AI在应急管理中的应用

0X/XX/XXAI在应急管理中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

应急管理智能化转型的时代背景02

人工智能应急大模型的技术基础03

AI在应急管理全流程的应用场景04

典型应用案例分析CONTENTS目录05

AI应急应用的风险与挑战06

推进AI应急应用的实施路径07

未来展望：迈向人机协同智能应急应急管理智能化转型的时代背景01全球突发事件新常态与应急管理挑战全球突发事件发生频率与损失呈上升趋势全球城市化进程加速和社会系统高度耦合，重大突发事件发生频率上升，类型涵盖自然灾害、公共卫生事件、事故灾难及社会安全事件，普遍具有突发性强、波及范围广、影响时间长等特点。2023年，全球共发生399起重大自然灾害，导致86473人死亡，约9310万人受灾，经济损失高达2027亿美元。传统应急管理机制的局限性凸显传统应急体系往往依赖静态预案和人工指挥，在信息研判、多部门协同、资源调配及公众沟通方面存在短板。面临数据爆炸和舆论快速扩散，存在“信息过载、研判困难”的困境，难以满足新时代多元复杂灾情下的实时响应需求。我国应急管理体系面临的转型压力我国应急管理体系虽已从分散管理向“大应急”转变，但实际运行中仍依赖人为决策和静态预案，缺乏数据驱动和智能化支撑。多类风险交织导致“条块分割”管理模式难以高效联动，前端感知数据在分析整合层面未形成有效闭环，存在“看得见、用不上”的“最后一公里”问题。我国应急管理体系的演进与智能化需求

从分散管理到“大应急”的体制性转变2018年应急管理部组建，开启国家层面统一应急管理新阶段，实现了从分散管理向“大应急”的体制性转变，体系建设取得显著进展。

传统应急管理机制的短板与挑战当前应急响应流程仍依赖人为决策和静态预案，缺乏数据驱动和智能化支撑。多类风险交织下，原有“条块分割”管理模式难以实现高效联动与动态协同，大量前端感知数据在分析整合层面未形成有效闭环，存在“看得见、用不上”的问题。

应急管理智能化转型的核心需求我国应急管理正面临从“制度建设”向“能力升级”，从“流程规范”向“智能驱动”的深层次变革需求。需聚焦数据集成利用，将原始数据转化为可执行的智能信息，弥补关键“最后一公里”短板。

政策导向为智能化转型提供有力支撑党和国家高度重视新一代信息技术在应急管理领域的应用，《“十四五”国家应急体系规划》等政策文件强调推动应急管理数字化、智能化转型，提升风险监测预警、监管执法、应急救援和辅助决策的科技支撑能力，为人工智能应用提供了强有力的政策推动力。信息处理：数据过载与研判困难在数据爆炸和舆论快速扩散的背景下，面临“信息过载、研判困难”的困境。数据量的增加本身并不能直接转化为有效的决策能力，在高度紧张、时间紧迫的应急场景中，过载的信息反而成为决策者的认知负担。协同联动：条块分割与响应滞后应急管理涉及公安、水利、气象、消防、卫健等多个部门，但各部门“各自为政”，数据不通、标准不一，导致重大事故发生时“调集资源不力、指挥能力不足”。应急响应流程很大程度上仍依赖人为决策和静态预案，缺乏数据驱动和智能化支撑。资源调配：供需失衡与效率低下传统资源调配依赖“上报-审批-分配”的线性流程，存在空间不匹配（救援物资与灾区位置错位）、品类不匹配（急需的药品被帐篷等非急需物资挤占）、时间不匹配（物资抵达时已错过救援黄金期）等问题。风险防控：被动应对与预防薄弱部分地区仍将应急管理等同于“灾后救援”，缺乏“关口前移”的预防思维。例如森林草原火灾，传统手段以“人工巡查+群众举报”为主，往往火已蔓延才发现；生产安全监管依赖“定期检查”，难以实时捕捉设备异常、人员违规等动态风险。传统应急管理机制的短板与瓶颈人工智能应急大模型的技术基础02应急大模型的核心技术能力多模态数据融合与智能感知

整合卫星遥感、物联网传感器、视频监控、文本报告等多源异构数据，如辰安科技辰思大模型基于PB级地理信息数据、日均千亿条物联网数据构建，实现全域风险动态感知与异常识别。深度认知推理与情景推演

