李 玮 王秀梅 王玮东 李欣瑶（中国信息通信研究院 ；北京邮电大学）
摘 要：人工智能技术，正以前所未有的深度和广度，对传统的安全应急管理模式发起一场系统性的、甚至是颠覆性的变革。这不仅仅是一次简单的技术迭代，更是一场深刻的管理理念与核心能力的跃升。《“十四五”国家应急体系规划》为我们描绘了宏伟蓝图：到2035年，全面实现依法应急、科学应急、智慧应急。这为整个行业的发展指明了方向。其中的“智慧应急”，其核心要义就是要深度融合以人工智能为代表的新一代信息技术。因此，在当前新形势下，抓住这一轮技术革命的宝贵机遇，把AI创新成果真正融入安全应急管理的全流程，是推动我国治理体系和治理能力现代化的必由之路。
尽管当前AI在安全应急领域的应用需求十分迫切，国内外也涌现出许多亮点纷呈的落地案例，但该领域在标准体系的顶层设计、技术与复杂多变的真实场景的匹配、数据的治理机制等方面存在薄弱环节，面对这些挑战，破局的关键在于系统性思维。我们亟须从顶层设计着手，构建一套科学、开放、具有前瞻性的标准体系；同时，在实践中大胆探索可持续、可复制的创新应用模式；最后，再辅以精准、有力的政策环境来保驾护航。三者共同发力，形成合力，才能真正推动AI技术在安全应急领域，实现高质量发展。
关键词：人工智能；安全应急产业；标准体系
一、我国安全应急领域发展现状与人工智能应用需求
（一）安全应急产业的战略定位与发展概况
简单来讲，安全应急产业是为整个社会应对各种突发事件提供坚实物质与技术保障的重要产业，它是国家应急体系里不可或缺的一环，更是保障社会稳定的一块“压舱石”。它的服务范畴非常广，从地震、洪水等自然灾害，到化工厂爆炸、重大交通事故等事故灾难，再到突发传染病、恐怖袭击等公共卫生和社会安全事件，几乎无所不包。它贯穿了从事前风险防范，到事中监测预警，再到事后高效处置、科学救援的整个链条。
为了更好地引导该产业发展，国家层面也在不断优化其顶层设计。在2021年版的《安全应急产业分类指导目录》里，产业被系统地分成了安全防护、监测预警、应急救援处置和安全应急服务四大类。2025年4月发布的《安全应急装备产业分类指导目录（2025年版）（征求意见稿）》里，又进一步整合提炼成三大类：安全防范、应急处置和安全应急服务。这种分类的演进，清晰地反映出国家对产业发展脉络的把握正变得越来越聚焦，管理思路也更加系统化。
一是市场规模迈向万亿级的跨越式增长。从市场体量来看，整个产业的规模正在经历跨越式增长。特别是在安全应急装备这个核心领域，其2024年的市场规模已经达到9200亿元。根据《安全应急装备重点领域发展行动计划（2023–2025年）》的目标，业界普遍认为，到2025年，该领域产业规模将历史性地突破万亿元大关。
二是产业布局形成集聚效应显著的“两带一轴”格局。在地理布局上，产业集群化发展的态势初步形成。目前，我国以京津冀地区、长三角地区、珠三角地区为引领，带动了产业的区域性集聚。这个宏观布局的背后，是全国17个省份精心培育的26个安全应急装备产业发展集聚园区的有力支撑（截至2025年2月）。这些园区就像一颗颗珍珠，共同串联起特色鲜明、优势互补的“两带一轴”全国性空间发展格局——以沿海地区为主的“东部引领带”、连接东西的“中部连接轴”以及潜力巨大的“西部崛起带”。在这之中，京津冀地区的表现尤其突出，已经成功打造了全国首个安全应急装备领域的国家级先进制造业集群，区域内汇聚了80余家国家级技术创新平台，正成为引领行业创新的重要策源地。
（二）产业发展驱动力分析
一是政府的刚性采购与战略投资。由于安全应急的公益属性，政府的投入扮演着市场“压舱石”和“风向标”的双重角色。政府在基础能力建设和关键设备采购上的持续投入，是产业最稳定、最主要的市场牵引力，带动了2000亿到3000亿元的庞大市场。此外，国家层面的战略性投资也提供了强大的动能，比如“1万亿元超长期特别国债”就明确将自然灾害应急能力提升列为资金重点支持领域。
