过去一年，腾讯音乐娱乐集团（TME.US，以下简称“腾讯音乐”）的各项业务均呈稳健增长之势头。展望未来，腾讯音乐表示要大力发展长音频，也即语音直播，这个被内容平台视为“现金牛”的增长业务。北京时间3月17日，腾讯音乐发布了截至2019年12月31日的第四季度及全年财报。2019财年，TME总营收同比增长34.0%至254.3亿元（人民币，下同），净利润同比增长117.2%至39.8亿元。其中，TME第四季度的营收为72.9亿元，同比增长35.1%；净利润10.4亿元，而2018年同期净亏损为8.76亿元。数据来源：公司财报 制图：36氪截至发稿，腾讯音乐盘后股价上涨0.90%。图片来自：东方财富第四季度，腾讯音乐在线音乐付费人数持续增加达3990万，同比增长47.8％，环比净增加450万，达上市以来最高增长，2019年Q3、Q2、Q1的净增数分别为440万、260万和140万。付费用户创新高的同时，是在线音乐ARPPU的增长，TME在财报中提到该部分数据同比增长8.1％。在线付费人数的增加体现在收入中则是，其归属的在线音乐服务收入由去年的15.2亿元增长40.7％至21.4亿元。其中，音乐订阅收入为11.1亿元，这主要是由于付费用户数量增加和ARPPU的持续提高。除此之外，广告服务和数字音乐专辑的销售收入增加也带动了在线音乐服务收入的增长。社交娱乐服务及其他服务方面，第四季度，腾讯音乐收入为51.5亿元，同比增长32.9％，去年同期为38.8亿元，主要为在线卡拉OK业务和直播服务增长所推动。TME提到，其社交娱乐服务的付费用户群扩大了21.6％，并将ARPPU增加了9.3％。值得注意的是，在第四季度，腾讯音乐首次举办了腾讯音乐娱乐盛典，这也帮助了其提升ARPPU的增长势头。数据来源：公司财报 制图：36氪该部分收入仍是腾讯音乐的主要营收支柱。腾讯音乐也正通过微信去推广全民K歌，此前，其在K歌社交娱乐程序中添加了新的社交和游戏化功能，以促进用户的使用。值得注意的是，该业务如今也被网易云音乐看中。36氪近日获悉，网易云音乐正在内测一款名为“音街”的免费K歌产品。收入成本方面，2019年Q4为48.1亿元，同比增加34.9％。TME表示，主要是由于内容支出和收入分成费的增加。内容支出增加的主要原因是获取音乐授权的市场价格上涨，以及原创音乐内容的数量增加。收入分成费用的增加则归因于社交娱乐服务的增长。数据来源：公司财报 制图：36氪从整个内容生态系统来看，腾讯音乐除了扩展歌曲外，已经向音频、PGC和UGC短视频拓展。36氪曾独家获悉，腾讯音乐与抖音、快手等短视频平台达成音乐授权合作，这将为腾讯音乐提供更多的流量分发入口。此外，腾讯音乐首席财务官胡敏提到，未来腾讯音乐将继续专注内容投资，以进一步提高用户参与度和获利能力。且将持续发力长音频等内容，进一步扩大在线音频娱乐市场版图。如今，有流量的内容平台都在渐渐发力音频直播——这被视为撬动用户与收入的杠杆。在此之前，腾讯音乐旗下酷我音乐、酷狗音乐也已经签约了不少音频主播。流媒体竞争愈发激烈的背景下，音乐平台都在不断扩展自己的外延。数据来源：公司财报 制图：36氪相关阅读2020展望｜音乐与音频：内部竞争接近收尾，需要应付的是门口的野蛮人36氪独家｜腾讯音乐与抖音达成转授权合作，腾讯系与头条系难得牵手

编者按：作者 中寰卫星汽车智能总监 黄亮 ，36氪经授权发布。2020年3月中旬，一篇关于“著名车企关闭L3研发”的文章出现在了我的朋友圈里。自从2019年以来，自动驾驶行业就如溃堤般一路下行，好不容易到了年底传出几家大名鼎鼎的自动驾驶初创公司融资成功的利好消息，身处武汉，在新冠病毒就快要被战胜的时刻，并且正准备全面复工呢，看到这标题也确实被惊到了一下。但是，细细品味这篇文章后，发现实际情况是，奥迪关闭L3，转而把人员投入到L2和L4的研发上，按照文章说法这里面有技术，有法律的问题，而我觉得更有L3产品能否被用户接受继而产品变现的现实问题。按照目前L3的通俗定义是，在限定条件下，也就是依靠车辆自身能感知，能可靠运行时，由车辆替代驾驶员来驾驶，那么在限定条件以外仍然是驾驶员来驾驶，那么在产品的设计上就非常不方便，因为车辆自身感知的可靠环境切换往往非常快，甚至可以说非常频繁，比如出现修路的情况，这个时候驾驶员怎么从驾驶走神的状态回复到能接管车辆就是很大的问题，甚至可以说非常的反人性了。而如果关注L2和L4就不存在这种问题。L2全部由驾驶员负责，车辆只是辅助，而暂且不谈L4什么时候能可靠的量产上市，至少在驾驶过程中，不存在需要驾驶员和车辆驾驶的来回切换问题。从驾驶的可用性来说，L2和L4都是远超L3的可行方案。而放弃L3，转向L2和L4，从技术和产品的发展角度来说，这是自动驾驶做为新技术趋向于成熟量产的一个理性过程，大家由单纯的对技术的渴望和狂热，变为更加脚踏实地的去考虑落地场景，继而将浮在天上的技术转化成真实的产品。Gartner曲线（成熟度曲线）完美的诠释了这一发展过程。图1. 2019 Gartner曲线，图片来源于网络这是一条描述新技术产生后社会预期随时间变化的曲线，它能呈现新技术的市场热度和现实发展的偏离程度从图中可以看到L4自动驾驶的热度正在急剧下降，并且预计需要10年以上的时间才能实现。而L3甚至都没有画上，如果有，无疑在比L4更靠近底部的位置上。而L2则必然是在量产的阶段了。L4还有待时日，现在L3又被放弃，我们该做什么呢？毫无疑问，目标就是L2了，其实在汽车产业中早已经有两个标杆性的产品了，就是Telsa的AutoPilot和通用卡迪拉克CT6的SuperCruise了，在行业内也早已经形成共识，把他们定义为L2.5甚至L2.9，叫法的不同，而实际上都是L2的产品，做为吃螃蟹的代表他们已经取得了不小的成就，国内车企也纷纷把他们做为代表性的对标产品。我本人一直就是L2的推崇者，并且一直在努力这方面的产品。而其他更多的L2产品则是以自适应巡航（ACC）和车道保持（LKA）为代表了，虽然这类的L2产品已经实现了部分的量产，但是我觉得这些产品还有很大的进步空间。比如车辆在急弯，连续上下坡，陡坡，这些路段开启该功能仍然是十分不稳定或者不可靠的。比如，在视频”Tesla Autopilot vs. Cadillac Super Cruise“的11：45秒的时候，Tesla在经历一段上下起伏的路段时，车辆会明显偏离道路，这是由于车辆在起伏道路上仰角发生了变化，相机的姿态发生了改变继而检测的车道线就不稳定了，于是就直接影响到了车辆的横向控制，这是极易引起不必要的车辆事故。图2，可以看到前方道路是先下坡继而马上上坡，因为车辆偏离道路，驾驶员进行了干预类似的，因为路面车道线的不清晰，甚至是车道线的错误，从而引起的Tesla的事故更是屡见不鲜。如果能预知车辆所在的路面情况，通过算法加以修正，那么无疑是对目前的车道保持的极大提升。同样在自适应巡航方面，如果车辆遇到连续上坡，或者连续下坡，表现也是非常不尽人意，车辆很容易速度控制的不够稳定，或者表现出危险的驾驶情况，如果在这个基础上在遇上弯道，往往也一定会遇到弯道，这时即使是驾驶员负责着也会显得更加的恐怖，不论是大卡车还是小轿车都会面临这样的问题，而尤其以卡车的影响更为巨大，比如去年兰州17Km的长下坡事故。最后当然就是城市内的各种路口和高速公路上的匝道，如果都能提前预知，车辆提前做一些相关的控制，该变道的就要提示变道了，该减速的就该减速了。那么现状如何呢，其实以上的情况，使用车上现有的传感器显然是不行的，要么是感知不到，要么就算是感知到，就比如图2这样，已经在坡上了。但是在不改变现在车辆设备的情况下，使用一般量产的定位设备，在加入地图软件，就可以近乎完美的解决。因为我们只要告知车辆前方大致什么类型的路况即可。实际上做为图商，我们有全部的路网和路型，完全可以在使用的时候，先通过数学算法，将道路的情况做好精确的分类，定义好急弯，连续上下坡的，预告好前面路的情况。剩下的就是大家使用一套通用的规则来获取这些路的情况和分类罢了，这也是地图做为传感器的精髓所在。

今天（3月20日），好消息再次传来，据国家卫健委数据，3月19日0—24时，湖北新增确诊病例0例（武汉0例），新增疑似病例0例（武汉0例），现有疑似病例0例（武汉0例）。不过，在湖北之外，境外输入病例的增加令人担忧。国家卫健委数据显示，3月19日0—24时，全国12地新增39例境外输入病例，全国累计境外输入病例已达228例。12地新增39例境外输入病例全国累计境外输入病例228例3月19日0—24时，31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增确诊病例39例，新增死亡病例3例（湖北2例，辽宁1例），新增疑似病例31例。当日新增治愈出院病例730例，解除医学观察的密切接触者1197人，重症病例减少178例。截至3月19日24时，据31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告，现有确诊病例6569例（其中重症病例2136例），累计治愈出院病例71150例，累计死亡病例3248例，累计报告确诊病例80967例，现有疑似病例104例。累计追踪到密切接触者684331人，尚在医学观察的密切接触者8989人。湖北新增确诊病例0例（武汉0例），新增治愈出院病例703例（武汉624例），新增死亡病例2例（武汉2例），现有确诊病例6287例（武汉6118例），其中重症病例2098例（武汉2062例）。累计治愈出院病例58381例（武汉41389例），累计死亡病例3132例（武汉2498例），累计确诊病例67800例（武汉50005例）。新增疑似病例0例（武汉0例），现有疑似病例0例（武汉0例）。3月17日，武汉，送别援汉医疗队（每经记者 张建 摄）3月19日0—24时，新增报告境外输入确诊病例39例（广东14例，上海8例，北京6例，福建3例，天津、辽宁、黑龙江、浙江、山东、广西、四川、甘肃各1例）。截至3月19日24时，累计报告境外输入确诊病例228例。累计收到港澳台地区通报确诊病例333例：香港特别行政区208例（出院98例，死亡4例），澳门特别行政区17例（出院10例），台湾地区108例（出院26例，死亡1例）。中国重剑队3名队员确诊据中国击剑协会官方网站消息，中国重剑队自本赛季开始后，一直在海外征战，原计划在最后一站奥运会资格赛(3月22-24日)结束后回国。后因国际剑联宣布取消未来一个月所有的国际比赛，我队立刻改变行程，一行13人于匈牙利当地时间3月16日乘机回到国内。此前队伍参加了3月6-8日在匈牙利举行的世界杯大奖赛。在接受入境检疫时，三名队员核酸检测阳性，确诊感染新冠肺炎。目前在北京市疾控中心安排医院得到了精心治疗和照顾，轻症，一切都好，谢谢大家关心！其他队友隔离接受医学观察，目前一切正常。据了解，北京市卫健委此前通报，3月18日12时至24时，新增报告境外输入确诊病例10例，其中包括匈牙利3例。李兰娟：有两大问题不能放松3月18日、19日，武汉市连续两天确诊病例、疑似病例均无新增。接下来防疫重点是什么？据长江日报报道，国家卫健委高级别专家组成员、中国工程院院士李兰娟表示，武汉确实取得了阶段性的成果，但即便实现新增为零，疫情防控工作仍然不到松劲的时候。主要有两大问题不能放松。第一，要密切关注社区和发热门诊的防控工作，防止疫情“死灰复燃”。还有没有潜在感染者？有没有死灰复燃的情况？社区防控还要非常小心，绝对不能放松。每个医院的发热门诊一定要更加规范开展，所有发热病人都必须到发热门诊，发热门诊必须对其进行流感、新冠病毒检测。万一有阳性的，要切实按照流行病学的要求隔离，包括密切接触者也要隔离，发现一个隔离一个，不要造成新的流行。第二，现在境外输入的问题很严峻，境外的新冠病毒携带者、潜伏期病人随时可能来到中国，有可能导致我国第二波疫情的传染和流行，因此各个城市都要提高重视度，武汉也一样。另外，武汉要继续加强对重症患者的救治不能放松，尽最大努力挽救重症患者的生命。每日经济新闻综合自央视新闻、长江日报等

