吳應(yīng)清

宋軒

他2010年在北京大學(xué)獲得了工學(xué)博士學(xué)位，之后進入東京大學(xué)空間信息科學(xué)中心歷任博士后、特任助理教授、特任副教授、副教授，并于2017年入選了日本國家卓越研究員計劃。他的主要研究方向為人工智能、大數(shù)據(jù)分析、城市計算、智慧城市等。如今，他載著夢想，帶著知識，來到于一個新型的城市——深圳，為智慧城市發(fā)展貢獻著自己的力量——他就是南方科技大學(xué)研究員宋軒。

疫情之下，連續(xù)奮戰(zhàn)構(gòu)建模擬推演平臺

14世紀(jì)的黑死病，19世紀(jì)的霍亂大流行……當(dāng)那些人類與疫病的慘烈遭遇已經(jīng)淹沒于時間隧道的時候，我們似乎已經(jīng)證明了人類文明的勝利。然而，新冠肺炎疫情的全球爆發(fā)，再次將“瘟疫與人”的古老命題，帶到人類面前。在經(jīng)歷了大航海時代的全球化之后，疫病以其傳染的本質(zhì)，迅速蔓延全球。截至2020年7月20日，約翰斯.霍普金斯大學(xué)發(fā)布的世界188個國家、地區(qū)和郵輪的疫情數(shù)據(jù)顯示，全球累計確診1453008例，累計死亡606810例，死亡率4.2%。

此刻，南方科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程系的實驗室里，宋軒和他的研究團隊，已經(jīng)連續(xù)奮戰(zhàn)數(shù)月。他們的工作，是針對新冠病毒的傳播，在城市尺度上構(gòu)建細(xì)粒度預(yù)測模型和模擬推演平臺。

在新冠肺炎疫情爆發(fā)后，南方科技大學(xué)緊急成立“新冠病毒傳播建模預(yù)測項目組”，宋軒擔(dān)任項目攻關(guān)負(fù)責(zé)人。面對重任，宋軒表示，“作為一名中國科學(xué)家，責(zé)無旁貸”。該項目組的研究成員，主要來自南科大計算機科學(xué)與工程系和南方科技大學(xué)-東京大學(xué)超智慧城市聯(lián)合研究中心，他們的研究背景大多是計算機科學(xué)。

推演平臺是一個針對新冠病毒傳播的大數(shù)據(jù)分析和AI建模平臺，通過整合、處理和分析各類多模態(tài)人流移動和出行大數(shù)據(jù)，結(jié)合新一代的人工智能技術(shù)，完成對新冠病毒的傳播和感染人群細(xì)粒度建模，從而實現(xiàn)在城市區(qū)域內(nèi)細(xì)粒度預(yù)測、模擬和動態(tài)推演傳播感染情況。宋軒告訴記者，“推演平臺最重要的功能是預(yù)測和模擬推演，其模型完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動，需要使用人流大數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和優(yōu)化”。研究團隊夜以繼日地工作，就是為了優(yōu)化訓(xùn)練模型，通過大數(shù)據(jù)完成預(yù)測模型的迭代訓(xùn)練，并輸出相關(guān)的預(yù)測和模擬推演的可視化結(jié)果。這一過程中，平臺模型的預(yù)測和模擬推演精度是由訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、精細(xì)度和覆蓋度決定的。因此，模型建設(shè)完成之后的第二個重難點就轉(zhuǎn)移到了數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)最重要的是在保護用戶隱私的基礎(chǔ)上高效使用。

為了最大限度地保護隱私，宋軒團隊需要在不跟蹤個人移動軌跡、僅使用聚合數(shù)據(jù)的情況下完成模型訓(xùn)練，這對模型選擇和算法設(shè)計提出了更高的要求。經(jīng)過近一個月的研發(fā)，平臺可以通過新冠病毒和人流移動的映射模型的建立，對傳染概率進行確定，對潛伏期與傳染代數(shù)等進行分析，同時也分析隱藏病患、風(fēng)險人群和潛在病原地的挖掘。在這些功能基礎(chǔ)上，平臺還可以實現(xiàn)在城市尺度上，基于人流移動的新型冠狀病毒傳播感染情況的細(xì)粒度預(yù)測和模擬，并根據(jù)預(yù)測結(jié)論制定不同的隔離和公共防疫政策，助力高效抗疫。

