成都抗击疫情数据？中国疫情最新数据

一 、抗击疫情 成都青羊在行动

7月17日15时起，成都市青羊区在辖区范围内开展全员免费核酸检测 ，各街道社区工作人员
、医护人员、志愿者迅速行动
，通过高效有序的核酸采样 、设立志愿服务站保障风险点需求
、党员接力参与志愿服务等方式，全面推进疫情防控工作 。

近400个点位同步运转 ，核酸采样高效有序7月17日上午全员免费核酸检测要求提出后
，青羊区辖区内各街道迅速规划检测地点、布置现场 、安排医护及工作人员、准备物资，近400个核酸检测点位按要求先后完成布置
。在富力广场核酸检测点 ，居民自发排起长队，在工作人员指引下完成测温
、亮码登记、核酸采样
，整个过程严谨高效，市民积极配合。

核酸检测现场供图成都青羊区委宣传部同时 ，社区工作人员通过多种方式通知居民前往就近点位采样
，确保全员覆盖 。风险点外设志愿服务站，保障及时有力7月17日 ，怡馨花园大门外迅速搭建起疫情防控临时党支部暨志愿服务站
，作为小区疫情防控的“保障站 ”
。志愿服务站分为物资保障 、后勤保障
、综合协调、应急救援 、电力保障等组别，志愿者们身穿红马甲
、佩戴党徽 ，负责登记居民需求、整理物资 、录入数据等工作。针对小区风险等级
，青羊区对5栋高风险区实行“足不出户
、上门服务
”封控措施，对其他中风险区楼栋实行“人不出区、错峰取物”管控 。截至7月17日上午9时 ，已完成小区236户居民第一轮核酸采样。

工作人员上门为市民做核酸检测供图成都青羊区委宣传部党员第一时间接力分忧
，志愿服务暖人心7月17日11时45分，“双新路社区党员突击队（双报到） ”微信群发布志愿者招募信息 ，117名“双报到
”党员踊跃响应，不到一会儿
，近30名党员通过“接龙”报名，并详细注明参与志愿服务的时间
。此类志愿服务接力在青羊区其他66个社区党员双报到微信群同步上演 ，党员们积极投身疫情防控工作的态度令人暖心。

二 、抗击疫情 | 成都全景医学“疫 ”不容辞

成都全景医学在抗击疫情中积极行动
，“疫”不容辞地承担起社会责任，为抗击疫情贡献力量 。具体表现如下：

白衣执甲 ，“疫
”不容辞医护战士们火速集结
，奔赴抗疫一线
。一根根小小的棉签，承载着抗击疫情的决心
、信心以及守护城市的大爱。

面对大雨滂沱、系统崩盘等困难 ，她们从未放弃
，不眠不休几个日夜，只为早日实现动态清零 。

为爱奔赴 ，不辱使命在这场没有硝烟的战争中
，医护战士们每天奔赴多个小区，从白天到黑夜 ，从黑夜到凌晨，开启超长待机模式
。

她们与无数居民一起
，构筑起了战胜疫情的信心和决心。口罩遮住了她们美丽的面容，却遮不住坚毅的眼神 。

风险升级 ，毅然无畏随着奥密克戎频频来犯
，采集区域升级为中高风险区，战场形势瞬息万变
。

医护战士们毅然再次逆行 ，坚持不漏一处 、不落一人
，义无反顾地投入到抗疫工作中。她们不是生而无畏，只是怀着对生命的热爱与敬畏 。

抗击疫情 ，全景人从未缺席疫情还在继续
，但成都全景医学的医护战士们从未停歇
。

她们誓与全市人民一起，打赢这场抗疫攻坚战 ，共同迎接烟火成都的回归。

三、大数据系统如何提供抗击疫情信息

大数据系统通过多种方式提供抗击疫情信息
，包括了解感染模式
、实时跟踪治疗进展、跟踪疫苗开发以及查看本地数据等，为抗击疫情提供有力支持 。

了解感染模式图形数据库的应用：图形数据库作为强大的工具 ，源自传统SQL数据库，利用GraphQL转换SQL信息
，能让用户更直观地可视化各数据点间关系。在抗击疫情中，通过接触追踪 ，借助图形数据库观察感染者社会关系
，确定有感染风险的人群，这是了解病毒传播的关键措施
。

