为了让应急管理现代化能用上数字技术的优势，必须给风险防控体系升级。现在我国在这方面遇到了不少难题，因为复杂多变的风险总是凑在一块儿。老办法面对极端天气、安全生产事故还有自然灾害这些事情时，会因为信息传得慢、反应不够快、还得靠经验拍脑袋做决定而显得力不从心。尤其是基层干执法的活儿又杂又累，需要专业技术的支持，而预警又得争分夺秒。怎么从被动救火变成主动预防，成了国家提高应急能力的一个大课题。在这种情况下，靠科技去解决问题就成了唯一的办法。 应急管理部大数据中心联合高校、科研机构和企业，一起搞了个“大数据与人工智能应用创新”的重点实验室，专门攻关技术难关，把产学研用结合起来。这次发布的这些成果，就是这种合作机制下结出来的果实。拿“久安”模型来说，它利用了多源数据融合和深度学习技术，把基层执法、险情预警和应急预案这些业务流程梳理了一遍，算是对整个应急管理场景有了深度了解。这个模型不光能看得到各种情况，还能进行专业分析，同时还特别注重安全可控和生态兼容。 这些技术在工作中用起来很管用。在监测风险方面，智能巡检系统能24小时自动盯着数不清的视频流，很快就能发现内涝点这类危险的地方，把预警时间压缩到几秒钟之内。在帮执法方面，系统已经帮全国的执法人员找出了超过1.5万条隐患线索，让基层的监管范围更广也更准。在指挥决策环节，平台能支持不同地方的联动调度，还能针对危化品泄漏或者森林火灾这种情况迅速拿出处置方案，让决策不再是靠老经验而是看数据。 森林火灾智能系统特别厉害，它把天上的卫星、空中的无人机和地面的摄像头的数据都给融合到了一起，把识别火情的准确率拉到了95%以上，报火警的时间也从以前的几个小时缩短到了几秒钟。这就大大加强了“早发现、早预警、早处置”这条防灾链条。 想让技术真正派上用场还得靠三个机制：第一是把产业生态搞得更开放更协同，鼓励大家一起建高质量的数据集；第二是把技术跟实际业务结合得更紧；第三是把用技术的安全规矩立起来。 未来数字技术在应急领域肯定还会渗透得更深。风险管理会从“事后应对”变成“事前预防”，从“单点处理”变成“系统坚固”。接下来要做好关键技术的标准化和平台化建设，让部门之间和地方之间的数据共享起来，还要培养懂技术又懂业务的人才。 科技是推动现代化的发动机，但技术永远得给人的安全和社会发展让路。在推智能工具落地的时候，得坚持“以人为本、生命至上”，让创新变成守护老百姓的本事。只有把制度、技术和实践混到一块儿去用，才能在复杂的风险里守住公共安全防线。