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作者：楊業擘，來源：Tech星球

戰役進行時...

“醫護人員是抗擊疫情的主力軍，他們需要更多保障的防護來減輕后顧之憂，我們能不能免費給醫護人員提供保障？” 2月26日，大年初二下午13點，支付寶保險事業群的釘釘上，臨時組建的50人團隊，已經為這一突發任務集結完畢。這個虛擬團隊成員包括技術、產品、運營、UED(用戶體驗設計)、法務和財務等。保險產品的鏈條比較長，一般一個有影響力的保險產品，從立項、調研、開發、上線，至少需要半個月或者一個月的時間。 

然而，這次他們要盡一切可能的快。 盡管存在難題，但疫情緊急，放棄固有流程，沒有準確精算、“盲拍”預算，最終這款產品成功在13小時候后上線。時間就是生命，他們明白，只有賽跑過疫情，這份產品才有存在意義。 

包括阿里在內，2020年開年的這場疫情，讓很多互聯網公司度過了一場忙碌的春節。互聯網巨頭企業捐獻了大量資金和物資，比如阿里巴巴和馬云總計捐款到11億資金，騰訊宣布設立15億元“戰疫基金”，百度捐款3億，美團和字節跳動捐款2億元。 除了物資和資金，互聯網公司也積極輸出和開放技術能力。

2月10日，在國務院新聞發布會上，民政部發出號召：“能不能開發一個服務社區抗疫的軟件，這比捐十個億還管用！”就在同一天，支付寶開發的全國首個智能社區防疫系統上線。 兩天后，支付寶宣布9大小程序能力給“抗疫小程序”開通“綠色通道”，并推出了最權威的密切接觸者查詢小程序，3秒鐘便可以鑒別安全性。 

互聯網人雖不能如眾多醫護天使那樣，奔赴抗疫一線現場。但疫情發生后，他們也積極投身這場“戰疫”之中，這其中有如阿里達摩院的顧博士，選擇去浙江疫情中心“加班”，騰訊醫典的作者葉譯楚選擇以筆“作戰”，金山云的郭青云正為疫情地區開發產品，依圖的石磊突擊研發出了智能肺炎診斷系統。 此外，很多企業也以自己的方式，演繹了互聯網的“戰疫”速度。 

第一個5天
讓真相跑過病毒蔓延速度

1月20日，久未露面的鐘南山院士接受央視采訪時，首次明確“新冠病毒可以人傳人”，很多人瞬間明白，一場類似2003年非典那樣的疫情正在來襲。 不同于十七年前的信息閉塞，此次新冠狀病毒疫情爆發初期，很多人通過上網查詢疫情防控資訊。隨著新冠肺炎百度搜索指數不斷攀升，百度內部開始意識到，疫情蔓延的迅猛勢頭。 

作為搜索信息的門戶入口，百度很早成立了專項小組，統籌疫情期間的數據匯總、指揮調動、開發產品服務等業務，“包括移動生態事業群組在內，幾乎所有核心部門都有人員參與”。 由于每天有大量用戶焦慮地搜索疫情發展信息，此時百度開始以公共事件的角度，思考如何上線產品化的服務，方便更多用戶解決信息獲取難題。

 “能不能一打開APP就能看到疫情發展情況？”這一想法在百度內部開始引發討論。1月20日當天，開始著手準備“百度疫情圖”這款新產品。 如何用最快的速度，讓這款用戶“剛需”的產品盡早上線？百度成立專項小組挑頭，匯聚了大搜、移動生態等業務同事，展開緊急封閉式開發。張文（化名）記憶猶新，“很多伙伴一起奮戰了兩個通宵”，2天后的22日上午，這款產品在百度APP上線。 

湖北籍的在京工作人員王磊，每天早上會固定看一下疫情發展情況?！鞍俣纫咔閳D”包含了全國各地的疫情實時大數據報告，能實時提供包括國內國外的最新疫情動態、遷徙地圖、實時播報、全國發熱門診、今日疫情熱搜等信息。正是這個產品，讓他了解到湖北疫情最新態勢，最終他沒有選擇回家過春節，而是留在了北京。 

百度提供的數據顯示，每天通過百度搜索瀏覽疫情相關內容的網友超過10億人次。但這在廣泛信息需求面前，還遠遠不夠。如何不讓“大蒜殺菌、熏醋殺毒、板藍根預防”等“迷惑行為”再次卷土重來，包括騰訊和字節跳動等擁有海量用戶的互聯網公司在內，都開發了疫情相關產品服務大眾。 

