人工智能技术在突发事件中的应用

高钰枢 高雪琦

（1.中电博微电子科技有限公司/中国电子科技集团公司第十六研究所，安徽 合肥 230033；2.中国电子科技集团公司第十六研究所，安徽 合肥 230033）

0 引言

突发事件的应急管理作为国家治理体系和治理能力的重要组成部分，承担着防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾害事故的重要职责，担负保护人民群众生命财产安全和维护社会稳定的重要使命。突发事件的应急管理是一个动态的过程，包括预防、准备、响应和恢复四个阶段。基于“防—减—救”一体化应急管理理论，将防灾、救灾、减灾的业务、知识、模型、数据汇总统一起来[1]。应急管理信息化本质上是将公共安全技术与新一代信息技术深度融合，贯穿风险评估与预防、监测预测预警、应急处置、救援和综合保障的各个环节，推动应急管理信息化向数字化转型、智能化升级，使应急管理从以事件驱动转变为以数据驱动、从以物为中心转变为以人为中心、从主观决策转变为应急计算支持的决策、从被动应急转变为主动保障[2]。人工智能技术可以作为一个很好的手段，可支撑采集、传输等设备设施，汇聚和整合相关数据，高效连接供需双方，支撑多种灾害监测预警、应急救援与处置。

为了应对突发事件的现实威胁，及时有效的应急管理系统高度依赖可观测信息的利用和可用资源的整合，因此发展人工智能技术应对突发事件尤为必要。

1 应急管理信息化研究现状

信息技术广泛地应用在灾害管理的风险感知、预警防范、及时应对和恢复顺畅四个阶段，主要包括物联感知、信息传输、数据处理和应用服务四大功能架构[3]。以人工智能技术为代表的新一代信息技术的快速发展给突发事件应急管理的变革带来了巨大影响。

1.1 风险感知

人工智能技术在预防阶段主要起到感知隐患和风险的作用。传感器网络系统部署在基础设施中（如主要桥梁和道路设施），通过监测老化和失效情况，采用人工智能技术来自动生成报告并预测其脆弱性。利用物联网和人工智能算法可在人口稠密地区获取人群时空分布并开展人群管理，可用于识别出口、集合点、最安全和最短路径，如联合运用传感器和摄像头，结合计算机视觉技术提供实时数据，计算出人群时空分布状态，实时人流引导避免过度拥挤[4]。

1.2 预警防范

在准备阶段，主要任务是预案准备。人工智能不仅能够改善突发事件应急管理中政府管理者的管理思维，提高决策理性，而且能提高应急管理的处置效率。以传染病防范为例。在准备阶段，使用人工智能技术筛选城市人口用于临床与管理的决策支持系统；在响应阶段，使用人工智能和机器学习技术辅助医生加快检测和诊断速度，加强医院之间的信息交互等；图形数据库算法与政府大数据平台兼容，分析与疫情相关的多源异构大数据，可识别感染者和高危人群，更快速、更准确地对公共场所进行风险评估[5]。

1.3 及时应对

灾难发生后，获取态势信息变得至关重要。应用服务逐渐成为信息传播和交流的主要形式，如社交网站、贴吧等。可通过社交媒体增强的情境信息提供确认居民的下落和安全状况、建立和运营疏散中心、运送和管理救济物资等行为的数据。受害者可以通过社交媒体报告他们周围的情况。

利用人工智能从不同来源检索有用类型的数据并生成有用信息。增强救援人员使用的社交媒体数据分析服务，并指导操作员学习如何响应呼叫。从混乱的真实数据集中提取有用的答案来管理和响应人们提出的具体、有针对性问题的大量紧急呼叫。利用人工智能分析和验证来自社交媒体的实时信息，处理危机期间产生的大量推文，过滤信息并对其进行分类后进行预测分析，然后使用人工智能按主题对它们进行进一步的分类。采用人工智能技术和混合数据收集策略，充分使用在线社交网络 (OSN) 中发布的丰富内容，可以增加检索到的地理信息密度（最高 7倍）、种类（最高 18 倍）和地理覆盖率（高达 30%）[6]。采用基于网络地理信息系统的大数据，将高性能计算环境和多准则决策分析模型（加权和模型（WSM））和通过与理想解决方案模型相似的顺序偏好技术与各种类型的社会脆弱性指标相结合，解决在洪水紧急情况下包含冲突评估标准的决策问题。如在美国得克萨斯州奥斯汀市过去的洪水事件中，社交媒体数据（例如 Twitter 数据）被用作支持决策过程的附加工具[7]。

1.4 恢复顺畅

初步响应后，信息系统可协调可用资源，处理灾难恢复信息，帮助政府恢复居民正常生活。利用人工智能对卫星照片进行图像识别，在多个数据流可能会合并在一起的情况下，删除不可靠的数据并生成热图。例如，在2015年尼泊尔地震发生后，人道主义和救援组织使用灾前和灾后影像，利用数据分析和机器学习来发现受地震影响尚未接受援助的地点；在纽约对应飓风桑迪的过程中，采用大数据构建了复原力指数来衡量和验证社区的在紧急情况下的恢复能力并且进行了概念验证[8]。

2 总结和展望

社交媒体、物联网、大数据等新兴通信和计算技术为完善应急管理信息系统提供了巨大机遇。基于前面阶段生成的数据，采用人工智能技术对于突发事件之后的恢复至关重要。在四个灾害管理阶段有效使用人工智能技术很有必要性，未来的研究可以从以下两个方面进行深入探讨。

2.1 基于社会大数据分析的智能应急管理[9]

对网格非空间属性数据等三个方面进行深入研究，统一空间坐标系，配合通用的软硬数据融合算法，解决软硬数据的一致性和关联性问题。（1）设计目标对象的大数据标准体系，实现语义标注；从海量数据中挖掘变化趋势，如实现高维数据的降维和城市暴雨内涝的识别。（2）完善灾害风险数据库，评估对相关区域、行业和部门的经济影响，为应急管理提供数据和情景支持。（3）基于多源数据的融合平台，通过案例推理、规则推理和地理信息系统，生成应急预案，并根据场景变化进行评估和调整。

2.2 基于公共安全网络的应急管理系统

公共安全网络是一种信息和通信的基础设施，使用现有设备实现，用于计算和通信任务，其可在事件操作期间协助管理第一响应者。研究基于雾/边缘计算、物联网(IoT)新兴技术的集成，通过网关将移动边缘设备（如智能手机、设备、机器人和空中平台）互连到互联网。采用人工智能技术综合协同融合上述技术，为应急指挥中心提供有用的信息[10]。

3 结论

信息记录、交换和处理对于有效的灾害管理至关重要。信息记录和交换是灾前信息系统的初始功能，而信息处理和交换成为救灾行动的核心。人工智能技术在应急突发事件的感知、预警、识别和联动中起到了关键的推进作用。针对当前应急管理信息化建设的短板和不足，要紧跟新一轮信息技术革命浪潮，研究人工智能技术在应急突发事件管理实践中的应用，加快推进应急管理信息化建设，加快实现应急监督、监测预警、应急救援、分析决策、政务管理等应急管理智慧功能。