（文章來(lái)源：解放軍報(bào)）

連日來(lái)，新冠肺炎疫情牽動(dòng)著無(wú)數(shù)國(guó)人的心。廣大科研人員積極投身疫情防控阻擊戰(zhàn)，努力用科技力量來(lái)打贏這場(chǎng)沒(méi)有硝煙的戰(zhàn)爭(zhēng)。日前，國(guó)防科技大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院大數(shù)據(jù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究團(tuán)隊(duì)同四川大學(xué)、電子科技大學(xué)一起，組建新冠病毒大數(shù)據(jù)交叉學(xué)科研究平臺(tái)，助力新型流行病研究和防控，給多個(gè)省份和國(guó)家有關(guān)部委等提供了8份數(shù)據(jù)分析報(bào)告和決策建議報(bào)告，為防控和戰(zhàn)勝疫情貢獻(xiàn)出了科學(xué)智慧。

與2003的非典相比，以大數(shù)據(jù)為代表的信息技術(shù)在這場(chǎng)戰(zhàn)“疫”中，正發(fā)揮著巨大作用，特別是在疫情態(tài)勢(shì)研判、傳播路徑分析、精準(zhǔn)防控部署及助力新藥和疫苗研發(fā)等方面，都扮演了重要角色?，F(xiàn)在，就讓我們一同走近大數(shù)據(jù)技術(shù)。

大數(shù)據(jù)，通俗地講，就是海量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合，它無(wú)法用傳統(tǒng)的軟件工具分析和處理。學(xué)界通常用4個(gè)“V”來(lái)概括大數(shù)據(jù)的特征，即Volume（數(shù)據(jù)體量大）、Variety（數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多）、Value（數(shù)據(jù)價(jià)值密度較低，但價(jià)值巨大）、Velocity（數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和處理速度快）。據(jù)有關(guān)專(zhuān)家統(tǒng)計(jì)，到2020年，全球電子設(shè)備存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)將達(dá)到35ZB。如果建一個(gè)機(jī)房來(lái)存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)，那么這個(gè)機(jī)房的面積將比42個(gè)鳥(niǎo)巢體育場(chǎng)還大。

大數(shù)據(jù)技術(shù)包涵手機(jī)通信、衛(wèi)星遙感、物聯(lián)網(wǎng)、無(wú)人機(jī)等各種數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)采集、整理、存儲(chǔ)、分析、呈現(xiàn)等多種方式，挖掘數(shù)據(jù)中的寶藏，旨在保障用戶(hù)個(gè)人安全的前提下，用活大數(shù)據(jù)，用好大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化。如果把大數(shù)據(jù)形象地比作海洋，那么大數(shù)據(jù)技術(shù)就是“海洋里釣大魚(yú)”。

2015年，尼泊爾發(fā)生8.1級(jí)地震，造成至少8786人死亡、22303人受傷，印度、孟加拉國(guó)、不丹及我國(guó)西藏等地均出現(xiàn)人員傷亡。面對(duì)當(dāng)?shù)卣鸷髧?yán)峻形勢(shì)，國(guó)際非盈利組織Flowminder團(tuán)隊(duì)通過(guò)與當(dāng)?shù)剡\(yùn)營(yíng)商合作，快速部署了一套計(jì)算和分析系統(tǒng)，使用1200萬(wàn)個(gè)匿名手機(jī)用戶(hù)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地對(duì)災(zāi)民的分布、撤離路線、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行了預(yù)測(cè)。在持續(xù)一年多的應(yīng)急響應(yīng)中，不斷更新數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，為管理部門(mén)有效組織災(zāi)害救援、物資分配等提供了至關(guān)重要的決策依據(jù)。

導(dǎo)致數(shù)十萬(wàn)人感染的海地霍亂，是21世紀(jì)人類(lèi)面臨的最大規(guī)模的A類(lèi)傳染病。針對(duì)早期疫情傳播情況，科學(xué)家們也是通過(guò)手機(jī)數(shù)據(jù)定位人群分布和流動(dòng)情況，構(gòu)建了霍亂感染風(fēng)險(xiǎn)傳播模型?！熬o急擴(kuò)散！急尋764個(gè)車(chē)船航班同行乘客”“廣西急尋11個(gè)染病車(chē)次航班乘客”……近段時(shí)間，打開(kāi)朋友圈、微博、熱搜，類(lèi)似這樣的信息一直在滾動(dòng)發(fā)布。

