美國疫情始末盤點,2萬確診數該由誰來負責?
美國疫情始末盤點,2萬確診數該由誰來負責?

「我很早就知道這是大流行病,在人們稱它為大流行病之前」,川普在3月17日答記者問時說。

就在川普對著記者翻臉的這一天,又一名國會議員確診感染新冠病毒。而在接下來的5天裡,美國新冠肺炎確診人數幾乎增加了3倍。截至3月21日中午,確診病例數已經達到1.9萬例。

美國各州疫情發展情況
1月底以來,美國各州疫情發展情況
圖/ 鈦媒體

延伸閱讀:台灣確診將破200例?口罩2.0第二輪25日開跑,等待時程再砍半

沒幾個人會想到,美國也會出現疫情爆發的曲線。

就在1月初,美國衛生與公共福利部秘書艾利克斯·阿扎爾還在公開發言中表示,「美國擁有世界上最好的公共衛生體系」、「從12月起就在監控這種病毒並積極做好應對」、「對這種疫情做好準備⋯⋯是一種日常工作。」

作為世界上最發達的經濟體,美國擁有先進的醫療技術和優質的醫學人才,也有發達的疾控監測系統,沒有人會懷疑它處理公共衛生事件的能力。

所以,當大家看到美國到現在還爆出普通人無法獲得檢測的新聞時,難免會發出「何以至此」的疑問。

我們詳細梳理美國疫情發展的時間線後發現,本次疫情當中,美國的各級政府機構和普通民眾的反應都表現出一種難以言說的糾結。大流感、美國疾病和預防中心(CDC)、美國聯邦政府乃至普通美國人,可能都需要為失控的疫情負責。

嚴重的大流感下放鬆警惕的美國人

美國在每年秋冬季都會進入流感季。流感也是一種由病毒引起的傳染性疾病,接種疫苗是一種比較有效的預防方式。

2019年10月底,不少美國人按照CDC的建議去接種了流感疫苗。半個月後,通過美國ILINet(流感樣病例監測網路)報告的門診病例中,具有發熱、咳嗽或喉嚨痛等症狀的流感樣病例比例超過了2.4%。美國人熟悉的流感季又來了,但這次來得比往年更早。

但正是因為美國人對流感的熟悉,為後來新冠肺炎疫情的爆發埋下了伏筆。

在流感預防過程中,美國CDC建立了一套名為「ILINet」的流感監測網路,大約覆蓋了8.5%的美國人口。這個檢測網路所收集的數據,是CDC應對流感的重要依據。

流感樣病例(influenza-like illness,ILI)的比例,也就是ILINet覆蓋門診病例中具有流感症狀的病例比例,是監測流感爆發程度的重要指標。每年CDC會依據非流感季節的情況來測算一個全國基準線數字,當流感樣病例比例超過這條線,就意味著流感開始爆發。

今年,2.4%就是這條全國基準線。

我們注意到,在過去的10年間,除了爆發H1N1流感病毒的2009-2010年,多數年份都會在49週左右(12月初)才觸及全國基準線。而在2019-2020年的流感季當中,流感疫情在11月中旬就摸線。

也就是說,2019-2020年的流感爆發時間相比往年提早了差不多一個月。

美國
過去10年美國流感發展過程
圖/ 鈦媒體

按照CDC建立的數學模型推算,到3月7日這一周,美國最多已經有3600萬人患上流感,37萬人因流感住院,2.2萬人死於流感。

說了半天,這又跟新冠肺炎的爆發有什麼關係呢?前面我們簡單梳理了這次美國大流感,注意到這樣一些資訊:

  1. 流感跟輕症新冠肺炎有著相似的症狀,包括發燒、咳嗽、喉嚨痛等;
  2. 這次流感比往年爆發更早,當1月底美國出現首例新冠肺炎確診病例時,美國人已經被流感洗腦了3個多月;
  3. 對於非專業人士,光比較同期的感染數據,流感看起來遠比新冠肺炎要嚴重;
  4. 在多年來應對流感的過程中,美國已經形成了比較完善的監測機制,預防措施則是以打疫苗為主;
  5. 從最近幾年的數據來看,流感雖然嚴重和危險,但確實稱得上是「可防可控」;

