AI在应急响应中的应用：技术赋能与未来展望

20XX/XX/XXAI在应急响应中的应用：技术赋能与未来展望汇报人:XXXCONTENTS目录01

应急响应智能化转型背景02

AI在风险监测预警中的应用03

AI在应急指挥调度中的应用04

AI在救援处置中的创新应用CONTENTS目录05

典型案例分析06

面临的挑战与对策建议07

未来发展趋势与展望应急响应智能化转型背景01传统应急响应模式的挑战信息获取滞后与数据孤岛问题多源数据分散于不同部门，难以实时整合，导致信息获取滞后。例如，某省汇聚近十年汛情数据时，因数据字段不统一、坐标系错位，汇总工作困难重重，影响风险研判效率。决策精准度不足与经验依赖局限面对海量信息，指挥人员易受认知局限影响，难以快速生成最优处置方案。传统经验决策可能因信息不完全或判断偏差，导致资源调配错位或处置措施不当。资源调配效率低下与供需匹配错位救援力量、物资储备等资源信息不对称，传统“人海战术”式管控效率低，易出现“需求—供给”匹配错位，无法实现资源的精准高效投放，延误最佳救援时机。事后复盘主观性强与经验沉淀不足缺乏对事件全流程数据的量化分析，事后复盘依赖人工总结，主观性强，难以系统沉淀经验教训，导致同类事件重复发生时，应对能力提升缓慢。AI技术赋能应急响应的必然性

传统应急响应模式的固有局限传统应急响应依赖人工经验判断、信息层层上报，存在信息获取滞后、决策精准度不足、资源调配效率低、事后复盘主观性强等痛点，难以适应复合型、连锁性、复杂性突发事件的新特征。

AI技术与应急响应需求的高度契合AI技术在多源异构数据融合与智能感知、复杂态势研判与智能决策支持、跨部门协同与智能指挥调度等方面的核心潜力，恰好契合应急指挥对“快速响应、精准决策、高效处置”的全流程闭环管理需求。

政策驱动与技术发展的双重推动《“十四五”国家应急体系规划》等政策明确提出推进应急管理数字化转型，打造智慧应急体系，将人工智能列为关键技术。同时，大模型、大数据、物联网等技术的成熟为AI赋能应急响应提供了坚实的技术基础。

实践成效验证技术价值从国家“久安”大模型实现“秒级研判”“秒级指挥”，到各地AI预警系统提升自然灾害预警准确率、缩短应急响应时间，再到重庆AI分析智能体帮助5.8万余名群众提前转移避险，实践已充分证明AI技术显著提升了应急管理效能。国家政策与技术发展双轮驱动国家战略政策引领方向

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出“加强数字政府建设，推进智慧应急”“提升自然灾害、公共卫生、安全生产等突发事件监测预警、处置救援能力”。《“十四五”国家应急体系规划》强调“强化科技支撑，推动人工智能、大数据等技术与应急管理深度融合”。国家级平台与大模型建设

应急管理部建成国家自然灾害综合监测预警平台，共享164类1.95亿余条实时监测预报预警数据，接入30个专业监测预警系统。发布应急管理领域“久安”AI大模型，具备知识问答、数据问答、图像问答、视频问答“四问”能力，赋能监测预警、监管执法、应急救援和辅助决策。地方实践探索创新路径

各地积极响应国家政策，如湖北省建成覆盖省、市、县、乡(园区)、企业五级的风险隐患监测预警平台体系，整合“久安大模型”和9类监测手段；重庆市创新构建前瞻性事故灾害AI分析智能体，在2025年汛期帮助5.8万余名群众提前转移避险；济南市打造“1+3”城市安全运行体系，构建“天空地”一体化监测感知网络。核心技术突破提供引擎

人工智能核心技术不断进步，多模态处理能力（如“久安”大模型处理文本、图像、音频、视频）、知识图谱与决策支持（如“宁安晴”政务大模型5分钟生成标准化事故报告）、动态监测与预警（如台风路径智能预测准确率提升35%）等技术，为应急响应智能化提供强大引擎，推动应急管理从“人防”向“智防”转型。AI在风险监测预警中的应用02自然灾害智能预警系统

01地震智能预警与余震风险评估鄂尔多斯智能矿山地震预警系统整合地质数据与AI预测模型，可提前72小时预警余震风险，辅助制定疏散方案，提升矿山等重点区域的地震应对能力。

02台风路径与强度精准预测台风路径智能预测系统通过深度学习分析气象数据，能提前72小时输出台风强度与路径，准确率较传统方法提升35%，为沿海地区防灾减灾提供关键决策支持。

