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来源：Microsoft

编译：张大笔茹、钱天培

2013年12月，一个小男孩在几内亚一个偏远村庄的树洞中玩耍。这种树正是一群携带埃博拉病毒的蝙蝠的家园。

几天之后男孩就死了。

这是病毒暴发的第一位受害者。随后，这种疾病传染到了邻国及其他地区，并蔓延到了欧洲和美国。在接下来的两年半中，共出现了28,600例埃博拉病毒病例，其中11,325例死亡。

由于援助机构和当局没有所需的数据，高传播性使脆弱的社区面临更大的风险。

HOT（Humanitarian OpenStreetMap Team）执行主任泰勒·拉德福德（Tyler Radford）说：“如果患者被送往医疗机构，且发现患有埃博拉病毒，那么公共卫生工作者和临床医生就需要知道该人与谁接触过。这样他们才能尽最大努力尽早发现疾病，以阻止疾病传播，并帮助所有感染者。”

但是，如果你使用的地图不足够精确，那么你要如何跟踪患者的运动轨迹？你无法找到他的村庄，不知道路在哪里，无法确切地说出人们可能在哪些地方遇到了感染者，这必然会阻碍援助的工作。

患者乘坐公共汽车了吗？公共汽车从哪里来，其他乘客又去哪里？

未来趋势

尽管世界上很少有完全未被标记的部分，但并非所有地方都以相同的详细程度进行了标记。

在北美，欧洲和大多数发达国家中，地图和地图系统中的数据十分详尽。人们绘制道路，房屋，学校，医院，企业等等，并对其进行标记（甚至是拍照）使其可被搜索到。

相比之下，某些国家的最偏远地区通常就不是这种情况了。

精准的数据需求是的HOT工作动力。

这个非营利组织正在与微软的人道主义AI计划和必应合作，将地图绘制卫星，机器学习和一大批志愿者聚集在一起，创建新一代详细的、可能挽救生命的地图。

人和机器一起工作

志愿者可以在HOT Missing Maps网站上注册一个帐户。他们通过搜索区域的卫星图像并标记建筑物的外观，添加额外的数据层并增加OpenStreetMap的细节级别。现在，这项工作正在接受各类技术的辅助。

与微软的合作使HOT能够开发基于AI的工具，使志愿人员的工作更具影响力。Radford表示：“但 AI不能完全替代我们团队的工作。”

“AI可以预测特征，暗示这种形状可能是建筑物，并且可以加快最初的识别速度。这样，我们的员工也可以更快地实现附加价值，确定是什么来添加详细信息。”

取得进步

HOT优先考虑绘制一些非洲最偏远的社区。HOT与微软的必应地图合作，首先着手于绘制乌干达和坦桑尼亚地图。希望最终能绘制整个非洲大陆的地图。

利比里亚蒙罗维亚的卫星图像，上面叠加了地图数据。

HOT几乎完成了坦桑尼亚沿海城市达累斯萨拉姆（Dar es Salaam）的详细地图，这是非洲增长最快的城市之一。 它容易受到包括洪水在内的多种气候变化影响，还具有不一致的施工标准。新地图显示了道路，建筑物和其他关键基础设施的状况。

坦桑尼亚更偏远的地区，例如该国中部的Sepuka地区，也是该计划的受益地区。以前我们只知道它的人口约为24,000，分布在广泛的区域，但是现在我们可以通过OpenStreetMap放大并查看各个建筑物。

在紧急情况下，地图的详尽程度至关重要。快速做出正确的决定取决于是否掌握最佳信息。没有可靠的数据，就很难对情况进行分析，知道要采取什么行动以及将资源定向到何处可能事关成功与失败。

当灾难来临时

2015年4月，尼泊尔山区发生了八级以上的地震，这是近年来最严重的地震。地震中多达9000人丧生，约60万所房屋被摧毁。

到达受灾最严重的地区对救援队来说是一个大挑战。喜马拉雅山虽然宏伟，但也不适合居住，当地震活动导致山体滑坡，崩塌和道路倒塌时，情况更是如此。知道将精力用在何处是救援行动迫切需要解决的问题。

在几个小时内，HOT迅速付诸行动。不久，来自世界各地的志愿者和合作伙伴机构共同努力，与当地的观察员进行协调，绘制受灾地区的详细地图。他们确定了受损的道路和居民区，流离失所者的营地，找到了直升机着陆区的空地，共有4,000多名制图员参加此次灾难营救。

具有强大的AI技术和庞大地面情况数据及和坚定的志愿者相结合是至关重要的，尤其是灾难来临时，这可能是生与死之间的差异。

相关报道：
https://news.microsoft.com/on-the-issues/2020/02/13/ai-missing-maps-hot-bing/