其中，最為公眾稱道的是“騰訊醫典”，其在與“雙黃連能否預防新冠狀病毒”的真相之爭中，贏得了大量路人緣。 事情緣起一份“研究”提到，雙黃連可以抑制“新冠狀病毒”，一時間這篇文章傳遍了朋友圈?！半p黃連會不會又是一個板藍根？”當晚，騰訊醫典決定緊急上線相關選題討論真相。“我們當時看到后臺很多用戶留言后，都在談論雙黃連問題。編輯快速討論定下選題，隨后做了兩件事：第一，查閱相關指南；第二，搜索醫學文獻，看是否有相關試驗支持、支持證據是否充分，研究進展到哪個階段”，騰訊醫典作者葉譯楚向Tech星球介紹“辟謠”文章出爐過程。

文章中有一句斬釘截鐵的話：“尚無有力證據證明療效”。讓很多本就困惑的人幡然醒悟。臨睡前， 騰訊醫典“新型肺炎”緊急項目組負責人張添照例將這篇文章發到朋友圈，沒想到很多人瞬間評論，半小時內訪問量超過3000萬。 當晚，朋友圈“雙黃連可以抑制新冠狀病毒”和騰訊醫典的辟謠文章，都飛速傳播開來，盡管騰訊醫典以最快速度推出了“辟謠”文章，但第二天一早，電商平臺和線下藥店的雙黃連還是幾乎被搶購一空。 騰訊醫典認為，“我們也不可能通過一兩篇文章扭轉人們既存的觀念，樹立起對疾病和醫療的科學理認知。但哪怕我們讓他們聽到另一種聲音，用科學的思維潛移默化帶來影響，就是一種進步”。

第二個5天
調度物資捐助與高效配發

1月25日，也就是大年初一，全國有30個省市針對疫情，啟動了重大突發公共衛生事件一級響應。大家開始意識到，這次疫情并不能短期消散，而且讓很多行業陷入非常狀態。 交通出行行業最先受到沖擊，此前相關部門曾預測，2020年春運期間預計30億人次出行。受到疫情影響，很多人取消了探親、出游等計劃，無數火車、飛機和客運訂單都被取消。 很多交通/旅游行業的服務人員，以另一種方式度過了一個忙碌的春節假期。 

每年春運都高負荷運轉的12306網站，在這次春運中就承擔了一波退票潮。如何讓每筆訂單順利完成退單，12306的一系列合作伙伴也開始忙碌起來。 在從深圳回廣州的車里，黑暗中有臺筆記本電腦一直亮著，作為微信支付的一員，黃明（化名）此刻必須保持工作狀態，他正在為保證微信支付順利退款而加班。此刻，不僅來自12306的海量退單，還有OTA（在線旅游）、娛樂平臺的退款單，退單的數量已經不能用億級來形容。       

微信事業群中，面對疫情造成的最大規模退單，微信支付行業運營團隊、服務運營團隊、微信支付研發團隊、資金平臺產品團隊，聯合財管團隊和客服團隊，成立了專項退款保障小組。這個春節，他們在加班加點地抗擊疫情帶來的影響。 疫情讓無數商業訂單取消，卻也讓各種物資捐助多了起來。疫情凝聚的愛心，也給包括湖北等地的慈善物資分發帶來了挑戰。 

家住北京西城區的金山云政企技術產品中心副總經理郭青云，也在網上看到了相關新聞。同時他家窗外的物資倉庫，也一直十分忙碌的運轉，他告訴Tech星球，“現在時間是晚上10點多了，我家窗外的物資倉庫，還有很多穿白衣服帶口罩的人在忙碌?！?nbsp;一直關注著疫情的郭青云覺得，作為醫療行業信息化的10年老兵，自己有必要做點什么。 湖北仙桃市此前與金山云已經合作了兩年，同時仙桃市也位于疫情重災區的湖北省。郭青云立刻給仙桃市衛健委打去了電話，詢問對方需要什么技術支持。對方告訴金山云，“一線醫護人員所需物資的高效匯總和快速配發問題，當下比較棘手。” 

