前言
近日，应急管理部正式发布应急管理领域的“久安”AI（人工智能）大模型。抓住新一轮科技革命的历史机遇，优化整合资源，强化科技支撑，是提升应急管理工作科学化、专业化、智能化、精细化水平的必答题。“久安”AI大模型一经发布，就引起了社会的广泛关注。“久安”AI大模型是什么，有哪些功能功效，今天就一探究竟。
“久安”AI大模型是什么？
——满足问知识、问数据、问图像、问视频等多种需求
“‘久安’AI大模型是什么样的，在什么地方可以获得和使用？作为基层监管人员，真希望应急管理部统一建一套系统，便于基层开展业务。”宜昌市应急管理局副局长程伟看到“久安”AI大模型发布消息后说。
“‘久安’AI大模型是应急管理部里科技和信息化司组织开发的，目前执法的功能已可以在‘移动应急’APP的‘互联网+执法’中使用。”应急管理部科技和信息化司综合处处长魏雅利在群里回复，“湖北省正在推动转用应急管理部建设的‘互联网+执法’系统，转用后就能用了，如果想了解，我们可以给您开通临时账号体验。”
“久安”AI大模型目前可以在“移动应急”APP中公共服务板块中找到并使用。大模型吸收了危险化学品、森林火灾和安全生产执法等业务领域海量专业知识，依托国产大模型和应急云基础算力进行增强训练，能够从大量视频监控中自动筛选危化企业厂区人员聚集、工贸企业作业场所粉尘积聚、强降雨地区城市内涝等安全风险，帮助基层执法人员实现拍照识别隐患和制作检查清单，智能辅助危化品和森林火灾应急处置，满足应急管理人员问知识、问数据、问图像、问视频等多种需求，有效提升了监测预警、监管执法、应急救援和辅助决策方面的科技支撑能力。
“为了便于应急管理人员了解掌握行业知识，我们建立了统一的大模型门户，具备‘四问’能力（知识问答、数据问答、图像问答、视频问答），一站式满足应急管理人员的各种需求。进一步来说，就是一键拍照生成隐患处理方法，一句话执行复杂应急管理任务，一键获取事故现场处置方案……”应急管理部科技和信息化司大数据业务处副处长张建博介绍，“为强化‘应急大脑’功能，大模型目前已录入大量应急管理领域的期刊论文、政策法规、标准规范、科普手册等专业知识信息。它具备对应急领域专题数据的阅读和理解能力，能够实现对应急管理业务的深度认知。大模型能够实现文本、图像、音频、视频等多模态信息的理解和处理，整合物联感知、声音感知、视觉感知等多种数据，快速精准地提取出灾害事故、风险隐患等关键信息。”
此外，通过将“移动应急”APP“互联网+执法”系统对接“久安”AI大模型，形成了识图寻隐患、灵活查标准、一键制清单等功能。应急管理部大数据中心系统研发部副处长刘传安介绍，执法人员仅需现场拍摄照片，便能迅速识别出隐患，还能根据生成的隐患要点自动匹配法律条款与标准依据，使执法行动更加准确、高效，大幅提升了基层的执法效能。
四川省应急管理厅执法人员金顺成在试用大模型后说：“拍照识别设备功能印象尤其深刻。它能够迅速扫描各种设备与环境，通过先进的图像处理技术，实时反馈可能出现的违规情况或安全隐患。这种智能化的操作方式大大简化了传统的安全检查流程，提高了工作效率。我深切感受到了科技革新给安全监管执法带来的巨大变革。”
“久安”AI大模型怎么用？
——智能监测预警、辅助基层执法、辅助指挥决策、支撑应急救援
“久安”AI大模型通过机器学习、知识图谱、计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术的深度应用，构建一站式人工智能服务支撑开放框架，为各类应急管理业务应用提供人工智能服务。
在智能监测预警、辅助基层执法、辅助指挥决策、支撑应急救援等方面，“久安”AI大模型都能在具体工作场景中展现它的超能力。
应急管理部大数据中心数据服务部副处长张新菊打开“久安”AI大模型，一键点击，一幅城市内涝情况地图即刻展现在记者面前，每个地区的内涝情况一目了然。“目前大模型已接入大量视频监控，如果要分析视频中出现的风险隐患，依靠人工查看犹如大海捞针，依靠传统图像识别技术只能一帧一帧地分析单一场景，都不太现实。现在一个大模型就能覆盖常见的城市内涝、积水、人员聚集、违规作业等应用场景。随着我国极端天气趋强趋重趋频，自然灾害的突发性和异常性愈发明显，灾害时空分布差异大，环境极端多样，形势严峻复杂。在这样的条件下，大模型的独特优势尤其明显。”
