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DaaS實時AI大數據平臺由「網格+大數據+AI」共同構成。平臺監測數據實時積累更新，AI算法自動運行，數據可應用於政府治理、高校研究、企業發展、金融風控等領域。清華同衡城士科技和清華大學信息技術研究院「2861」項目組使用DaaS實時AI大數據技術試算新冠病毒防疫期間截至3月2日（數據後續將每日更新）的全國商業辦公區域人口活躍度指標和勞務輸出區縣務工人員離鄉返工率，供各方面研究參考。
為發揮特殊時期智庫作用，助力政府部門多維度掌握分區分級精準復工復產情況，優化疫情防控措施，清華同衡城士科技和清華大學信息技術研究院「2861」項目組使用DaaS實時AI大數據技術試算新冠病毒防疫期間截至3月2日（數據後續將每日更新）的全國商業辦公區域人口活躍度指標和勞務輸出區縣務工人員離鄉返工率，供各方面研究參考。
與統計數據不同，「2861」項目組研發的DaaS實時AI大數據平臺由「網格+大數據+AI」共同構成。主要技術方法是將我國全域劃分為960萬個1平方公裡的空間網格，分級對應2861個行政區縣、336個地市和31個省（自治區、直轄市），通過2.2億個信息採集點實時產生與空間網格對應的網際網路活動數據，並納入三千多個分類資料庫，通過不斷增加和校驗人工智慧算法，實時產生客觀、冷靜、無人為幹預的社會心跳數據。平臺監測數據實時積累更新，AI算法自動運行，數據可應用於政府治理、高校研究、企業發展、金融風控等領域。本次我們共測算了兩個能夠收斂的指標。
指標一：商業辦公區域人口活躍度
為計算全國商業辦公區域人口活躍度，我們監測了336個城市排名前10位的商業和辦公區域所在1平方公裡網格的人口數據，與疫情前進行對比，以此反映人口活躍恢復程度。首先剔除日間夜間因素和常住人口因素，計算得出網格內當前每天商業辦公在崗人口和客流人口數量，再測算得到2019年9至11月該區域商業辦公和客流人口正常值，兩者比值即為商業辦公區人口活躍度，數值達到100%表示恢復到2019年9至11月期間相關區域商業辦公人口和客流量的同等人口程度。
經測算，截至3月2日，全國商業辦公區域人口活躍度為：60.69%。
根據數據判斷，目前全國商業辦公區域人口活躍度恢復已經達到六成，且增速較為明顯，近三周增幅超過35%。由於本數據是每日測算，無人工幹預，對于衡量商業辦公人口返崗情況和客流恢復程度，輔助各地優化疫情防控措施等，具有較強參考價值。需要說明的是，此數值在一定程度上受到各地疫情防控措施的影響，此外部分企業還採取了居家遠程辦公等方式保持經營。
全國38個主要城市商業辦公區域人口活躍度數據如下：
從數據可以發現，東部沿海地區和經濟發達地區數據低於全國平均水平。武漢近三周增幅不到9%，商辦區域人口活躍度持續在低水平徘徊。
由於使用了網格監測技術，資料庫能夠對全國2861個區縣進行實時監測，以北京市為例，來看看具體情況。
我們監測了北京市下轄的16個區（門頭溝區由於樣本不足，未納入本次監測）290處商業和辦公區域所在1平方公裡網格的人口數據，與疫情前進行對比，以此反映人口活躍恢復程度的百分比。運算同樣剔除了日間夜間因素和常住人口因素，重點對比當前每天與2019年9至11月期間商業辦公在崗人口和客流人口數量。
經測算，截至3月2日，北京市商業辦公區域人口活躍度為：52.67%。
北京市16個區的商業辦公區域人口活躍度分別為：
指標二：勞務輸出區縣務工人員離鄉返工率
測算務工人員返工率的重點是計算外出務工人員新年返鄉人口數量和年後離鄉返回就業地區的人口數量。監測1056個務工人員輸出區縣人口數據，以2019年9至11月平均人口數量為常住人口基數，以新年期間人口峰值與常住人口基數之差作為新年返鄉務工人口數量，自監測之日起計算每天人口減少數量與新年返鄉務工人口數量的比值，得出離鄉返工率，數值達到100%表示回鄉的外出務工人員全部返崗，該區縣人口恢復2019年9至11月人口平均水平。經加權得到全國務工人員返工率。本數據在一定程度上可以反映出製造業的復工情況。
經測算，截至3月2日，全國勞務輸出區縣務工人員離鄉返工率為：73.45%。
從數據可以發現，近三周外出務工人員離鄉返工率增幅超過49%，總體上有七成以上外出務工人員已經離鄉進入城市務工。
綜合分析上述指標可以發現，無論是城市主要商業辦公區域人口活躍度還是外出務工人員離鄉返工率都在快速提升中，按照數據趨勢，預計將於3月份恢復至80%以上。隨著人口密度和流動速度大幅增加，現有防控措施特別是還沒有經過疫情重大考驗的商業、辦公和工廠地區將面臨人流衝擊，齊心協力打贏防疫關鍵戰役，3月份至關重要。
更多數據信息，請前往 https://rw.uidashi.com/ 查詢（複製到瀏覽器打開或點擊文末「閱讀原文」）。
本研究由北京清華同衡規劃設計研究院子公司北京城士科技有限公司、清華大學信息技術研究院「2861」項目組共同開展。資料庫採樣數據來源均為公開數據，相關結果由AI大數據技術運算得出，與實際情況可能存在偏差，僅供研究參考使用，如需引用相關數據和內容請與我們聯繫。
聯繫郵箱：dongyan@thupdi.com
原標題：《如何分區分級精準掌握防疫期間復工復產情況——基於AI大數據技術的監測和研究》