03区域地质灾害动态监测与风险降低区域安全监测系统借助传感器网络实时监测地质变形，结合AI预测模型，有效降低滑坡等地质灾害风险达40%，保障山区、矿区等区域的人员与财产安全。

04城市内涝与森林火灾智能预警国家自然灾害综合监测预警平台对城市内涝等灾害监测预警准确率已提升至70%左右；森林火灾蔓延模拟系统结合AI和无人机热成像，实时预测火势方向，优化灭火方案效率提升50%。安全生产隐患智能识别技术

地质报告自动生成与隐患诊断中煤"地知"大模型通过知识图谱和AI问答系统，实现煤矿地质报告自动生成与隐患智能诊断，有效减少人工干预误差，提升地质安全管理的效率与准确性。

AI视觉识别实时监测圣瞳煤矿安全监控系统部署AI视觉识别技术，可实时精准检测皮带跑偏、大煤块堆积等生产隐患，其误报率低于1.2%，为煤矿安全生产提供了可靠的技术保障。

化工反应釜超温风险预测化工泄漏智能预警系统基于LSTM+Attention算法，能够对反应釜超温风险进行有效预测。某石化企业应用该系统后，事故预警准确率达到91%，显著降低了化工生产事故风险。

动火作业智能监管湖北襄阳研发应用电气焊机"一芯一码一平台"（焊之芯、安全码、"襄安无事"监管平台），运用AI技术对电气焊作业实施智能管控，将传统的"人防"升级为"智防"，提升了动火作业的安全管理水平。公共卫生事件多源监测平台多模态数据融合监测体系整合医院就诊数据、药品销售信息、社交媒体舆情、环境传感器数据等多源异构信息，构建全方位公共卫生监测网络，实现传染病早期发现与风险预警。化工园区有毒气体智能监测部署AI视觉识别与气体传感器融合系统，实时检测硫化氢等有毒有害气体泄漏，响应时间≤30秒，为园区应急处置与人员疏散提供关键支持。传染病AI预警与溯源系统基于多模态数据融合分析技术，对诺如病毒、流感等传染病进行实时监测和趋势预测，预警准确率较传统手段提升40%，辅助卫生部门制定精准防控策略。医院智能防疫决策支持通过AI分析患者症状、流行病学史和检验结果，辅助临床快速识别疑似病例，优化诊疗流程，在突发公共卫生事件中提升医疗机构应急响应效率。城市公共安全智能感知网络

空天地一体化立体监测体系整合天基卫星（如12颗红外卫星、7颗雷达卫星）、空基无人机（28套无人机智能机库）及地基传感器网络，构建“天眼看全局、空巡查隐患、地感知细节”的智慧监测闭环，实现对森林防灭火、地质灾害等领域的全方位监测。

多模态AI视频智能分析部署城市监控AI行为识别系统，实时检测未佩戴安全帽、违规操作等行为，准确率达98.6%，误报率低于0.5%；动态解析视频监控内容，自动识别城市内涝、人员聚集等风险隐患，实现视频快速调阅与风险锁定。

重点领域智能监测应用在“两客一危”车辆监管方面，对496台班线客车、515台旅游客车和1430台危险品货车实现全天候监控，合规率位居全省前列；“智慧用电”系统24小时监测电气设备运行，有效破解电动车“入户充电”等难题。

社区安防与特殊群体关怀社区安防AI预警系统利用毫米波雷达监测跌倒、呼吸异常，养老机构覆盖率达100%，事故率下降60%；“九小场所安全智管”应用让小微商户照单自查隐患，注册用户达71万，月均排查隐患约5万人次。AI在应急指挥调度中的应用03多源数据融合态势感知系统

多模态数据整合技术架构系统整合卫星遥感、物联网传感器、无人机航拍、社交媒体等多源异构数据，通过知识图谱构建突发事件关联网络，实现全域动态监测。例如，国家自然灾害综合监测预警平台共享气象、水利等164类1.95亿余条实时数据，接入30个专业监测预警系统。

实时分析与智能研判能力运用机器学习和深度学习算法，对融合数据进行实时分析与模式识别，实现风险动态评估与趋势预测。如湖北风险隐患监测预警平台利用90亿参数级AI算法，自动分析事故灾害诱因与后果，异常事件闭环处置率达97.2%。

