清早起來，很多人與我一樣，第一件事就是看疫情報道。截至2月10日24時，全國現有確診病例37626例（其中重癥病例7333例），累計治愈出院病例3996例，累計死亡病例1016例，累計報告確診病例42638例，現有疑似病例21675例。累計追蹤到密切接觸者428438人，尚在醫學觀察的密切接觸者187728人。累計收到港澳臺地區通報確診病例70例：香港特別行政區42例（死亡1例），澳門特別行政區10例（治愈出院1例），臺灣地區18例（治愈出院1例）。

        武漢新冠病毒肺炎疫情牽動著國人的心。從去年12月開始，到1月23日封城，到現在已經過去了2個月時間，人們從驚慌失措、草木皆兵，到現在已經精疲力竭。從每天不斷變化的數字，很多人都有一個問題：疫情何時結束，最后結果會如何？

要回答這個問題并非一件容易的事情，因為牽涉到很多因素，比如病毒的傳播方式和傳播速度、潛伏時間、初期感染人群、現有感染人群、防控力度、擴散的風險、治愈能力和速度、醫療資源、治療藥物和技術情況、疫情演變態勢、歷史數據和經驗等等。

        總體上來說，就是要對疫情的發展做一個預測分析。

        預測在各行各業都是非常重要的手段。最常見的預測是天氣預報，現在由于有非?？煽康挠嬎隳Ｐ秃凸δ軓姶蟮募夹g手段（包括大型計算機），天氣預報不僅非常準確，而且預報的時間也很長。此外，預測在體育比賽，總統大選，農業收成，石油價格，世界經濟走勢等各行各業不僅非常盛行，而且作用巨大。

        我們做物流規劃與設計，最重要的不是設計方法，而是數據分析與預測。如果預測不準確，再好的設計也要打折扣。所以，一項物流設計的第一件事就是調研、分析、預測。

        預測不是算命，它是通過建立模型，在對歷史和現實數據進行分析的基礎上，考慮各種可能的因素對未來的趨勢和發展所作的理性評估。

        大千世界，變幻莫測。不同的領域，預測的方法、計算模型、數據分析是完全不同的。而預測的結論，有的很準確，有的會差異比較大。

        于是有人會問，既然差異比較大，那預測還有意義嗎？

        要回答這個問題，實際上是要回答另一個問題，即預測對決策的影響。

        從預測本身來講，是有其科學的依據的。在概率論中，針對正態分布事件，有一個置信區間和置信水平，置信區間表達的是被測量參數在一定置信水平下的上下變動范圍，置信水平就是指測量參數的真實值落在置信區間的概率。從定義就可以看出，預測值（被測量值）是一個范圍，樣本和計算模型反映客觀規律越準確，預測值就越準確，范圍就越小，反之，要達到一定準確性，其范圍就越大。

        舉例來說，美國大選預測，最簡單的方法是做民意調查。如果這個調查的范圍非常的廣泛和具有代表性，并且被調查的數據真實有效，那么，民調的結果就越接近真實結果（選舉結果），由于時間和成本問題，一般的樣本量不可能太大，民調的結論就會產生偏差。至于偏差的大小和可信程度，則取決于測量的準確性、樣本抽取的方法和模型、樣本量和后續輿情的變化等多種因素。

        另一方面，是預測對決策的影響，這是更加積極的方面，也是預測最有意義的方面。

        如果是大選，對于民調結論，無論是落后一方還是領先一方，都會據此做出相應的對策。落后一方不會束手就擒，而領先一方則會乘勝追擊。

        物流設計也是如此。首先在指導我們的設計方面，一般會根據分析結果做出合理和有針對性的措施，如：庫存設計的最大風險在哪里，不同設計方案的投入產出變化，未來可以調整的范圍和效果，國家政策和法律對設計的制約和風險評估等等。

        很多決策是戰略問題。一定要對戰略出現偏差可能導致的風險做出合理評估，越是重要的領域，風險評估的作用越大。比如北京奧運會開幕式，不僅要對天氣進行預測，要對可能出現的特殊天氣做出相應對策，要保證開幕式順利進行，電力的保障就顯得很重要，是否要增加備用電源以應對可能出現的斷電等，但所有這一切，不僅要評估出現異常的概率有多大，備份和防范措施的代價如何，而且更為重要的是要評估出現異常所導致的風險有多大，后果有多嚴重，是否可以接受等等，然后再進行有針對性地防范。

        不同等級的系統，其防范的等級是不同的。比如一個大型物流中心，其數據丟失是不可接受的，因為恢復將變得非常困難，但短時間的停機是可接受的風險，由此，可以采用雙機熱備份的策略既可以有效防范風險。但若對于一個證券交易數據中心來說，哪怕短暫的停機也是不可接受的，因為即使是幾秒鐘的停機所造成的巨大影響也是不可接受的。

