彩虹多多网址-新版APP下载-安全购彩

“乙类乙管”后是否会有第二轮感染？疫情信息如何统计？总台独家专访吴尊友******

　　1月8日起新冠病毒感染实施“乙类乙管”，对于疫情监测数据通报、病毒变异是否会引发新一轮感染，我国又将采取怎样的措施继续实施监控，总台央视记者独家专访中国疾控中心流行病学首席专家吴尊友，他就公众关心的问题进行了解答。

　　总台央视记者 史迎春：大家都在担心在国际上的奥密克戎BQ系列，然后包括XBB系列的变异株，它们在我们实行“乙类乙管”，出入境打开以后，进入国内会掀起第二轮的感染，这是大家普遍担心的一个问题，您认为这个问题应该怎么看。

　　中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友：我们也对国际社会的各个国家流行的新毒株的情况进行了解追踪，那么同时对国内发生的疫情也进行了毒株变异的监测，特别是从境外回国人员当中也检测到这些毒株。会不会造成新一轮的疫情，取决于变异的毒株和我们刚刚流行的这些毒株之间，在结构上面有多大的相似性，或者说它的变异差异有多大。从目前来看，因为它的变异也是奥密克戎亚型里面的分支的变异，马上造成新一轮传播的这种风险的话，应该说不会太大。

　　总台央视记者 史迎春：还有一种担心是认为中国人口基数比较大，感染的人口基数也大，会不会产生新的变种，从而影响整个世界的病毒序列，或者说整个世界的病毒的进程。

　　中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友：优化防控策略以后，本地传播的疫情病例数在有一定的水平和规模的情况下，确实存在着新的变异毒株的可能性，我们也密切关注。所以在“乙类甲管”调整为“乙类乙管”的疫情监测方案当中，就专门提到了新冠病毒变异毒株的监测，在现阶段，每天都在进行新的毒株的样本收集和测序，来对它的变化进行监测。从目前的结果来看，我们现在发现的所有的毒株，都是已经在国际共享平台上分享的毒株，也就是说在国外已经报告了，或者说主要是从境外流行以后传入中国，到目前为止还没有发现国内新出现的变异毒株。

　　为指导全国各地做好当前新型冠状病毒感染疫情监测工作，国务院联防联控机制印发了《新型冠状病毒感染“乙类乙管”疫情监测方案》，及时动态掌握人群感染发病水平和变化趋势，科学研判和预测疫情规模、强度和流行时间，动态分析病毒株变异情况，以及对传播力、致病力、免疫逃逸能力及检测试剂敏感性的影响，为疫情防控提供技术支撑。

　　总台央视记者 史迎春：对于之前疫情通报的数字和自己本身的感受，很多公众觉得差距比较大。我们国家一直的疫情统计和发布的疫情信息，是如何去监测和统计报告的？现在有没有相应的调整？

　　中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友：在武汉疫情控制以后，到我们优化防控方案这期间，是叫严格管控时期。每一起疫情的源头、造成感染的毒株，几乎每一个感染者都能够被诊断管理，所以我们采取的是一个计数统计。现阶段由于防控方案的调整，报告病例数和公众感觉的数字，存在着一定的差距。造成这种差距有两个方面的原因，一个是不再实行行政区的大规模核酸检测了，除了重点机构重点人群以外，采取的方法是愿检尽检的方法，这样的话检测的人数、报告的人数就有明显的下降。第二个方面，疫情的感染者主要以轻症为主，多数人还在家庭自我休息调整、进行抗原检测，这一部分也没有纳入到传染病报告，这就造成了这样的差距。为了更好地做好统计工作，联防联控机制制定下发了新冠病毒感染“乙类乙管”疫情监测方案，采取的是多种渠道的监测，包括住院病例的报告监测、核酸抗原检测的数字统计，还有重点机构像养老福利机构的监测，再有像学校学生的呼吸道症状的监测，以及对部分病人的检测。还有我们在全国设立500多个流感哨点监测。我们采用了多种统计方法综合运用，也能够相对准确评估疫情的发生发展趋势，能够对于疫情的发病，流行的强度，流行的趋势，流行的时间做出研判，对防控效果作出评价。在过去几年，欧美国家和全球其他的国家实际上也是采取这样一个统计方法，它主要就是通过抽样的方法来反映总体情况。(央视新闻客户端)

