國內疫情開始拐向“負增長”，而經濟方面的脫離負面影響的拐點仍未到來。
一些工廠仍然停工、商店餐館關門、村莊封路、各個寫字樓也要控制辦公人數。滯後效應作用下，疫情造成的經濟損傷還在逐步顯現，如坐視不理，可以預見，隨之而來的衰退將會對疫區群衆二次打擊。
停工中斷現金流、工人失業、創業者信用破産，旅遊業受到的沖擊甚至讓導遊轉行去做直播。根據世界銀行的一項研究，較弱的流感造成的損失就可以使全球GDP減少0.5％，而嚴重的疫情大流行可能造成相當于全球GDP 5％或超過3萬億美元的經濟損失[1]。此次疫情的影響已經讓全球股市深陷綠色恐怖，而全球散播新冠肺炎還將造成多大經濟損失尚難預估。
“看得見的手”到了該出手的時候。
數十萬億的“新基建”刺激計劃已進入待命狀態[2]。有別于工業基礎“鐵公基”（鐵路、公路、機場、港口），這次的新基建，面向的是信息時代。
目前主流觀點認爲新基建包括七大領域：5G、特高壓輸電、城市間高速鐵路和城市間軌道交通、充電樁、數據中心、AI人工智能和工業互聯網。候補的還有集成電路、量子信息、物聯網、智能駕駛、工業機器人、氫燃料、石墨烯新材料及航空航天等領域的基礎設施。此外，面對醫療系統發展尚不完善所暴露出的問題，公共衛生基礎設施建設勢必應囊括其中。
SARS後我們建立國家傳染病自動預警系統以監控全國傳染病，而此次疫情暴露了這套系統的一些短板，打造一套更加公開、更高效率、更可信、更加安全和智能的疫情監控系統理應是未來的發展方向，而區塊鏈技術作爲一套公開信任的技術方案，如果能同人工智能、工業互聯網等多個模塊進行結合，很有資格成爲新基建項目的重要組件、現有公共衛生預警系統的破局點和未來拉動信息技術行業的增長點。
區塊鏈技術也受到了高層的關注。2019年10月24日，在中央政治局第十八次集體學習時，習近平總書記就強調過，“把區塊鏈作爲核心技術自主創新的重要突破口”“加快推動區塊鏈技術和産業創新發展”[3]。
作爲一種新出現的網絡技術，區塊鏈從本質上講是一個共享數據庫，存儲于其中的數據，具有不可篡改，過程留痕，可追溯，公開透明，多地保存等特征。這些特征爲區塊鏈技術奠定了堅實的信任基礎，能創造可靠的合作機制。
結合疫情暴露出的問題，區塊鏈在很多有信任需求的場合都大有可爲，比如：
區塊鏈可用于公益慈善，可信的物流數據讓捐贈物資可以直達終端具體的醫院和科室，讓捐贈者捐的明明白白，踏實放心[4]；區塊鏈用于醫療制品溯源，讓用戶使用手機掃碼就能快速識別假冒僞劣産品，避免使用了不合標准的口罩而感染病毒的情況[5]；區塊鏈用于保險，特別是使用了保險智能合約之後，可以大幅提高保險理賠的速度[6]；區塊鏈可用于項目協作，疫情期間企業實行在家辦公，區塊鏈可以幫助進行分布式組織辦公，一些模式化的流程可以部署在區塊鏈上自動執行，很多消息可以透明共享，增加自動化程度和協作效率[7]；區塊鏈還可以用于輿情管理、辟謠、疫情數據公開[8]等多個領域。
詳細來說，依靠區塊鏈和新基建中的大數據、人工智能和工業互聯網的結合，將能夠給這些行業提供更多可能。
一 基于區塊鏈可信數據的形式研判和信息公開
據1月29日來自中國疾病預防控制中心(Center for Disease Control and Prevention, CDC)等機構發表于《新英格蘭醫學雜志》的回顧性病例分析論文《新型冠狀病毒感染肺炎在中國武漢的初期傳播動力學》[9]報道，2019年12月中旬密切接觸者之間就已發生人際傳播，而在2020年1月1日，當地公安機關先後對包括醫務人員在內的8名發布“華南水果海鮮市場確診7例SARS”人員以“散布謠言”爲依據進行處理[10]。據隨後各方公布的報道顯示，此後的1月1到11日已有7名醫務人員感染，12-22日又有8名醫務人員感染。但是，有關部門依然在2020年1月10日向公衆報告“未發現明確的人傳人證據”。
