“AI+应急管理”推动

实现“四大转变”

●AI模型依据气象、地质等实时数据，捕捉灾害迹象，提前发出预警，推动应急管理从“事后应对”向“事前预防”转变

●基于对丰富数据的深度分析，在应急救援等关键场景中，AI模型能够综合考虑多种因素，快速生成科学高效的决策建议，推动应急管理从“经验驱动”向“数据驱动”转变

●借助AI救援设备，能够深入火灾、震区等危险现场执行任务，大幅提升救援效率，降低救援人员伤亡风险，实现应急救援从“人力为主”向“人机协同”转变

●利用AI技术打造应急管理平台，既能及时向公众推送灾害信息与应对指南，又方便公众反馈现场情况为救援指挥决策提供参考，实现公众与政府互动，推动公众从“被动接收”向“主动参与”转变

人工智能赋能应急管理的难点与破局策略

当前，人工智能（AI）技术飞速发展，为应急管理事业注入新动能。从精准预测灾害，到高效调配资源，AI技术展现出巨大的应用潜力。然而，在实际应用过程中，逐渐暴露诸多难题，制约着AI技术在应急管理领域的推广应用。笔者试图分析目前该领域存在的难点问题，探索破解之道。

难点剖析

数据质量与整合困境。AI赋能应急管理的成效高度依赖丰富且精准的数据。但当前，数据分散于不同部门，“信息孤岛”现象突出。不同部门的数据格式差异巨大，质量良莠不齐。以山体滑坡预警为例，若监测数据存在缺失且更新不及时，AI模型即便拥有强大算法也难以精准预测滑坡的规模与范围。

模型可解释性难题。AI模型，尤其是深度学习模型，其决策过程常被视作“黑箱”。 应急管理决策常在风险突发、时间紧迫的条件下进行。若AI建议缺乏透明度，决策者难以对其信任，进而影响决策科学性与时效性。

现实世界“多变量难题”。突发事件往往具有高度复杂性与不确定性。以森林火灾为例，火势的蔓延不仅受风向、湿度等气象因素影响，还与地形地貌、植被类型等多种因素密切相关。AI模型很难将所有复杂变量都精准纳入考量，导致预测结果与实际情况出现偏差。

技术落地适配性不足。应急场景具有高度特殊性与复杂性，许多在实验室环境下表现优异的AI技术模型，进入实际应用场景后却出现“水土不服”的情况，无法充分发挥其效能。

伦理与隐私风险。AI技术在运用过程中，不可避免地会涉及个人身份信息、健康状况等敏感数据。一旦这些数据遭到滥用或泄露，将严重侵犯公众隐私，进而引发一系列法律纠纷。

数据共享机制障碍。应急管理工作涉及部门多、范围广，需要协同合作，但目前各部门之间在数据共享和资源调配方面存在诸多阻碍，严重影响AI系统整体效能的发挥。

技术推广经济门槛高。AI系统的开发、部署和维护需要大量的资金投入和专业技术支持，对于经济欠发达地区而言，这无疑是一道难以逾越的障碍。

技术普及存在认知鸿沟。应急管理人员缺乏AI技术相关的专业培训，公众对AI技术的认知不足，接受度较低，在一定程度上阻碍了AI技术在应急管理领域的推广应用。

技术应用规则存在空白。目前，AI技术在应急管理领域的应用缺乏明确的法律框架和政策支持。例如，AI系统在救援决策中出现错误时，责任归属难以界定，使得潜在应用者因法律风险望而却步。

破局策略

构建统一的数据平台，提升数据质量与整合能力。制定统一的数据标准，明确数据类型、格式、采集频率等规范。依托各级政务数据管理部门，成立数据共享委员会，建立跨部门协作机制，清晰界定各部门数据共享的责任与权限，打破部门间的数据壁垒。同时，加强技术支撑，运用区块链技术保障数据共享的透明性与安全性，或借助云计算平台实现数据的分布式存储与调用。通过数据清洗技术，处理原始数据中存在的噪声、缺失和重复等问题，利用数据去重、挖掘历史数据等方法补全数据，从而提升AI模型的性能。此外，借助物联网技术，完善传感器网络、边缘计算、移动端数据整合和低延迟传输等技术，确保数据能够实时回传，即使在通信中断的极端情况下，也能保障关键数据的传输。

开发可解释的AI模型，增强模型的可解释性与可信度。选择决策树与规则模型、线性模型与贝叶斯网络、局部可解释模型（LIME/SHAP）等可解释模型，或者采用混合模型设计，将深度学习与可解释模型相结合，使AI模型从“黑箱”转变为“透明决策”。同时，利用可视化工具，让决策者能够直观了解AI决策的依据。例如，在救援物资调度过程中，AI模型不仅要给出调度建议，还要展示人口密度、道路中断率、库存消耗速度等相关数据的热力图层，使决策依据清晰可见。此外，将AI系统置于极端灾害数据中进行模拟演练，通过对比预测结果与真实结果的偏差，验证其可靠性。