二是高危行业的合规需求与内生动力。在企业端，特别是能源、交通、矿山、化工等传统高危行业，安全与发展是不可分割的。随着国家安全生产法规的规定越来越严格，企业自身的安全意识也在觉醒，合规投入成了企业的“生命线”。依据《企业安全生产费用提取和使用管理办法》粗略测算，在煤炭、非煤矿山、油气开采、建筑施工、危化品储运等十余个重点领域，企业每年依法提取的安全生产费用总额超过万亿元的巨大资金池。
三是个人与家庭消费市场的潜力。一个可能被忽视但潜力巨大的新增长点正在浮现，那就是面向亿万家庭和个人的民用消费市场。随着社会消费水平的提升和安全知识的普及，公众的安全应急意识正从被动接受转向主动预防。这种观念的转变，正使得民用应急产品消费从“小众”走向“大众”。如家用消防市场，目前国内家庭的应急产品渗透率远低于发达国家，这中间存在着巨大的增长空间。
（三）人工智能赋能安全应急的重要意义
将人工智能技术赋能安全应急工作，具有战略性意义。可以从以下三个层面来理解。
首先，核心在于提升响应效率，赢得宝贵时间。人工智能的核心优势，就在于其超凡的数据处理和分析能力，能够对海量、杂乱的数据进行秒级分析，把原本需要几小时甚至几天才能做出的决策，压缩到几分钟甚至几秒钟。这为抢救生命、控制事态发展提供了无可替代的“黄金窗口”。
其次，关键在于前移预防关口，实现“防患于未然”。传统的应急管理，很多时候还是侧重于事后处理，不免有些被动。人工智能的赋能，则让安全管理从“亡羊补牢”式的被动响应，向“防患于未然”的主动预防转变。通过实时监测和智能预警，人们能够对潜在的风险进行早期识别和干预，这是应急管理理念上的一大进步。
最后，目标在于推动管理现代化，提升治理能力。人工智能是推动应急管理现代化的关键驱动力。通过构建统一的智慧应急平台，可以有效地打破过去长期存在的部门壁垒和信息孤岛，真正实现数据共享和业务协同，从而全面提升应急管理的科学化、专业化和精细化水平。
二、人工智能技术在安全应急领域的应用现状与技术路线
（一）通用人工智能的技术浪潮与核心能力
我们正处在一个通用人工智能新时代。像ChatGPT大模型，向世界展示了其强大的语言理解、逻辑推理和内容生成能力，这为解决许多复杂问题，提供了一个全新的、强有力的工具箱。我国人工智能产业发展得如火如荼，大模型技术在多模态理解、知识增强等方面，不断取得关键突破，并且已经广泛应用到金融、医疗、制造、能源等重要领域。
简单来说，支撑这股浪潮的核心技术，就像是AI的“五官”和“大脑”：
大模型技术：可以说是AI的“大脑”，它的参数量极其庞大，使其能够学习和处理非常复杂和微妙的数据模式。
自然语言处理技术：可以比作AI的“嘴巴”和“耳朵”，能让机器精准地“听懂”人类的语言，并流畅地“说”出自己的想法。
计算机视觉技术：这好比是AI的“眼睛”，使其能够“看见”并深度“理解”图像和视频里的内容，从而进行识别、定位和分析。
多模态与知识图谱技术：这些融合技术能让AI变得更聪明。多模态技术让AI能“眼、耳、口、鼻”并用，全面理解信息；知识图谱则像一个外挂的“专家大脑”，为AI提供强大的专业知识支持。
（二）安全应急领域AI应用的前提与技术特点
1.数据是AI的“燃料”，但“加油”的过程充满挑战
在安全应急领域，数据就是训练AI模型的“燃料”，没有高质量的数据，再好的算法也只是空中楼阁。然而，这个领域的数据，其复杂性和特殊性超乎想象。
数据形态多种多样。不同环节的数据形态完全不一样。比如，监督管理的数据，大多是实时更新的业务表格，很规整；监测预警的数据，来自成千上万的摄像头和传感器，是海量、高频的感知数据流；指挥救援的数据，又变成了临时的调度指令和资源信息；决策支持的数据，更是包含了大量的报告、案例、评估等，其中文字、图表、数据混在一起，非常复杂。
数据治理需要加强。尽管数据很多，但仍存在“数据孤岛”和“数据壁垒”现象。具体来说，纵向上，上下级单位的系统数据需要进一步畅通；横向上，消防、森防、地震等不同部门的数据也需要进一步畅通；从外部来看，也很难稳定地获取气象、水利、交通等其他部门的关键数据。这些问题亟须解决，以推动AI在应急领域发挥更大的作用。
2.强大的算力是复杂应急场景计算的“发动机”