如果只要找出病人的活動軌迹與華南海鮮批發市場關聯就能分析肺炎的傳染性，我們可以把定位技術，AI等工具應用到傳染病的治理和預防中，盡早的找出其中關鍵因素，爲早期疫情判斷做依據。不過要依賴數據的基礎是數據可信，要確保數據的可靠就需要使用抗篡改的區塊鏈技術。
要獲得可信的數據其實並不容易，在新冠肺炎開始由武漢向全國蔓延時，多地出現發熱患者故意隱瞞武漢旅行史，造成了整個醫院門診部門被隔離的嚴重後果。比如，山東濰坊的一名患者刻意隱瞞個人旅行史和人員接觸史，致68名醫務人員被隔離[11]；福建一名患者明知自己來自武漢，卻對他人謊稱來自菲律賓，未按規定進行居家隔離，還幾次參加宴席，導致7人感染新冠肺炎、近千人被要求居家觀察[12]。
在這種形勢下，完全依靠個人提供出行曆史的方法在抗疫的關鍵時刻顯得很不可靠。面對這個問題，如果使用區塊鏈技術進行軌迹記錄，把到發熱科就診者的最近一個月航空出港信息，火車出入站信息，手機定位信息通過某種形式進行組合，那麽病患的旅行數據就更加可信和全面，避免了人爲的記錯，或者故意隱瞞。
要點在于，航空公司的乘坐信息，火車站檢票信息，長途客運公司的數據，手機定位信息都屬于不同的公司，這幾個主體之間沒有從屬關系，因此，如果沒有更高層次的強力主體進行協調，那麽數據調用協作就有問題。但是用一個聯盟鏈，各方同時加入，就可以對等的主體進行有效協作，並解決數據所屬權的問題。
基于區塊鏈的加密技術和權限控制技術可以對隱私信息進行保護，患者不用擔心大量的隱私數據被暴露。醫院作爲數據的讀取方可以在特殊時期加入這個聯盟鏈網絡，獲得有限讀取數據的權限。醫生在系統中輸入患者的身份證號或其他證件號，區塊鏈網絡只需返回在14天內是否有疫區旅行史即可，並不需要暴露病患的旅行細節以及其他隱私信息。在獲得的可信數據，對疾病的傳染性有了明確判斷後，地方政府應該及時地向公衆報告，賦予公衆知情權，防止由于猜忌造成恐慌。
二 構建新一代疾控預警系統
確認病人活動軌迹或是病人間的關系可以使用一些機器學習工具分析可信的鏈上數據，但要在全國範圍內確認是傳染病並進行預警則需要一個完善的系統。2019年12月，武漢部分醫療機構陸續出現不明原因的肺炎病人，但時隔近兩個月後，到了2020年1月下旬，相關輿情才開始在全國傳播。這凸顯了我國當前正在運行的國家傳染病自動預警與響應機制還有欠缺。
SARS之後，2008年我國就已經在31個省（直轄市、自治區）運行國家傳染病自動預警系統，建立了預警與響應機制，並實現了對39種傳染病監測數據自動分析、時空聚集性實時識別、預警信號發送和響應結果實時追蹤等功能，上報方式也從傳統的人工上報逐步發展到信息化和IT化上報模式。這套系統在某些情況下是可用的。2015年5月，廣東省惠州市人民醫院收治了一名來自韓國發燒近40℃的遊客。醫院發現他可能感染了MERS（中東呼吸綜合症冠狀病毒），這是一種致死率高達40%具有嚴重危害的病毒。在收治病患僅8天後，我國就成功完成MERS病例的病毒全基因組序列測試。6月11日，國內設備已經可以通過基因對MERS進行排查，每次可完成樣本量爲96人次。各級防控系統一旦發現發熱樣本在兩小時之內即可在預警系統裏完成逐級上報。2015年的MERS事件，參與救治的醫護人員，病人接觸過的人都得到及時的隔離觀察，沒有國人染上MERS病毒[13]。
