新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台

近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，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，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。

新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。

南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），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。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。

推演平台通过整合、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，完成对新型冠状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。

平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。