AI技术赋能基层防灾减灾救灾存在问题及对策——抓住应急管理红利风口专题之五

   AI技术凭借大数据分析、机器学习、数字孪生等核心优势，在灾害监测预警、指挥决策、应急救援等环节展现出独特价值，能够有效弥补传统基层应急工作中人力不足、响应滞后、研判不准等短板。国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出加强人工智能在防灾减灾救灾领域的应用，为基层应急管理数字化转型提供了政策指引。然而，当前AI技术在基层防灾减灾救灾中的应用仍处于初级阶段，受技术、数据、人才、机制等多重因素制约，尚未充分发挥其赋能效能，亟须梳理核心问题、探索破解路径。

   一、AI技术赋能基层防灾减灾救灾存在的核心问题

   （一）技术层面：适配性不足，落地门槛偏高。基层防灾减灾救灾场景复杂多样，涵盖洪涝、山火、地质灾害等多种灾种，且不同区域的地理环境、灾害特点差异显著，但当前AI技术应用存在“重研发、轻落地”“重高端、轻基层”的倾向。一方面，AI模型多源于通用场景训练，缺乏对基层小样本、高损毁、长尾分布等灾害特点的适配，面对“百年不遇”的极端灾害场景易出现算法失灵。例如，2021年北方罕见秋汛期间，某商业遥感模型将大片成熟玉米地误判为“水体”，导致地方虚增淹没面积30%，差点引发误调蓄洪区。另一方面，AI技术落地成本偏高，一套完整的AI预警系统建设成本可达数百万元，基层财政压力大，难以承担设备采购、系统部署及后期维护费用。同时，基层缺乏专业的技术运维团队，部分AI设备部署后因故障无法及时修复，导致“建而不用、用而不畅”，如部分偏远乡镇部署的AI监测设备，因缺乏运维支持长期处于闲置状态。此外，基层网络基础设施薄弱，部分山区、农村地区网络覆盖不足、传输速率低，无法满足AI技术对实时数据传输的需求，导致监测数据滞后、预警信息无法及时推送。

   （二）数据层面：共享不畅，质量难以保障。数据是AI技术发挥作用的核心基础，而基层防灾减灾救灾数据存在“碎片化、标准化低、质量参差不齐”的突出问题。一是数据共享机制不健全，应急、气象、水利、自然资源、住建等部门的数据分散存储，格式、时空基准、更新频率不统一，形成“信息孤岛”。某省曾尝试汇聚全省范围近十年的汛情数据，结果因数据字段不统一、坐标系错位，汇总工作困难重重。截至2024年底，全国仅40%省份实现气象、地质、民政等部门数据共享，部分部门出于数据安全考虑不愿共享核心数据。二是数据质量不高，基层历史灾害数据缺失严重，部分地区历史灾害数据缺失率达30%，且存在数据录入不规范、重复统计等问题；实时监测数据精度不足，部分传感器数据误差超10%，部分地区传感器数据传输延迟达30分钟以上，影响AI模型的训练效果和预警准确性。三是数据安全与隐私保护存在隐患，AI技术应用过程中会收集大量地理信息、群众个人信息等敏感数据，基层缺乏完善的数据安全防护体系，2024年全国就发生12起灾害预警数据泄露事件，涉及个人位置信息、健康状况等敏感数据，引发公众担忧。

   （三）人才层面：供需失衡，专业能力不足。AI技术的落地应用离不开专业人才支撑，而基层当前面临“懂技术不会用、会应用不懂技术”的人才困境。一方面，基层应急工作人员专业能力不足，大部分基层应急人员缺乏AI技术相关知识，对算法逻辑、数据质量和智能集成等了解有限，容易陷入“技术万能”或“技术无用”的认知两极，无法熟练操作AI监测设备、分析AI预警数据，甚至对AI生成的预警信息视而不见，导致技术赋能效果大打折扣。截至2024年底，全国社区工作人员中仅20%接受过AI技术应用培训，难以有效发挥AI系统的作用。另一方面，专业技术人才短缺，基层缺乏既懂AI技术、又熟悉防灾减灾救灾业务的复合型人才，高校培养的AI专业人才多倾向于城市高端领域，不愿下沉基层。同时，基层缺乏有效的人才激励机制，难以吸引和留住专业技术人才，导致AI技术的后期运维、模型优化等工作无法持续推进。此外，纯技术研发人员往往缺乏对灾害动力学、公共安全政策的深度理解，导致算法模型与基层应用场景脱节。

