浙江省依托大数据,在疫情阻击战中利用“大数据网格化”的方法研判不同时段的疫情防控手段。利用大数据架起快速抗疫防线、“一图一码一指数”针对眼下各地的复工复产,因地制宜、分类指导,逐步有序恢复生产。大数据已经成为浙江“精密智控”的防疫风向标。
“19日,浙江省乐清市疫情风险等级从‘高风险’降为‘较高风险’。”在浙江省疾控中心副主任孙黎明手中展示的浙江疫情风险五色图上,代表高风险的红色首次消失。当天,浙江高风险县市区为0,较高风险县市区有7个,中风险县市区7个,较低风险的为9个,低风险的有67个。
这也是张弛有度的作战图。20日,浙江疫情最为严重的温州市宣布,撤销检查卡点,同步恢复高速出入口。此前,浙江除温州以外,各设区市市本级全面恢复公共交通运营,市际、县际客运班车也已恢复。
浙江疫情风险“五色图”以县域为单元,对浙江全省各县(市、区)疫情情况进行风险评估,用红、橙、黄、蓝、绿五种颜色反映高、较高、中、较低、低5个疫情风险等级,每日一报让全社会知晓各县域疫情动态。
供职于杭州市一家企业的黄鑫已经回到工作岗位一个多礼拜,手机中绿色的“健康码”成为他的“通行证”。“每天上下班,小区和企业的防疫人员确认我持有的是绿码,再测一温,就可以顺利出入。”
杭州在全国率先推出的健康码,用“红黄绿”三色二维码作为数字化健康证明,绿码可凭码通行,红码和黄码则需按规定隔离并健康打卡。居民不再需要重复填报健康表格,高速路口和小区卡口工作人员也更加便利,实现了“无接触式”查验,降低了感染风险。截至目前,全国已有超过100座城市使用健康码,浙江、四川、海南三省率先实现了全省覆盖。
此外,为评价衡量各地防输入、防集聚和着力通畅物流、人流、商流,浙江推出“管控指数和通畅指数”,管控指数由新增病例管控等5个指标组成,畅通指数由公交开通率等7个指标组成。
“一图一码一指数”的基础是大数据。以“一图一码一指数”为抓手,浙江提出,重点抓政策指导、监测预警和难题破解,加强分区域、分行业、分时段复工复产指导,着力推动企业和重大项目安全有序、积极稳妥复工复产。力争到2月底,除高风险和较高风险地区外,基本实现全面复工,产能恢复率达到75%以上。
浙江全面实施的“一图一码一指数”,有效推动全省防控模式从封闭式管控向精密型智控转变。
浙江省新冠肺炎疫情防控办常务副主任、省政府副秘书长陈广胜表示,基于“疫情图”以县域为单元实施分区分类防控,基于“健康码”为公众安全出行和跨域流动提供一体化数字凭证,基于“精密智控指数”充分发挥对疫情防控与复工复产的统筹牵引作用,这是一套以大数据为支撑的组合掌,不仅是技术层面的一次创新,也是关于新型治理模式的一场实践。
目前,浙江出院患者占确诊病例超半数,疫情防控出现了阶段性明显成效。随着返岗返工返学的“三返”高峰到来,企业逐步复工复产,疫情防控面临着严峻挑战。浙江多个城市用大数据和人工智能架设了层层“防护网”。
几天前,杭州一家物业企业负责人在手机上接收到一条自动发送的短信。短信上显示,湖北籍的一名住户在某幢居民楼的一楼刷卡进入。“这名住户可能刚从湖北返杭进入公寓,我得赶紧问问。”该名负责人说。
率先发现这一情况的,是一套将小区智能安保系统与城市大脑进行数据对接,实现重点人群实时预警的系统。这个系统不仅能找到在杭州的湖北籍人士,凡是近期到过武汉的市民或游客来到杭州,都会收到一条提醒主动隔离观察的短信。
城市大脑是由杭州市和阿里巴巴合力打造的城市治理平台,每天有来自杭州市近80个部门和企业的数据汇入。在疫情出现后,市政府相关部门第一时间通过“城市大脑”平台,建立卫健警务——新冠病毒防控系统,搭建起“涉敏感人员库”。
