谈谈G端的AI应用方向——应急管理

AI技术正在深刻改变各行各业，而在G端（政府端）的应用中，应急管理领域尤为关键。从自然灾害到公共安全事件，应急管理的高效性和精准性直接关系到人民生命财产安全和社会稳定。本文将深入探讨AI在应急管理中的应用方向，分析其发展历程、行业痛点以及AI如何通过技术创新解决实际问题。

上次讲了监管与风险防控这个方向，今天再来讲讲另一个应用方向——应急管理；感兴趣的小伙伴，继续来围观吧！

应急管理发展历程

1.起步阶段（1949年-1989年）：新中国成立初期，应急管理以消防安全为主，1949年成立的公安部消防局负责灾害事故防治与救援。此阶段的应急管理主要依赖政府指导和组织。

2.法律建设阶段（1990年-2002年）：90年代起，我国开始建立应急管理法律体系，1991年颁布《消防法》，设立公安消防机构。随后，《突发公共事件应对法》等法律法规相继出台，为应急管理提供法律支撑。

3.体制完善阶段（2003年-2012年）：面对“非典”等公共事件，2003年成立国家应急管理办公室，统筹协调应急管理职责。同时，建立多级多部门应急管理体系，完善管理制度。

4.责任明确阶段（2012年-2018年）：进一步明确应急管理责任分工，2012年设立国家安全生产委员会，强化预案编制、演练和救援。加强与社会组织、企事业单位及公众的合作。

5.科技创新阶段（2018年至今）：利用大数据、云计算、人工智能等技术，提升灾害监测预警、信息报送和指挥调度能力。积极参与国际交流，提升应急管理国际影响力。

应急管理行业分析

行业痛点

‌法律法规体系不完善‌：现有《突发事件应对法》条款原则性强，配套法规及标准体系建设滞后，难以全面覆盖新型风险‌。

‌部门协调联动不足‌：应急管理部门与行业监管部门权责边界模糊，信息共享机制不健全，应急处置时存在多头指挥现象‌。

‌基层应急能力薄弱‌：街道/社区物资储备不足，专业应急队伍覆盖率低，应急预案可操作性亟待提升‌。

‌公众应急意识欠缺‌：防灾教育投入不足，应急演练参与率低，居民面对灾害时自救互救能力薄弱‌。

‌科技支撑能力不足‌：风险监测预警系统覆盖不全，应急指挥信息化平台整合度低，智能化辅助决策技术应用不足‌。

‌应急救援装备性能存在短板‌：各自为战无法协同，“三断”（断路、断网、断电）通信保障亟待提升，缺乏学科交叉融合‌。

‌内部协调高度复杂‌：新体制下应急管理协调面临内部协调高度复杂、部级协调权威性不够以及跨界性协调授权不足的挑战‌。

对行业的影响

响应效率低下‌：部门间协调不畅导致应急响应速度慢，难以有效应对突发事件。

‌资源浪费‌：重复建设和资源分配不合理，导致资源浪费和效率低下。

‌公众安全感降低‌：公众应急意识不足，导致在灾害发生时自救能力弱，增加社会不安定因素。

‌科技应用滞后‌：科技支撑不足，影响应急管理的智能化和精准化水平。

AI应急管理的政策梳理

2019年2月20日，应急管理部发布了《2019年地方应急管理信息化实施指南》，政策中指出，要全面建设包括应急管理监管事项目录清单库，建设和完善监管数据综合应用、协同监管数据推送和反馈、监管投诉举报等建设内容，加快监管数据的共享和融合，逐步实现监管事项全覆盖和监管过程全记录，不断提升事中事后监管规范化、精准化和智能化水平。

2020年10月，工业和信息化部应急管理部发布《“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023年）》，要形成“工业互联网+安全生产”快速感知、实时监测、超前预警、联动处置、系统评估等新型能力体系，数字化管理、网络化协同、智能化管控水平要明显提升。

2024年，国务院安全生产委员会发布《安全生产治本攻坚三年行动方（2024-2026）》：要求加快推进安全生产监管模式向事前预防数字化行动，加快推动安全生产监管模式向事前预防数字化转型，推进人工智能、大数据、物联网等技术与安全生产融合发展。

AI应急管理应用

安全负载与预警

应用内容：通过构建安全生产数智管理平台，整合物联网、大数据和人工智能技术，实现对企业的实时监测和数据采集。平台可接入远传仪表、监控摄像头、传感器等设备，实时获取企业生产过程中的关键数据，并通过AI算法进行分析，提前发现预警并发布预警信息。