“空天地人”一体化监测网络构建立体感知体系，天基依托卫星遥感（如12颗红外卫星、7颗雷达卫星），空基部署无人机智能机库（如济南28套），地基实现7x24小时持续监测，有效填补复杂地形和偏远区域监测盲区，形成“天眼看全局、空巡查隐患、地感知细节”的智慧监测闭环。

跨部门协同与决策支持打破数据壁垒，整合应急、气象、公安、医疗等多部门信息，为应急指挥提供统一态势视图和智能决策建议。如“久安”AI大模型整合物联感知、视觉感知等多模态数据，可快速精准提取灾害事故关键信息，辅助生成定制化处置方案，响应时间缩短至4分钟。智能应急资源优化调度算法

多目标优化算法：平衡效率与公平基于线性规划和强化学习的应急资源调度模型，综合考虑灾害等级、人口密度、交通状况、资源储备等因素，动态生成最优救援力量投放路径与物资分配方案，实现“需求—供给”的精准匹配。

路径规划算法：提升救援时效性运用Dijkstra算法、A*算法等，结合实时交通数据和历史救援路径，为救援车辆规划最优导航路径，缩短响应时间。例如，在地震救援中，AI系统可自动规划救援机器人进入现场的路径，同步调度医疗直升机至安全降落点。

动态资源匹配：应对复杂灾情变化通过实时分析灾害态势、资源消耗情况和需求变化，利用图神经网络（GNN）等技术动态调整资源分配策略。如在森林火灾扑救中，结合火场态势、气象变化与地形数据，优化无人机灭火弹投放策略与地面队伍部署方案，提升灭火效率50%。

轻量化模型：赋能基层应急调度推广“大模型蒸馏＋小模型增量”路线，在云端用百亿级参数大模型学习全国历史灾害知识，通过知识蒸馏压缩为千万级参数的“应急小精灵”部署于终端，实现“中心训练—边缘推理—在线更新”，满足县域等算力有限场景的资源调度需求。跨部门协同指挥决策平台01多源数据融合与智能感知体系平台整合气象、水利、公安、医疗等17个部门多源异构数据，构建“空天地人一体化”立体监测网络。例如湖北风险隐患监测预警平台接入企业监测点5万余个、地灾隐患点1.65万个，整合9类监测手段与“久安大模型”，实现5601家高危企业和1.6万余处自然灾害风险隐患点的动态监测。02智能决策支持与资源优化调度基于强化学习和知识图谱技术，实现应急资源“需求-供给”动态匹配。如济南城市安全运行监测预警平台通过“天眼看全局、空巡查隐患、地感知细节”的智慧监测闭环，在森林防灭火中实现“秒级感知发现、精准快速传递”，系统累计接收报警2万余次，形成预警信息688条，今年已监测发现林区火情48起并及时处置。03平战结合的一体化指挥调度机制常态下通过数字孪生技术构建城市应急资源“一张图”，动态监测救援队伍、物资仓库等状态；急时一键切换为指挥调度中心，实现线上线下联动、权责明晰到位、资源高效调配。重庆创新构建的前瞻性事故灾害AI分析智能体，在2025年汛期累计输出研判成果4034项，生成防汛决策参考2016份，触发智能响应300余次，帮助5.8万余名群众提前转移避险。04标准化与智能化的应急处置流程整合20万条法规标准，5分钟生成标准化事故报告，合规校验准确率≥95%；智能应急预案生成系统基于知识图谱和GPT-4技术，自动生成定制化处置方案，响应时间缩短至4分钟。同时，事件处置完毕后系统自动复盘，反向优化日常工作标准、预案和流程，推动应急管理体系持续迭代。数字孪生应急推演系统

全周期数字孪生体构建依托城市各类信息平台，整合地理、建筑、人口、资源等多维度数据，构建“灾前—灾中—灾后”全周期数字孪生体，实现应急场景的动态模拟与可视化呈现。

灾前风险预测与资源缺口分析人工智能根据气象预报、历史灾害数据等自动运行模拟，输出极端场景下的灾害影响范围、强度及可能的资源缺口，为应急预案制定和资源储备提供科学依据。

灾中动态调度与协同处置融合无人机、大数据、物联网实时数据，建立救援队伍与应急物资共享台账，自动匹配应急救援需求与资源供给，为指挥人员提供可执行的动态调度方案，提升协同处置效率。

