人工智能賦能安全應急：技術應用與標準體系建設

盡管當前AI在安全應急領域的應用需求十分迫切，國內外也涌現出許多亮點紛呈的落地案例，但該領域在標準體系的頂層設計、技術與復雜多變的真實場景的匹配、數據的治理機制等方面存在薄弱環節，面對這些挑戰，破局的關鍵在于系統性思維。我們亟須從頂層設計著手，構建一套科學、開放、具有前瞻性的標準體系；同時，在實踐中大膽探索可持續、可復制的創新應用模式；最后，再輔以精準、有力的政策環境來保駕護航。三者共同發力，形成合力，才能真正推動AI技術在安全應急領域，實現高質量發展。

一、我國安全應急領域發展現狀與人工智能應用需求

（一）安全應急產業的戰略定位與發展概況

簡單來講，安全應急產業是為整個社會應對各種突發事件提供堅實物質與技術保障的重要產業，它是國家應急體系里不可或缺的一環，更是保障社會穩定的一塊“壓艙石”。它的服務范疇非常廣，從地震、洪水等自然災害，到化工廠爆炸、重大交通事故等事故災難，再到突發傳染病、恐怖襲擊等公共衛生和社會安全事件，幾乎無所不包。它貫穿了從事前風險防范，到事中監測預警，再到事后高效處置、科學救援的整個鏈條。

為了更好地引導該產業發展，國家層面也在不斷優化其頂層設計。在2021年版的《安全應急產業分類指導自錄》里，產業被系統地分成了安全防護、監測預警、應急救援處置和安全應急服務四大類。2025年4月發布的《安全應急裝備產業分類指導目錄（2025年版）（征求意見稿）》里，又進一步整合提煉成三大類：安全防范、應急處置和安全應急服務。這種分類的演進，清晰地反映出國家對產業發展脈絡的把握正變得越來越聚焦，管理思路也更加系統化。

一是市場規模邁向萬億級的跨越式增長。從市場體量來看，整個產業的規模正在經歷跨越式增長。特別是在安全應急裝備這個核心領域，其2024年的市場規模已經達到9200億元。根據《安全應急裝備重點領域發展行動計劃（2023-2025年）》的目標，業界普遍認為，到2025年，該領域產業規模將歷史性地突破萬億元大關。

二是產業布局形成集聚效應顯著的“兩帶一軸”格局。在地理布局上，產業集群化發展的態勢初步形成。目前，我國以京津冀地區、長三角地區、珠三角地區為引領，帶動了產業的區域性集聚。這個宏觀布局的背后，是全國17個省份精心培育的26個安全應急裝備產業發展集聚園區的有力支撐（截至2025年2月）。這些園區就像一顆顆珍珠，共同串聯起特色鮮明、優勢互補的“兩帶一軸”全國性空間發展格局——以沿海地區為主的“東部引領帶”、連接東西的“中部連接軸”以及潛力巨大的“西部崛起帶”。在這之中，京津冀地區的表現尤其突出，已經成功打造了全國首個安全應急裝備領域的國家級先進制造業集群，區域內匯聚了80余家國家級技術創新平臺，正成為引領行業創新的重要策源地。

（二）產業發展驅動力分析

一是政府的剛性采購與戰略投資。由于安全應急的公益屬性，政府的投入扮演著市場“壓艙石”和“風向標”的雙重角色。政府在基礎能力建設和關鍵設備采購上的持續投入，是產業最穩定、最主要的市場牽引力，帶動了2000億到3000億元的龐大市場。此外，國家層面的戰略性投資也提供了強大的動能，比如“1萬億元超長期特別國債”就明確將自然災害應急能力提升列為資金重點支持領域。

二是高危行業的合規需求與內生動力。

在企業端，特別是能源、交通、礦山、化工等傳統高危行業，安全與發展是不可分割的。隨著國家安全生產法規的規定越來越嚴格，企業自身的安全意識也在覺醒，合規投入成了企業的“生命線”。依據《企業安全生產費用提取和使用管理辦法》粗略測算，在煤炭、非煤礦山、油氣開采、建筑施工、危化品儲運等十余個重點領域，企業每年依法提取的安全生產費用總額超過萬億元的巨大資金池。