所以,當新冠肺炎出現後,美國普通人的心理會有些微妙。他們認為流感更加嚴重,但年復一年的應對經驗又讓他們已經習以為常,還有完善的監測機制建立起人們對於傳染病防控的信心,敏感度和警惕心也在無形中被不斷降低。

再加上,新冠肺炎輕症咳嗽、頭痛、乏力等症狀很容易被直接當做流感處理,不嚴重的患者會先自己吃藥解決,大家又習慣並相信打疫苗這種最主要的預防措施,並沒有戴口罩、限制出行的習慣——這就為新冠肺炎的傳播打開了方便之門。

病毒起源等尚無定論的問題我們先按下不表,但大流感確實是為新冠肺炎打了掩護。

所以我們可以看到,在B站UP主郭傑瑞的鏡頭下,3月16日的紐約街頭,來來往往的市民似乎都還處於平常的節奏當中,戴口罩的人也不多——即使此時總統川普已經宣布國家進入緊急狀態,衛生紙、酒精、口罩等衛生用品也被瘋狂搶購。

美國
圖/ 鈦媒體

但單單只是習慣了流感的、沒有警惕心的民眾,還不至於讓美國疫情現在集中爆發。

我們前面提到,美國CDC有覆蓋美國8.5%人口的流感監測網路每天收集數據,還有許多實驗室定期分析——這樣完善的機制,理應可以迅速轉變為全國范圍內的病毒監控系統,監測到新冠肺炎的傳播情況。

但這個網路好像沒有正常運轉起來。

失效的監測網路,遲遲無法獲得檢測資質

美國CDC的防控動作其實開始得很早。1月初接到來自中國的疫情通報後,美國CDC隨即向普通民眾和醫療機構通報了相關資訊。

一名剛從武漢回到美國且出現了相關症狀的旅客,正是看到了CDC的資訊,立馬前往醫療機構就診。但那時候CDC為新冠病毒的檢測設定了很高的標準,必須是有發燒、呼吸道症狀且去過武漢的人,才有資格接受檢測。

高標準之下,這名旅客遲遲無法接受檢測——直到華盛頓州的衛生官員提出特別要求之後,他才得到了檢測機會,在1月21日成為美國首例新冠肺炎確診病例。

這時候,華盛頓州西雅圖有一個為應對流感而成立的研究小組,正好具備監測新冠病毒的能力。作為針對流感的研究專案,他們收集了很多具有流感症狀的研究對象資訊。如果對這些樣本進行冠狀病毒測試,這個小組就可以監測到所在地區的新冠肺炎傳播情況——理論上,這些針對流感所設立的機構本應是美國在這次疫情防控中的天然優勢。

但問題在於這個研究小組所在的是研究實驗室而非臨床實驗室,即便他們有監測病毒的能力,但在取得美國食藥監局(FDA)的認可之前,研究小組無權向公眾公佈任何檢測結果。

直到2月底,美國疫情出現了社區傳播的跡象,FDA才同意授權各州和實驗室自行做初步的檢測。

這是現成的流感監測網路在新冠肺炎防控中遲遲無法發揮作用的原因,也是美國新冠病毒檢測推進緩慢的一個縮影。

新型冠狀病毒的基因序列在1月發布後,CDC就開始自主開發診斷試劑,2月即推出了一套核酸檢測試劑盒並下發到各州,但剛開始的時候,所有檢測樣本都要返回CDC所在的亞特蘭大市執行確認。

夏威夷州衛生部門2月13日發布的一份文件中就寫道,「CDC仍將是美國唯一能夠檢測CoV-2的實驗室」,還提到「CDC早些時候送出的試劑盒難以檢測⋯⋯並將在下周向所有公共衛生實驗室發送替換版本」。

所以你能看到這樣一個奇怪的場面,有檢測能力的人沒資格,有資格的人沒試劑盒,全國疑似病例的樣本都要等待亞特蘭大的最終確認,而CDC提供的部分試劑盒還失效了。

時間就這麼過去了將近一個月。整個2月,美國的新冠肺炎確診病例僅上漲了16例。在韓國已經進行了3.6萬次核酸檢測的2月26日,除了乘坐疏散航班的美國僑民外,美國只對426人進行了核酸檢測。