在平臺研發(fā)過程中，宋軒越來越感覺到，在自然界的災(zāi)難和病毒面前，人類是渺小的。戰(zhàn)勝它，人類需要跨越國家、宗教和種族的界限，聯(lián)合起來。宋軒表示，作為科學(xué)工作者，雖不能像奮戰(zhàn)一線的醫(yī)護人員一般舍生忘死地抗疫，但也希望可以盡一份綿薄之力。針對平臺的研發(fā)、維護與使用，宋軒表示，后續(xù)將與相關(guān)部門開展合作，集合多方數(shù)據(jù)接入平臺，進行更深層的測試，并完善改進平臺。與此同時，平臺也將無償提供給防疫部門使用，通過用戶對實際需求的反饋，不斷優(yōu)化平臺功能，助力新冠疫情的常態(tài)化精準(zhǔn)防控。

人流大數(shù)據(jù)和AI驅(qū)動的新型冠狀病毒（COVID-19）傳播建模預(yù)測和模擬推演平臺

災(zāi)難之中，構(gòu)建災(zāi)難人流遷徙預(yù)測模型

2011年3月11日，日本東北部太平洋海域發(fā)生震級達到9.0級的地震，被稱為繼1960年智利瓦爾迪維亞9.5級、1964年美國阿拉斯加州威廉王子灣9.2級、1957年美國阿拉斯加州安德烈亞諾夫群島9.1級、2004年印度尼西亞蘇門答臘島9.3級之后的歷史第五大地震。此次地震震中位于日本宮城縣以東，宮城、福島、巖手等地的大量災(zāi)民被海嘯卷走，還直接引發(fā)了福島第一核電站核泄漏。這次災(zāi)難，也成為人類歷史上最大的復(fù)合型災(zāi)難之一。

那一年，宋軒通過對海量人流移動數(shù)據(jù)的分析，研發(fā)了多個應(yīng)急人流移動預(yù)測模型。同時，他又研發(fā)了一套用于分析災(zāi)后災(zāi)民避難遷徙情況的智能決策系統(tǒng)，幫助日本政府高效地制定災(zāi)后重建國家政策。

正是在不斷地歷煉與實踐中，宋軒團隊研發(fā)出了較為成熟的針對災(zāi)難行為進行分析的數(shù)據(jù)挖掘算法和針對災(zāi)難移動行為進行預(yù)測和推斷的模型。通過理論建模，在災(zāi)難發(fā)生的第一時間，可以將數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型，指導(dǎo)救災(zāi)。同時，他們基于海量數(shù)據(jù)開發(fā)了針對災(zāi)難行為的分析和推斷系統(tǒng)，這一系統(tǒng)可以自動對災(zāi)難事故中的人類災(zāi)難遷移行為進行挖掘、分析和預(yù)測。

災(zāi)難面前，沖在第一線已經(jīng)成為宋軒的生活和科研常態(tài)。能將自己的一技之長，應(yīng)用于社會，為人類造福，宋軒是幸福的。

探究城市智能化管理，服務(wù)國家重大需求

城市化是一個不太可逆的進程。21世紀(jì)進入第二個十年，短短5年內(nèi)，已經(jīng)有超過半數(shù)的全球人口實現(xiàn)了城鎮(zhèn)化，而此后，每周都有300萬新的農(nóng)村人口來到城市定居。隨著越來越多的人口涌向城市，鱗次櫛比的水泥高樓取代了郁郁蔥蔥的有氧森林，川流不息的街道取代了波光粼粼的湖面，各種各樣的“城市病”層出不窮。在當(dāng)今世界信息化發(fā)展的大趨勢下，傳統(tǒng)的城市管理和交通調(diào)度手段已經(jīng)不再適應(yīng)現(xiàn)在社會發(fā)展的需要。因此，城市大腦平臺以及各類智能交通平臺作為智慧城市的重要組成部分，成為未來城市信息化、數(shù)字化的重要發(fā)展方向。

