劉玉超，馬文學，趙志強

（1.一體化指揮調度技術國家工程實驗室，北京 100190；2.北京市維納智能指揮調度技術研究院，北京 100190）

一體化指揮調度是使用信息化手段以及與信息化相適應的工作機制，將互不相同、相互補充、互不隸屬、相對獨立的指揮要素、執(zhí)行力量以及相關資源有機地融合為一個整體，以實現(xiàn)組織策劃的目標[1]。一體化指揮調度是管理與技術的結合，是安全場景數(shù)字化的方法論，為公共安全、應急管理、社會治理等領域提供了理論、技術、模式、標準等方面的體系化支撐能力。

1 一體化指揮調度的內(nèi)涵

1.1 理論基礎

一體化指揮調度在學科上屬于指揮與控制系統(tǒng)工程，理論基礎源自賽博控制論。王飛躍教授在《機器崛起》中詳細闡述了賽博的演進過程[2]，涉及社會管理、生物學、機器智能、工程控制等多領域、多視角。在1956年人工智能誕生的達特茅斯會議上，賽博是其中的重要學派，今天面對萬物互聯(lián)、人機融合的社會復雜交互系統(tǒng)問題，賽博與AI走向融合。

誕生于軍事領域的“OODA”環(huán)（Observe-Orient-Decide-Act），從數(shù)據(jù)流的角度很好地闡釋了指揮調度的方法論內(nèi)涵[3]?！癘ODA”環(huán)是20世紀70年代，美國陸軍上校約翰?包以德受毛澤東軍事思想啟發(fā)提出的，詳見圖1所示。

圖1 不同維度理解“OODA”環(huán)

從數(shù)據(jù)流來看，物理世界一直都在變化，狀態(tài)感知就是解決數(shù)據(jù)從物理空間的隱性到賽博空間的顯性問題，這是數(shù)據(jù)鏈條的第一環(huán)節(jié)，回答現(xiàn)實中發(fā)生了什么；分析研判，也可以叫態(tài)勢分析、態(tài)勢研判，實現(xiàn)數(shù)據(jù)到信息，回答為什么會發(fā)生，接下來會怎么樣，趨勢是什么；科學決策就是信息到知識，這也是認知智能的核心，解決我們該怎么辦的問題，需要充分利用專家經(jīng)驗知識、機器智能、群體智能，從主觀思維決策到智能輔助決策，形成定性定量相結合的科學的認知決策優(yōu)勢；最后是調度執(zhí)行，讓知識決策變?yōu)樾袆臃答伒轿锢硎澜?，完成?shù)據(jù)優(yōu)化的閉環(huán)。從工業(yè)革命的機械化、信息化、智能化角度，機械化主要在物理空間延伸人類的肢體——行動能力；信息化是在賽博空間延伸人的感官——感知分析能力；智能化將是要延伸我們的智力——決策認知能力。隨著萬物互聯(lián)、虛實結合、人機共融，信息化向智能化發(fā)展，感知快、研判快、決策快、行動快，不論在軍事作戰(zhàn)、社會治理、企業(yè)管理都將迎來新的質的飛躍[4]。

1.2 技術體系

一體化指揮調度技術涉及信息通信、人工智能、指揮與控制等專業(yè)方向，基于“OODA”的數(shù)據(jù)流，可以劃分為感知域、認知域、行動域和保障域四個方面的技術體系。其體系結構如圖2所示。

圖2 一體化指揮調度技術體系

（1）感知域：解決數(shù)據(jù)在哪里，以及如何獲取的問題。通過智能芯片、傳感器、邊緣計算等技術實現(xiàn)智能感知；面向場景目標畫像，運用信息融合理論與技術實現(xiàn)多源異構態(tài)勢信息融合；綜合運用地理信息系統(tǒng)、3D建模、VR/AR、人機交互等技術，實現(xiàn)多維度、多層次、具有時空屬性的態(tài)勢呈現(xiàn)。

（2）認知域：主要解決數(shù)據(jù)怎么用的問題。通過構建行業(yè)知識形式化、標準體系，實現(xiàn)知識封裝與重構；研究基于行業(yè)知識圖譜的智能預案規(guī)劃；利用人機博弈、仿真推演技術，積累數(shù)據(jù)優(yōu)化模型，推動任務規(guī)劃和智能決策水平的提升。