   （四）机制层面：协同不足，应用闭环缺失。AI技术赋能基层防灾减灾救灾需要完善的机制保障，而当前基层相关机制建设滞后，导致技术应用难以形成“监测—预警—处置—复盘”的完整闭环。一是部门协同机制不健全。应急、气象、水利等部门之间缺乏常态化的协同联动，AI技术应用过程中存在“各自为战”的情况，预警信息传递不及时、处置资源调配不合理，部分地区应急响应流程沿用传统模式，难以适应AI快速决策需求。二是预警处置机制不完善。AI生成的预警信息缺乏明确的分级分类标准，且预警信息推送渠道单一，多以短信、APP为主，对老年人、残疾人等特殊群体的覆盖不足，部分群众对AI预警信息的接受度不高，2024年全国调查显示仅55%居民相信AI预警信息，部分群众认为AI预警不如传统经验可靠，导致预警信息无法有效转化为群众的避险行动。三是复盘优化机制缺失。灾害处置结束后，未对AI技术的应用效果进行系统复盘，未及时总结经验、优化AI模型参数，导致AI技术无法根据基层灾害特点持续迭代升级，难以适应不断变化的应急需求。三是相关法规滞后。AI应用于群众避险转移、隐患信息收集等环节涉及的隐私权、财产权等，缺乏细化规定，一旦引发舆情，易放大社会疑虑。

    二、AI技术赋能基层防灾减灾救灾的优化对策

   （一）优化技术供给，降低落地门槛，提升场景适配性。立足基层实际需求，推动AI技术“轻量化、本地化、低成本”发展，破解技术落地难题。一是研发适配基层的轻量化AI模型。推广“大模型蒸馏+小模型增量”路线，在云端用百亿级参数大模型学习全国历史灾害知识，再通过知识蒸馏压缩为千万级参数的“应急小精灵”，部署于终端，实现“中心训练—边缘推理—在线更新”。四川甘孜州的试点表明，轻量化模型在GPU内存降低90%的情况下，山火识别精度仍保持92%，单套设备功耗大幅降低。针对不同区域的灾害特点，定制化开发AI监测、预警模型，重点突破极端灾害场景下的算法失灵问题。二是加大政策扶持和资金投入。中央和省级财政设立专项补贴，重点支持基层AI技术部署和设备更新，鼓励企业研发低成本、易操作的基层AI应急产品，降低基层采购和应用成本。同时，推动通信运营商完善基层网络基础设施，扩大5G网络覆盖范围，降低数据传输延迟，确保AI监测数据实时上传、预警信息及时推送。三是建立AI技术运维保障机制。鼓励企业与基层合作，组建专业运维团队，提供上门检修、技术指导等服务，确保AI设备正常运行。还要简化AI设备操作流程，开发通俗易懂的操作界面和培训教材，提升基层应急人员的操作能力。