灾后复盘优化与模型迭代通过对比仿真结果与实际灾情，量化分析应急处置过程中的优势与不足，复盘总结经验教训并反向优化模型参数，推动应急管理工作体系持续迭代、良性循环。AI在救援处置中的创新应用04智能无人装备救援应用无人机巡查与灾害监测无人机搭载红外热成像与高清摄像头，可快速定位火源、识别受困人员，如隧道火灾中实现火源快速定位并生成疏散方案，弥补复杂地形监测盲区。济南部署28套无人机智能机库，在森林防灭火等领域实现“空巡查隐患”，提升偏远区域监测能力。机器人危险环境作业破拆机器人、机器狗等可进入爆炸、坍塌等危险区域执行救援任务，代替人工进行废墟搜救、危险品处理等操作，降低救援人员安全风险。AI驱动的机器人可实时传回现场数据，辅助指挥中心制定精准救援策略。无人装备协同救援体系构建“无人机+机器人+地面指挥平台”协同体系，无人机负责广域侦察与通信中继，机器人深入险境作业，平台整合多源数据实现智能调度。例如，在化工泄漏事故中，无人机监测泄漏范围，机器人进行现场采样，提升救援效率与安全性。计算机视觉辅助灾情评估多模态图像数据采集与整合整合卫星遥感、无人机航拍、地面监控等多源图像数据，构建“空天地”一体化灾情感知网络。例如，济南部署28套无人机智能机库，结合12颗红外卫星和7颗雷达卫星数据，实现森林火情等灾害的周期性监测与实时画面获取。智能目标检测与识别技术应用YOLOv8等目标检测算法，从图像中精准识别受困人员、建筑物损毁、道路阻断等关键灾情要素。如圣瞳煤矿安全监控系统通过AI视觉识别，实时检测皮带跑偏、大煤块堆积等隐患，误报率低于1.2%；城市监控AI行为识别系统对未佩戴安全帽等违规操作的识别准确率达98.6%。灾情量化分析与动态追踪利用计算机视觉技术对灾害影响范围、程度进行量化评估，结合时序图像数据追踪灾情发展趋势。例如，森林火灾蔓延模拟系统结合AI和无人机热成像，实时预测火势方向与蔓延范围，优化灭火方案效率提升50%；台风路径智能预测系统通过深度学习分析气象图像数据，提前72小时输出台风强度与路径，准确率提升35%。辅助救援决策与资源调配基于图像分析结果生成灾情热力图、资源需求分布图，为救援力量部署和物资调配提供可视化决策支持。如在化工爆炸事故处置中，AI系统通过分析现场视频和危化品存储图像，实时生成“救援安全风险评估图”，指导救援人员避开高风险区域，优化救援路径与资源投放。应急通信智能保障技术多源异构数据融合通信利用AI技术整合卫星通信、无人机通信、地面移动通信等多源异构数据，构建“空天地”一体化应急通信网络，实现厘米级坐标回传与“数字孪生战场”同步生成，提升救援信息共享效率。智能语音识别与情绪分析通过深度学习模型分析应急呼叫语音特征（语速、音调、语气），结合自然语言处理技术识别语义，利用情感计算判断来电者情绪状态（紧张、恐慌等），辅助快速判断救援类型和紧急程度，提升应急响应精准度。自动定位与动态路径规划集成GPS、Wi-Fi和蜂窝网络数据，运用机器学习算法进行多源定位数据融合与位置计算，结合实时交通数据和历史救援路径，为救援人员提供最优导航路径，缩短救援到达时间。便携式智能通信中继在灾害现场部署便携式卫星基站等智能通信设备，确保极端环境下通信畅通，实现救援现场与指挥中心的实时数据传输，保障“感知—研判—决策—处置”信息闭环高效流转。医疗急救AI辅助决策系统智能预检分诊：压缩黄金救治时间急诊AI智能体可在0.3秒内调取患者近3年病历，标记关键病史；2.1分钟对比10万+相似病例生成预诊报告，5.7分钟自动发送手术准备指令，将传统23分钟的预检流程大幅压缩，显著提升心梗等急症患者的生存率。多模态数据融合：提升传染病预警能力医院智能防疫系统通过多模态数据融合分析患者症状，AI预警诺如病毒等传染病，准确率较传统方式提升40%，为公共卫生事件的早期干预提供有力支持。辅助诊断与方案生成：降低误诊率与响应时间基于深度学习和知识图谱技术，AI系统能整合患者生命体征、影像数据等多源信息，快速生成鉴别诊断和治疗方案建议。例如在三甲医院急诊场景中，AI辅助决策可降低15%误诊率，为医生提供数据依据，提升救治效率。典型案例分析05应急管理"久安"AI大模型实践

