新型冠狀病毒，COVID19，這場瘟疫的肆虐讓全球經濟都陷入了泥潭。但是縱觀人類數萬年的歷史，無論是石器時代，亦或是文藝復興，人們總是能在困境中找到新的曙光。伴隨著日益強大的人工智能技術，AI便寄託了人們戰勝疫情的希望。
2020年2月，智譜.AI、biendata、AI TIME、清華—工程院知識智能研究中心，四方聯合舉辦了一起名為《新冠流行預測——預測未來七天確診和治癒人數》的數據競賽。
本次大賽吸引了包括來自中國、美國、日本、英國、德國等15個國家和地區的1180名參賽者（1112支參賽隊伍）參賽，這些參賽選手分別來自560個機構，包括高校、科研院所、企業，其中有100名參賽者來自清華大學。
智譜.AI董事長劉德兵博士表示，利用人工智能處理大數據的應用，對於疾病的防控工作有著至關重要的作用。他希望能夠藉著這次比賽，促進青年科研人員的研究熱情，以此推動新冠狀病毒，乃至未來新型傳染病的防控工作。
清華大學計算機科學與技術系教授李涓子指出，鑑於大賽預測的是人數，這就變成了一個迴歸問題。同時她也強調，大賽也能夠增強參賽者以及主辦方的數據思維意識，培養出一種能夠用更科學更符合信息化時代邏輯的問題解決思路。
據劉德兵博士介紹，大賽的規則是根據衛健委隨後公佈的數據，與參賽者算法預測結果差值的絕對值來評判，絕對值越小，則分數越高。期間一共提交了2226次數據，平均每日提交140次。重複提交是因為衛健委每日都會公佈新數據，以便參賽者通過實時更新的數據改善算法，從而達到最終精準預測的結果。
2020年3月28日，比賽結果揭曉。第五名是北京信息科技大學孫華遠；第四名是北京大學李喆宇；第三名是中科院計算所龐亮；第二名是清華大學趙超傑；第一名是中國科學技術大學劉丹陽。
智譜.AI CTO張鵬作在賽後點評中講到，比賽不僅僅是簡單的數據預測，而是一項以人工智能大數據為基礎，對社交媒體、新聞等多領域進行綜合數據挖掘的工程，其最終目的是為用戶提供知識驅動的智能服務。這也就意味著，想要算準未來患病以及治癒人數的變化，需要進行多方考量。
這和AMiner推出的大規模科技知識圖譜很相似，這個系統會先利用大數據構建一份知識圖譜，在隨後通過數據之間的關聯構建圖譜中各個節點的隱含關聯，最後利用快速語義匹配的算法，向用戶呈現最需要的答案。針對此次新冠疫情，AMiner上線了“新冠肺炎（COVID-19）開放數據源”，目標是為了彙集世界上最全面的新冠肺炎開放數據源。開放而全面的數據資源可以幫助研究者、官員、醫療工作者和普通民眾更深入地瞭解病毒和疫情。
張鵬認為，疫情去世預測的基礎是官方公佈的數字，以傳統傳染病動力傳播SEIR模型為基礎，引入醫療個例和打中防疫影響因子。再預測不同階段新冠病毒再生指數，最終藉助機器學習算法實現預測未來感染及治癒人數。其中數據會有異常波動，比如統計口徑變化和積累病例數據釋放等等。這時就需要考慮發病到確診週期以及世界各國疫情數據的變化，最終才能剔除不合理的數據，從而擬合出平滑的數據變化曲線。
病毒和機器在有些時候很相似，他們都沒有感情，且對於人類來說均是一把雙刃劍。合理的利用病毒，人類可以防治害蟲、研製疫苗。而不合理的利用機器，人類就會將其投入到戰爭，加劇傷亡。所以，我們能否戰勝冠狀病毒，並不在於病毒有多兇猛，也不在於機器有多智能，而是堅持自己作為命運共同體中的一員，找到最為合適的方法。
參考資料：
https://www.aminer.cn/data-covid19/
