疫情防控的背后，新興云技術做出了哪些貢獻？
近來各地疫情二次反彈的形勢越來越嚴峻，引起大眾重視和熱議。
2019年底突如其來的新冠肺炎疫情，病癥的特殊性讓國家致力于5G與人工智能、大數據、云計算等技術融合創新且將其應用到全國各地、各類場景的各項疫情防控工作中，支撐各級政法開展疫情防治、復工復產等工作，不少一線防疫工作借助科技力量，使得疫情防控服務更加精準細致。
此次疫情也成為各項云技術進入醫療、商業、信息技術服務等行業的重要轉折點，促進大數據、云計算的快速發展。下面讓我們來盤點一下云技術對疫情防控做出的重要貢獻!
疫情防控治療方面
(1) 實現快速體溫檢測
人工智能圖像識別技術結合紅外熱成像技術，在一定范圍內對人流區域多人額頭溫度進行快速篩選及預警，解決了口罩和帽子造成的面部識別特征較少的問題，方便對人流聚地區進行快速篩選。
通過人體識別+人像識別+紅外/可見光雙傳感”的創新思路，利用AI 技術輔助在各類公共場所(火車站、地鐵站機場)等高密度人員流動場景里快速定位體溫異常者，基本實現公共場所的無人智能體溫檢測。
(2) 降低接觸傳播
為防止新冠病毒的進一步傳染，在治療過程中，醫生操作隔離窗外的機器人，給機器人配備了專業設備(攝像機、聽診器等)替代部分人類工作。
此外它們還可以承擔了一些非接觸性工作，輔助醫務工作者進行篩查、導診、看護工作，還可以完成物品配送、院內消毒、醫療垃圾回收等工作，降低交叉感染的可能性。
(3) 助力新冠藥物研發
全球健康藥物研發中心對外開放了三個人工智能藥物研發平臺在線服務，包括COVID-19人工智能虛擬篩選平臺、ADMET預測評估平臺以及基于靶點結構的人工智能超高速虛擬平臺。
COVID-19人工智能虛擬篩選平臺搭建了針對新冠靶標活性、表型活性等各種不同維度的深度學習模型，為全球新冠科研工作人員提供了免費的藥物虛擬篩選工具。
ADMET預測評估平臺可一鍵式全面預測ADMET性質，并進行系統預測和綜合成藥性評估。GHDDI上線的“Targeting COVID-19”隨著新冠科研動向增加了每日自動更新的自主進化功能和模塊，包括新冠小分子藥物體外實驗數據模塊、基于自然語言自動化算法的新冠臨床試驗數據匯總和挖掘模塊及文獻推薦模塊。
新冠藥物、疫苗的研發在人工智能參與的基礎上大大節約研發時間和成本。
(4) 構建疫情信息采集系統，實現對疫情的全方位監測
騰訊、新浪等各大集團利用大數據挖掘分析人員軌跡數據，通過多維度的分析和模擬，構建高維機器學習模型，預測感染風險，進一步提升高危感染人員精準篩查比例，有利于快速掌握疫情動態，實施疫情精準防控，有效控制疫情的傳播和擴散。
復工復產方面
(1) 助力生產前線，提供前沿技術服務
我國5G醫用口罩生產線落地各大城市，單生產線日產口罩量可達10萬只以上，嵌入5G模組的口罩生產線能避免有線網絡布線復雜、耗時長，不宜更換設備等問題，并且使自動化產線的數據安全性得到有效保障，更快更高效生產口罩，解決全民口罩匱乏的問題。
(2) 開發新型模式，為工作學習提供新平臺
復產復工后，出現了許多新型的辦公學習模式，如遠程實時視頻會議、異地協同辦公、線上教學等。
通過云技術召開云端會議，避免了交叉感染并且降低了傳染的可能性。此外，騰訊會議、QQ課堂等軟件為疫情期間的學習工作提供了平臺，使得疫情期間各項學習工作能夠有序開展。
云技術在疫情防控和復工復產中的突出表現，讓更多的人進一步認識到它的價值和作用，增強了加快信息科技發展的共識和信心。雖然以一線戰士白衣天使、科研人員為主，云計算、大數據為輔的科研防疫模式讓我們對于疫情的控制十分有把握。
但是疫情的控制離不開我們每一個人的配合和支持!現今，疫情防控正處于關鍵時刻，我們應自覺遵守疫情防控要求，積極配合疫情防控工作，不給疫情防控工作“添亂”，上下齊心，共同來打贏這場疫情防控阻擊戰 !