多模态感知与风险识别能力久安大模型具备强大的多模态处理能力，可整合文本、图像、音频、视频等多源异构数据。例如，能从大量视频监控中自动筛选危化企业厂区人员聚集、工贸企业作业场所粉尘积聚、强降雨地区城市内涝等安全风险，实现对灾害事故、风险隐患等关键信息的快速精准提取。

智能监测预警与辅助执法应用在智能监测预警方面，久安大模型可覆盖常见的城市内涝、积水、人员聚集、违规作业等应用场景。在辅助基层执法中，通过"移动应急"APP对接"互联网+执法"系统，实现识图寻隐患、灵活查标准、一键制清单等功能，执法人员现场拍摄照片即可迅速识别隐患并匹配法律条款与标准依据。

辅助指挥决策与应急救援支撑久安大模型能辅助构建应急"大脑"，支持一键生成城市内涝情况地图等。在危化品事故救援、森林火灾扑救等场景中，可提供危险化学品理化特性、火场态势分析、火灾趋势研判、相似案例匹配和救援方案推荐，如预测火灾蔓延方向和范围，智能生成扑火方案，结合气象预报分析潜在风险并提示安全扑救要点。

提升跨系统协同与响应效率久安大模型已对国家应急指挥总部的40多个业务系统进行智能识别，可根据指示自动打开系统并操作相关功能。其构建的虚拟数字人能够自动解析、完成复杂指令，一句话可连通40余个系统、3000多家单位进行组会操作，将完成组会时间从原先的5分钟缩短至30秒钟，大幅提升跨部门协同效率。省级风险隐患监测预警平台建设平台体系架构与覆盖范围构建覆盖省、市、县、乡(园区)、企业五级的监测预警平台体系，整合多类监测手段，形成“空天地人一体化”立体监测网络。例如湖北省平台已将5601家高危企业，1.6万余处自然灾害风险隐患点纳入监测。核心技术支撑与AI融合应用依托应急管理部“久安”大模型进行本地化开发，利用90亿参数级AI分析算法，对可能造成事故灾害的诱因、后果进行自动分析研判并提出处置建议，实现风险隐患全流程数字化闭环管理。监测预警成效与关键指标平台具备强大的风险识别与处置能力，如湖北省平台自上线以来，监测到数万起风险事件，异常事件闭环处置率达97.2%，推动应急管理从“人防”升级为“智防”，提升了风险防范的精准性和主动性。城市安全运行监测预警体系

01国家自然灾害综合监测预警平台国家自然灾害综合监测预警平台共享气象、水利等部门164类1.95亿余条实时数据，接入30个专业监测预警系统，对台风、洪涝等灾害监测预警准确率提升至70%左右，可提供未来3小时短临预报预警。

02湖北省风险隐患监测预警平台湖北省风险隐患监测预警平台整合"久安大模型"和9类监测手段，形成"空天地人一体化"立体监测网络，覆盖省、市、县、乡(园区)、企业五级，纳入5601家高危企业和1.6万余处自然灾害风险隐患点，异常事件闭环处置率达97.2%。

03济南市"1+3"城市安全运行体系济南市构建"1+3"城市安全运行体系，建设城市安全运行监测预警指挥中心，构建技术标准规范、风险监测感知、安全运行机制三大体系。通过"天眼看全局、空巡查隐患、地感知细节"的智慧监测闭环，累计接收系统报警2万余次，形成预警信息688条，推动森林防灭火工作向主动防预转型。自然灾害AI预警与群众转移案例台风路径智能预测与响应台风路径智能预测系统通过深度学习分析气象数据，可提前72小时输出台风强度与路径，准确率提升35%，为沿海地区群众转移和防灾部署提供关键支持。重庆汛期AI智能体辅助转移2025年汛期，重庆创新构建的前瞻性事故灾害AI分析智能体，累计输出研判成果4034项，生成防汛决策参考2016份，触发智能响应300余次，帮助5.8万余名群众提前转移避险。湖北风险隐患监测预警平台应用湖北省风险隐患监测预警平台整合"久安大模型"和9类监测手段，形成"空天地人一体化"立体监测网络，已将1.6万余处洪涝、地质、森林火灾等自然灾害风险隐患点纳入监测，实现风险早发现、早处置。济南森林防灭火智能化转型济南市部署28套无人机智能机库，构建"天眼看全局、空巡查隐患、地感知细节"的智慧监测闭环，2025年以来系统监测发现林区火情48起，均在发生初期实现"秒级感知发现、精准快速传递"，推动森林防灭火工作由"被动应对"到"主动防预"的智能化转型。面临的挑战与对策建议06数据共享与治理难题跨部门数据壁垒与标准不统一应急管理涉及气象、水利、公安等多部门数据，但各部门数据格式、时空基准、更新频率不一，形成“数据孤岛”。例如某省汇聚汛情数据时，因数据字段不统一、坐标系错位，导致汇总工作困难重重，严重影响AI模型训练效果。数据质量与可用性挑战应急场景下数据往往存在不完整、不一致或延迟问题。灾害具有小样本、高损毁、长尾分布等特点，而AI训练模型多源于日常生活数据，面对“百年不遇”极端灾害易出现算法失灵。如2021年北方秋汛期间，某遥感模型误判玉米地为“水体”，虚增淹没面积30%。数据隐私与安全风险AI应用涉及大量个人数据（如医疗记录、位置信息）和敏感政务数据，在数据共享和分析过程中，存在隐私泄露和数据滥用风险。如何在利用数据赋能应急管理的同时，确保数据安全与个人隐私保护，是当前面临的重要伦理与法律问题。数据治理机制与生态共建滞后缺乏统一的数据治理框架和协同共享机制，导致数据资源难以高效整合与利用。跨部门、跨区域数据共享的激励机制不足，数据权属、责任认定等问题尚未明确，影响了“AI+应急”生态系统的构建与完善。技术适配性与算法鲁棒性挑战