郭青云了解后發現，原來當地原來衛健委為了及時收集各個醫療機構的醫用物資需求和配發，一直是通過搭建微信群的方式，讓各個醫院填寫excel表格，匯總后再根據物資庫存情況進行配發，配發時還需要主管領導的簽字審批方可發放。物資調配和發放都是人工模式，效率低且容易出錯。 “我們可以開發一套應急物資管理系統”，郭青云立馬打定了這一主意。大年初三，在團隊內部提出這一建議，很快獲得上級領導的支持和同事們的響應，瞬間有20多人志愿加入這個項目中來，經過2天2夜的加班，初五就推出了這套系統的試用版。 

在仙桃市衛健委支持下，系統全面推行，如今當地醫院已經可以通過手機端上報物資的存量及消耗，上級指揮部物資保障組可以根據各個醫院的物資需求及庫存情況，通過系統制定物資分配表并快速在線審批和配發，整過過程中會有消息實時提醒。當地衛健委可以根據雙方情況，制定合理的分配方案，效率和準確性都大大提高。 “第一版功能確實有點簡陋，比如只支持衛健委和醫院兩級，后來有省級疾控中心、紅十字會等單位想使用這套系統，他們至少是4級體系，我們也是每天18小時倒班更新迭代開發，幾乎每天更新上線一個版本”。目前，已經有40多個物資保障單位上線了這一系統，服務1000多個機構。 

第三個5天
在一線奮戰「攻克病毒」

疫情拐點仍未來臨，但一些科技成果的落地，已經讓很多人看到了戰勝這場疫情的希望。 1月31日，正月初七，是每年春節假期后的開工日。在國家發布延遲開工的通知后，很多企業都沒有復工。但是這一天，已經是阿里巴巴達摩院算法專家顧斐博士，在浙江省疾控中心“上班”的第四天。    

阿里顧斐博士在浙江省疾控中心工作。 顧斐當然不懂如何做病毒實驗，但是他帶來的技術方案，卻能極大加速病理研究和分析。由于這場疫情爆發很突然，核酸檢測主要通過生化試劑盒進行檢測，存在確診難/確診慢的缺點。 2月1日，浙江省疾控中心宣布，利用阿里達摩院AI算法，首次將原本數小時的疑似病例基因分析縮短至半小時。這是疫情爆發后，在攻克病毒進展上為數不多的好消息之一。

要知道，新型冠狀病毒是有史以來基因組序列最長的病毒之一，同時還在變異的可能性，都讓病毒基因研究增加了難度。 “差不多用一天時間，阿里團隊就已經搭建出針對新型冠狀病毒的全基因組檢測分析平臺。”顧博士告訴Tech星球：“盡管平臺搭建迅速，但并不意味著病毒會很快被攻克。” 

他向Tech星球解釋，這個平臺分為三部分，第一部分，就是樣本提取和建庫，由合伙伙伴杰毅生物負責；第二部分是測試，由原來就具有測試系統和設備的浙江省疾控中心來完成；第三部的分析服務，是由阿里達摩院的技術提供支持，節約的時間也主要是在這部分。 目前顧博士還主要在浙江省疾控中心上班，阿里達摩院的團隊在后方支持。根據相關規定，醫療數據不允許出院，全基因組檢測分析平臺的維護和升級，都是在疾控中心內完成，他還將在疾控中心“編外”工作一段時間。 

與阿里巴巴類似，百度研究院此前也宣布，將向各基因檢測機構、防疫中心及全世界科學研究中心免費開放算法資源以及結構預測網站，以提升新型冠狀病毒 RNA 空間結構預測速度。 疫情當前，互聯網巨頭不僅捐助大量資金和物資，還紛紛貢獻自己的AI力量。

事實上，除了互聯網巨頭，很多技術創業公司也努力發光發熱。 清楚知道這其中的難題所在，現在大多數醫護人員采用傳統手工勾畫ROI的方法進行量化的評估，耗時長，效率低。 “這種肺炎陰影確診方法相當于PS設計中的手動描邊和摳圖，每個醫生師都要為每個患者手工勾畫300-400張CT影像，工作量可想而知?！币缊D醫療副總裁石磊向我們描述一線醫院面臨的難題。 