融合灾害仿真算法与知识图谱，具备复杂场景理解和趋势预测能力。例如，应急管理部"久安"大模型可对全国灾害风险实现"秒级研判"，湖北省风险隐患监测预警平台利用90亿参数级AI算法分析事故诱因与后果。边缘计算与实时响应优化

采用边缘计算技术实现本地化快速处理，降低系统延迟，保障极端环境下的稳定运行。如具身智能（侦察通信1.0）依托5G+卫星通信，实现密闭空间灾害现场"秒级响应"与通信全覆盖。人机协同智能决策支持

构建"人工主导、智能辅助"协同模式，AI生成处置建议并经人工审核，如南京市明确15项重点业务场景必须引入合规AI辅助，确保"赋能不越权、辅助不替代"，提升决策科学性与效率。多模态融合与认知智能的发展多模态数据融合技术突破应急大模型正朝着更强的多模态融合方向演进，能整合文本、图像、视频、传感器数据等多种类型信息。如辰安科技辰思大模型基于公共安全领域PB级地理信息数据、日均千亿条物联网数据和5000余个案例库构建，深度融合200余种灾害仿真算法与情景推演引擎。认知智能向深度推理迈进人工智能已突破“感知智能”阶段，向具备泛化能力和语言理解能力的“认知智能”发展。基于Transformer架构的大语言模型，通过海量语料训练，具备跨模态理解、情境推理、语言生成和复杂问答等类人思维能力，为应急“知识驱动”“实时决策”“协同指挥”提供关键支撑。技术赋能应急场景应用专项研发适配多语种、复杂排版场景的OCR转换工具，深度融合多模态大模型的视觉特征提取与语义逻辑解析能力，实现PDF文件向可编辑文本、结构化表格等多格式的高效精准转换，解决模型训练中语料生成效率低、语义断裂等问题，提升应急数据处理与应用效能。边缘部署与人机协同智能趋势

边缘计算：提升应急响应实时性应急大模型正朝着更广泛的边缘部署方向发展，通过在灾害现场、偏远地区等边缘节点部署AI模型，可实现数据的本地处理与快速响应，有效降低系统延迟，确保极端环境下应急指挥的连续性。

人机协同：构建智能应急新范式未来应急管理将更紧密地实现人机协同智能，AI作为“第二大脑”提供数据支持与方案建议，人类负责最终决策与复杂场景处置，形成“人工主导、智能辅助”的协同工作模式，如南京市明确AI生成结果需人工实质性审核。

技术融合：多模态交互与认知升级应急大模型技术将强化多模态融合能力，整合文本、图像、视频等多源数据，并向更深的认知智能演进，实现类人思维的复杂推理与情境理解，为应急决策提供更全面、智能的支持。AI在应急管理全流程的应用场景03多源异构数据融合技术整合气象数据（温度、湿度、风速）、建筑数据（结构类型、消防设施状态）、人员数据（密度、流动轨迹）、设备数据（电气线路温度、燃气泄漏浓度）等，构建火灾风险数据中台，实现对灾害风险的全面感知。动态风险评估模型研发基于深度学习算法，融合历史火灾数据与实时监测数据，建立“区域-建筑-设备”多层级风险评估模型，实现火灾风险等级的动态更新与可视化展示，提升风险评估的精准性和时效性。智能预警与联动处置系统开发烟雾火焰识别、电气火灾预警、燃气泄漏监测等AI算法模块，联动消防设施（喷淋、排烟、报警）和应急指挥平台，实现“秒级响应、精准处置”，有效提升早期预警和快速处置能力。“AI+矿山监测预警”应用实践整合矿山基础数据、1855路视频摄像、1643路风险感知数据，研发23种AI视频算法，可全天候自动识别采掘面人员超限、斜井运输违规等23种隐患，发现异常即刻生成1至4级预警，形成处置闭环。风险智能评估与动态监测智能预警与预测模型构建

多源异构数据融合技术整合气象数据（温度、湿度、风速）、建筑数据（结构类型、消防设施状态）、人员数据（密度、流动轨迹）、设备数据（电气线路温度、燃气泄漏浓度）等，构建火灾风险数据中台。