极端灾害场景下的算法失灵风险灾害具有小样本、高损毁、长尾分布等特点，AI训练模型多源于日常生活数据，面对"百年不遇"等极端灾害场景容易出现算法失灵。例如，2021年北方罕见秋汛期间，某商业遥感模型将大片成熟玉米地误判为"水体"，导致地方虚增淹没面积30％，差点引发误调蓄洪区。

县域基层轻量化技术适配难题县域地区普遍存在算力不足、数据匮乏的问题，制约着AI技术在应急管理领域的深度应用和效能发挥，需要开发适用于基层的轻量化模型和解决方案。

跨场景模型迁移能力不足现有AI模型多针对特定场景开发，在面对复合型灾害或跨领域应急任务时，模型的适应性和泛化能力不足，难以快速有效响应复杂多变的实际需求。伦理规范与法律责任问题

数据隐私保护挑战AI在灾害管理中涉及大量个人数据收集与分析，如受灾人员信息、医疗记录等，如何在利用数据提升应急效能的同时，严格保护公民隐私，防止数据泄露或滥用，是首要的伦理难题。

算法歧视与公平性风险AI模型训练数据若存在偏见，可能导致在资源调配、风险评估等方面出现不公平现象，例如对特定区域或人群的预警、救援响应不足，影响应急管理的公正性与公信力。

法律责任界定模糊当AI系统在应急响应中出现误判、漏判导致损失时，责任主体难以明确，是开发者、部署者还是使用者的责任，相关法律法规尚未对AI在灾害管理中的法律责任作出细化规定。

人机协同决策的伦理边界在应急指挥等关键环节，AI辅助决策与人类最终决策的权责划分、AI决策的可解释性要求等，都是亟待解决的伦理问题，确保技术应用不偏离“生命至上、人民至上”的价值原点。关键技术突破与生态建设路径多模态大模型技术深化应用

持续优化“久安”大模型等应急领域专用AI大模型，提升其在文本、图像、视频、音频等多模态数据融合处理能力，增强复杂场景下的风险识别、态势研判与智能决策支持水平，例如实现对危化品泄漏、森林火灾等灾害的多维度信息实时整合与精准分析。轻量化与边缘计算技术推广

针对基层及资源受限场景，研发并推广“大模型蒸馏+小模型增量”的轻量化模型部署方案，如四川甘孜州试点的山火识别轻量化模型，在大幅降低GPU内存占用和设备功耗的同时，保持高识别精度，推动AI技术在县域等末端节点的落地应用。数字孪生与仿真推演技术融合

构建“灾前-灾中-灾后”全周期数字孪生应急体系，结合AI算法进行灾害模拟推演与应急演练。灾前预测风险与资源缺口，灾中动态生成处置方案，灾后复盘优化模型，实现应急管理的闭环迭代与持续进化，提升应对极端灾害的能力。跨部门数据共享与标准体系构建

推动建立国家统一的应急数据共享标准，明确数据目录、时空基准、API接口规范，打破气象、水利、公安等部门数据壁垒。构建“原始数据不出域、可用不可见”的联邦学习机制，形成