清华新闻网2月14日电 在本次抗击新冠疫情的斗争中，清华大学深圳国际研究生院通过运用“AI+大数据”，助力深圳市南山区防控疫情科学复工。

2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判，该预测与钟南山院士的判断互相印证。虽然预测结果的准确度得到验证，课题组团队并没有因此松懈，而是不断根据最新的数据变化调整参数、优化拟合结果，同时积极联络政府相关科技、数据信息等部门，让预测结果成为施策者有力的决策参考。

2月10日是全国各地企业逐步开放复工的日子，但与之而来的是更加严峻复杂的流动人口公共卫生防疫形势。在广东省深圳市南山区抗击新型冠状病毒感染肺炎疫情的工作中，清华大学深圳国际研究生院马岚课题组、马兆远课题组全力配合深圳市南山区科技局、数据局等部门各项工作要求，根据深圳当地返城复工规划、复工人员输出地来源、所从事行业、各企业用工场所聚集程度等综合因素，通过AI技术精准测算建模，给出在严控疫情前提下每天从外地返回南山的复工人数建议值，协助当地政府精准、科学施策，在严防疫情扩散前提下对在深企业人员进行有序复工，开辟社会经济复苏的抗疫“第二战场”。

2月11日，由清华大学深圳国际研究生院团队编写的《关于利用AI技术促进深圳市南山区在防疫形势下做好企业复工工作的建议》报送到深圳市南山区政府。次日，清华大学深圳国际研究生院的同学们赴南山区政府数据局，与在京课题组成员正式开展远程协作，为科学复工复产保驾护航。

供稿：深圳国际研究生院 

编辑：李华山

审核：程曦