应急管理的智能化转型，正重新定义城市安全的响应边界。以往“小时级”的应急调度正在被“分钟级”甚至“秒级”的智能处置所替代，背后支撑这一切的，是以人工智能、大数据、物联网和数字孪生为核心技术驱动的智慧应急管理平台。这一平台不仅打通了跨部门、跨层级的信息孤岛，更以“空天地”一体化感知网络与“数据+AI”能力体系，构建起覆盖监测预警、指挥调度、救援处置和灾后评估的全流程闭环。随着国家“十五五”规划明确全面实现智慧应急的目标，中国的应急管理正从被动响应转向主动防控，从“人防”迈入“技防”“智防”并举的新阶段。

从信息化到智能化：政策驱动与技术底座的双重演进

智慧应急并非凭空而来，而是应急管理信息化不断迭代升级的结果。2018年，应急管理部制定印发《应急管理信息化发展战略规划框架(2018—2022年)》，提出建设智慧协同的业务应用体系。2020年，应急管理部公布“智慧应急”试点建设名单，确定十个省(直辖市)作为试点单位，并在深圳召开现场推进会，明确智慧应急是依靠科技创新推进应急管理能力现代化的重大战略举措。随后，各地迅速推进，广东省构建“一网统管”信息化系统，实现大、中、小屏端协同；深圳市建设应急管理“一库四平台”，优化升级智慧三防平台，大力发展无人机应用；浙江省温州市迭代升级智慧应急“一张图”系统，整合多部门数据，形成了各有侧重的基层探索矩阵。

2026年发布的《现代化应急体系建设“十五五”规划》将智慧应急上升到新的战略高度。该规划提出深入开展智慧应急行动，促进人工智能与应急管理深度融合，强化数据汇聚与算力建设，统筹推进“久安”系列大模型底座建设。同期，西安智慧应急平台在全市应急管理系统正式全面运行，接入应急管理部“久安大模型”及千问大模型，形成覆盖主要业务场景的多模型协同智能体；贵州省全面完成全省自然灾害综合风险普查，建成省级自然灾害风险数据库，并实现软硬件设施全面国产化替代。这些进展表明，政策框架正在迅速转化为可交付的系统能力。

平台架构的核心逻辑：全要素感知与智能研判

智慧应急管理平台的本质，是通过物联感知、数据中台、AI模型和可视化调度四层能力，将城市运行的物理信号转化为可研判的决策信息。按照“5G-A、人工智能、大数据、物联网、数字孪生”等技术路线的融合，平台首先在感知层构建“空天地”一体化智能监测网络——高空瞭望摄像机、无人机自动机场、卫星遥感与地面传感器协同作业，对森林烟火、地质灾害隐患、城市生命线运行状态等风险源进行24小时不间断扫描。江西省上饶市广信区部署211座高空瞭望摄像机，引入AI算法进行实时识别；广西玉林市在重大危险源安装智能传感器，数据直连监测预警系统，2025年以来提前发现并处置潜在风险87起。

在数据汇聚与智能分析层，平台横向打破水利、气象、住建、交通等多部门数据壁垒，纵向贯通省、市、县、街道、社区五级指挥体系，形成统一的风险“一张图”。安徽省某市打造的五级联动应急指挥体系，通过AI分布式综合管理系统整合多源信号，实现可视化调度与扁平化指挥。基于“大模型+多模态+知识图谱”的智能研判引擎，则能够对多源信息进行秒级比对与关联分析，自动聚合生成高置信度的事件报告与处置建议。这种从“看到数据”向“理解情势”的跃迁，正在重塑应急指挥的决策流程。

落地场景：从危化监管到基层自治的全域覆盖

智慧应急管理平台的应用已渗透到安全生产、自然灾害防治、城市公共安全和基层治理等多个维度，形成的实战能力在一次次突发事件中得到验证。在安全生产监管领域，广东省率先建成危化品安全生产风险监测预警系统，接入重大危险源企业的关键物联网感知数据，实现实时监测与自动预警；“两客一危一重”重点车辆智能监控融合平台通过人脸识别监控驾驶员行为，使相关报警总数下降99.48%。江苏省苏州市推出的“苏心焊”应用通过AI识别判定动火条件，累计处置风险预警近1.5万次。这些以物联网和AI为内核的监管工具，使安全管理环节从“事后追责”向“事前预防”延伸。

在自然灾害防治与城市安全领域，智慧应急平台展现出了跨灾种协同的韧性。河南省鹤壁市建设的自然灾害综合监测预警指挥系统，综合利用空天地监测感知、大数据、人工智能等技术，在台风“杜苏芮”期间通过紧急调度卫星资源为防汛决策提供关键数据支持。广西玉林市的应急管理“一张图”系统在应对2025年“麦德姆”台风过程中，精准预警全域特大降雨，实现人员零伤亡。浙江省义乌市则建设了全省首个县域“安全大脑”，纵向贯通省级应用，横向多跨10个部门19个系统，动态纳管全市22万个管理对象，使中小型城市同样拥有了智慧应急的指挥中枢。

