魏际刚 王 超（国务院发展研究中心；北京工业大学）
摘 要：在全球突发事件频发的背景下，应急物流体系的韧性已成为衡量国家治理能力的核心指标。本研究旨在探讨人工智能（AI）如何驱动应急物流从“被动响应”转向“主动韧性”的范式革命，并构建以数字孪生为核心的理论框架。研究发现，智能化转型在实践中面临数据壁垒、算法信任、投入机制与社会风险等多重结构性矛盾。为此，本文借鉴国际先进经验，提出构建国家智慧应急物流体系的“三层同构”战略路径，即夯实数字底座、健全能力内核、完善治理环境，以系统性推动技术、模式与制度的协同进化，为我国应急管理体系现代化提供战略参考。
关键词：人工智能；应急物流；供应链韧性；国家治理现代化；系统重构
当前，世界百年未有之大变局加速演进。突发事件的规模、复杂性和连锁效应空前提升，对各国应急管理体系构成了严峻考验。其中，应急物流作为保障救援效能的关键支撑环节，其传统运作模式的弊端日益凸显：依赖人工上报导致的信息滞后与失真、多部门协同不畅引发的资源错配与运输迟滞以及基于经验决策造成的“时而过剩、时而短缺”的供需失衡。这些系统性脆弱点，在极限压力下极易被放大甚至导致功能失效。
人工智能、大数据、物联网等颠覆性技术的出现，为破解应急物流困境、实现体系韧性重构提供了历史性机遇。智能化不再是简单的工具优化，而是对应急物流底层逻辑的根本性重塑。为应对这一挑战，本文的研究路径如下：首先，从理论层面界定从“被动响应”到“主动韧性”的范式革命；其次，深入剖析智能化转型面临的结构性矛盾；再次，系统梳理美国、日本、欧盟等主要经济体的先进实践与经验启示；最终，在上述分析基础上，构建并提出一套适应未来挑战的国家智慧应急物流体系战略路径。
一、应急物流的范式革命：从“被动响应”到“主动韧性”的理论重构
从系统论的视角审视，传统应急物流可被视为一种线性的、机械式的响应链条。其核心范式是“被动响应式”，即由单一事件触发，依据固化预案进行单向、层级的资源调动。这种模式的根本局限在于，忽视了应急场景的内在本质—一个由多元主体（救援队伍、政府部门、民众、企业）、动态环境（灾情演化、交通中断）和不确定信息流交织而成的复杂适应系统（Complex Adaptive System, CAS）。在此类系统中，简单的线性应对极易导致信息失真、资源错配与行动滞后，系统脆弱点在极限压力下也极易被放大甚至击穿。
因此，应急物流体系的现代化，本质上要求进行一场从“被动响应”到“主动韧性”的范式革命。这场革命的理论内核，不再是如何简单地恢复功能（工程韧性），也不是在冲击下寻找新的静态平衡（生态韧性），而是追求一种更高阶的“适应性韧性”（Adaptive Resilience）——即系统在不确定性环境中，通过持续预测、适应和学习来维持核心功能，并在危机过后实现能力跃升与结构优化的属性。
人工智能、大数据与数字孪生等颠覆性技术的出现，为实现这种“适应性韧性”提供了关键赋能机制。它们正在催生一种全新的“主动韧性式”范式，其理想的理论模型，是一个以数字孪生为中心的闭环赋能系统，致力于赋予应急物流这一复杂适应系统以“自感知、自预测、自决策、自进化”的能力。该系统包含四大核心环节（见图1）。
图1 应急物流数字孪生闭环系统架构
（一）全域感知与动态建模
这是构建数字孪生的基础。系统通过融合卫星遥感、气象数据、物联网传感器、交通路网、社交媒体舆情乃至人口分布等多源异构数据，在虚拟空间中构建一个与现实世界同步映射、实时更新的应急场景数字镜像。它将灾区的物理世界、社会动态和后勤资源态势，转化为可计算、可分析的数据模型。