当下，“久安”AI大模型能实现动态解析视频监控内容，自主判断是否存在风险隐患和违规操作等，实现各类风险的准确锁定和视频快速调阅。数据服务部王增铮介绍，目前大模型已对国家应急指挥总部的40多个业务系统进行智能识别，根据指示就可自动打开系统并操作相关功能。记者看到，在王增铮说打开灾害事故电子地图后，大模型就会自动打开。他说打开灾害分析防汛抗旱专题，界面上就展示出近期防汛统计数据，包括救援队伍和灾害损失相关信息。
大模型建立了一句话检索视频监控功能，可以精准识别和筛选出需要的视频，并对视频实时画面进行解析，如果存在风险隐患就会给出提示。数据服务部李晓慧向记者作了展示。她随机调取了一家危险化学品企业的储罐监控视频，大模型实时判断出某处存在人群聚集的隐患。
李晓慧介绍，一旦发生事故，大模型可以围绕事故现场态势、涉事企业风险、周边资源协同等自动生成应急处置方案。例如，指挥中心接到一起危化品事故报告后，工作人员就可以在灾害事故电子地图上点击“智能助手”，进入到事故处置界面，界面包含了事故现场、涉事企业、周边资源、周边人口、救援队伍等选项，点击“事故现场”，页面显示出事故概况，同时地图上还可以看到周边重大危险源的分布情况；点击“调度处置”，大模型立即给出如下信息——所在区域发生危化品爆炸，需要关注周边的风险情况，包括5公里范围内存在的高敏感防护目标；5公里内有1家医院；100公里范围内有3支应急救援队伍，距离最近是国家危险化学品应急救援××队（系统同时还能给出导航路径和预计到达时间等信息）。
在危险化学品事故救援、森林火灾扑救等应急处置场景中，“久安”AI大模型有着卓越的“思考”能力，就像有多个领域的专家同时提供决策智力支持。在危险化学品事故救援处置中，大模型可以提供危险化学品的理化特性，根据现场实时情况就存在风险、重点关注事项进行提示提醒，推荐救援方案等。对森林火灾扑救，大模型能够提供扑救方式、救援路线、历史事故、事故处置过程、事后处理与恢复等建议信息。
“这种基于数据的决策过程确保了各种资源能够被有效利用，且被送到最需要的地方。”数据服务部郭玮介绍，在森林火灾扑救场景中，我们还重点围绕火场态势分析、火灾趋势研判、相似案例匹配和救援方案推荐，构建了森林火灾应急处置辅助决策能力。结合气象预报，大模型自动分析扑火的潜在风险，提示安全扑救的要点和注意事项。根据气温、风向和地形地貌，大模型预测火灾蔓延方向和范围，在图上展示蔓延情况。最后，针对事发地的地形、植被、天气情况，大模型智能生成扑火方案。
张新菊还给记者展示了模型构建的虚拟数字人。他发出语音指令：“呼叫近期洪涝灾害严重的湖南、安徽、江西各级应急管理和消防部门，同时在大屏右边打开灾害事故电子地图和铁塔监测系统。”虚拟数字人能够自动解析、完成复杂指令，一句话可连通40余个系统、3000多家单位进行组会操作，完成组会时间从原先的5分钟缩短至目前的30秒钟。
“久安”AI大模型怎么来的？
——10轮预训练、53轮微处理、1000多个提示词
近年来，以生成式人工智能为代表的新一轮科技革命兴起，引领了各领域、全方位的深层次变革。如何利用AI大模型，回应应急管理领域实战需求？应急管理部科技和信息化司积极推动科技创新，组织应急管理部大数据中心、信息研究院、安科院、灾研院等单位和高新技术企业，从今年4月起攻关。
“我们组织了关于安全生产基础知识、法律法规、急救基础知识、危险化学品基础知识等方面的6000多道题在通用大模型里‘跑’。但在应急管理专业知识方面，通用大模型回答的准确率仅为49.7%，有些回答是随意在互联网上抓取信息的整理，并且通用大模型只聚焦问答，应急场景应用有限，完全达不到应急管理领域的专业要求。”大数据和人工智能应用创新应急管理部重点实验室主任、大数据中心数据服务部处长刘永强介绍。
