車聯網大數據不僅只發揮“看”的作用，還理應將這些數據實時共享出來，進入到物資統一調配系統里，從而減少貨車的運輸浪費以及物資的調度不合理的情況，讓防疫資源利用最優。

　　抗擊疫情，無論是身處防疫一線，還是居家隔離，正在成為每一個行業、每一個人的事情。

　　身在疫情之下卻未處在風暴中心的我們仍然責無旁貸。疫情防治的前線，需要大批的物資保障、醫務人員和無數工作者的舍身投入，每一個有利于病毒控制的細微環節的改進都應當得到重視和優化。

　　作為一個長期關注科技動向及AI產業的媒體，我們也希望通過車聯網這一小小的視角來切入這場疫情阻擊戰，思考下車聯網技術能夠為公共衛生及防疫工作帶來哪些可能的改變。

　　現實篇：疫情肆虐中的車聯網應用

　　首先讓我們簡單回溯下疫情抗擊的幾個軌跡。1月23日10時，武漢關閉離漢通道。同時，湖北省啟動重大突發公共衛生事件Ⅰ級響應，湖北13城區公共交通停運，隨后擴展至18個市縣停運市內及區域間公共交通。至此，武漢及周邊正式進入緊急應急狀態。

　　透過主流媒體報道和社交媒體的消息可以看到，春節假期停產停業疊加上封路影響，短時間內就讓武漢以及周邊城市的防疫物資捉襟見肘，醫院亟需的防護裝備緊缺。同時，公共交通的停運也讓醫護人員上下班一時間成為難題。

　　平日里習以為常的出行和物流運輸，因為停運而立刻中斷，救援響應也幾乎在同一時間開始。物資援助成為封路后要度過的最緊要難關。來自全國各地的貨車成為打通疫區“輸血”的動脈。防疫醫療器材和基本生活物資第一時間通過全國各地的物流車輛進入武漢及周邊地區，盡全力緩解一線醫療物資的短缺問題。

　　“是誰在馳援武漢？”透過國內某汽車的車聯網大數據，我們可以窺見這些物資運輸的蹤跡。

　　從1月24日到28日這五天，共有2675輛汽車在湖北省參與運營，其中僅有1048輛為湖北省牌照，占比39%，其余61%為外省牌照。排名前三的分別為：河南省68輛、江蘇省64輛、山東省59輛 。此外，一些距離武漢超1000公里以上的省份城市，也有不少車輛星夜馳來，包括廣東23輛；京津冀70輛；黑吉遼52輛；內蒙古6輛；云南3輛；新疆2輛。

　　這些“外地車”通過綠色通道和持疫情特別通行證，將醫療物資、防疫物品、果蔬農產品、工程物資等源源不斷輸送武漢及周邊地區。整車物流主要集中在農副產品、果批等農貿市場，保障市區日常生活供應；以及醫藥器械等相關企業和物流園，保障醫療器械運輸分發。

　　當然可以看出，這些車聯網大數據僅僅是作為物資運輸情況的數據統計，其大數據應用并未參與到車輛的調度決策當中。參與貨物調配、運輸以及物資接收的仍然是處在物流線上的單個個體決策者。盡管發貨、貨車司機與收獲之間已經有非常通暢的通信聯系，但仍然存在著繞路行駛、行駛空載，物資分配不合理等信息不對稱問題。

　　車聯網大數據不僅只發揮“看”的作用，還理應將這些數據實時共享出來，進入到物資統一調配系統里，從而減少貨車的運輸浪費以及物資的調度不合理的情況，讓防疫資源利用最優。

　　“而誰又能為出行提供及時疫情信息？”第一時間，國內一家主流地圖APP為車主和行人提供了一份“全國疫情地圖”。

　　這份根據全國疫情實時大數據生成的 “疫情地圖”，可以為出行用戶提供最新的疫情動態，為返工返城的車主提供參考。目前還提供包括武漢、北京、廣州、成都四個城市的“發熱門診”，可以查看附近所有提供發熱門診的醫療機構。另外，根據人口流動密度的熱力圖，還可以提醒用戶規避人流密集場所，降低感染風險。

　　為應對這場來勢洶洶的肺炎疫情的蔓延，“封城”和公共交通停運是有效阻斷大規模人員流動和感染擴散的“雷霆”手段，而必需的物資運輸和必要的出行則需要交通管理部門和汽車租賃類、出行類企業積極應對，未來應該形成長效的應急通行和保障機制。一套由政府統籌建設、企業提供技術支持、車企全面參與的廣覆蓋、高效運作的車聯網大數據平臺應當在疫情之后提上議事日程。

