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最近一段時間，機場兩次成為外地輸入疫情本土化的「突破口」。在深圳機場出現了「海關-商鋪職員」感染鏈條之后，南京機場出現了「地勤職員-旅客」感染鏈條。深圳的感染鏈條僥幸在深圳停止，沒有波及廣東省以外的其它地區；但南京的感染鏈條卻隨著交通愈演愈烈——遼寧、上海、安徽、廣東、四川等省市均有南京案例的感染者。
隨著境外變種的不斷肆虐，境外疫情防控的壓力只會因此，我們必須思考作為「國門」的機場的防疫策略，才能保證民航不會成為輸入性疫情防控的「阿喀琉斯之踵」。
與僅在中國內地運行的高鐵相比，跨境運行的民航背上了更高的壓力
民航具有兩個非常特別的特征：
第一個特征是「民航是現在唯一的全國性跨境客運服務提供商」。與只在中國內地提供境內服務的高鐵（自去年 1 月 30 日香港西九龍站關閉起，高鐵就停止了跨境服務）相比，民航一直在提供境內服務之余，為確有需求的旅客保持著有限度的跨境服務。深圳的第二次疫情的案例就來自于這個特征——從南非飛來的陽性旅客感染了病毒之后，傳染給了海關工作人員。
第二個特征是「民航是唯一一個跨境服務和境內服務在相鄰場所進行的交通方式」。與鐵路（貨運站和客運站分離）、船運（海港和河港基本分離）不同，民航是少數境內、跨境、客運、貨運悉數在同一個大區域內進行的運輸模式。可以看到，深圳的案例中，入境旅客將病毒通過某種現在仍然未知的渠道傳染給了商鋪工作人員；而在南京的案例中，處理入境航班的工作人員將病毒以相似的渠道傳染給了離開南京的旅客。
這種模式使得民航的疫情防控工作明顯異于其它行業：倘若在入境人員（包括機組和旅客）及 CIQ（海關、移民局和檢驗檢疫）人員等工作人員的管理和追蹤上出現失誤，就會釀成病毒從國際入境區逸出到公眾區的情況。
以技術手段建立防火墻
因此，我們需要通過一系列技術和流程手段，在入境旅客處理區域和公眾區域之間建立「防火墻」。在這一防火墻中，我們需要對人、貨的流動進行相對嚴格的管控。在國際上對于此類場合一般采用 AAA 原則：
? Authorize：授權
? Authenticate：驗證
? Audit：審計
Authorize 授權
第一件需要考慮的事情是授權，也即「進入這一區域需要滿足什么要求？離開這一區域需要滿足什么要求？」。對于入境旅客航班，可以想到的是：
1. 入境的旅客和機組有權力進入，但只能在滿足要求（例如隔離 14 天 + 三次核酸陰性）后才能離開；
2. 受到指定的邊檢、海關、檢驗檢疫工作人員有權力進入，但是也需要滿足對應的要求才能離開。
3. 同時，受到指定的航空公司工作人員、機場工作人員等工作人員也有權力進入，同樣要遵守針對性的疫情防控措施。
我們在實踐中一般保持最小權力原則：
1. 在數量上，獲得授權的人不應多于事務所需的必要人數; 例如，機場應該安排一隊人手專用于入境航班的清潔消毒。
2. 在管理上，獲得授權的人應當盡可能專職處理事務；例如，這個專用于入境航班的清潔消毒的清潔隊不應兼職。
在具體安排中，獲得授權的團隊可能來自不同機構：但作為各機構共同的工作場所，這一授權應該始終由機場做出。
Authenticate 驗證
在完成授權之后，我們需要鑒別每次進入、離開機場的人，是否真是這個人。這一過程叫做驗證。
在這一方面，已經有很多完善、成熟的解決方案，一般基于「我有、我是、我知道」三原則。例如，工作人員進入禁區時，需要攜帶工作證，是為「我有」；需要比對人臉、指紋，是為「我是」；有時還需要驗證口令或者自報家門，是為「我知道」。
但是，我們需要留意的是，驗證應該是一個動態的持續性過程，而非靜態的一次性過程。例如，工作人員可以在完成入境旅客服務工作后免于隔離（也即順利離開入境旅客服務區域）的一個條件是在逗留期間全程正確佩戴個人防護裝備（例如防護服、面屏和口罩）。
由于這個條件是持續性的，因此僅僅在進入階段進行驗證是不足夠的——很可能工作人員在區域內停留時因為意外等原因，未能正確佩戴個人防護裝備。此時這名工作人員的防護能力顯然降低到了旅客的水平——他的出入免隔離授權應當被即刻吊銷，并被當作旅客送去履行隔離流程。
