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叶韦明 面对极端天气频发与地质灾害加剧，工智人类与自然灾害的赋能灾博弈从未止步。救援现场正面临严峻现实挑战：如何实现灾害信息的急体极速汇聚？有限救援资源如何实现动态最优配置？随着智能设备成为救援体系的核心支柱，多类型设备的系转型协同机制亟待突破。这些痛点正驱动应急管理从信息通信技术（ICT）向人工智能（AI）进行深度范式转型。工智 回顾过去几十年的赋能灾灾害管理技术演进，其核心逻辑始终围绕压缩“感知—判断—行动”的急体时间闭环。 第一阶段：空间测绘与被动响应早期灾害管理主要依赖遥感卫星和地理信息系统（GIS）。系转型以2008年汶川地震为例，工智卫星影像成为界定灾区范围、赋能灾评估道路损毁及设施破坏的急体关键工具。这一技术革新了灾害认知模式，系转型赋予管理者在复杂灾区中快速建立全局视角的工智能力。然而，赋能灾该阶段的急体技术本质仍局限于空间测绘——卫星能告知“何处受灾”，却无法实时回答“灾区正在发生什么”。 在此阶段，信息技术主要承担信息获取与传递职能，侧重于灾后数据采集与发布。救援机构主导灾情收集与信息公开，尚未深入介入复杂环境下的分析与决策流程。随着极端天气频率增加及灾害演变加速，传统静态地图与固定预案已难以适应瞬息万变的现场环境。 第二阶段：众包数据与信息甄别移动互联网的普及将灾害感知推向新阶段。2010年前后，社交媒体成为灾害信息的重要增量来源。在郑州“7·20”特大暴雨等事件中，公众上传的信息有效补充了传统监测体系，使每位网民成为灾害感知节点。社交媒体中的众包数据弥补了传统水文模型的不足，助力救援人员更精准地掌握积水分布与灾情动态。 然而，信息规模的爆炸式增长也带来了新困境：信息过载不等于决策精准。大量网络图片缺失地理标签，视频内容重复传播，甚至夹杂虚假信息。灾害管理的核心矛盾从“获取信息”转向“识别有效信息”。因此，如何利用AI从海量复杂数据中提取可信信号，成为技术发展的关键转折点。 第三阶段：智能介入与主动预测近年来，物联网、人工智能及智能硬件的爆发，推动灾害管理进入第三阶段。其核心变革在于机器开始参与判断：
这一方向正从概念探索迈向研究落地。2025年，南方科技大学团队将生成式AI引入洪水预报，提出基于扩散模型的洪水预测方法DRUM（Diffusion-based Runoff Model）。测试表明，该模型将部分重大洪水事件的预警时间提前近一天，且预警准确率显著提升。灾害管理正从“事后处置”向“事前预测与动态响应”跨越。 AI驱动下的救援模式深度变革人工智能正在推动应急救援体系从被动应对走向主动响应，具体体现在以下三个维度： 1. 算法赋能：从“固定预案”到“实时演化”灾区人口分布、物资需求及道路状况瞬息万变，传统固定预案易导致资源错配。AI通过实时分析多源灾害数据，动态优化救援方案。例如，算法可综合受灾人数、天气变化及设备状态，自动规划最优配送路线与任务优先级。这意味着救援体系实现了从“预先规划”到“实时演化”的跃迁。 2. 设备协同：从“单机作业”到“集群智能”在广西洪灾救援中，无人机展现了显著优势：搭载摄像头进行空中巡查、运输应急物资、参与通信保障以恢复灾区基础通信能力。然而，未来方向并非单纯增加无人机数量，而是构建多设备协同网络。不同智能设备需形成有机整体，实现信息共享与任务互补，提升整体救援效能。 3. 动态地图：从“静态展示”到“实时路径规划”灾害环境具有高度不确定性，安全区域可能瞬间转化为危险区域，传统地图无法及时反映此类变化。未来，AI将融合遥感数据、传感器信息及无人设备采集数据，持续更新动态灾害地图，为救援车辆及无人设备提供实时路径规划。灾害区域的“可达性”将不再依赖灾后调查，而是由算法实时计算得出。 结语从广西洪灾中的无人机应用，到未来AI驱动的智能救援体系，灾害管理正经历从“设备应用”向“系统智能”的转型。未来AI救灾的关键，不仅在于研发更强大的模型，更在于推动算法、数据、设备与治理体系的深度协同。 从卫星遥感到社交媒体，从无人机救援到智能决策，人类应对灾害的方式正在重构。过去，我们致力于让灾害被更快看见；未来，我们需要让系统更早理解风险，并主动采取行动。AI进入应急管理的核心价值，在于在极端不确定环境下，赋予人类更强的感知能力、更快的响应速度以及更高的系统韧性。 本版专栏文章仅代表作者个人观点 |