2020年4月，一项关于新冠疫情改变与复工复产的研讨登上了《柳叶刀》子刊EClinical Medicine。该研讨将不同年龄人群划为7类，刻画了他们在家庭、校园、作业场合等情形下的触摸方式，并据此剖析出新冠病毒怎么传达，用数量办法给出了疫情期间复工复产的多种模型。

  领衔这项研讨的作者之一，是我国科学院虚拟经济与数据科学研讨中心（下称中心）主任石勇。在他看来，“数据模型是有生命力的。数据发掘的效果是粗糙常识，进一步过滤叫智能常识，智能常识的发现比数据发掘的效果更重要”。

  石勇以为，传统流行症模型猜测相对固定，将之与大数据结合、演算，就能发现病毒传达的端倪，并据此猜测潜在危险。2020年2月7日完结武汉的城市模型后，团队又选取了北京、深圳等5个城市，依据各个城市经济开展的预期值进行实证剖析，模拟出不同城市疫情防控强度与复工复产计划间的利害联系。

  效果显现，使用不同模型，决策者可依据当地防控作业和复工计划猜测出相应疾病传达危险，得到城市长时刻经济开展的根本判别，为疫情防控与科学决策供给了有力支撑。

  回看这项研讨，石勇等人之所以能在疫情前期敏捷发布相关研讨模型，有赖于长时刻与协作伙伴坚持的亲近联络。

  “咱们可以把许多学科在短时刻内集合到一同。”石勇表明。他地点的中心作为穿插学科单位，招生规模包括计算机、办理、数学、生物医学等专业，“只要把这些学生匹配起来，可以发挥很大的科研能动性”。

  团队研讨生张林姿告知《我国科学报》，由于疫情，在无法与国内协作者面对面沟通的情况下，石勇每天会专门留出几小时用于沟通作业、推动开展。

  “听说牛顿就是在瘟疫关闭期间发现了万有引力，所以不要焦虑，这是很好的堆积自己的时刻。”石勇对学生如是说。

  那段日子里，石勇也在考虑中心的曩昔和下一个十年。2004年正式建立以来，中心一向在为国家微观经济开展供给决策依据。

  2010年，全国个人信用评分系统面世，该项作业由石勇团队与我国人民银行征信局和征信中心联合完结，这项系统对我国人的日常商业银行经济活动发生了严重影响。最近，石勇正带领团队与我国金融期货买卖所协作，对太字节等级体量的买卖数据进行剖析，猜测金融期货的改变及或许发生的影响。

  这些年来，石勇一向着重异构数据、非结构化数据的概念。当下，让很多“有噪声”的随机数据堆积下来，完结数据发掘最优化，仍然是他的作业方针：“当针掉到海里，你要知道针或许掉到哪里去。”

  “只要高质量的数据才干发生更好的效果。”石勇再次着重。由于在这方面的作业，他成为首届成思危基金会优异科研效果奖获得者。

  石勇的团队每周举行一次谈论，我们围桌而坐，谈论与数据发掘有关的国际最前沿研讨。团队成员李彪告知《我国科学报》，谈论班的意图很简略：让我们一向跟着范畴的前沿走。由于谈论班的学术气氛太好，以至于现已结业乃至结业多年的学生也乐意专门抽出时刻参与。

  这样的气氛与石勇自己的行事风格不无相关。在李彪等年青晚辈的眼中，石勇始终是一位简略、朴实的学者。已过耳顺之年的他仍在不断学习，对新鲜事物坚持重视，但他永久穿着朴素——深蓝色的夹克和登山鞋穿了多年，公文包磨破了却想不起来换。

  “做科研不为搞多大名堂、发明多大利益。”李彪表明，这样的以身作则影响了每一位参加团队的晚辈。石勇尊重每个人的主意，“但你有必要踏踏实实地去做”。李彪说。

  为了让学生更早触摸数据科学，石勇面向我国科学院大学的研讨生开设了《多元统计剖析与机器学习》这门课程，介绍数据科学研讨中用到的各种办法。

  曾任课程助教的李彪还记得，这堂从不点名的课有40多人选修，但每次都有60多人坐在教室，直到课程完毕。“一学期上完，每个人都相当于完结了一个小规模的机器学习项目。”李彪说。

  在石勇看来，算法“都是人写出来的”，“一点都不奥秘”。高精度的算法只要配上精确的数据，得到的效果才会更抱负。他深信，“把大数据弄清楚，可以把各个方面的作业往前推动”。(任芳言)

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