人工智能时代下，应急管理体系的发展之道

□ 文/王焕强

应急管理部成立之后，中国的综合应急管理体系从强调全灾害管理走向重视全过程管理，这是新时代国家应急管理创新发展的主逻辑。从体制上看，新时代应急管理创新发展的关键是建立和完善以应急管理部为牵头组织的多主体协同网络。从机制上看，新时代应急管理创新发展的关键是流程重塑，从准备、预防、减缓、响应和恢复五个环节全面优化应急管理的运行机制。

第一代应急管理体系的主要特点是分灾种管理。从体制机制来看，分灾种管理主要有四个特征。

一是不完整单部门负责制。例如，水利部门主要负责洪涝灾害的防范和应对，气象部门主要负责气象灾害的预报和监测，地震部门主要负责地震灾害的预报和监测，民政部门主要负责灾后的生活救助，安监部门主要负责安全生产事故的预防、救援和调查。

二是临时性指挥部机制。在国家层面，主要有三大临时性指挥部：国家防汛抗旱总指挥部、国务院抗震救灾指挥部和国家森林防火指挥部。

三是外生性减灾机制。

四是重大自然灾害的中央“兜底”机制。地方政府在自然灾害管理中责任模糊，相应的机构设置也不健全。一旦发生重大自然灾害，救灾主要依靠中央“兜底”，地方政府缺乏开展防灾减灾的动力。

从总体上评判，分灾种管理主要是一种事后“修补”模式，既有显著不足，也有贡献.

第二代应急管理体系的主要特点是综合化管理。2003年“非典”之后，中国开始建设以“一案三制”（应急预案、应急体制、应急机制和应急法制）为核心的应急管理体系，统一应对包括自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件在内的各类突发事件。以“一案三制”为核心的应急管理体系是对第一代应急管理体系的发展，既大部分保留了分灾种管理的体制机制，又进行了适度的扩展和创新。对照来看，综合化管理的体制机制也主要有四个特征。

一是相对完整的事前单部门负责制。

二是高度统一的事后政府负责制。

三是附属式综合协调机制。

四是属地化的“责任下沉”机制。

从总体上评判，以“一案三制”为核心的应急管理体系有整体性设计，覆盖面广。

“综合应急管理”（CEM）最早在美国州长协会提出，并进一步得到发展。CEM的基本框架是全灾害管理、全过程管理与多主体参与。应急管理被认为是一个包括了减缓（mitigation）、准备（preparedness）、响应（response）和恢复（recovery）四阶段的循环周期。

从全灾害管理走向全过程管理是综合应急管理发展的一般趋势。不仅中国，美国也是如此。在综合应急管理的框架之下，无论是全灾害管理还是全过程管理，都离不开多主体参与。应急管理多主体参与的核心是多主体协同，这也是应急管理与常态管理的根本不同。例如，在重大自然灾害的应急响应中，通常至少需要协调分别隶属于水利、气象、地震、民政、公安、武警（消防）、安监、卫生、应急办乃至人民解放军等不同部门或体系的多个行动主体的参与，这些行动主体不仅在数量上规模庞大，制度背景、工作方式和组织文化更是差异巨大，他们在灾前又缺乏协同演练，灾后很难在短时间之内实现高效率的协同行动。

在应急管理部成立之后，中国的应急管理体系在体制上主要体现为以应急管理部为牵头组织的多主体协同网络。这是复合了科层结构的网络结构，而非纯粹的科层结构或网络结构。应急管理在体制上创新的关键就是发展和完善以应急管理部为牵头组织的多主体协同网络，降低多主体协同的难度，提升多主体协同的效率。这至少需要从三个层面着手。从全灾害管理到全过程管理的转变必然要求应急管理部重塑应急管理的流程。应急管理的流程定义了应急管理的运行机制。

全灾害管理、全过程管理，多主体参与对应急管理体系提出了很高的要求，原有的感知设备，指挥系统等无法更好的支撑应急管理下一代的需求。国家要以更大的力度支持人工智能、大数据、互联网与实体经济制造业深度融合，加快推进5G和物联网建设，推动我国创新能力、质量效益提升。目前的应急管理体系中，在事故预防、事故处理等方面都做了全面的考虑，但是效果不理想，主要是因为以下原因：

缺乏全面的监管手段：无法随时随地的监管巡检工作。

缺乏高效、精准的监管手段：无法针对一些重点区域、重点时段、重点事件进行定向的精准管理、无法高效、快速响应事件。事故发生时，错失最佳救援时间，导致事故伤亡严重。

缺乏可视化的监管手段：管理无法图表化、可视化，无法实现直观的管理，缺乏对数据的展示、分析以及预测。

总体来说，我国的应急管理仍处于智能化建设的初级阶段。目前应急管理智能化建设水平低、系统集成困难、数据深度应用不够等问题突出，严重制约了应急管理的全过程，全灾害，多参与实现。

在应急管理领域，物联网可用于增强物理环境中的数据收集，并快速将这些数据传送给城市的不同部门。与天气有关的灾害，如飓风或洪水，有时会无法及时获得某些区域的信息。但是，如果这些区域存在物联网设备，它们将能够更轻松地广播信号并传送关键数据，如温度、水质或烟雾。有了这些数据，政府就可以在如何部署救灾资源方面做出更明智的决策。比如，里约热内卢市政厅运营中心使用传感器收集有关城市天气、交通、警察和医疗服务的实时数据。比如，休斯顿市在“哈维”飓风后与AT&T电信公司合作，部署物联网技术，以便识别损害并传送信息。

视频智能分析可实现重点区域人脸分析、轨迹分析；核心区域内人群密度分析；化工园区安防；重点岗位人脸对比等。在化工企业，矿山等重点企业、重点岗位，通过人脸识别有效杜绝“无证上岗”，“人卡分离”等安全生产隐患。比如苏州，则通过视频监控实现城市内涝的有效监测预警。

除此以外，在应急管理的救援过程中，可通过灾害模型对灾害影响情况进行分析，比如通过模型分析台风降雨影响、泥石流风险、内涝风险。

当前的应急管理正在逐渐由事中应急处置，向事前的预防转变，在这个转变过程中，如何利用云计算、大数据、人工智能等信息化手段达成这一目的，正成为行业内的重大关注点。大华股份全球领先的以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商，秉持着全感知，全智能，全计算，全生态的理念，将全面助力应急管理水平提升，促进安全发展。

全感知：是指感知对象、场景，在线创造价值。大华股份具有全时段、全场境的感知能力，通过视频物联技术，构建一个专业高效的感知网络。

全智能：智能构建模型，赋能创造价值。大华从面向“解决客户业务痛点、创造客户价值”的角度出发，为客户提供全系列的智能产品、解决方案与智能网络架构能力，以AI赋能实现客户业务升级与转型。

全计算：指的是核心能力，是在你需要的时候你就要有计算的能力，在你需要创造价值的时候，你就要有相应的产品和解决方案。

全生态： “生态成就共赢，合作创造价值”，只有抱着开放合作心态，才能走的更远。

新时代应急管理的创新发展要提升国家治理满足人民日益增长的安全需要的能力。在“综合应急管理”的框架之下，中国的应急管理正在从强调全灾害管理到重视全过程管理、从实现“全面覆盖”到追求“深入有效”、从强调综合性到重视专业化转变。而在这个过程中，人工智能将是应急管理转变中的催化剂，应用支撑。通过人工智能，通过大华股份全感知、全智能、全计算、全生态的四全能力建设，助力应急管理逐步实现全灾害，全流程，多方参与的智能化应急。