应急管理信息化建设通过促进信息技术与应急 管理业务深度融合，为应急管理实战提供支撑保障。 一个典型的应急管理系统架构如图 2 所示，从下至 上依次包括： 数据库层：为应急管理业务应用提供数据服务， 包括风险隐患、应急避难场所、应急物资、应急部 门、救援队伍等应急业务对象的主题数据库，以及 监测预警、安全生产、监管执法、指挥救援、社会动 员等重点业务的专题数据库。包括结构化数据、半 结构化数据和非结构化数据。 知识库层：为应急管理业务应用智能化提供知 个网络中，即存储在参与问题解决的生产场所的个 体和组织中。当下一个问题出现时，新应用场景中 的节点重新联结形成，进入新一轮问题解决。在这 种模式下，网络上相互联结点的数量因新生产场所 的增加而持续增加，知识生产逐渐在更广泛的范围 内弥散开来，知识随着人员从一个问题转移到另一 个问题、从一个组织转移到另一个组织，每一轮问 题解决产出的新知识只能依赖个体在生产场所之间 和不同的应用场景之中传播。应急管理知识创新依 利用大语言模型技术建设应急管理知识生产网 络中的超级节点，将各领域的行业专家、各学科的 专业学者、各应急部门的专业人员等各类应急知识 生产者有机联合起来，参与每一轮问题解决中，最 大化网络中节点联结密度，超越跨学科知识生产中 知识生产场所和应用场景的物理局限，实现知识生 产的人机协作。应急知识生产超级节点作为网络中 联结密度最高的节点，扮演了一个交流中心的角色， 在与知识生产者交互中加深认识、产生联想、激发 想象，最终形成创造力推动复杂问题的解决。同时

视频数据 中提取出关键的信息，进行智能分析与判别。这种能力不仅能够提 高监控视频的利用效率，还能在发生风险时提供及时的预警，快速 制定应对策略。结合大数据和机器学习技术，我们能够实现对公共 场所和重要设施的实时监控与反应。 近年来，世界范围内发生的多起安全事件引发了政府以及企业 对公共安全的高度重视。据统计，自 2010 年以来，城市公共安全 事件的发生率呈逐年上升趋势，尤其是在大型城市，受众多因素的 展，公共安全面临的挑战日益增多。在这种背景下，传统的监控与 安全管理手段显得力不从心，亟需引入现代化技术手段以提高防范 和应对能力。 我们将在文章中详细阐述如何利用 AI 大模型，通过智能视频 分析技术来实现对公共场所的实时监控与异常事件的自动识别。具 体而言，本文的目的包括以下几个方面： 1. 分析当前公共安全管理中视频监控的局限性，包括监控盲区、 事件响应延迟等问题。 2. 介绍 AI 大模型在视频分析中的优势，如深度学习算法的应 HDR 功能。  存储方式：支持实时存储和云存储，便于远程访问和数据备 份。 其次，视频数据采集系统应具备区域和角度的灵活性，以便满 足不同场景需求。系统需要搭建视频监控网络，覆盖公共场所、重 点区域甚至流动监控。为了实现这一目标，采集设备的布置应符合 以下原则：  覆盖范围：确保采集设备能覆盖所有危险区域和人流密集的场 所，自然形成监控网络。  角度调节：设备应具备云台功能，支持远程或自动调整视角，

之中，负责设计系统、检查、测试、调整和规划，而 不仅仅是完成机器推荐的任务。 这种转变将从根本上改变工作方式。随着企 业快速引入新技术并重新设计流程，他们也必须 为适应数据驱动、技术密集型的工作场所而重塑 其人才与组织模式。 实现自主智能供应链 23 关键建议 构建自主智�供应链始于标准化的数据平 台、流程和治理框架。数据本体或结构化模型有 助于确保每个人（以及每个系统）都以相同的方式

政府和公共部门 数据安全、合规性 安全解决方案、透明性 针对这些市场需求，我们的 SaaS 平台需要设计丰富的功能模 块、灵活的管理后台以及强大的支持服务，以适应不同客户的使用 场景。此外，不同市场所采用的营销策略也需相应调整，以便更好 地覆盖潜在客户。 综合考虑目标市场的特性和需求，我们的市场定位应切合客户 实际痛点，提供价值驱动的服务，通过多样化的产品线和定制化的 解决方案来满足不同客户群体的需求，从而在竞争中占据有利地 品牌建设和推广活动：$40,000 o 客户获取和市场调研：$20,000 4. 培训与发展 o 员工培训费用：$15,000 o 会议和研讨会的参与费用：$10,000 5. 运营费用 o 办公场所租赁：$24,000/年 o 日常运营及杂费：$12,000/年 根据上述各项预算，我们可以以表格方式整合以下信息： 预算项 年度预算(美元) 人力资源成本 $690,000 技术设备成本