半岛综合体育DaaS实时AI大数据平台由“网格+大数据+AI”共同构成。平台监测数据实时积累更新，AI算法自动运行，数据可应用于政府治理、高校研究、企业发展、金融风控等领域。清华同衡城士科技和清华大学信息技术研究院“2861”项目组使用DaaS实时AI大数据技术试算新冠病毒防疫期间截至3月2日（数据后续将每日更新）的全国商业办公区域人跃度指标和劳务输出区县务工人员离乡返工率，供各方面研究参考。

　　为发挥特殊时期智库作用，助力政府部门多维度掌握分区分级精准复工复产情况，优化疫情防控措施，清华同衡城士科技和清华大学信息技术研究院“2861”项目组使用DaaS实时AI大数据技术试算新冠病毒防疫期间截至3月2日（数据后续将每日更新）的全国商业办公区域人跃度指标和劳务输出区县务工人员离乡返工率，供各方面研究参考。

　　与统计数据不同，“2861”项目组研发的DaaS实时AI大数据平台由“网格+大数据+AI”共同构成。主要技术方法是将我国全域划分为960万个1平方公里的空间网格，分级对应2861个行政区县、336个地市和31个省（自治区、直辖市）半岛综合体育，通过2.2亿个信息采集点实时产生与空间网格对应的互联网活动数据，并纳入三千多个分类数据库，通过不断增加和校验人工智能算法，实时产生客观半岛综合体育、冷静半岛综合体育、无人为干预的社会心跳数据。平台监测数据实时积累更新半岛综合体育，AI算法自动运行，数据可应用于政府治理、高校研究、企业发展、金融风控等领域。本次我们共测算了两个能够收敛的指标。

　　为计算全国商业办公区域人跃度，我们监测了336个城市排名前10位的商业和办公区域所在1平方公里网格的人口数据，与疫情前进行对比，以此反映人跃恢复程度。首先剔除日间夜间因素和常住人口因素，计算得出网格内当前每天商业办公在岗人口和客流人口数量，再测算得到2019年9至11月该区域商业办公和客流人口正常值，两者比值即为商业办公区人跃度，数值达到100%表示恢复到2019年9至11月期间相关区域商业办公人口和客流量的同等人口程度。

　　根据数据判断，目前全国商业办公区域人跃度恢复已经达到六成，且增速较为明显，近三周增幅超过35%。由于本数据是每日测算，无人工干预，对于衡量商业办公人口返岗情况和客流恢复程度，辅助各地优化疫情防控措施等，具有较强参考价值。需要说明的是，此数值在一定程度上受到各地疫情防控措施的影响，此外部分企业还采取了居家远程办公等方式保持经营。

　　从数据可以发现，东部沿海地区和经济发达地区数据低于全国平均水平。武汉近三周增幅不到9%，商办区域人跃度持续在低水平徘徊。

　　由于使用了网格监测技术，数据库能够对全国2861个区县进行实时监测，以北京市为例，来看看具体情况。

　　我们监测了北京市下辖的16个区（门头沟区由于样本不足，未纳入本次监测）290处商业和办公区域所在1平方公里网格的人口数据，与疫情前进行对比，以此反映人跃恢复程度的百分比。运算同样剔除了日间夜间因素和常住人口因素，重点对比当前每天与2019年9至11月期间商业办公在岗人口和客流人口数量。

　　测算务工人员返工率的重点是计算外出务工人员新年返乡人口数量和年后离乡返回就业地区的人口数量。监测1056个务工人员输出区县人口数据，以2019年9至11月平均人口数量为常住人口基数，以新年期间人口峰值与常住人口基数之差作为新年返乡务工人口数量，自监测之日起计算每天人口减少数量与新年返乡务工人口数量的比值，得出离乡返工率，数值达到100%表示回乡的外出务工人员全部返岗，该区县人口恢复2019年9至11月人口平均水平。经加权得到全国务工人员返工率。本数据在一定程度上可以反映出制造业的复工情况。

　　经测算，截至3月2日，全国劳务输出区县务工人员离乡返工率为：73.45%。

　　从数据可以发现，近三周外出务工人员离乡返工率增幅超过49%，总体上有七成以上外出务工人员已经离乡进入城市务工。

　　综合分析上述指标可以发现，无论是城市主要商业办公区域人跃度还是外出务工人员离乡返工率都在快速提升中，按照数据趋势，预计将于3月份恢复至80%以上。随着人口密度和流动速度大幅增加，现有防控措施特别是还没有经过疫情重大考验的商业、办公和工厂地区将面临人流冲击，齐心协力打赢防疫关键战役，3月份至关重要。

　　本研究由北京清华同衡规划设计研究院子公司北京城士科技有限公司、清华大学信息技术研究院“2861”项目组共同开展。数据库采样数据来源均为公开数据半岛综合体育，相关结果由AI大数据技术运算得出，与实际情况可能存在偏差，仅供研究参考使用，如需引用相关数据和内容请与我们联系。

　　原标题：《如何分区分级精准掌握防疫期间复工复产情况——基于AI大数据技术的监测和研究》

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