（3）行動域：主要解決數(shù)據(jù)誰在用，以及應用效果如何的問題。資源優(yōu)化調度是最終目標，是“OODA”環(huán)從賽博空間回到物理空間的本輪優(yōu)化終點；智能化、自動化、無人化時代云、邊、端的協(xié)同分工，人與機器、機器與機器之間的交互系統(tǒng)成為重要研究方向。

（4）保障域：解決場景畫像中各種資源的協(xié)同保障問題。基于5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等前沿技術，探索去中心、扁平化、智能化、靈活組網(wǎng)等信息資源保障模式。

這里列舉的主要是當前四域中前沿熱點技術研究方向，面對不同場景問題，我們還要按需集成通信、計算、系統(tǒng)、端應用等很多的平臺支撐技術。

1.3 解決方案體系

一體化指揮調度的目標是實現(xiàn)科學的指揮調度，安全場景數(shù)字化是前提，數(shù)據(jù)和知識雙輪驅動的研判決策是核心，平臺技術是重要支撐！基于此，我們提出將人類的場景認知智能與機器智能相結合，走出一條面向場景、數(shù)據(jù)驅動、平臺支撐、腦+端、人機融合的智能決策之路：HI （Human Intelligence， HI）+AI （Artificial Intelligence， AI）=SI （Super Intelligence， SI）。具體如圖3所示。

圖3 解決方案體系框架

數(shù)字化、信息化就是把人、物不斷變成網(wǎng)絡終端，實現(xiàn)人與人、人與物、物與物之間的數(shù)據(jù)交互，進而支撐業(yè)務創(chuàng)新、行業(yè)變革，因此不是盲目的萬物互聯(lián)，而是面向行業(yè)場景的萬物互聯(lián)?；庀到y(tǒng)不確定性的最好手段就是遵循信息主導（信息流引導業(yè)務流）、流程優(yōu)化（確保數(shù)據(jù)流動暢通）的原則。數(shù)據(jù)驅動的本質是要通過場景全過程、全產(chǎn)業(yè)鏈、全生命周期數(shù)據(jù)的自動流動，推動數(shù)據(jù)—信息—知識—決策持續(xù)轉化，不斷優(yōu)化資源的配置效率，實現(xiàn)更高質量、更低成本、更快交付、更高滿意度，提高全要素生產(chǎn)率[5]。共享和傳承的行業(yè)知識是行業(yè)認知決策大腦的核心，目前，很多行業(yè)知識往往都沉淀在經(jīng)驗豐富的老師傅腦子里，或者還在數(shù)據(jù)和信息里沒有被發(fā)掘出來。因此，需要構建知識共享生態(tài)平臺，基于大數(shù)據(jù)處理、知識形式化、群體智能技術構建行業(yè)知識大腦；立足于力量到邊、“腦+端”發(fā)展趨勢，將云端大腦、邊緣計算、5G、智能網(wǎng)聯(lián)、機器人技術相結合，構建“人在回路”的混合智能系統(tǒng)體系。

2 一體化指揮調度的外延

2.1 力量到邊與力量無邊的體系認知

在傳統(tǒng)指揮控制領域，常常是自上而下的G端（政府端）思維，強調頂層設計、體系規(guī)劃，這本身也是G端的職責所在，需要自上而下的系統(tǒng)性管控，通過制定體系標準和機制制度來解決系統(tǒng)之間的交互問題；今天“指揮控制力量到邊”的思想越來越明確，自上而下的指揮體系向賦能體系轉變，要力量下沉，為一線、為邊緣、為端賦能。平臺經(jīng)濟帶來的C端（用戶端）思維是自底向上，更加注重交互平臺，通過標準接口實現(xiàn)點對點交互服務，充分發(fā)揮C端的群體參與優(yōu)勢，通過正向引導匯聚群體智能，有望出現(xiàn)力量無邊的效果。面對平臺經(jīng)濟時代的社會治理，需要兩個體系相互結合。如圖4所示。

