新冠疫情對經濟和各產業的影響到底如何？對于這一問題，微眾銀行 AI 團隊給出了解答。據 IEEE Spectrum 報道，微眾銀行 AI 團隊 Moonshot 開發了一個深度學習系統“SolarNet”（該研究論文已提交至 arXiv 平臺），能夠利用衛星圖像檢測出太陽能電池板的安裝情況，以用于跟蹤中國在新冠疫情爆發后的經濟復蘇進程。

圖為 2019 年 12 月 30 日（左）和 2020 年 1 月 29 日衛星圖像對比

那么，微眾銀行 AI 團隊是如何實現這一技術成效的？

報道指出，研究團隊利用神經網絡分析來自各個衛星的近紅外圖像、短波紅外圖像，以及來自Sentinel-2 衛星的紅外波段，通過圖像分析，系統可以追蹤到實際投入生產的鋼鐵工廠的熱點。

圖為鋼鐵產能（圖源 IEEE Spectrum ）

結果表明，在疫情爆發初期，鋼鐵生產的產能降到了 29% 的低位。不過，到了 2 月 9 日，鋼鐵生產產能已恢復至 76%。

對于其他類型的制造業和商業活動，研究人員則是利用 AI 分析大公司停車場的汽車數量來進行研究。分析結果顯示，2020 年 2 月 10 日，特斯拉的上海汽車生產已完全恢復，而旅游業（如上海迪士尼樂園）則仍處于關閉狀態。

生產制造業的恢復情況能夠通過衛星圖像數據進行分析研究，但對于群眾通勤情況，則需通過 GPS 數據實現。

圖為 2019 年和 2020 年春節期間至假期結束通勤情況對比（圖源 IEEE Spectrum ）

研究人員通過獲取用戶匿名的 GPS 數據，利用軟件計算出每個城市的通勤人數。并且，通過比對 2019 年和 2020 年相同時段的通勤人數可以得知，受疫情影響，2020 年春節假期結束后，上班人數并無反彈。

不過，根據微眾銀行研究人員的計算，截至 2020 年 3 月 10 日，大約 75％ 的勞動力已復工。由此，研究人員推斷，除武漢外，大多數人將在三月底恢復工作。

另外，研究團隊還利用自然語言處理技術分析 Twitter 等社交媒體平臺數據，研究互聯網相關行業受新冠疫情的影響情況，包括遠程辦公、在線教育、游戲、視頻流、社交網絡、電子商務等，具體情況如下（對比 2020 年 1 月 1 日）：

遠程辦公增長了 537%；

在線教育增長了 169％；

游戲增長了 124％；

視頻流增長了 55％；

社交網絡增長了 47％；

電子商務無明顯變化，保持平穩；

快遞業務下降了不到 1％。

通過對中國社交媒體的分析，研究團隊給出一個好消息：據預測，截止 2020 年 3 月底，中國經濟將基本恢復正常。