三是個人與家庭消費市場的潛力。一個可能被忽視但潛力巨大的新增長點正在浮現，那就是面向億萬家庭和個人的民用消費市場。隨著社會消費水平的提升和安全知識的普及，公眾的安全應急意識正從被動接受轉向主動預防。這種觀念的轉變，正使得民用應急產品消費從“小眾”走向“大眾”。如家用消防市場，目前國內家庭的應急產品滲透率遠低于發達國家，這中間存在著巨大的增長空間。

（三）人工智能賦能安全應急的重要意義

將人工智能技術賦能安全應急工作，具有戰略性意義。可以從以下三個層面來理解。

首先，核心在于提升響應效率，贏得寶貴時間。人工智能的核心優勢，就在于其超凡的數據處理和分析能力，能夠對海量、雜亂的數據進行秒級分析，把原本需要幾小時甚至幾天才能做出的決策，壓縮到幾分鐘甚至幾秒鐘。這為搶救生命、控制事態發展提供了無可替代的“黃金窗口”。

其次，關鍵在于前移預防關口，實現“防患于未然”。傳統的應急管理，很多時候還是側重于事后處理，不免有些被動。人工智能的賦能，則讓安全管理從“亡羊補牢”式的被動響應，向“防患于未然”的主動預防轉變。通過實時監測和智能預警，人們能夠對潛在的風險進行早期識別和干預，這是應急管理理念上的一大進步。

最后，目標在于推動管理現代化，提升治理能力。人工智能是推動應急管理現代化的關鍵驅動力。通過構建統一的智慧應急平臺，可以有效地打破過去長期存在的部門壁壘和信息孤島，真正實現數據共享和業務協同，從而全面提升應急管理的科學化、專業化和精細化水平。

二、人工智能技術在安全應急領域的應用現狀與技術路線

（一）通用人工智能的技術浪潮與核心能力

我們正處在一個通用人工智能新時代。像ChatGPT大模型，向世界展示了其強大的語言理解、邏輯推理和內容生成能力，這為解決許多復雜問題，提供了一個全新的、強有力的工具箱。我國人工智能產業發展得如火如荼，大模型技術在多模態理解、知識增強等方面，不斷取得關鍵突破，并且已經廣泛應用到金融、醫療、制造、能源等重要領域。

簡單來說，支撐這股浪潮的核心技術，就像是AI的“五官”和“大腦”：

大模型技術：可以說是AI的“大腦”，它的參數量極其龐大，使其能夠學習和處理非常復雜和微妙的數據模式。

自然語言處理技術：可以比作AI的“嘴巴”和“耳朵”，能讓機器精準地“聽懂”人類的語言，并流暢地“說”出自己的想法。

計算機視覺技術：這好比是AI的“眼晴”，使其能夠“看見”并深度“理解”圖像和視頻里的內容，從而進行識別、定位和分析。

多模態與知識圖譜技術：這些融合技術能讓AI變得更聰明。多模態技術讓AI能“眼、耳、口、鼻”并用，全面理解信息；知識圖譜則像一個外掛的“專家大腦”，為AI提供強大的專業知識支持。

（二）安全應急領域AI應用的前提與技術特點

1.數據是AI的“燃料”，但“加油”的過程充滿挑戰

在安全應急領域，數據就是訓練AI模型的“燃料”，沒有高質量的數據，再好的算法也只是空中樓閣。然而，這個領域的數據，其復雜性和特殊性超乎想象。

數據形態多種多樣。不同環節的數據形態完全不一樣。比如，監督管理的數據，大多是實時更新的業務表格，很規整；監測預警的數據，來自成千上萬的攝像頭和傳感器，是海量、高頻的感知數據流；指揮救援的數據，又變成了臨時的調度指令和資源信息；決策支持的數據，更是包含了大量的報告、案例、評估等，其中文字、圖表、數據混在一起，非常復雜。

數據治理需要加強。盡管數據很多，但仍存在“數據孤島”和“數據壁壘”現象。具體來說，縱向上，上下級單位的系統數據需要進一步暢通；橫向上，消防、森防、地震等不同部門的數據也需要進一步暢通；從外部來看，也很難穩定地獲取氣象、水利、交通等其他部門的關鍵數據。這些問題亟須解決，以推動AI在應急領域發揮更大的作用。

2.強大的算力是復雜應急場景計算的“發動機”

應急場景的AI應用，特別是像災害模擬、趨勢推演這種復雜任務，對算力的要求極高。當前，智能算力的需求正呈現爆炸式增長，整個產業都在進步，通過技術創新，算力正在變得越來越強大和普及。這為安全應急領域未來部署和使用大規模、高性能的智能計算，提供了堅實的基礎。

