有的行業幾近停滯，如酒店旅遊、餐飲、航空運輸等，而有的行業則出現爆發式增長，如在線娛樂、網絡教育、遠程辦公、物流等。
等這場疫情過去，很多人都會開始思考， 如何才能避免下一次的疫情，哪些行業會因這次疫情帶來機遇，如果我們未來想進入這些潛藏機遇的行業，應該學習哪些專業等等。
疫情下的行業機會
我們從核心到波及的行業次第來分析下。
首先是與疫情直接相關的行業，經過SARS、新冠肺炎兩次疫情對中國的衝擊， 未來政府勢必要加強有效應對這類公共衛生災害的防控管理體系，來減少這類事件發生的頻次以及對社會的衝擊。
首先是流行病和公共衛生領域需要大力加強。
相比美國CDC的位高權重、資源豐富，中國CDC的權利和資源都非常有限。 為了更好的加強我國公共衛生體制，我國的疾病控制領域勢必需要大幅擴容，大量的公共衛生人才需求也隨之而出。
另外，此次疫情也暴露出我國臨床醫療資源分配不均，臨床醫生和護士缺乏的情形。 即便不考慮疫情這樣的突發情況，隨著國家經濟的發展，老齡化的深化和大眾對醫療資源的需求，我國也會面臨更加嚴峻的醫護人員缺口。
去年頻發的傷醫事件也影響了醫護人員對工作的信心。 在此次疫情結束之後，痛定思痛，國家應該會更加重視醫護人員的培養，提高醫護人員待遇，真正讓醫護人員成為有尊嚴的行業。
同時製造醫療器械的行業也在抗疫情的過程中大放異彩，疫情後醫院對呼吸機，CT，ECMO等醫療器械的採購將為這個行業帶來新的發展。各種抗病毒藥物的急缺也體現了我國製藥行業發展的不足， 我們相信未來十年在抗病毒藥物和免疫疫苗方面會有一批企業隨需求而興起。
另外是 對各類災害的預測的技術 以及與之相關的行業。
目前來說預測最有效的方式是藉助對大數據的分析。 比如現在用的最廣泛的是購物網站，根據你的歷史瀏覽記錄來推薦你喜愛的商品，視頻網站根據你的觀看記錄來推測你的喜愛的電影，社交媒體則通過內容語義分析來檢測網路輿情等等，而且這些都是實時的。
所以只要建立某類現象和疾病特徵發生的關聯，那麼對流行病的預測也就變為可能，比如，某個地方出現高頻次的同義搜索，比如都在搜索發熱、乾咳是什麼病，那麼公共衛生部門就要引起注意了，可能是一種流行病初期的徵兆。
如果預測沒有奏效導致傳染病爆發，那就會帶來另一個問題，就是如何及時隔離傳染源。如果不能及時做到傳染源隔離的話，感染人數將會呈指數級增長，每增長一級則防控難度增加數倍。
比如確診的病人如何找到他14天的行動軌跡以及與之接觸的人群，大數據與人工智能在這裡就發揮作用。 現在上海、深圳、杭州等地，政府已經積極利用數據科學的手段做醫藥物資的儲備預測以及流行病學調查，所以我們相信與大數據、人工智能相關的行業未來會有更大的發展。
大數據和人工智能會更加深入的應用到疫病和災害預測，智慧城市的建設，物流信息支持等方方面面。
其次是疫情後各行各業加速數據化、網絡化帶來的機遇。
就目前來說，在線購物如阿里京東美團、在線資訊如微博頭條、在線娛樂如抖音優酷愛奇藝，各大遊戲等等，無論是從發展時長還是使用體驗，已經進入數字化網絡化的後期。
但是遠程辦公、線上教育還停留在前期，遠程辦公還只是把網絡作為一個通訊工具，線上教育還只是把原來線下的課堂搬到線上，仍然是教師在講學生在聽的模式。
包括遠程醫療，AI智能診斷，儘管這些年在一二線城市好一點的醫院有了應用，但是仍然沒有像線上購物那樣，下沉到基層的醫院、街道的醫療服務站等。
這次疫情為這些服務行業帶來了新的用戶，大量以前不使用這些服務的用戶也被挪到線上，但是仍然還沒有一個好的服務體驗為之服務。
所以我們預測，這些疫情給了這些尚未完成數字化，網絡化的企業巨大推動力，未來一定會有新的解決方案來革新這些行業，而為這些提供底層支持的5G等通信基礎設施，也會有很大發展。
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