        在很多情況下，過度的防范措施必然導致無法承受的成本增加，適度而有效的保護則顯得尤其重要。世界上沒有萬無一失的設計，但通過科學的決策，可以在有限的資源內，通過承擔有限的風險，從而達到理想的結果。比如大國之間的軍備競賽，要確保自己絕對安全，則要花費的成本會是天文數字，顯然不是每一個國家都能夠承受。在這種情況下，弱勢的一方采用殺手锏策略，即研制可以與對手同歸于盡的尖端武器，以震懾對方不敢輕易冒險。雖然軍事實力不對稱，但卻可以達到保護自己的作用。

        回到這次武漢疫情。相信大家都對疫情初期控制力度不夠，耽誤最佳控制時間痛心疾首。但要深究其中的原因，依然是一個預測和決策問題。現在事后總結，相信對未來還會有指導意義。

        大家都在問一個問題，既然12月初已經得到報告，并且此前SARS疫情所帶來的重大損失也是人人皆知，為什么還會犯如此低級的錯誤呢？我想，除了對疫情的嚴重性缺乏常識外，反映的更是人員的素質問題，并由此帶來的決策的隨意性和主觀性問題。這是最大的教訓。

        假如有一個科學的決策流程和風險分析過程，斷不至于有這次疫情擴展到全國的被動局面，因為前期的防控要簡單得多，代價要小得多，這是其一。但即使在23日封城令下達之后，我們仍然缺乏科學的預測，從而導致后面的一系列被動。不僅耽誤了眾多感染者的及時醫治，也進一步加劇了本已嚴重的疫情發展。

        其實，疫情發展到23日，已經有500萬人離開武漢，900萬人留了下來，此時感染的人數已經不少。各種機構在對疫情最后的評估雖然莫衷一是，差異很大，但還是有些端倪可循。火神山、雷神山兩座醫院的及時建設，也是根據2003年SARS防治經驗的一種有效解讀。但從結果來看，數據分析、走勢預測、風險評估，以及由此采取的措施等一系列工作顯然做得遠遠不夠。限于篇幅，本文不一一分析，僅就武漢的確診人數做一個簡單評述。從1月31日的統計數據和美日等國家撤僑的統計數據可以看到，到23日封城為止，以500萬離開武漢的人員被感染率約為0.15%進行估算，武漢剩余的900萬人員被感染的大概數據應為13500人，這一數據對應到武漢的醫療資源，再加上兩座新建醫院的資源，已經非常吃緊，后期被感染者以2.2倍計算（現在看來要大于此數），預計總數約為42000人（13500*2.2=29700），除去期間部分治愈人員（約10%），高峰時期的病床需求應為38000左右。如果要全部收治，試問武漢市的醫院資源是多少？如果不夠，如何解決？其實這是比較容易得出的結論，而采取的措施，大家都已經看到了。

        凡事預則立，不預則廢。

        實際生活中的例子數不勝數。很多人喜歡算命，祈求菩薩保佑。據說每年春節大年初一早晨，各地有錢有勢的人員，都有到當地寺廟搶燒第一炷香的沖動，其實大可不必。有這個良好愿望，還不如學習如何做好科學預測，依據預測結果如何做好防范措施來得實在。科學的預測對于防止災難性結果是非常有效的。

        在我接觸到的很多物流工程中，很多企業企圖繞過國家有關消防規范，違規建設大型物流中心。我的建議是不可取的。因為違規所帶來的風險將遠遠大于收益。很多時候，一個企業家的思想決定了一個企業能走多遠。有人習慣于冒險，有人習慣于保守，但如果不能建立在科學而理性的預測上，兩者的結局是類似的，即必然會被市場淘汰。我曾經在很多年前去過一家圖書電商企業位于西南五環外的物流中心，那是我見過的最危險的物流中心之一，當時我給他們的物流總監建議拆除所有設備，否則會有滅頂之災。后來，我對人說，以這個企業對待物流的這種態度，我斷定這個企業是沒有前途的。因為他們不相信科學，不進行風險分析和評估，只在自我的空間中陶醉，或者心存僥幸，這是非常危險的。

        風險與收益，看起來很俗很勢力，其實是每一個人、每一個家庭、每一個企業乃至每一個國家都要認真考慮的問題。對每一項重大決策進行客觀有效的風險和收益分析，也是一種理性和文明的體現。小時候讀書，我們都知道陳勝吳廣起義的故事，他們之所以起義，是因為大雨導致戍邊要遲到，而遲到三天就要被砍頭。這時他們就合計：遲到是死，逃跑也是死，與其這樣，還不如奮力一搏，起義造反，說不定還有一線的生機，即使失敗，至少也是轟轟烈烈的過了一生。這是對風險與收益進行有效評估后做出正確決策的典型例子。每當讀到此處，不禁令人掩卷沉思。