3.AI算法不能“即插即用”，須“量體裁衣”

通用的AI算法，不能直接應用到復雜的應急場景里，必須針對具體問題進行深度的定制和優化。以計算機視覺技術為例，在礦井安全生產環節，光線忽明忽暗，還有很多粉塵，普通的攝像頭和算法很容易“罷工”。這就需要專門優化算法，解決過曝、弱光、圖像模糊等問題，才能準確識別出工人的危險行為；在應急管理領域，同樣需要定制算法，比如，利用無人機航拍的圖像，通過AI算法可以自動評估災后房屋的損毀情況，或者在廢墟中尋找生命跡象，這都需要算法對特定場景有極強的識別能力。

將人工智能技術賦能安全應急工作，具有戰略性意義。圖/中新社

（三）應用現狀

我國在人工智能應急應用領域也涌現出一批具有國際影響力的創新成果

中國科技大學與中國地震局合作的“智能地動”監測系統是世界首個人工智能地震監測系統，其核心優勢在于極高的速報效率。在地震發生后，該系統僅需要1～2秒的時間就能計算并報出所有關鍵的地震震源參數。相比之下，目前美國地質調查局的自動速報系統，仍需要3～5分鐘的計算時間。這種效率上的巨大優勢，可以為預警和應急響應爭取到寶貴的時間。

華為在智慧礦山領域的廣泛探索：華為聯合礦山行業的領先企業、頂尖高校和科研機構，組建創新聯合體，進行大規模、全場景的技術研發和方案驗證。目前，其研究已經深入到礦山生產的掘進、綜采、運輸等16大類、多達256個具體應用場景，并已在多個環節取得階段性成果，有效提升了礦山行業的安全生產水平。

騰訊健康碼等疫情防控小程序的社會應用：在疫情防控中，以騰訊健康碼為代表的一系列防疫小程序，不僅高效服務于政府的疫情防控大數據管理需求，還通過集成疫苗接種查詢、密接自查、風險區域查詢等一系列便民服務功能，在政府與民眾之間架起了一座信息互通的橋梁，成為社會應急治理的成功案例。

（四）三類核心應用模式

總結來看，目前AI在應急領域的應用，主要形成了三類核心模式。

1.聚焦事前預防的安全生產監控與預警

這是AI應用最廣的領域。簡單地說，就是通過在生產現場安裝大量的傳感器和攝像頭，讓AI實時監測設備狀態、環境參數和人員行為，發現設備故障、違規操作等隱患就立刻報警，真正做到了“防患于未然”。

2.面向自然災害的自動化防災減災

在防災減災方面，AI的核心價值是強大的數據分析和預測能力。比如，通過分析衛星云圖、氣象數據、地質數據等，建立起針對臺風、洪水、森林火災等災害的智能預警系統，幫助應急管理部門更早、更準確地作出響應。

3.貫穿應急全周期的綜合性應急管理

這一模式的應用更宏觀，貫穿了“防、抗、救”的全過程。從用AI輔助制定和優化應急預案，到構建龐大的應急知識庫并輔

助指揮員決策，再到利用VR和AI技術進行高度仿真的救援演練，人工智能正在成為應急管理不可或缺的“智能助手”。

三、面臨的挑戰

盡管AI在安全應急等不同領域發揮了重要的作用，但仍然面臨一系列現實的挑戰。

（一）從產業發展維度看：基礎能力仍存短板

一是供需脫節，高端裝備產品質量有待提升。一些安全應急裝備在研發時，對真實、復雜的使用場景考慮不足，性能和穩定性都達不到高標準要求。

二是產業結構有待平衡。結構性短板制約著產業的整體躍升。當前，行業的競爭格局呈現出一種“小而散”的局面，部分企業規模偏小，缺乏核心技術積累，品牌影響力較弱，影響形成規模效應和強大的市場號召力。

三是標準建設滯后，行業發展標準有待完善。標準是產業發展的基石。但目前，特別是針對融合了AI的智慧應急裝備（比如應急無人機、救援機器人等），相關標準很少，這既不利于技術創新，也增加了用戶的采購難度。