编者按：本文来自微信公众号“Tech星球”（ID:tech618），作者 李晓蕾，36氪经授权发布。乐队退场，演出已经结束三分钟，直播间里的弹幕却没有停下来。“安可、安可”（Encore，意为要求再唱），在线下，乐迷召唤乐队、歌手返场时，这一口号常常声响贯耳；如今，这种声响换成了直播间里无声的弹幕。3月16日，“秘密行动”乐队刚刚在网易云音乐结束的这场直播，总观看人数突破65万人，热度一度升至小时榜第二名。线下演出彻底停摆，“秘密行动”在国内、日本、欧洲的巡演先后搁置。对他们来说，这原本是一个行程满档的夏天，却意外变成了每天只能待在家里的漫长休息期。商演暂停、Livehouse闭店，部分中尾部音乐人收入基本停滞，转向线上试水“云演出”。几乎是未曾有过的热度，音乐人如此高频率、高密度地涌入直播间演出，音乐现场依靠屏幕连接起了海量观众。娱乐平台率先嗅到机会，“云村卧室音乐节”“宅草莓”“线上Livehouse”“沙发音乐会”等线上音乐演出活动相继推出，网易云音乐、B站、抖音、快手、唱吧等纷纷入局，没有谁愿意错过线上的音乐狂欢。而当疫情过去，这种热闹喧嚣又将归向何处呢？音乐人涌向直播间对许多音乐人来说，这个春天并不好过。将近两个月的时间里，独立音乐人Jeff没有新的收入。通常情况下，Jeff靠演出、音乐制作及一部分线上流量分佣赚取收入。但基于演出全部叫停，也没有新音乐制作合作的状况，最近万般无奈的他在网易云音乐开直播，尝试在线上做起了演出。Jeff不希望只是敷衍地对着耳机，随便唱几首歌就结束，于是专门购置了新的声卡，单是调试，就准备了两天。这也是2016年就入驻网易云音乐，成为独立音乐人的Jeff的直播初体验。事实上，在这次疫情期间，不少音乐人都是第一次尝试对着手机摄像头，在自己家的卧室、客厅、书房同观众们见面。而过去，即便是直播，更多也是基于线下表演场地，诸如Livehouse、音乐节现场、演出现场等。过去一个多月时间里，老狼、谢春花、暗杠、花粥、新裤子、旅行团、海龟先生等，以超越过去所有音乐节单场能聚集的音乐人规模、从未有过的演出频次在直播间内演出。从Tech星球（微信ID：tech618）获得的数据来看，单是云村卧室音乐节，就已有5000多组音乐人报名参加，远超过以往线上音乐节直播和线下音乐节中音乐人的参与规模。在短短的时间里，线上演出的模式也正在发生变化。拿网易云音乐来说，“云村卧室音乐节”首期呈现形式为音频直播，音乐人并未露脸，只通过语音及文字进行互动。直到第二期才真正开始尝试视频直播。相对于原本分散的音乐人个人做直播的模式，“云村卧室音乐节”更像是将音乐人们聚集起来，提供一个“云舞台”轮流演出的方式。而随着3月16日，秘密行动“硬地Live”专场演出结束，音乐人直播就演变出了第三种形式。“硬地Live”是平行于“云村卧室音乐节”的音乐人直播品牌，相较来看，后者更像音乐人的在线直播大拼盘，但“硬地Live”则是为高品质的独立音乐人打造的专业音乐演出直播。秘密行动演出宣传封面在成都的线下排练厅里，“秘密行动”乐队7位成员完成了一场完整的Live直播。渠道转换到线上后，他们得以在音乐表演内容之外，加入了更多影像化、视觉化的表达。现场专门加设的三个液晶显示屏和导播机器，给这场音乐演出附上了新的表现力，让不少观众惊呼是“最炸、最用心的云现场”。这是过去的线下演出中，几乎很难实现的视觉表达。与此同时，摩登天空等出品方策划的“宅草莓”，也开辟了“live show+宅自制+实时直播”的形式，同时，也有唱片公司、音乐厂牌将过去的现场表演视频，制作成为演出打拼盘，在固定的时间点直播。在音乐人们逐渐涌入直播间的的大势下，平台、唱片公司、音乐厂牌都在试图找到更适合线上演出的模式。谁将拔得头筹网易云音乐“云村卧室音乐节”之外，B站开启“宅草莓不是音乐节”，快手、抖音、唱吧也先后试水，头部歌手、音乐人、乐队成为直播平台座上宾，引发了“云音乐演出”热潮。对于快手、抖音、B站来说，“云音乐节”被寄予的厚望，是补足内容平台生态。在过去这段时间，无论是曾引发众多酒吧、夜店到直播间的“云蹦迪”，还是邀请美食博主们“云吃饭”、引入景点、博物馆做“云旅游”、找来脱口秀、相声演员到线上讲段子、抖包袱的“云表演”，无非是内容策划角度的不同，核心目的是刺激生态内容走向多元化。但是，对于网易云音乐这类平台不一样的是，音乐本身就是他们的内容基石，网易云音乐旗下Look直播中，云音乐人直播已是固定项目。到今天，网易云音乐拥有10万原创音乐人，这意味着他们有庞大的内容产出，也具备完整打通的音乐内容生态。每周演出4到5天，每次2到3小时，每天5到6组音乐人，一个月下来，有85组音乐人参与了“云村卧室音乐节”。直接的数据是，云村卧室音乐节首月，累计观看人数超1600万，累计观看时长超2198万分钟，累计弹幕互动685万条。快手、抖音、B站们凭借专题活动，培养音乐人们到平台直播的习惯，尝试某种意义上的破圈。从反响来看，这种举措会刺激用户涌入平台，至于留下来多少则取决于后续的运营。而网易云音乐特别之处在于，将音乐人直播常态化，埋头做持续性的云音乐演出。也就是说，网易云因为并不会因为“宅流量”的消逝，而将“云村卧室音乐节”项目搁置。未来，对音乐人的流量扶持也将持续下去，甚至，他们完全可以策划其他类似“硬地Live”“云村卧室音乐节”等，更多围绕音乐人的直播内容和形式。过去千播大战时，一些秀场类直播也同样有专属的音乐人板块，但从最终的结果来看，音乐人都不是直播中的热门板块。更多时候，直播中呈现的音乐表演更趋近于“唱K”，伴随背景音乐唱歌，严格意义上，并不算是真正的音乐演出。而更垂直的网易云音乐，有浓厚的音乐社区基因，也有足够多的空间和动机将云演出的模式细化、成熟化。这意味着，对于尚在成长期的音乐人来说，网易云音乐是一个强大的蓄水池，通过音乐直播的模式，能让用户有更多渠道挖掘到“宝藏音乐人”，使他们获得更多曝光，以及补足对外表演的机会。对于许多原创音乐人来说，缺少曝光和演出机会是长久以来的难题，而音乐直播恰恰会促进用户对其直观的认知，并将音乐直播中的观众转化为乐迷。在这一点上，Look直播最直接的好处，就是能促使这部分乐迷在网易云音乐内沉淀下来。「云音乐演出」的下一个「刘宇宁」“线上算是疫情倒逼我们去做的一种尝试，因为这也是现在唯一能做的事”，摩登天空创始人沈黎晖在接受36氪采访时曾提到。沈黎晖认为，线上线下的很多场景是可以打通的，未来，这种界限也会越来越模糊。某种意义上来说，疫情是把整个节奏往前推了，用户习惯正在被提前培养。事实上，音乐人通过直播来实现与粉丝交流、做线上宣发、演出的习惯同样在逐渐在培养。行业共识是，线下演出与线上直播，两者并非此消彼长的关系。“刺猬乐队”线下演出现场摄/Tech星球“音乐人直播是对线下现场的一种补充，而不是取代，同时也是对曝光和跟粉丝互动的一种拓展。”网易云音乐原创音乐部高级总监赵宗接受Tech星球（微信ID：Tech618）采访时表示，“拿我们来说，线上曝光不仅仅只是转化为打赏收入，音乐人更看重的是，可以在网易云音乐的社区生态中，转化为整体的一个有效互动。”这种有效互动会直接转化为歌曲播放量的增加、粉丝量的增长、对新歌的关注度提升，最终反映到会员分成、广告分成、播放分成等收入上面，以及可能带来更多的职业发展机遇。“具体到直播内容上，很多音乐人会在直播中分享自己未发布的新歌，同时为新歌发布做预告，后续也会有更多跟音乐人直播相关的产品更新，帮助他们做好音乐直播和作品宣发”，赵宗说。一位音乐行业人士同样认为，未来，“音乐+直播”肯定是直播的一个重要方向和趋势。音乐人直播就像网络电商和实体门店的关系，不能单一的用替代或者被替代来描述，更准确的应该是共生。但就目前的形式来说，音乐人直播仍有许多有待完善和改善的空间，如何通过线上的方式，呈现更完整的音乐表演，更精细的制作和舞台，这是留给所有直播平台、唱片公司、音乐厂牌的有待优化的难题。线下演出现场摄/Tech星球疫情期间，音乐产业各个环节都在传出倒闭，或不得已进行线上的尝试和迁移。早先就布局音乐直播，并把Look直播当做其社交战略中重要一环的网易云音乐，率先抓住了商业化机会。据知情人士透露，接下来，云村卧室音乐节将会有品牌冠名专场，这也就意味着，线上演出的商业化空间正在被开拓，也逐渐获得市场认可。近几年直播行业快速发展，使其形成了一套完备的商业模式。过去，曾有过冯提莫、摩登兄弟刘宇宁等艺人从直播间走出来，由音乐主播变身音乐人的典型代表，他们可以凭借线上打赏获得理想的收入。但对传统音乐人来说，现阶段，线上收入仍不能成为他们的主要收入来源，甚至说，线上收入只占很小的一部分。但随着线上音乐人直播模式的逐渐转换、成熟，线上演出商业化的空间正逐渐被开拓。毫无疑问，音乐创作的主体，是音乐产业发展的动力源泉。对拥有10万原创独立音乐人的网易云音乐来说，未来，下一个“冯提莫”或许就藏在这批对着手机直播，能保持高质量音乐作品产出，正在成长期的音乐人中。

