新型冠状病毒的汹涌而至注定了2020年的春节是个不平凡的节日，病毒借助春节人员的流动高峰肆虐传播，短时间内迅速扩散至全国、乃至海外部分国家，给大家留下了难以磨灭的记忆。

从发现首例新型冠状病毒肺炎到至今不过两个月，我们却经历了初期因信息不透明、真相缺席所带来的恐惧、慌乱、质疑、相互指责，到封城后交通的无序导致医用物质无法及时地传送到需要者手中，居民的生活必须品很难得到保证等等。再到现在的信息透明，次序逐步恢复正常，除却归功于国家及时处理的方针以及各方人士的极力配合外，智慧城市的在其中发挥的重要作用可圈可点，但与此同时我们也在整个“疫情战役”中也看到了当前智慧城市建设的不足，值得我们深思和改进。

智慧城市的建设如火如荼，在新冠病毒疫情考验下，智慧城市的建设成果如何？疫情是面镜子，反射出智慧城市起到了哪些关键作用，存在哪些短板？我们从此次疫情爆发周期悉数进行盘点。

一、疫情爆发初始

信息的高效流动、应用，助力提升疫情防范效率

得益于智慧政务的建设和移动化普及，政府对疫情的应对策略也与17年前的非典大不相同，新型冠状病毒从最初2020年1月18日死亡3例到2020年1月23日武汉市政府实行交通管制，仅仅隔了5天。与此同时，各省市在疫情爆发初期相继启动了重大突发公共卫生事件，这与近年来大力倡导的智慧城市、数字政府建设有着密切关联，智慧城市建设为疫情信息的快速流动传播与应用、政府应对疫情协同作战提供了坚实的技术保障。

如早在疫情暴发之初，浙江就通过大数据分析出，全省涉湖北的旅居人数超过了30万，预示着浙江将会有一定程度的疫情。大数据预警之下，浙江率先启动了重大突发公共卫生事件一级响应，为后续防疫工作的开展提供了充裕的时间。

疫情规模化爆发

多种智慧化举措并施，有效应对疫情变化

（一）在城市治理领域  

（1）疫情智能预警，让社会及时做好准备

针对传染病爆发的不同阶段，实时监测疫情高发地区，一旦感染人数呈指数型增长，可以及时向城市治理者和社会公众提供疫情预警。2019年新型冠状病毒疫情爆发时，人工智能系统已经先行发出预警，加拿大公司BlueDot在2019年12月便通过每天分析65种语言的约10万篇文章预警新型冠状病毒可能爆发，随后几天，美国疾病控制和预防中心(CDC)和世界卫生组织(WHO)才发出了官方通知。人工智能系统通过新闻舆论以及相关环境数据提前预测的疫情爆发让人们在未来将更加重视人工智能在疫情控制中作用。

（2）智慧物流助力，让救灾物资准时准确送达

新冠病毒爆发，一时间湖北医疗物资紧缺，难以应对医疗需求；一方有难八方支援，全国各地甚至世界各地的救济物资一时间大量涌入湖北，带来短时间的超大负荷的物流压力，致使武汉红十字会在对捐赠物资的分配能力陷入瘫痪，造成物资积压，无法及时发放到一线，备受质疑。

经九州通专业物流公司接手后，借助智慧物流信息化系统入账，能够实时对物资进行分类编码、定位、分发，实现高速中转和精准分发，导出库存表，交由指挥部，由卫健委按照各医院需求分配，卫健委列出清单交回给仓库，按清单安排配送，让救灾物资能够准时准确的送达到医务人员手中。

（3）智能交通管制，精准保障卡口出入安全

疫情期间，人员通过公路、铁路、机场、码头等交通口岸及道口进入，需进行体温测量和信息登记工作。通过疫情筛查平台，交警可实现一键二维码身份复验，通过智能视频自动值守实现对车票、人员的识别，辅助执法人员快速、精准的防控疫情扩散。

