新型冠狀病毒肺炎疫情的爆發和傳播，牽動著全國人民的心。社會各界紛紛投入到這場沒有硝煙的疫情阻擊戰中。
隨著復工潮開啟，多地上學日期的確定，疫情的防控迎來下半場攻堅時期。城市公共交通服務逐步恢復。那麼在激增的人流量下，如何保證公共安全、疫情不再大規模擴散？從宏觀的流動人口管理，到微觀的體溫檢測，如何更科學有效地開展防疫工作？
老實說，這是個相當抽象的問題。不過很少有人會否認的是，大數據和人工智能已經並且還將繼續在疫情防控中，扮演前所未有的重要角色。到底有多重要呢？
的確，疫情時期，無論是對感染人群和密切接觸者的篩查，還是對無聚集、非接觸的生產生活秩序安排，都形成了對大數據和人工智能的爆炸式需求，由此催生出一個相當偶然的風口。
比如提到大數據，大家都能想到實時更新的疫情地圖。從政府官方到互聯網公司，好多平臺搭建了相關的數據庫。疫情信息實時錄入之後，通過疫情地圖，我們可以對全國各地的動態信息進行全面瞭解，包括確診、疑似病例，疫情走勢一目瞭然。
相對於17年前的非典，隨著大數據技術的發展，對疫情的掌握程度的確有了明顯提高。比如此前武漢官方宣佈，春節期間有500萬人離漢。在過去，尤其是連火車票都還沒有實名制的年代，人口流動的數據其實是很難具體掌握的。但今天我們已經能夠清楚地看到，這離漢的500萬人具體去了哪些城市，為防疫工作提供了依據。
在各地的小區進行封閉式管理之後，相信大部分人都進行過健康信息的自主填報。像我所在的小區，填報信息才能作為進出小區的憑證。這種信息申報，有的是通過政務APP，有的是依託微信或者支付寶等平臺。
數字政務平臺的火爆，是大數據實用價值的直觀體現，從疫情查詢到在線問診，甚至到口罩的預約和購買，在疫情期間實現了數字化運作，有助於流動人口的網格化精確管理。
其實在國外，用大數據來進行傳染性疾病的監控治理早已屢見不鮮。比如2008年，谷歌便發佈了“Google Flu Trends”（谷歌流感趨勢），利用關鍵詞追蹤技術蒐集大量有價值的數據來發現流感的暴發。
《參考消息》的最新報道顯示，這次疫情發生後，一家總部位於多倫多的跟蹤傳染病的公司，就通過人工智能系統，準確地發出了冠狀病毒疫情的擴散警報。它的工作原理，正是依靠海量的數據處理，包括全球新聞報道、疾控中心報告、衛星實時氣候數據、航班信息等。
當然，相對於大數據的流動人口管理，政務平臺的雲審批，或者人工智能預測病毒傳播，它們的運用還有一些更加細緻具體的場景。
比如在返程高峰期，不少地區商場、地鐵站、機場等人群密集的公共場所，推出了“AI防疫師”的黑科技，以無接觸的方式，進行實時體溫檢測、佩戴口罩識別、預警。一些科研單位和機構，還研製出輔助診療機器人、智能消毒與巡檢機器人，可以自動消毒、自動發藥、自動量體溫，無接觸下的遠程治療成為現實。
風險崗位無人化的疫情防控需求，讓機器換人提前上演，很多還處在測試階段，缺少大規模應用機會的新技術工具有了用武之地。這種極其偶然的利好，讓大數據和人工智能的從業者開始暢想美好的行業未來，比如物流行業和外賣行業的無人配送，等等。
預測性地看，疫情之後，大數據和人工智能的確會迎來一個新風口。這一方面是基於它們在疫情防控上展現出來的重大作用；另一方面也是鑑於相關的行業政策的接連出爐。
可以說，這次疫情是大數據和人工智能重要性最為凸顯的一次。但話說回來，隨著疫情防控逐漸進入尾聲，流動人口數字化管理、智慧智能城市建設等依舊會延續，無接觸、雲辦公等相應的特殊需求會逐漸減少。
畢竟，這是一種成本很高的生產生活模式，是特殊時期的特殊辦法。而一些人工智能產品研發成本太高，還遠遠無法實現量產。另外，像醫生等一些技術崗位，仍然是依靠人工智能機器人遠程治療所無法取代的。大數據和人工智能的風口，持續多久值得觀望。
隨著科學技術的發揮，我們能逐漸瞭解到，用技術的手段能能更加科學高效地預防和控制突發狀況。這也凸顯了互聯網技術愈發的重要性。的確，在信息時代的今天，我們每個人的生活環境離不開互聯網技術的運用，這種需求市場造就了互聯網市場巨大的發展前景，這讓互聯網行業成為了越來越多年輕人的在職場首選。
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