（二）模拟推演与风险预测
在数字孪生模型之上，系统可利用机器学习模型，特别是深度学习模型，对灾情演化（如洪水淹没范围变化、次生灾害发生概率）、物资需求（如不同阶段药品、食品、帐篷的需求量）进行精准预测。更重要的是，它可以模拟运行数百种不同的救援和物流方案，推演其可能产生的结果，从而量化评估不同决策的风险与收益。
（三）智能优化与辅助决策
基于模拟推演的结果，系统利用运筹学和强化学习等优化算法，在海量的可能性中，计算出物资储备点选址、运输路径规划、运力资源分配、人员调度等环节的最优解或满意解组合。这种决策并非一次性的，而是随着态势变化进行毫秒级的动态调整，为指挥人员提供具备科学依据的、多维度、可视化的决策支持。
（四）自主执行与闭环反馈
优化后的决策指令被精准下发至各个执行单元，包括自动化仓库、无人机、无人车队以及人工救援力量。在执行过程中，各单元的实时状态（如位置、油耗/电量、任务完成度）被持续不断地反馈回数字孪生系统，用于修正模型、更新态势，从而形成一个“感知—预测—决策—执行—再感知”且能够持续自我优化的智能闭环。
二、智能技术驱动下的应急物流核心能力跃升与应用场景
AI对传统应急物流的赋能，最终体现为一系列核心能力的根本性跃升。
（一）全域态势感知能力
传统模式下对灾情的感知是局部和碎片化的。AI通过处理海量多模态数据，实现了从信息不完整、不直观到形成统一、全面的态势视图的转变。例如，在地震或洪水救援中，AI算法能快速分析灾前灾后的卫星影像，在数小时内自动识别出损毁的道路桥梁、倒塌的房屋建筑，生成“灾害信息一张图”，其效率是人工判读的数百倍，为救援力量赢得了宝贵时间。
（二）精准需求预测能力
传统物资调配常陷入“一刀切”的困境。AI则能实现“千人千面”的精准匹配。在新冠疫情期间，部分地区利用大数据模型，结合人口密度、年龄结构、感染率曲线和社交媒体讨论热度，对不同街道、社区的药品和抗原试剂需求进行预测，实现了物资的动态、精准投放，有效避免了挤兑和浪费。
（三）高效智能调度能力
面对瞬息万变的灾区环境，AI调度系统展现出超越人脑的全局优化能力。当道路中断、运力受限时，智能路径规划算法（如改进的蚁群算法、遗传算法）能迅速规划出绕行的最优或次优路线。在港口、机场等大型物流枢纽，AI调度系统可以统筹飞机、货车、仓储等多种资源，实现多式联运的无缝衔接，将物资中转效率提升一个数量级。
（四）无人化自主执行能力
在高风险、人力难以企及的场景，无人化系统成为应急物流重要的前端执行单元。 在仓储环节，采用机器人起重机与自动化输送和堆垛系统提升拣选与打包效率。在运输环节，无人化从城市末端到干线运输均已取得进展：无人配送车和无人机已在新冠疫情封控期间的城市应急保供等场景下，在限定路权和试点区域内证明了其解决“最后一公里”难题的能力；在干线运输方面，L4级自动驾驶重卡已在美国得克萨斯州等少数试点走廊开展无安全员的商业化运营，呈现规模化趋势。
三、结构性矛盾：应急物流智能化转型的制约因素
尽管技术前景诱人，但推动应急物流的全面智能化转型，并非单纯的技术应用问题，而是需要破解一系列深植于系统内部的结构性矛盾。这些矛盾是阻碍体系升级的根本“病灶”。
（一）“分散治理”与“整体智能”的矛盾
