配置，并通過多種維度的圖表分析重點(diǎn)人群在各省、市、區(qū)的流動(dòng)熱力情況，做到實(shí)時(shí)疫情實(shí)時(shí)監(jiān)控。

應(yīng)用效果

疾控AI分析平臺WDCIP與國家疾控中心（CDC）、地方政府及公共安全系統(tǒng)，以及第三方服務(wù)平臺等共同合作，利用位置大數(shù)據(jù)回溯歷史軌跡，尋找緊密接觸人群，預(yù)測高危傳播區(qū)域，以及協(xié)助進(jìn)行病毒傳播動(dòng)力模型分析，為疾病防控提供決策支持。

維智X萬得：該平臺與國內(nèi)領(lǐng)先的金融數(shù)據(jù)公司萬得信息（Wind）達(dá)成戰(zhàn)略合作，利用位置大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反映返城高峰期間疫情人口擴(kuò)散情況，預(yù)測地區(qū)疫情發(fā)展態(tài)勢。該服務(wù)現(xiàn)已在Wind金融終端 “疫情動(dòng)態(tài)”頻道欄目上線，提供北京、上海、廣州、深圳、天津、重慶、南京、杭州8大重要城市的疫情數(shù)據(jù)報(bào)告，為疫情研究與數(shù)據(jù)分析貢獻(xiàn)一些力量，為全國多地返程攻堅(jiān)戰(zhàn)保駕護(hù)航。

維智X家醫(yī)：上線國家、蘇州 鄭州等衛(wèi)健委家庭醫(yī)生簽約服務(wù)官方智能化信息平臺。入駐家醫(yī)醫(yī)生15萬人，服務(wù)可及人群近1億居民。在此次疫情期間，與WAYZ維智科技聯(lián)手，進(jìn)一步強(qiáng)化了中國家醫(yī)平臺“一網(wǎng)多用”的能力，尤其在新發(fā)傳染病數(shù)字化防控方面，開創(chuàng)了很多創(chuàng)新的服務(wù)。

關(guān)于維智科技

維智科技作為線下大數(shù)據(jù)人工智能領(lǐng)域的頭部創(chuàng)業(yè)公司，通過時(shí)空AI算法，對萬億級位置信息和地理語義關(guān)系進(jìn)行時(shí)空解析，構(gòu)建了上億級的基于位置的線下場景知識圖譜，全面認(rèn)知線下世界的商業(yè)和社會活動(dòng)關(guān)系。

維智通過“數(shù)據(jù)-AI-場景”的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式，服務(wù)金融、零售、營銷、地產(chǎn)和智慧城市等多個(gè)領(lǐng)域，直接切入全行業(yè)’數(shù)-智-化“升級的萬億級市場。

創(chuàng)立于2017年，公司團(tuán)隊(duì)皆來自微軟、谷歌、蘋果、百度、高德、高通等世界級一流企業(yè)，是兼具LBS+AI技術(shù)實(shí)力，商業(yè)拓展能力以及數(shù)十年豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的最強(qiáng)戰(zhàn)隊(duì)組合之一。

來源： 數(shù)據(jù)猿