AI 赋 能 应 急 AI+ 应用场景 安全生产场景 自然灾害场景 指挥救援场景 紧急医学救援 城市安全运营 智慧安全文教 AIoT 企业安全服务 突发事件快报智能生成 事故灾害情报分析 疏 散 避 难 方 案 生 成 安 全 知 识 智 能 回 答 森林火灾风险预警与智能推演 洪涝风险预警与智能推演 专业机理模型 专业机理模型 风险预警模型 灾情研判模型 灾害预警模型 监管执法模型 灾情核查模型 指挥救援模型 大数据模型 机器学习模型 铁塔大数据 电力大数据 NLP CV 通信大数据 北斗大数据 应急预案 标准规范 语言大模型 算力底座 AI 计算 AI 储存 智能预案匹配 救援力量智 能调度 灾情智能总结评估 区域 / 行业风险智能分析研判 区域自然灾害综合风险智能研判 专业业务大模型 (L2) 自然灾害类大模型

信息，包括灾害发生地点、影响 范围、损失情况、救援需求。 二、动态研判 建立灾害损失评估模型、风险评估 模型，进行深度挖掘和智能分析。 三、应急处置 根据灾害类型、规模、影响范围等 因素，制定科学的资源配置方案。 四、应急指挥与 AI 融合 将分析结果应用于应急指挥支持、 个性化应急方案制定。 事前 事后 事中 应急响应 实时检测 智慧调度 进程跟踪 风险评估 风险警告 现场救援 联动会 商 预案演练 应急应用一张图 基础类 救援资源类 救援指挥类 灾害关联类 气象类 自 然 资源 交通类 海洋类 安全 生产类 危化类 危化类 公 共 类 地质类 农业类 数据支撑服务 视频服务 接口引擎 人群疏散空间 计算引擎 会 商情景 共享引擎 情景打印 引擎 物资调拨空间计 算引擎 灾后损失评估空 间计算引擎 受灾区域 模拟引擎 次生灾害 深度学习引擎 应急救援 路线引擎 展示配置成果库 展示配置成果库 展示内容组件库 汛旱风业务 安全监管业务 危化动态业务 森林防火业务 地质灾害业务 汛旱风专题 安全监管专题 危化动态专题 森林防火专题 应急救援专题 决策辅助专题 地质灾害专题 常规展示 配置库 标签展示 配置库 Pop 展示 配置库 详情展示 配置库 等值展现 配置库 空间对象 搜索服务 引擎 语音全对象 搜索引擎 标签 展示配置 Pop 展示配置

通过在线学习机制持续吸收最新科研 成果和应急报告，自动扩展实体关系 网络，保持知识库的前沿性和完备性。 支持从宏观政策到具体操作指南的多 层级知识检索，如同时查询 " 地震应 急预案 " 和 " 狭小空间救援装备使用 规范 " 。 内置基于物理规则的灾害推演模块， 可模拟不同应急策略的实施效果，为 预案优化提供量化依据。 采用认知计算技术将领域专家的隐性 知识转化为可计算的决策规则，例如 将灾情分级标准编码为机器学习特征。 战时应急响应： AI 辅助决策，启动相关预案，统筹调度指挥处置 灾情发布 进展发布 信息发布 灾情勘察上报 灾情续报 二次灾害预警 灾情信息 物资调拨 应急物流 后勤保障 前方救援 后方处置 防疫防控 交通管制 后备措施 救援处置 灾情信息汇总 可调用资源响应 有序组织 决策 01 02 03 05 04 案例参考 预警指导 辅助决策 预警响应 数据 采集 1 、采集相关病患特点信息及市人 资源冲突预判模块 模拟衍生灾害导致的医疗、救援资源争夺场景，优 化资源调度优先级算法，避免应急响应中的资源挤 兑现象。 三维可视化推演界面 集成 GIS 和数字孪生技术，动态展示灾害链发展过 程与空间影响，支持指挥人员直观理解复杂灾害情 景。 路径规划 基于多模态数据融合分析，动态生成最优救援路径方案， 结合实时路况与灾害影响评估，确保 72 小时内救援力 量精准投送。 01 预案联动

害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型，通过对海量文本的训练习得语言的统计规律， 从而具有理解和生成自然语言的能力，实现人机之 间的有效通信。自2018年双向编码表示模型（bidirec⁃ 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 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。 辅助决策功能的客观局限。 2.3 环境适应性挑战 应急管理实践需要应对自然环境、政治经济环 境、社会文化环境以及技术环境等多个方面带来的 对公共安全的威胁和挑战。当前系统缺乏适应外部 环境变化的能力，特别是在监测预警和救援处置应 用中，当面临新的、未知风险时，当处于复杂多变的 灾害（难）情境时，现有的业务系统往往表现不佳， 无法快速识别并积极应对潜在的风险和应急需求。 虽然也引入了一些模型和算法解决一些特定场景的

包括信息收集、现场评估、应急资源调配、现场处置及后续恢 复等措施。响应程序应当明确时间节点，确保各项措施的 timely 性。 5. 资源准备与保障：根据不同应急级别，提前储备所需的应急物 资和设备，如应急指挥车、救援工具、通讯设备等，确保应急 物资的完好和可用性。 6. 人员培训与演练：定期组织应急演练，提升应急团队的协调能 力和响应速度。同时，针对全体员工开展风险意识和应急处置 技能的培训，提高整体应对能力。 各部门、机构之间的信息畅通，特别是在大型突发事件中，能 够与地方政府、公安、消防等相关单位保持良好的沟通。 以下为不同类型突发事件的应急预案简要说明： 风险类型 应急措施 自然灾害 监测气象变化，疏散乘客，关闭相关线路，安排救援力量 设备故障 启动设备检查流程，调度维修人员，必要时停运相关列车 人为破坏 立即报警，保护现场，排查安全隐患，进行调查与处理 信息泄露 立即封锁相关系统，启动信息安全应急机制 通过制定上述

未来 一个可能的研究方向是使用大模型高层规划 + 小 模型底层控制的方式规避推理速度的问题, 或是对 模型本身进行剪枝、量化等优化操作[139]. 3) 具身多智能体协同. 面对现实世界中诸如灾 难救援、智慧城市管理、群体机器人协作等高度复 杂的任务, 单一具身智能体往往难以有效应对, 如 何设计有效的通信与协调框架, 使各具身智能机器 人之间高效沟通并综合各局部信息进行整合决策将 是一个具有极大前景的研究方向

90%）、跌倒检测阳性或突发性意识障碍。系统将执行以下动作： - 5 秒内通过语音通话、短信和 APP 弹窗三路同步推送至患者本 人、紧急联系人和值班医疗团队 - 自动激活设备定位功能并发送坐标至救援平台 - 启动视频通话通道供医护人员远程评估 响应时效要求：医疗团队须在 90 秒内确认处置方案，否则系统自 动升级至医院急诊调度中心。 重要预警（二级） 针对持续性指标偏离（如血压＞160/100mmHg