应急管理实践需要应对自然环境、政治经济环 境、社会文化环境以及技术环境等多个方面带来的 对公共安全的威胁和挑战。当前系统缺乏适应外部 环境变化的能力，特别是在监测预警和救援处置应 用中，当面临新的、未知风险时，当处于复杂多变的 灾害（难）情境时，现有的业务系统往往表现不佳， 无法快速识别并积极应对潜在的风险和应急需求。 虽然也引入了一些模型和算法解决一些特定场景的 问题，但整体而言仍属于打补丁式的被动应对，缺 乏系统的、持续的学习机制来增强应变能力。 的优势整合起来。 2.5 智能层次局限 通过引入大数据、人工智能技术系统智能化水 平得到了较大提高，例如，视频识别技术应用在安 全监管中实现的安全生产风险智能监测预警，无人 机及快速建模技术在应急救援中实现的灾害环境智 能感知等。这些技术侧重外部世界数据的收集和处 理，加强了系统的视觉、听觉和触觉等感知能力，使 得应急系统能够及时捕捉外部环境变化。按照机器 智能水平由低到高的 4 个层次：数据智能、感知智 应急管理知识是一个更广阔的、跨学科的社会和 经济情境中创造出来的，涉及到自然灾害、事故灾 难、公共卫生、社会安全等多个领域，覆盖了从突发 事件预防、准备、响应到恢复的全过程[24]，既包括能 明码表示的显性知识，还包括隐性知识，也称默会知 识，例如，应急管理人员的个人经验、技能等长期实 践经验中积累的、难以明确表达的知识，这些知识可 能表现为对特定事件的常识性理解、对不同灾害类型 的应对策略的抽象化认知等。应急部门知识除了各

系统的背景下，推动铁路沿线的数字化、智能化转型，成为项目的 核心使命。 本项目的具体目标包括： 1. 提升安全管理水平 通过三维模型的实时监测，及时发现铁路沿线的潜在安全隐 患，提升对自然灾害、非法侵入等事件的响应速度，确保铁路 运营的安全性。 2. 优化资源配置与决策支持 利用大数据分析和 AI 算法，对铁路沿线的环境、设施、流量 等进行综合分析，为运营管理提供数据支持，帮助决策者进行 线网络发送至中央处理系统中进行更深层次的分析。 接下来，系统将利用机器学习算法，对采集的多维数据进行分 析。具体的评估指标包括但不限于：  轨道高程变化  隧道湿度和温度  路基和轨道的磨损程度  自然灾害（如山体滑坡、洪水）的实时监控 通过这些指标的综合评估，我们可以转换出一个安全风险指 数，反映当前铁路沿线的安全状况。当风险指数超过设定的阈值 时，系统将自动生成告警，并推送给相关管理人员和操作员。 模型的训练基 础。 实施后，通过实景三维 AI 大模型的构建和运用，实现了以下 效果： 1. 实时监控与异常预警：模型能够对铁路沿线的状态进行实时监 测。一旦检测到异常情况，比如设备故障、自然灾害或人力因 素等，系统会立即向有关部门发出预警信号。根据测试数据显 示，预警的准确率提高了约 30%。 2. 提升运营安全性：通过对历史数据的深度学习和环境特征的分 析，模型能够预测潜在的安全隐患，从而为运维人员提供科学

.........................................134 1. 引言 随着社会经济的发展与城市化进程的加速，公共安全问题日趋 复杂化。各种突发事件的频发，如自然灾害、交通事故和公共卫生 事件等，给社会的安全管理带来了巨大的挑战。传统的公共安全监 控手段往往依赖于人工观察和经验判断，难以及时、准确地应对突 发情况。因此，亟需引入现代化的科技手段来提升公共安全管理的 关视频和图像数据。这些数据不仅包含现场视频，还包括用户 的评论、位置标签等，有助于分析事件的性质和影响。 3. 无人机和卫星影像：无人机可以提供特定区域的高分辨率视频 和图像，尤其在大型事件或自然灾害中。这些数据可以为事件 分析和应急响应提供重要支持。卫星影像则适合于大范围事件 的监控与评估。 4. 传感器数据：包括地震传感器、火灾探测器等传感器反馈的数 据，这些数据可以与视频数据结合进行多模态分析，提升事件 社交媒体数据的主要来源包括但不限于：  Twitter  Facebook  Instagram  TikTok  YouTube  Reddit 这些平台上，用户频繁发布关于突发事件、自然灾害、社会运 动等主题的内容。通过对这些数据的挖掘与分析，能够及时识别出 热点事件，评估事件对公共安全的影响，以及监控社交舆论的变 化。在这一过程中，AI 大模型能够通过自然语言处理(NLP)和计算