後來有媒體在報導中連續發問CDC「為何堅持自研試劑,而不使用德國團隊早已研究出的同類產品?」哈佛大學流行病學副教授邁克爾·米納(Michael Mina)對此的解釋是「CDC常抱著我們是美國,我們是美國最主要的公共衛生實驗室,我們是不會效仿其他先行者的態度在工作。」

不斷拉扯的CDC和川普

而在檢測試劑短缺之餘,美國人還要應對川普總統的攪局。2月26日,川普稱「美國人的風險仍然很低」,隨後他又在發言時表示「新冠病毒是民主黨的騙局」。

這些發言可能會讓CDC有些心累,因為在這次疫情中,闢總統的謠成了工作的一部分。

3月初,檢測能力提升的同時確診數字也開始走高,疫苗何時問世成了公眾主要問題之一。3月2日,川普宣稱「疫苗將在幾個月內準備完畢」。隨後,CDC的專家出面闢謠,並稱「總統敦促我們在幾個月內準備完畢,但我們說的時間至少是1-1.5年」。

疫情加重後,川普告訴大眾「患者可以不接受治療、繼續工作,身體可以自愈。」CDC立刻闢謠「病人應避免出門,且應該告知醫務人員」。這回,猶他州冠狀病毒特別工作組也站了出來,將川普的評論標記為錯誤資訊,指出「即使非常輕度症狀的感染者也可能對他人構成威脅」。

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圖/ 鈦媒體

我們還注意到,新冠疫情期間,CDC公佈了其2021財年的預算報告。預算經費從2020年的68.4億美元(約新台幣2,077億元)下降至55.6億美元(約新台幣1.688億元),大幅下降了28.7%。也就是說,在大流感比往年更嚴重、新冠疫情盛行期間,CDC新一年的預算經費遭到了大幅削減——這讓人多少有些不理解。

矛盾和扯皮(編按:中國用語,指無原則的爭吵、不負責的推諉。)的狀態一直持續到3月。截至3月3日,整個美國新冠肺炎確診人數還停留在兩位數,直到3月11日。

3月11日是美國疫情發展的轉折點。這一天,猶他爵士球員魯迪·戈貝爾感染新冠病毒,NBA宣布暫停所有比賽;當天下午,華盛頓特區宣布進入緊急狀態。第二天,美國進入國家緊急狀態,美國CDC主任表示會對全美提供免費冠狀病毒檢測。

這之後,美國疫情數字就進入了快車道,每天都有名人感染的消息傳來。

在美國疫情之前,我們研究了日本、韓國、義大利、伊朗四個國家的抗疫過程,發現當疫情大考來臨,每個國家都會暴露出不同的問題,比如行政效率緩慢、政黨角力、受邪教影響、在經濟和疫情之間徘徊等等。國家這種極其複雜的機器,實在很難按照預想那樣完美地運轉。

美國也不例外,各級機構的行政效率緩慢,CDC、州政府、聯邦政府和川普的莫名扯皮,沒有警惕心的民眾⋯⋯都成了擋在美國疫情防控面前的大山。

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:鈦媒體

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橘子集團 Vyin AI × 女媧創造攜手推出「居家陪伴機器人」,開啟機器人大腦 RIaaS 商業應用新局!
橘子集團 Vyin AI × 女媧創造攜手推出「居家陪伴機器人」,開啟機器人大腦 RIaaS 商業應用新局!

隨著全球勞動力老化與新血招募困難,從製造、零售到醫療與長照,各行各業皆面臨同樣的缺工挑戰,面對人力不足,機器人逐漸走出工廠,進入醫院、門市與家庭。但當生成式 AI 讓機器人不再只是「會動」,而是開始「能懂」時,新的問題隨之而來——我們是否能信任它?

