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大模型在安全应急领域展现出强大的应用潜力，主要通过自然语言处理和多模态分析能力提升灾害预警、应急响应和决策支持效率。例如，在灾害预测中可分析气象、地质等数据生成风险报告；在突发事件中快速解析求救信息并调度资源；还能模拟灾情推演辅助制定应急预案。目前技术已应用于地震预警、安全生产、城市安全、公共卫生监测等场景，但需结合领域知识优化准确性和实时性。大模型在安全应急领域的应用已形成多维度技术支撑体系，本文小编梳理了大模型在安全应急领域具体应用的五个核心应用方向、五个核心应用场景（部分案例）及未来发展的趋势：

一、大模型在安全应急五个核心应用方向

（一)智能监测预警

1.?风险识别与预测?

通过集成视频监控数据和地理信息，大模型可自动识别危化品厂区人员聚集、工贸企业粉尘堆积等安全风险，并预测气象灾害导致的城市内涝趋势。典型案例如“久安”大模型通过融合危险化学品、森林火灾等专业知识库，实现秒级视频分析能力。

2.?动态行为建模?

结合网络流量、设备日志等多源数据建立正常行为基线，实时检测异常模式偏离，显著提升金融、能源等关键基础设施的防护有效性。

（二）应急处置与响应

1.?智能辅助决策?

应急管理平台可快速整合气象、交通、人口等多维度数据生成态势分析图谱，为救援力量部署和资源调度提供科学依据。例如云从科技平台将突发事件处理时效缩短30%以上。

2.?自动化流程管理?

SOAR集成系统通过预定义剧本串联工具链，支持事件分类、隔离与修复全流程自动化操作。典型案例显示某银行部署后事件处理时间缩减70%。

（三）监管执法支撑

1.?智能监管助手?

提供拍照识别隐患、自动生成检查清单等功能，辅助基层执法人员快速完成现场勘查。久安大模型已实现安全生产执法全流程智能化覆盖。

2.?法规动态适配?

安全应急法律法规平台通过AI持续更新政策库，自动比对企业操作与现行法规符合性，规避合规风险。

（四）教育培训创新

1.?沉浸式实训体系?

结合VR/AR技术搭建大安全体验馆，模拟地震、火灾等场景训练应急反应能力。上海柏科推出的数字宣教机器人可实现互动式培训。

2. ?个性化学习方案?

在线学习平台基于用户画像推送定制课程，五进宣教系统覆盖企业、社区等多场景需求，知识吸收效率提升40%

（五）技术底座构建

1.?统一AI平台?

城市级大模型整合深度学习与大数据分析技术，构建包含威胁情报库、应急预案库的智能底座，支撑日均亿级数据处理能力。

2.多模态能力融合?支持文本、图像、视频多模态交互查询，实现从知识检索到智能报告生成的全链条服务。

二、大模型在安全应急领域的应用正快速落地，多个典型案例已展现出显著成效

（一）自然灾害防控

1.?台风灾害防御（沿海城市）?

部署“天穹应急大模型”，整合卫星、雷达等18类数据源，实时生成公里级灾害推演沙盘。在超强台风来袭前48小时精准锁定化工园区储罐区风险点，调度300台智能机器人完成危化品转移，?避免8亿元资产损失? 。

2.?地震监测预警（西藏定日6.8级地震）?

中国地震局利用“谛听”地震大模型自动处理连续波形数据，震后27小时内识别429个余震事件，?震级监测精度达2级?，显著提升台站稀疏区域的地震捕捉能力 。

（二）事故处置与城市安全

1.?化工事故应急响应（某电厂）?

DeepSeek系统在化学品泄漏事故中，?10秒生成处置方案?，动态优化疏散路线与资源调配，最终?减少70%事故损失? 。

2.?火灾风险防控（智慧消防）?

通过分析建筑结构、历史火灾数据及实时传感器信息，AI大模型构建城市火灾风险热力图，识别高风险区域并预置消防资源。某案例中帮助消防指挥员?实时模拟火势蔓延路径?，制定最优灭火方案 。

（三）公共卫生应急

1.?疫情早期预警?

整合医疗记录、社交媒体等跨域数据，构建AI预测模型（如谷歌流感预测系统），可?提前1周预警流感趋势?，辅助资源调度与防控决策 。

2.?公共卫生资源优化?

基于人群健康数据与疾病分布热力图，精准匹配医疗资源需求。某平台通过手机位置大数据分析人口流动，支撑政府?实时调整防疫资源部署? 。

（四）安全生产与网络安全

1.?工业隐患排查（某化工厂）?

DeepSeek通过AI图像识别+传感器联动，?提升管道泄漏识别效率80%?，隐患响应时间从2小时缩短至10分钟 。

2.?网络威胁防御?

天融信“天问大模型”结合RAG与多模态检测技术，在网络安全领域降低内容安全风险，提升?未知威胁检出率与处置精准度? 。

（五）综合应急管理平台

1.北京“久安大模型”整合180PB多源数据，实现：

执法人员拍照秒级识别安全隐患；

自然灾害救援方案秒级生成；

?30秒一键组会调度40余个系统?，构建全域协同的“智慧应急大脑” 。

2.大羽模型基于AI技术，核心能力包括：

智能安全问答与决策辅助、公文及多场景预案智能撰写、图像/视频隐患识别分析。

支持多维数据融合与隐患演化推演；

通过数据标注和算法优化，提升推理与输出精度；

覆盖危化、消防、仓储等十余行业场景，精准适配日常排查与事故处置需求；

大羽平台免费开放，降低技术应用门槛，推动AI在应急管理领域的普惠化应用。

3.次元慧安大模型一体机：

资源零浪费。直接复用企业现有摄像头和安保团队，无需设备改造或网络升级，单台一体机可部署30个AI安管智能体集群，最大化利用既有资源。

全时智能巡查。支持分钟级（1/3/5分钟）自主安全巡查，覆盖安全生产、治安消防等场景，实现全天候风险初判、深度分析、精准预警与处置闭环。

技术全栈部署。一体机集成Deepseek、CV模型、视觉思考模型、知识库引擎及动态风险画像引擎，提供开箱即用的AI安防能力。

颠覆性成本效益。单位改造成本仅为行业17%，人效提升400%，夜间巡逻成本降72%，11个月即可收回投资（ROI）。

权威认证与定位。国内首个获中央网信办备案的安全应急大模型，专注工贸八大行业及矿山、危化领域。

这些案例验证了大模型在提升灾害预判精度、缩短应急响应时间、降低经济损失方面的核心价值，推动应急管理从“经验驱动”转向“智能驱动”。

三、安全应急大模型未来发展趋势

1.垂直深化?：安全知识库持续纳入专业领域数据提升垂直场景适配性；行业定制化模型（如30+行业安全大模型）将成主流，通过微调适配企业特定场景。

2.?多模态融合?：深化文本、图像、视频数据的联合分析能力，提升复杂环境下的风险感知精度。

3.边缘智能?：通过模型量化、剪枝技术开发端侧设备（如视频AI盒子），满足实时分析需求，边缘计算与联邦学习技术推动模型轻量化部署。?

4.协同治理?：人机协同模式逐步替代传统单机决策体系，构建“政府-社会-企业”多方联动机制，整合保险、社会资源强化防灾体系。

大模型正推动安全应急从“事后响应”向“事前预防-事中控制-事后复盘”的全周期智慧管理模式演进，其发展需持续突破技术瓶颈并完善协同生态

来源于 《应急圈》