導(dǎo)語：人工智能技術(shù)如何助力社區(qū)應(yīng)急管理一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

社區(qū)突發(fā)事件影響社區(qū)居民的生命安全和身體健康，人工智能和大數(shù)據(jù)作為新一代信息科技的代表性技術(shù)，正在應(yīng)用于各類場景突發(fā)事件的應(yīng)急管理中。筆者結(jié)合近年來社區(qū)突發(fā)事件的類型和特征，提出了人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)在社區(qū)突發(fā)事件應(yīng)急管理中的應(yīng)用場景、路徑與效能，希冀藉此推動社區(qū)突發(fā)事件應(yīng)急管理的創(chuàng)新，提升應(yīng)急管理效能。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在社區(qū)突發(fā)事件處理中的應(yīng)用

事故的出現(xiàn)，往往是因為數(shù)據(jù)的收集不全或者難以收集。因此，在安防機器人基礎(chǔ)上加以雙目視覺系統(tǒng)，在社區(qū)內(nèi)配備交叉式的全天候全時間巡邏機器人，可以將社區(qū)內(nèi)的動與靜的數(shù)據(jù)都盡可能的收集到，配備企業(yè)內(nèi)部云平臺上的大數(shù)據(jù)計算系統(tǒng)，可以快速處理大量的數(shù)據(jù)。在對數(shù)據(jù)的處理上，數(shù)據(jù)處理速度不足同樣也是一個關(guān)鍵問題，這個問題的出現(xiàn)主要是因為數(shù)據(jù)的繁雜無法合理利用與應(yīng)對數(shù)據(jù)分析的核心算法不成熟。針對這第一個問題，應(yīng)該搭建大數(shù)據(jù)平臺，利用分布式數(shù)據(jù)庫與分布式儲存群對已經(jīng)載入的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，以清除無用與重復(fù)的數(shù)據(jù)，最終通過對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行分類、匯總形成聯(lián)系，便可以合理利用繁雜的數(shù)據(jù)，而且目前也有相當多的物業(yè)服務(wù)企業(yè)自行研發(fā)自己的大數(shù)據(jù)平臺來管理日常；通過云平臺上對數(shù)據(jù)庫進行云計算與可視化分析，建立突發(fā)事故的模型并對人員與物資進行相應(yīng)的分配后，形成突發(fā)事故預(yù)案并進行相應(yīng)的預(yù)演。事故發(fā)生中期是一個爭分奪秒的時期，也是最具考驗性的一個時期。在這一時期，對于被害者的救援、現(xiàn)場人員的控制與引導(dǎo)、現(xiàn)場信息的控制、以及對相應(yīng)部門的聯(lián)絡(luò)都是極為重要的。因此，對數(shù)據(jù)的收集與現(xiàn)場應(yīng)急處理更是需要謹慎對待。在收集數(shù)據(jù)方面，在自然事故上，自然災(zāi)害過程中容易造成社區(qū)內(nèi)水電設(shè)備的故障進而發(fā)生事故，因此針對小區(qū)內(nèi)水、電設(shè)備上可以通過人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時進行數(shù)據(jù)收集與監(jiān)測。對于社區(qū)內(nèi)部事故，首先利用已經(jīng)完善的巡邏與監(jiān)控的人工智能系統(tǒng)收集到的異常數(shù)據(jù)，第一時間上傳到云端大平臺進行重要備份，同時對物業(yè)服務(wù)企業(yè)發(fā)起提醒并聯(lián)系相關(guān)的公安、消防、醫(yī)療部門；其次通過無人機在高空中收集人流數(shù)據(jù)，利用已經(jīng)建立好的事故預(yù)案及時調(diào)配相應(yīng)人力、資源與設(shè)備，在現(xiàn)場進行人群的疏導(dǎo)并及時阻止無關(guān)者靠近事故現(xiàn)場，還需要及時收集異常的人員流動情況，一旦發(fā)現(xiàn)異常便向公安發(fā)出通知。事故發(fā)生后期是一個已經(jīng)出現(xiàn)損失，需要進行賠償與善后的時期。在這最后的時期，需要對損失和賠償?shù)挠嬎?、善后維修的控制還有公關(guān)的引導(dǎo)有一定的要求。在這一階段，需要繼續(xù)利用巡檢機器人與監(jiān)控設(shè)備收集現(xiàn)場情況與遇險人的數(shù)據(jù)，結(jié)合事故發(fā)生過程記錄下的數(shù)據(jù)，分析出責任主體與現(xiàn)場損失情況，為后續(xù)的協(xié)商或者仲裁提供證據(jù)，并以先前的預(yù)演方案中人員、物資、裝備進行配置，如利用一些清潔或者管道機器人對現(xiàn)場進行清理。