如衢州在疫情期间针对高速各交通卡口，以及机场、火车站等出入城重要节点推出衢州交通卡口自助登记系统，方便入城车辆快速登记，提高入城效率和信息精准搜集统计。从以往的纸质手动填写，路口排长队，数据同步不及时的情况，变成了入城司机手机扫码提前填写，交警实时查看审核，后台数据实时精准掌控的信息化模式，有效的保证了路口通行效率，信息安全有效传递和疫情指挥的精准把控。通过引入支付宝的实名实人认证能力，以及公安相关信息，进一步保证了城市入口信息的精准可靠，为衢州市筑起了可靠高效的数字卡口。

（4）AI红外体温检测，提升疫情筛查效率

由于这次春运返程高峰期与疫情防控关键期重叠，人口大量流动为疫情的防控带来巨大的挑战。面对密集的人流，高铁站、机场等交通枢纽采用传统的手持式“额温枪”“耳温枪”显然难以满足筛查要求。人工智能图像识别技术结合红外热成像技术，可以在一定面积范围内对人流区域多人额头温度进行快速筛选及预警，提升了在人流聚集处的筛选效率。

如北京清河火车站落地的AI人体温快速检测解决方案，基于人脸关键点检测及图像红外温度点阵温度分析算法，可实现人流密集场所的快速体温检测。

（5）疫情路径追踪，精准获悉疫情扩散情况

疫情的传播扩散与人员的流动息息相关，但是在中国14亿人口的基数下，普通的统计方法在复杂多变的人员流动情况下几乎完全失效。在数据足够的情况下，人工智能便可以利用其强大的计算能力，通过旅客的行程信息来分析疾病可能如何传播。此外，有关部门和技术公司还能利用不同维度的海量数据信息，如12306铁路数据、客运中心数据、地图数据、航空数据、移动通信数据、电商消费数据等，进行综合建模和分析，帮助城市管理者做出针对疫情的合理决策判断。

新冠病毒爆发后，上海市长宁区上线了上海首个“一网统管”的防疫专页，可通过街道地图，查看一个小区的在家观察人数、健康状况、重点地区来沪人数、小区封闭状况、卫生消毒状况等全部汇总数据，方便城市管理者直观明了的查看疫情发展状况，作出科学决策；同时针对上海市民，“随申办”的“解除医学措施查询”功能可为每个市民提供3次/天的查询服务，切实为市民提供便利措施；另外移动、联通、电信用户可通过扫描指定二维码查询30天内的个人移动轨迹，是否经过疫情地区，为个人疫情期间自我观察、复工证明提供有力的支撑。

（二）在疫情服务领域  

针对一线医护人员

（1）AI辅助诊断，释放核心医疗资源

在疫情防控过程中，人工智能在辅助诊断中的应用主要包括远程在线问诊、AI影像辅助诊断、快速智能检测诊断等，在疫情关键时期， AI远程在线问诊通过人工智能系统与用户多轮问答的方式了解患者的病情，进而对患病情况进行分析并给出建议。同时在新型冠状病毒肺炎疫情下，AI医疗企业通过构建医疗影像诊断系统CT+AI的模式，减少错诊漏诊并协助基层医疗机构辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间，做好疫情网格化管控的辅助工作。

在疫情防控期间，成都“医联”互联网医院平台推出网络问诊服务，针对患者病情给出疫情期间的正确指导和建议，目前平台上3600余名医生已完成在线问诊14万人次。

（2）AI助力疫苗研发，打赢疫情攻坚战

新冠肺炎疫情期间，一些AI企业采取开放核心算法和计算能力的方式，与医学研究机构共同抗击疫情。

如百度向各大基因检测机构、防疫中心及世界科学研究中心免费开放线性时间算法LinearFold。新型冠状病毒（2019-nCoV）属于变异性很强的RNA病毒，对于其3万个碱基结构，利用LinearFold算法能够将解析时间从55分钟缩短至27秒，提速120倍，节省了约两个数量级的等待时间。阿里巴巴与全球健康药物研发中心GHDDI合作开发药物研发大数据平台，能够快速计算冠状病毒的靶点和药物分子的性质，能够对疑似病例的病毒样本进行全基因组序列分析比对，有效防止由于病毒变异产生的漏检，可将原来数小时的基因分析缩短至半小时，并能有效检测出病毒变异情况。