“如何建设一个更懂应急管理的AI大模型呢？在现有通用大模型的基础上，我们必须进行私有化部署，比如在大算力CPU集群、高质量行业数据和专业化应用场景方面，完成系列部署，形成了懂应急管理的‘久安’AI大模型，可以说这是最早在政府部门落地应用的大模型之一了。”应急管理部科技和信息化司副司长赵志刚介绍，AI大模型的高起点研发，有效提升应急响应速度，增强资源配置能力，深化全系统协同程度。
从4月组建专班到8月“久安”AI大模型发布，这是一个可以用“数字说话”的成长过程：4月，应急管理部科技和信息化司指导组建专班；5月，收集基础知识、政策法规、期刊论文、科普手册、新闻公告、典型案例等10类语料，完成10轮预训练、53轮微调、1000多个提示词的行业训练；6月，搭建监测预警、辅助执法、会商调度、指挥决策、应急救援等各类应急管理急需业务场景；7月，开展13轮准确率测试，共测试行业问题3万余道，邀请科技公司、应急管理领域顶尖专家开展评估；8月，大模型正式发布。
据赵志刚介绍，“久安”AI大模型基于国产大模型底座和应急云基础算力，采用国内人工智能领域多项先进技术和框架，对收集的应急行业数据进行训练优化，提升了对应急专业词汇、物理机制和业务流程的理解，牢牢贴近应急管理实际工作，是应急人专属“应急大脑”。
“久安”AI大模型怎么样？
——应答准确率目前提升至85.7%，持续推进更多场景化应用落地
“从4月到现在，‘久安’AI大模型训练也半年了，现在答题准确率能达到多少？”记者提问。
“85.7%！”张建博脱口而出，“应急管理重点行业领域专业知识准确率在半年内能提升到这个水平，来之不易。从目前的情况看，‘久安’AI大模型还需要积累和梳理更多的行业知识。接下来我们要关注于高质量数据的更新和扩大，在大模型自身能力提升的同时，加快推进更多场景化应用落地。”
为何要关注高质量数据呢？应急管理部科技和信息化司大数据业务处二级主任科员陶冶向记者介绍，从行业知识体系来说，应急管理行业因其高度的复杂性和动态性，知识体系尚处于不断完善之中。自然灾害、安全生产事故、公共卫生事件等多种应急场景，各自拥有独特的成因、演变规律及应对策略，这要求必须广泛搜集、深入分析，精准提炼海量行业知识。
“久安”AI大模型虽已初具雏形，但在深入行业知识理解、精准把握专业术语以及高效服务业务应用等方面，其能力尚存提升空间。接下来，团队将围绕监测预警、监管执法、应急救援、政务服务、社会动员等应急管理业务域进行知识分类建库存储，如事故库、自然灾害库、法律法规库、应急预案库等数据库。通过部署更大参数、更高性能的基础模型，增强“久安”AI大模型在语义理解、问题分析、答案总结等方面的能力，确保在业务应用中能够准确、高效地理解问题、输出答案。让大模型不仅能够深刻理解行业语境，还能自如运用行业语言，精准执行行业任务，从而真正蜕变成为一位“懂行业、说行话、做行家”的应急行业智能专家，为应急管理体系的智能化转型提供坚实支撑。
将来，在应急管理“久安”AI大模型预训练模型的基础上，团队会针对危险化学品、林火等灾害场景，以及执法、问数、组会等业务场景进行微调，提升“久安”AI大模型的业务理解、行业知识、问题总结能力，使其在实战应用中发挥更大效用。
各地应急管理部门普遍展现出对大模型创新的浓厚兴趣与迫切需求。然而，面对GPU算力资源有限、大模型管理平台操作复杂以及模型训练技术门槛较高等实际困难，各地应急管理部门虽心怀壮志，却难以将创新想法付诸实践。“久安”AI大模型构建团队建议携手具备创新动力足的省市应急管理部门，广泛汇聚应急领域专业知识，以应急管理“久安”AI大模型为基础，共同探索开展联合创新和应用深化，提升“久安”AI大模型的应用价值，强化赋能地方应急管理部门应用。
“科技创新是智慧应急发展的核心动力。未来，我们将不断迭代优化‘久安’AI大模型，进一步强化大模型与监测预警、监管执法、辅助决策和指挥救援等关键行业领域业务的融合创新能力，探索救援机器人、通信保障、智能应急设备等更多智能化应用场景，努力打造智慧应急大脑，以科技信息化推动应急管理工作再上新台阶。”应急管理部科技和信息化司副司长赵志刚表示。
最后的最后
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