绘制社会关系图的作用：在更大范围 ，绘制社会关系图意义重大。研究人员用图形数据库对一系列行为建模
，依据这些模型为社区提供关键信息，明确哪些活动感染冠状病毒风险高 、哪些更安全 ，从而指导社区减少病毒传播 。

对病毒传播模型的洞察：对冠状病毒数据库进行图形化和建模
，能获得更多见解
。此模型助力研究人员确定疾病主要通过人们交流互动传播，并非线性阈值模型（需一定暴露量）。这解释了为何每个感染者都可能感染邻居 ，凸显每次互动的感染风险
，让人们对病毒传播有更深刻认识 。

实时跟踪和治疗进展医生汇总分析患者数据：随着疫情发展，美国出现患者病例增加但死亡率下降趋势 ，这得益于医生能实时汇总和分析患者数据，快速确定有效疗法
。例如早期确定采用类固醇治疗
，为患者救治争取了宝贵时间。

数据库共享信息及局限性：医生通过数据库共享成功干预措施信息，但这些信息可能有限 。这导致老弱患者面临更大死亡危险 ，同时低收入地区医院在疫情严重时
，比富裕地区医院更易出现重大设备短缺，影响患者救治
。

数据可视化平台的作用：数据库和数据可视化平台帮助医院跟踪和预测关键供应使用模式。通过分析数据 ，医院能提前了解呼吸机
、重症监护病房床位等资源的使用情况
，避免出现灾难性短缺，保障患者得到及时救治 。

跟踪疫苗的开发传统疫苗研发的困境：了解冠状病毒传播方式和治疗方法固然关键 ，但研发有效疫苗才是控制病毒传播的根本
。然而
，疫苗研发通常耗时漫长，如第一种水痘疫苗花费约5年 ，一种疫苗在美国获FDA批准上市甚至需25年。而且
，此前研究人员从未为SARS和MERS等影响人类的冠状病毒研制出成功疫苗 。

大数据与人工智能模型的作用：大数据与人工智能模型的结合，为疫苗开发带来新希望。目前 ，这种方法正用于开发多种不同疫苗，以及确定治疗冠状病毒患者的最佳药物
。若未来几个月有疫苗问世
，很大程度上得益于庞大数据库提供的有效病毒和疫苗模型。

查看本地数据机器学习分析本地数据：在城市或州一级，流行病专家运用机器学习分析数据 ，评估居家隔离、社交距离和地方公共卫生运动等干预措施的有效性 。通过分析数据
，了解干预措施达到何种社区渗透程度能显著减少病例数量，为制定本地防疫策略提供依据
。

助力设施重新开放：这些基于本地数据的模型和见解 ，有助于企业 、学校和其他设施在保障社区安全的前提下重新开放。通过合理规划开放时间和方式
，降低病毒传播风险，推动社会生活逐步恢复正常 。

四
、无人车在抗“疫”

2020初始 ，一场新型冠状病毒疫情
，从武汉开始，很快席卷了整个中国
。疫情之下 ，各类资源出现短缺
，不仅是武汉资源的短缺，是战斗在一线的各地医院资源的短缺 ，亦是普通老百姓资源的短缺。

目前来看，大批大批的物资被送往武汉
，与时间赛跑的运送工人们，连喝口水的时间都不敢浪费；而足不出户的普通老百姓同样面临着严峻的考验 ，口罩脱销
，快递一再延迟，在一“罩 ”难求的困境下 ，购买生活必需品成为了世纪难题 。

于是乎
，就有人在呼吁：无人货车、无人快递车 、无人送餐车的尽快“上线
”
。无人货车自己运转，将资源送到武汉；无人快递车定点停留 ，在到达收货地点时
，给人们发送通知，人们通过收到的短信代码 ，从车辆上的专用隔间中取出杂货袋里属于他们的商品。如此
，不仅节省了大量的人力物力，同时避免了人与人面对面的接触 ，极大降低疫情的风险 。