（3）医疗机器人，减少医患感染风险

在重症诊疗过程中，医疗服务机器人也有望成为抗击疫情期间的主力军，进一步减少医护人员的感染概率，有效防止人与人之间的接触所可能造成的疫情扩散。新型肺炎病患救治过程中，利用机器人还可以完成送药、送餐、消毒等工作，有效替代危险的人力劳动，减少医患感染风险。

例如在青大附院西海岸院区隔离区，消毒机器人成功完成调试，能够在疫情复杂环境下实现自动驾驶、自行避障、自行喷雾消毒、紫外线消毒、空气净化等功能。在完成空间消毒的过程中，避免了医护人员在人工消毒期间造成的病毒感染风险以及高污染、强腐蚀的消毒产品对人造成的伤害。

针对社会市民大众

（1）大数据舆情分析，稳定社会焦虑情绪

信息的透明和有效传达对于防疫工作至关重要，通过分析搜索大数据，我们可以第一时间掌握舆情动态，了解百姓最关心的问题，发布最科学、最可靠的信息，对谣言进行辟谣说明，同时结合疾病目前症状、死亡率和治疗情况估量社会舆情，以此帮助国家制定合适政策安抚民众，稳定社会焦虑情绪。

上海在“上海发布”微信公众号中每日及时推送确诊人数和分布，同时对确诊人员的行动轨迹进行说明，最大程度的使信息更加透明，同时在“一网通办”防控专栏已开设专门面向疫情防控的“我要找茬”和“我要建议”反馈入口，并充分发挥“12345”市民服务热线作用，做好意见建议的采集、处理和反馈工作。疫情发生以来，先后收到421条防控建议，及时转送相关部门，反馈处理结果，确保建议渠道畅通、回应高效。

（2）疫情智能语音核查，排查疫情普及知识

通过疫情防控外呼平台，定向或随机拨入居民电话，自动询问并采集居民疫情信息分析，并生成触达统计报告，根据居民问题回答情况，给予居民的疫情初步诊断，并对居民进行疾病患教及防控指导，工作效率比人工电话效率提高数百倍。基层医护人员不用上门排查，避免被感染疫情的风险，缩短排查时间，提高防控效率。

南京市公安局栖霞分局警方携手华为云定制上线“语音机器人”，通过机器人对辖区暂住人员开展电话核查和警方提示，及时掌握辖区回宁人流状态、回宁意愿、回宁时间等信息，为流动人口的研判、管理提供精准预测。据悉，该智能语音系统每分钟可同时拨打100路电话，可谓“以一顶百”，并可以根据民警需求设定问题，如对于体温异常，需要居家隔离的居民进行语音提示等。通过这样多轮交互式会话收集疫情相关信息，并第一时间进行分类汇总统计，根据数据显示，“语音机器人”的电话调查接通率为66.49%，自从2月8日投入使用，截至2月11日已完成24万名暂住人口的登记提醒工作，预计截至2月13日将完成36万人次的智能语音核查。

（3）远程教育，保障教学有序开展

针对疫情对高校正常开学和课堂教学造成的影响，远程教育通过引入智能的决策系统对教育资源进行综合智能化管理，辅助专家系统可以对教学质量进行综合把控，智能导学系统可以提升学生学习质量，智能仿真软件远程可以让学生体验远程实验。为学生在家中提供更为合理的学习计划，丰富学习资源，为学生提供良好的学习条件。在本次疫情中，全国多数学校都采用阿里巴巴的钉钉APP，通过灵活的在线功能，帮助数千学校开展远程教育。

（4）远程办公，帮助企业复工有序恢复

远程办公系统不仅具备协作式视频会议、邮件、在线协作等功能，同时结合疫情的防控、企业复工等需求，增加了“员工健康打卡、线上工业诊断、远程医疗问诊”等功能，为企业员工健康办公、健康生产提供了有力支撑。诸如“飞书”、“石墨文档”、“腾讯文档”、“苏宁豆芽”等互联网厂商充分发挥自身的技术优势，为广大企业提供远程办公的技术支持，帮助企业有序恢复生产。

疫情后

补齐智慧短板，致力探索新手段

在智慧城市在疫情防治中大放光彩的时候，我们也看到了智慧城市的短板和不足，根据《新华每日电讯》的报道，有些地方在“智慧城市”建设中投资动辄以亿元计，却连“在线预订口罩”“线上收治登记”等基础功能都无法实现；一些宣称“智慧城市发展领先”的地区，网上政务系统崩溃停摆，无法为民所用；有些街道社区申报疫情线索、信息填报等，用的仍是传统的表格，且存在大量的反复填报工作，“表哥”“表姐”的现象任然存在...