在國(guó)內(nèi)的這次新冠肺炎疫情初期，基于大數(shù)據(jù)分析得知，各省市感染總?cè)藬?shù)與春運(yùn)期間由武漢市的輸入人流量呈現(xiàn)出強(qiáng)相關(guān)性，驗(yàn)證了人口流動(dòng)是疫情發(fā)展第一階段輸入型傳染的主要因素。如何從浩如煙海的人群中快速有效定位相關(guān)人員、預(yù)測(cè)疫情分布、封堵疫情蔓延，是戰(zhàn)“疫”的重中之重。

國(guó)防科技大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院大數(shù)據(jù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究團(tuán)隊(duì)基于新冠病毒大數(shù)據(jù)交叉學(xué)科研究平臺(tái)，利用海量多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)，結(jié)合疫情發(fā)生發(fā)展規(guī)律，對(duì)人群流動(dòng)及傳播風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了綜合建模和分析，為政府決策提供了參考依據(jù)。特別是團(tuán)隊(duì)通過(guò)分析春運(yùn)期間人口流動(dòng)大數(shù)據(jù)，建立起疾病傳播模型，測(cè)算出了疫情擴(kuò)散蔓延階段武漢市向全國(guó)各地區(qū)的輸出人口狀況和新冠病毒感染的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。

還有許多研究人員嘗試通過(guò)客運(yùn)數(shù)據(jù)，研判各個(gè)地區(qū)及城市的感染風(fēng)險(xiǎn)。也有學(xué)者采用“百度遷移”所提供的人口流動(dòng)數(shù)據(jù)，通過(guò)春運(yùn)期間從武漢流向全國(guó)各省市的人口規(guī)模(不包含港澳臺(tái)數(shù)據(jù))和全國(guó)感染病毒人數(shù)的可視化分布，直觀解讀兩者間的聯(lián)系。同時(shí)加以推斷，武漢封城之后，二次傳染所造成的病毒傳播將日趨占主導(dǎo)地位，傳播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相關(guān)。

廣泛的互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)數(shù)據(jù)也是預(yù)測(cè)疫情分布的有效途徑。如通過(guò)百度指數(shù)，針對(duì)相關(guān)關(guān)鍵詞“新冠病毒”等的搜索指數(shù)，可分析各地民眾對(duì)疫情的關(guān)注度，以判斷不同地區(qū)疫情的嚴(yán)重程度。還有學(xué)者通過(guò)對(duì)百度指數(shù)的分析，提出春節(jié)期間應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注湖北省內(nèi)武漢周邊城市的新冠病毒擴(kuò)散及預(yù)防工作。此外，地圖數(shù)據(jù)（百度遷徙、騰訊地圖等）、移動(dòng)大數(shù)據(jù)（運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)）也為定位疫情相關(guān)人群提供了多種可能性。

隨著人工智能產(chǎn)業(yè)加速布局發(fā)展，快速發(fā)展的大數(shù)據(jù)技術(shù)已逐漸滲透到生產(chǎn)生活的方方面面，作用日益凸顯，推動(dòng)著國(guó)家發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步。

在國(guó)防和軍事領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)擁有巨大的應(yīng)用潛力。如通過(guò)匯集單兵身上部署的傳感器數(shù)據(jù)，能夠讓指揮官實(shí)時(shí)了解戰(zhàn)場(chǎng)訊息和態(tài)勢(shì)，為指揮作戰(zhàn)提供決策依據(jù)；依賴(lài)大數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，可以創(chuàng)建能自主決策、自主行動(dòng)的無(wú)人系統(tǒng)，用以輔助作戰(zhàn)；依托大數(shù)據(jù)技術(shù)和建構(gòu)模型，可以從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息，及時(shí)準(zhǔn)確掌握敵方的戰(zhàn)略企圖、作戰(zhàn)規(guī)律和兵力配置，提高己方情報(bào)搜集和分析能力。
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