当然正如我们所知，目前无人车的应用尚不成熟
，使用场景亦有限
。但值得注意的是，其已以各种方式在抗击疫情中发挥作用。

为有效防控新型冠状病毒感染的肺炎疫情 ，深圳福田区在环卫领域就率先使用了无人全自动的环卫清扫车 。无人全自动的环卫清扫机器人可实现自主完成清扫
、洒水、垃圾收集等工作
，最大限度的提高工作效率。在这场看不见的硝烟里，无人全自动的环卫清扫机器人 、半自动高温高压清洁车的出现 ，极大的保障了一线环卫工人的安全
。

当然在无人清扫车之外
，医院这个一线战场上也出现了无人车的身影。前不久，两辆搭载了无人驾驶硬件设别和软件系统的送餐机器人出现在广东省人民医院 ，它们主要从事送药
、送餐、回收被服和医疗垃圾等工作
，有效的减少了医护人员与病人之间接触的频次，降低交叉感染病毒的风险? 。

图片来源：广东广播电视台触电新闻

此外 ，酒店作为隔离点
，聚集人群较多，也成为了这次疫情的“重点保护区”
。今年大年初二 ，深圳的一家酒店隔离点为减少人员的感染，便首次启动了普渡的6台机器人配送。在患者提出送餐 、送药或者其他物品需求后
，医护人员只需要将物品放置在机器人上，让其自行前往送货便可 。之后机器人会自动回到护士站里 ，消毒后又可以继续配送
。

除送餐和送药服务外
，送快递也是抗击疫情期间的刚需。去年八月上线的湖北仙桃邮政智能快递车就在这场战疫中发挥了它的作用 。相关资料显示，该投递车全车长约2米 ，宽约0.8米
，高约1.5米，每小时最高速度达15公里 ，一次最多可以装载200公斤邮件
，拥有30个包裹格口，纵向相邻的小格口可通过拆卸搁板变成大容量格口 ，满足不同规格邮件的投递需求
。车体采用防水防尘的硬件设计
，在不同的天气环境中也能正常完成投递作业，并确保邮件不会受到损坏。

深圳一清科技提供的名叫“夸父 ”的无人驾驶快递车亦成为了山东某疫区的物流主力军 ，并承担起了后勤仓库与病房、病房与垃圾站
、超市与小区等地点之间的物资物料运输任务 。该车一次车可装载75个小箱子，每箱可承载货物20斤
，单趟配送能力可达1500斤瓜果蔬菜
。

另一家企业京东，在此次疫情中 ，为更为有效的支援疫区
，自疫情爆发后便一直在筹备武汉地区的智能配送工作。2月6日，京东首单医疗物资成功被送到了武汉第九医院 ，这也打响了京东在此次战“疫
”的第一枪 。京东表示
，未来，随着智能配送机器人的规模扩大 ，这些特殊的“逆行者”将为更多武汉的医院提供必要物资的配送。

图片来源：京东物流公众号

事实上
，在疫情发生之前，不少企业以及不少场景已经有了无人车的身影
。

早在2016年10月 ，由OTTO运输的自动卡车的首单运输货品就已经在美国上路。首次运输成功后
，Uber就向世界宣布，其收购的OTTO公司完成了全球首次无人卡车的商业运输任务 ，虽然从科林斯堡到斯普林斯的路程只有133英里，2小时车程 。

2018年
，沃尔玛开始和Waymo公司合作，让凤凰城郊区的消费者提前享受这一先进科技
。用户只需在网上提交购物清单 ，便可乘坐Waymo的无人车辆前往沃尔玛商店直接取货。去年1月在和Udelv合作后
，沃尔玛开始测试一款名为Newton的自动驾驶车，可以为客户配送他们在线订购的商品 。

2019年7月 ，沃尔玛宣布和自动驾驶汽车创业公司Gatik合作
，正式推出了一项服务：在美国阿肯色州本顿维尔的仓库、取货点 、部分商店之间，用无人车运送客户的订单
。据悉 ，Gatik使用的是有配备自动驾驶系统的4级轻型商用车和B2B短途物流货车
，交货距离可辐射200英里。自2018年以来，车辆就已经在加利福尼亚的公路上进行测试 ，能使货物在城市中的运输成本降低50% 。