本文来自界面新闻记者 | 林北辰支付宝改版后，阿里巴巴旗下本地生活服务也迎来了新变化。3月16日，阿里本地生活在线上召开“2020年商家大会”，在此前的商家抗疫扶持举措基础上，阿里巴巴集团合伙人、阿里本地生活服务公司总裁王磊进一步公布了对商家的扶持细节。而在3月10日的支付宝合作伙伴大会上， 蚂蚁金服CEO胡晓明宣布，将打造支付宝数字生活开放平台，聚焦服务业数字化。数字生活包含了本地生活，而本地生活是数字生活中最重要的板块，这意味着在本地生活的持久战中，阿里系内部的生态会进一步打通，饿了么口碑要依托支付宝获取新的商家和流量。总体来看，阿里巴巴本地生活业务今年的重点在于数字化、低佣金扶持商家并与支付宝协作。本次王磊的发言中，强调了要提升竞争的“格局”，2020年的本地生活，会有更大投入、更多流量、更多资金及更高目标。拉拢商家本次会议上，王磊重新定义了阿里巴巴对于线上业务与线下业务的解释——即“线上就是线上，线下就应该用线下的方式服务商家”。对于传统的O2O模型而言，线上线下导流是重点。但王磊在这次会议上否定了过去对O2O的运营方式，他认为在疫情之后，消费者已习惯了线上线下一体的生活方式。无论是线上至线下还是线下至线上的想法都已经过时，线上和线下将成为一体化的营销，数字化才是全行业共识。此外，王磊宣布了“七大商家赋能计划” 。未来一年，在与支付宝、淘宝、天猫、高德等多个流量入口打通后，本地生活平台将每天为商家带来超过1亿访问用户，继续将佣金保持在低于行业3%-5%的水平，扶持商家抗疫的优惠贷款利率比其他平台低50%。此外，饿了么口碑要为100万商家升级“数智中台”，为商家提供的私域小程序获得的订单免收佣金，还提供帮助5000家商家开通天猫店等服务。值得注意的是，在外卖领域，虽然饿了么的佣金长期低于美团，但由于美团用户数和单量更高的原因，饿了么市场占有率居于美团之下。根据疫情期间山东省餐饮协会发表的一封致美团、饿了么等外卖平台的公开信，美团外卖对大型连锁餐饮和中小型餐饮分别收取18%、23%左右的佣金。饿了么外卖对大型连锁餐饮和新签商家分别收取15%到20%不等的佣金。在日活用户数上，据Questmobile数据，截至2019年12月31日，美团日活用户数近7000万，饿了么日活用户数为1097万。在线上流量饱和、线下争夺战火热的背景下，本地生活想要以阿里的流量和多板块协同的策略抢占商家资源。支付宝升级后，其数字化平台的定位意在为本地生活扩大B端客户数量，从商家服务的角度破局。从王磊的发言可以看出，阿里巴巴对O2O的解释不再强调线上与线下间的导流，全渠道运营已成为趋势，比起一方对另一方的辅助，阿里眼下更看重的是市场占有率与多板块间的协作。与美团必有一战据界面新闻记者了解，本地生活商家大会当天，王磊发表了一封《万物复苏，向阳而生，进攻，进攻，再进攻》的全员信。信中，王磊提到，本地生活在过去一年完成了底层系统、数据和阿里经济体的全面融合：业务上，完成了到店、到家、即时配送和商家中台服务的全面整合；组织上，团队升级正在有条不紊地推进；文化上，新六脉已经浸润了将近2万人。王磊还强调，本地生活的排兵布阵已经就绪，今年会是竞争异常激烈的一年，接下来几个月是拼人才、拼供给、拼流量效率的黄金时期，也是决胜的关键时刻。这封口吻颇为激昂的内部信数次提到“排兵布阵”、“战场”、“决胜”等关键词，对标美团的意图喷薄而出。此前，界面新闻获悉，口碑和饿了么在新一轮的组织架构调整中合并为三个事业群：到家、到店、商家中台和创新，另有物流、新零售和生活服务三个事业部。饿了么和口碑此前作为两个公司，业务上只是合作关系，但本次调整后，二者的业务与产品合并成一个大团队。调整后，阿里本地生活将要大力扩张招人，知情人士称要”打大仗“。王磊的这封内部信则佐证了阿里本地生活狙击美团的决心。王磊称318大促是本地生活在后疫情时代的第一场大战，也是和支付宝紧密协同共创新局的一场大仗。从营收上看，本地生活要追上美团还有一段距离。双方财报显示，2019年第三季度美团的餐饮外卖业务收入为156亿元，阿里本地生活服务在三季度的收入则为68.35亿元，只有美团的43%。从生活服务类APP的排位上看，据Questmobile数据，在目前四大生活服务类APP中，饿了么日活用户数位于美团、大众点评之后，排名第三。阿里巴巴本地生活仅成立两年，通过合并口碑与饿了么，本地生活完成了从到店、到家、即时配送到软硬件服务商的整合，并实现与淘宝、天猫、高德、飞猪的业务打通。在支付宝的数字生活平台开放后，口碑饿了么率先入驻，进一步利用支付宝完善本地生活的布局。王磊称，本地生活服务市场下一步的竞争是在“新服务”的赛道上，要为商家赋能，提升竞争格局。而对美团而言，守住阵地，抵御阿里的狙击，也是疫情后的重点。

编者按：本文来自微信公众号“雷科技”（ID:leitech），编辑：Witkey，36氪经授权发布。在2月中旬，国内就已经有不少中小企业和学校开始复工复学，而“在家办公”也成为了一个火热新词。雷科技就是通过在家办公，维持了将近一个月的稿件更新和评测制作。而随着在家办公、居家上课的兴起，网络上也出现了部分声音，即“只要自觉的话，在家在公司工作都一样，以前的公司办公很大程度是在做无用功”。也引来了一大批“内部员工”的赞同。而随着疫情在欧美开始呈现爆发趋势，很多我们熟知的硅谷巨头都开始采用了居家办公的策略。我们才知道，哪怕是在互联网氛围很重的世界级巨头内，“云”也并不能解决一切问题。小雷将从这些巨头遇到的困境和公司管理机制的对比，来向各位一一阐述“云办公”的局限。苹果云办公的困境对于硅谷的科技巨头而言，云办公只能解一时之渴，而不能解一世之渴。以苹果为例，作为一个“软硬兼施”的公司，在美国的疫情爆发初期，苹果就和其他的硅谷公司一样开始限制员工的出入境，并号召总部员工回家办公。而到了3月9日，随着疫情在欧洲也开始有了蔓延的趋势，库克特地发送了备忘录，称“这是最困难的时刻”，并鼓励全球员工在家办公，在此之后更是无限期关闭了除中国之外的所有Apple Store。我们都知道，早期病毒在中国的蔓延，严重拖慢了富士康的复工速度。虽然到本月，富士康的复工率就已经恢复到了正常的水平，但疫情的严重性也阻碍了全球各地之间的工厂联络。譬如越南政府就严格限制韩国三星的工程师入境，而这批工程师入境的重要原因就是调试苹果的OLED屏幕，同时，苹果的高级工程师也受困于疫情不能入华，而按照生产周期来推算，这几周正是iPhone 9大规模量产，以及年底新iPhone进行生产调试的日子。除了显而易见的生产障碍，在软件服务方面，在家办公并没有那么美好。根据苹果员工的表述，为了满足公司的保密需求，苹果一直在调整内网的相关规则。但是涉及到给新硬件开发配套软件的员工，还是得去苹果总部进行上班。硬件开发如果说是迫不得已的话，那么苹果的服务开发也遇到了相似的问题。和公司网络不同，苹果员工只能利用家庭网络来进行数据的上传和下载，但由于网络速度和工作流程的原因，这一切都比在公司直接办公要复杂得多。并且对于异地和外包的苹果员工，苹果也并没有给出一份清晰的工作指南。有员工抱怨称，苹果由于安全原因，对内网系统的登陆就进行了严格的限制，并且一直更改外包员工的工作范围，不仅是项目确认遇到了麻烦，甚至有的员工都无法远程进行公司网络登陆。这其实和苹果自身的管理模式也有关系，苹果奉行的是绝对的“中心化”，部门之间的隔阂不高，一切都按照上层的指示去调动。我们常常在发布会看到的那些演讲者，基本都是苹果的“高级副总裁”，他们只负责大致的分工，然后向库克一人负责，彼此之间处于合作关系。譬如在苹果，原先的Jony Ive就是“首席设计官”，负责苹果一切的软硬件、以及苹果园区和Apple Store门店的设计。但他手下的首席UI设计官Alan Dye和首席工业设计副总裁Richard Howarth，也可以向库克进行直接汇报，但其他设计员工就不能。更有力的例子是，苹果的软件开发向来都是打通的，MacOS部门支援iOS的开发是常有的事情，这也是苹果软件开发实力偏弱的表现。苹果的“流动式”管理机制最大程度了保障了“设计优先”，让全公司的软硬件一体化策略执行得非常好，不会出现在“One Sony”战略下，索尼各个部门依然出现的互相倾轧和不合理竞争。但这种“流动式”的管理机制，一旦遇到疫情要在家办公，那分工都只能经过线上进行，失去了互相探讨的空间，自然不利于苹果公司的发展。软件公司比较幸运当然，我们可以说，苹果向来就是“重硬轻软”，它的软件开发效率在美国的科技巨头中并不算是最优秀的那一家。那让我们来看看，一直以软件开发闻名的谷歌和Facebook，能否在这次疫情中顺风顺水。和苹果一样，谷歌也已经宣布了员工在家办公的计划，并且近十万名员工直到4月10日将一直居家处理工作。按理来说，谷歌向来就有“在家办公”的传统，更别提作为以软件开发闻名的公司，内部的代码管理和项目管理系统在整个硅谷都是数一数二。甚至有人称，谷歌内部的软件管理战略如果要全部实现到谷歌云上面，谷歌云现在也能成为美国云服务的巨头之一。但在疫情下，谷歌也遇到了难题，员工申请的办公设备堆积如山，而这导致了办公设备交付的严重堵塞，部分员工甚至得去办公室拿回自己的办公设备。而Facebook也遭到了同样的麻烦，Facebook大量的平台审核不能在家里进行处理，否则会有法律风险（例如儿童色情）。为了管理平台内容，Facebook不仅要求部分员工依然呆在园区进行工作，还比平时多外包了1.5万个审核职位。作为软件公司，谷歌和Facebook遭到的打击要比植根硬件的苹果轻很多，但也有自己的缺陷，首先作为平台厂商，审核的压力就是巨大的。听起来这些工作和“高大上”并不相关，但却是任何一家提供公共内容的厂商最不可忽视的一个点。Facebook在全球平时就雇佣着两万名平台审查人员，每人每天至少要处理25000份违规内容，这还是近年来AI自动识别进化后的结果。谷歌的YouTube也是如此，大量的“广告分类”都是要靠人工去进行。但从软件开发的角度来看，谷歌和Facebook则是最安全的，他们都追求创意的快速展现，用小团队的开发战略来进行大量新功能的加入。但保证小团队员工自由的同时，又采用传统公司的“层级管理”机制，分工明确，当然，员工也可以直接去向中层管理提出自己的意见，也可以调职。但每一个项目和调职都清楚明白，这和苹果“流动统筹”的方法是大相径庭的。云办公终究不能长久总体来看，科技巨头们的“在家办公”战略，归根到底只是权宜之计，并不能成为“在家在公司都一样”的理由。哪怕是谷歌也表示，所有的广告业务都因为缺少交接，而受到了很大的阻碍。而且，谷歌雇佣的远不只是工程师，还有不少职业经理人，甚至是清洁工。加州已经有议员表示，由于硅谷的“在家办公”战略，已经让数万名清洁工到了“失业边缘”，而谷歌员工也表示，现在公司内部一团乱麻，零食和线缆被扔得到处都是。可以说，“云办公”解决的是异地交流困难，而不是每个人龟缩在家工作的逃避工具，任何工作都有着强烈的社会属性，牵一发而动全身。所谓的“完全居家办公”完全是部分人臆想出来的美好时代，就连“动动代码”的IT也都无法完全幸免，其他的工种就更不用提。但随着疫情在欧美的不断爆发，西班牙、法国都相继宣布关闭边境，美国政府更是直接表明，疫情将会持续18个月。就算硅谷巨头们不愿意，“云办公”恐怕也要存在很长时间。事到如今，按时上班对硅谷已经不是一种“诅咒”，而成了一种希望。