人工智能技術(shù)在社區(qū)突發(fā)事件處理中的應(yīng)用

根據(jù)當前人工智能發(fā)展水平，筆者梳理出7類可用于社區(qū)突發(fā)事件應(yīng)急管理的人工智能技術(shù)能力，主要包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理、人工智能支持機械應(yīng)用、人工智能支持數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容生成和強化學習等。首先是圖像識別技術(shù)可應(yīng)用于社區(qū)安全監(jiān)測預(yù)警。圖像識別的快速發(fā)展，加快了人工智能在安全領(lǐng)域的應(yīng)用，許多突發(fā)事件的發(fā)生，可以通過視頻里監(jiān)測地點的圖像識別技術(shù)進行快速的預(yù)警響應(yīng)，如火災(zāi)的發(fā)生，圖像識別技術(shù)可以快速地判斷火災(zāi)是否發(fā)生、火災(zāi)的程度及實時監(jiān)控火災(zāi)的趨勢。通過對監(jiān)控圖像的處理和識別，可以同時處理大量的視頻圖像，高效地防控安全事故的整個過程。譬如，通過AI視頻巡檢，可時刻監(jiān)控消防通道、公共設(shè)施、出入口和圍墻，對可疑人員、推銷人員進入小區(qū)實時預(yù)警，智能跟蹤移動目標，查看人員、車輛軌跡有效控制，將被動防范轉(zhuǎn)化為主動預(yù)警，減少秩序維護員巡邏頻次、減少人員接觸、降低人力成本，及時發(fā)現(xiàn)問題，做到事前防控。圖像識別中的人臉識別技術(shù)可以通過平臺下發(fā)或本地導(dǎo)入證件號或人臉黑名單，在本地進行黑名單比對后上傳結(jié)果給平臺，亦可對接公安身份證信息庫進行黑名單比對，從而實現(xiàn)黑名單管控，保證社區(qū)安全。其次是人工智能技術(shù)可用于突發(fā)事件處理輔助決策。社區(qū)突發(fā)事件具有動態(tài)性、復(fù)雜性的特點，對于社區(qū)突發(fā)事件的處理需要做到快速且有效，在最短的時間里將生命和財產(chǎn)損失降到最低。當前，社區(qū)突發(fā)性事件應(yīng)急決策的動態(tài)調(diào)整只要依靠事件處理人員依據(jù)經(jīng)驗與現(xiàn)場狀況來實施，受人為因素影響大，且在較短時間內(nèi)難以做出有效處理。案例推理技術(shù)依據(jù)大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，能做到對社區(qū)突發(fā)事件的預(yù)測，進行有效快速的處理分析，構(gòu)建出精確的突發(fā)事件輔助決策處理系統(tǒng)，這也是突發(fā)事件應(yīng)急處理的未來方向。事實上，基于案例推理的群發(fā)性突發(fā)事件預(yù)警流程是人工智能領(lǐng)域一種通過模擬專家解決問題的思維將過去的案例作為經(jīng)驗用于對新問題求解的推理技術(shù)。相較于傳統(tǒng)的預(yù)警方式，基于案例推理的群體性突發(fā)事件預(yù)警流程在有效的利用專家知識的同時克服大量數(shù)據(jù)帶來的不利影響。在過往的社區(qū)應(yīng)急處理當中，社區(qū)處置部門在處置突發(fā)事件過程中積累了大量的應(yīng)急預(yù)案和事件案例，這些預(yù)案與案例中隱藏著大量的專家經(jīng)驗與知識，他們能夠很好地輔助事件處置人員進行高效決策。根據(jù)當前突發(fā)事件的相關(guān)信息按特定的數(shù)據(jù)格式進行表示并輸入到預(yù)警體系中。通過相關(guān)的檢索算法對案例庫中的案例進行檢索并匹配出一定的符合相似度要求的案例。如果存在符合要求的歷史案例則選取相似度最大的案例作為輔助應(yīng)急決策的案例，直接使用或根據(jù)當前群體性突發(fā)事件特點修正處置預(yù)案作為此次事件的處置預(yù)案；如果不存在則調(diào)整相似度進行再次檢索，如果相似度達到某一標準值時還沒有搜索到結(jié)果，則認為案例庫中沒有相似案例。這時就需要事件處置人員或?qū)＜覒{借經(jīng)驗或相關(guān)原則制定處理方案，處置方案制定后對突發(fā)事件實施處理，事后通過對事件處理情況的分析評價，綜合評定是否將當前案例與相關(guān)處置預(yù)案加入到案例庫中以擴展系統(tǒng)的案例數(shù)據(jù)。再次是人工智能技術(shù)在設(shè)施設(shè)備突發(fā)故障監(jiān)控中的應(yīng)用。針對小區(qū)內(nèi)的電、水和消防設(shè)備，可以通過人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時進行數(shù)據(jù)收集與監(jiān)測，以預(yù)防事故的發(fā)生。