解决问题：传统安全管理信息滞后，采集数据获取不及时，导致安全隐患无法及时发现，无法实现精准预警。

事故指挥与救援

应用内容：通过构建指挥事故平台，整合区域形成预事故案件及事故资源，“事故一张图”，查找事故物资、专家事故、事故队伍等信息，从而快速调配资源。平台内置突发事件响应流程，规范指挥和救援工作，提升事故消除效率。

解决问题：各部门之间信息共享不畅，良好作战能力不足，应急响应速度慢，造成效率低。

风险管控系统化

应用内容：通过定制平台，企业将企业情况传给AI助手，平台给出海关参考建议。同时，平台连接物联网传感器，实时分析数据，动态调整风险等级，并管控任务。这种动态风险评估系统能够有效解决风险和管控的问题，提升风险管控的精准度。监管部门通过平台随时了解企业风险管控工作落实情况。

解决问题：风险依赖依赖经验，管控措施执行难以跟踪，难以实现动态调整。

废气排查与治理

应用内容：利用AI技术，实现拍图快速识别现场场景，并借力信息化流程兼容，对场景定向追踪闭环，责任实现到人；通过智能AI模块，自动识别现场人员的不安全行为（如未佩戴安全帽、违规操作等）以及设备和环境的不安全状态（如火苗烟雾、设备超温等），并实时预警预警信息；通过平台上报告盲人排查结果，监管部门实时跟踪整改程度，对未按要求整改的企业自动发出整改通知，确保盲人闭环管理。

解决问题：传统人工排查方式效率低，难以全面覆盖，且容易遗漏贫困，排放治理难以闭环。

安全监管与执法

应用内容：通过标准化手段提升执法执法的精准度和效率。平台利用人工智能技术对企业的安全数据进行分析，自动识别违法违规行为，并生成执法建议。同时，平台支持执法记录的数字化管理，确保执法过程透明、公正，推动企业落实安全生产主体责任。

解决问题：基层监管人员有限，难以应对日益增长的监管任务，尤其是对中小企业和高风险行业的监管存在薄弱环节。

安全教育与培训

应用内容：通过为企业和行业人员提供丰富的安全教育资源，涵盖法律法规、技术规范、事故案例等多个维度。利用废物化的时间，将复杂的培训简单化，将枯燥的过程标准化。学员在线答题测试，及时反馈培训效果。

解决问题：传统培训方式枯燥，员工参与度低，培训效果难以量化。

特殊作业管理

应用内容：通过建设平台，实现特殊作业流程机器人，政府掌握企业开展特殊作业情况，对接政府数据库，自动扫描编号证书，10完成真伪核验及最多提醒。同时，平台支持通过摄像头+AI图像识别，实时监测特殊作业现场，对违规自动完成。

解决问题：特殊作业作业流程繁琐，现场监控难度大，资质造假问题时有发生。

标准化安全管理

应用内容：通过改造平台，构建人机良好的安全管理模式。平台支持智能风险识别与预警，通过AI算法实时分析生产数据，提前发现弱势群体并预警信息。同时，平台支持智能决策支持系统，为监管部门和企业提供科学的管理建议。

解决问题：传统安全管理依赖人工，效率低下，且容易导致流失，难以适应复杂多变的安全生产需求。

AI应急管理未来发展趋势

从事后响应到事前预警的转变‌：随着AI技术的发展，应急管理正在从传统的“事后响应”模式向“事前预警”模式转变。AI技术通过机器学习和深度学习算法，能够自动分析复杂数据，实现自动化的风险预警和决策支持，从而提前预测和防范潜在的风险‌。

多源数据整合与智能分析‌：AI应急管理信息系统通过整合气象、地质、水文等多源数据，利用大数据分析和机器学习算法，能够提前预测自然灾害和事故灾难的发生概率及影响范围。例如，基于气象数据与高精度遥感数据的结合，系统可以动态预测积水情况，及时发布洪水预警信息‌。

智慧消防和智慧应急‌：在机场等特定场景中，智慧消防和智慧应急建设正在成为重要的发展方向。政策推动和技术进步使得智慧消防系统能够实时监测和分析多种风险因子，自动调整风险等级并实时派发预警信息，提高应急处置能力‌。

AI在具体场景中的应用‌：AI技术在具体场景中的应用也在不断深化。例如，在矿山监管中，AI产品如华为盘古大模型已经取得了实效，解决了人工巡检精度低、实时性差的问题‌。此外，AI还可以用于管道巡查、复杂区域救援等方面，提升安全监管和应急处置的效率。

技术与政策支持‌：政策支持和技术进步为AI应急管理的发展提供了有力保障。多项政策文件明确提出要提升应急管理水平，健全应急工作制度，强化应急处置能力，推动应急管理纳入地方应急救援体系‌。这些政策为AI技术在应急管理中的应用提供了广阔的空间和明确的方向。