编者按：本文来自微信公众号“Tech星球”（ID:tech618），作者：马微冰，36氪经授权发布。一场突如其来的疫情令人始料未及，每天跌宕变化的疫情数据，牵动所有人的心。感染者、密切接触者数量、活动轨迹、时间节点等大数据，成为疫情防控的关键信息。而在备受瞩目的数据背后，有这样一群人，他们虽然不是医生护士等一线抗疫人员，却在疫情爆发后，逆行奔向疫情最严重的区域。“真没想到，我回到武汉，就再也没离开过，而且一工作就是40多天。”说这句话的海致科技数据工程师许珂，就是许多逆行奔赴疫区的数据技术人员之一。1月20日晚上8点，刚放年假的许珂抵达湖北鄂州的家中，正吃着晚饭时接到了公司的通知。“武汉这边疫情爆发，需要做一些疫情分析支撑工作，我们武汉这边人手有限，需要8小时内到岗，你有没有问题？”放下手机后，许珂告诉家人，接到紧急任务第二天要返回武汉。翌日一早，许珂简单收拾衣物，开车回武汉紧急待命。彼时，各个城市还没有拉响警报，甚至武汉街头，戴口罩的人也不是很多，多数人和许珂一样还不能意识到后来发生的一切。紧接着，武汉封城，全国各地防疫管控，以数字为标准展开筛查隔离。在疫情笼罩的3个月里，每一组数据、每一串代码都发挥了重要的价值。一场大数据抗疫战，拉开了大幕，这是对大数据价值和“数据侠”成色的一次实战检阅。临危受命的逆行者“前所未有”，当提到这次疫情的感受时，这是许珂用到的词语。“战疫”打响后，阿里、腾讯、百度等很多互联网公司开始向武汉，紧急运送支援物资。接到紧急召回的电话时，许珂并没有想太多，以为和平时加班赶项目一样，去几天就回来。但没想到，一直奋战至今。1月20日，海致湖北负责人高勇波接到需求，需要紧急抽派人手组建一支技术团队参加武汉防疫指挥部的数据分析工作。疫情中成立的防疫指挥部，是由政府部门、医院、卫生防疫机构、卫健委等联合组成的。防疫指挥部会下发一些数据核查、数据分析的需求，数据工程师们配合相关部门完成后，再把分析结果提供给指挥部，以供决策。“因为年前也比较忙，最开始的时候我们今年准备提前放假，让大家去休息一下的，没想到遇上突发的疫情。”海致总裁杨娟对Tech星球说，“陆续接到来自于各地这样的电话后，我们立刻开始内部讨论。我们也很纠结，毕竟还是有风险，也很担心员工会有情绪，但大家基本上没有二话。”接到紧急任务的高勇波，便在工作群里问大家，谁能够尽快来武汉，“有的是已经到家里返回的，有的是在半路掉头回来的，还有武汉当地不打算回家的，”没过多久，就有6名同事表示，可以第一时间返回，许珂是他通知的第二个人。“接到通知后，我们6个人在1天之内全部到岗”，高勇波对Tech星球（微信ID：tech618）说道。1月21日上午11点，许珂与6名同事到武汉集结待命。“我不知道这次具体是要做什么，只知道是疫情相关的事情。”刚到武汉的许珂，午饭还没来得及吃，便立刻参加工作会。仅仅一个小时的工作对接，让擅长数据分析的许珂一下就意识到疫情的严重性，他知道即将开始的工作将会是前所未有的挑战。各级政府部门有上百种数据，存储总量极为庞大，分散在不同部门，同时各级医疗防疫机构，还拥有大量一手疫情数据的手工表格。这些冗杂纷繁的数据，要迅速的形成一套高效的数据接入、清洗、处理的机制，转化为精准的防疫信息，传递到防疫指挥部，对于高勇波来说，最大压力就是时间和每一条数据后面所代表的生命。后来有人问起高勇波当时的感受，“我从来没有过这样的体验，脑子里每一分钟都是人命关天四个字。”高勇波说到。海致网聚实施总监邓华亮认为：前期工作是最难，也是最紧张的，“第一次会相对复杂一些，等我们把这些数据接入，以及处理的规则都建立好了之后，后续再进来新的数据随时更新，这个过程就是自动的。”“短时间内，我们要接入各个部门的数据，做数据处理、清洗、关联，形成数据模型。数据流转机制刚刚建立，模型也都是摸索着做，改动很频繁，要的也很急。那是疫情爆发的第一阶段，需要做很多东西去摸索。”许珂说道。许珂与同事们没日没夜的工作，从1月21日开展第一次密接人员信息发布开始，基本上每天都是凌晨三四点，甚至四五点才休息，早上八九点钟又要开始工作。一线“战疫”刻不容缓，许珂与同事们每天想着如何压缩时间，更快的形成数据模型应用。第一道「数据防线」确诊病例、疑似病例、发热门诊，这一些患者数据，如果能第一时间获取，用于后续研判分析，比如去发现这些密切接触者，及时通知他们，使数据及时下发到一线社区工作人员手中，都至关重要。从1月21日开始，海致协助各地相关部门，通过海致的大数据挖掘系统，每天处理数据几十亿条，发出几万条关于“B类人群”（密切接触者）的信息，为社区工作人员的精准排查提供支撑，当时基本上是半个小时就要更新一次。疫情防控的数据模型非常重要，前线的同事们也感受到前所未有的压力。高勇波说，“平常的工作会给一个时间，比如说一天或者两天。可现在同等量的工作，会压缩在一个小时之内就得完成。”刚开始，他们下班后被安排在附近酒店休息，但随着疫情爆发城市管制，外地人不允许住酒店，所有酒店都被腾出给援助的医疗队。许珂与同事们直接在办公室旁边搭一张行军床，累了直接休息。数据工程师在办公桌旁搭的行军床“我们只能分清白天黑夜，没有其他的。”高勇波说。防疫指挥部的第一步工作是要快速地把这些数据汇聚起来。邓华亮向Tech星球（微信ID：tech618）说道：“汇聚起来以后，发现数据标准不统一，数据质量也参差不齐。然后接下来的工作就是，抓紧把这些数据都整理好、清洗好”，这无疑是一个工作量巨大且高强度的事情。随着确诊人数不断激增，23日上午十点钟武汉封城。全国最关心问题是，武汉到底外流出去多少人？去了哪，乘坐什么交通工具？每日的数据每日结清，每日的数据中各类关注对象信息都要当日上报。这些原始的一手资料，只能由武汉团队第一时间进行归纳，相比较其他城市的防疫，武汉的工作量都是乘以百计、千计、甚至万计。邓华亮说，“掌握了外流人员信息后，我们利用大数据建模手段，构建了上百个分析模型，有数据真实性的交叉验证模型，有落地确诊病例模型，有外流人员去向查找模型，有密切接触人员身份落地模型等等。然后把这些模型的分析数据推送给一线防疫人员，抓紧去落地核查。可以说一个模型就是一个战场，每个战场都关乎生死。”临时团队人员少，在巨量的数据处理信息面前，难免会出现各式各样的问题。“因为是多部门、多系统向一个地方汇集，又从一个地方向外发送，相较于技术支撑的难度，在整个分析运行的协同机制上可能会存在更多的问题，每天除了解决技术问题，更多的时候我们还要跟不同的部门进行沟通，提醒数据上报，询问接受反馈，确保工作顺畅进行。机制运行之外，就是不断地完善算法和功能，尽可能的压缩技术处理的时间，每压缩一点，就有更多的时间去处理更多的问题。”许珂向Tech星球解释。由于武汉交通管制，海致北京总部的技术人员无法到达武汉现场，但为了能够保证及时协助武汉的团队，技术同事们24小时在线，远程帮忙排查解决问题。1月30日，公司紧紧协调增援3名技术骨干进驻武汉，进行轮岗。同日，海致为全国2.2万名一线疫情防控人员，紧急开通了内网大数据分析平台账号，免费支持服务一线疫情防控数据分析。随后，从南昌、南京以及湖北很多正在被封闭的村镇，十几位海致工程师在短短几天内向武汉、孝感、黄冈、鄂州等疫情前线集中。一道大数据防疫城墙建立起来。火线增援总攻大约一个月的时间，9位工程师连轴转，最终武汉的疫情防控数据模型逐渐稳定，“接下来要支撑湖北其他的地市，本地工程师人手已经不够，只能从总部抽调人过来。”高勇波向Tech星球说道。研发总监翟士丹介绍，“我天天都在和勇波电话，既害怕又期待，害怕的是系统临时出现了什么问题，耽误了分析，期待的是按照前方要求新上线的功能，能带来救人的好消息。就这样，有时一晚上都睡不好，就想着能从哪儿下手，做的更好一点。”2月19日，武汉全面启用12家方舱医院，医疗资源得到缓解后，武汉疫情防控战役发起总攻，数据量倍增。应武汉疫情防控总指挥部要求，再次紧急增派数据分析师，火线支援。连明、张顺民宋彦朝三位“数据侠”主动请缨。连明是北方区负责人，常年在北京办公。2月18日晚上8点，下班后的连明接到公司副总裁的电话。“武汉这边的兄弟已经连续作战30天了，为了保证大家的身体健康，我们得向医护人员一样强制替换，需要你现在支持武汉的疫情防控工作，明天清晨出发，OK么？”突然接到通知的连明，直接回复“没问题，马上清行李。“随后，连明立即通知部门同事，“紧急去武汉支援，有没有问题？明早出发。”大家都没有任何迟疑。2月19日早上7点左右，连明与同事相约来到北京西站，往日人头攒动的西站只有零星的乘客，各自相隔很远。7点26分，三人坐上了由北京开往深圳的G71高铁。武汉封城后，G71便不在武汉经停，但当听闻是派往武汉的支援人员时，武汉有关部门提前沟通，协调武汉站特批G71可以临停武汉。连明与同事在高铁站连明与同事们在同一截车厢，车厢内有七成的乘客。2月19日湖北以外的地区，疫情防控已经进入到中后阶段，北京有些公司已经复工，但武汉仍在严密防控中。下午13点，高铁抵达武汉，连明与同事拿着盖满印章的通行证，在武汉站下车，发现整个高铁站都空空荡荡。连明说，“原以为当时武汉疫情也会好转些，但和想象中不一样，差别太大了。”坐在车上的连明看到此时的武汉很是震撼，“从人流和车流这两个角度，跟平时真的是天壤之别。”在当地人员接应下，连明与同事直接到达防疫指挥部办公室。看到已奋战一个月的同事，并没有明显的疲态。“大家都在想把这个事做得更好，做得更精确、更精准一点，让疫情早日结束。”五天以后，海致CEO杨再飞带着一批口罩、药品和食品，乘坐与连明同一趟高铁、也赶到了武汉。高勇波说，“省市两级的最高领导，这几十天内都多次过来督战疫情防控，察看工作进程，审阅数据。”打一场持久战“这是一场持久战”，在连明看来。随着疫情发展趋势的变化，不同阶段关注点是不一样的，分析的侧重点同样也会产生变化。邓华亮说，“初步控制阶段，没有再集中爆发的情况下，我们会做一些基于流行病学的分析和研判，将以前全覆盖的防控，变成分级分区域的一些精准防控，提供一些分析模型的支撑。可以判定，同一个地市不同的曲线，不同的社区、小区哪些是高风险，哪些是低风险，作为精准防控的决策依据。”无论何时，这些逆行的数据侠们也绝不是孤军奋战。“看到同事在前方奋战，开始自己没办法出力，心里还是比较难受的”，徐培对Tech星球（微信ID：tech618）讲道。身为武汉团队的一份子，徐培由于身体原因在家休养。1月21日，高勇波询问是否有人能到达武汉时，徐培也积极响应，但年前刚做完心脏瓣膜手术，领导建议徐培暂时先不参与“前线”工作。但随着武汉的疫情每况愈下，徐培说，“既然不能在一线，我就做后勤保障工作，为大家改善一下伙食或者是营养，换一种方式并肩作战。”没有家人陪伴、没有年夜饭，一线的工程师们开足马力工作，除夕、春节、元宵节等等，对于大家而言都没有概念。“年夜饭就是在现场，坐在一起，每人一个自嗨锅，当时觉得已经十分幸福了”，高勇波说道。2月份，武汉甚至整个湖北的物资都比较匮乏，了解到前线同事们经常在吃泡面，徐培和家人们发动所有的力量，每天通过各种渠道购买食材。因为徐培在家静养，采购和送东西的事情都是由妻子代劳，有些需要加工的，母亲会一起帮忙。从2月初开始，徐培每隔一两天就会到指挥部运送物资。一般早上出门，赶在同事吃中午饭时送到，这样能吃到比较新鲜的食物。“有一次，同事们说想喝可乐，后来我在一个店里看到，把他们一整个柜台20多瓶可乐全买走了，第二天送去，他们见到可乐时特别开心。”随着物资逐渐丰富，疫情趋于平缓。各地都在有序复工复产，数据模型搭建的重心也在改变。2月22日，许珂与同行的两位同事，被安排去构建湖北全省的防疫大数据平台。“我们会做一些风险预警的模型，及时发现一些可能的发热患者，或者疑似病例，防止再次扩散。”