尤其在台灣,隨著2025年正式進入超高齡社會,長照體系首當其衝,人力不足、服務品質不均、家屬壓力沉重,AI 與機器人被期待成為新解方,但即便生成式 AI 浪潮席捲全球,各國際大廠持續精進自家大型語言模型,市場仍缺乏能直接面向C端消費者、大規模商用且精準可控的 AI。

「很多機器人廠商強調的是功能能做什麼,但如果長者不願意互動,再多的功能都沒有意義。」橘子集團策略長暨 Vyin AI 負責人陳冠宇指出,「接觸點不成立,後面所有服務都用不上。而那個接觸點,就是可信任的聊天與陪伴。」

這樣的觀察,也成為 Vyin AI 切入發展「機器人大腦即服務(Robot Intelligence as a Service, RIaaS)」的契機。

在9月底舉辦的台北國際照護博覽會中,Vyin AI 宣布攜手台灣機器人新創女媧創造,搶先展示共同打造的居家陪伴型 AI 機器人「Gilee 桔利 」。結合 Vyin AI 核心技術 Vyin Brain 智慧中樞與女媧創造的機器人互動設計,展現 AI 機器人從「任務驅動(task-based)」邁向「語意與情境驅動(context-based)」的可能性。

橘子集團
橘子集團旗下生成式 AI 新創 Vyin AI 攜手女媧創造,於 2025 台北國際照顧博覽會展示「可控 AI × 機器人」應用,透過居家陪伴機器人 Gilee 桔利,展現可控 AI 理解語意、感知情緒並標記風險,揭示機器人大腦即服務(Robot Intelligence as a Service, RIaaS)的未來方向。橘子集團策略長暨 Vyin AI 負責人陳冠宇(左)與女媧創造營運長張智傑(右),分享機器人特點。
圖/ 橘子集團

從長照產業切入 以「可控 AI 大腦」打造能被信任的陪伴

女媧創造耕耘陪伴型機器人多年,擅長機器外觀設計及互動體驗,但在長照領域的推廣仍多停留在試行階段。營運長張智傑表示:「要守護長者的健康、撫慰孤獨長輩的孤獨感,光靠形體與互動還不夠,更需要一個可靠的大腦。」

過去的照護型機器人大多停留在衛教知識宣導或生理監測階段,缺乏與使用者互動的能力。面對照護需求快速攀升與人力斷層,雙方都意識到,若 AI 要真正走進家庭與長照現場,「信任」將是唯一關鍵。而對 Vyin AI 而言,這正是可控 AI 發揮價值的最佳場域。

陳冠宇指出,自大型語言模型(LLM)問世以來,雖展現出驚人的語意生成、邏輯推理與知識應用能力,但其核心仍屬於機率預測模型,本質上是透過複雜的機率計算模擬人類語言分布,即使經過人為的情境工程(context engineering)的修正,仍難完全避免「AI 幻覺」的發生。「在一般應用場景中,幻覺頂多造成資訊錯誤,但在醫療與照護產業,錯誤的回答可能直接影響生命安全。」

相較之下,Vyin AI 研發的智慧中樞 Vyin Brain 採用獨創的仿生大腦架構,由「語言、知識、理解、動作」四大中樞分工協作,層層把關 AI 的思考與回應流程。另外可將醫療、零售、教育等專業領域的資料轉化為透明的知識圖譜,建立清晰的知識邊界,確保所有回應均具可追溯性、可驗證性與可解釋性,最大程度的消除 AI 幻覺風險,讓生成式 AI 在需要高度精準與信任的場景中得以安全落地。

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台北國際照護博覽會中,桔利的初登場,引起大眾的好奇與關注,詢問與體驗絡繹不絕。
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讓機器人更像人:客製化設定與長期記憶,讓長輩感受理解

首度亮相的桔利,以活潑童語與長輩對話:「爺爺,今天有什麼開心的事嗎?」「奶奶,妳該吃高血壓的藥囉!」展區人潮絡繹不絕,將 Vyin AI 的展攤擠得水洩不通,中化銀髮總經理李宗勇及團隊親自體驗後,更是對桔利讚不絕口,直言這位 AI 金孫外型討喜,是長輩絕佳的陪伴者。