圖4 賦能體系與數(shù)據(jù)體系結合

2.2 交互安全供需矛盾

一體化、扁平化、屬地化、服務化、智能化，是指揮調度發(fā)展的必然趨勢。一體化指揮調度外延可以延伸到安全的供需矛盾問題，需求側日益增長的復雜交互安全需求，傳統(tǒng)的指揮調度效率已經(jīng)難以應對。縱觀行業(yè)發(fā)展態(tài)勢，自上而下、以領導為中心的指揮機制一定走向云端指揮中樞向下賦能，力量要到邊；運用好面向老百姓的社會服務生態(tài)圈，充分發(fā)揮大眾力量參與社會治理，群防群治，實現(xiàn)邊緣側聚能，達到力量無邊的效果。打通這兩個生態(tài)圈需要我們真正下功夫，從業(yè)務、技術、標準和模式等各方面去思考、研究、構建這樣一個生態(tài)智能協(xié)同平臺，一邊驅動扁平化指揮調度，一邊實現(xiàn)交互式群體智能，支撐兩個生態(tài)圈的融合發(fā)展，實現(xiàn)真正意義上的基于位置的安全服務（Location Based Security Service，LBSS）。匯聚感知域、認知域、行動域、保障域全產(chǎn)業(yè)鏈條，打通供給側的指揮中樞到需求側的群體智能，從根本上破解交互安全供需矛盾難題。如圖5所示。

圖5 兩圈一平臺

3 大型活動安保指揮

隨著我國現(xiàn)代化和國際化進程加速，國際性、世界級的大型活動日益增多，這些活動關系到國家政治和經(jīng)濟利益，具有規(guī)模大、級別高、影響面廣的特點，既要警惕“黑天鵝”事件、防范“灰犀牛”事件[6]，又要謹慎平衡活動警力部署的“木桶短板問題”，還要謹慎平衡重大活動和群眾對便利需求間的“蹺蹺板問題”[7]，這一系列的供需矛盾需要G端思維來統(tǒng)籌、賦能體系向下延伸，同時又要采用C端思維在社會末梢開展群防群治工作，在保障大型活動安全的同時減輕對民眾生活的影響。

3.1 數(shù)字化場景

作為大型活動安保的責任主體，公安機關承擔了重要且繁重的工作，拋開其他業(yè)務條線，公安對自身力量的應用宏觀上行使的是集中式指揮調度模式，基于該種模式公安對自身力量掌握細致，規(guī)定了指揮對象明確任務和具體實現(xiàn)步驟，其數(shù)字化場景的構建從態(tài)勢到流程需清晰刻畫。

3.1.1 場景構成

大型活動安全風險因素以活動本身特征可分為人、物、環(huán)境、管理四要素，其中活動所涉及的可控人員分為警務人員、活動參與者/安保對象、工作人員、參與群眾等；涉及的物包括危化品、管制物品等；環(huán)境包括狹義上的自然環(huán)境和活動周邊環(huán)境，以及廣義上的國際國內(nèi)治安環(huán)境、輿論環(huán)境等；管理則主要包括從機制、體制、方法等方面所制定的指揮組織、指揮流程、應急預案等。圍繞四要素整合所涉及的信息資源，在虛擬空間構建數(shù)字化場景基礎環(huán)境，支撐指揮調度應用。

3.1.2 安全問題分析

從單一要素來分析大型活動場景安全問題：

（1）人員風險因素方面：大型活動期間需加大對涉恐人員、涉穩(wěn)人員、涉毒人員、重大刑事犯罪前科人員、違法在逃人員、重點上訪人員、精神病人等管控力度，采用人證核驗、卡口監(jiān)控、觸網(wǎng)警報、人員軌跡跟蹤等手段防止非法上訪、暴恐襲擊等突發(fā)事件發(fā)生。同時活動本身對民眾具有較大吸引力，需采用電子圍欄、多層防護等手段防范因人群聚集等所引發(fā)的諸如踩踏、沖擊安保設施等事件。

（2）物品風險因素方面：危化品運輸過程中因交通事故或設備老化等問題所引發(fā)的運輸車輛拋錨、跑冒滴漏等問題會加劇安保難度，應對該問題需多部門協(xié)同，加大對?；愤\輸?shù)娜鞒坦芸?，在活動期間將企業(yè)?；愤\輸調度任務納入監(jiān)測范圍，掌握運輸車輛特征、危化品特征、行使路線等數(shù)據(jù)。另外，活動期間對各類管制物品包括槍支彈藥、管制刀具、爆炸易燃物等進行源頭治理，將生產(chǎn)、銷售、購買等過程納入管控范疇，通過各類安檢設施控制物品流通。