邓华亮对Tech星球说。“抗疫”背后无形的手“大数据这张看不见的抗疫网，可以说是决定生死，至关重要”，2月24日，海致网聚CEO杨再飞在朋友圈写道。一线工程师许珂家里有两位同样在一线坚守的亲属，父亲与大伯都是医生。“从疫情开始，大伯就在鄂州一线救援。但1月26日开始发热，确诊感染，2月13日很不幸没能挺过去，离开了我们，同样被感染的大伯母还在隔离治疗中。”许珂说，“经历过这个事之后，才真正的觉得我们每天看到的，手里头的那些数据，真的就是一个个活生生的生命。很多时候看到一个生命，从最初的密接人员数据表格一步一步挪到病亡人员表格，那种感觉是难以忍受的。我们从来没有做过这样的数据分析，这也是我们能超出个人极限，咬牙坚持下来的最终原因。如果说，有一点数据没弄好或者弄错了话，会导致非常严重的后果，就是一个生命没办法得到及时的救助。”疫情是灾难，同样也是一种警醒。作为“抗疫”背后无形的手，大数据的重要作用，在这次疫情防控中愈发凸显。之前，政府和企业往往觉得数据是一个辅助性的工具，仅仅是一个参考，但在这场“战疫”中，许多人开始真正意识到大数据的重要性。海致公司制作的智慧大屏效果图正如谢尔曼・斯坦因所阐释的，数学化远不止是“一堆数字的计算过程”。“当在一个突发的、超级复杂，不断动态变化的过程当中，如果没有大数据，就没有办法支撑决策，这时候大数据成了决策的本身”，杨娟对Tech星球（微信ID：tech618）说道。疫情爆发后，互联网科技公司都纷纷利用自己的大数据技术能力，快速地投入抗疫之中。1月21日，丁香园推出了“疫情实时动态”信息页面；22日，微信上线疫情实时搜索功能；23日，腾讯健康和百度地图同时上线“发热门诊地图”，推出了百度迁徙数据，腾讯看点上线“战肺炎”频道和“关注肺炎”专题，以及疫情地图和预防手册；阿里达摩院研发AI算法，将原来数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时，大幅缩短确诊时间。“战疫”接近尾声，但尚未结束。一线战斗岗位仍需坚守，在这场“人命关天”的争夺战中，大数据工程师们担负了重大而特殊的使命，保卫了许多人的健康。

编者按：本文来自微信公众号“动脉网”（ID:vcbeat），作者：陈鹏，36氪经授权发布。不同于以往的情况，我国的科技水平如今已经有了大幅提升，甚至在某些领域领先全球，尤其是云服务、大数据和人工智能技术等创新科技。在本次疫情防控工作中，我们用高科技武装自己，将这些技术变为应对疫情的有力武器，在疫情追踪溯源、路径传播、发展模型预测、资源调配等领域加以广泛应用。本文中大数据在疾控中的应用（动脉网制图，仅供参考）大数据究竟对本次疫情防控做出了哪些贡献？在未来的疾控中可以发挥什么样的潜在作用？动脉网对此进行了梳理。大数据在疾控预警及监测中不可或缺，前提是“真实”数据根据媒体的报道，2019年12月26日，湖北省中西医结合医院呼吸内科主任张继先在电子病历系统中存储一个病例时惊讶地发现，当天上午已经有另外三条类似的数据都包含发热、咳嗽和华南海鲜市场三个相同的关键字。经验丰富的张继先感觉出了异常，并于12月27日向副院长、院感及医务汇报。院方果断把数据上报武汉市江汉区疾控中心。到了12月29日，类似数据增长到7条，张继先再次向医院报告。医院立刻召开多部门会诊，随后，湖北省中西医结合医院直接向湖北省及武汉市卫健委疾控处报告。张继先被认为是“疫情上报第一人”，湖北省中西医结合医院则是第一家正式上报疫情的医院。公开报道中最早的病例可追溯到2019年12月8日。这半个月期间，武汉市的其他医院也陆续收到了类似的病例。根据报道，出于谨慎考虑，院方选择首先进行基因测序确定病原体再行上报。考虑到这是一种全新的病毒，基因序列也需要时间，这也无可厚非。不过，我们假设一下，如果当时有大数据及人工智能能够第一时间抓取到这些早期的蛛丝马迹，情况是不是会向另外一个方向发展呢？当然，也有人会提出质疑，为什么从2004年开始运行，当时耗资7.3亿元巨资建设的国家传染病与突发公共卫生事件网络直报系统（下文简称疾控直报专网）没有发挥预警作用？根据动脉网的了解以及媒体的公开报道，疾控直报专网并非没有发生作用，但其数据来源完全取决于上报数据，由于种种因素，疾控直报专网无法与医院内部网络进行直接连通。采集不到数据，这一系统自然无从发挥。2月3日，卫健委发布了《关于加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》。各地卫健委根据通知不断改进采集方式，多数医院开始采用网络直报的方式，总算逐渐发挥了专网的作用。对于大数据来说，真实的数据来源是极其重要的一步。本次疫情的发展过程中我们可以清楚地发现，依据错误数据得出的结论与事实相差千里。如何获取真实可靠的、来自医疗机构一线的数据？电子病历系统（EMR）、实验室信息管理系统（LIS）、医学影像存档和通讯系统（PACS）以及医院信息系统（HIS）这几个主要的系统为我们提供了可靠的数据来源。EMR是数据来源的最初一环，也是国家推动的医院信息化升级中的一个核心系统。从2018年到2019年，国务院和国家卫健委总共有9条政策详细提到对于电子病历的硬性要求。2019年，全国总计有7000多家医院申报了国家的电子病历评级。利用大数据及人工智能对EMR进行分析并运用于疾控并非无法实现，这是一个目前的热门话题。北京大数医达为南京市疾控中心建设的疾病与监测预警系统便直接打通连接了当地医院的EMR。这一疾控监测预警系统应用了大数医达最先进的大数据和人工智能技术，对医学知识图谱建立模型，再直接提取EMR进行语义结构化，由人工智能匹配知识库判断EMR中是否包含新冠肺炎等传染病的关键词。一旦被人工智能判断为疑似或者是高度疑似则上报疾控部门，避免医院因故遗漏或者迟报。系统直接打通并连接到医院的EMR，作为省市疾控中心的上报分析、数据汇总及预警分析系统。它具有很细的颗粒度，除了40种法定传染病，也支持各地区自己补充当地认定的多发性传染病。大数医达区域疾病监测预警系统（所有显示仅为展示，不代表任何实际意义）同时，系统结合历史疾控数据进行学习，并结合区域密度和人口流动率等大数据，可以对疑似数据对传染病的发展速度及分布区域等进行预测，从而为疾控决策给出参考数据。总体来说，要把疫情防控工作做踏实做到位，需要借助AI+大数据技术，既要打通行业内“部-省-市-区县”自上而下的垂直领域数据，又要横向打通跨行业部门“信息孤岛”。从顶层设计就要实时结构化信息互联互通，业务联防联动。大数医达为江苏省承建的这套系统原本是为春季流感高峰而准备，没想在这次更加严重的新冠疫情中发挥了作用。根据统计，如果以疫情爆发的中心城市武汉为原点，沿着高铁线路画一条半径约为2小时的圆圈，可以清晰地看到各个地区疾控水平并不一样。相对而言，江苏省的新冠疫情控制的就比周边要好很多。专门从事传染病疾病智能监测的长沙双数科技则试图通过解决医生在当下传染病报卡中的痛点从而解决整个传染病监测的痛点。首诊医生负责制规定，凡发现传染病人，疑似病人病源携带者的均由首诊医生填写传染病报告卡，并作好记录备查。传染病监控对传染病报告卡的数据质量要求较高，包括传染病报告的及时性、传染病报告数据的完整性和准确性都是重要指标。这本是一件好事，但客观上也使得医生在实际传染病报卡过程中会遇到很多问题。首先是及时性。现行规定甲类传染病必须在2小时内，乙类传染病及丙类传染病须24小时内上报。然而，医生填写传染病报告卡信息需要花费较多时间，遇到就诊病人多时，就很容易出现疏漏造成没有及时上报，这样就会导致传染病的迟报和漏报情况的出现。其次则是传染病报告数据的完整性和准确性。目前多数医院挂号系统中并没有完整的地址及电话等信息，在填报时无法满足传染病报卡对病人信息完整性的要求。医生只能现场询问并录入，过程耗费3-5分钟时间甚至更长，让人颇为头疼。医生对传染病疫情是不是有足够意识也影响到传染病的监测。在疾控直报专网的传染病报卡中有“不明原因肺炎”的选项，实际上可以对应早期未明确的新冠肺炎。现实情况则是医生基本上都没有选择此项选择报告，因为上报就意味着后续需要完成一系列登记填表及调查工作，对于他们是额外的负担。或者，即使知晓有此选项，但缺乏明确的诊断也不敢轻易上报或无法通过现有系统的规则进行上报。目前医院的传染病监测报卡系统不够智能、对医生的干预方案不够有效、医院传染病疫情管理部门对传染病迟报漏报筛查耗时耗力，这些都是传染病监测无法做到杜绝迟漏报的客观因素，也是传染病监测中的痛点所在。长沙双数科技经过熟练的实践，认为这些痛点可以利用大数据解决。双数科技传染病疾病智能监测方案运行逻辑在双数科技的传染病疾病智能监测解决方案中，首先汇集EMR、LIS、EMR及PACS四大系统诊疗数据，再运用双数传染病专家知识库、语义分析技术，对诊疗数据进行传染病疾病相关特征提取、标记。其后，使用传染病疾病分析模型对特征进行分析比对，从而认知传染病。一旦认知到传染病病例，系统即时推送或延迟推送到具体医生电脑前端，并可强制锁死系统要求医生必须完成重要的传染病报告。从实践来看，医生的确在初期不熟悉操作的情况会有一些微词；但是在医生填报卡过程中，双数利用大数据+人工智能技术实现了传染病的高精准认知、待报卡信息的自动提示、病人信息的自动填充、地址信息到街道的智能解析认知和重复报卡的自动去重等一系列优化方案来实现明显的效率提升。最后，医生对此都予以接受和认可。这一传染病智能监测解决方案还实现了关口前移，把疾控直报专网上报的校验逻辑全面前移到医生填写传染病报告的阶段。校验不过就完成不了上报，这样就有效解决了报卡完整性和准确性问题。医生完成报告传染病报卡后，数据完整准确的传染病报卡经医院传染病疫情报告人员审核后再上报至疾控直报专网，也解决了及时性的问题。双数传染病监测平台（所有显示仅为展示，不代表任何实际意义）在解决医生传染病报卡的基础上，双数科技进一步实现了从医院内网至疾控直报专网的一键直报功能。2017年5月，中南大学湘雅医院利用该系统实现了传染病报卡医院内网一键直报功能，耗时不到3秒。这在当时也是极个别可以实现内网直报的案例。目前除了湖南省的中南大学湘雅医院外，重庆医科大学附属儿童医院和贵州遵义医科大学附属医院均已采用内网一键直报的方案。根据统计，利用大数据和人工智能的双数传染病监测方案可以将杜绝迟报漏报的有效率做到95%以上；将医生的平均传染病报卡所耗时间从以往的5-8分钟大幅降低到40秒以内；疾控直报专网上报所耗时间也从2-3分钟缩短至几秒钟。事实上，武汉大学中南医院也刚刚在去年采用双数传染病监测方案，并在后续的疫情报告效率上体现出了优势。不过，在突发性的未知传染病早期预警上，双数科技认为对单个医院的数据分析的结果、在说服力还是相对不足。相对而言，双数科技认为区域一体化传染病疫情预警监测方案是应对区域重大传染病最好的建设方案。目前，双数科技已经完成了区域一体化传染病疫情预警监测方案的研发，已经在其他省市加快部署计划，希望能为中国整体的传染病信息化进程探索新模式。