事實上,被設定為「10歲金孫」的桔利,不僅能理解長者的語意與意圖,陪他們閒聊、安排行程、提醒用藥,還能透過長期記憶與個人化設定,根據長者的個性、家庭與健康狀況調整互動內容,主動引導長者分享興趣、回憶過往,甚至向他們請益,讓長者在互動中感受到被理解、被需要,進而產生「情感價值」。

相較多數廠商強調的是「生理監測」功能,桔利更重視的是「情感陪伴」。負責桔利產品功能設計與規劃的產品經理 蔣欣諭 補充,在傳統華人文化中,子女常羞於直接表達愛與關懷,因此設計出「專屬家人的 AI 仿聲語音信」功能。

子女只需透過專屬 App 輸入文字訊息,桔利便能以 AI 仿聲技術,轉換成兒女或孫子的聲音唸給長輩聽。這項功能在現場引發驚喜與共鳴,它觸動的不只是科技的體驗,而是家人之間「說不出口的愛」。

在日常生活中,桔利也具備智慧照護的即時偵測能力。會在對話中持續判斷語氣與內容的變化,進行風險標記。若偵測到異常,會透過女媧的通報系統推播給家屬,並依照情況分級提醒,且所有對話內容都會被自動收錄於後台,以簡潔明瞭的儀表板呈現,讓家屬與照護人員能快速掌握長者近期的身心理狀況。

「我們設計桔利的目的,不是取代家人,而是成為家屬與長者之間的橋樑。」她說。

從長照出發,邁向多元 RIaaS 生態

桔利在照護博覽會的初登場,不僅引發長輩熱烈回應,也為 Vyin AI 與女媧創造的合作奠定良好開局。對團隊而言,這不只是一次成功的展出,更是「情感連結」價值的具體驗證,同時也證明雙方在軟硬整合上的實力。

「我們從長照出發,是因為這是最難的場域,能最大化檢驗技術的可控性與穩定度,凸顯我們技術的價值。」Vyin AI 負責人陳冠宇表示。

除了以可控 AI 大腦杜絕幻覺外,要讓機器人能像人一樣反應,關鍵不只是速度,更在於整合。要達到像人一樣的回應速度與精準度,必須同時整合語音辨識(ASR)、語意理解、知識調用與語音合成(TTS)四層技術。「這不只是速度問題,更是理解與反應的平衡,這種全鏈路整合能力,就是我們最重要的護城河。」

陳冠宇透露,目前雙方正持續開發的全鏈路版本,預計於明年第一季推出,屆時回應時間將縮短至三秒內,讓人機互動更自然流暢。於此同時,團隊正推進「機器人大腦即服務(RIaaS)」模式,將同樣的可控 AI 能力延伸至零售、教育與照顧產業等領域。

RIaaS:Robot Intelligence as a Service 機器人大腦即服務.jpg
橘子集團旗下 Vyin AI從長照出發,希望以最難的場域開始,最大化檢驗技術的可控性與穩定度,邁向多元 RIaaS 生態。
圖/ 橘子集團

以零售為例,Vyin AI 自研的 D-RAG(DistilGraph RAG) 技術,可自動整合商品規格、客服紀錄或保健品資訊等非結構化資料,轉化為可即時調用的知識圖譜,讓機器人能在銷售、客服或導覽場景中快速回應顧客問題,提供準確建議,甚至根據互動內容動態導購、推薦商品,並在適當時機「轉真人」接手,協助品牌提升轉換效率。

同樣的架構,也能延伸至教育、照顧產業與智慧導覽等多種場景,讓機器人化身銷售助理、賣場導覽員、教學助教,根據使用者需求與語境,自動生成可信任的回應與互動體驗。「只要運用 Vyin AI 解決幻覺問題,『機器人即服務』的時代就會正式來臨。」陳冠宇說

他進一步指出,全球市場已對 RIaaS 商業模式產生迫切需求,Vyin AI 憑藉可控 AI 大腦的技術優勢,正積極布局海外市場。「我們希望透過 RIaaS,把這套可控 AI 大腦服務化,讓各行各業都能快速導入可信任的 AI 機器人,不只是替代人力,而是打造溫度的互動,讓未來的人機合作更加順暢、緊密。」

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