动态风险评估模型研发基于深度学习算法，融合历史火灾数据与实时监测数据，建立“区域-建筑-设备”多层级风险评估模型，实现火灾风险等级的动态更新与可视化展示。

智能预警与联动处置系统开发烟雾火焰识别、电气火灾预警、燃气泄漏监测等AI算法模块，联动消防设施（喷淋、排烟、报警）和应急指挥平台，实现“秒级响应、精准处置”。

基于Transformer的多模态数据融合技术解决文本、图像、数值等多类型数据的特征对齐问题，提升数据利用率。

时空图神经网络（ST-GNN）风险预测模型融合时间序列与空间分布特征，实现火灾风险的短时精准预测，如基于时空图神经网络的风险预测模型可提前30分钟预警火灾概率。突发事件智能处置与指挥调度

多模态数据分析与实时态势生成通过实时接入摄像头、传感器等设备数据，AI大模型可快速识别设备故障特征或人群密度异常，结合历史案例库生成修复方案或疏散路径优化建议。

智能决策支持与处置方案生成基于设备损坏位置和严重程度，模型自动匹配最近维修团队并规划最优路线，同时计算备用设备库存状态，生成资源调度清单；针对火情等，根据发展阶段自动生成标准化操作手册。

跨部门协同联动与指令下达当检测到突发事件时，模型自动联动公安、消防、医疗等多系统，生成协同处置流程与通信协议；通过语音交互快速采集现场数据，构建多维特征图谱，并基于大模型实时生成分级处置方案下达行动指令。

数字孪生与三维仿真推演利用数字孪生技术构建虚拟场景，模拟不同解决方案下的人群流动变化或灾害发展过程，验证疏散效率并优化指挥策略，为指挥部提供动态决策依据。多源数据融合的智能感知体系整合气象、地理、人口、交通、历史灾情、物资库存等多源异构数据，构建应急物资大数据平台。利用物联网技术实现对物资储备、运输、配送全流程的实时监测，结合自然语言处理技术分析灾情报告、社交媒体等信息，动态提取物资需求特征。基于机器学习的需求动态预测基于LSTM、随机森林等机器学习算法，构建融合时空特征的物资需求预测模型。例如，在汛期来临前，可根据洪涝灾害预测结果，提前储备排水设备、救灾种子、化肥、农药、防疫物资等，实现灾害发生前物资的主动预置，将传统“被动响应”转变为“主动防控”。智能调度优化算法与路径规划针对多仓库、多需求点、多运输方式的复杂调度场景，研究基于遗传算法、蚁群算法等智能优化方法，构建以“时间最短、成本最低、满足率最高”为目标的调度模型。考虑道路损毁、天气变化等动态约束，开发实时路径重规划算法，确保物资运输的连续性和安全性，提升物资调度响应速度。多目标优化的资源配置模型以救援效率最大化、运输成本最小化、资源分配公平性为目标，构建多目标优化配置模型。运用NSGA-II、粒子群算法等智能优化算法，求解资源在不同受灾区域间的最优分配方案，平衡效率与公平的关系，降低物资错配率，避免资源浪费或短缺。应急资源智能调度与优化配置智能培训与能力建设虚拟仿真应急训练系统利用VR/AR技术构建高度逼真的灾害场景，如地震、火灾、危化品泄漏等，模拟复杂灾情演化过程，让学员在沉浸式环境中进行应急处置演练，提升实战应对能力。AI驱动的个性化学习路径基于学员的知识掌握程度、技能短板和岗位需求，AI系统自动生成定制化学习计划，推荐相关课程、案例和练习，实现因材施教，提高培训效率和针对性。应急技能智能评估与反馈通过计算机视觉、动作捕捉等技术，实时记录和分析学员在训练中的操作行为、决策过程，AI系统对其应急技能水平进行客观评估，并提供详细的改进建议和反馈。应急知识智能问答与知识库构建涵盖法律法规、应急预案、处置流程、专业知识的智能问答系统，学员可随时查询相关信息；AI辅助进行知识更新和管理，确保知识库的时效性和准确性。典型应用案例分析04国家级应急大模型平台建设

顶层设计与战略定位国家级应急大模型平台建设需加强顶层设计，抓住全球AI技术变革战略机遇期，明确其作为国家应急管理体系智能化关键基础设施的定位，推动从“数字应急”到“人机协同、智能应急”的迭代升级。

