物联网如何遏制大流行？

尽管数字基础设施可能无法治愈由冠状病毒（COVID－19）引起的疾病，但毫无疑问，它以多种方式帮助世界应对疫情危机。随着大流行继续在全球蔓延，越来越多的政府、企业、医疗保健甚至教育部门正在使用物联网（IoT）和人工智能（AI）来自发应对大流行的影响。

IoT和AI可以通过以下六种方式来遏制大流行：

智能可穿戴设备

许多工作场所正在使用可穿戴设备进行接触跟踪并监视医务人员和患者的健康。接触跟踪设备包括无源GPS位置跟踪、由蓝牙和超宽带连接供电的接近传感器、可充电电池和内置的长期演进（LTE）。

佩戴者可以更新其健康状况，以指示是否存在任何潜在的或经过验证的感染，并且设备将根据位置历史记录来通知与他们接触过的人。组织中的集中式系统可以将此信息用于工作场所中的完整健康状况仪表板。

监视从业人员和患者（甚至是在家的患者）健康状况的可穿戴设备也使用了相同的概念。直接安装在穿戴者身上的传感器可实时监测温度变化。该设备将数据无线传输到护士站以进行连续监控。通过此功能，护士可以监视和管理更多在家中的患者，从而为高危患者保留医院的治疗能力。

辅助无人机

在减少人与人之间的接触的空前努力中，无人驾驶飞机正在帮助预防疾病的传播。无人机是将医疗用品和杂货运送到感染率高的位置，监视隔离区域以确保人员移动和聚集以及执行热扫描以监视特定位置人员的体温的最安全方法。农用无人机在可能受影响的地区执行诸如喷洒消毒剂的任务。它们易于操作，可以帮助减少环卫工人接触病毒的风险。

集成的面部识别、温度感应系统和非接触式访问控制

减少人的接触点对于减慢病毒的传播至关重要。对于遭受大流行影响的医疗机构和其他主要行业，采用物联网技术是提高患者、执行人员和管理员安全性的一种方法。

先进的面部识别系统与云连接的热成像设备结合使用以进行温度监控，对于识别高温人员很有用。集成系统可以链接到支持了IoT传感器的门，以限制访问任何可能被感染的人。这种非接触式系统使公司和企业避免了基于手指的生物识别传感器造成的污染。

光学生物传感器

由于COVID－19是呼吸道疾病，因此在大流行期间空气质量是一个重要问题。目的是阻止病毒的传播，人们可以通过空气或表面传播这种病毒。像冠状病毒这样的有害颗粒非常小，以至于它们可能会通过传统的HVAC过滤器。拥挤的公共场所可以使用新型光学生物传感器实时测量环境中病毒的浓度。该技术将能够为临床诊断和连续监测提供替代和可靠的解决方案。

非接触式付款

尽管发生了数字支付革命，但许多国家仍在采用非接触式支付系统方面落后，并且更喜欢使用现金和借记卡／信用卡。非接触式支付已经存在了一段时间。中国甚至在大流行之前以及在英国和美国等发达国家之前广泛实施了非接触式移动支付。近场通信和蓝牙等无线技术为非接触式支付领域带来了巨大的商机。

基于人工智能的研究

迄今为止，新冠病毒流行病已扩散到全球213个国家和地区，确诊病例接近1800万，活跃病例接近600万。随着研究细节的出现，数据池将成倍增长。数据量将达到人们无法理解的程度。处理患者数据的科学家、医生和临床医生将需要使用AI进行诊断和疫苗开发。许多公司正在合作和共享其算法，以期提高研究效率。

公司和大多数公众都依靠连接的设备来度过这个非凡的时光。尽管各国的做法可能有所不同，但许多人更愿意以疾病预防的名义共享敏感的个人信息。但是，在公共场所使用辅助无人机和IP摄像机引起了人们对人们生活的侵犯。由于收集了如此多的敏感和个人数据并将其上传到云中，因此安全性至关重要。

对于急于大规模实施自动化和远程工作基础设施的企业而言，构建强大的安全体系结构可能不是重中之重。黑客将寻求利用公众的恐惧，并利用关键基础设施的压力，这可能导致勒索软件和其他攻击的激增。企业依靠安全专家来负责这种情况。

不管喜欢与否，物联网和人工智能正在融入人们的日常生活。这种大流行病可能进一步阻止了这种病毒的传播，因为社会隔离对于阻止病毒的传播至关重要。在这个空前的时间里，曾经一头雾水的企业现在急切地部署该技术。