Life 2.0：利用 COVID-19 知识创建应对大流行的智慧城市

变化是一个常数。从金属时代到机器时代，再到数字革命时代，我们已经看到了一些影响我们生活的变化。在我们今天所处的信息时代，变化的步伐已经加快了许多。

我们生活方式的剧烈变化促使我们思考如何建立一个更可持续的社会，一个能够承受我们周围环境快速发展的社会。 Infosys BPM 的报告 的 Arun Rishi Kapoor，数字化转型服务高级首席分析师，以及 Anand Chandrashaker，数字化转型服务高级领域负责人。

智慧城市项目 是朝着它迈出的一步。该项目的模型因地理而异，取决于各种政治、社会和经济因素。现有的智慧城市模式是否足够灵活以应对类似大流行的情况，是现在出现的问题。

COVID-19 大流行造成的情况需要彻底改革智慧城市的定义。我们需要明白，以数字化为重点的智慧城市仍然容易受到已知和未知灾难的影响。

需要对风险进行彻底的重新评估，以评估城市面对危机的准备情况。目前，智慧城市项目的灾备方案主要针对已知的自然灾害，如地震、火山爆发、飓风、海啸等。然而，尽管我们已准备好在智慧城市模型中应对任何类型的自然灾害，但我们严重缺乏应对诸如 COVID-19 之类的流行病和大流行病的突然爆发的准备。

在某种程度上，大流行为我们规划基础设施的方式提供了新视角。我们需要从这种持续的情况中吸取教训，并将其应用于实地情况，以制定有效和长期的解决方案。现在的案例取决于我们重新发明和完善我们的智慧城市模型以适应我们今天面临的不确定情况的能力。

我们建议转向升级的智慧城市模式 – Smart ^p 城市（p =大流行准备就绪）。更新后的框架将改进我们的灾难恢复计划，并帮助创建能够承受完全封锁的自给自足的城市。智能 ^p 城市蓝图必须考虑以下方法来应对不确定的情况：

• 货物和食品的非接触式交付 – 一种无需直接人工接触即可交付订单的有效方式。从 COVID-19 危机中出现的东西，预计会持续很长时间。例如，可以利用无人机来建立非接触式取货和取货。

• 智能供应链设置 – 启动更多的工业自动化，以减少对人力的依赖，方法是激活出库物流的替代方式，并提高入库供应的可见度。

• 对患者进行非接触式检查 – 大流行情况需要在不近距离的情况下进行医疗干预。除了现有的在线咨询应用程序外，在当地诊所开发非接触式设施有助于实现这一目标。因此，这些系统捕获的关于关键健康指标的数据可以促进预测性建议，例如家庭隔离、隔离或入住附近的急救医院。

• 对公民违法行为的无线检查 – 随着对社会疏远的需求日益增长，维护法律和秩序的监视方法也需要发展。例如，配备交通信号灯在当前是一项挑战，也会使当局处于危险之中。在高风险地区激活“大流行无人机”以监控违反社会规范（例如社交距离）的行为，可以证明是有效的。

• 打击网络犯罪分子和假新闻 – 现在我们比以往任何时候都更了解假新闻的危险。如果我们想有效地抑制它，我们必须利用技术来解决问题。虽然有一些新时代的公司在事实核查方面做得非常出色，但官方信息的中央登记处将自动帮助遏制虚假新闻的威胁。

• 在线教育和考试基础设施 – COVID-19 封锁向我们表明，一个人可以位于这个世界的任何地方，并且仍然具有生产力。学习也可以应用于我们的教育系统。为学校和大学建立技术基础设施应该成为 Smart ^p 的永久固定装置 城市模式，以促进电子学习和电子考试。

• 无接触卫生和废物管理 – 安排投资非接触式卫生卫生箱和垃圾处理技术，以减少感染，并在封锁期间保持高度清洁。

• 支持区块链的公民跟踪系统 – 到目前为止，跟踪 COVID-19 感染者或潜在携带者的移动一直是一件乏味的事情。获得对测试基础设施的清晰可见性一直是最大的挑战。用于跟踪人们的活动、健康记录等的去中心化区块链网络可以在这种情况下提供有用的见解。

• 电子投票基础设施 – 长期以来，我们一直需要一个在线投票系统，以适应公民从一个州到另一个州，甚至在国外的快速流动。一个聪明的 ^p 城市模式不能忽视需求。新模式必须通过建立有效的后端系统来解决这个问题，以确保在线投票不会发生重复或操纵。

• 智能重症监护病房和隔离病房 – 医院在提供对危机情况的第一响应方面发挥着重要作用。应对大流行的智能城市模型必须利用技术优先考虑基本医疗服务。该模型必须通过增加床位容量、呼吸机系统和隔离病房等来提高医疗机构的准备程度，以帮助医院应对快速增长的服务需求。

在基于我们收集到的经验创建大流行就绪模型时，肯定会适应我们今天目睹的大量变化。但是，最需要牢记的方面是敏捷性和灵活性。如果升级后的智慧城市模型与时代同步，但不能适应新情况，整个努力仍然会落空。

作者是 Infosys BPM 的 Arun Rishi Kapoor 和 Anand Chandrashaker