新冠肺炎疫情流行成為新常態(tài)，國(guó)際疫情仍在持續(xù)蔓延，我國(guó)雖是受疫情嚴(yán)重影響最早的國(guó)家，但目前新冠肺炎疫情總體得到控制。在這場(chǎng)戰(zhàn)疫中，以百度AI為代表的高新技術(shù)不斷貢獻(xiàn)力量，百度地圖作為新一代人工智能地圖，在疫情期間先后上線“發(fā)熱門(mén)診地圖”、“疫情小區(qū)”專(zhuān)題地圖等功能服務(wù)，助力疫情防控和復(fù)產(chǎn)復(fù)工。
防控疫情的多種舉措取得顯著效果的同時(shí)，也給公眾出行模式帶來(lái)改變。近日，百度地圖發(fā)布《百度地圖大數(shù)據(jù)揭示新冠疫情對(duì)公眾出行模式的影響》（Understanding the Impact of the COVID-19 Pandemic on Transportation-related Behaviors with Human Mobility Data）論文，通過(guò)分析疫情期間的海量出行數(shù)據(jù)，從公眾出行方式、目的地類(lèi)型等5個(gè)不同的角度得出疫情之下的公眾出行新模式，并對(duì)疫情防控提供出行視角下的有益建議。該論文同時(shí)入選數(shù)據(jù)挖掘頂級(jí)會(huì)議KDD 2020，向國(guó)際分享“中國(guó)經(jīng)驗(yàn)”。
疫情影響公眾出行模式、軌跡 疫后經(jīng)濟(jì)恢復(fù)需對(duì)應(yīng)施策
疫情期間，公共交通、駕車(chē)、自行車(chē)這三種出行方式的占比存在顯著變化。數(shù)據(jù)顯示，2020年前4個(gè)月，公共交通的占比降至45%，在疫情較嚴(yán)重的2月，這一占比降到40%，而2018、2019年同期數(shù)據(jù)顯示，公共交通占比均值為54%。同時(shí)，采用自行車(chē)和駕車(chē)出行的占比相對(duì)上漲：相比2018和2019同期均值，2020年的前4個(gè)月，自行車(chē)占比上升了5.25%，而駕車(chē)占比上升了3.38%。百度地圖大數(shù)據(jù)認(rèn)為：疫情期間，可以鼓勵(lì)公眾更多采用自行車(chē)出行，并適當(dāng)考慮臨時(shí)規(guī)劃一些自行車(chē)車(chē)道以方便公眾出行，并鼓勵(lì)錯(cuò)峰出行。
通過(guò)對(duì)不同出行目的地的到訪數(shù)據(jù)分析，疫情期間的居家隔離政策使得人口密集的居住區(qū)成為主要目的地。數(shù)據(jù)顯示，在2020年的前4個(gè)月，居住區(qū)與交通設(shè)施的訪達(dá)占比有明顯分化：其中，訪達(dá)居住區(qū)的占比顯著提升至31.25%，而交通設(shè)施作為目的地的占比明顯下降到19%。此外，2020年的前4個(gè)月，醫(yī)院和藥店的訪達(dá)占比同比有一定幅度的提升；而餐飲店、教育機(jī)構(gòu)等本身存在不同程度人員聚集屬性的地點(diǎn)的訪達(dá)占比則出現(xiàn)了明顯萎縮。對(duì)此，百度地圖大數(shù)據(jù)提出，對(duì)于因疫情而受影響較大的行業(yè)，在制定疫后經(jīng)濟(jì)恢復(fù)政策時(shí)可重點(diǎn)關(guān)注。
受疫情停工、居家辦公的影響，周末不再是唯一的出行時(shí)間選擇。通過(guò)對(duì)以周為周期的出行時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)疫情期間公眾偏好周三周四出行，不再周末“扎堆”出門(mén)。數(shù)據(jù)顯示，2018和2019年的前4個(gè)月，公眾的出行時(shí)間分布非常一致，集中在周五與周六。而在2020年的前4個(gè)月，公眾則偏好周三或者周四進(jìn)行出行。疫情期間出行高峰的變化，可為疫情防控措施的制定提供參考。