那么问题出在哪呢？总结下来起码有以下三个原因：

其一，功能失衡。“智慧城市”功能体系主要包括基础设施、城市管理、民生服务和产业发展四大类别。具体包括市政、能源、政务、交通、卫健、制造和物流等二十多个应用功能。看似功能齐全，但实际上，囿于各方面因素制约，其功能开发是很不平衡的。在各地的智慧城市建设中，将公共健康卫生作为重点建设领域的少之又少，更多的是围绕着平安城市、智慧交通、智慧管廊等方面进行建设。因此，在这次防疫“大考”中，有些偏科的“智慧城市”，正好遇到了凸显其短板的“试题”，能考出啥样的成绩，可想而知。

其二，整合不力。“智慧城市”是个大块头，每根“指头”都很粗，要把它们协调起来共奏一曲和谐乐章，可不是件容易的事。拿疫情监管来说，就需要疫情监测、疫情追踪、疫情隔离管理、疫情信息服务等一系列功能。上述这些功能，“智慧城市”可能都有，但却分散在不同模块之中。比如，疫情追踪可能会用到平安城市、应急管理、智慧社区、智慧出行等多个模块，要想形成合力、无缝连接，那么各模块之间功能壁垒要打破，数据信息需共享，可见，通过这次疫情检验，“智慧城市”的整合能力显然存在不少短板。

其三，人为因素。再好的东西，建设者、使用者都是人。疫情面前，哪些地方“智慧城市”建设得好，使用得好，哪些地方在干“面子活”、摆“花架子”，一目了然。从媒体报道中我们可以看到，这次战“疫”有些城市就挺有“智慧”。“云平台”、“大数据”各擅胜场，“技防”加“人防”相得益彰，可谓“智勇”双全，也有个别地方，“智商”明显不在线，防控工作依然靠嘴、靠腿、靠手动。君不见社区门口，百姓排长队，登记全赖一支笔，人力资源浪费不说，还徒增大家的感染风险。战“疫”当前，呼唤更高效的治理能力。把“智慧城市”建设好、使用好的诉求比之以往更加强烈。

那么如何根据当下疫情的城市的消极应激反应状况，为智慧城市的建设提供方向指导呢，我们认为数字孪生毫无疑问是解决这些城市问题的举措之一。

目前城市的基层管理长期靠突击式、运动式执法，管理治标不治本。数字孪生城市将基于大数据集成和大数据分析实现高效的协同治理。城市基础数据、政府服务业务数据、医疗、交通等实时动态数据，加入地理实体，而地理实体又加载到城市信息模型（CIM），形成实体、模型、数据一体化。

这样的全局数据汇总的城市指挥中枢，能使城市的指挥者从全局的视角洞察城市的运行态势和运行规律。通过城市特征的抽取，管理者能及时发现问题，掌握发展动态，便于有的放矢，精准施策。为此，城市政府职能部门将会由条块分割的部门合并为大部制，以城市为抓手展开城市治理。另一方面，政府部门的人员将进一步分化为虚实两大职能，一部分在虚拟的城市空间里管理和决策，另一部分将在实体的城市现场管理和服务。

每一次突发事件都是考验领导者的智慧，考验城市的综合治理水平。在城市规模日益扩大、城镇化率越来越高的今天，传统的城市治理模式越来越难以适应，依靠技术手段科学治理城市显得越来越重要。而智慧城市作为突发事件应急措施的重要综合技术手段、城市科学治理的抓手，相信会越来越受到欢迎！

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来源：中国智慧照明网