上海疾控中心也在春節期間，詢問依圖能否提出智能化診斷的AI解決方案。依圖領導層對這一方案進行了商討，由于依圖本身就在胸部CT的肺病變動態4D領域有積累，“必須在行業內最早開發出智能評估新型冠狀病毒性肺炎的AI影像產品”，一場內部攻堅戰指令很快下達。 “領導，我剛把這段代碼寫完，我去睡三四個小時再工作?！绷璩?點，依圖新冠肺炎攻關群中，一位年輕人在群里“最晚也是最早”匯報了工作。3天內完成“新型冠狀病毒性肺炎智能評價系統”開發，一天內完成部署檢測，依圖也以異于尋常的速度開發了一款產品。 

由于上海地區新冠肺炎重點收治單位——上海市公共衛生臨床中心使用的就是依圖CT影像機器，所以也是最快完成升級的防疫中心。該中心公布的數據顯示，利用依圖新AI系統能夠實現病變區域的自動檢測，在2-3秒之內就能完成定量分析。

目前，這套系統已在武漢協和、湖北人民醫院、中南醫院等疫情中心的核心醫院上線。 如依圖利用AI技術為醫護人員提供輔助診斷，也有技術公司，進一步將技術延伸到科普領域，位于廈門的快商通就是其中之一。 這個春節假期，快商通創始人肖龍源本來是在新加波度過，沒等假期結束，肖龍源就召集了在國內的各地技術骨干，開發一款“智能新冠肺炎咨詢機器人，幫助在線醫療平臺分診患者。 這款智能客服上線后，咨詢癥狀42.3%、咨詢口罩12.6%、咨詢疫情18.89%、咨詢醫院11.54%，肖龍源提到還是有很多人來咨詢抗疫手段。

第四個5天
盡最大保障恢復生產

2月11日公布的一組疫情數據顯示，全國新增確診病例數的增速連續6天下降。疫情形勢出現向好跡象之際，企業復工也在臨近。如何避免返程時出現疫情復發，很多技術公司也在提出解決方案。 在北京清河、哈爾濱、廣州等地火車站，一批智能測溫系統已經“上崗”。這種非接觸的測溫系統，最大的特點是不影響行人通行，就能實時檢測出有高燒癥狀人員。而這些智能測溫系統，背后是曠視、商湯、百度等企業爭分奪秒研發出來的產品。 這套系統的技術并不復雜，通過熱成像攝像機對行人掃視，屏幕上會顯示出人體熱力圖，體溫超過37.3°C的人員會有消息提醒，工作人員可用體溫計做二次測量，在智能管理系統中做復核確認。這無疑對確保交通通暢且安全能起到重大作用。 

除了這種大范圍測溫系統外，這次疫情還催生了一些特殊技術產品。比如，即便復工后，也要求大家都佩戴口罩，這種情況下，如何讓寫字樓的智慧門禁識別帶口罩的人，很多公司都不知道如何解決，AI公司商湯就為這一特殊需求，制定了解決方案。 據悉，商湯新推出的出入口通行模塊，可使人員戴口罩的情況下，露出50%鼻梁時通過率達到85%。同時，還可設置對口罩進行識別，規范員工必須佩戴口罩進入辦公區。

在疫情的影響下，眾多企業不得不遠程辦公。阿里巴巴釘釘、騰訊企業微信/騰訊會議、字節跳動的飛書等產品，都在免費向企業開放，海量用戶量瞬間涌入，也導致部分產品短時宕機。 實際上，2億人突然集體云辦公開會，還有5000萬學生通過釘釘在線課堂的方式學習，釘釘內部提到“流量暴增了100倍”。 一位行業人士對此分析說：以并不科學的算法看，直播平臺斗魚財報披露的移動端MAU 5210萬算，釘釘當時承受的流量近乎是4個斗魚（注：此算法忽略很多條件，比如斗魚超清直播更占帶寬）。

2月10日，復工首日，釘釘短短2小時內新增部署了超過1萬臺云服務器，也這一數據也刷新了阿里云的擴容速度記錄。 騰訊會議也在一波崩潰后，緊急在8天內總共擴容超過10萬臺云主機，同時宣布，向全國用戶免費升級開放300人不限時的會議功能，直至疫情結束。不僅互聯網公司在經受挑戰，整個疫情對社會都是一次應急考驗。很多企業和個人都在全情投入這場“抗疫”戰，全力與疫情賽跑。 從1月23日至今，其實僅有23天，但已經有無數創新產品走上了抗疫一線?！吧街幸蝗?，世間一年”的典故，也能解釋互聯網時速背后的原因，當人們忘情投入一件事時，聚變就正在發生。

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作者公眾號：Tech星球（tech618）
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