应急场景的AI应用，特别是像灾害模拟、趋势推演这种复杂任务，对算力的要求极高。当前，智能算力的需求正呈现爆炸式增长，整个产业都在进步，通过技术创新，算力正在变得越来越强大和普及。这为安全应急领域未来部署和使用大规模、高性能的智能计算，提供了坚实的基础。
3. AI算法不能“即插即用”，须“量体裁衣”
通用的AI算法，不能直接应用到复杂的应急场景里，必须针对具体问题进行深度的定制和优化。以计算机视觉技术为例，在矿井安全生产环节，光线忽明忽暗，还有很多粉尘，普通的摄像头和算法很容易“罢工”。这就需要专门优化算法，解决过曝、弱光、图像模糊等问题，才能准确识别出工人的危险行为；在应急管理领域，同样需要定制算法，比如，利用无人机航拍的图像，通过AI算法可以自动评估灾后房屋的损毁情况，或者在废墟中寻找生命迹象，这都需要算法对特定场景有极强的识别能力。
（三）应用现状
我国在人工智能应急应用领域也涌现出一批具有国际影响力的创新成果。
中国科技大学与中国地震局合作的“智能地动”监测系统是世界首个人工智能地震监测系统，其核心优势在于极高的速报效率。在地震发生后，该系统仅需要1~2秒的时间就能计算并报出所有关键的地震震源参数。相比之下，目前美国地质调查局的自动速报系统，仍需要3~5分钟的计算时间。这种效率上的巨大优势，可以为预警和应急响应争取到宝贵的时间。
华为在智慧矿山领域的广泛探索：华为联合矿山行业的领先企业、顶尖高校和科研机构，组建创新联合体，进行大规模、全场景的技术研发和方案验证。目前，其研究已经深入到矿山生产的掘进、综采、运输等16大类、多达256个具体应用场景，并已在多个环节取得阶段性成果，有效提升了矿山行业的安全生产水平。
腾讯健康码等疫情防控小程序的社会应用：在疫情防控中，以腾讯健康码为代表的一系列防疫小程序，不仅高效服务于政府的疫情防控大数据管理需求，还通过集成疫苗接种查询、密接自查、风险区域查询等一系列便民服务功能，在政府与民众之间架起了一座信息互通的桥梁，成为社会应急治理的成功案例。
（四）三类核心应用模式
总结来看，目前AI在应急领域的应用，主要形成了三类核心模式。
1.聚焦事前预防的安全生产监控与预警
这是AI应用最广的领域。简单地说，就是通过在生产现场安装大量的传感器和摄像头，让AI实时监测设备状态、环境参数和人员行为，发现设备故障、违规操作等隐患就立刻报警，真正做到了“防患于未然”。
2.面向自然灾害的自动化防灾减灾
在防灾减灾方面，AI的核心价值是强大的数据分析和预测能力。比如，通过分析卫星云图、气象数据、地质数据等，建立起针对台风、洪水、森林火灾等灾害的智能预警系统，帮助应急管理部门更早、更准确地作出响应。
3.贯穿应急全周期的综合性应急管理
这一模式的应用更宏观，贯穿了“防、抗、救”的全过程。从用AI辅助制定和优化应急预案，到构建庞大的应急知识库并辅助指挥员决策，再到利用VR和AI技术进行高度仿真的救援演练，人工智能正在成为应急管理不可或缺的“智能助手”。
三、面临的挑战
尽管AI 在安全应急等不同领域发挥了重要的作用，但仍然面临一系列现实的挑战。
（一）从产业发展维度看：基础能力仍存短板
一是供需脱节，高端装备产品质量有待提升。一些安全应急装备在研发时，对真实、复杂的使用场景考虑不足，性能和稳定性都达不到高标准要求。
二是产业结构有待平衡。结构性短板制约着产业的整体跃升。当前，行业的竞争格局呈现出一种“小而散”的局面，部分企业规模偏小，缺乏核心技术积累，品牌影响力较弱，影响形成规模效应和强大的市场号召力。
三是标准建设滞后，行业发展标准有待完善。标准是产业发展的基石。但目前，特别是针对融合了AI的智慧应急装备（比如应急无人机、救援机器人等），相关标准很少，这既不利于技术创新，也增加了用户的采购难度。
四是市场需求单一，C端市场有待激活。从需求侧看，目前市场的发展动力主要依靠政府和企业这两大采购方。而面向个人和家庭的消费端市场需求，尚未得到充分的释放和激发。究其原因，一方面是公众的应急安全意识仍有待提高，另一方面则是普通消费者在面对琳琅满目的应急产品时，普遍面临着信息不对称和产品选择上的难题。
