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一场见面会，五个基层应急人的共同关键词
2026年8月24日上午，国务院新闻办公室“新征程上的奋斗者”中外记者见面会现场，五位应急管理领域代表面前的桌牌分别写着天津、义乌、沈阳、南京、武汉。当被问及对“十五五”时期应急管理工作的期许时，五个人的回答里反复出现同一个词：AI。
这并非一场技术发布会。天津市应急管理局应急管理事务中心主任张东方在描述自己的职业时，用了“守在人民群众和灾害之间的一道防线”这样的表述。但在展望未来五年时，他的措辞迅速变得具体而技术化：“希望AI智能体能够更加深度嵌入和服务防汛一张图系统。”
从防汛指挥大厅到街道执法中队，从消防救援站到工程救援基地，AI正在从一个概念性的“技术方向”，变成应急管理体系一线从业者口中的“基础设施性需求”。
防汛一张图：AI智能体要从“看得见”走向“算得准”
张东方所说的“防汛一张图系统”，是目前多地应急管理部门已经部署的综合性防汛指挥平台。它的核心能力在于将雨情、水情、工情、险情等多源数据叠加在统一地理信息系统上，让指挥人员“一屏掌握全局”。但张东方的期待显然不止于此。
“提前获取雨情水情数据，快速研判灾害风险，辅助科学决策”——这三个动作分别对应数据采集、模型计算、决策支持三个环节。据公开信息，当前主流防汛系统的数据接入能力已相对成熟，但“研判”和“辅助决策”仍是短板。多数系统能做到“显示数据”，尚不能做到“告诉指挥员该做什么”。AI智能体的深度嵌入，指向的正是从“展示型系统”向“决策型系统”的跨越。
横向对比来看，2024年至2025年间，国内多个省份在气象预报领域引入大模型辅助降雨预测，部分试点项目的短临降雨预报准确率较传统数值模式有所提升。但将AI智能体直接嵌入防汛指挥决策闭环，仍处于早期探索阶段。张东方的表态，实质上代表了一线应急管理者对现有技术“最后一公里”落地能力的集体焦虑与迫切期待。
义乌样本：基层应急的“人少事多”困境与AI破局
浙江省义乌市应急管理局副局长吴巨良用三个词概括自己对应急管理职业的理解：“责任”“坚守”“情怀”。但在展望“十五五”时，他谈的是“落地更多的人工智能应用场景”和“专业人才队伍壮大”。
这两个诉求之间存在着直接的因果关系。义乌作为全球小商品集散地，市场主体密集、流动人口规模大、仓储物流场景复杂，基层应急管理长期面临“人少事多、面广量大”的结构性压力。据公开信息，义乌市在册市场主体已超过百万户，而基层应急执法人员数量远无法匹配这一体量。AI应用场景的落地，在吴巨良的表述中被明确指向“帮助基层提升工作质效”——这不是锦上添花，而是现实倒逼。
从行业影响视角看，义乌的需求代表了全国大量经济发达县域的共性困境：经济密度高、风险点分散、监管力量相对不足。如果AI能在隐患排查、风险预警、执法辅助等环节形成可复制的县域级解决方案，其溢出效应将远超义乌一地。
从“事后扑救”到“事前预防”：消防治理的范式转移
辽宁省沈阳市铁西区启工消防救援站政治指导员张岩的发言，将讨论引向了一个更深层的转型命题。他明确提出，盼望消防安全治理“更快向事前预防转型”，从源头防范化解重大安全风险。
“事前预防”四个字的背后，是消防体系运行逻辑的根本性调整。传统消防力量的核心任务是“接警—出动—扑救”，这一模式决定了其本质上是“灾害发生后的响应者”。而事前预防要求消防体系具备“灾害发生前的干预能力”——识别隐患、评估风险、提前处置。