　　進擊篇：常態化的車聯網防疫應用

　　當下節后返城高峰已至，為加強疫情防控，篩查疑似病毒攜帶者，全國的機場、火車站都已實現了體溫檢測，某些車站出口、地鐵入口還配備紅外測溫儀，保證旅客能快速過檢。這一流程對于高速公路出行車輛人員的檢測卻并不友好，車輛停車、車主及同行人員下車、測溫登記再上車發動，很容易造成出口的車輛排隊，增加車輛的通行時間。

　　顯然，我們可以借用“發明鞋子”的思路，不是“為地面鋪上毛皮”而是“把一塊毛皮綁在腳上”。那體溫檢測甚至車載健康檢測系統其實可以直接嵌裝在車輛內部，成為車聯網的一個常態化應用。

　　在平時，這一健康檢測系統可以通過車內攝像頭（經過車主及乘客同意）采集車內人員的體溫、人體狀態，判斷司機是否有疲勞駕駛或因疾病導致的危險駕駛的行為，以進行第一時間預警，對同行乘客的身體狀態的監測以自動調節車內溫度。

　　對于公共交通工具，這一智能監測工具可以判斷乘客是否抽煙、佩帶口罩、流感發燒，通過手機APP向司乘人員及乘客發出友情提醒。而在疫情狀態，該系統在被車主允許的狀態下可以上傳乘車人員的體溫、體征數據給到疫情平臺，再實時同步到交通管理部門和高速ETC等系統中。對于正常車輛實現無檢測通行，而對于發熱及疑似病人進行及時的防控和救助。

　　車載紅外攝像頭及智能溫控、凈化裝置配合車聯網平臺，增加車輛健康監測和疫情實時監控的能力，將進一步豐富車輛大數據的監測維度。同時，在尊重用戶隱私的前提下，通過智能化硬件輔助，也將為乘車人提供更好的健康防護。

　　未來篇：無人化的車聯網防疫平臺

　　隨著5G技術的成熟以及自動駕駛技術向L5級別的邁進，我們可以期待不久的將來某些無人駕駛車輛在特定環境下的普及使用。比如專門用于物資運輸的無人駕駛卡車的物流通道的設立。遍布廣大工業、物流、產業、高校園區的無人車，或者最后一公里的物流派送車（無人機）；行駛于特定路線的低速公共交通。

　　在未來，基于無人駕駛的車聯網平臺便可以很好滿足在疫情爆發后的物資和人員運輸需求。

　　針對大宗物資運輸，無人駕駛貨車將極大緩解卡車司機壓力，保障物資安全順利的運達目的地；針對普通隔離的用戶的日常購物需求，可以提供無人車（機）的定時定點配送；針對患病人群的就診，無人客車可以提供一對一的專車服務，避免病人之間的交叉感染和司機的感染。

　　因防治疫情蔓延公共交通停運的最初兩天里，很多有出行需要的醫護人員無車可坐，眾多武漢市民用私家車組成志愿者車隊，晝夜不停地完成醫護人員上下班的接送和醫療物資的運輸。這樣的志愿服務無形中增加了自愿者的感染風險。

　　后期，盡管由相關部門緊急調度通勤班車來保障醫護人員的出行需要，但仍然需要眾多司乘人員的協助。未來，無人車的自動調度也將徹底解決醫護人員的出行難題，同時也不必讓更多人員承擔疫情的額外風險。

　　可以預見，無人駕駛下的車聯網大數據將會真正聯接人、車、路、貨、目的地，合理優化人們的出行時間、物資調配，做到實時信息傳遞，甚至可以第一時間將疫情扼殺在爆發初期狀態。

　　當然，理想化狀態的實現是一個技術累積和商業成熟時間疊加的狀態。政府組織、城市道路管理部門、車廠、技術服務平臺包括每一個消費者都是這一車聯網平臺的參與者和創建者。相應的政策法規、配套的基礎設施、車輛的技術集成、平臺的數據打通、消費者的數據隱私保障及公共義務平衡，這些因素環環相扣、交互影響，需要每一個參與方都能有充足耐心和智慧參與其中。

　　如同流感對于我們個體來說是一次免疫力的考驗，此次病毒疫情的爆發也是對我們社會治理能力和技術創新的一次考驗。從災難中學會反思，從漏洞中找到補救措施，從混亂中建立新的秩序，正是我們經過疫情考驗應該學到的東西。