AI赋能应急救援：灾害管理体系智能化升级路径

叶韦明

从极端气候到地质灾害，人类与自然灾害的较量从未停止。救援现场存在诸多实际难题：灾情信息怎样迅速汇集？有限的救援资源如何灵活调配？随着各类智能装备逐渐成为救援体系中至关重要的核心力量，不同类型设备怎样实现协同配合？这些问题正促使应急管理从信息通信技术（ICT）向人工智能（AI）深度演进。

回溯过去数十年灾害管理技术的演进脉络，其核心变革始终聚焦于如何压缩“感知—研判—处置”的时间窗口。

早期灾害管理主要依赖遥感卫星与地理信息系统（GIS）。2008年汶川地震发生后，卫星图像成为评估灾区范围、道路损毁及设施破坏程度的关键依据。该技术在大规模灾害应对中革新了灾害认知模式，使管理者能够在复杂灾区迅速获取全局视野。此阶段技术的本质仍属空间测绘——卫星能告知人们灾害发生的地点，却无法实时呈现灾区正在演变的情况。信息技术在该阶段主要行使信息采集与传递职能，多用于灾后信息收集与发布，由救援机构汇总灾情并对外通报，尚未深度介入复杂环境下的解析与决策。随着极端气候事件频发，灾害演变速度持续加快，传统地图与固定预案愈发难以应对瞬息万变的现实情境。

移动互联网的兴起促使灾害感知迈入新阶段。2010年前后，社交平台上公众发布的信息逐步成为灾害情报的关键来源。在郑州“7·20”暴雨等灾害事件中，社交平台信息成为传统灾害监测体系的重要补充，每位用户都化身为灾害感知节点。社交平台中的众包数据能够有效弥补传统水文模型的不足，协助救援人员更迅速地掌握各区域积水态势与灾情演变。然而信息规模的膨胀也催生了新的难题：灾害现场的数据愈发丰富，并不代表决策愈发精准。大量网络图片缺失地理位置标注，部分视频反复传播，甚至夹杂虚假信息。灾害管理面对的挑战逐渐从“采集信息”演变为“甄别有效信息”。故而，如何借助人工智能从海量数据中提炼可信信号，成为灾害管理技术演进的核心命题。

近年来，物联网、人工智能与智能硬件的迅猛发展，推动灾害管理步入第三阶段。此阶段的核心转变在于机器开始介入研判环节。通过布设低成本传感器网络，系统可对水位、降雨量、流速等指标进行持续监测。借助计算机视觉技术，AI能够自动辨识洪水范围、道路状况及人员位置等信息。通过预测模型，系统能够预先识别潜在风险。

这一方向正从概念探索迈向研究落地阶段。2025年，南方科技大学团队将生成式AI技术融入洪水预报领域，研究提出了一种依托扩散模型的洪水预测方法DRUM（Diffusion-based Runoff Model）。经检验，该模型将部分重大洪水事件的预警时间前置近一天，预警精度也大幅提升。灾害管理正从“事后处置”转向“前置预测与动态响应”。

人工智能正引领灾害救援模式深刻变革，推动应急救援体系由被动应对迈向主动响应。

其一，借助算法强化资源调度效能。在各类灾情中，灾区人口分布、物资需求与道路状况瞬息万变，传统依赖固定预案的调度模式，容易引发资源错配。AI能够通过实时解析灾害数据，灵活调整救援方案。例如，算法可依据受灾人数、天气变化与设备状态，自动优化配送路径与任务优先级。这意味着救援体系将从“预先规划”转向“实时演化”。

其二，促进无人设备由单机运行迈向集群协同。在广西洪灾中，除传统救援手段外，无人机力量在此次救援中彰显了高效的救援效能：搭载摄像设备执行空中灾情巡查，运送应急物资驰援受灾区域，参与通信保障，助力灾区恢复基础通信能力等。但未来的演进方向，不仅在于增加无人机数量，更在于使不同设备构建协同网络。

其三，构建动态灾害地图，实现实时路径规划。灾害环境最显著的特征在于环境变化具有高度不确定性，安全区域随时可能转化为危险区域。而传统地图难以及时呈现这些变化。未来，AI可融合遥感数据、传感器信息与无人设备采集数据，持续刷新灾区动态地图，为救援车辆与无人设备提供实时路径规划。灾害区域的“可达性”，将不再依赖灾后调研，而是由算法实时运算。

从广西洪灾中的无人机实践，到未来AI驱动的智能救援体系，灾害管理正从“设备应用”迈向“系统智能”。未来AI救灾的核心，不仅在于研发更强劲的模型，更在于推动算法、数据、设备与治理体系形成协同。从卫星遥感到社交平台，从无人机救援到智能决策，人类抵御灾害的方式持续演进。过去，我们致力于让灾害被更早察觉；未来，我们需要让系统更早洞察风险，并主动付诸行动。AI融入应急管理的价值，在于在极端不确定环境下，助力人类构筑更强的感知能力、更迅捷的响应速度与更高的系统韧性。

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