理奠定坚实的基础，从而为后续的 AI 大模型训练提供高质量的数 据支持。 2.4.2 数据备份策略 在知识库数据处理方案中，数据备份策略是确保数据安全与可 恢复性的关键环节。为了应对潜在的硬件故障、人为误操作、自然 灾害或网络攻击等风险，必须建立一套全面且可靠的备份机制。首 先，备份频率应根据数据的重要性和更新频率进行划分。核心数据 应每日进行全量备份，同时结合增量备份，以减少存储空间占用并 提高备份效率。对 登录（SSO）技术，增强用户身份验证的可靠性。此外，还应建立 数据备份与恢复机制，确保在发生数据丢失或损坏时能够快速恢 复。例如，定期进行全量备份和增量备份，并将备份数据存储在不 同的地理位置，以防自然灾害等不可控因素导致的数据丢失。 在数据安全与权限管理的实施过程中，还需建立完善的安全政 策和培训机制，确保所有相关人员了解和遵守安全规范。例如，定 期开展安全意识培训，提升员工对数据安全风险的识别和应对能

安全事件处理流程，确保在发生数据泄露或其他安全事件时能够快 速响应，最大限度地减少损失。 此外，数据的备份和恢复策略也是数据安全的重要组成部分。 应采用多地域、多副本的备份方式，确保数据在发生自然灾害或硬 件故障时仍能快速恢复。备份数据同样需要加密存储，并定期进行 恢复测试，确保备份数据的完整性和可用性。 最后，提升员工的安全意识是数据安全策略中不可忽视的一 环。通过定期开展安全培训和模拟攻击演练，增强员工对潜在安全

天内完成，并通过严格的测试确保稳定性和兼容性。 在数据安全与备份方面，将提供全面的数据管理方案，包括自 动备份、灾难恢复和数据加密服务。备份数据将存储在本地和云端 双重环境中，确保在硬件故障或自然灾害情况下数据的完整性和可 恢复性。我们还将定期进行安全审计，评估系统的防护能力，并根 据最新安全标准进行升级。 最后，为确保系统的长期可用性，我们将提供扩展性支持服 务，包括系统性能调优、功能扩展和硬件升级。用户可根据业务需

如，在高峰时段，AI 模型能够推荐最优的列车发车频率，以缓解乘 客拥挤现象，提升乘客整体出行体验。 其次，AI 大模型可应用于列车调度的实时优化。在实际运营 中，各种突发事件经常发生，如设备故障、自然灾害、突发的重大 活动等，这些都可能影响到列车的正常运行。通过对各类数据的实 时分析，AI 模型可及时生成调度调整方案，自动重新规划最优的运 行线路和发车间隔。这种动态调度能力能够有效降低由于突发事件

“AI依赖于高质量的数据。我们一直在安 联集团范围内不断发展和提高我们的数据质量⸺不仅在安联商业险，而是在安联集团的 所有实体中⸺以训练我们使用的模型。这有助于我们评估和模拟极端天气事件，例如收 集关于洪水等次生灾害的数据。或者，通过不断改进我们的位置数据的粒度，我们可以帮 助企业客户更好地识别气候风险敞口。”布鲁赫补充道，AI可以扮演“冷静的问题解决者” 的角色。 “通过采用更具预测性、预防性和主动性的方法，AI可以将我们的视角从后视镜中