商業力量與疫病的斗爭簡史
和疫病的斗爭史上，商業曾多次展現其力量。
清朝經歷了數次大瘟疫。民間社會力量，特別是商界，在抗擊疫情的過程中扮演了積極的角色。以1910年的東北鼠疫為例，疫情造成了巨大損失，而晚清政府財力有限，在此情況下，商界群體積極籌措防疫款項。盡管當時國內工商業并不發達，但商會組織得當，商家積極響應，在極短的時間內籌集了大量資金。
《清代江南的瘟疫與社會》一書中寫道：“活躍的社會力量、充裕的社會醫療資源不僅在疫病救療方面事實上彌補了國家的消極，而且還比過去更具實效。”
此后100年間，疫病以不同的面目在全球多個地區肆虐。與此同時，商業的發展，使其在對抗疫情的過程中不止能夠捐錢捐物，而是以自身的商業模式和技術能力起到更有力、更多元的作用。
2018年5月，埃博拉卷土重來。但這次的情況和此前橫掃中非和西非的多次埃博拉疫情有所不同。它在7月中旬就結束了，而且只有33人喪生，傳播范圍也沒有顯著超越最初的感染區。
實驗性疫苗的使用成為了這次控制疫情擴散的新手段。該疫苗由默沙東參與開發，通過構建保護性免疫鏈來控制埃博拉病毒。
默沙東為埃博拉疫苗投入了大量資金，并曾在此前的重大疫情中進行過測試。該公司埃博拉研究部門負責人貝絲-安·科勒說，埃博拉減毒活疫苗由不同病毒組分的DNA組合而成，每一瓶疫苗的生產都極為復雜，需要耗時整整一年。
這家大型制藥企業開展這項工作并不是為了做慈善。相反，默沙東的疫苗業務去年的銷售額超過60億美元，其產品還包括肺炎疫苗、帶狀皰疹疫苗和針對能引發癌癥的人乳頭瘤病毒的疫苗產品。盡管埃博拉疫苗本身沒帶來高額利潤，但通過開發該產品獲得的知識應該可以應用到整個疫苗業務的研發活動中。
這是《財富》（中文版）去年的中國年度商人。這背后是一個平凡，卻不一般的全球故事——文章緩緩地回顧一個普通企業家經歷的幾個時代，從波瀾不驚的歲月到生死時速的瞬間，從東方海邊小城深入到荒無人煙的非洲腹地，與人類已知最險惡的病毒展開斗爭。在這位CEO的帶領下，這家快被我們忘記的中國公司和品牌，深入非洲中西部，拯救了無數人，而這個故事卻至今鮮為人知。（歡迎閱讀我們去年此時的報道《零下八十度》）
默沙東研發的埃博拉疫苗V920是在人類和埃博拉的對抗中的救命藥，但它對保存環境要求極高：必須在低于零下60℃超低溫環境中冷藏。這在撒哈拉沙漠以南的非洲地區是一個無法形容的挑戰，那兒幾乎沒有電網。建立一條運輸救命藥的冷鏈是個超級難題，難度不亞于疫苗的研發。
多年前，為了解決這個難題，比爾?蓋茨通過自己投資的科研機構Global Good在全球范圍內招募伙伴，合作開發一種便攜且功能強大的疫苗保存設備。來自中國青島的公司澳柯瑪脫穎而出，最終和對方在2014年一起制造出Arktek。
這種新型設備在斷電的情況下，僅靠一個批次的冰排，就可以將疫苗在低溫儲存長達1個多月之久，滿足約6000人社區的需要，并在當年挽救了數百萬面臨威脅的人，其中很多是孩子。
在互聯網上能找到的少數幾張照片中，我們看到啤酒桶大小的Arktek被綁在駱駝背上，穿越荒原。
2015年，Arktek再次升級。在斷電情況下，設備可以保持-60℃至-80℃超低溫冷凍環境長達120-144小時。徹底搞定了V920的運送問題。而2018年的疫情爆發后，在藥企、衛生組織和設備制造商幾方的協作下，很短的時間內有超過3,300人接種疫苗。幾乎覆蓋了所有與病毒感染者產生過接觸的人。腦補一下，這相當于在疫情爆發中心地帶周圍迅速建立了一個“保護圈”。
到7月中旬，疫情就被控制住。來看一個對比：2014-2016年，埃博拉大爆發導致超過11,000人死亡；而2018年那次死亡人數為33人。剛果衛生部數據顯示接種疫苗者目前是“零感染”。
比爾?蓋茨給澳柯瑪的這個救命設備起了個名字——“生命之桶”。
2016年10月，位于硅谷的無人機新創企業Zipline在盧旺達正式開啟運輸服務。
2014年，Zipline創始人凱勒·里納烏多遇到了坦桑尼亞依法卡拉衛生研究所的一名研究生，這名研究生建立了一個移動警報系統，供衛生員發送緊急藥品和疫苗請求信息。衛生員成功發出了數千條緊急醫療請求，但不幸的是，信息能夠發出，政府卻沒有辦法來滿足這些請求。
里納烏多決定讓Zipline搭建起系統的另一半，拯救數據庫里大部分人的生命。現在，偏遠的診所現在能夠通過發送信息下單而獲取用于救命的血液，配送中心調遣用于運輸血液的無人機在盧旺達四處可見。自從啟動該業務以來，Zipline的無人機已經飛行了30多萬英里，飛行次數超過1萬次，運送了幾千個單位的血液。
要想有效對抗瘧疾等傳染性疾病，首先要精確定位這些疾病的傳播區域，從而準確切斷它們的傳播路徑。這樣一來，一些預防性的措施，如防蚊設施，和相關治療資源才能得到更精確的部署。
谷歌攜手慈善機構，積極與其它學術和公共健康組織開展合作，運用谷歌地球引擎的機器學習技術開展瘧疾傳染源的精確定位工作。通過精確采集感染地點的GPS定位數據，再結合當地的降水、氣溫、坡度、海拔等環境隱私，把谷歌地球引擎的衛星圖像數據與該國的國家瘧疾控制部門收集到的病例定位信息綜合到一起，然而進行建模，就能生成風險地圖，判定哪些區域的瘧疾爆發風險最高。
過去十年發生的重大疫情中，這些公司為抗擊疫情起到了重要作用。