四是市場需求單一，C端市場有待激活從需求側看，目前市場的發展動力主要依靠政府和企業這兩大采購方。而面向個人和家庭的消費端市場需求，尚未得到充分的釋放和激發。究其原因，一方面是公眾的應急安全意識仍有待提高，另一方面則是普通消費者在面對琳瑯滿目的應急產品時，普遍面臨著信息不對稱和產品選擇上的難題。

（二）從人工智能技術應用維度看：融合落地仍存瓶頸

一是技術與場景融合深度不夠，存在同質化現象。目前AI的應用還主要集中在相對標準化的安全生產領域，在場景更復雜的自然災害、城市應急等方面，方案較為單一。而且，工業現場的光線、粉塵等，都對算法的穩定性提出了極高的挑戰。

二是數據治理有待加強，AI模型缺乏高質量訓練數據。數據壁壘導致AI模型缺乏足夠的高質量數據進行訓練，這是制約AI應用效能的核心瓶頸。數據治理是一項需要長期投入的系統工程，不可能一蹴而就。

四、標準體系建設與政策建議

面對系列挑戰，我們需系統性地思考解決方案。其中，建立標準是基石，優化政策是保障。

（一）標準體系構建

要引導和規范AI在應急領域的健康發展，必須從頂層設計入手，構建一個科學、開放的標準體系。該體系應包括六個環環相扣的部分，具體如下。

基礎共性標準：這是整個體系的“通用語言”，統一對基本概念、術語、參考架構等的認識。

基礎支撐標準：聚焦于AI應用的“地基”，對數據服務、智能芯片、傳感器、算力中心、開發框架等進行規范。

關鍵技術標準：這是標準體系的核心技術部分，主要針對在應急領域有廣泛應用前景的關鍵AI技術進行規范。這包括但不限于：機器學習、知識圖譜、大模型、自然語言處理、智能語音、計算機視覺、生物特征識別、人機混合增強智能、智能體、群體智能、跨媒體智能、具身智能等。

智能產品與服務標準：主要面向市場化的產品，對其功能、性能、可靠性、安全性等提出明確要求。

場景應用標準：這是標準落地的關鍵。應重點面向幾類典型場景，制定詳細的應用指南，比如自然災害場景（如地震、洪水、森林火災）、生產安全事故場景（如危化品事故、礦難）以及社會化應急場景（如緊急醫療救護、家庭應急）等。

安全/治理標準：AI像一把“雙刃劍”，必須確保其安全、可控。這部分標準主要關注算法的公平性、決策的可解釋性、數據的隱私保護以及相關的倫理規范。

（二）政策建議

1.制定標準與規范

政府牽頭、聯合產學研用各方力量，加快制定前文所述的各項標準。這既能引導行業發展，也為技術應用設定了“護欄”

2.加強數據治理與隱私保護

數據是戰略資源，必須在“保障安全”和“促進應用”之間找到平衡。為此，建議政府牽頭建立一套全面的數據治理政策與法規體系，明確界定應急管理中各類數據的收集、存儲、處理和共享的規則與標準。這既要通過“數據可用不可見”等技術手段，在必要時充許合法使用數據以保護公共安全，也要采取最嚴格的措施防止數據濫用，切實保護公民隱私和企業商業秘密。

3.應用推廣與商業模式創新

大力鼓勵“服務化 + 云平臺”的商業模式，降低中小機構使用AI技術的門檻。同時，積極探索公私合作伙伴關系（PPP）模式，將政府的政策引導與企業的技術優勢、市場活力結合起來。

4.推動跨區域協同發展

未來的智慧應急必然是網絡化、協同化的。必須從體制機制上著手，利用信息技術的發展打破原有的應急參與主體之間單線和垂直聯系的傳統模式。應大力推動跨區域、跨層級、跨部門的深度融合發展，最終實現“政府-社會-公眾”高度協同、“個人-社區-城市-城際-省際-國際”密切協作的系統化智慧應急管理體系。

5.構建一體化平臺

長遠來看，最終目標是構建一個一體化的智慧安全應急平臺。它將深度融合物聯網、云計算、大數據、模擬仿真、數字孿生等新一代技術，將風險評估、監測預警、處置救援、災后恢復等全流程業務集于一體，實現對應急管理的全周期智慧化覆蓋

（李瑋系中國信息通信研究院信息化與工業化融合研究所高級工程師；王秀梅系中國信息通信研究院信息化與工業化融合研究所工程師；王瑋東系中國信息通信研究院信息化與工業化融合研究所助理工程師；李欣瑤系北京郵電大學電子科學與技術學院研究生）