数据基础与高质量数据集构建构建覆盖安全生产、防灾减灾救灾、应急救援、综合管理等4个一级分类和27个二级场景分类的多模态数据集，采用“大模型预处理+人工校准”混合标注模式深度加工，为模型训练提供可靠“燃料”，如应急管理“久安”AI大模型数据集使模型准确率从74%显著提升至89%。

核心技术支撑与能力演进方向平台需融合更强的多模态融合、更深的认知智能、更广泛的边缘部署以及更紧密的人机协同智能等核心技术。例如辰安科技辰思大模型深度融合200余种灾害仿真算法与情景推演引擎，基于公共安全领域PB级地理信息数据、日均千亿条物联网数据和5000余个案例库构建。

标准规范与伦理监管体系完善完善法律法规与伦理监管，明确AI生成结果仅作为重要参考依据，业务人员需对最终成果承担主体责任，所有AI辅助结果必须经过人工实质性审核，确保AI应用“赋能不越权、辅助不替代”，如南京市将人工智能技术辅助环节纳入相关业务工作规程。

产学研融合与示范应用推广支持产学研深度融合，促进示范应用及强化国际合作。通过构建“部级引领+省市协同”工作机制，统一各环节操作标准，为大模型提供规范数据支撑，并在全国范围内推广应用，如“久安”大模型已在20余个省份推广，提升基层执法效率。行业垂类模型实践——辰安科技辰思大模型

聚焦公共安全领域的深度数据驱动辰思大模型基于公共安全领域PB级地理信息数据、日均千亿条物联网数据和5000余个案例库构建，形成高度专业化能力。

融合灾害仿真算法与情景推演引擎深度融合200余种灾害仿真算法与情景推演引擎，为公共安全事件的预测、预警和处置提供强有力的技术支撑。地方实践——浙江省“AI+矿山监测预警”建设背景与核心目标聚焦矿山安全监测数据分散、风险研判依赖人工、预警响应滞后、闭环处置不足等问题，构建全域覆盖、智能高效的矿山安全监管体系，推动矿山安全治理由事后处置向事前预防转型。前端智能感知与风险自动锁定整合全省矿山基础数据、1855路视频摄像、1643路风险感知数据，布设14台智能分析设备，研发23种AI视频算法，完成超20万张图片训练，可全天候自动识别采掘面人员超限、斜井运输违规、值守人员脱岗等23种隐患，发现异常即刻生成1至4级预警。分级精准推送与全程闭环处理预警信息按等级分秒级推送至企业、应急管理部门，实现分级响应、即收即改；对超时未整改事项自动提级督办，重要整改材料可经AI初审、监管部门在线终审销号，形成处置闭环。智能工具多样与监管提质增效基于Deepseek大模型打造矿山安全智能体，推出“AI智能问答”“AI隐患排查助手”等实用工具，覆盖法规标准查询、隐患智能判定、图纸AI比对、五职矿长带班下井核验、人员超限监测等场景化监管，协助监管部门识别隐患，提升监管效率。企业应用案例与成效浙江常山金石矿业应用该系统后，成功预警采场超员、员工异常奔跑（身体不适）等情况，实现从“人盯人、靠经验、凭运气”的粗放管理到“AI盯、数据算、精准防”的智能管控转变，提升了安全管理的效率与精准度。具身智能在密闭空间救援中的应用01高危场景抵近侦察，替代人力降低风险具身智能装备采用高自由度关节与模块化挂载设计，可全地形越障通行，能代替救援人员进入有毒、缺氧、易坍塌等高危密闭区域，从源头降低二次事故风险。02风险智能研判闭环，快速生成处置建议基于1.2万条真实灾害数据训练，前端小模型秒级识别、后端大模型深度分析，按红橙黄三级发布预警，自动生成撤离、管控、抢险等专业处置建议。03极端环境通信保障，实现信号全覆盖依托5G+卫星通信系统，单机器人前突作业、多机器人协同中继，能够在信号屏蔽严重的密闭空间实现通信全覆盖，确保救援指令畅通。04光纤感知精准定位，锁定被困人员位置实时监测振动信号，提取人员步行、敲击、呼救等微弱声振信号，定位误差小于5米，结合GIS直观标绘位置，让救援“听得见、找得到”。AI应急应用的风险与挑战05多源数据采集的隐私泄露风险应急管理涉及整合气象、地理、人口、交通、企业安全等多源数据，其中包含大量个人信息和敏感商业数据，如不妥善处理，易引发隐私泄露风险。例如，在风险隐患监测预警平台建设中，接入企业生产数据和人员信息时，若缺乏严格的数据脱敏和访问控制，可能导致信息外泄。算法歧视与数据偏差的伦理挑战AI模型训练依赖海量数据，若数据集中存在偏见（如地域、人群差异），可能导致算法歧视，影响应急资源分配的公平性。同时，数据质量不高或样本不足会引发“数据偏差”，降低预警和决策的准确性，对弱势群体的生命财产安全构成潜在威胁。应急场景下的数据共享与安全平衡跨部门、跨区域的数据共享是AI赋能应急管理的关键，但数据共享与安全保障存在天然矛盾。如何在打破“信息孤岛”的同时，建立健全数据分级分类管理、访问权限控制和安全审计机制，确保数据在共享过程中不被滥用或篡改，是当前面临的重要课题。法律法规与伦理监管体系待完善尽管《“十四五”国家应急体系规划》等政策强调数据安全，但针对AI应急大模型的数据使用规范、隐私保护细则等仍需细化。现有法律法规对AI决策的责任认定、算法透明度和可解释性等方面的规定尚不完善，亟需构建适配AI应急应用的伦理监管框架。数据安全与隐私保护问题算法偏见与决策可解释性挑战