不要忽视院内数据快速采集，大数据运营需要可视化随着疾控上报流程的理顺，疾控信息的上报变得简单了不少，但多数医院对于他们身边正在处理的患者数量、确诊疑似病例分布、内部科室人员配比、排班情况和防护物资等状况反而难以获取全貌。通过Excel打印纸质表单手写统计这种落后方式不得不重出江湖。低效的数据工作给一线医护人员的工作带来了不少负担和危险，也让管理者难以获得全貌。主任和院长无法进行快速调度，甚至影响了正常排班。上海华山医院张文宏主任“让党员先上”的做法赢得一片喝彩，但其背后的原因之一恐怕也是因为紧急时刻使得理想的调度流程出现了问题。实际上，绝大多数医院依赖厂商的服务，本身缺少快速开发数据采集和处理数据的能力。一旦遇到突发情况没有办法处理，信息化系统就变成了摆设。在不得已的情况下，手写表格也就变得可以理解。根据帆软从医院获取的反馈，医院内部在疫情期间的数据堵塞点非常多，主要分为填报微系统、报表自动化和管理型数据应用三个方向。填报微系统是疫情期间医院的最大需求之一。医院的信息系统已经相当复杂，但现有信息系统的功能大多是围绕医院常规运行设计，对于很多可以运营的数据并未做额外采集。这导致许多临时性需求数据无法采集，一旦厂商工程师因故无法及时现场响应（比如疫情），医院基本只能抓瞎。填报微系统主要就是为了将医院日常可能通过Excel进行收集的部分数据，或者将突发性、临时性的数据进行采集保留到数据库中以备紧急情况下使用，比如疫情中医院防护物资的临时管理。第二个需求则是自动化报表业务，目的就是为了让医院从复杂繁琐的报表任务中解脱出来。同时，自动化报表还能够结合医院自身情况快速调整和修改。在疫情过程中，自动化报表在降低医院工作负担上也发挥了不小的作用。第三则是管理型的数据应用。通过采集医院EMR、HIS和LIS系统的数据，并与填报微系统采集的数据结合，很方便就能给医院管理者提供目前医院的运营状况和指挥发力点。在这方面，帆软经过对长期实践经验的总结，为医院提供了多种填报微系统及自动化报表的模板，包括物资处理、健康状况报告及远程办公数据统计等多种医院运营指标模板，可对医院工作量、防护物资总览及疫情动态等三个方向共计数十个指标进行填报，解了医院的燃眉之急。说到大数据的应用，多数应用的推广都离不开数据的可视化。除了常规的柱状图、折线图、饼图之外，疫情地图始终都是最让人关注的部分。这并不是最近才兴起，早在1854年，英国麻醉学家、流行病学家约翰·斯诺（John Snow）对伦敦西部西敏市苏活区霍乱爆发的研究被认为是流行病学研究的先驱。当时对于霍乱的认识并不多，甚至认为是由空气传播。斯诺统计了每户病亡人数，并在地图上予以标注。分析发现，大多数病例的住所都围绕在Broad Street水泵附近，结合其他证据，斯诺认为病例与该水泵的水被污染有关，于是关闭了水泵，霍乱得到控制。人们也从此认识到霍乱是由水源传播。尽管当时的医疗水平还难以应付霍乱，但运用数据可视化则可对疫情有效地加以控制。斯诺正确地选择了地图，而非其他图表，从而使得统计分析变得一目了然。数据可视化的作用由此可见一斑。帆软的门诊监控看板（图片由帆软提供，显示仅为展示，不代表任何实际意义）帆软在数据可视化上的专长也在疫情防控中发挥出来。它的数据报表可视化工具可将医院信息系统获得的数据以及填报微系统抓取的数据结合，生成可视化大屏看板，方便医院管理者能够面对复杂的数据做出及时准确的决策判断。望海康信于2月4日紧急上线的应急物资管理系统除了在不到20天时间内帮助140家医院完成紧缺物资对接外，也通过大数据和数据可视化对全国医院整体物资状况进行了统计分析。望海康信应急物资管理系统注册情况（截至2020年2月23日，图片来自望海康信HIA数据平台）由望海康信HIA数据服务平台发布报告中的可视化图表，可以轻易发现由于各地均派遣了医疗队前往湖北省支援，医院物资紧缺状况并不局限在华中地区，而是遍及全国。疫情期间各省市援助武汉医务人员情况（截至2020年2月15日，图片来自望海康信HIA数据平台）通过人员调派图上，也可以看出全国各地医疗系统对湖北省的支援情况。以截止2月15日的数据为例，江苏省累计派出医务人员3182人，是当时最多的，但其占全省医务人员总数的比例大约在4%左右，显示了江苏省雄厚的医疗资源。相对而言，宁夏自治区累计派出医务人员536人，但其占当地医务人员总数的比例已经达到8.62%，是当时所占比例最高的。这样的可视化数据对于管理者统筹资源进行决策有着决定性的作用。大数据还原城市疫情全貌及舆情，改进疫情防控流程将医疗小数据与各式各样的大数据结合，就能够创造出不少实用的抗疫数据应用：同行航班查询、同行车次查询、周边社区确诊查询、疫情全国分布等等。这也是本次疫情中最为直观且大家最为关注的数据，很多医疗大数据企业都在其中发挥了不小的作用。在疫情期间，各地都建设了新冠肺炎疫情监控大数据平台、发热门诊监测大屏及新冠病毒医学观察者管理平台，为公众及政府提供疫情分析报告。疫情监控平台利用大数据技术构建城市及区域的疫情动态热力图，有助于还原城市疫情发生全过程以及疫情防控流程的改进。利用智能分析及预测，为政府决策、应急管理、资源调度、重大事件研判及预测提供直观的支持，助力决策者基于关键的数据及动态变化了解区域内应急事件的发展情况及态势、以便迅速做出决策。大部分的监控平台看板可动态显示着确诊病例变化情况、不同类型的累计病例、确诊数量的预测、疫情发展趋势对比分析、RT指数、RT变化趋势、治愈率情况等最新信息。区域医疗平台建设比较完善的地区还可对当地医疗机构进行多维度动态监管。发热门诊监测大屏可与区域内发热门诊的对接，通过大屏方式实时监测区域内医院发热门诊的情况。还可实现风险预警，可以直接弹出提醒，确保医务人员安全。当然，疫情防控指挥平台不单应该关注与疫情相关的直接信息，舆情也应该成为关注的重要对象。在本次疫情初期，各种信息混杂传播，一时让人难辨真伪。其中，有的是无意识的错误信息，有的则是别有用心的谣言。这些消息挤占了大量的通道，使得真正需要获得帮助的求助信息被掩埋到了垃圾信息中。为了及时发现并澄清谣言，推动真相和正能量的传播。清博大数据平台在疫情期间上线了“疫情谣言粉碎机”，可以综合了解媒体、专业机构以及专业人士已辟谣的相关信息。助力为民众提供可靠的辟谣信息，减少民众的疑虑和恐慌。清博协助“雷火研究”志愿者完成舆情材料共约50多份。自1月30日起每日编撰《疫情舆论汇编㊣雷火明书》，内容均选自当日与疫情相关的最新消息。其中，基础版截至3月2日共公开发布32期，旨在为政府和企业决策者、媒体和互联网报道者、海内外研究者提供参考。除此以外，大数据技术更为重要的是可以从蛛丝马迹中发现和挖掘求助信息。清博大数据在疫情期间利用大数据对舆情进行了挖掘和汇总，对包括微博、微信、抖音、快手、论坛及帖吧等社交工具上发起的新型冠状病毒肺炎网络求助行为方式和传播方式进行研究。通过将网络求助信息进行数据清洗、语意分析及特征提取，将非结构化的文本信息进行结构化的信息抽取；并利用指标模型设计和策略优化，将网络求助信息进行自动分类，将求助信息分为紧急求助（涉及生死类）、重要求助（比较重大的求助）及常规求助三大类进行汇总并转交相关部门。工作人员则会进行下一步的信息核实、救助实施和救助后的回访。截止3月2日下午，清博协助“雷火救援”志愿者共计收录求助信息3157条，累计通过各种手段回访2572人，共协助救治1693人。根据清博大数据的统计，疫情期间整体的舆情趋势陪随着疫情的防控呈现一波三折的情况，并在1月28号达到顶峰，随着之后疫情的有效防控，舆情热度逐步下降。值得深思的是，在互联网和移动互联网如此发达的时代，部分区县的执行部门的互联网意识不足，对各种网络平台上的网络求助信息重视程度相对不够，有较大的提升空间。因此，清博大数据计划在未来将本次针对疫情研发的网络求助发现及挖掘系统持续更新，使其更为通用并可以向公众开放。为政府和社会应对各种灾难事件提供力所能及的技术支持。除了方便决策者进行资源调度，也方便求助者能够找到附近可用的资源自救。大数据+人工智能助力诊前初筛，患者医护皆安心本次疫情发生时期正值冬季传染病流行期间，尤其是与流感的初期症状颇为相似。这让数量更加庞大的普通流感患者陷入了两难境地——以往只需前往医院做个简单的检查，现在却不敢去医院了，放任不管又担心是新冠肺炎。基于这种需求，很多互联网医疗企业都开通了远程门诊、预问诊或线上自诊分诊。大数医达19年疫情爆发前就为江苏省卫健委承建了健康通APP，除了常规的在线远程问诊和分诊寻医问药，也在疫情期间紧急上线了基于人工智能的自测，在疫情期间针对新冠肺炎的病征进行了升级。这一功能在处于疫情中央的湖北省也起到了很大的作用。作为全国支援湖北省计划的一部分，江苏省派出了732名医生支援湖北省黄石市。远程在线系统也被用于支持黄石市居民的线上问诊，其中便包括了基于大数据和人工智能的常见病自诊模块。线上自诊分诊模块提供了一些用于症状初筛的问题，将其转化为每个患者的微病例，从而帮助远程问诊的在线医生预问诊。线上分诊到对应科室的医生在打开患者的图文咨询或者视频咨询之前，人工智能已经将对话结构化，包括之前个人输入的信息，比如说患者的年龄、身高、体重、高血压病史、是否怀孕等等，并将整个信息直接汇总。医生在接待患者的时候就能够直接看到微病历，并根据判断直接提出一些更深入的追问，极大地提升了问诊效率。同时，由于打通了各个数据平台，一旦居民被初筛人工智能定义为疑似或者高度疑似，疾控部门也将会抓取到这些数据，并对此进行分析和采样。通过观察高度疑似病例是散落各地或是地区聚集，从而做出分析预警和判断，实际上也起到了疫区强化防控的作用。大数医达给江苏卫健委开发的互联网医院平台已顺利对接江苏省68家互联网医院和近20家健康医疗平台。截止2月12日，系统获数十万居民和疑似患者点击自测。每天约数百次到数千次调用次数，最多的一天曾被调用7000多次。同时，大数医达也与合作伙伴一起开发了基于5G和人工智能的机器人，可以对发热病人提问初筛，并进行测量体温、测量血压及血氧等动作，随后根据具体情况进行追问，再将病人进行分诊。一旦有高度疑似新冠肺炎患者，则通知医院进行处理。这一智能机器人在武汉及上海的两家医院分别试运行了接近一个月的时间，最高峰时一天曾完成了360多例初筛，极大地缓解了疫情爆发时的医院压力，同时减少医护人员的感染风险。运用大数据思维，帮助基层安全高效实现人员管理除了来自医疗系统的数据，来自医疗系统外的数据，尤其是基层社区一线的数据在本次疫情防控排查中也发挥了巨大的作用。不过，基层排查在初期的运行效率并不高，很多地区采用纸质填报，再录入系统，消耗了大量时间和精力，且效果不佳。这种“表格抗疫”间接反映了疫情防控中的薄弱短板，效率低、也缺乏相应的技术手段，数据多头来源互相打架的现象一度颇为严重。随着时间的进展，以及中央的指导，大数据思维及技术开始被运用到基层。厦门市思明区早在1月下旬即开始着手开展疫情防控，考虑到当地行政区域狭小，外来人口居多，节后返工潮将造成较大的防控压力，出于公众返程中疫情联防联控的迫切需要，区政府需要短时间内能够开发完成，并快速部署上线的重点人群健康管理平台，进一步提高基层社区疫情防控工作效率。