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如何科学复工 四问清华大学专家
2020-02-19 20:55:02 来源:中国信息化周报 作者:编辑部 【

  2020,庚子鼠年,疫情突袭,让人措手不及,影响之大,让人无法估计。众志成城、同心协力是战胜疫情的不二法宝。随着时间的推进,一手抓疫情防控,一手抓科学有序复工复产,在抗击疫情的同时,有序恢复生产和经济运行成为当前要务。

  疫情的压力之下,如何科学有序复工复产?《中国信息化周报》记者就此独家书面采访了清华大学未来实验室首席研究员马兆远,来看一看他的见解和建议。

  Q:您对目前企业复工复产的必要性与形势,如何描述判断?

  A:大概刚过1月底的时候,我们做出疫情趋势走向的AI模拟,我们很快意识到:面对疫情,从传染病学的角度遏制它只是第一步的事情,真正的决战还在后面:尽一切力量减轻国民经济在这场灾难中即将承受的损失。从这个角度说,企业复工复产是打响经济保卫战的第一枪,它的必要性我们怎样重视都不为过。而好的数学模型可以帮助政府做好精准规划。

  拿深圳市南山区为例:一天不能复工复产,这个区就要流失几百亿元。绝大多数的企业现金流支撑不到3个月,而企业倒下意味着大规模失业的发生,届时将面临更严峻的社会问题。可是如何让南山两百多万人回到生产一线?在这么长时间严格控制人口流动的前提下,如果骤然放开限制,极可能导致病毒二次集中爆发。如何安排两百多万人有序复工?必须在复工复产与控制疫情之间找到一个精准的平衡点,这是一道需要各方协力攻关解决的难题。

  Q:对于企业科学有序地复工您有怎样的建议?您所看到的企业复工过程中,比较可取的成功做法和经验有哪些?

  A:在宏观层面,我的建议是:现在已知一些有效算法途径,能够综合考量员工数量、所属行业、来源地区、当地医疗资源等关键影响因素,建立起在低(可控)感染率下的企业复工人数曲线模型。各地方党委和政府应该充分发挥主导作用,利用好科技研究资源,对模型展开定点实验并逐步推广扩大成功经验。掌握每个街道、每个园区企业日复工人数并进行有效调配,真正做到科学施策,有序复工。不要在任何一个关卡、任何一个部门出现拍脑袋做决策的行为。

  宏观层面上一个地区企业每日复工人数就是最关键的量,牢牢把控住这个量,我们才能做到“心中有数”。但是在微观层面上,还有许多流程和细节要严格把关。例如一家企业内部复工,要保证好环境的消毒卫生、避免员工聚集和近距离接触、提供必备防护物资(如口罩)等。最近网上流传一篇文章讲大连一家日企的疫期复工管理方法,非常细致,值得我们学习。(文章链接https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_6015122)


  Q:目前看,复工审核困难、员工返程得隔离、复工后现场管理规则细节等问题影响着企业的复工,在您看来,企业在复工过程中面临困难及亟待解决的问题有哪些?

  A:我观察到企业现在主要面临以下几个问题:

  ①信号不明朗。现在大部分地方企业,尤其中小型企业,对未来究竟何时能恢复“正常”状态建立不起来一个明确预期。人心惶惶,想要进行一定规模招工复产又怕“朝令夕改”,于是左右为难。

  ②用工荒。大部分企业员工春节期间返乡,现在返程一是有隔离14天的限制,二是湖北及其他疫情严重地区封村封路,还有很大一部分劳动力待在老家。多重因素造成各地用工荒现象较为严重。

  ③上下游企业供应链无法完全建立,使得企业无法正常开始生产。

  ④企业内部关键岗位开工不足,使得内部生产效率低下,甚至即是复工了也无法正常生产。

  ⑤企业复工内部督察不够严格,存在较大疫情风险。


  Q:您认为在企业的复工过程中,信息技术可以发挥怎样的作用?

  A:从我的经验来看,信息技术在帮助企业复工方面可以说发挥着举足轻重的作用。例如,我所在的清华课题组通过信息技术实现了精准测算疫情发展趋势,建立低感染率下的复工人数建议模型。我们采用国家卫健委发布的实时疫情数据,根据传染病动力学模型建模。在借鉴传染病的主流预测方式如SIR模型,SEIR模型,回溯传播模型,元胞自动机模型等基础上,利用人工智能领域常用的循环神经网络和误差反向传播方式更新动力学模型参数。这个结合了AI技术的动力学模型就可以利用动态反馈参数融合更多的信息,将各个阶段防护措施、政府和公众重视程度的变化作为参数因子纳入其中,从而更加完整、全面地反映疫情传播趋势,为更好地预测和调控每日企业复工人数打下基础。

  此外,信息技术在进行复工人员数据筛查、简化复工审批流程等方面发挥的作用也无可替代。这段时间我们在进行的另一项工作就是协助深圳市南山区政府建立一个AI快速处理通道,对申报资料进行文档的机器语义识别与数据分类,快速审批大量企业复工申请和备案报表。并配合疫情总趋势预测与复工人数预测模型,给出相关申报企业的参考处理意见,再交由人工核准。降低工作量的同时,可以大大提高审批效率。








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