2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判，该预测与钟南山院士的判断互相印证。虽然预测结果的准确度得到验证，课题组团队并没有因此松懈，而是不断根据最新的数据变化调整参数、优化拟合结果，同时积极联络政府相关科技、数据信息等部门，让预测结果成为施策者有力的决策参考。2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判。

光扩散膜是具有很好的光透过性能和光散射性能的一类材料。它能够 将点光源转化为面光源，使入射光束光强在空间一定范围内均匀分布。 光扩散材料在照明领域和显示领域有广泛的应用,如应用于液晶显示 的背光、透射型屏幕、照明器具、灯饰看板等。LED 用于普通照明、背光源、新能源汽车照明、轨道交通照明等有 着巨大潜力，但 LED 是点光源，会产生强光点，无法用眼睛直视， 若一直生活在高亮度的 LED 光源周围，LED 光源所形成的强光点会

2020年2月6日，浙江大学公共卫生学院开发的疫情预防平台（http://epp.zju.edu.cn/）正式上线。平台以“公众科普”“疫情动态”两大板块，帮助公众聚合新型冠状病毒感染的肺炎疫情最新进展、科学防疫知识和实用工具。 在公众科普板块，平台从“疫情科普”“防护指南”“实用工具”三大栏目入手，力求准确、权威、生动地向公众传播防控疫情的科学知识。由浙大公卫学院原创的科普动画和防疫短片也在这里集中呈现，做到“疫情不解除，科普不掉线”。疫情动态板块为使公众及时了解疫情，除了全国疫情地图之外，针对浙江本地居民特别推出了浙江省疫情地图和杭州市疫情地图。同时，增加统计每日新增确诊病例增幅，便于大众了解疫情控制趋势，减缓紧张情绪。平台除常规的链接方式进入外，还特别在浙大钉浙江大工作台“疫情防控”板块中设立入口，可通过点击“公卫疫情台”直接进入。也可通过支付宝搜索“大学课堂”，选择“疫情专区”或在支付宝腰封处点击“抗击肺炎专区”，进入选择“不出门也能学”板块进入平台。 平台地址：http://epp.zju.edu.cn/45339/list.htm

湖南大学设计艺术学院数据智能与服务协同实验室（DISCO Lab）发起并联合湖南大学嵌入式与网络计算湖南省重点实验室、国防科技大学高性能计算国家重点实验室、中山大学大数据与计算智能研究所等科研单位师生，历时十天，从无到有、响应关切，快速开发上线了“急物帮”疫情公益微信小程序，助力社区居民应急生活物资供需和网格化管理。 解决的主要困难：为民众提供物资供应信息，助力防疫工作；搜集物价线索，信息透明公开；线上线下结合，实体虚拟融合。基本功能：结合地理位置收集物资信息，构建周边物资数据库；搜索周边物资信息，规划购买行程；发布物资求助信息，从线上社区中获得反馈。 