2019年12月
，图森未来L4级无人驾驶卡车车队也在京礼高速（延崇北京段）顺利完成中国首次高速公路全封闭环境下
、基于C-V2X车路协同技术的队列跟驰测试工作
。作为自动驾驶解决方案提供商，图森未来携包括北汽福田、首发集团 、华为
、四维图新等在内的合作伙伴 ，共同实现了无人驾驶卡车车队总长14公里（包括9.8公里连续特长隧道群路段）的三车队列跟驰。

此外，德邦快递于去年被授予了正式运营牌照 。不同于以往的测试牌照
，此次颁发的牌照允许在德清指定区域内的公开道路上进行L4级运行
。这意味着无人驾驶货车快递场景应用正式落地和实现商业化。

事实上，2018年双11期间 ，德邦快递便首次推出了“麒麟号 ”L4级别无人驾驶货运车
，截止至今，其运营总里程已经达到10000公里以上 ，累计货物运输则高达20000票 。从后台数据来看
，德邦系统已可以支持包括在暴雨、隧道 、夜晚等多场景下实现稳定无人行驶，最高时速达90公里。

作为物流行业的巨头 ，京东在2018年的京东CUBE大会上也一口气公布了一系列项目新进展
，包括L4级无人驾驶重型卡车
。

京东的无人重卡卡车车头长9米，宽2.5米 ，高3.5米
，拖车长14米。作为L4级的重量级产品，该车融合了多个传感器 ，车身搭载数个32线激光雷达，车顶则搭载了64线的激光雷达
，具备L4级的自动驾驶的能力 。据悉，京东无人重卡已经完成了2400小时的智能驾驶超级测试 ，计划2020年在国内上路
。

而在无人快递车方面
，去年的618，京东今可谓是赚足了噱头 ，因为其正式启动了自己的全球全场景常态化配送货物首次的尝试。6月18日上午
，20台京东配送机器人在北京海淀区上路，京东平台一声令下 ，首批载有618订单的京东配送机器人从上地站发出
，这也预示着快递无人配送时代的来临 。

当然，作为国内最先拿到无人驾驶测试牌照的百度 ，自然是不甘落后
。在2018百度AI开发者大会上
，百度就宣布实现了“阿波龙Apollo
”的正式量产，并将碧桂园潼湖科技小镇作为落地运营的场所 ，这也是全球第一个真正运营无人车的小镇及园区。此外，百度和金龙客车合作的全球首款L4级量产自动驾驶巴士
，也正在积极推进商业化落地 。百度表示其完成总装的阿波龙，即将发往北京
、雄安、深圳 、福建平潭
、碧桂园、湖北武汉 、日本东京等地开展商业化运营
。

图片来源：百度阿波罗官微

同一日 ，苏宁物流与百度自动驾驶事业部联合宣布
，将加速落地物流自动驾驶技术，在2020年实现末端配送的自动驾驶技术普及和无人配送车的规模化量产。

此外 ，菜鸟也不断推出包括菜鸟无人车、无人机
、菜鸟快递塔、菜鸟驿站智能柜 、菜鸟小盒等系列智能黑科技
，提供从最后1000米到最后0米的全面解决方案 。去年，菜鸟同样也启动了无人车配送
。在成都的未来园内 ，满载包裹的菜鸟无人车在园区内穿行
，把消费者购买的天猫商品送达分拨场地，全程由IoT（物联网）系统自动调用红灯 ，无人车自主规划路线和避障。这是菜鸟无人车首次从末端配送
，进入园区调拨运输环节，代表着无人驾驶应用场景的进一步拓展 。

总而言之 ，无人车的应用已经开始在我们身边上演。但由于技术
、环境、法律的诸多限制，目前还只停留在有限的场所
，未大范围的普及
。不过可以想象，随着无人驾驶技术的越发成熟 ，无人车会用到更多的场景中去
，在重要关头发挥更大的作用。而在无人车应用尚不普遍的当下，为更好配合疫情防控工作的开展 ，阻断疫情传播
，还望大家少出门 、不聚餐
、勤洗手、多通风，做好自己 ，助推疫情早日过去！

本文来源于汽车之家车家号作者
，不代表汽车之家的观点立场 。