自2016年以來，人工智能迅速成為行業的焦點名詞，并得到了長足的發展，人臉識別、車牌識別、視頻結構化等技術進入商用階段。目前看來，人工智能技術已全面落地公共安全、金融、教育、醫療等多個領域，為行業的發展注入了新動力。與此同時，作為公共安全的一部分，城市應急管理工作也與人工智能相結合，產生了豐富的應用技術、方法和場景。
　　近年以來，突發事件的關注度持續走高，以對突發事件進行事前預防、事發應對、事中處置和善后恢復全過程的應急管理系統也迅速發展起來，成為智慧城市、智慧社區等建設中不可或缺的核心部分。且值得注意的是，隨著社會事件的日益復雜，當前的應急管理系統，已不僅僅聚焦于突發事件，而是所有的“事故”，包含人為事件和非人為事件。
　　人工智能大道其行，在人臉識別、車牌識別、大數據、視頻結構化等新興技術的加持下，城市應急管理系統也開始從傳統的被動防御向更為智能的主動預防靠近，這種“主動性”涵蓋了預防、準備、響應和恢復全過程。
 
　　“防患于未然”：第三代事前預警系統
 
　　在經歷了第一代人為報警，第二代數模混合報警系統之后，第三代事前預警系統已經向完全數字化系統(網絡攝像機，網絡監視器和視頻服務器)進行轉變，這也是目前安防領域正在采用的事前預警技術。而我們也可以將第三代事前預警技術視為一種更為智能化的防盜報警技術。
　　廣義認為，第三代事前預警技術被認為是視頻監控系統的一部分，其以視頻為報警源，用視頻分析技術來監測、判斷是否符合要預定的報警條件并檢測到觸發設定條件時啟動報警。完成從原來的人工查找到自動推送，從以前的事后查找向事前預測、預防、預警發生根本性的轉變。盡管視頻監控+視頻分析構成了第三代事前預警系統的核心，但就目前而言，當下以智能攝像機為載體的第三代事前預警系統，其基本功能依舊還是實時查看視頻、錄像保存，僅有部分具有簡單的運動檢測功能，并不具備物品缺失、絆線檢測、滯留檢測、區域入侵、人群聚集檢測等功能。也就是說，當前的事前預警系統還并未實現安防的真正價值。
　　不過比較慶幸的是，隨著人工智能、大數據、云計算等新興技術的日益發展和成熟，當下的視頻監控技術在AI的加持下也開始向智能化升級，逐漸迎來了視頻結構化時代。而在視頻結構化時代，視頻分析技術將把視頻中的結構化數據進行處理集和分析，并將其轉化為結構化數據，繼而對態勢進行事前感知，達到事前預警的效果。
 
　　“全線把控”：事中應急處置系統
 
　　由于突發事件所處的具體環境和條件不同，每一時間段的特殊矛盾、規模程度、性質和后果不同，卷入事件的群眾情況不同，因而事中處置的方法和程序也各有不同。但無論狀況如何，事中應急處理系統一般都要經過控制事態、調查研究、制定對策、貫徹實施、評估總結和重塑形象六個環節。
　　目前看來，人工智能在事中應急處置系統中的應用，主要融合在控制事態以及貫徹實施兩大環節。
　　輿論是突發事件流傳的中堅力量，正向輿論一般能對突發事件起到激勵作用，但過激的輿反而會引起人們的恐慌，繼而嚴重擾亂人們的生活秩序。在控制事態環節中，人工智能通常以“網絡抓手”的身份出現在各大網絡平臺中，根據相關關鍵詞對或將造成不良輿論的言語或資訊進行自動捕捉和刪除，避免不良輿論的滋生，從而起到控制事態的作用。
　　而在事中應急處置的貫徹實施環節，基于人工智能技術而打造的移動應急系統，則是該環節的重要組成部分，能夠在重大突發事件應急處置中發揮至關重要的作用。
　　一套完整的移動應急系統包括應急值守、綜合信息、應急協調、信息接報的功能，通過這些功能實現應急處置全過程、全地點、多方參與。例如，在案件發生之后，移動應急系統能自動分析事件屬性，如火災、車禍、洪災等等，并能自動觸發相應報警通道，調動相關處置部門，如火災調動消防部門、車禍調動交警部門、醫院等等。與此同時，移動應急系統還能根據布局在城市各個角落的“眼睛”(攝像機)，對當前環境下的交通進行實時智能分析，保證關鍵信息順利傳遞，并規劃出短且優的通行路線，從而促使相關部門能在短時間里抵達突發事件現場，為應急處置工作提供有力的技術支撐。
 
