【开题报告】MPA论文优秀选题:AI赋能韧性社区应急管理的建设框架分析:以深圳宝安区为例

面对风险社会的复杂性，传统应急管理体系和治理模式无法应对复合型风险应急挑战，随着治理理念更新，韧性社区作为新时代基层应急管理的新转向，其在应急管理体系中的地位日益重要。AI赋能韧性社区，不仅适应了复杂性治理的特点，还满足多中心协同治理、自适应和自主迭代的善治需求，成为推动韧性社区建设的重要驱动力。本文从韧性社区的自适应循环理论出发，结合深圳市宝安区的韧性社区建设案例的成功经验和不足之处，构建了AI赋能韧性社区的应急管理建设框架。研究发现该框架包括四大机制：组织结构韧性打造、文化价值韧性营造、环境适应韧性塑造及学习韧性创造。通过机制赋能，旨在助力我国新时代社区应急管理能力和体系的现代化，实现基层全灾种、全过程的多主体应急管理建设。

AI赋能；韧性社区；应急管理；AI

宝安区利用智能人工智能管理系统，打造了智慧的社区救助体系。通过人工智能识别危险行为，实时监测预警，引领智慧救助^[40],建立了求助人员的大数据系统、异常行为监测系统和周界防范系统；建立了宝安区智慧急救管理平台，实现120急救系统、AED定位管理系统、志愿者(培训学员)定位系统、医院急诊出车系统等急救资源的智慧统筹协调；实现对社区老人的智慧监测，为社区高龄老人配备智能手环、摔倒监测雷达等设备，提供SOS紧急呼叫、健康体征监测等功能，实现社区老人的实时安全监测。

(2)及时准确的危机信息发布

突发事件发生后，及时公布危机信息是公民的迫切需求，公民往往希望能够及时掌握详细危机信息以研判所面对的风险并采取相应的措施。AI赋能可以实现预警信息和应急信息的智慧舆情发布，有效保障居民的知情权^[41],减缓危机带来的焦虑情绪，促进公民对社区的各类应急措施进行理解与配合。

宝安区通过“5G+AI”建立了智慧宝安三防决策指挥系统和自然灾害风险监测预警系统，综合物联感知、3D模拟等数据，及时掌握水情、雨情等信息，实现了对风险灾害的智能研判和及时预警，能够面向居民在第一时间发布预警、启动应急响应、进行灾情录入及调度等工作，从而增强了社区的精准及时预警防控能力。

4.更新阶段的自我学习能力

学习能力是韧性社区的核心构成维度，也是目前应急管理能力提升的重点。人工智能技术以机器学习为核心能力，可以实现知识管理，从而推进“智慧应急”建设。目前宝安区积极构建智能化应急管理应用系统，在城市应急管理层面建立了决策支持信息库，并构建了城市安全风险场景智能研判模型库和城市安全风险预案库。这些子系统可以智能识别风险，并进行分析、评估以及趋势预测，同时也能预测灾害后果，并进行虚拟仿真。

(二)人工智能赋能在实践案例中的不足

1.对多元治理格局的赋能不足

在组织层面，韧性社区建设要求多元主体参与格局和协同机制，这是形成政府主导、社会协同和公民参与的基层治理格局，和提升基层应急管理能力的关键。面对复合型风险的突发公共事件，仅仅依靠政府的力量往往难以有效应对。构建常态的突发事件应急管理体制需要从基层的日常治理入手，形成社区的冗余性安排。人工智能的数字治理平台可以通过AI赋能为社区应急管理中的多元主体参与提供可能，且可从协调、联动应对等方面优化和重塑应急管理机制，提升治理韧性的多样性和协同性^[22]。

虽然在宝安区的社区建设实践中，还未对居民、非政府组织等主体参与社区应急管理实现全面AI赋能，但已通过互联网媒体建设了网络治理平台。这个平台引导群众共建共治、各类组织积极协同参与应急管理等基层自治。宝安区探索搭建了“社区家园网”网络平台，此外还通过微博、微信公众号等社区融媒体、“掌上小程序”建设，打造了居民议事自治新渠道，使得居民参与共建共治共享程度不断提升。

2.对自主学习能力的赋能不足

在危机后期，更应强调社区的学习更新能力。在应急管理中不可能提前设计好所有的措施、规则来应对未知、复杂和突发的危机，但可以重新组合已有的经验、技术和方案，以更好地应对突发事件^[42]。然而，在宝安区的实践中，人工智能的应用更多地集中在智能互联、指挥调度和决策支持等方面，而对机器学习的运用较少。实际上，通过对社区居民的分析和聚类，人工智能的机器学习可以提升响应速度^[43],从而消弭风险，充分调动资源，提升应急管理效率。目前，在宝安区的机器学习实践多集中在城市应急管理层面，韧性社区的自我学习应急管理建设仍然缺乏相关的人工智能机器学习技术运用。