人工智能追求的是基于全局信息的整体最优解，而我国现行的应急管理体系在组织和数据层面呈现“分散治理”形态。具体表现为：首先，数据层面存在部门分割现象。应急数据分散于气象、交通运输、卫生健康、民政等部门，标准不一，易形成“数据烟囱”，导致AI模型缺乏构建全局最优解所需的数据支持。其次，组织层面的路径依赖。传统应急体系习惯于垂直、指令式的运作模式，要转向数据驱动的协同新模式，必然会触动既有组织流程，面临较大的惯性阻力 。这种治理分散性也增加了既懂业务又懂AI的复合型人才的培养难度，加剧了人才短缺的困境。
（二）“技术理性”与“决策信任”的矛盾
AI算法的决策逻辑遵循的是“技术理性”，而应急指挥的核心却高度依赖人类基于经验、直觉和伦理的复杂决策，二者间的鸿沟催生了“决策信任”危机。一方面，算法中的“黑箱化”问题。特别是深度学习等复杂模型，其决策过程难以解释，宛如一个“黑箱”。当算法提出反常识的调度建议时，指挥员难以判断其依据，这种不透明性严重阻碍了决策信任。另一方面，算法内嵌的“伦理冲突”问题。比如在资源极度稀缺时，AI依据何种准则分配物资优先级（是医院还是养老院）。这种潜在的伦理困境与法律责任主体的模糊不清（如无人设备造成事故的责任归属等），共同构成了新技术规模化部署的社会风险。
（三）“公共品属性”与“市场化投入”的矛盾
智慧应急物流体系作为保障社会安全的“生命线”，是典型的社会公共品，但其建设和维护又高度依赖市场化的技术与资本投入，其间的错位导致了经济制约。其一，“高成本”与“弱支付”导致“技术鸿沟”。构建智慧体系需要高昂的软硬件与维护投入，而许多地方政府和公益组织财力有限，难以承受。其二，“长周期”与“快迭代”导致“投入陷阱”。应急系统的投入回报周期长且效益难以量化，而技术迭代速度极快，若缺乏顶层设计，各地的零散投资极易因标准不兼容或技术过时而形成新的“数字孤岛”，陷入“投得越多、浪费越大”的陷阱。
四、国际经验借鉴：主要经济体的智慧应急物流实践
在全球范围内，主要发达经济体已在应急物流智能化转型方面进行了诸多探索，其经验和教训为我国提供了宝贵的参照系。
（一）美国的“数据驱动”与公私协同：以FEMA为例
美国联邦紧急措施署（FEMA）在应急管理中高度重视数据的整合与应用。其核心经验体现在以下几个方面。
1.建立统一的数据标准与平台。FEMA通过国家事件管理系统（NIMS）和“应急管理地理信息系统（GIS）工具包”整合来自联邦、州、地方政府及非政府组织的多源数据。该机构强调数据的标准化与互操作性，为实现“整体智能”提供数据基础。
2.发展预测性分析能力。FEMA正越来越多地运用大数据和预测模型。例如，通过“国家风险指数”来预判飓风、洪水等灾害的潜在影响。这种能力使其能够提前规划资源、部署疏散路线，体现了向“主动韧性”范式转变的趋势。
3.成熟的公私合作伙伴关系（PPP）。FEMA与大型零售商（如沃尔玛）、物流公司（如UPS）以及科技企业建立了制度化的合作关系。在应急响应中，私营部门的供应链能力被整合到国家应急体系中，此举有助于解决应急物资“市场化投入”的难题。
（二）日本的“强韧国土”与社会动员：基于防灾体系的启示
日本作为一个自然灾害频发的国家，其防灾体系的经验突出体现在国家层面的韧性战略与深入社会末端的精细化动员网络的结合。