“喂！何老师，郧阳的疫情不断发展。您能否帮忙研发软件为政府科学决策提供支持？”1月28日，农历大年初四，中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院青年教师何亚文的手机突然叫了起来。对这个求助电话何亚文并不陌生，打来电话的是湖北省十堰市郧阳区扶贫办负责人，目前是疫情防控指挥部成员。2017年初以来，何亚文一直通过扶贫办为当地精准扶贫工作提供大数据支持。从这一刻起，远在山东青岛的何亚文科研团队投入了一场远程监控郧阳新冠肺炎疫情的战斗，以大数据为当地战“疫”提供强有力的智力支撑。疫情就是命令，两天研发出“郧阳疫情”APP郧阳，位于湖北省十堰市，辖区64万人，占地3863平方公里，下辖16个镇、5个乡、1个林场和1个经济开发区的地区。2月初以来，这里也成为全国抗击新型冠状病毒肺炎疫情的主要战场之一。“疫情就是命令，防控就是责任。”何亚文清楚地记得两天前习近平总书记在中共中央政治局常务委员会会议上的讲话。彼时，新型冠状病毒肺炎疫情已从武汉蔓延开来，湖北省各市州均成为重灾区。放下电话，何亚文火速召集团队，讨论研发方案，开始了网络协动、远程办公。几位研发核心成员过年回农村老家，没有电脑，只能满村跑去借。研究人员的这种拼劲让邻居们很是赞叹，得知他们是在研究抗击新冠肺炎的“高科技产品”时，更是由衷敬佩，热心提供了“包吃包住”的一条龙服务。团队核心成员胡嘉良，家里孩子刚刚6个多月，只有妻子两个人带孩子。胡嘉良每天都坚守到凌晨，直至郧阳的数据发过来，处理完才能休息，一天24小时几乎是连轴转。仅用两天的时间，何亚文团队便完成疫情数据收集、数据分析、建立了疫情数据库，完成了“郧阳疫情”APP的开发和“郧阳疫情专题地图”的制作。地图与APP实时联动实现精准管理，14日以来无新增早在2017年，何亚文和他的团队就开始了大数据扶贫的探索，并先后研制了面向建档立卡贫困户管理的“扶贫通”平台、面向驻村工作队员的“四双帮扶”APP平台以及面向政府领导决策指挥的“精准扶贫大数据监管平台”，为郧阳的精准扶贫工作提供了成熟的技术支持与服务。“这一次抗击疫情，我们这些平台和数据再次彰显了其力量。” 何亚文介绍，基于前期精准扶贫工作对全区人口的普查数据和全区高精度地图数据，“郧阳疫情”APP和“郧阳疫情专题地图”得以快速研发和制作，并实现了实时联动，对全区疫情数据动态变化进行监控、展示与分析。“我们从网上看到的疫情地图一般是省、市、区（县）一级，而‘郧阳实时疫情专题地图’则到了乡镇、村、户一级。”谈及地图和APP的创新点，何亚文认为这次研发的软件其首要显著特征就是建立在大数据基础上的到村、到户精准显示，二是APP和地图实时联动，从多尺度时空动态地图上看，确诊病例、新增病例等信息以及其多日的动态变化过程。2月1日的统计，郧阳自武汉返乡人员就多达7000多人，其中发热人员近100人，形式非常严峻。郧阳当地各级政府正是借助何亚文研发的APP和地图进行疫情研判、指挥调度，做到科学防治、精准施策，很好地实现了以社区（村）为单元的返乡人数、武汉返乡人数、发热人数、确诊病例的核查与管理，有效控制了疫情的输入、传播和蔓延，实现了疫情登记全覆盖、疫情监测全过程、疫情管理数字化、疫情研判科学化。自2月14日以来，全区已多日无新增确诊病例。“战疫+扶贫”，本底大数据要为脱贫攻坚再发力三年前，何亚文和他的团队联合中国科学院地理科学与资源研究所专家团队，赴郧阳进行精准扶贫工作的综合诊断服务。其间，团队围绕“三率一度”等指标开展入户调研，走遍了郧阳的所有乡镇的重点贫困村、重点贫困户，与郧阳各级政府及百姓建立了深厚的情谊。“通过对各类数据的综合分析，我们不仅可以确立疫中、疫后的处置方案，还可以明确疫情对各项扶贫工作，甚至对每一个贫困家庭的影响。”在何亚文看来，这次突发的疫情监控软件开发，既是战“疫”，更是为后期扶贫发力进行大练兵。在几年的精准扶贫工作中，何亚文团队建立了一整套效果显著的面向村一级的管理机制，特别是收集了庞大的本底数据。何亚文记得习近平总书记在中央全面深化改革委员会第十二次会议的讲话：要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好地发挥支撑作用。同时也要健全公共卫生服务体系，加强农村、社区等基层防控能力建设。据了解，疫情APP还被应用在山东省临沂市扶贫和疫情防控工作中，基于临沂市前期的扶贫工作，疫情APP的部分功能主要实现了全市涉农企业的复产复工情况的监控与调度。该工作得到了扶贫办及农业农村局主要领导的肯定和认可。“未来，我们将研判疫情对精准扶贫工作的影响，便于当地采取进一步的帮扶措施，保障脱贫攻坚工作的顺利完成。”何亚文对未来的科技扶贫有了更新的期待，“我相信，有了这些机制和数据的支撑，大数据管理将不止在疫情防控方面，在乡村振兴、乡村治理等方面也必能取得很好的效果。”

