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梁正
清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任、中国科技政策研究中心副主任、公共管理学院教授
当前，人工智能技术加速迭代演进，正在对经济发展、社会进步等产生重大而深远的影响。党的二十届三中全会明确将人工智能作为战略性产业，推动实现各行业的数智化转型。国务院日前印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，从国家层面对各行业各领域人工智能应用发展提出指导意见，明确提出要加强人工智能在安全生产监管、防灾减灾救灾、公共安全预警、社会治安管理等方面的应用，提升监测预警、监管执法、指挥决策、现场救援、社会动员等工作水平，增强应用人工智能维护和塑造国家安全的能力。
近年来，随着突发事件呈现高频化、复杂化、跨界化趋势，应急管理亟须提升应对突发事件的整体效能和科学性。人工智能的引入，为应急管理提供了系统化、智能化发展路径。它能够整合历史案例与专家经验，构建可检索、可调用的知识体系；优化应急管理流程，实现风险监测、决策执行和资源调度等高效协同；通过仿真技术模拟灾害场景，检验预案可行性与科学性。深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与应急管理深度融合，既是我们当前面临的紧迫任务，也是深入推进应急管理体系和能力现代化的重大命题。
应急管理有效性依赖于丰富的专业知识积累与实践经验沉淀。这些通常被掌握在资深专家和一线指挥员手中，各成一体、零散分布，难以共享和传承。而利用人工智能，可将知识和经验进行系统化整理、规范化储存，建立一个“资料库”，并通过构建结构化、动态更新的知识模型，实现实践经验、专业知识可检索、可调用、可学习。
在应对复杂多变、不同寻常的突发事件时，因缺少相关经验和知识，监测预警人员、指挥决策人员难以快速形成有效判断，不知如何应对。人工智能可利用整合的相关案例、经验教训、应急预案及专家分析等多源信息，为突发事件处置提供“参考答案”，并促使应急管理人员快速掌握操作流程和关键技能。同时，人工智能可根据事件发展态势，实时更新相关数据、视频等信息，为指挥决策提供更加精确完整的信息支持，减少主观失误。这种信息整合与辅助决策机制，使突发事件处置从依赖经验向系统化、数据驱动转变，提升了处置水平和应变效率。
利用人工智能建立的应急管理“资料库”，不仅能增强知识、经验传承的连续性、系统性，也能优化应急管理智力支持体系。对于这个“资料库”，要动态化、结构化、标准化管理，实时更新，以便增强专业判断的科学性和统一性，提升应急指挥体系的整体可控性与适应性，为应对突发事件提供坚实智力保障。
应急管理随时可能面临实战考验，要打赢一场场硬仗，对“情报”的掌握至关重要。然而，很多能够作为“情报”的信息都分散在各部门、各点位，缺乏有效整合，易出现预警滞后、响应迟缓、协同不足等问题，导致应对失序。
“情报”越全，决策越准。人工智能就像“情报搜集员”，通过搜集整理物联网传感器、遥感卫星、气象预报及社会舆情等多源异构数据，借助机器学习和模式识别等方法，建立动态的态势感知体系，对潜在的异常信息进行识别，预测风险，提醒相关人员提早做好准备。
人工智能可根据大量的监测信息，对灾害事故孕育、发展、暴发、影响进行全程跟踪分析，提供事前、事中、事后全流程辅助决策，赋能应急管理各环节。例如，在风险监测阶段，通过整合多源数据，提前识别高风险；在应急响应阶段，根据事件严重程度和资源状况，制定多方案资源配置计划，使应对更加高效；在跨部门协同环节，可通过信息共享和任务协作提高联动作战能力；在复盘阶段，可对数据进行汇总与分析，总结经验、查找不足，为预案优化和应急管理能力建设提供支撑。依托人工智能赋能应急管理流程，不仅加快了信息处理和决策响应速度，提高了资源配置效率和操作精准度，还强化了跨部门协同能力，实现从被动响应向主动治理、从经验驱动向数据驱动转变，进而增强应急体系韧性和综合应变能力。
应急管理实战性强，关键时刻“冲得上、打得赢”，需要平时千锤百炼。然而，应急演练不仅受到时间、成本等因素限制，也难以全面评估预案在复杂灾害条件下的可行性和跨部门协作效果。
这个现实中的难题，可通过人工智能仿真技术加以解决。通过构建基于多智能体的“人工社会”这一高度还原现实的数字平台，整合物理环境、基础设施、人口分布、交通流及其他多维数据，模拟灾害发展过程及其对社会运行的影响，并反映出政府部门、救援力量、社区组织及公众之间的互动与协作，以动态分析支撑指挥决策。
在利用人工智能搭建的仿真平台上，可以模拟现场指挥、资源调度和跨部门协同全过程，并随机设置灾害类型、强度等参数，充分检验预案在复杂情境下的执行效果。这样的高仿真灾害模拟演练，不仅降低了演练成本，其实时反馈的数据和多主体互动还能将潜在风险、协作盲区、薄弱点位等问题暴露出来，从而有针对性地完善预案、补齐短板。经过仿真平台的检验，不仅能增强预案的科学性、可执行性，还有利于完善跨部门协作机制，提升预警响应效率，为构建灵活、高效、韧性的应急体系奠定基础。
深入实施“人工智能+”行动是一项长期、复杂的系统工程，对应急管理系统人员的数据分析、人机协同等能力提出了更高要求。要充分释放人工智能潜力，应急管理系统人员需从认知提升、能力培养、流程重塑和应用生态四个维度同步推进，实现技术与应用的深度融合、双向赋能。
建立科学的认知框架。人工智能不是万能的，有优势，但也有局限性，要正确看待，避免盲目依赖或片面排斥。应急管理人员需系统掌握人工智能在数据分析、风险预测、决策辅助等方面的优势，充分认识人机协同的必要性，保持对异常情况的敏感度和判断力，确保“智能化”真正成为“智慧化”的支撑，而非简单的替代。
强化能力建设与人才培养。人工智能是以数据为基础的辅助工具，应加大对相关人员数据素养和智能应用能力的培训力度，提升其对智能工具的操作水平与理解深度。通过模拟演练、案例学习和实战应用，提升运用人工智能开展风险分析、方案选择和资源调度的能力，使技术真正成为提升应急响应效能的“转化器”。
推动机制创新与流程重塑。促进人工智能与现有应急流程的深度融合，需要优化决策机制，构建人机协同、多元主体参与的智能指挥体系。同时，完善跨部门数据共享和协同机制，打破“信息孤岛”，形成从预警、响应、处置到复盘的闭环管理，实现技术赋能下应急管理流程的高效运转与多方协同。
建设开放包容的应用生态。应急管理部门应加强与科研机构、技术企业的合作，推动前沿人工智能技术与应急管理实践深度对接，促进技术迭代优化，确保技术应用符合实际需要。此外，应强化对技术应用风险的监测与评估，保障系统安全稳定运行与数据、隐私安全，进而增强公众对智能应用的信任与支持，积极提供相关数据，让人工智能在提升灾害事故防控水平和社会治理当中大显身手。
（梁正系清华大学公共管理学院教授、人工智能国际治理研究院副院长，王尚瑞系清华大学公共管理学院博士研究生）
