当前，极端天气、安全生产事故、城市运行风险、公共卫生事件以及新兴技术风险相互交织，突发事件呈现复合化、链式化和不确定性增强的特征。传统应急管理中存在的经验依赖、条块分割和事后处置倾向，在风险识别、预警响应、协同处置和资源调度等方面面临新的挑战。

人工智能的发展为现代应急管理提供了新的技术支撑与治理工具。通过数据融合、智能识别、趋势预测、辅助决策和协同调度，人工智能有助于推动应急管理从偏重"被动响应"向更加重视"主动治理"转变，从"经验驱动"向"数据驱动"转变，从"单点处置"向"全生命周期协同治理"转变。

第十九次"现代应急管理"课程班聚焦"现代应急管理与人工智能"主题，面向应急管理、公共安全、城市治理、基层治理、行业监管、企业安全管理以及相关研究与实践人员，围绕人工智能赋能现代应急管理的基本逻辑、技术体系、典型场景与治理挑战展开。

本年度课程强调从现代风险治理视角理解人工智能的应用价值，将人工智能技术置于应急管理体系现代化、公共安全治理能力提升和数智融合发展的大背景下进行系统分析，帮助学员建立对"AI+应急管理"的整体认知。

主题一：数智融合背景下现代应急管理的范式转型

在复杂风险背景下，现代应急管理需要从单一事件处置转向对多源风险、链式风险和系统性风险的综合治理。数智技术的发展，为突破传统应急管理中的信息壁垒、响应滞后和协同不足提供了新的可能。

现代应急管理的智能化发展，并非简单地将数字技术和人工智能工具应用于既有管理流程，而是推动应急管理范式发生深层次转型。在数智融合背景下，应急管理正从以经验判断为主转向以数据分析和智能研判为支撑，从以事后处置为主转向以风险预防和全生命周期治理为导向，从部门分割管理转向跨层级、跨部门、跨系统的协同治理。

这一主题的核心价值在于引导学员从治理范式转型的高度理解人工智能与现代应急管理的关系。人工智能并非孤立的技术变量，而是嵌入风险治理体系、组织运行机制和公共安全治理模式之中的重要力量。

主题二：《2026中国应急报告》发布会

作为课程班的重要组成部分，《2026中国应急报告》涵盖《中国自然灾害风险评价报告》《2026中国区域应急表现能力评价报告》以及《人工智能在现代应急管理中的应用报告》三大主题报告。

其中，年度热点报告《人工智能在现代应急管理中的应用报告》立足构建"AI+应急管理"的系统框架，围绕风险背景、理论逻辑、全生命周期应用路径、技术支撑体系、典型案例、治理挑战和政策建议等方面展开，系统呈现人工智能赋能现代应急管理的整体图景。

该报告分为七个主体章节。第一章梳理全球风险背景与传统应急管理模式的局限；第二章从国内外经典框架出发，阐明风险治理范式转变与AI介入的内在逻辑；第三章沿“风险感知→风险预测→应急决策→协同执行→灾后恢复”全流程，系统呈现AI在各关键环节的赋能路径；第四章构建“感知层—认知层—决策层—系统架构层”四层技术支撑体系；第五章精选中国、美国及欧洲、日本等地区的典型案例进行深度剖析；第六章对AI决策误判风险、数据孤岛、跨部门协同障碍、责任归属与隐私伦理等核心挑战进行系统性审视；第七章提出未来技术趋势预判与多层次政策建议。

主题三：数智驱动的现代应急管理技术体系与应用场景

面对复杂风险，仅依靠人工巡查、经验判断和层级报送，已难以满足快速感知、精准识别和动态响应的要求。卫星遥感、物联网感知、城市视频监控、自然语言处理、计算机视觉、多模态学习、智能推演和数字孪生等技术，正共同构成现代应急管理的技术基础。

在具体应用中，无人设备应急应用、公共卫生事件防控、应急预案智能化、城市关键基础设施风险治理、智能辅助驾驶风险治理等内容，集中体现了现代风险治理的复杂性与前沿性。无人设备反映了高危环境下应急行动方式的变化；公共卫生事件防控体现了跨区域、跨系统风险传播的复杂性；应急预案智能化回应了传统预案静态化、文本化和执行难的问题；城市关键基础设施风险揭示了现代城市系统高度耦合所带来的连锁风险；智能辅助驾驶则展示了新兴技术本身既可能成为风险源，也可能成为风险治理工具的双重属性。

因此，从技术体系和应用场景两个维度理解数智驱动的现代应急管理，有助于突破单纯介绍技术功能的局限，更加系统地把握"技术—场景—治理"之间的内在关系。现代应急管理的智能化建设，是数据、算法、平台、组织和制度共同作用下的系统工程。

主题四：人工智能在突发事件分类应对中的差异化应用

突发事件类型多样，不同灾害和事故具有不同的发生机理、演化规律和治理重点。因此，人工智能在突发事件应对中的应用，必须坚持分类施策和差异化治理，不能以单一模式套用于所有场景。

安全生产领域更强调隐患排查、风险监测和过程控制；高温灾害治理需关注城市空间、脆弱人群和公共服务保障；洪涝灾害往往涉及气象、水文、排水、交通和人口转移等多系统联动；火灾防控强调早期识别、蔓延判断和现场救援；地震灾害则更加突出突发性、破坏性和震后快速评估的重要性。不同类型突发事件对人工智能技术能力提出了不同要求，也决定了智能化治理的重点方向。

从应急管理能力建设角度看，分类应对是提升治理精准性的重要前提。人工智能需要在具体突发事件情境中与专业知识、行业规则、应急流程和组织体系相结合。只有充分理解不同突发事件的风险特征和治理需求，才能真正把握AI技术的适用条件、应用边界和实际价值。

结语：面向智能化、协同化和现代化的应急管理能力建设

在复杂风险时代，人工智能并非替代人的判断，也非简单增加技术设备，而是通过数据整合、智能识别、辅助研判和协同支撑，提升风险感知、应急决策、资源配置和协同处置能力。面向未来，推动人工智能与现代应急管理深度融合，将成为提升公共安全治理能力、建设韧性城市和推进治理现代化的重要方向。

本课程班期待为相关领域管理者、实践者和研究者提供系统化、前沿性和实践性的学习平台，共同探索智能、协同、高效的现代应急管理新路径。

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