在这个防控系统里,每个公民都有对应的电子身份识别号。只要一人确诊,就能够通过大数据碰撞,排查出高风险人群名单。从以前的“先确诊后隔离”到现在的“先控制后确诊”,时间上大大提前,有效降低了扩散风险。
“杭州全市公安机关共设立了104个陆路卡点、4个水路卡点和7个铁路检查点,对来杭车辆和人员,同‘涉疫敏感人员库’进行核查比对。此外,大数据系统还能第一时间通过票务信息锁定敏感人员什么时候会进入杭州。”杭州市相关部门负责人说,几天前,大数据系统发现5名浙江省内其他地市的密切接触者即将进入杭州,他们立即行动,在密切接触者抵达杭州的第一时间就落实了相关防控要求。
“用上大数据和人工智能,就是和病毒抢时间。我们要抢在病毒之前,找到高风险人群。”杭州市公安局科技信息化局局长孔万锋说。
有了大数据排查,还必须要有网格化落实。浙江以大数据为精准防疫抓手,强化数据联动、部门联动、基层联动,形成 “研判—推送—指令—落地”疫情防控处置工作闭环,一方面精准滚动摸排相关人员,同时依靠群众、发动群众,坚持充分发挥社区在疫情防控工作中的阻击作用。
在杭州市下城区,每天都约有上千人次的“武林大妈”志愿者投入疫情防控工作,24小时分批次值守、巡防在抗击新冠肺炎疫情的前线。“武林大妈”刘国芳已连续工作15天,即使收到了强制休息通知书,仍在坚持一线值守。
“我们这个工作,既有刚性,也有温柔。”刘国芳说,志愿者们总结出了“一查、三对、五告知、五提醒”的方法:“根据信息排查武汉来往人员,核对到杭时间、工作居住地址、身体状况;告知14天观察时间、告知观察期内不得外出、告知做好居家防范、告知有情况及时报告、告知其生活垃圾的处置安排;提醒口罩洗手护身宝、人多地方别乱跑、卫生通风要搞好、生活垃圾处理好、居家监测要趁早。”
如何在确保疫情可控的情况下,有序推进复工复产,是个巨大挑战。自2月10日开始,浙江省各类企业开始陆续复工。
通过汇总疾控、通信太阳成集团tyc、电力、交通等部门提供的大数据,杭州市率先推出“企业复工申报平台”。湖州吴兴区出台了疫情防控重点企业开复工“白名单”制度。宁波象山也搭建起了数字化防疫平台,已有7300多家企业,15000多名复工员工做了登记,复工的同时让防疫工作可溯可控。
“企业的复工系统由各市分别开发,我们只提供后台的数据支撑,就能更精确更科学地评估,减少和避免因为复工而产生新的疫情。”浙江省大数据发展管理局副局长蒋汝忠说。
如何在坚持落实防控措施的前提下有序推进复工复产,掌握企业的真实复工水平?大数据给出了解答。国网浙江电力有限公司推出了“企业复工电力指数”。指数分两个维度评价,可反映企业复工后的负荷是否恢复到正常水平,以及当日有多少企业已开工。
截至2月19日,浙江全省复工率(复工用户比例)57.60%,复产率(复工电量比例)45.28%,复工电力指数51.44。这意味着复工水平已经恢复到2019年12月均值的51.44%。其中,从地区看,信息传输、软件和信息技术服务业、农林牧渔业的复工电力指数已经超过去年同期水平。
在浙江省能源局副局长金毅看来,企业复工,一定要确保预警防控措施严格有效、安全到位。其次是有序,要因地因时因企开展有序复工复产。疫情防控的物资、生活必需品的生产企业优先复工,疫情风险低的地区企业优先复工。
“浙江省是数字经济大省,有效发挥大数据的优势,推出(复工)电力指数,可以不增加基层和企业报送相关数据的负担,同时有效指导各级政府对疫情防控和企业有序复工、复产做出决策,出台相应的管理措施。”金毅说。
2月17日,浙江在电力复工指数基础上,建立起覆盖全省90个县(市、区)的复工复产监测体系,通过“企业复工率指数”和“疫情五色图”“复工率五色图”掌握各地复工复产情况。