（3）環(huán)境風險因素方面：掌握活動場館、交通樞紐、駐地、路線以及安保緩沖帶的地理信息，采用警力布控、監(jiān)控視頻巡查、無人機等人機結合方法采集安保點線面風險動態(tài)數(shù)據(jù)，防止風險轉變?yōu)槭鹿省?/p>

（4）管理風險因素方面：在詳細掌控自身安保力量的基礎上，合理制定各類突發(fā)事件應急預案，并以此為入手開展針對預案的體系化演練，根據(jù)演練效果對預案進行修訂，保證預案從“抽象化”到“具象化”具備真正的實戰(zhàn)效果。

每一個大型活動突發(fā)事件的出現(xiàn)基本都是各因素相互作用的結果，而要牢牢管控這些風險因素則要首先掌握數(shù)據(jù)，整合多部門信息資源，并以此為基礎用大數(shù)據(jù)來支撐對因素以及相互作用關系的挖掘分析，用SI智能輔助決策，圍繞力量無邊的理念協(xié)同其他部門、發(fā)動群眾補齊“木桶短板”，從而實現(xiàn)高效指揮、精準調度。

3.2 解決方案

3.2.1 數(shù)據(jù)整合方案

現(xiàn)實中普遍的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象和數(shù)據(jù)標準化問題會對數(shù)據(jù)完整性和可用性造成極大影響[8]。不同領域隨著時空變換不斷產(chǎn)生龐大的動態(tài)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)稀疏度有著天壤之別，眉毛胡子一把抓必然會因問題數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題，應對該問題的關鍵是要正確理解場景中各要素隨時空變換的權重，整合場館/賽館、駐地、機場/車站三個點以及駐地到場館路線等地理信息、公安八大庫、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)（含輿情數(shù)據(jù)）、天網(wǎng)和雪亮工程監(jiān)控數(shù)據(jù)（高低空監(jiān)控點位、卡口）等人、物、環(huán)境、管理的數(shù)據(jù)，以3S技術為手段，構建警力部署態(tài)勢、社會治安態(tài)勢、輿情態(tài)勢、活動場館安全態(tài)勢、交通路線安全態(tài)勢等分層可視化態(tài)勢，實現(xiàn)對大型活動風險以及治理措施的全域管控。

3.2.2 平臺支撐方案

（1）安保態(tài)勢一張圖：以GIS地圖和場館、駐地、周邊等建筑信息模型化為基礎，疊加分層可視化態(tài)勢以及卡口、高空點位等實時視頻監(jiān)控，實現(xiàn)虛實結合、身臨其境的仿真應用。通過態(tài)勢一張圖，指揮中心可直觀掌握大型活動安保任務執(zhí)行情況，并將態(tài)勢分發(fā)至現(xiàn)場指揮中心等分中心，實現(xiàn)信息對稱。

（2）安保資源一體化管理系統(tǒng)：將人、物、環(huán)境、管理等因素關聯(lián)，實現(xiàn)警務資源、組織方資源、社會資源以及其數(shù)量、性質、地域、狀態(tài)、技能等屬性的一體化管理，建立力量供需優(yōu)化管理機制，在調度指令發(fā)出后可以協(xié)同資源調度算法快速將合適的隊伍和人員、裝備和物資投放到合適的場景中，以實現(xiàn)精準調度。

（3）智能化預案系統(tǒng)：對可能發(fā)生的諸如人員踩踏、暴恐襲擊、地震災害、重點人員防范等事件的應急預案結構化、流程化[9]，將處置力量、裝備、組織體制、方法流程、指揮模式等和實際力量和資源匹配起來，以態(tài)勢一張圖為基礎，在活動開始前即開展對各類風險進行研判和推演，通過推演檢驗假設條件下信息化對警情的發(fā)現(xiàn)、處置、恢復等業(yè)務過程的全生命周期支持程度并針對性調整。

（4）分析研判系統(tǒng)：建立環(huán)境和人、人和人、人和物等數(shù)學模型，融合定性分析、定量分析、要素分析、變量分析、多維分析以及關聯(lián)分析等多種情報研判方法[10]，為大型活動安保指揮活動提供區(qū)域態(tài)勢的戰(zhàn)略研判以及突發(fā)事件的戰(zhàn)術研判支撐。

（5）安保決策指揮系統(tǒng)：融合運籌學技術（OR）、多屬性決策技術（MADM）、AI技術等決策問題求解算法[11]構建人在回路中的決策模型，基于行業(yè)知識沉淀（例如“公安指揮大腦”或“公安知識圖譜”）進行警力布控、計劃路線、資源調度等決策方案的制定。