人工智能专利助力智慧城市建设与转型******

　　近日，国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布了《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告（2022）》（以下简称“报告”）。报告显示，随着人工智能、大数据、5G、物联网等新一代信息技术的快速发展和应用，从交通到文旅，从安防到家居，人工智能等新一代信息技术正在逐渐改变着人们的生活，也使智慧城市的建设得以实现，并正逐渐向数字化、智能化新模式发展。

　　截至2022年9月，我国智慧城市领域申请AI相关专利共计18万余件，其中发明专利占比约90%，主要涉及知识图谱、计算机视觉、大数据、自然语言处理、智能语音和智能云等相关AI技术。报告显示，百度公司、腾讯公司、国家电网、平安科技专利申请数量均超过1900件，形成了一定的专利技术产业化竞争力。与此同时，浙江大学、清华大学两所高校在该领域表现也较为突出，在智慧城市领域的AI专利申请量均达900余件，通过产学研联合发力，为智慧城市领域创新链的发展提供全新的维度和方案。

　　图1 中国智慧城市AI专利申请量和授权量

　　报告显示，依据“创造力”、“保护力”、“运用力”、“竞争力”、“影响力”五大指标维度对智慧城市AI技术的主要创新主体进行高价值专利及其创新驱动力评价，我国企业申请人优势明显，有7家企业和3所国内一流高校得分相对较高，足见该领域人工智能技术产业端应用相对较为成熟。

　　在企业层面，我国一批互联网、科技企业表现较为突出，通过人工智能技术的研发积累，在各自领域为赋能智慧城市建设奠定了坚实的技术基础，推动了其智慧城市产品的开发和应用。百度公司主要围绕计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等多个AI基础技术领域进行专利布局，与北京市海淀区携手打造的“海淀城市大脑”，依托飞桨深度学习平台，构建兼容异构算力设备和多元算法模型的AI计算中心，提供基础算力和算法资源的统一集中管理、按需分配，支撑了50余个城市管理领域的AI应用创新。腾讯公司则瞄准数字政务、城市治理、城市决策和产业互联等相关技术领域布局专利，与长沙市依托“WeCity未来城市”平台，联手打造长沙智慧城市能力核心——“长沙城市超级大脑”，支撑全市各级各部门数据需求，快速支撑人工智能场景，以标准化、智能化方式提升各级政府办事、办公效率。国家电网主要围绕电力管理与检测领域技术进行专利布局，其推出的“智慧城市大脑”综合应用服务产品，以电力数据为核心、融合汇聚城市经济、人口、楼市等多元化城市数据，持续推进城市经济监测分析、人口流动分析、疫情影响监测分析、住宅空置监测分析等智能场景的部署运营。华为公司主要围绕计算机视觉、自然语言处理等多个AI基础技术领域进行专利布局，其参与的数字福州建设，通过构建共性能力平台，赋能各垂直部委信息化系统建设，在减少重复性建设投资的同时，发挥数据融合价值，加速智慧城市建设。

　　在高校创新端，我国一批国内重点高校表现突出，研究领域涉及智能感知、安防监控、数据管理、城市规划、智慧政务、灾害模拟等，通过产学研合作，建立联合实验室、创新平台和创新中心，与企业开展共同研发，校企联合发力，共同攻关，赋能我国智慧城市试点建设，为城市管理构建成熟的“智慧大脑”与完整的“神经网络”，推动城市管理各环节的互联互通，助力未来城市建设发展模式的深刻变化。浙江大学重点围绕城乡规划、社会综治、数据治理等应用领域进行专利布局，并于2010年与国脉互联公司联合成立我国首个“智慧城市研究中心”，校企联合共同推动我国智慧城市快速发展。清华大学围绕深度学习、计算机视觉等技术领域布局专利，2019年与广联达公司共建“数字城市实验室”，共同推动新型智慧城市建设。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）