编者荐语：
本篇文章由清华大学互联网产业研究院兼职研究员陈思恩博士供稿。
2020 年春节期间，新型冠状病毒肺炎席卷而来，并迅速传播覆盖至全国各省市，甚至扩展到亚洲、欧洲、北美洲、大洋洲几十个国家。目前确诊感染人数已达数万人，疫情形势严峻。这是一场没有硝烟的战役，社会各界团结一致，众志成城。科技谷作为一家大数据及 AI 领域的国家高新技术企业，积极响应工信部号召及社会需求，经过仔细梳理分析，推出大数据助力“互联网+防疫”模式，并研发出一套智能化科学防疫系统。运用大数据支撑服务疫情防控，助力政府部门科学开展工作，国家精准施策。
1、疫情下的工业互联网产业监测和优化平台；
2、大型活动疫情安保系统；
3、交通多源数据疫情分析洞察系统。
分别针对严峻疫情带来的工业企业复工难，活动场所及交通出行人员密集带来的涉疫人员排查难三个需求点，进行梳理研发。系统主要利用 TOC 制约算法、人员画像分析、关系图谱挖掘等关键技术，结合民航、铁路等交通各部门及国家卫计委等数据，形成系列可视化分析报告指导决策，助力防控部门协调公共资源，甄别疫情，缓解疫情危机。
严峻疫情导致的复工难，让各地企业面临着现金流问题，纷纷夭折，然而还有一些企业却能实现成功逆袭，比如中石化、富士康、上汽通用五菱等各行业企业“跨界”转产口罩，而这些正是疫情紧缺物资。如何处理工业企业的供给与疫情地区物资的需求平衡，不仅能最大程度恢复企业生产作业，降低疫情对工业经济的影响，也能缓解疫情地区医疗物资、生产物资等紧缺危机。
此平台提供针对于疫情特殊市区的原材料、零部件采购、仓储物流、其他等物资的需
求的发布，同时利用大数据采集能力提供了社会上相关物资供给清单，利用智能匹配算法将合适的物资和企业推荐给需求方。
国内工业企业如何寻找合适的解决方案，助力企业实现高效、便捷、在线、协同的工
作模式，降低疫情影响。此平台针对工业软件及 APP、工业智能装备、工业自动等类型的解决方案提供了需求的发布，利用智能匹配算法让工业企业快速找到合适的复工技能供给方。
（3）“生产经营风险评估模型”预测企业“抗疫情”能力
结合企业历史的生产能力、用工情况、销售能力等基本情况构建企业“生产经营风险评
估模型”，预测企业在无法复工情况下能够支撑的最长周期，并结合整个平台供需进行监测，了解紧急型行业的人力需求情况进行人力调配。
受疫情影响，2020 年 5 月以前已搁置的全国各地确定及预筹备展览及会议有近千场，这些活动 90% 明确选择了延期举办，并且大部分都会在年内择机完成，但受延期活动太多，各地(特别是北、上、广、深等）会展活动较多的城市，展馆排期将现严重堰塞湖现象。因此今年下半年各地将会现密集人流，安保工作复杂，科技谷针对这一现状及疫情未来发展情况，利用大数据手段进行人员画像及体温监测，事件及时预警，指导科学决策。
科技谷针对活动市场打造大型活动安保系统，主要由大型活动安保管理系统、现场防控指挥模块、活动态势感知系统三大部分组成，其中针对疫情打造的活动态势感知系统，主要包含以下模块：
在人脸摄像机的基础上（内置或外置）增加红外体温数据，可溯源到每一张人脸，大面积快速检测体温、体温过高提醒、体温历史数据查询等，整个活动场馆提供温度态势感知，第一时间筛查出体温异常者，助力疫情监控及响应机制执行。
构建人员全息画像（公安、保安、群众等），监控人员流动、人员人力态势，合理调配人力资源，可同步结合警情、票证、人脸识别情况、人员背景审查进行实时分析。
构建场所全景 3D 风险评估，快速感知和监控现场态势，可对接场所重点部位视频监控和视频风险识别，与警情预警实时融合。