（6）移動警務系統(tǒng)：以邊緣計算和終端計算、移動通信技術為手段，通過GPRS、CDMA、GPS、GSM等無線通信技術，將指揮中心的態(tài)勢分析、大數(shù)據(jù)研判、輔助決策等能力賦予至現(xiàn)場指揮車及一線處置力量，同時現(xiàn)場處置情況實時傳輸至后端，實現(xiàn)“看得見、呼得通”的扁平化指揮。

3.2.3 場景應用方案

3.2.3.1 全域全流程管控

以平臺作為支撐，構建點線面安保場景，實現(xiàn)大型活動全域全過程一體化指揮調度。

（1）駐地/場館保障：在場館建立安檢設施，對物品、人員、車輛等要素進行安全檢查，確保身份合法、物品合規(guī)，在駐地內(nèi)部建設監(jiān)測設施，對于食材、空氣環(huán)境、水電氣熱等進行安全監(jiān)測，以安保態(tài)勢一張圖為支撐，實現(xiàn)動態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù)結合、虛擬空間和現(xiàn)實場景融合的可視化點位態(tài)勢。

（2）要人警衛(wèi)：主要任務是保障要人從駐地到場館所經(jīng)過的路線安全，從要人上車開始，對于路線及路線周邊建立防線進行分層控制，內(nèi)部防線清空、外延防線控制、最外圍防線人車核錄。整合線路周邊交通（包括交通信號燈、誘導屏）、車輛、卡口、監(jiān)控探頭等數(shù)據(jù)資源，以要人車輛為核心構建可視化線狀態(tài)勢。

（3）社會面管控：以點為核心設置梯度防控區(qū)域，最外圍安全防線根據(jù)實際安保級別可能到省界，通過檢查站進行人員車輛合檢，防止重點上訪人群等乘坐相應交通工具進入活動地區(qū)；第二道防線通過卡口、民警等對人車信息進行核錄；第三道防線設置在駐地，主要通過證件核對。

3.2.3.2 社會群防群治

以C端思維引導構建泛在情報采集網(wǎng)絡、打造風險協(xié)調治理模式，實現(xiàn)基層治安的群防群治，保障大型活動安保無死角。

（1）情報采集：對接諸如“朝陽群眾”和“西城大媽”等應用，把公眾發(fā)展為感知終端，通過宣教、激勵等手段完善公安情報采集體系，進而為大型活動安保提供支撐。

（2）協(xié)調行動：將社區(qū)安防隊、企事業(yè)安防隊、安全志愿者等作為協(xié)調力量納入指揮管理范疇，賦能安全防范、突發(fā)事件應對規(guī)范等專業(yè)知識，在大型活動期間以網(wǎng)格為單位引導警民協(xié)同進行風險識別、預防和治理。

4 應急救援指揮調度

為有效應對各種跨界突發(fā)事件，國家提出了構建統(tǒng)一領導、權責一致、權威高效的應急體系，推動形成統(tǒng)一指揮、專常兼?zhèn)?、反應靈敏、上下聯(lián)動、平戰(zhàn)結合的應急管理體制，這種體系和體制尤其在應急救援指揮調度領域表現(xiàn)強烈。應急救援涉及多災種、多層級、多專業(yè)、多部門間的協(xié)調，需要自上而下系統(tǒng)管控體制內(nèi)專業(yè)力量，同時自下而上激活非體制內(nèi)行動力量以及社會力量對于目標一致性，實現(xiàn)指揮力量到邊、群體力量無邊的大協(xié)同效果。

4.1 數(shù)字化場景

復雜災種的應急救援具備非程序化決策特點，需整合多元主體開展任務[12]，雖存在橫向無等級協(xié)調和縱向等級協(xié)調之別，但從“政府統(tǒng)一領導、集中指揮”視角來觀察應急救援的指揮調度系分散式指揮模式，在該種模式下，上級指揮者給下級明確的任務和時限，不規(guī)定具體步驟，以目標為導向完成指揮動作，其數(shù)字化場景建立在暢通的通信以及盡力達到的信息對等基礎之上。