“企业复工率指数”是利用电力大数据分产业深度挖掘,结合各地规上工业、规上(限上)服务业等复工情况,以及三次产业结构比例,通过加权计算得出的指数。
“复工率五色图”与“疫情五色图”相衔接,把各县(市、区)复工率指数分为五档,绘制而成。通过两张图的比对,可以直观反映出各地统筹疫情防控和复工复产情况。
有了大数据的感知,企业复工更加顺利。坐落在杭州市萧山区的兴隆纺织有限公司年产织物22000吨,是当地产业龙头。复工前几天,负责人王亮就接到了相关部门和服务单位的电话,告知了解复工事宜。“为了阻击疫情,公司停产了近三周。我们计划在疫情过后追一波产能,把市场需求的窟窿补回来。”王亮说。
眼下,不少复工企业面临产能不足的问题,体现在电力数据上,是用电量远低于正常水平。位于宁波北仑的一家铝合金精密机械加工企业,在复工初期,只恢复到45%的产能,积压了大批订单。这家企业的上游企业大多是规模以下企业,按照规定,只有在2月17日才能开始接受开工申请。
了解到情况后,宁波北仑区迅速启动企业服务行动,协调相关部门到上游企业就员工到岗情况、防控预案措施、复工申报流程等方面进行了全方面的勘定。经过协调,该企业已于17日开始复工生产。
“对那些疫情程度较低、复工率指数也低的地区,我们及时主动指导和督促当地进一步加大复工复产工作力度,确保疫情防控和复工复产两手都要硬,两战都要赢。”浙江省发改委有关负责人说。
大数据和人工智能以较小成本和快速获得信息这一关键要素,是推动社会治理现代化的重要手段,在紧急状态下,信息的快速、准确传播,能发挥社会治理的“顺风耳”“千里眼”作用。疫情,是对数字政府、数字治理的一次大考,平时“学”的扎实,才能从容应对。
1月20日杭州市出现首例新冠肺炎感染病例后,杭州市卫健、公安等多部门立即组织力量,在48小时内即开发出“疫情防控”的大数据应用场景,并上线运营。这样的速度,得益于多年来杭州城市大脑平台的不断完善,已经形成了数据量庞大融通的数据中台。“数据中台就像是一部安装了应用商店的手机,只要‘下载’需要的应用,立马就能用上。”一名业内人士说。
但在疫情紧急应对中,也暴露出一些短板,进一步指明了数字政府和数字治理的建设重点、发展方向。
目前大数据多头管理,共享机制还有欠缺。部门之间、区域之间尚未真正形成融会贯通的大数据资源池。杭州相关部门负责人表示,由于各省份、各部门之间的数据未完全打通,标准也不一致,在整合、清洗数据上仍然要花费一番工夫。
部分大数据系统触角还未能真正抵达基层,横向到边、纵向到底的大数据治理网络还有待加强。一些地区基层干部反映,基层统计任务繁重,统计手段仍有“电话+表格”的方式,有些表格逻辑表述不清,造成人力资源的浪费,还容易发生错漏。
专家和业内人士认为,着眼长远,应进一步通过制度保障来用好大数据、人工智能,推动数字政府建设进入快车道,用先进技术和繁荣产业为数字社会积累高质量的大数据资源。
建设完善大数据“共享池”。例如可在国家层面建立战“疫”数据共享机制,将人口数据、三大运营商数据、航班铁路公路等出行数据、疾控信息、确诊数据等关键信息进一步打通,在一定程度和范围内形成政府部门主导,企业、群众参与的数据共享机制,推动大数据防疫精准画像。
推动形成数字治理的制度保障体系。政府要把有效实践上升为制度体系,加强政府部门间协同改革,关于数字经济、数字政府的立法应提上日程。
推动数字技术及相关产业的进一步发展。利用人工智能和5G发展契机,推动“互联网+”新业态发展,推动先进传感器技术、深度学习、云计算、边缘计算等关键技术突破。(记者 朱涵 方列)