智业互联（厦门）健康科技有限公司（下文简称智业健康）借助互联网及云计算技术，在短时间内开发完成火烧云健康管理平台，并迅速上线。这也是福建省首个重点人群健康管理平台。利用该平台，辖区内居民及返程人员都可进行个人健康申报，自行在线信息登记和体温登记，提升重点管控人群的信息采集效率。辖区企业则可在线进行企业信息登记及员工健康数据登记及跟踪，方便企业及时了解员工状况，协助辖区政府做好疫情防控。在填报过程中，平台支持单账号为家庭成员登记信息，并可选择所辖地区归属登记，方便后续社区人员上门随访。同时群众了解到周边疫情相关线索后，可针对身边可能存在的疫情隐患或违规行为（如可疑人员流动、群众聚集活动及制假售假等）联系线下社区卫生中心及社区街道进行上报，协助及时排查疫情隐患、遏制哄抬物价等违规行为，便于社区汇总管理。为了防止瞒报漏报以及基层工作人员的疏漏，健康平台在填报时需要获取手机的地理信息，并由基层人员拍照留存。同时，平台在信息采集端采用了大数据思维，填报信息严格采用省级统一表格，提高数据的标准度，以便支撑区域大数据平台。平台目前正在接入当地互联网医院发热门诊在线咨询服务，减少线下就诊时的交叉感染。基层医生及社区工作人员在线下进行摸排随访时，则可以利用该平台一次完成跟踪对象信息采集和体温登记，同步提供在线体征数据跟踪，从而将基层人员从表格填报中解放出来，有效减轻基层工作人员工作压力，提升疫情防控效率。同时，平台也提供了后台管理功能，方便各级政府管理人员和企业基于各自权限下在后台实现人员登记信息及数据查询统计。智业健康火烧云健康管理平台（所有显示仅为展示，不代表任何实际意义）目前，思明区的健康管理平台共计录入了22万人，其中包含4500家企业归属企业的6万员工，利用该平台将其中6000人纳入重点管理，有效降低基层人员的工作压力，提升了防控效率，从而降低了当地的防控风险。接下来，该平台还可以为教育系统对学生进行单独的健康管理以应对复学高峰。同时，平台也正在更新功能以便实现诸如扫描身份证自动填报及人脸识别等后续功能迭代。在疫情中心武汉市也有类似的密接管理平台。由于疫情中心的缘故，当地的疾控工作承受了巨大的压力，急需通过科技手段提升工作效率。和其他大多数地方一样，武汉市与确诊患者密切接触人群（下文简称密接人群）的排查最初都是通过原始的纸质问卷进行询问，然后录入到电脑。这一模式不仅效率极低、容易出错，且数据周转周期长。在武汉市，每一秒钟的浪费都有可能意味着潜在的聚集性爆发。为了解决这一棘手的问题，在流调领域有所特长的易侕科研团队为武汉市疾控中心定制了EDC流调系统，并火速在一周内实现上线。该系统可对武汉市当地密接人群进行管理，在获得大数据平台汇总提供的密接名单后，系统会将名单导入密接管理系统，按区入库并按照社区网格分配相关信息。基层密接组流调人员在上门排查时可以直接在手机上使用系统进行询问。数据填写后即可及时上传至疾控中心，并生成图形化的界面和报表，疾控相关人员可以及时看到更新后的数据，并能更直观方便地分析数据。这一系统大大提高了当地疾控中心密接信息的流传效率，也极大地减轻了基层社区工作人员的汇报工作。整个密接上报的实际流程为社区网格员-街道卫生服务中心-区疾控-市疾控-省疾控，各级别人员需要的报表和功能各有不同。为了满足这一需求，易侕团队在既往系统基础上快速开发了定制化报表和数据导出的功能，精确按照各级别数据权限进行报表，最大程度提高了各级单位的汇报效率。基于大数据思维，密接系统包含了三层数据过滤功能。首先是前端录入标准化，从最开始过滤不合理数据。其次，易侕团队应用了既有的易侕数据管理人工智能，通过对现有数据范围进行动态学习，对可疑数据进行自动提醒勘误；最后则是配合人工审核，可对数据进行抽样，审批，以保证提取数据质量，从而为大数据平台应用数据起到了帮助。截至目前，易侕EDC密接管理平台覆盖武汉市全部行政区域和集中隔离点，共计700多名疾控和社区服务人员使用，累计管理了8万多人次密接人员数据。同时，当地疾控部门也在申请连通居民身份系统，从录入源头上一次性完成全部数据的对接，将密接、流调、居住信息及社会关系等全部数据打通，更大程度地发挥数据价值。大数据建设，不要将原本打通“信息孤岛”的初衷变成更多的“信息孤岛”一个事实是，在近年来如火如荼的卫生信息化建设中，公共卫生信息化建设进度明显滞后。疾控直报专网主要还停留于各类传染病信息报告，使用权限基本都在国家层面，省市县各级都无法利用数据，无法形成及时、有效的分析结论。同时，各级疾控中心所涉及的包括疾病监测、预防接种、卫生应急管理等工作目前均未能建立起上下联通的信息系统。尽管各地都在投入建立大数据平台，但目前各地推动的国家全民健康基础信息系统与疾控机构信息系统南辕北辙，无论在基础信息收集、录入、标准使用及管理部门等均分离推进，更未建成统一高效的公共卫生信息平台。很多数据无法有效利用。坦率地说，各部门各地区都在各自为战。如果没有顶层统筹设计及推动，原本为了消除“信息孤岛”的初衷，未来说不定会打造出更多的“信息孤岛”。对于这一潜在的问题，业界专家们都认为有必要就大数据建设进行统一规划，标准统一，以便不同平台能够有效对接，不要打造出更多的“信息孤岛”。与此同时，还应该尤为关注数据的有效运营，应用要落实到具体的业务场景。否则，费尽心力采集的大数据大而无用，也就抵消了其应有的作用。写在最后我们要清醒地认识到，尽管这场抗疫战役中有不少可圈可点之处，互联网+和大数据应用如火如荼，但也暴露出我国疾控体系信息化水平亟待提高。中华预防医学会新型冠状病毒肺炎防控专家组多位专家联名在《关于疾病预防控制体系现代化建设的思考与建议》一文中指出，公共卫生大数据及信息系统是疾控体系现代化建设的重要组成部分，也是提升公共卫生服务能力的重要手段和依托。未来，我们应该基于国家全民健康基础信息化建设，依托公共卫生服务体系的改革和完善，深度融合医疗服务、公共卫生基础信息，运用区块链、大数据、人工智能、云计算、物联网等技术，紧密围绕“精准全维度大数据实时采集体系”、“疾病监测与流行规律人工智能深度学习体系”、“大数据云计算智能预警预测体系”和“应急保障统一资源管理和调配体系”，在常态化监测、疫情预警处置、趋势预测研判、传染源追本溯源、资源调配和防控救治方面发挥重要支撑作用。依托国家全民健康信息平台，以电子病历、健康档案以及全员人口数据库为基础，在信息安全、标准规范、运行维护保障体系支撑下，健全和完善覆盖全国的疫情报告监测预警及其公共卫生突发事件信息网络体系。构建公共卫生云平台及疾病控制业务应用系统，实现疾病动态监测预警处置、儿童接种疫苗的全流程管理、健康危害因素监测与评价、职业健康、妇幼保健、综合监督服务等一系列基于平台开展的业务应用。通过公共卫生云平台，建立面向公众的公共卫生信息服务，让老百姓真正体会到信息化带来的便利，从而提升公共卫生服务的及时性、便捷性和公平性，提高群众的满意度。

文 | 特约观察员 吴世杰核心提示：1. 现在没找到商业模式，没关系，以后一定找得到，关键要试。2. 法律科技创业的用户需求，其实也是创业者想从律师处得到解决的需求，是一直以来的持续的需求。3. 中国“技术+法律”创业的发展方向和美国基本一致，从中我们可以看到一些结构性的创新创业机会。寻找商业模式，关键要试最近，一家名为 Atrium 的法律软件和律师事务所初创公司宣布倒闭，原因是“未能找到比传统律师事务所更好的盈利模式”。这件事情就很奇葩。至今为止，Atrium 已经融了 4 亿多人民币，它并不缺钱，而对于创业公司来说，在早期没有找到商业模式是很常见的。今天可能看互联网觉得广告商业模式很自然，但早期的谷歌、雅虎非常挣扎，由技术驱动的竞价排名这个商业模式，其实是另一家公司 —— Overture 发明的。所以，现在没找到商业模式，没关系，以后一定找得到，关键要试。难道 Atrium 是想在疫情在美国蔓延开之前，提前关闭公司过冬？Atrium 宣布关闭的消息出来后，行业内都很悲观。我的几个朋友也是在做和 Atrium 类似方向的创业 —— 为法院、律所、企业研发工具。事实上，国内的很多创业公司都是对标美国公司，尤其是 To B 企业服务赛道，如果一直没有公司实现 IPO 或者跑出来，基本上就可以宣布这条赛道扑街了。法律科技创业还有前途吗？法律科技创业的用户需求在开始之前，我们可以简单扒一下 Atrium 这家公司。Atrium 成立于2017年，创始人 Justin Kan 是成功的连续创业者，其创业公司游戏直播平台 Twitch 被亚马逊以 9.7 亿美元价格收购。Justin 认为：“律师服务是一个艺术与重复性行为相结合的工作”，他希望 Atrium 能改造重复性的工作部分，用技术手段将低价值工作自动化。既有自己的律所也有自己的 AI 技术公司，用自有技术提升自家律所服务质量，进而在市场上产生鲶鱼效应。这就是 Atrium 诞生时的构想。Atrium 的业务板块包括两个部分：1. 一家律所（Atrium LLP）：与传统的律所没什么区别，拥有自身的律师团队，以及专门的融资团队，为创业团队提供全栈服务：IPO、区块链、商业合同、知识产权、商标、劳动关系，以及并购、融资等。2. 一家软件技术公司（Atrium LTS）：全权负责设计、部署提高 Atrium LLP 工作效率的软件，比如使用机器学习来提取文档并将其转换为结构化数据、用机器自动帮用户记录通话内容等等。在收费模式上，Atrium 废除了按小时收费的模式，代之以月包或固定费用。其中，常规性法律服务的包月费用，大约为 2 千美元到 1 万美元。针对诸如创业公司融资这种非常规性服务，则采取固定价格：2.5 万到 4.5 万美元。在法律这个行业，律师给用户的交付主要是“时间”，律师的收入 = 单价 x UR（时间使用率 utilization rate） x 250 天。单价，就是你一天的时间价格；250天，就是一年理论上你可以收费的总时长，即250个工作日；UR 就是时间使用率，也就是一年的收费总时长，除以理论上一年你可以收费的总时长（250天）因此，律师为了提高收入，要做的就是：1. 提高单价2. 提高 UR单价和市场上的供需关系，以及你的影响力有直接关系，很难把控。律师自己能控制的，就是通过一些方法提高 UR ，比如使用工具提高工作效率，然后去接更多的案子，增加自己的服务时长。这也就是律师行业常说的，计时收费。Atrium 按月订阅的收费模式，虽然颠覆了传统律所的模式，但从收费金额上看，明显低于计时收费，而且用户也不会因为你的法律服务使用了技术手段进行额外付费。看到这里，我不禁在想，由于 Atrium LTS 的存在，Atrium LLP 的人效得到提高，而且用户体验明显更好，如果 Atrium LLP 仍计时收费，是不是会更好？或许并不能，作为一个新物种，Atrium 大概率不会享有品牌溢价。就这样，UR 提高了，但单价却下去了，即“未能找到比传统律师事务所更好的盈利模式”。