4.1.1 場景構成

應急救援以施救對象為本，圍繞“災情”“我情”和“環(huán)境”構建數(shù)字化場景。以地震為例，“災情”要素包括地震信息、損毀房屋、道路、埋壓人員以及受災群眾等；“我情”要素包括指揮組織、國際國內(nèi)各類專業(yè)救援組織、醫(yī)療資源、自愿者、救援設施設備和物資等；“環(huán)境”要素則包括自然環(huán)境、國際國內(nèi)輿論、治安、衛(wèi)生防疫等。其中，對災情的認知是基礎，對我情的掌控是“力”的應用過程，對環(huán)境的把握是“勢”的構建過程，整個應急救援場景就是針對災情構造良好的勢，從而準確發(fā)力的過程。

4.1.2 安全問題分析

（1）災情要素方面：要做好事故的預防準備首先是做好風險監(jiān)測，得益于通信技術和智能芯片技術的進步，物聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，但基本是在各行業(yè)內(nèi)成條線存在，尚未在應急領域形成規(guī)模化、體系化，這使得風險監(jiān)測網(wǎng)絡就像漁網(wǎng)一樣漏洞繁多；其次，突發(fā)事件發(fā)生后對事件的認知程度直接影響救援效率，事故是何種事故、造成多少損傷、事故影響范圍多大等一系列問題亟待解答，如何快速、全面的感知事件特征，并且用新技術、新方法對事件進行分析研判，是應急救援指揮調度信息化中非常重要的問題。

（2）我情要素方面：突發(fā)事件處置的復雜度隨著事件影響范圍和響應級別遞增，且諸多事件具有不可預知性，大規(guī)模突發(fā)事件發(fā)生時，應急救援志愿者及救援團隊動態(tài)加入、醫(yī)療救護機制相對游離、跨區(qū)域救援物資的運輸調配、應急預案難以落地等問題會凸顯出來，解決這些問題需要在信息域對物理分散的資源進行一體化管理，快速生成適合具體場景的應急預案，同時用一體化通信去“實時共享指揮意圖”[13]，以實現(xiàn)合理的預案支撐下的救援力量快速整合、任務順暢下達、反饋及時上報、資源快速籌備和合理調度的總體格局。

（3）環(huán)境要素方面：在物理世界，突發(fā)事件或自然災害可能帶來諸如治安、疫情等次生災害；在虛擬世界，互聯(lián)網(wǎng)的普及使得信息生產(chǎn)和傳播速度呈指數(shù)級增長，謠言、負面輿情等如果得不到控制會衍生更大的安全問題。物理世界的次生災害可以通過公安、衛(wèi)生等多部門協(xié)同做好控制，需要高度警惕的是虛擬世界的次生災害，必須通過信息發(fā)布、輿論引導、辟謠平臺、宣傳教育等手段做好控制，只有建立正向的“勢”，應急救援方可“求之于勢，不責于人”。

4.2 解決方案

4.2.1 數(shù)據(jù)整合方案

以我國應急管理四大數(shù)據(jù)中心為基礎，匯聚安全領域基礎數(shù)據(jù)、各行業(yè)風險數(shù)據(jù)、全社會應急物資和應急力量數(shù)據(jù)，基于空間維度對數(shù)據(jù)進行融合匯聚，打造全方位獲取、全網(wǎng)絡匯聚的海量數(shù)據(jù)資源融合體系：在煤礦、?；?、煙花爆竹等高危行業(yè)，接入生產(chǎn)企業(yè)所部署IoT以及NB-IoT等前端設備的監(jiān)測數(shù)據(jù)；對自然災害等安全事件，由政府牽頭實現(xiàn)對火險火情、地震、地質、水旱和氣象等監(jiān)測數(shù)據(jù)匯聚；依托政府各部門現(xiàn)有信息化平臺，實現(xiàn)對城市各類管網(wǎng)監(jiān)測、運輸部門“兩客一?！薄⑾乐攸c單位等感知數(shù)據(jù)的采集匯聚；在突發(fā)事件發(fā)生時，應用智能傳感、射頻識別、音視頻采集等感知技術，以5G、移動通信車、自組網(wǎng)等各種手段進行快速布網(wǎng)，實時應急處置現(xiàn)場感知數(shù)據(jù)的采集及匯聚。