和大數(shù)據(jù)和應(yīng)急管理國際項目團隊合影

宋軒說，城市大腦平臺和智能交通平臺可以充分運用人工智能、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、自動控制、移動互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，通過高新技術(shù)匯集城市信息化領(lǐng)域全方面以及城市管理全過程進行管控支撐，以保障出行安全、發(fā)揮城市基礎(chǔ)設(shè)施效能、提升交通系統(tǒng)運行效率和城市治理水平，最大程度上緩解各類“城市病”。而在這之中，城市尺度下的人流建模和預(yù)測研究則是重中之重。

通過大數(shù)據(jù)，分析與挖掘城市尺度上的人類移動行為的感知、理解，并進行建模、模擬和預(yù)測，是宋軒早在日本做訪問學(xué)生時就開始的一項研究。

這要從他在北京大學(xué)攻讀人工智能說起。當(dāng)時，宋軒所在的北京大學(xué)智能科學(xué)系，是國內(nèi)第一個人工智能專業(yè)。宋軒說，“在讀碩士博士的時候，人工智能還是一個比較冷門的專業(yè)”。他當(dāng)時所在的實驗室，叫視覺與聽覺實驗室。導(dǎo)師是實驗室主任，因此宋軒就跟著導(dǎo)師在實驗室做人工智能計算機視覺方面的研究。他的學(xué)習(xí)方向，自然就專注于人工智能。

和他指導(dǎo)的南方科技大學(xué)書院本科生合影

后來，宋軒到日本東京大學(xué)做交換生，跟隨導(dǎo)師學(xué)習(xí)空間信息處理。畢業(yè)后，宋軒到東京大學(xué)做博士后，在東京大學(xué)空間信息科技中心，主要是對時空大數(shù)據(jù)進行分析，包括遙感救災(zāi)和人流移動的挖掘、災(zāi)難應(yīng)急管理等。同時，他自己的專業(yè)方向還是人工智能。所以，宋軒在信息科技中心主要做的事情，就是把人工智能技術(shù)應(yīng)用于時空大數(shù)據(jù)分析。此時，宋軒開始關(guān)注城市數(shù)據(jù)，并著力解決一些城市問題。

通過對歷史數(shù)據(jù)的挖掘，得到關(guān)于城市內(nèi)在規(guī)律性的模式。通過對實時數(shù)據(jù)的分析，能夠推斷城市當(dāng)前的狀態(tài)。然而對于城市問題的解決，僅僅通過分析是不夠的，還需要人們能夠根據(jù)分析結(jié)果提出切實可行的決策方案。這需要綜合考慮多方面因素，在優(yōu)化目標(biāo)與現(xiàn)實約束中尋求最優(yōu)的組合解。宋軒所做的，就是通過分析數(shù)據(jù)，建模實踐，精準(zhǔn)預(yù)測和模擬，實現(xiàn)組合最優(yōu)解。

通過數(shù)據(jù)分析與挖掘，宋軒提出并設(shè)計了一個針對人類應(yīng)急行為和移動軌跡進行建模的多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型，該模型可以有效地融合多模態(tài)城市大數(shù)據(jù)，并可以在城市尺度下對人流移動進行較高精度的模擬和預(yù)測；他還提出了一個針對城市人流移動的瞬時預(yù)測模型，該模型可以在獲得較少觀測數(shù)據(jù)的情況下對瞬時人流移動實現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測，并對可能發(fā)生的城市應(yīng)急事件提出預(yù)警；基于上述模型宋軒設(shè)計并開發(fā)了基于大數(shù)據(jù)的城市應(yīng)急管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以在發(fā)生大規(guī)模災(zāi)難時進行預(yù)測和模擬。

在這一領(lǐng)域，宋軒團隊已經(jīng)深耕10年之久，在國際高水平期刊會議上發(fā)表論文80余篇，獲得了UbiComp 2015的最佳論文提名獎，研究成果被聯(lián)合國“全球脈動”和探索頻道重點報道。宋軒及其研究團隊在日本落地了多個人流預(yù)測、智能交通、城市應(yīng)急管理的系統(tǒng)。現(xiàn)在，宋軒將這一研究成果運用于災(zāi)難應(yīng)急和重大傳染病防疫，取得了良好的效果。

如今，宋軒來到位于深圳的南方科技大學(xué)，為城市智能化管理以及城市大腦平臺的研究與發(fā)展，進行更多的探索，在祖國城市數(shù)字化、城市信息化、智慧城市領(lǐng)域，貢獻自己的力量。