   （二）完善数据体系，打破信息孤岛，提升数据质量。构建“统一、高效、安全”的数据共享机制，为AI技术应用提供高质量数据支撑。一是建立跨部门数据共享平台。由国家层面制定统一的数据目录、时空基准、API接口等，建立国家灾害数据库，实行“原始数据不出域、可用不可见”的学习机制；地方层面按照“1个省级节点+N个行业节点”架构，实现水利、气象、自然资源、住建、交通运输等部门实时数据“分钟级”汇聚。同时，对贡献数据的部门给予算力、模型服务等激励，形成“越共享越受益”的正循环。二是提升数据质量。规范基层灾害数据录入标准，建立数据审核机制，杜绝重复统计、虚假录入等问题；加强基层监测设备升级改造，更换精度不足的传感器，提升实时监测数据的准确性和时效性；加快历史灾害数据补录工作，建立完善的历史灾害数据库，为AI模型训练提供充足数据支撑。国家数据局推出的“公共数据开放平台”，已向社会开放1000亿条灾害相关数据，有效缓解了数据供给不足的问题。三是强化数据安全与隐私保护，建立基层数据安全防护体系，明确数据收集、存储、使用、销毁的流程和责任，加强对敏感数据的加密处理；建立数据安全审计机制，定期开展数据安全检查，及时排查安全隐患，严厉打击数据泄露行为；明确AI技术数据应用的边界，消除群众的隐私顾虑。

   （三）强化人才培育，优化人才供给，提升专业能力。构建“培养、引进、激励”三位一体的人才体系，破解基层AI人才短缺难题。一是加强基层应急人员培训，将AI技术应用纳入基层应急人员培训体系，定期开展AI设备操作、数据解读、模型应用等专项培训，邀请专业技术人员上门指导，提升基层应急人员的AI应用能力，力争实现基层应急人员AI技术培训全覆盖。二是引进复合型专业人才，出台优惠政策，吸引高校、企业的AI专业人才和防灾减灾救灾领域的骨干人才下沉基层，给予人才补贴、职称晋升等激励，解决人才下沉的后顾之忧；同时，建立“政产学研用”协同机制，设立相关研究项目或机构，由高校教授与基层应急管理人员联合攻关，培养更多懂技术、会应用的复合型人才。三是建立人才激励机制，对在AI技术应用、模型优化、应急处置中表现突出的个人和集体给予表彰奖励，激发基层人员学习和应用AI技术的积极性；完善基层人才发展通道，为AI技术人才提供晋升机会和发展空间，确保人才留得住、用得好。

   （四）健全工作机制，强化协同联动，构建应用闭环。完善各项工作机制，推动AI技术与基层防灾减灾救灾工作深度融合，形成“监测—预警—处置—复盘”的完整闭环。一是建立跨部门协同联动机制。成立基层AI应急协同工作小组，明确各部门的职责分工，建立常态化的信息共享、会商研判、应急处置联动机制，确保AI预警信息及时传递、处置资源合理调配，提升应急处置效率。二是优化预警处置机制。制定AI预警信息分级分类标准，根据灾害等级、影响范围，精准推送预警信息；拓宽预警信息推送渠道，结合基层实际，采用短信、广播、喇叭、微信群、上门通知等多种方式，重点覆盖老年人、残疾人等特殊群体；加强宣传引导，通过案例讲解、科普宣传等方式，提升群众对AI预警信息的接受度和信任度，引导群众主动配合避险处置。三是建立复盘优化机制。灾害处置结束后，组织专业人员对AI技术的应用效果进行系统复盘，分析存在的问题和不足，及时优化AI模型参数、完善技术应用方案，推动AI技术持续迭代升级；加快完善相关法律法规，在专门法律法规中增设“人工智能应急条款”，明确算法开发者、数据提供者、使用者的权责边界，建立双盲测试制度和算法强制保险，为AI技术应用提供制度保障。

   AI技术作为推动基层防灾减灾救灾能力提升的核心支点，能够有效破解基层应急工作中的诸多难题，推动基层应急管理从“经验驱动”向“数据驱动”、从“被动应对”向“主动防控”转型。当前，AI技术赋能基层防灾减灾救灾仍面临技术适配不足、数据共享不畅、人才短缺、机制不完善等问题，需要政府、企业、基层组织协同发力，通过优化技术供给、完善数据体系、强化人才培育、健全工作机制，推动AI技术在基层防灾减灾救灾领域的深度应用。未来，需统筹好发展和安全，充分发挥AI技术的赋能效能，筑牢基层防灾减灾救灾的“安全防线”，为推进应急管理体系和能力现代化提供有力支撑。