数据偏差导致算法歧视风险应急数据可能存在地域、人群、历史案例等方面的不平衡，若训练数据未充分覆盖多元场景，AI模型可能复制甚至放大现有偏见，影响决策公平性。

“黑箱”决策影响应急信任度深度学习等复杂算法的决策过程透明度低，应急指挥人员难以理解AI生成的预警信息或调度方案的依据，可能导致对AI辅助决策的过度依赖或不信任。

伦理困境与责任界定模糊AI在资源有限时的优先级排序等决策，可能涉及生命价值权衡等伦理问题，一旦发生失误，责任难以明确是算法缺陷、数据问题还是人为操作不当。

动态环境下模型鲁棒性不足应急场景具有高度动态性和不确定性，训练数据难以完全覆盖突发情况，AI模型可能因环境变化出现预测偏差或决策失误，影响应急响应效果。人机协同边界与责任界定人机协同的核心原则AI生成结果仅作为重要参考依据，业务人员需对最终成果承担主体责任，所有AI辅助结果必须经过人工实质性审核，确保AI应用“赋能不越权、辅助不替代”。AI在决策中的定位AI技术是辅助决策的工具，负责信息处理、风险研判、方案生成等任务，但最终决策权仍由人类掌握，尤其在涉及生命财产安全的关键环节。责任划分的实践案例如浙江省“AI+矿山监测预警”系统，AI识别到超员、异常奔跑等隐患后发出预警，由安全员到现场核实处置，形成“AI预警-人工确认-闭环处置”的责任链条。伦理与监管的保障措施完善法律法规与伦理监管体系，明确AI应用的权责边界，建立AI辅助决策的可追溯机制，确保人机协同过程透明、可控，防范算法歧视、数据安全等风险。推进AI应急应用的实施路径06加强顶层设计与政策支持

01构建国家级应急大模型平台应抓住全球AI技术变革战略机遇期，加强顶层设计，构建国家级应急大模型平台，推动垂类模型专业化演进，加速从“数字应急”到“人机协同、智能应急”的迭代升级。

02加大科研投入与人才培养加大人工智能应急领域科研投入，支持产学研深度融合，培养兼具人工智能技术与应急管理专业知识的跨学科人才队伍，为技术创新提供持续动力。

03推动数据开放共享与标准建设建立健全应急数据开放共享机制，打破部门壁垒，整合多源异构数据，同时完善数据标准与技术规范，为应急大模型训练和应用提供高质量数据支撑。

04完善法律法规与伦理监管针对人工智能应急应用，加快完善相关法律法规，明确数据隐私保护、算法公平性、责任认定等问题，建立健全伦理审查与监管机制，确保AI应用“赋能不越权、辅助不替代”。