实施多模态数据融合，应对复杂性与不确定性。将气象数据（风速、湿度、温度等）、地理数据（地形坡度、海拔、河流分布等）、植被数据（植被密度、可燃物类型等）、人类活动数据（道路分布、居民区位置、历史火灾记录等）的特征向量进行拼接，输入AI模型，实现从“单一视角”到“全局洞察”的转变，全面反映灾害动态。同时，建立自适应模型，通过在线学习机制，使AI模型能够持续接收最新数据并更新参数，动态调整预测结果。例如，洪水预警模型每5分钟接收一次水位数据，实时调整淹没范围预测。采用“试错—反馈”机制优化决策。例如，在台风路径预测中，区分“核心路径（置信度＞90%）”和“可能路径（置信度60%—90%）”以划分风险区域。此外，将专家系统与机器学习相结合，进行混合建模。

设立试点项目，推动技术落地与场景适配。选择合适的试点区域，模拟真实应急场景，邀请相关部门参与演练，确保AI系统与实际工作流程有效衔接，实现从“实验室”到“实战场景”的快速转化。同时，深入研究目标区域的具体需求，将AI系统设计为可插拔模块，根据不同场景和区域特点灵活调整参数，实现本地化适配。例如，无人机搜救系统可模块化设计为“导航模块”“通信模块”“图像识别模块”，根据实际需求进行组合。此外，通过持续积累历史数据，收集用户反馈，不断优化调整模型，提升其性能。

强化数据隐私保护，解决伦理与隐私问题。明确规定数据的收集、存储、使用、销毁等全流程规范。例如，在洪水救援等场景中，仅采集必要信息，如群众姓名、联系方式和当前位置，避免收集过多无关信息。同时，推广隐私计算技术，可采用联邦机器学习（在没有任何人看到或接触数据的情况下训练AI模型的方法），在本地设备进行模型训练，仅上传模型参数而非原始数据；或采用同态加密技术，在加密数据上直接进行计算，无需解密。此外，通过多种渠道向公众普及隐私保护理念，提升公众对数据隐私保护的重视程度。

建立数据共享机制，促进跨部门协作。依托政务数据管理部门实现数据共享，各部门签订数据共享协议，明确数据使用权限与责任。建立统一的应急指挥平台，集成各部门数据和资源，实时显示气象、交通、救援力量分布等信息。利用AI技术生成决策建议，根据实时数据自动规划救援路线、调配救援物资。各部门将数据上传至区块链，通过智能合约自动执行数据共享和资源调配。例如，气象部门发布洪水预警后，智能合约自动触发交通部门监测路况、救援部门调配物资。

推动AI技术开源化，降低资源与成本限制。鼓励开发者分享代码和工具，将AI系统设计为可插拔模块，方便用户根据自身需求灵活组合，降低开发成本，提高技术可获得性。同时，为资源有限的地区提供资金和技术支持，通过PPP（政府和社会资本合作）模式、技术外包、公益合作等方式，推动政企合作，发挥双方优势，降低技术开发和维护成本。

增强全民认知，提升专业人员实操能力。通过多种方式，介绍AI技术在灾害预警、资源调度、救援决策等场景的技术优势，运用案例展示、数据对比分析等形式呈现AI技术如何提升应急响应效率与处置效能，增强公众对AI赋能应急管理的认知。同时，开展AI技术互动体验活动，以直观、可感知的方式展现技术应用场景，逐步消除公众认知盲区。针对应急管理人员，以理论课程夯实AI技术基础，结合应急场景模拟演练提升实操能力，并建立持续教育机制，确保人员知识结构与技术迭代同步。此外，通过开发集成智能引导、流程简化功能的操作平台，降低技术使用门槛，实现专业人员与智能系统的高效协同。

完善法律与政策支持，明确权责边界。聚焦数据隐私保护、事故责任追溯、算法伦理等关键问题，加快制定专项法律法规，细化明确AI技术应用各方主体的权利与义务，避免出现权责模糊地带，确保在数据采集、存储、使用及系统运行全流程中，各方责任可界定、可追溯。同时，建立涵盖数据管理、系统开发、应用评估的标准化体系，为技术应用提供规范指引。此外，引入第三方专业机构，构建常态化审查机制，针对高风险AI系统，定期开展技术安全性与伦理合规性审查。

AI技术运用是推动应急管理能力和体系现代化的方式之一。未来，AI技术有望成为应急管理的核心驱动力，重塑应急管理模式，实现从“事后应对”向“事前预防”、从“经验驱动”向“数据驱动、从“人力为主”向“人机协同”、从“被动接收”向“主动参与”“四大转变”。