盡管數字基礎設施可能無法治愈由冠狀病毒(COVID-19)引起的疾病，但毫無疑問，它以多種方式幫助世界應對疫情危機。隨著大流行繼續在全球蔓延，越來越多的政府、企業、醫療保健甚至教育部門正在使用物聯網(IoT)和人工智能(AI)來自發應對大流行的影響。

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IoT和AI可以通過以下六種方式來遏制大流行：

智能可穿戴設備

許多工作場所正在使用可穿戴設備進行接觸跟蹤并監視醫務人員和患者的健康。接觸跟蹤設備包括無源GPS位置跟蹤、由藍牙和超寬帶連接供電的接近傳感器、可充電電池和內置的長期演進(LTE)。

佩戴者可以更新其健康狀況，以指示是否存在任何潛在的或經過驗證的感染，并且設備將根據位置歷史記錄來通知與他們接觸過的人。組織中的集中式系統可以將此信息用于工作場所中的完整健康狀況儀表板。

監視從業人員和患者(甚至是在家的患者)健康狀況的可穿戴設備也使用了相同的概念。直接安裝在穿戴者身上的傳感器可實時監測溫度變化。該設備將數據無線傳輸到護士站以進行連續監控。通過此功能，護士可以監視和管理更多在家中的患者，從而為高危患者保留醫院的治療能力。

輔助無人機

在減少人與人之間的接觸的空前努力中，無人駕駛飛機正在幫助預防疾病的傳播。無人機是將醫療用品和雜貨運送到感染率高的位置，監視隔離區域以確保人員移動和聚集以及執行熱掃描以監視特定位置人員的體溫的最安全方法。農用無人機在可能受影響的地區執行諸如噴灑消毒劑的任務。它們易于操作，可以幫助減少環衛工人接觸病毒的風險。

集成的面部識別、溫度感應系統和非接觸式訪問控制

減少人的接觸點對于減慢病毒的傳播至關重要。對于遭受大流行影響的醫療機構和其他主要行業，采用物聯網技術是提高患者、執行人員和管理員安全性的一種方法。

先進的面部識別系統與云連接的熱成像設備結合使用以進行溫度監控，對于識別高溫人員很有用。集成系統可以鏈接到支持了IoT傳感器的門，以限制訪問任何可能被感染的人。這種非接觸式系統使公司和企業避免了基于手指的生物識別傳感器造成的污染。

光學生物傳感器

由于COVID-19是呼吸道疾病，因此在大流行期間空氣質量是一個重要問題。目的是阻止病毒的傳播，人們可以通過空氣或表面傳播這種病毒。像冠狀病毒這樣的有害顆粒非常小，以至于它們可能會通過傳統的HVAC過濾器。擁擠的公共場所可以使用新型光學生物傳感器實時測量環境中病毒的濃度。該技術將能夠為臨床診斷和連續監測提供替代和可靠的解決方案。

非接觸式付款

盡管發生了數字支付革命，但許多國家仍在采用非接觸式支付系統方面落后，并且更喜歡使用現金和借記卡/信用卡。非接觸式支付已經存在了一段時間。中國甚至在大流行之前以及在英國和美國等發達國家之前廣泛實施了非接觸式移動支付。近場通信和藍牙等無線技術為非接觸式支付領域帶來了巨大的商機。

基于人工智能的研究

迄今為止，新冠病毒流行病已擴散到全球213個國家和地區，確診病例接近1800萬，活躍病例接近600萬。隨著研究細節的出現，數據池將成倍增長。數據量將達到人們無法理解的程度。處理患者數據的科學家、醫生和臨床醫生將需要使用AI進行診斷和疫苗開發。許多公司正在合作和共享其算法，以期提高研究效率。

公司和大多數公眾都依靠連接的設備來度過這個非凡的時光。盡管各國的做法可能有所不同，但許多人更愿意以疾病預防的名義共享敏感的個人信息。但是，在公共場所使用輔助無人機和IP攝像機引起了人們對人們生活的侵犯。由于收集了如此多的敏感和個人數據并將其上傳到云中，因此安全性至關重要。

對于急于大規模實施自動化和遠程工作基礎設施的企業而言，構建強大的安全體系結構可能不是重中之重。黑客將尋求利用公眾的恐懼，并利用關鍵基礎設施的壓力，這可能導致勒索軟件和其他攻擊的激增。企業依靠安全專家來負責這種情況。

不管喜歡與否，物聯網和人工智能正在融入人們的日常生活。這種大流行病可能進一步阻止了這種病毒的傳播，因為社會隔離對于阻止病毒的傳播至關重要。在這個空前的時間里，曾經一頭霧水的企業現在急切地部署該技術。