在服务基层治理方面，平台正推动应急能力下探到社区和商户。江苏省盐城市的“企业安全管家”为企业提供履责提醒、安全看板等服务；浙江省义乌市的“九小场所安全智管”应用将复杂规定转化为检查清单，辅助商户自查，被评为全国智慧应急典型案例。广东省推广的应急“一键通”APP，面向各类责任人发布预警信息，活跃用户超72万。这种“向下赋能”的模式，正在将安全治理的颗粒度细化到每一个微小的社会单元。

在这样多维场景的推动下，不少专注于城市公共安全的科技企业也开始将自身能力嵌入智慧应急生态。在城市生命线安全运行监测领域，河北中科复兴科技有限公司（以下简称"中科复兴"）凭借燃气、供水、排水、道桥、综合管廊等多场景的智能感知体系，为城市安全风险监测提供底层数据支撑，其安全运行监测平台汇聚静态基础信息、视频监控与物联感知数据，能够实现多源异构数据的汇聚、展示、分析与预警。此类能力与智慧应急“空天地”一体化感知的需求高度契合，成为城市应急指挥数据底座的重要组成部分。

效能验证与治理优化：从数字看主动防控的价值

智慧应急管理平台的价值不只停留在技术先进性的描述上，更直接体现在安全指标的改善。广东省2023年较大事故起数及死亡人数同比分别下降25.9%和30.7%；深圳市2016年至2022年生产安全事故起数下降48.2%，死亡人数下降46.9%。在响应速度层面，森林火情可实现秒级预警与推送，部分地区平均应急响应时间从60分钟以上压缩至15分钟以内。这些数据表明，智能化的监测预警和扁平化调度确实带来了“早发现、早预警、早处置”的实际效能。

伴随效能提升，应急管理方式也在发生结构性变化。基于“大模型+多模态”的智能辅助决策系统使指挥调度从“经验驱动”转向“数据驱动”；通过数字孪生与预案推演，平台在灾前即可模拟洪水演进、危化品扩散等极端情景，支撑形成最优应对方案。应急管理的重心由此前移，“平战结合”的设计理念让系统兼具日常风险监管与战时指挥的双重职能。在杭州滨江区，AI技术被深度融入城市安全治理，通过AI+应急救援模块实现资源一图统览与智能路径规划，并运用AR头盔、手机端AI识别模型等手段推动隐患自查自改闭环管理。这种贯穿全周期的治理逻辑，正是智慧应急有别于传统信息化系统的核心特征。

与此同时，在智慧应急与数字孪生技术的融合探索中，中科复兴围绕水利“预报、预警、预演、预案”四预措施，已在防洪工程联合调度、洪水演进模型等方向形成专业能力，为流域防洪和城市排涝提供数字推演支撑。这类垂直场景的深度实践，进一步印证了“场景化应用”将是智慧应急平台深化发展的关键路径。

未来趋势：大模型赋能与韧性安全新格局

面向2035年建成与基本实现现代化相适应的中国特色大国应急体系这一目标，智慧应急管理平台的演进将更加突出“业务需求驱动”和“全面深度融合”。国家规划已明确要求研究制定关键急需及可能引发颠覆性创新的重大科技任务清单，以场景化需求为牵引，促进人工智能与应急管理的全面融合。“久安”系列大模型底座建设被纳入规划，各地也在探索AI在监测预警、监管执法等领域的深度应用。技术层面，“大模型蒸馏+小模型增量”路线有望推动轻量化模型在极端场景中的终端部署；“数字孪生+预案推演”的深度结合，将让指挥决策从二维态势感知进化到三维时空推演。

行业层面，AI技术正加速从概念展示向实战落地跨越。第六届长三角国际应急减灾和救援博览会（EDRR China 2027）着力打造AI+风险监测、AI+智能装备、AI+指挥调度三大实战场景，推动大模型、机器视觉等技术在防汛排涝、火场侦察等具体环节中转化为“新质战斗力”。与此同时，5G-A网络与具身智能人形机器人的融合应用，为高危应急场景下的数据采集与远程操控提供了新的解决方案，驱动应急救援向智能化、无人化方向升级。在这样的大趋势下，一批科技企业持续深耕城市公共安全领域，其全栈式解决方案正在为智慧应急提供更为坚实的数据底座与业务场景支撑，助力“监测—预警—处置—复盘”的闭环管理体系在更多城市落地。

当然，智慧应急的深度推进也需正视技术伦理与数字鸿沟等伴生性挑战。灾害具有小样本、高损毁、长尾分布等特点，AI模型在面对极端场景时可能出现算法失灵；不同地区间的能力差异也可能导致新的“数字鸿沟”。因此，在完善法律法规、统一技术标准、建立伦理审查机制的同时，推动各方共建共享开放的智慧应急生态系统，将成为平台可持续发展的必备条件。对于行业而言，真正考验智慧的，不是算法本身的复杂度，而是将技术转化为守护每一个城市、每一个社区、每一个人的可靠力量。

本文标签：中科复兴、数字孪生、城市生命线、风险预警、关联分析、综合管廊

参考资料

1. 智慧应急 — 百度百科