——南方科技大学计算机科学与工程系研究员宋轩

在当前全球新冠肺炎等各类传染病高发态势下，一旦出现疫情，主要的管控方式还是传统流调，并进行地毯式排查和隔离，对经济社会的影响较大，不具备可持续性。现阶段，在全国各地做好较长时间常态化防疫准备的大背景下，如何找准疫情防控与经济社会发展的平衡点并最大程度降低传染病传播风险已迫在眉睫。

为此，南方科技大学计算机科学与工程系宋轩研究员及其团队结合自身研究特长，利用人工智能和大数据技术研发出针对新冠病毒传播建模预测的推演平台，并与深圳市疾病预防控制中心、深圳市智慧城市科技发展集团有限公司等单位联合攻关，针对常态化传染病精准防控提出一套包含推演平台和移动设备端应用程序在内的综合解决方案，为降低疫情传播扩散速度、打赢疫情防控狙击战贡献了科技力量。

1　践行使命担当，开发疫情传播推演平台

宋轩长期致力于大数据分析、智慧城市等领域的研究，旨在借助大数据和人工智能技术，实现对城市尺度上的人类移动行为的感知、理解、建模、模拟和预测，为合理高效处置突发公共安全事件提供科学指导。2020年以来，面对突如其来的新冠肺炎疫情，宋轩坚守教学与科研阵地，紧急组建南方科技大学“新冠病毒传播建模预测项目组”，并带领研究团队迅速投入科研攻关，以人工智能技术为基础，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，为战胜疫情提供了重要的技术预测路径。

推演平台是一个针对新冠病毒传播的大数据分析和人工智能建模平台，通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新冠病毒的传播和感染人群细粒度建模，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。其中，预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。而平台模型的预测和模拟推演精度是由训练数据的质量、精细度和覆盖度决定的。人流大数据对项目起着关键作用，同时也让项目组面临极大的困难与挑战。如果使用人流大数据可以完成模型训练提升预测模拟和推演精度，但可能会侵犯用户隐私。

为最大程度地保护用户隐私，宋轩运用较为新颖的人工智能技术对算法和模型进一步改进和完善，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。推演平台通过新冠病毒和人流移动的映射模型的建立，可以对传染概率进行确定，分析潜伏期与传染代数等，同时也可以对隐藏病患与风险人群进行分析以及潜在病原地的挖掘。在以上功能基础上，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，并根据制定不同的隔离和公共防疫政策，动态推演和模拟传播感染情况，帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策。

2　聚焦智慧城市建设，构建传染病综合防控系统

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”实时感知与他人接触情况并推断感染风险，探索常态化传染病精准防控综合解决方案，为政府的高效精准施策贡献力量。

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）。移动端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。

为了提升模型的鲁棒性与准确性，下一步，宋轩团队将通过发起大规模志愿者实验，利用APP自主采集数据，为模型算法提供海量、实时、高频、精准的个体行为数据，从而更好地支撑疫情传播的建模和预测工作。项目组拟开展两个阶段的志愿者空间交互实验，收集真实数据对模型算法进行校正调优。第一阶段将面向广大师生招募志愿者，通过在封闭校园环境中采集的数据，测试硬件设备，包括APP端和服务器端以及算法的鲁棒性。第二阶段将在全市范围进行，招募深圳市民参与实验，在更大的空间范围内进行传染病传播模拟研究。基于更庞大的样本数量，更多样的城市场景和社群类别以及更复杂的样本环境，测试硬件设备以及算法的鲁棒性，实现特定样本规模下的全市风险精准评估。

针对推演平台的研发、维护与使用，宋轩计划未来计划联合南科大更多相关院系，加强学科交叉，进一步完善平台。为新冠疫情“外防输入、内防反弹”及常态化防控提供精准可靠的模拟推演等技术服务，推进重大传染病精准防控研究，打造常态化精准防疫样板，助力城市治理更加科学化、精细化、智能化。

专家简介

宋轩，南方科技大学计算机科学与工程系研究员、南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心执行主任。2010年他在北京大学获信号与信息处理专业博士学位。2010－2019年先后在东京大学空间信息科学中心、日本国家产业技术综合研究所人工智能研究中心任职，2019年回国任教。

主要从事人工智能、大数据分析、城市计算、智慧城市等方向的研究。曾获日本国家科学技术振兴机构（JST），日本学术振兴会（JSPS）以及日本国土交通省和微软研究院的资助，作为项目负责人（PI）主持并领导了8项日本国家级科研项目，参与了多项日本政府和企业合作项目。在计算机领域国际期刊和会议上发表各类论文100余篇，其中发表在JCR一区或中国计算机协会推荐的A类期刊会议论文超过50篇。2015年获国际计算机学会普适计算年会（UbiComp）最佳论文提名奖，2017年入选日本国家卓越研究员计划（日本国家最高级别青年人才计划，当年共计72人入选，唯一的中国籍入选者）。

和深智城和深圳市疾控中心签署合作协议推动科研成果落地服务社会

研发个人手机端防疫APP，服务社会

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