1. 顶层设计下的基础设施韧性化。日本将“国土强韧化”作为一项长期的国家战略，并通过《国土强韧化基本法》与《国土强韧化基本计划》予以制度保障。该战略旨在减少人员伤亡、维持社会核心机能并实现快速恢复，强调工程设施（硬措施）与防灾演练教育（软措施）的系统性结合。在实践中，该战略并非简单地将所有公共设施改造为储藏点，而是通过地方防灾计划，系统性地将学校、社区中心以及“路边站”（Michi-no-Eki）等特定设施，纳入灾害时期的避难、物资储备与中转体系。例如，东京都指定了约3000处此类避难中心。此外，近年来日本政府也在积极推进利用邮局（Japan Post）覆盖的广泛网络，将其作为地方政府救灾物资的仓储与投送节点。
2. 精细化的社会动员网络。日本的社会动员体系已深入社区，并与私营部门建立了常态化的协作机制。首先，遍布全国的社区“自主防灾组织”（Jishu-bosai-soshiki）在灾害初期的信息传递、初期救助和引导疏散中扮演着关键的基层角色。其次，各地政府普遍与7-Eleven等便利店连锁企业建立了灾时协作机制，其门店可作为“灾害时支援站”，提供饮水、厕所和信息服务。部分大型企业（如柒和伊控股）更被指定为《灾害对策基本法》下的“指定公共机构”，允许政府在紧急状态下利用其全国性的采购和配送网络快速供应救援物资。这些机制有效解决了应急响应中“最后一公里”的服务与物资配送难题。
（三）欧盟的“跨境协作”与能力共享：以rescEU为例
欧盟通过其民防机制（UCPM）及应急响应与协调中心（ERCC）为应对超出单一国家能力的大规模灾害提供跨境协作。
1. 分层的战略能力储备。欧盟的应急能力建设是分层的。在成员国自愿提供的“欧洲民防能力池”（ECPP）之上，欧盟设立了rescEU机制。rescEU是由欧盟层面高比例资助（例如，欧盟委员会在2020年新冠疫情期间承担了医疗物资储备成本的90%）并与成员国共建的战略性应急能力储备。该储备涵盖了森林灭火机群、医疗物资与野战医院、医疗后送飞机（MEDEVAC）以及CBRN（化学、生物、放射及核）应对装备等关键资源。当受灾国通过UCPM请求援助后，由ERCC统一协调调度这些战略资源以提供支援。
2. 标准化的信息共享与技术应用。为支撑成员国间的信息共享与协同指挥，欧盟利用其空间计划下的“哥白尼应急管理服务”（Copernicus EMS）。该服务并非仅提供原始卫星影像，而是在激活后的数小时内，利用卫星及地理空间数据，为受灾区域快速生成标准化的灾情地图与情景评估产品。这些分析产品通过ERCC/UCPM流程向所有成员国与合作伙伴统一分发，为各方的救援决策提供了权威、一致的信息基础。
五、构建新一代国家智慧应急物流体系的战略路径
为应对前述结构性矛盾，并借鉴国际先进经验，需从国家层面进行顶层设计，依据“三层同构”的战略路径（见图2），系统性地推动技术、模式与治理的协同发展。
图2 国家智慧应急物流体系“三层同构”战略路径框架
（一）夯实数字基础设施：实现数据共享与算力保障
“数字底座”的核心是解决“分散治理”与“整体智能”的矛盾，其关键在于实现高质量数据的泛在可及与算力的可靠保障。
1.建立统一的数据标准与交换协议体系。借鉴美国FEMA在国家事件管理系统（NIMS）中强调数据标准化与互操作性的成功经验，打破部门间的数据壁垒，首要任务是统一数据标准。建议由国家应急管理部门牵头，制定并推行全国统一的“国家应急数据元标准”与“跨部门信息交换协议”。此举旨在确保不同来源的数据能够在共享服务平台上实现有效的整合、互操作与协同分析，为上层智能应用提供必要的数据支持。