从用户端来看，法律科技创业的用户需求，其实也是创业者想从律师处得到解决的需求，是一直以来的持续的需求：1. 加快法律服务的进程，创业者最厌烦的就是缓慢滞后的服务；2. 更加透明，信息不对称长期存在于供需双方之间，创业者不清楚法律服务的价值，因此创业者常常会觉得信息闭塞，自己被置于暗箱操作之外；3. 低成本，以及价格走势的可预测性。其实，这些问题在法律行业长期存在，除非有人来解决，不然这些问题会持续存在。所以，对 To B 用户而言，任何解决了这些问题的产品都会是不错的产品。赛道中的创业机会有哪些法律是一个高度垂直的市场 —— 知识壁垒高、从业人员少，对科技创新而言，这是一个难啃又小众的方向，正因如此，法律科技一直不是创投的热门赛道。不过，从近两年全球创投资金流向和大额交易事件来看，法律科技（LegalTech）赛道的热度达到了前所未有的高度。中国“技术+法律”创业的发展方向和美国基本一致，从中我们可以看到一些结构性的创新创业机会：技术驱动律所在法律行业中，有大量律师不愿意从事的高度重复性的工作，因此越来越多的 SaaS 进入该领域，而且正在替代部分律师的工作。这也是 Atrium 等法律机构诞生的原因。除此之外 ，国外还有像 Clio 、思满科技（Smart Team Global）等公司，为法律工作者提供文档管理、组织管理、客户管理、账单管理等整合服务。在中国，也有一些律所研发了辅助自身办案的工具，比如天同律所就孵化了“无讼”，但更常见的模式是律所采购一些技术工具，运用到工作中。因此，你会发现现有的法律科技公司：ROSS、LawGeex、幂律、华宇元典、iCourt 都是自己研发工具，然后卖给法院、律所、公司等用户。这些公司的结构通常也非常简单一致，主要以技术人员为主，辅以适当比例的法律专业人才以便更好地训练系统和设计产品。同时，不论是律所创新还是法律科技，都在强调一站式 —— 提供完善的 API 接口，兼容律师常用的各种工具，比如 iManage、Workshare、OneDrive、Office365、坚果云等，让用户可以顺畅地完成工作平台的切换，从而降低学习与培训成本。可以预见的是，为了适配中国市场，法律科技企业还要实现与钉钉、企业微信、飞书等在线协同办公软件的集成。但是，这类模式的短板也非常明显：光是说服律师主动购买这样一款与计时收费相矛盾的工具这一点，就足以耗费大量精力。而且，顶级律所内部就有自己的办公OA系统，自己研发或外包研发，大多都已部署多年。也就是说，这类模式很难切到行业内的头部客户，反而要自己去教育市场，成本很高。合同自动化目前，电子合同已经成为全球趋势，加上这次疫情进一步推动了在线办公的发展，线上合同管理也成了关注点之一。一方面，对每个企业来说，合同管理都是一项浪费时间、浪费金钱的工作；另一方面，律所日常中日积月累的合同数据，正在加速“ AI+ 法律”浪潮的到来。在美国，合同自动化赛道非常火热，市面上存在 Ironclad、Klarity、Evisort、Concord、Icertis、Seal Software 等多家创业公司。这些公司都把自然语言处理、机器学习和其他人工智能技术应用到了合同上，以下是我为你总结了合同自动化产品的主要功能：自动化合同撰写：帮助公司生成标准化的法律合同，用户可以调整默认选项设置，快速修改，也可以根据实际需求定制合同内容。快速处理合同：智能读取多个关键数据点，理解合同中词汇的含义和上下文，审查、分析、批准各种类型的文档，同时支持大多数文档格式，比如 PDF 和 Word 等。识别用户偏好：通过 AI 技术抓取用户的偏好，通过这些信息审核公司的NDA、销售、供应商等合同，帮助客户节省不必要的法律成本。高效管理合同：帮助企业对各种类型的文档进行分类、搜索、跟踪和管理，用户可以按条款、合同类型来进行搜索，提供强大的报告功能，将合同信息和数据通过可视化功能呈现。在线签署存证：接入云端签名系统如Docusign，云端存储平台如Dropbox，以及企业CRM系统如Salesforce，只需在一个系统内即可实现协议签署、文件上传存储、部门内文件流传等工作。自定义工作流：法律团队根据自己的业务流程自定义工作流，随时调整合同和合同政策，并提供数据支持和解决方案等服务。法律合规：自动化审查企业合同，满足不断变化的新的法规要求。这在企业面临严格的合规截止日期，并且必须审查数十万个合同后做出战略决策时是非常重要的。在中国，法天使、华宇元典、iCourt 等法律机构，正尝试通过技术手段切入合同领域。但是，这些机构目前都还在沉淀和标注数据阶段，远未达到 Deep Learning 的程度。电子签名合同自动化的创业公司，竞争对手不仅仅是同赛道的玩家，还有电子签名行业。据Bloomberg Law统计，截至到2019年10月份，全球法律科技投融资总额已达到12.29亿美元。其中，“吸金”能力最强的细分领域是电子签名，DocuSign 正是其中的佼佼者。DocuSign 成立于 2003 年，并于2018年在纳斯达克 IPO ，通过数字签名等方式验证用户的真伪，帮助公司用户在网上迅速获取具有法律效力的电子签名。在美国，电子签名行业已经形成巨头集中的竞争格局，市场排名前三的分别是 DocuSign 、 AdobeSign 和 HelloSign ，而且 DocuSign 已经成为一家独大。电子签名的应用场景，天然就和电子合同有关，而 DocuSign 作为行业巨头，具有技术和数据的优势，当它进入电子合同市场，将会是一个强大的对手。今年2月份，DocuSign 宣布将以 1.88 亿美元收购 Seal Software ，这是一家提供人工智能驱动的合同管理软件解决方案的公司。实际上，DocuSign 早在2019年3月就已经向 Seal Software 战略投资了1500万美元。在中国，电子签名行业还处在多家混战的状态。早在2014年的时候，电子签名领域的创业公司多达几十家，但随着行业整合、阿里腾讯等互联网巨头的入场，目前已经形成e签宝、法大大和上上签三足鼎立的局面。股权管理数字化在美国，“Carta”是一家成熟的股权服务商，自2012年成立至今，拥有超过 13,000 家企业用户和 800,000 股权持有者，目前已完成 3 亿美元E轮融资，估值 17 亿美元。Carta 的主营业务是提供一个 SaaS 系统，辅以一些股权专家，帮助公司和投资者管理他们的股权结构表、估值、投资和股权计划。目前，Carta 以 Captable 管理为基础，同时把触角伸向了其他服务。今年2月8日，Carta 宣布推出同名基金，投资利用其平台的初创公司，围绕其核心产品和服务建立一个生态系统。事实上，无论是美国还是中国，保持非上市状态的公司价值数千亿美元。出于各种原因，这些非上市公司实现 IPO 还需要很长一段时间，而股权作为公司最重要的资产，交易的需求越来越大。此外，股权作为公司最底层的信息，应用场景非常广泛。今年2月，一家帮助企业实现组织结构图自动化的公司 ——“ChartHop”获得了 500 万美元种子轮融资。这是一种新型 HR 软件，可以将所有不同人员的数据集中在一起，让公司拥有完整的组织历史，帮助公司以全新的方式计划、分析和可视化组织，并从战略上计划自己组织的状况。ChartHop 的工作方式是直接连接到15~20种标准类型的公司系统，并基于这些信息构建组织结构图，Carta 就是其中之一。ChartHop按性别组织的组织结构图就中国的股权管理市场来看，虽无明确数据，中国也有 4000 万家中小企业，占企业总数的 99%。这是一个 To B 的新蓝海。目前，中国的股权管理数字化还处于发展初期，市场玩家主要有易参、股书、股加加、灵动未来等，此外还有部分律所也开始重视股权业务。创业启动工具在美国，在线支付巨头 Stripe 旗下有一款创业启动工具“Atlas”，可以帮助创业者快速、便捷地将业务拓展至海外市场。目前，Atlas 的母公司 Stripe 的估值已经超过了350亿美元，你可以理解为中国的支付宝。Atlas 是一个外包服务商，解决的用户痛点是企业出海时遇到的各种繁琐的流程问题：1. 注册公司：美国是融资渠道集中地，初创企业要想获得风险投资，打入美国市场，就需要在美国成立公司。如果一个中小创业公司通过 Atlas 来进入美国市场，将会大大节省他们与政府或机构打交道的时间，让业务更快地落地，而用传统的方式注册，整个过程可能会耗时好几个月。2. 建立银行账户、申请纳税编号：账户开通后，用户可以存入资金、转账、收款，在交易中可以轻松地使用美元作为结算货币，在方便交易的同时也避免了交易过程中可能产生的汇率损耗。3. 税收和法律咨询：付费用户可以通过 Stripe 的平台向普华永道（PwC）和国际律师事务所奥睿（Orrick）的税务和法律专家咨询相关问题，但 Stripe 自身并不为用户提供以上咨询服务。4. 招募合作伙伴：很多美国基金和孵化器（如 Y Combinator）对于其看好的项目，会帮助其招募合作伙伴，Atlas 也提供这个服务。5. 在线支付交易：对跨境公司来说，支付结算和业务拓展是不得不考虑的问题，而通过 Stripe Atlas 审核的创业公司，可以免费在亚马逊网站托管平台上开展在线业务。Atlas 是 Fintech 领域业务延伸的新玩家，也是 Stripe 第一次尝试超越支付的业务，一个内部孵化的项目。从业务协同上看，Atlas 是 Stripe 的一个导流工具，如果有越来越多的人使用 Atlas 进入美国市场，Stripe 也可以从交易中获得更多的手续费。在中国，帮助创业启动的通常是“代理”，去工商局帮创业者注册公司，但在其他方面，技术的渗透率极低。随着新外商投资法的颁布，很多外资和出海企业进入中国市场，创业启动工具可能也会火起来。为什么这么说？因为，在中国资本市场的历史上，已经有过一次成功的创业案例。2000年，当时的中国法律规定，境外公司不能投资中国互联网公司，外商企业也不能在境内从事互联网业务。但是，早年的三大门户网站：新浪、搜狐、网易都有外资成分，只能争取到纳斯达克上市。由于需求的存在，通商律师事务所的刘钢律师，设计出了此后影响了整个中国互联网行业的 VIE 架构。这也让刘钢律所和通商律师事务所从1999年到2010年，几乎垄断了互联网海外上市和直接投资项目。今天我斗胆分享了我自己对于法律科技（LegalTech）创业的一些观察，不是为了说明我看得多透。只是，我觉得前段时间 Atrium 宣布关闭的消息出来后，行业内太过悲观，所以忍不住把之前的一些观察分享给大家。抛砖引玉。最后，祝愿所有的法律科技创业者，都能在这个特殊时期，活下去，然后跑起来。祝福。带着观点看商业。36氪现发起“特约观察员入驻”计划，邀请各赛道的创业者、大公司业务线带头人等一线的商业领军者们，在这里分享你的创业体悟、干货、方法论，你的行业洞察、趋势判断，期待能听到来自最前沿的你的声音。欢迎与我们联系，微信：cuiyandong66；邮箱：guanchayuan@36kr.com。