人工智能技術在突發事件中的應用

高鈺樞 高雪琦

（1.中電博微電子科技有限公司/中國電子科技集團公司第十六研究所，安徽 合肥 230033；2.中國電子科技集團公司第十六研究所，安徽 合肥 230033）

0 引言

突發事件的應急管理作為國家治理體系和治理能力的重要組成部分，承擔著防范化解重大安全風險、及時應對處置各類災害事故的重要職責，擔負保護人民群眾生命財產安全和維護社會穩定的重要使命。突發事件的應急管理是一個動態的過程，包括預防、準備、響應和恢復四個階段。基于“防—減—救”一體化應急管理理論，將防災、救災、減災的業務、知識、模型、數據匯總統一起來[1]。應急管理信息化本質上是將公共安全技術與新一代信息技術深度融合，貫穿風險評估與預防、監測預測預警、應急處置、救援和綜合保障的各個環節，推動應急管理信息化向數字化轉型、智能化升級，使應急管理從以事件驅動轉變為以數據驅動、從以物為中心轉變為以人為中心、從主觀決策轉變為應急計算支持的決策、從被動應急轉變為主動保障[2]。人工智能技術可以作為一個很好的手段，可支撐采集、傳輸等設備設施，匯聚和整合相關數據，高效連接供需雙方，支撐多種災害監測預警、應急救援與處置。

為了應對突發事件的現實威脅，及時有效的應急管理系統高度依賴可觀測信息的利用和可用資源的整合，因此發展人工智能技術應對突發事件尤為必要。

1 應急管理信息化研究現狀

信息技術廣泛地應用在災害管理的風險感知、預警防范、及時應對和恢復順暢四個階段，主要包括物聯感知、信息傳輸、數據處理和應用服務四大功能架構[3]。以人工智能技術為代表的新一代信息技術的快速發展給突發事件應急管理的變革帶來了巨大影響。

1.1 風險感知

人工智能技術在預防階段主要起到感知隱患和風險的作用。傳感器網絡系統部署在基礎設施中（如主要橋梁和道路設施），通過監測老化和失效情況，采用人工智能技術來自動生成報告并預測其脆弱性。利用物聯網和人工智能算法可在人口稠密地區獲取人群時空分布并開展人群管理，可用于識別出口、集合點、最安全和最短路徑，如聯合運用傳感器和攝像頭，結合計算機視覺技術提供實時數據，計算出人群時空分布狀態，實時人流引導避免過度擁擠[4]。

1.2 預警防范

在準備階段，主要任務是預案準備。人工智能不僅能夠改善突發事件應急管理中政府管理者的管理思維，提高決策理性，而且能提高應急管理的處置效率。以傳染病防范為例。在準備階段，使用人工智能技術篩選城市人口用于臨床與管理的決策支持系統；在響應階段，使用人工智能和機器學習技術輔助醫生加快檢測和診斷速度，加強醫院之間的信息交互等；圖形數據庫算法與政府大數據平臺兼容，分析與疫情相關的多源異構大數據，可識別感染者和高危人群，更快速、更準確地對公共場所進行風險評估[5]。

1.3 及時應對

災難發生后，獲取態勢信息變得至關重要。應用服務逐漸成為信息傳播和交流的主要形式，如社交網站、貼吧等。可通過社交媒體增強的情境信息提供確認居民的下落和安全狀況、建立和運營疏散中心、運送和管理救濟物資等行為的數據。受害者可以通過社交媒體報告他們周圍的情況。

利用人工智能從不同來源檢索有用類型的數據并生成有用信息。增強救援人員使用的社交媒體數據分析服務，并指導操作員學習如何響應呼叫。從混亂的真實數據集中提取有用的答案來管理和響應人們提出的具體、有針對性問題的大量緊急呼叫。利用人工智能分析和驗證來自社交媒體的實時信息，處理危機期間產生的大量推文，過濾信息并對其進行分類后進行預測分析，然后使用人工智能按主題對它們進行進一步的分類。采用人工智能技術和混合數據收集策略，充分使用在線社交網絡 (OSN) 中發布的豐富內容，可以增加檢索到的地理信息密度（最高 7倍）、種類（最高 18 倍）和地理覆蓋率（高達 30%）[6]。采用基于網絡地理信息系統的大數據，將高性能計算環境和多準則決策分析模型（加權和模型（WSM））和通過與理想解決方案模型相似的順序偏好技術與各種類型的社會脆弱性指標相結合，解決在洪水緊急情況下包含沖突評估標準的決策問題。如在美國得克薩斯州奧斯汀市過去的洪水事件中，社交媒體數據（例如 Twitter 數據）被用作支持決策過程的附加工具[7]。

1.4 恢復順暢

初步響應后，信息系統可協調可用資源，處理災難恢復信息，幫助政府恢復居民正常生活。利用人工智能對衛星照片進行圖像識別，在多個數據流可能會合并在一起的情況下，刪除不可靠的數據并生成熱圖。例如，在2015年尼泊爾地震發生后，人道主義和救援組織使用災前和災后影像，利用數據分析和機器學習來發現受地震影響尚未接受援助的地點；在紐約對應颶風桑迪的過程中，采用大數據構建了復原力指數來衡量和驗證社區的在緊急情況下的恢復能力并且進行了概念驗證[8]。

2 總結和展望

社交媒體、物聯網、大數據等新興通信和計算技術為完善應急管理信息系統提供了巨大機遇。基于前面階段生成的數據，采用人工智能技術對于突發事件之后的恢復至關重要。在四個災害管理階段有效使用人工智能技術很有必要性，未來的研究可以從以下兩個方面進行深入探討。

2.1 基于社會大數據分析的智能應急管理[9]

對網格非空間屬性數據等三個方面進行深入研究，統一空間坐標系，配合通用的軟硬數據融合算法，解決軟硬數據的一致性和關聯性問題。（1）設計目標對象的大數據標準體系，實現語義標注；從海量數據中挖掘變化趨勢，如實現高維數據的降維和城市暴雨內澇的識別。（2）完善災害風險數據庫，評估對相關區域、行業和部門的經濟影響，為應急管理提供數據和情景支持。（3）基于多源數據的融合平臺，通過案例推理、規則推理和地理信息系統，生成應急預案，并根據場景變化進行評估和調整。

2.2 基于公共安全網絡的應急管理系統

公共安全網絡是一種信息和通信的基礎設施，使用現有設備實現，用于計算和通信任務，其可在事件操作期間協助管理第一響應者。研究基于霧/邊緣計算、物聯網(IoT)新興技術的集成，通過網關將移動邊緣設備（如智能手機、設備、機器人和空中平臺）互連到互聯網。采用人工智能技術綜合協同融合上述技術，為應急指揮中心提供有用的信息[10]。

3 結論

信息記錄、交換和處理對于有效的災害管理至關重要。信息記錄和交換是災前信息系統的初始功能，而信息處理和交換成為救災行動的核心。人工智能技術在應急突發事件的感知、預警、識別和聯動中起到了關鍵的推進作用。針對當前應急管理信息化建設的短板和不足，要緊跟新一輪信息技術革命浪潮，研究人工智能技術在應急突發事件管理實踐中的應用，加快推進應急管理信息化建設，加快實現應急監督、監測預警、應急救援、分析決策、政務管理等應急管理智慧功能。