　　“越練越純成熟”：事后完善恢復系統
 
　　在大數據和人工智能的新思維背景下，政府應急部門的信息資源數字化轉型是社會發展大勢所向。這一點在事后完善恢復系統中得到了體現。
　　深度學習通過對數據進行不斷訓練提高算法的精度，從而使得人工智能技術得到進一步提高，在這個環節當中，龐大且有效的數據是人工智能技術得以提高的重要來源。與人工智能技術的提高一般，城市應急管理系統的日益完善，也需要依靠事后完善恢復系統，對各類突發事件進行評價和“訓練”，進而為事前預警系統提供更為準確的事件分析能力，提高城市應急管理系統的應急反應能力。
 
　　城市應急管理的關鍵：可視化管理
 
　　不管是事前預警系統、事中應急處置系統，還是事后完善恢復系統，“城市之眼”——視頻監控都是城市應急管理系統中的核心環節，起到“眼觀六路”的作用。而基于此，城市應急管理工作的關鍵環節——可視化管理，也因此應運而生。
      可視化管理主要依賴于視頻監控系統，傳統的視頻監控手段主要用于監視、錄像和回放，不能充分挖掘視頻監控技術在應急管理工作中的應用效果，而AI技術可以將非結構化的視頻數據進行結構化處理，這樣就可以對人員身份管理、車輛速度、車輛違停、潛在危險源發掘方面發揮作用。
　　隨著高清視頻監控技術、人臉識別技術、車輛技術識別、視頻結構化技術的發展，人工智能技術在廣大應急市場已經取得了較為突出的成績。在城市風險識別監控過程中，通過動態人臉識別可以對事發地進行人的識別、形成人的軌跡、人的周界防護、人的身份特征。而通過基于計算機視覺算法基礎形成的深度學習、人工智能、視覺計算的能力可以設計構造基于人的特征行為識別算法，將規范化在社會生產生活中因人的行為導致的相關危害風險，
　　另外，值得一提的是，視頻圖像分析技術的出現更是城市應急管理得以成熟的關鍵所在。從視頻圖像分析技術的組成來看，由視頻圖像識別算法和算法深化應用的視頻圖像分析技術，用算法解決了對視頻結構化對象的識別和記錄問題，用應用解決的是識別后、記錄后的日益增長的海量視頻圖像數據的場景和需求痛點問題，能夠通過海量視頻圖像數據匯聚全量的視頻大數據基礎、通過深度學習、機器學習、人工智能、知識圖譜技術手段對社會生產生活中人、車、物的視頻分析，達到預警預測預判的目標、隱患點動態檢測排查效率低下、線索疑情事件的關聯關系模糊、無法防患于未然的惡疾。
　　在實際應用中，視頻圖像分析技術可進一步轉化為應急管理部門監管實戰所用的情報，實現視頻數據向有效情報的一次轉化。
 
　　小結：
      人工智能技術與城市應急管理系統相結合，是未來城市公共安全必然的發展趨勢。但較為遺憾的是，就目前而言，城市應急管理系統還處于“主動預防’的初級階段，離真正的“智能”還有較長的距離，且在落地過程中，越來越多的弊端也開始顯現出來。
　　此外，除了人工智能技術，AR、VR等技術，也能通過其技術本身為城市應急管理系統帶來更多的創新應用。未來城市應急管理系統的“畫卷”將如何勾勒，我們拭目以待！
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