近日，南科大“人流大數據和AI驅動的新型冠狀病毒（COVID-19）傳播建模預測和模擬推演平臺”內測版本正式推出（下簡稱“推演平臺”）。該平臺可實現在城市尺度上，基于人流移動的新型冠狀病毒傳播感染情況的細粒度預測和模擬，為有關部門制定不同的隔離和公共防疫政策（如封閉特定城市區域或道路）提供參考。

新型冠狀病毒的感染傳播與人流移動存在密不可分的關聯。現階段的多數研究只停留在簡單的相關性分析以及基于全國地圖的數據可視化階段，缺乏在城市尺度上、針對人流移動的細粒度深度分析，更缺乏基于人流移動的傳播模擬推演模型以及潛在感染源和風險區域的挖掘模型。隨著復工潮的來臨，戰“疫”面臨新的挑戰。

南方科技大學科研部、工學院、計算機科學與工程系（下簡稱“計算機系”）和南方科技大學-東京大學超智慧城市聯合研究中心緊急組織科研力量，成立“新型冠狀病毒傳播建模預測項目組”，由計算機系副教授宋軒擔任負責人，迅速啟動針對新型冠狀病毒傳播感染的“大數據分析和AI建模推演平臺”研發工作。該平臺是一個針對新型冠狀病毒傳播的大數據分析和AI建模平臺（如圖1），其中預測和模擬推演模型完全由數據驅動，需要使用人流大數據進行訓練和優化。數據擁有單位只要將人流大數據輸入平臺，平臺即可以自動完成模型迭代訓練，并輸出相關的預測和模擬推演的可視化結果。其預測和模擬推演的精度由模型訓練數據的質量、精細度和覆蓋度決定。平臺后續期待更多單位（如GPS軌跡數據、CDR數據等人流大數據擁有單位）參與進來，共同完善該平臺。

推演平臺通過整合、處理和分析各類多模態人流移動和出行大數據，結合新一代的人工智能技術，完成對新型冠狀病毒的傳播和感染人群細粒度建模，從而實現在城市區域內細粒度預測、模擬和動態推演傳播感染情況。

平臺可實現的基本功能主要有以下幾個方面：一是建立新型冠狀病毒和人流移動的映射模型，包括傳染概率確定/潛伏期分析/傳染代數分析等；二是分析隱藏病患，由于疾病傳播為鏈式，可以根據缺失軌跡鏈反推出尚未確診的疑似病患；三是分析風險人群，可根據病患軌跡尋找可能有接觸的風險人群，提前預警；四是挖掘潛在病原地，分析病人間的軌跡交叉點確認潛在的未知病原地（如圖3）。在以上功能基礎上，平臺可以實現設定不同的公共防疫政策（如封閉城市內的高風險感染區域），在城市尺度上，動態推演和模擬在這些政策下的城市傳播感染情況，從而幫助相關部門制定更為高效的隔離和公共防疫政策（如圖4）。