2.布局“平战结合”的高可靠性算力基础设施。参考欧盟“哥白尼应急管理服务”在提供统一、权威信息支持方面的作用，将应急指挥的算力需求纳入“东数西算”等国家算力网络布局，建设具备高冗余、高安全等级的专用云计算中心。同时，通过立法明确紧急状态下对大型商业云服务的优先调用权，并建立相应的补偿机制，以保障应急指挥决策系统的计算能力。
（二）健全核心能力体系：提升算法有效性与人机协同水平
核心能力体系旨在破解“技术理性”与“决策信任”的矛盾，重点在于研发可靠的智能算法并优化人机协同作业模式。
1.设立重大科技专项，研发可解释的人工智能与动态预案模型。对标美国FEMA发展预测性分析能力的趋势，针对“算法黑箱”问题，将“可解释性AI（Explainable AI, XAI）”列为核心技术攻关的重点方向，确保算法的决策过程可被理解、可被追溯，以增强决策者对智能系统的信任。同时，推动“动态数字预案”的研发，将静态的文本预案转化为可在数字孪生系统中进行模拟、推演和实时优化的计算模型，提升预案的适用性与有效性。
2.培育人机协同的新型作业模式与专业人员。在应急管理人员的培训和演练中，应系统性地引入人机协同决策科目。目标是培养一批能够理解并有效运用智能决策支持系统的专业指挥人员，并探索建立以AI系统为辅助工具、领域专家为主体的决策工作新范式。
（三）完善治理与合作环境：创新监管方式与激励机制
完善治理与合作环境旨在化解“公共品属性”与“市场化投入”的矛盾，通过创新的监管政策与合作模式，引导社会资源参与应急体系建设。
1.借鉴日本“国土强韧化”计划中将防灾要求融入顶层设计的理念，推行“监管沙盒”模式，促进技术应用与法规完善同步发展。建议设立“应急物流创新监管沙盒”，在特定区域、特定场景的应急演练中，为无人设备、AI决策系统等新技术的测试应用提供一个有明确规则和风险控制的试验环境。通过这种方式为相关法律法规的制定与修订积累实践依据，实现“在发展中规范”。
2.构建激励相容的公私合作伙伴（PPP）关系。充分吸收美国FEMA与大型零售商、物流公司制度化合作的成熟模式，应探索超越传统PPP的合作机制，以解决应急体系建设投资回报周期长、市场激励不足的问题。具体措施可包括：政府通过服务采购或资金补助等方式，鼓励大型科技及物流企业将其技术能力和物流资源，以标准化模块的形式接入国家应急响应体系；同时可借鉴日本动员便利店网络等社会资源的经验，建立全国统一的“应急贡献认证与补偿机制”，对在应急响应中提供各类资源的社会主体进行认证，并依法依规给予税收优惠或财政补偿，形成社会力量广泛参与的可持续机制。
六、结语
面对全球日益严峻的突发事件挑战，推动应急物流体系的数智化韧性转型，是我国国家治理能力现代化的内在要求。本研究表明，这场转型的核心是从“被动响应”转向“主动韧性”的范式革命，旨在构建具备“适应性韧性”的复杂系统，但其进程受到“分散治理与整体智能”等深层结构性矛盾的制约。国际经验的梳理进一步揭示，数据标准化、社会网络动员与战略能力共享是破解这些矛盾的有效路径。为此，本文提出“数字底座、能力内核、治理环境”的三层同构战略，正是在此基础上构建的系统性解决方案。当然，本研究作为一个宏观战略框架，其有效性仍需在实践中不断检验与细化，未来研究有必要就特定灾种的成本效益进行量化分析，并对可解释性AI等关键技术应用展开更深入的探讨。唯有理论与实践协同并进，方能构建起真正具备前瞻预警和快速响应能力的新一代国家智慧应急物流体系，为维护社会稳定和国家安全提供坚实可靠的现代化物流保障。
（魏际刚系国务院发展研究中心市场经济研究所副所长、研究员；王超系北京工业大学经济与管理学院教授、博士生导师）