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“乙类乙管”后是否会有第二轮感染？疫情信息如何统计？总台独家专访吴尊友******

　　1月8日起新冠病毒感染实施“乙类乙管”，对于疫情监测数据通报、病毒变异是否会引发新一轮感染，我国又将采取怎样的措施继续实施监控，总台央视记者独家专访中国疾控中心流行病学首席专家吴尊友，他就公众关心的问题进行了解答。

　　总台央视记者 史迎春：大家都在担心在国际上的奥密克戎BQ系列，然后包括XBB系列的变异株，它们在我们实行“乙类乙管”，出入境打开以后，进入国内会掀起第二轮的感染，这是大家普遍担心的一个问题，您认为这个问题应该怎么看。

　　中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友：我们也对国际社会的各个国家流行的新毒株的情况进行了解追踪，那么同时对国内发生的疫情也进行了毒株变异的监测，特别是从境外回国人员当中也检测到这些毒株。会不会造成新一轮的疫情，取决于变异的毒株和我们刚刚流行的这些毒株之间，在结构上面有多大的相似性，或者说它的变异差异有多大。从目前来看，因为它的变异也是奥密克戎亚型里面的分支的变异，马上造成新一轮传播的这种风险的话，应该说不会太大。

　　总台央视记者 史迎春：还有一种担心是认为中国人口基数比较大，感染的人口基数也大，会不会产生新的变种，从而影响整个世界的病毒序列，或者说整个世界的病毒的进程。

　　中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友：优化防控策略以后，本地传播的疫情病例数在有一定的水平和规模的情况下，确实存在着新的变异毒株的可能性，我们也密切关注。所以在“乙类甲管”调整为“乙类乙管”的疫情监测方案当中，就专门提到了新冠病毒变异毒株的监测，在现阶段，每天都在进行新的毒株的样本收集和测序，来对它的变化进行监测。从目前的结果来看，我们现在发现的所有的毒株，都是已经在国际共享平台上分享的毒株，也就是说在国外已经报告了，或者说主要是从境外流行以后传入中国，到目前为止还没有发现国内新出现的变异毒株。

　　为指导全国各地做好当前新型冠状病毒感染疫情监测工作，国务院联防联控机制印发了《新型冠状病毒感染“乙类乙管”疫情监测方案》，及时动态掌握人群感染发病水平和变化趋势，科学研判和预测疫情规模、强度和流行时间，动态分析病毒株变异情况，以及对传播力、致病力、免疫逃逸能力及检测试剂敏感性的影响，为疫情防控提供技术支撑。

　　总台央视记者 史迎春：对于之前疫情通报的数字和自己本身的感受，很多公众觉得差距比较大。我们国家一直的疫情统计和发布的疫情信息，是如何去监测和统计报告的？现在有没有相应的调整？

　　中国疾控中心流行病学首席专家 吴尊友：在武汉疫情控制以后，到我们优化防控方案这期间，是叫严格管控时期。每一起疫情的源头、造成感染的毒株，几乎每一个感染者都能够被诊断管理，所以我们采取的是一个计数统计。现阶段由于防控方案的调整，报告病例数和公众感觉的数字，存在着一定的差距。造成这种差距有两个方面的原因，一个是不再实行行政区的大规模核酸检测了，除了重点机构重点人群以外，采取的方法是愿检尽检的方法，这样的话检测的人数、报告的人数就有明显的下降。第二个方面，疫情的感染者主要以轻症为主，多数人还在家庭自我休息调整、进行抗原检测，这一部分也没有纳入到传染病报告，这就造成了这样的差距。为了更好地做好统计工作，联防联控机制制定下发了新冠病毒感染“乙类乙管”疫情监测方案，采取的是多种渠道的监测，包括住院病例的报告监测、核酸抗原检测的数字统计，还有重点机构像养老福利机构的监测，再有像学校学生的呼吸道症状的监测，以及对部分病人的检测。还有我们在全国设立500多个流感哨点监测。我们采用了多种统计方法综合运用，也能够相对准确评估疫情的发生发展趋势，能够对于疫情的发病，流行的强度，流行的趋势，流行的时间做出研判，对防控效果作出评价。在过去几年，欧美国家和全球其他的国家实际上也是采取这样一个统计方法，它主要就是通过抽样的方法来反映总体情况。(央视新闻客户端)

何宝宏：从学习到创造，生成式AI取得突破性进展******

　　“2022年AI绘画和ChatGTP的重要性不亚于2016年AlphaGo战胜人类围棋冠军的价值，这是否会引发新一轮的内容科技的革命，是值得我们关注的问题。”在近日举行的“风向Talks 2023”思享会上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏围绕技术转型、信息革命、数据资产、Web3、信任科技、元宇宙、技术周期律、经济学2.0、AI、数字原生等热门领域进行了分享。

　　何宝宏表示，生成式AI在2022年取得了突破性的进展，人工智能开始从学习走向创造。

　　近年来，随着技术的发展，内容创作的方式不断发生变革，经历了从PGC(专业生产内容)到UGC(用户生产内容),再到PUGC（专业用户生产内容）的发展历程。到了人工智能时代，可实现AIGC(人工智能创作内容) ，未来可能发展到P-AIGC（专业人员指导下的AIGC）。

　　AIGC背后是一个大的模型，何宝宏介绍，过去五年，由于大模型的参数指数级增长带来了大模型“智力”的指数级增长。2020年，机器基本只能完成文本生成，目前可以进行图像生成，未来能实现视频生成。2016年，机器视觉可以从图片中识别文字；2022年，机器实现了AI绘画，可以通过文字生成图像。

　　不仅如此，人工智能的进步还体现在科学方面，目前正在兴起的AI编程的软件2.0，可以实现以代码为中心到以数据为中心的编程思维，即程序员只需要设定超级参数，普通参数将通过数据训练实现。生命科学方面，2021年AI发现了蛋白质结构，2022年AI生成了蛋白质结构，由此AIGC入选了《Science》2022年度科学十大突破。

　　在谈到在2022年同样大火的“元宇宙”时，何宝宏表示，每隔7年左右，都会有名为“下一代互联网”的技术出现，每次还都不一样。目前，互联网发展正面临以元宇宙为代表的信息互联网以及以Web3.0为代表的价值互联网的“新岔道”。

　　不过，在他看来，现阶段，元宇宙依然是各种要素的“大杂烩”，还没有找到最佳实践。基于VR的元宇宙在未来3-5年内依然会是小众市场，实现“生态化反”还需要更多时间。

　　“VR现阶段的体验并不像数字孪生，而更像是‘数字植物人’，除了有视觉和听觉体验之外，还缺少嗅觉、味觉和触觉的感受。未来，仍需积极探索，将生产要素有机地组织起来。”何宝宏说。（宋雅娟）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）