伴随着阵阵返工潮,社区疫情防控俨然来到了最为关键的时期。对于复杂多变的社区场景来说,在管理上如何全力阻断传染源的输入,已然成为一项不小的挑战。
在北京的石景山区,类似于这种的社区防疫管理却有条不紊地进行着。
根据当地的居民反应,自2月4日起,他们在进出社区时都要使用“社区疫情防控(人员)进出登记系统”,该系统实现了对社区居民进出入动态管控,为社区居民身体健康在线监测、返程人员出行轨迹关联分析提供数据支撑,在减轻了社区工作者工作压力和接触风险的同时,也提高了疫情防控甄别精度和效率。
百分点高级副总裁左云鹏告诉钛媒体,“社区疫情防控(人员)进出登记系统”是基于百分点在线调研产品为核心,在接到石景山区政府提出的疫情防控跟踪管理的需求后,在北京城市大数据研究院的调度协调下,百分点作为发起单位中唯一的大数据公司主动承担了“社区疫情防控(人员)进出登记系统”的建设任务。
截至目前,北京市石景山全区已经上线,覆盖9个街道150余个社区400多个小区,用于街道办事处、居委会等收集疫情防控信息,这就意味着,在特定环境下,AI和大数据的能力正逐步展现,卓有成效的替代过去的传统“接触式”工作模式。
在利用数据智能社区疫情上,百分点并不是个例。
近期,软通智慧也联合阿里共同研发出“智能社区防疫预警防控平台—社区卫士”,以社区大脑为例,基于“社区防疫指挥调度平台”对疫情数据进行统计分析研判,可按社区楼栋和网格来统计社区人口总数、重点人员数量、来自重点区域区、确诊、疑似、密切人员数量及物资情况,方便指挥调度。与此同时,在可在大屏上展示防疫事件追踪处理流程,以及在手机端实现疫情数据分析看板。
疫情之下,AI和大数据技术的落地能力如何?
与眼下主流的功能性系统不同,为了应对社区场景下的疫情防控,是否快速、有效则成为评判一款产品好坏的关键所在。
“某种程度上来说,疫情防控是一场和时间赛跑的机制。为此,百分点迅速启动应急预案并组织技术研发团体开展远程协作攻关,从需求梳理、方案制定、设计开发、系统测试到最后的上线试运行,我们一共用了48个小时。”左云鹏告诉钛媒体。
据了解,社区疫情防控(人员)进出登记系统贴近疫情防控实战需求进行定制开发,采用“一区一码”模式,居民进出小区需通过手机扫描所在小区对应的二维码,完成个人信息填报,并由系统自动分析确认辅助管理人员进行人工确认,通过“双重确认”机制确保信息准确。管理人员可按小区查看并导出人员进出数据,进而进行数据分析挖掘。
该系统于2月4日正式投入运行,率先在广宁街道办事处所辖社区进行试点应用,并快速推广至其他街道疫情防控第一线。左云鹏谈到,“一个很简单的道理,过去的150多个小区在将来很有可能要扩展到几倍之多,权限管理是一个绕不开的问题,比如说某个小区保安或者管委会,他们只需要看到自己小区的相关数据,而整个石景山区的管理者则需要看到的全部数据。”
这就意味着这并不是一个想当然的简单系统,可扩容性、安全性两者密不可分,不难想象,想要在短时间做到这些,并不容易。
单单从产品功能测来看,社区疫情防控(人员)进出登记系统并没有什么特殊的地方,其最大的优势在于实战能力,表现在产品上就是对于社区和政府各自需求的感知程度。这一点与软通智慧相类似,其“社区卫士”利用泛感知、汇数据、智应用、AI等手段,使疫情防控做到可预防、可控制、可追踪,切实解决社区防疫底数不清、排查测温难、异地返程登记难、重点人员跟踪难等实际难题。
从社区需求端来看,一款简单的并且可复用的社区疫情防控(人员)进出登记系统是刚需;对于政府端来说,这款系统又必须要注重权限和隐私保护的问题。
社区疫情防控(人员)登记系统只是其一,疫情下的数字治理闭环已有雏形
就百分点后续所推出的配套来看,除了社区疫情防控(人员)登记系统,百分点正陆续推出疫情态势及指挥管控系统、网上督察疫情督导管理系统、海关疫情防控舆情监测、高教园区疫情信息采集、智能分析系统、城市疫情人员追踪系统、疫情防控智能问答机器人以及疫情防控安全复工多维查询系统。
基于这些针对不同场景的解决方案,让百分点正式形成了“数据+平台+创新应用”的完整闭环。闭环之下,场景需求首当其冲。
以创新应用场景疫情防控安全复工多维查询系统为例,该系统利用大数据技术,结合公安户籍数据、社区人员健康申报数据、人员出行数据等多维数据进行关联,快速精准判断风险等级,实现对人员的分级管理。
通过快速对企业复工人员进行排查,实时掌握了人员健康情况,据此研判企业复工风险,从而保障在安全的前提下助力当地企业有序复工复产。根据百分点方面介绍,目前已为某市区政府部门搭建一套多维信息查询系统,接入当地十多万人口信息数据,帮助企业疫情防控期间安全复工。与此同时,系统对接当地企业复工复产申请系统平台,针对辖区企业提交的复工申请提供决策支持。
与百分点所不同的是,软通智慧还考虑到车辆管理精准排查的场景,这也是眼下的一件难题,即如何形成对于此次疫情乃至将来预防重大突发事件的长期管理?
为此,软通智慧的研发人员从视频分析能力建设入口,在停车场管理方接入已有道闸摄像头基础之上运用AI视频分析,通过联网公安对车辆所属地等一系列分析,实现数据自动比对,比如非疫区车辆自动放行、无需人员干预;疫区车辆准备进入时进行告警;通过卡点人员对重点关注车辆及司乘人员筛查后形成数据。最后,由系统定时对管控人员进行推送,自动汇总后推送管理部门。
回到疫情防控中来,我们不难发现,疫情防控的关键在于减少人员在物理空间中的活动,而数据智能的重要特性正好弥补了这一空缺。其不仅可以构建实体和关系网络来描述客观世界,还可以实时展现客观世界的变化及人们对客观世界认知的变化,实现政府数字治理和对疫情人员的精细化管控,而这也是疫情下数字治理的最主要特征所在。
类似于百分点、软通智慧这类数据智能公司并不是唯一,疫情的黑天鹅,从某种程度上来分析,是对于当下数据智能公司的一次能力检验,从另一个角度来看,疫情也反推着数字化的进程。(本文首发钛媒体,作者/桑明强)
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