（二）从人工智能技术应用维度看：融合落地仍存瓶颈
一是技术与场景融合深度不够，存在同质化现象。目前AI的应用还主要集中在相对标准化的安全生产领域，在场景更复杂的自然灾害、城市应急等方面，方案较为单一。而且，工业现场的光线、粉尘等，都对算法的稳定性提出了极高的挑战。
二是数据治理有待加强，AI模型缺乏高质量训练数据。数据壁垒导致AI模型缺乏足够的高质量数据进行训练，这是制约AI应用效能的核心瓶颈。数据治理是一项需要长期投入的系统工程，不可能一蹴而就。
四、标准体系建设与政策建议
面对系列挑战，我们需系统性地思考解决方案。其中，建立标准是基石，优化政策是保障。
（一）标准体系构建
要引导和规范AI在应急领域的健康发展，必须从顶层设计入手，构建一个科学、开放的标准体系。该体系应包括六个环环相扣的部分，具体如下。
基础共性标准：这是整个体系的“通用语言”，统一对基本概念、术语、参考架构等的认识。
基础支撑标准：聚焦于AI应用的“地基”，对数据服务、智能芯片、传感器、算力中心、开发框架等进行规范。
关键技术标准：这是标准体系的核心技术部分，主要针对在应急领域有广泛应用前景的关键AI技术进行规范。这包括但不限于：机器学习、知识图谱、大模型、自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、人机混合增强智能、智能体、群体智能、跨媒体智能、具身智能等。
智能产品与服务标准：主要面向市场化的产品，对其功能、性能、可靠性、安全性等提出明确要求。
场景应用标准：这是标准落地的关键。应重点面向几类典型场景，制定详细的应用指南，比如自然灾害场景（如地震、洪水、森林火灾）、生产安全事故场景（如危化品事故、矿难）以及社会化应急场景（如紧急医疗救护、家庭应急）等。
安全/治理标准：AI像一把“双刃剑”，必须确保其安全、可控。这部分标准主要关注算法的公平性、决策的可解释性、数据的隐私保护以及相关的伦理规范。
（二）政策建议
1.制定标准与规范
政府牵头、联合产学研用各方力量，加快制定前文所述的各项标准。这既能引导行业发展，也为技术应用设定了“护栏”。
2.加强数据治理与隐私保护
数据是战略资源，必须在“保障安全”和“促进应用”之间找到平衡。为此，建议政府牵头建立一套全面的数据治理政策与法规体系，明确界定应急管理中各类数据的收集、存储、处理和共享的规则与标准。这既要通过“数据可用不可见”等技术手段，在必要时允许合法使用数据以保护公共安全，也要采取最严格的措施防止数据滥用，切实保护公民隐私和企业商业秘密。
3.应用推广与商业模式创新
大力鼓励“服务化+云平台”的商业模式，降低中小机构使用AI技术的门槛。同时，积极探索公私合作伙伴关系（PPP）模式，将政府的政策引导与企业的技术优势、市场活力结合起来。
4.推动跨区域协同发展
未来的智慧应急必然是网络化、协同化的。必须从体制机制上着手，利用信息技术的发展打破原有的应急参与主体之间单线和垂直联系的传统模式。应大力推动跨区域、跨层级、跨部门的深度融合发展，最终实现“政府-社会-公众”高度协同、“个人-社区-城市-城际-省际-国际”密切协作的系统化智慧应急管理体系。
5.构建一体化平台
长远来看，最终目标是构建一个一体化的智慧安全应急平台。它将深度融合物联网、云计算、大数据、模拟仿真、数字孪生等新一代技术，将风险评估、监测预警、处置救援、灾后恢复等全流程业务集于一体，实现对应急管理的全周期智慧化覆盖。
（李玮系中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所高级工程师；王秀梅系中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所工程师；王玮东系中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所助理工程师；李欣瑶系北京邮电大学电子科学与技术学院研究生）