我國在除國家傳染病自動預警系統外，還相繼建設了國家傳染病報告信息管理系統以及其核心子系統國家傳染病網絡直報系統（NNDRS），實現了基于醫療衛生機構的法定傳染病病例的實時、在線、直接報告；同時爲了提高監測數據的完整性和准確性，實現電子健康檔案（EHR）、電子病曆（EMR）等數據的標准化統一采集，也相繼試點和運行了四級人口健康信息平台和其數據交換平台（區、市、省、國家）；爲了降低診療醫生填寫傳染病報告卡的難度，又打通了醫院HIS系統和直報系統，通過診療病曆自動彈出或人工打開填報頁，半自動提交傳染病報告卡。
在一些建設較好的省份，診治醫生可通過醫院HIS系統在填寫電子病曆的時候自動彈出傳染病報告上報，上報後的傳染病報告卡通過四級公共衛生數據交換平台，對數據格式和完整性補充後（電子健康卡和電子病曆）最終采集到國家傳染病網絡直報系統（NNDRS）中，而國家傳染病自動預警系統通過這些傳染病報告卡，采用固定閥值法和時間模型法（移動百分位數法、累積和控制圖法、聚集性疫情法）以日爲單位計算和監測分析39種傳染病疫情情況並向基層醫院和疾病控制系統預警。
這套看起來很完善的系統爲何在應對新冠肺炎時就顯得不夠好了呢？
國家傳染病自動預警系統已經建立了自動預警與響應機制，預警數據來自于國家傳染病報告卡逐級上報的數據。預警模型主要分爲固定閥值法和時間模型法兩種，固定閥值法是對15種重大傳染疾病設定出現次數閥值，超過閥值就預警的一種事件模型；時間模型法分爲：移動百分位數法、累積和控制圖法、聚集性疫情法，是對18種傳染疾病的探測，其本質是增加時間和空間維度的曆史統計分析，對出現比例超過一定百分比的現象産生預警。目前我國的傳染病預警系統的預警模型並不是基于大數據分析的條件模型，而只是基于傳染病報告卡的結果規則判斷模型。規則判斷模型必須是對已知傳染病的判斷和預警，所以對新型重大傳播的傳染病基本沒有作用。
另外，在現有的國家傳染病上報系統中，對數據的完整性，准確性都有非常高的要求，因此目前傳染病報告卡在臨床醫生填報完成後到上報到國家傳染病網絡直報系統，還需要3次人工審批，分別是：院內防保科醫生審核，區、縣疾控中心審核，市級疾控中心審核。采用多機構和人員的核實審批，對于突發重大傳染病的爆發監測來講，這是一種重大缺陷。傳染病一旦出現早期流行，來自當地政府的維穩，經濟和民衆壓力都可能影響人工上報過程的順暢。如果縮短報告路徑，實現基于區塊鏈智能合約的自動上報，將避免人爲幹預，提高系統的處理效率。
如何設計一個更爲合理的傳染病預防體系呢？面對細菌和病毒，經過萬年進化的大型動物的免疫系統可能是非常值得研究的對象，我們可以從人體自身免疫系統的實踐操作來做一些理解。當腳指受傷時，受傷的信息（疼痛）並不是先報給腳部，然後傳給腿部，最終在上報給頭部，而是通過神經系統直接傳給大腦，就會立刻做出響應（比如遠離受傷源）。自下而上，層級分明的建立一個預防系統可能會在效率上打折扣。如果能像人體的免疫系統，各個終端可以直接向中央報告，那就有利于快速響應。
那直接報告中央會由什麽問題呢？可能中央系統需要處理的數據過大。這個可以依靠新的互聯網技術，提升整個網絡的處理能力，甚至可以使用一些邊緣計算的方案在終端就對數據進行一些初步的處理，以減輕中央的計算壓力。另一個可能的問題是數據的可靠性。這一點可以依靠區塊鏈的數據可溯源，不可篡改的特點實現。即使是基層的醫生提交的數據，應該也是有最初的診斷記錄和化驗單，原始記錄上鏈便于中央系統直接對情況作出複核。中央系統直接對接最基礎的終端，也便于系統快速收集信息，迅速了解疫情早期的全局情況，並做好部署。
