不管是谁曾经挣了多少，曾经取得多少成就、成绩，都是“他自己”个人的事情。但若是他能为社会、国家甚至人类做出贡献，那这个是超越一切的事情（疫情期间，已经涌现了一波英雄人物以及英雄企业）。确实印证了那句，“世界是由伟大的英雄推动，世界是由平庸的常人支撑”。
我国的城镇化并没有被阻断，只是被今年的疫情延迟了，随着疫情压力由本土新增转为境外输入，城镇里的人口逐步在“增多”，但“无症状感染者”的危机，始终笼罩着人们每天的日常生活。深圳的城镇化如火如荼，每年新增人口超过49万，高居珠三角九市首位。（时空坐标：2020年4月，深圳）
为什么要关注“城镇化”？因为人口即市场，人们都是在“日求三餐，夜求一宿”，房地产是最最敏感的经济部类，任何风吹草动都会影响房价。何况是今年的疫情、熔断、油价......
最近几天的法拍房市场异常活跃，成交的案子看起来“不可能”，你有你的“抗疫斗争”，我有我的法拍房“捡漏”。如在4月15日，深圳就有四套法拍房产——罗湖凤凰路海珑华苑海天阁100号、龙岗坪地中心村西湖苑二期3栋B单元、龙岗布吉阳基新天地家园 1 栋 C 座 19C、龙岗爱联新屯村4号宿舍楼401B房50%产权份额。全部都被捡漏，成交价有的是市场的八折、七折，甚至六折也有。
要知道，想捡漏法拍房是很难的，一天内居然被捡漏了四套，跟中“乐透”没啥两样了（资金有找寻避险资产的需要）。这些房子都需要在一个月内完成过户事宜，所以中标者在竞拍前都已经预备好，在疫情消散后，入住新房了（五月下旬）。
而在宝安新安片区的房子，有的从510万涨到了550万，有的涨得更厉害，宝安中心区挂盘均价已超过10万/平。其中一个因素是，前段时间房源变少，许多业主因为疫情不方便接受看房，于是房子下架，或者涨价了也换不起房，导致80%的人去抢20%房子（当然，不能把对一切现象的解释都归因在“疫情”上）。
深圳房价上涨并不是普涨，而是选择性的大涨，基本上大涨的只有西部。宝安、南山、光明从去年9月到现在，宝安普涨了30-40%，南山、光明涨了20-30%；福田、龙华的学位房普涨了15-20%，普通住宅涨的不多；东部罗湖、龙岗、盐田、大鹏基本上不涨。
如果买一个附近有地铁的房子，是比较妥当的选择。哪怕楼盘品质差一点，配套和交通不能差，实用性才是第一位。价格也不需要太高，不要让房子成为事业起步期的负担。选择适合自己的房子，不被别人所左右。通勤要是好，换工作也不慌，交通好意味着配套也不是问题。
大数据是联结人们生活各个方面的桥梁，尤其在匹配买家房源方面，能够根据买家自身的需求与特性来匹配，包括通勤、配套等这些问题都能解决，因为数据会说话。至于在抗疫中，在流行病学史追踪里，相关部门广泛调用了交通、支付、旅行等方面的大数据进行分析，要比对、找到感染源等，单靠人力是无法做到，大数据分析对传染模型的建立、分析甚至预测起到重要作用。
阻碍抗疫效率提升的首要原因，就是复杂信息构成下的无数种可能性，高性能的计算（算力）成为一切的基础。在这次疫情中，有大量科技企业将自己的算力开放了出来，除了深圳超算之外，腾讯的算力资源随时待命，百度也向疾控单位、科研单位等开放AI技术以及与之配套的亿级计算资源。数据分析能力已经将变成了一个“保命因素”。
如今，互联网用户都熟悉基础的混搭式应用，将两个或多个数据源以一种新颖的方法结合起来，是常事。如数据公司将房地产信息和价格添加在城市地图上，发布在淘宝，同时还聚合了大量其他的信息，发布内容包括社区近期的交易和物业规格等，以此来预测区域内具体每套住宅的价值。
大数据已经与阿里拍卖深度融合，阿里拍卖平台上法拍房交易的房产估值、竞拍、交易等环节均有大数据的辅助。在2018年，阿里拍卖大数据的应用城市达到了309个，并且覆盖了32万+宗土地交易数据、11000万+条二手房交易数据和7850万+套租赁房源交易数据。
法院借助淘宝平台的技术手段，完成了网上展示、推广、报名、出价、付款等工作。大数据在当前处于野蛮生长的发展状态，数据科学为传统互联网产业提供了突破性的应用。大数据使我们在多个领域和深入的层面上，获得和使用全面数据、完整数据、系统数据以及全时数据等，能够深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获得的知识，得到过去无法企及的商机。
然而在许多传统产业内，大数据充其量只是一门新兴的技术，作为远期规划，留存于管理者面对投入与产出不确定性的犹豫不决之中。大数据已经成为现代社会基础设施的一部分，就像公路、铁路、港口、水电和通信网络一样不可或缺。疫情并没有改变AI和大数据，改变的是我们与AI、大数据的关系，以及AI、大数据跟这个世界协作的模式。