防控云是北京邮电大学专门为社区疫情防控研制的技术支撑平台，主要由云平台、小区防控APP、街道统计报表和决策大屏、区级统计报表和决策大屏、市级统计报表和决策大屏等五个部分构成。该平台实现了对社区居民信息的收集与管理、社区居民出入的管控与记录、社区访客出入的管控与记录，并提供面向社区、街道领导的查询和统计功能，极大支撑和解决了目前小区的疫情管控工作。 云平台已经在郑州市二七区、郑州航空港实验区、许昌市城乡一体化示范区、深圳市南山区开展了试点示范工作。

2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。

上海交通大学电子信息与电气工程学院俞凯教授联合苏州思必驰信息科技有限公司开发了“疫情防控机器人”。依托语音识别、合成、理解和对话管理等人工智能（AI）技术，结合新研发的疫情排查对话逻辑和话术，机器人根据设定向社区居民主动宣教疫情防控知识，遇不适居民还会提醒就医。 2020年1月27日起，“疫情防控机器人”供社区和有关部门免费使用，已为江苏、山东、重庆、湖北、北京、浙江、四川、湖南、上海等多地提供服务，对话机器人自动接通10余万户，访问结果直接生成数据报表供社区。

南开大学统计与数据科学学院黄森忠教授团队在新冠肺炎疫情控制策略研究中不断取得进展。该研究通过梳理新冠肺炎疫情发生的核心时间线脉络，分析新冠肺炎的流行病学参数，并将其与SARS（非典型肺炎）和MERS（中东呼吸综合征）比较，经过建模分析，最终对新冠肺炎疫情控制的拐点、流行时间跨度、最终规模及复工风险等作出评估预测。  新冠肺炎每日新增治愈人数与新增确诊人数比值随时间变化的时序图 该工作基于传播动力学及普适SEIR模型进行建模，通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX，实时跟踪国家卫健委及各地卫健委自2019年12月12日以来发布的确诊病例数据，对新冠肺炎疫情的流行趋势进行研判，对疾控策略的效率进行评估，并将相应建议提供给疾控方参考。 该研究团队从2020年1月30日持续发布疫情传播预测(至2月29日每3天发布一次，共11期；从3月3日起每5天发布一次，共3期)，并根据疫情变化，及时调整预测评价指标及预测目标(如疫情最后规模及“没有本地新增病例”的事实终结时间点)。该研究项目由南开大学新型冠状病毒应急科研专项、国家自然科学基金和国家科技重大专项予以支持，并得到了教育部、国家卫健委等的支持指导。研究成果已在线发表于《中国科学：数学》。

2020年1月25日，中山大学公共卫生学院陆家海教授联合美国哥伦比亚大学W. Ian Lipkin在bioRxiv预印版平台发表文章研究From SARS-CoV to Wuhan 2019-nCoV: Will History Repeat Itself?，通过2002-2003年SARS疫情的数据模拟了武汉新型冠状病毒2019-nCoV的流行数据。 根据此研究模型估计，2019-nCoV病例的累计计数约为SARS总数的2-3倍，预计发病高峰将在2月初或中期。在应对方面，应该限制或禁止区域性迁移，以防止超级传播者的出现和移动，同时迫切需要在全国范围内加强监控并采取有效措施来控制这种流行病。