张岩提到，“大批微型消防站、消防工作站，消防力量也下沉到一线”，这是组织层面的前置。但组织下沉并不自动等同于预防能力的形成。要实现从“人防”到“技防+智防”的升级，AI驱动的火灾风险预测模型、电气火灾隐患智能监测、城市消防远程监控系统等技术手段将成为关键变量。据公开信息，国内已有多个城市在试点基于物联网和机器学习算法的电气火灾预警系统，部分试点区域的电气火灾发生率出现同比下降。但整体而言，相关技术的覆盖率与基层实际需求之间仍有较大缺口。
南京街道视角：安全是“跑出来的”，也是“算出来的”
江苏省南京市秦淮区秦虹街道应急执法中队中队长吴凯的发言，为这场讨论提供了最微观的观察维度。他的三句话——“安全是一线跑出来的”“办法是换位想出来的”“安全是合力守出来的”——勾勒出基层应急工作的真实图景：大量的人力投入、复杂的利益协调、多元的主体动员。
值得注意的是，吴凯在展望“十五五”时，将“智能安防手段覆盖更多沿街商铺、老旧小区、重点场所”与“基层应急队伍专业化水平提升”并列提出。这暗示了一个被频繁忽视的现实：基层对AI的需求并非“高大上”的算法模型，而是“能落地、能报警、能减少跑腿次数”的实用型智能设备。
沿街商铺的燃气泄漏监测、老旧小区的消防通道占用识别、重点场所的人流密度预警——这些场景的技术难度并不算高，但部署成本、运维机制、数据打通等问题长期制约着规模化落地。吴凯的期待，折射出的是技术供给与基层需求之间的“适配鸿沟”。
工程救援：智能化装备的“硬科技”缺口
中国安能集团武汉救援基地救援队员韩磊的视角，将讨论从“城市日常应急”扩展到了“重大工程抢险”这一更具技术硬度的领域。他扎根一线17年，对“工程救援领域的智能化装备技术水平不断提升”的期待，指向的是中国应急装备体系中一个长期存在的结构性短板。
工程救援场景——如堤防决口封堵、堰塞湖处置、隧道坍塌救援——对装备的要求远超普通消防和城市救援。这类场景通常涉及大型机械作业、复杂地质条件、恶劣气象环境，对装备的自主作业能力、环境感知能力、远程操控能力提出了极高要求。据公开信息，中国在工程机械制造领域具有全球领先的产能优势，但在面向应急救援场景的专用智能化改装、无人化作业系统集成方面，与部分发达国家相比仍存在差距。
韩磊同时提到“装备技术人才实战体系更加健全”，这实际上点出了另一个关键问题：即便装备到位，缺乏能够熟练操作和维护智能化装备的专业人才，技术优势也无法转化为实战能力。装备与人才的“双缺口”，是工程救援领域智能化转型必须同时跨越的两道坎。
五个人的共识背后：应急AI从“可选”走向“必选”
五位来自不同层级、不同地区、不同岗位的应急管理从业者，在同一个场合不约而同地提及AI，这一现象本身具有重要的信号意义。它表明，AI在应急管理领域的定位正在发生根本性变化：从“试点探索的可选项”变为“能力建设的必选项”。
但从行业分析角度看，这一共识的形成也伴随着现实挑战。应急管理领域的AI应用，面临着数据孤岛、标准缺失、模型可解释性不足、基层运维能力薄弱等多重制约。防汛、消防、工程救援等细分场景之间的数据互通和模型复用，至今尚未形成成熟机制。据公开信息，截至2025年底，全国应急管理系统内已建成的各类信息化平台数量众多，但跨层级、跨地域、跨灾种的数据共享仍存在明显壁垒。
“十五五”时期，应急AI能否从“一线期待”走向“体系能力”，取决于三个关键变量的进展：一是AI智能体与现有指挥决策系统的深度集成能力；二是面向基层场景的低成本、高可靠智能设备供给；三是既懂应急业务又懂AI技术的复合型人才梯队建设。五位代表的发言，与其说是对技术的期许，不如说是对“技术必须真正解决问题”这一朴素逻辑的集体确认。
本文由AI辅助生成
