对于防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾 害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型，通过对海量文本的训练习得语言的统计规律， 从而具有理解和生成自然语言的能力，实现人机之 间的有效通信。自2018年双向编码表示模型（bidirec⁃ 决策支持的应急大脑，从而实现整体业务系统智能化水平从感知智能到认知智能的提升。 关键词 大语言模型，智慧应急，知识管理，应急大脑 引用格式 龚晶，黄欢. 基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑 [J]. 指挥与控制学报，2025，11（2）：217-224 DOI 10.20278/j.jc2.2096-0204.2024.0158 指 挥 与 控 制 学 报 JOURNAL OF COMMAND 门、救援队伍等应急业务对象的主题数据库，以及 监测预警、安全生产、监管执法、指挥救援、社会动 员等重点业务的专题数据库。包括结构化数据、半 结构化数据和非结构化数据。 知识库层：为应急管理业务应用智能化提供知 识服务，主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层：覆盖应急管理全过程，包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 景应用。 决策指挥层：为所有应急管理业务辅助决策。 2.1

：最强知识外挂 ” 平台内置最佳实践流程，只需导 入文档 / 问答对，即可达到更稳 定 和精确的知识问答效果。适用 于 企业知识服务、产品咨询等严 肃 问答场景。 Agent 模式 “AI 指挥官 ” Agent 模式由大模型进行任务 自 主规划和工具调用（ function- call ），可实现高效应用搭建。 适用于有灵活回复或快速搭建 需 求的服务问答场景。 要稳定选标准模式，要定制选工作流，要尝鲜选

预警通知：触发报警系统并通知相关人员，建议采取应急措 施。 此外，基于地理信息系统（GIS）技术，系统能够在地图上标 识出安全隐患位置，并通过可视化界面展示实时的风险分析结果。 这样的可视化工具不仅有助于快速定位问题，还便于指挥调度人员 制定应对方案。 在应急响应方面，我们将整合一个智能决策支持系统，该系统 能够在接收到的预警信息基础上，分析可能的影响范围、建议最优 的应对措施，并自动生成应急预案。例如，在地震监测到后，系统 其次，利用数据分析工具，可对收集到的数据进行深入分析。 这些分析可以揭示出客流高峰时段、设备故障频率、以及货运需求 变化等重要信息。借助机器学习算法，可以对历史数据进行建模， 预测未来的客流和货运趋势。这一过程不仅能提高指挥调度的效 率，还能有效降低运营成本。 通过可视化工具，可以将分析结果转化为易于理解的图表和图 形，帮助决策者快速识别问题和机会。例如，使用热力图展示不同 站点的客流量变化，可以清楚地看到哪些区域需求旺盛，哪些区域 害、设备故障、人为破坏等，制定相应的应急响应步骤和流程。每 种风险类型的预案都应包括以下几个方面： 1. 风险识别和评估：明确可能发生的风险事件，并评估其可能性 和影响程度。 2. 应急组织结构：成立专门的应急指挥小组，明确各成员职责。 指挥小组需配备具有相关专业背景的人员，包括铁路运营管 理、安全管理、技术支持等方面的专家，以确保在应急情况下 能够做出适当的应对。 3. 预警机制：建立实时监测系统，利用三维 AI 大模型对铁路沿

域的智能监控，及时识别异常行为，提升安全防范能力。 2. 事件预测与预警：通过历史数据的学习与分析，AI 可以精准 预测潜在的安全风险，并及时发出预警信息。 3. 高效调度与响应：在突发事件发生时，AI 能够帮助指挥中心 快速调度资源，制定响应策略，提高处置效率。 4. 数据整合与共享：通过构建视频数据平台，整合各类监控资 源，为决策提供依据，促进信息共享。 这些措施不仅能够有效预防和减少安全事故的发生，还能够增 运动或遗留物品等可疑行为，系统能够立即触发相应的警报，并动 态记录和标记此事件的相关视频片段。下表展示了几种主要事件类 型及其对应的处理逻辑： 事件类型 处理逻辑 人群聚集 识别人群密度，触发警报并实时向指挥中心发送数据 异常运动 对于超速、逆行等行为进行识别并发起告警 遗留物品 识别可疑遗留物品，自动标记并发送至安保人员查验 突发事件 人员奔跑、动态聚集等情况，自动触发全局告警并锁定摄像头视角 快速 检索。 o 引入数据库技术，以支持视频片段的标签化和索引化， 方便后续的查询和分析。 5. 后续分析与决策支持 o 配备决策分析工具，对监控数据进行深入分析，生成可 视化报告，辅助指挥决策。 o 应用数据挖掘技术，挖掘潜在的安全隐患与趋势，为长 远规划提供依据。 根据《2022 年数字安全行业发展报告》，行业内已涌现出多 种相关应用场景，例如：  智能交通：通过对交叉口监控视频的实时分析，识别交通违规