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：

• 实时监测：通过部署低成本传感器网络，持续追踪水位、降雨量、流速等关键指标。
• 视觉识别：利用计算机视觉技术，AI自动识别洪水淹没范围、道路通行状态及人员位置。
• 风险预测：基于预测模型，系统能够前置发现潜在风险点。

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。

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