4.2.2 平臺支撐方案

（1）應急情報系統(tǒng)：以平戰(zhàn)結合、預防為主理念引導，常態(tài)情況下以數(shù)據(jù)資源融合為基礎構建空天地立體化多層級態(tài)勢，第一層態(tài)勢按照業(yè)務域分為生產(chǎn)安全專題態(tài)勢、自然環(huán)境專題態(tài)勢、城市安全專題態(tài)勢；第二層態(tài)勢為專題態(tài)勢的展開，例如將生產(chǎn)安全態(tài)勢展開為煤礦安全態(tài)勢、礦山安全態(tài)勢、?；钒踩珣B(tài)勢等；應急態(tài)情況下，事故的“突發(fā)性”特征要求以常態(tài)信息化建設為基礎即時構建現(xiàn)場態(tài)勢，基于定位技術的網(wǎng)絡輿情、信息上報、音視頻即使感知等手段是情報主要來源。

（2）突發(fā)事件/災害監(jiān)測預警系統(tǒng)：以應急情報為基礎針對立體化多層級態(tài)勢對高危生產(chǎn)行業(yè)、重點建筑、極端天氣等風險隱患進行自動監(jiān)測，建立災難/事故影響鏈式模型，采用大數(shù)據(jù)分析手段預測災難/事故可能帶來的影響，例如在蓄洪時自動預測下游影響面積，在地震發(fā)生時預測可能受災地區(qū)等。對可能形成事故災難的形勢進行預警，建立預警信息分發(fā)機制，在信息化層面打通預警信息無障礙瞬時分發(fā)至相關部門。

（3）應急預案管理系統(tǒng)：應急領域的智能化預案首先要將預案要素碎片化、模塊化，在此基礎上強調面向復雜場景快速生成處置方案的功能。接警過程引入AI根據(jù)報警人所描述的事件特征對突發(fā)事件初步定級并選調預案，針對無合理預案的復雜災種處置（比如危化品廠房火災事故），以數(shù)據(jù)和知識為驅動，借助HI+AI將指揮組織、應急處置程序、人員、物資等內(nèi)容整合為適合當前場景的預案，并生成相應行動方案。

（4）應急資源一體化管理系統(tǒng)：以信息共享為理念構建應急資源一體化管理系統(tǒng)，建立身份驗證等互信機制，各方救援力量和物資便捷加入，狀態(tài)、技能、維修保養(yǎng)等可視化管理，與相應業(yè)務系統(tǒng)對接，形成多方參與的信息共享、發(fā)布和指揮調度的統(tǒng)一出入口。以此為支撐，應急救援總指揮對相應力量和資源精準調配，任務分指揮在理解指揮意圖基礎上將智能裝備與救援人員高效配合，實現(xiàn)目標驅動的負反饋閉環(huán)控制效果。

（5）應急救援決策支持系統(tǒng)：圍繞危險源、應急資源、救援物資、處置方法和規(guī)范等建立應急管理知識圖譜。在突發(fā)事件發(fā)生時，以“危險源信息”、“應急方案生成”、“災情處置要點”、“應急資源優(yōu)化配置”、“輔助信息”、“災情評估”等功能，為指揮人員、事故現(xiàn)場人員、各領域專家遠程協(xié)同會商以及應急處置等過程提供輔助能力。

（6）一體化通信指揮系統(tǒng)：采用全業(yè)務全融合的統(tǒng)一通信技術，整合全區(qū)的空天地一體的通信網(wǎng)絡資源，將空基、至高中繼站、350M模擬/數(shù)字集群、電話網(wǎng)、有線/無線、自組網(wǎng)等異構網(wǎng)絡進行互聯(lián)互通，接入警務通、集群終端、手機、固話等各類通信終端，尤其創(chuàng)新無常規(guī)網(wǎng)絡條件下的自組網(wǎng)（例如ZigBee等技術）以及無人機作為中繼站的網(wǎng)絡組成形式，為應急救援提供應急通信簿、實時呼叫、音視頻互通、圖文交互等通信支撐。

（7）信息發(fā)布平臺：基于應急知識圖譜建設“應急科普知識宣傳”模塊，為社會公眾提供知識服務，提高群眾防災減災、自救互救能力；基于定位技術建設“風險預報預警”模塊為不同需求受眾提供精準信息推送服務；以融媒體為手段建設“災情處置情況”模塊，發(fā)布權威信息，防備造謠傳謠、不良輿情泛濫等問題。綜合以上手段為社會協(xié)同風險治理和應急救援提供正向輿論環(huán)境。

（未完待續(xù)）