出行距離是人口流動(dòng)的重要影響因素，出行距離越遠(yuǎn)越容易給疫情防控帶來(lái)潛在風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)對(duì)公眾出行距離數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)疫情爆發(fā)初期，遠(yuǎn)距離出行占比上升，而隨著疫情防控措施的進(jìn)一步落地執(zhí)行，遠(yuǎn)距離出行下降明顯。數(shù)據(jù)顯示， 2020年2月與往年同期相比，遠(yuǎn)距離出行的占比上升明顯，大約增加2%。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)主要是該月份距離大于30km的出行占比增加所致。而隨著疫情防控措施的逐步推出，2020年3月與4月遠(yuǎn)距離出行的占比出現(xiàn)了顯著下降。
OTD模式意為“出發(fā)地-出行方式-目的地”模式，疫情期間最顯著的變化在于最高頻（Top-1）的OTD模式的出發(fā)地或者目的地都由交通設(shè)施變成了居住區(qū)。結(jié)合2018年、2019年數(shù)據(jù)分析，教育機(jī)構(gòu)、酒店等目的地受疫情影響嚴(yán)重，掉出OTD模式TOP-5，取而代之的則是商超、市場(chǎng)和工作地。基于以上數(shù)據(jù)及防控經(jīng)驗(yàn)，百度地圖大數(shù)據(jù)認(rèn)為，需重點(diǎn)關(guān)注居住區(qū)、商超、市場(chǎng)、醫(yī)院等場(chǎng)所，并建議在去往這些地點(diǎn)的交通樞紐做好檢疫措施。
論文入選KDD 2020 “中國(guó)經(jīng)驗(yàn)”走向世界
論文《百度地圖大數(shù)據(jù)揭示新冠疫情對(duì)公眾出行模式的影響》通過(guò)對(duì)百度地圖的海量時(shí)空大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，揭示了新冠疫情對(duì)公眾出行模式的影響，并得出疫情影響下，公眾出行集中在周中、目的地集中在居住區(qū)和工作地等特點(diǎn)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為疫情防控提供數(shù)據(jù)層面的支持。
這篇論文已通過(guò)激烈競(jìng)爭(zhēng)入選學(xué)術(shù)頂會(huì)KDD 2020 - AI for COVID。ACM SIGKDD國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)大會(huì)（簡(jiǎn)稱(chēng) KDD）是世界數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議，有數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域“世界杯”之稱(chēng)，是目前AI領(lǐng)域影響力最廣、規(guī)模最大的國(guó)際頂級(jí)會(huì)議之一。據(jù)悉，本屆KDD論文入選率極為嚴(yán)格，Research Track與Applied Data Science Track接收率僅為16.9%和16.0%。除該論文外，百度還有9篇論文成功入選，涵蓋智能交通、智能推薦、知識(shí)圖譜、科學(xué)防疫等領(lǐng)域，百度也成為本屆KDD全球科技企業(yè)中入選論文數(shù)量最多的公司之一。
百度作為全球人工智能領(lǐng)域第一梯隊(duì)的重要技術(shù)力量，也在中國(guó)AI戰(zhàn)疫中貢獻(xiàn)突出。疫情爆發(fā)期間，百度地圖打出了一套抗疫“組合拳”，不僅為居民提供疫情的信息聚合，同時(shí)向廣大開(kāi)發(fā)者開(kāi)通疫情專(zhuān)項(xiàng)綠色通道，助力疫情統(tǒng)計(jì)、防護(hù)、生活保障等相關(guān)產(chǎn)品上線。未來(lái)，百度將持續(xù)分享疫情防控經(jīng)驗(yàn)，從技術(shù)層面幫助更多國(guó)家和地區(qū)找到解決方案，惠及更多民眾，也讓AI技術(shù)發(fā)揮更大價(jià)值。
