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(diǎn)，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(dòng)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?yàn)閿?shù)據(jù)的收集不全或者難以收集。因此，在安防機(jī)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(shí)間巡邏機(jī)器人，可以將社區(qū)內(nèi)的動(dòng)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(jì)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(gè)關(guān)鍵問題，這個(gè)問題的出現(xiàn)主要是因?yàn)閿?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(gè)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(jìn)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(jìn)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(dāng)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(jìn)行云計(jì)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(jìn)行相應(yīng)的分配后，形成突發(fā)事故預(yù)案并進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)演。事故發(fā)生中期是一個(gè)爭分奪秒的時(shí)期，也是最具考驗(yàn)性的一個(gè)時(shí)期。在這一時(shí)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(jǐn)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(jìn)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(shí)時(shí)進(jìn)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(shí)間上傳到云端大平臺進(jìn)行重要備份，同時(shí)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(jī)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(shí)調(diào)配相應(yīng)人力、資源與設(shè)備，在現(xiàn)場進(jìn)行人群的疏導(dǎo)并及時(shí)阻止無關(guān)者靠近事故現(xiàn)場，還需要及時(shí)收集異常的人員流動(dòng)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(gè)已經(jīng)出現(xiàn)損失，需要進(jìn)行賠償與善后的時(shí)期。在這最后的時(shí)期，需要對損失和賠償?shù)挠?jì)算、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(jī)器人與監(jiān)控設(shè)備收集現(xiàn)場情況與遇險(xiǎn)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(zé)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(jìn)行配置，如利用一些清潔或者管道機(jī)器人對現(xiàn)場進(jìn)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(dāng)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(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理、人工智能支持機(jī)械應(yīng)用、人工智能支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、內(nèi)容生成和強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(diǎn)的圖像識別技術(shù)進(jìn)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(shí)時(shí)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(shí)處理大量的視頻圖像，高效地防控安全事故的整個(gè)過程。譬如，通過AI視頻巡檢，可時(shí)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(jìn)入小區(qū)實(shí)時(shí)預(yù)警，智能跟蹤移動(dòng)目標(biāo)，查看人員、車輛軌跡有效控制，將被動(dòng)防范轉(zhuǎn)化為主動(dòng)預(yù)警，減少秩序維護(hù)員巡邏頻次、減少人員接觸、降低人力成本，及時(shí)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(jìn)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(jìn)行黑名單比對，從而實(shí)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(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性的特點(diǎn)，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(shí)間里將生命和財(cái)產(chǎn)損失降到最低。當(dāng)前，社區(qū)突發(fā)性事件應(yīng)急決策的動(dòng)態(tài)調(diào)整只要依靠事件處理人員依據(jù)經(jīng)驗(yàn)與現(xiàn)場狀況來實(shí)施，受人為因素影響大，且在較短時(shí)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(jìn)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(shí)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(yàn)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(shí)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(dāng)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(yàn)與知識，他們能夠很好地輔助事件處置人員進(jìn)行高效決策。根據(jù)當(dāng)前突發(fā)事件的相關(guān)信息按特定的數(shù)據(jù)格式進(jìn)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(jìn)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(dāng)前群體性突發(fā)事件特點(diǎn)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(jìn)行再次檢索，如果相似度達(dá)到某一標(biāo)準(zhǔn)值時(shí)還沒有搜索到結(jié)果，則認(rèn)為案例庫中沒有相似案例。這時(shí)就需要事件處置人員或?qū)＜覒{借經(jīng)驗(yàn)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(shí)施處理，事后通過對事件處理情況的分析評價(jià)，綜合評定是否將當(dāng)前案例與相關(guān)處置預(yù)案加入到案例庫中以擴(kuò)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(shí)時(shí)進(jìn)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(dòng)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(bào)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(jìn)行采集，并采用容錯(cuò)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(xiàng)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，區(qū)別真假信號，以達(dá)到避免誤報(bào)和漏報(bào)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(dāng)前，機(jī)器人行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入智能化發(fā)展的初級階段，這一階段的機(jī)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(dú)立決策能力、一定的自我學(xué)習(xí)能力?，F(xiàn)階段，考慮到機(jī)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(jī)器人分為工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人和特種機(jī)器人三類。京東、美團(tuán)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(dá)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(jī)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(dāng)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(jī)器學(xué)習(xí)、表達(dá)學(xué)習(xí)及部分深度學(xué)習(xí)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(fēng)險(xiǎn)的智能識別、評價(jià)、防控等技術(shù)研發(fā)，而且從長遠(yuǎn)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(yùn)用深度學(xué)習(xí)、時(shí)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(zhǔn)備、應(yīng)急處置與救援、善后與恢復(fù)重建三個(gè)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(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的機(jī)制進(jìn)行深入地研究，探析有關(guān)數(shù)據(jù)與潛在風(fēng)險(xiǎn)的因果或相關(guān)關(guān)系，找出不同類型危機(jī)中可通過機(jī)器識別并進(jìn)行跟蹤檢測的風(fēng)險(xiǎn)要素。另外，在物業(yè)服務(wù)企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn)中，還應(yīng)適當(dāng)增加有關(guān)新興科技認(rèn)知和應(yīng)用科技手段進(jìn)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(jī)制和運(yùn)用典型案例等，使社區(qū)服務(wù)人員具備應(yīng)用科技進(jìn)行危機(jī)管理的能力。研究表明，目前大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)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(zhǔn)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(jìn)組織流程的權(quán)限，以推進(jìn)大數(shù)據(jù)在部門工作中的落實(shí)。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(jìn)行一定設(shè)施的準(zhǔn)備；另外，在信息采集能力的同時(shí)，也要進(jìn)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