三 區塊鏈推動醫學數據共享及成果轉化
疫情發展過程中還暴露出當前醫學研究中存在嚴重的論文導向，理論脫離實踐、研究孤島等問題。一些過去疫情處理中的成功經驗卻沒有得到及時傳播和推廣。在2013年3月上海及安徽出現不明原因肺炎後，相關部門利用所建立的實驗診斷平台在很短時間內即確定病原體是H7N9禽流感病毒，隨後衛生部門采取了系列應急措施控制了病情，此後長三角地區發生的H7N9感染也很快被消除，沒有形成流行趨勢[14]。但是，這些應對重大傳染病的寶貴經驗在全國範圍內的推廣力度不夠。
這也導致了基礎研究成果不能及時向臨床診治應用轉化。雖然中國科學院武漢病毒研究所等基礎研究部門在這次疫情中較快取得了系列成果，如快速獲得病毒序列並建立RT-PCR實驗室診斷方法，但未能及時推廣至當地醫院的臨床診斷治療中。這其中有臨床研究數據各中心之間難以共享，臨床、基礎及公衛數據難以共享整合，各方把持自己的數據的原因。
數據難以分享有兩個方面的問題：1）數據所屬權的如何確定；2）分享過程中如何保護隱私並防止侵權。不過區塊鏈可以很好的解決這些。關于數據確權，在一個由醫院，醫學院，檢測機構等多個參與者形成的網絡中，可以按照誰先在鏈上提交數據誰獲得權力的方式在鏈上自動確權；涉及到隱私的數據進行加密處理，數據每次在鏈上流轉和使用都將在鏈上留痕。被多次使用的數據將得到激勵，這樣可以有效的對加強多個部門的協作，推動成果共享和數據分享。
四 工業互聯網與智慧城市
工業互聯網和智慧城市也是新基建的重點方向。工業互聯網融合物聯網、大數據、人工智能及5G通信等技術，與傳統制造業的深度融合，有望顯著提升制造業效率，帶動傳統制造業轉型升級。在其中，區塊鏈技術也將扮演重要的角色。透明且不可篡改的數據是處理人與人、人與機器、機器與機器之間關系的依據。一切公開透明切能夠共享，非常有利于企業主判斷企業運行情況，從而找准關鍵問題進行解決。
此外，5G+物聯網+人工智能+區塊鏈，將成爲未來智慧城市的標配。智慧城市是把新一代信息技術充分運用在城市中各行各業基于知識社會下一代創新（創新2.0）的城市信息化高級形態，實現信息化、工業化與城鎮化深度融合，有助于緩解“大城市病”，提高城鎮化質量，實現精細化和動態管理，並提升城市管理成效和改善市民生活質量。
具體而言，工業互聯網與智慧城市的共同點在于，二者都需要進行大量頻繁的可信數據交互與共享。生産信息、工人信息、生活信息、市民信息都需要頻繁交互和調用，需要在可信基礎上保證性能。區塊鏈在解決可信數據之外，結合主流的異構分片技術，不僅可以保證通信的信度和效度，同時能夠兼容多種類型數據和無強中心系統間數據調用和互操作，打造靈活包容的企業與城市。
區塊鏈技術誕生至今不過11年，相關技術在各個行業中的應用才剛剛起步，但依靠上述區塊鏈所提供的可能性，區塊鏈擁有將新基建和未來公共衛生系統打造成更加高效、兼容性更好、更加靈活的開放可信信息系統的能力。能夠幫助政府、企業和社會機構打破信息孤島，實現智慧城市、智慧工廠以及更高效的疾病預防控制系統。目前，政府、高校和企業在此次疫情防控過程中已有積極運用區塊鏈的實例，而更多的區塊鏈應用也在各行各業逐步鋪開。疫情由狂風暴雨轉陰之際，我們看到了區塊鏈在公共事件中大規模應用的巨大潛力，希望結合了區塊鏈技術的新基建，能在未來沖破陰霾，帶回久違的陽光。
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