對于社區(qū)公共電力設(shè)備故障問題，惡劣天氣下社區(qū)供電中斷的問題，可由數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能技術(shù)在電力設(shè)備狀態(tài)的分析中的應(yīng)用得到更好更快的解決，該技術(shù)在電力設(shè)備智能巡查，電力設(shè)備故障智能診斷，電力設(shè)備狀態(tài)預(yù)判方面都有很好的應(yīng)用。在火災(zāi)智能報警方面，通過傳感器對煙霧密度、環(huán)境溫濕度及光波等數(shù)據(jù)進行采集，并采用容錯控制、模糊控制及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對采集到的各項環(huán)境數(shù)據(jù)進行分析處理，區(qū)別真假信號，以達到避免誤報和漏報的目的。最后是人工智能技術(shù)在社區(qū)日常服務(wù)中也有廣泛的應(yīng)用空間。當前，機器人行業(yè)已經(jīng)進入智能化發(fā)展的初級階段，這一階段的機器人具有更類似于人的特征，主要表現(xiàn)在多樣的感知和交互能力、靈活的獨立決策能力、一定的自我學習能力?，F(xiàn)階段，考慮到機器人在高空、水下、自然災(zāi)害等特殊環(huán)境下的應(yīng)用現(xiàn)狀，我國業(yè)內(nèi)將機器人分為工業(yè)機器人、服務(wù)機器人和特種機器人三類。京東、美團等電商布局AGV無人車，利用AI+無人車技術(shù)解決物流中的“最后一公里”的問題，達到無接觸服務(wù)的目的。物業(yè)服務(wù)企業(yè)在社區(qū)服務(wù)中也完全可以借鑒引入智能機器人，提供特殊環(huán)境下的服務(wù)工作，以降低人工成本。通過對現(xiàn)階段人工智能技術(shù)能力的分析，人工智能為社區(qū)突發(fā)事件應(yīng)急管理監(jiān)測、救援等提供了新的手段和模式，物業(yè)服務(wù)企業(yè)要圍繞當前主要的社區(qū)突發(fā)事件，利用已經(jīng)成熟的基于規(guī)則的算法、傳統(tǒng)機器學習、表達學習及部分深度學習技術(shù)，積極開展社區(qū)突發(fā)事件數(shù)據(jù)的智能獲取與處理技術(shù)，以及風險的智能識別、評價、防控等技術(shù)研發(fā)，而且從長遠發(fā)展的角度考慮，還應(yīng)建立多維異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)庫，運用深度學習、時間序列分析、長－短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多屬性決策、群體智能優(yōu)化等算法，面向預(yù)防與應(yīng)急準備、應(yīng)急處置與救援、善后與恢復(fù)重建三個主要環(huán)節(jié)，構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)和人工智能混合優(yōu)化的社區(qū)突發(fā)事件應(yīng)急管理平臺。要讓大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在社區(qū)突發(fā)事件中真正高效起作用，關(guān)鍵還要對風險傳導(dǎo)的機制進行深入地研究，探析有關(guān)數(shù)據(jù)與潛在風險的因果或相關(guān)關(guān)系，找出不同類型危機中可通過機器識別并進行跟蹤檢測的風險要素。另外，在物業(yè)服務(wù)企業(yè)內(nèi)部培訓中，還應(yīng)適當增加有關(guān)新興科技認知和應(yīng)用科技手段進行各類突發(fā)事件應(yīng)急管理的內(nèi)容，特別是新興科技的原理、倫理、賦能與反賦能機制和運用典型案例等，使社區(qū)服務(wù)人員具備應(yīng)用科技進行危機管理的能力。研究表明，目前大數(shù)據(jù)技術(shù)運用存在的主要問題是數(shù)據(jù)收集的不全或者難以收集，以及數(shù)據(jù)處理效率不足。因此，物業(yè)服務(wù)企業(yè)要為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用做出準備，在管理和權(quán)限設(shè)置上，有必要設(shè)置“大數(shù)據(jù)信息官”并賦予其具有改進組織流程的權(quán)限，以推進大數(shù)據(jù)在部門工作中的落實。在技術(shù)升級和設(shè)備使用方面要明確需要解決的問題，以需求為導(dǎo)向，進行一定設(shè)施的準備；另外，在信息采集能力的同時，也要進行數(shù)據(jù)共享，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心，提高信息的有效聚合和快速傳遞，以便在應(yīng)急管理過程中提高效率。

作者：王惠明 黃焯威 付一多