因此，驗證流程顯然存在大幅度優化的空間。我們需要持續不斷地對工作人員和旅客在區域內的行為進行審計，并通過審計調整疫情防控各限制措施。
Audit 審計
有鑒于疫情防控局勢的嚴峻性，在航站樓內對旅客和工作人員進行完全、徹底的監控審計是有必要的。
例如，在入境旅客處理區域，我們需要監控審計：
1. 工作人員是否發生了導致個人防護裝備松脫的意外？
2. 工作人員服務了哪些旅客？和旅客之間的接觸如何？旅客之間的互相接觸如何？
3. 旅客和工作人員動向如何？從哪里來，到哪里去？有沒有無意進入限制區？
例如，一位普通的旅客經過步態、人身識別，可以建立類似以下的軌跡：
1. 19:56 分由 110 號登機口（XX001 號航班）下飛機；
2. 20:01 分在 1 號入境柜臺和警號 000000 的移民局工作人員接觸，移民局工作人員確認身份為 xxx；
3. 20:18 分在 3 號托運行李轉盤領取行李，附近 1 米內有旅客 xxx 號、xxx 號和 xxx 號。
4. 20:22 分摘下口罩，旁邊 1 米內有旅客 xxx 號；
5. 20:36 分登上 Axxxxx 號大巴前往隔離酒店，同車旅客有 xxx 號等。
而一位保潔工作人員的識別可以建立以下的軌跡：
1. 20:01 分從 110 號登機口進入 XX001 號航班進行保潔工作，同組人員有 xxx、xxx 和 xxx；
2. 20:08 分保潔工作完成，從 110 號登機口離開 XX001 號航班。
這允許我們在航站樓里以蜂巢的形式劃分區域，并審計旅客和工作人員的行動軌跡。倘若 XX001 號航班上有旅客出現陽性，則可以在軌跡數據庫中查詢 XX001 號航班的各工作人員的行動和接觸軌跡，實現密切接觸者的及時反查。
我們同樣可以在公眾區域導入這套系統，用于公眾區域的人流跟蹤——倘若機場內出現本土疫情，追蹤密切接觸者的去向是實行精準防控的關鍵。
在航站樓中建立接觸模型
我們以深圳機場第二次疫情（海關人員——機場員工）的例子為例。深圳機場第二次疫情中入境區域的第一個陽性感染者是海關工作人員，公共區域的第一個陽性感染者是機場餐廳的員工。
我們可以將航站樓分為若干個蜂巢網格——每個網格代表約 4 平方米大小。這個大小正好是俗稱的「1 米社交距離」下，一個人旁邊凈空的范圍。
之后，我們可以計算「人是陽性、有/沒有佩戴口罩的前提下，環境遭到污染的概率」，并通過步態識別查詢一定時間內陽性感染者在樓內移動的軌跡（以時間-網格元組表示），確定可能存在環境污染的蜂巢網格。這一系列網格直到下一次消毒前，理論上都是被低濃度的病毒污染的。但隨著環境消毒，這一部分又會恢復正常。
同樣的方法可以計算「感染了臨近旅客的概率」。我們可以根據上述的時間-網格元組，通過查詢同一時間在同一或相近網格的旅客，我們可以確定在航站樓內發生接觸的旅客；通過查詢兩者處于同一網格的時間長度，可以判斷接觸是否為密切接觸；而對他們進行二次步態識別，則可以跟蹤接觸者在機場內的行動軌跡以及最后前往的航班。
熟悉概率論的朋友可以發現，這一算法可以被視為多狀態的元胞自動機算法。
1. 一個網格有兩種屬性：陰性個數和陽性個數。在每個狀態內，陰性、陽性人員可以進入、離開這個網格。
2. 當網格處于（n，0）（沒有陽性人員）時，不論經過多少個狀態，狀態都始終為（n，0）；
3. 當網格中陽性人數不為 0 時，會根據一個與時間長短、陽性人數多少、環境內是否普遍佩戴口罩（例如餐廳等情況可視為未有佩戴口罩）的感染函數，將陰性轉變為陽性（感染）。
4. 根據陽性確診者體內的病毒濃度，感染概率也會有所區別。例如，感染者、剛剛和感染者接觸的密切接觸者、剛剛和密切接觸者接觸的「密接的密接」三者向外傳播病毒的概率也依次遞減。
總結：大數據仍然是疫情防控最好的朋友
從剛剛的例子我們可以看到，對航站樓進行網格化管理能夠全面改進機場的疫情防控工作。一方面，通過步態識別等機器視覺技術，我們可以快速識別唯一旅客，全面追溯密切接觸者的動向；另一方面，來自中航信離港系統、機場安檢系統等多方面的數據，可以為我們確定旅客身份、明確目的地、始發地等協查方向提供便利。
這種追蹤和防控工具是我們應對未來不斷嚴峻的疫情的必要武器：我們必須切實采取措施改進機場的疫情防控能力，才能確保公眾對國內民航運輸的信心，鞏固目前國內的疫情防控和復工復產成果。
