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 识服务，主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层：覆盖应急管理全过程，包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 景应用。 决策指挥层：为所有应急管理业务辅助决策。 的整合、优化和利用，实现系统智能化发展的突破。 概念模型如图5所示，由以下4个部分组成：应急知识 库系统，感知系统，思维系统和人机交互系统。知识 流将这4个部分有机整合在一起，形成智慧应急的内 核，支撑包括监测预警、社会动员、监管执法、救援 处置、决策指挥等应急管理全过程业务系统。 图5 基于大语言模型应急大脑概念模型 Fig. 5 The conceptual model of An EM brain based on large 助决策能力，能快速响应复杂外部环境带来的新挑 战。面对世界变局加速期间新兴风险、复杂风险的加 剧，新发展理念下对高水平安全的要求，应急大脑以 协同创新能力、全域感知能力、决策支持能力为依托， 支撑监测预警、社会动员、监管执法、救援处置、辅 助决策等各项应急管理业务系统效能的进一步提高。 4 结论 本文在研究大语言模型的知识获取与创新的原 理之上，针对当前智慧应急中面临的困境以及业务 系统智能化水平的局限，基于大语言模型技术重构

传输延 迟，提高处理速度。 与此同时，系统要实现与其他安全监控和响应平台的无缝集 成，配合智能警务调度系统，以便于快速响应紧急情况。通过 API 接口或消息队列机制，确保信息能即时传达给现场执法人员。 最后，必须考虑系统的稳定性和可靠性。在处理高流量实时数 据时，系统需要具备故障自恢复能力，确保在网络不稳定或设备故 障的情况下仍然能保持基本功能。这可以通过冗余设计和数据备份 机制来 程符 合当地法律法规，设定明确的权限管理和数据使用流程。同时，应 实施数据匿名化和去识别化措施，避免在分析过程中泄露个人信 息。 在操作层面，人员培训和系统集成同样是不可忽视的挑战。对 于执法人员和相关工作人员，开展定期的培训，提升他们对 AI 技 术的理解以及对智能系统的操作能力极为重要。此外，AI 系统的集 成需考虑与现有公共安全体系的兼容性，以确保新系统能够顺利融 入现有的工作流程。 对更大范围内的活动 进行实时监控。 再者，视频智能挖掘的能力可以为事件的调查提供深入分析， 帮助检察机关、司法机关和执法部门更快、更准确地还原事件经 过。此时，AI 技术应用于资料的整理与比对，将减少因人为失误而 导致的证据缺失。此外，结合人工智能的信息推理能力，执法部门 能够更全面地分析事件发生的原因，进而强化对同类事件的预防。 然而，在应用过程中也需注意数据隐私与伦理问题。实施 AI