05促进示范应用与国际合作支持开展人工智能应急应用场景示范，如浙江省“AI+矿山监测预警”等，总结推广成功经验；积极参与全球应急管理AI技术交流与合作，提升我国在该领域的国际影响力。构建统一数据共享平台整合应急管理、气象、水利、交通等多部门数据，打破信息孤岛。如国家自然灾害综合监测预警平台已共享164类1.95亿余条实时数据，接入30个专业监测预警系统。建立数据标准规范体系统一应急数据格式、接口和分类标准，确保数据互通互认。例如“久安”AI大模型高质量数据集划分为4个一级分类和27个二级场景分类，包含多模态数据，实现应急场景数据“全维度覆盖”。完善数据开放共享机制推动跨区域、跨层级应急数据共享，明确数据权属与使用规则。如应急管理“久安”大模型构建全国一体化应急管理数据支撑网络，为28个省份提供智能数据服务。强化数据安全与隐私保护在数据开放共享的同时，采用加密、脱敏等技术保障数据安全。如联邦学习与边缘计算技术可在保障数据隐私的前提下，实现本地模型训练与云端协同推理，降低系统延迟。推动数据开放共享与标准化完善法律法规与伦理监管健全AI应急应用法律框架针对人工智能在应急管理领域的应用，需制定专项法律法规，明确AI技术应用的权责边界、数据使用规范及安全标准，确保AI辅助决策“赋能不越权、辅助不替代”，如南京市将AI技术辅助环节纳入业务工作规程，强调人工实质性审核责任。强化数据安全与隐私保护建立应急数据分类分级管理制度，对涉及个人隐私、商业秘密和国家安全的敏感数据进行严格保护。通过联邦学习、数据脱敏等技术，在保障数据共享利用的同时，防止数据泄露与滥用，如应急管理“久安”大模型高质量数据集建设中采用混合标注模式提升数据质量与安全性。规范算法伦理与公平性设立AI应急算法伦理审查机制，防范算法偏见、歧视及“幻觉”风险对决策的影响。确保算法决策过程的透明度与可解释性，避免因技术缺陷导致应急响应失误，推动AI在应急场景中遵循“生命至上、公平正义”的伦理原则。构建动态监管与问责机制建立跨部门协同的AI应急应用监管体系，对AI模型的研发、部署和使用进行全生命周期跟踪。明确AI应用主体的法律责任，对违规使用AI导致应急处置不当的行为实行严格问责，同时鼓励行业自律与第三方评估，形成“政府监管+行业自治+社会监督”的多元治理格局。支持产学研深度融合与示范应用

构建产学研协同创新平台加强高校、科研机构与企业的合作，如清华大学社会治理与发展研究院与辰安科技等企业合作，基于公共安全领域PB级地理信息数据、日均千亿条物联网数据和5000余个案例库构建辰思大模型，深度融合200余种灾害仿真算法与情景推演引擎。

推动应急大模型示范应用支持开展应急大模型的示范应用，如应急管理部“久安”大模型高质量数据集，已为28个省份提供智能数据服务，共享知识库等标准化数据，满足地方数据应用需求，推动跨区域协同。

加速垂直领域场景落地聚焦特定垂直领域，推动AI应急应用场景落地。如浙江省上线“AI+矿山监测预警”，整合全省矿山基础数据、1855路视频摄像、1643路风险感知数据，研发23种AI视频算法，可全天候自动识别23种隐患；具身智能（侦察通信1.0）融合前沿技术，构建“机器替人、智能研判”的应急救援新范式。

完善产学研合作机制与成果转化建立健全产学研合作机制，鼓励高校和科研机构将科研成果向企业转移转化，支持企业成为技术创新的主体。通过政策引导和资金扶持，促进应急管理领域的技术研发、成果转化和产业升级，形成“研发-应用-反馈-迭代”的良性循环。强化国际合作与技术交流

参与全球应急大模型技术标准共建积极参与国际应急管理人工智能技术标准制定，推动我国应急大模型技术规范与国际接轨，提升国际话语权。

推动应急数据跨境安全共享在保障数据安全和隐私的前提下，与国际组织、友好国家建立应急数据共享机制，共同应对全球性、跨区域突发事件。

加强应急AI技术国际联合研发与国际顶尖科研机构、企业开展应急AI技术联合研发，合作攻克多模态融合、认知智能等关键技术难题，共享研发成果。

开展应急AI应用国际培训与交流组织开展应急AI应用国际培训，分享我国在应急大模型应用方面的成功经验和案例，促进国际间的技术交流与互鉴。未来展望：迈向人机协同智能应急07更强的多模态融合能力应急大模型将朝着更强的多模态融合方向演进，