人工智能时代，从政府层面主导的地震、洪水、干旱、森林火灾等自然灾害管理系统，到企业层面参与技术支撑的传染病疫情智能防控，一个个案例向我们展示了新兴技术对公共安全管理的重要作用。事实上，人工智能、大数据、物联网、5G、区块链等技术将不断从实验室走向产业化，全球公共安全科技应用迎来了新一轮浪潮，已实现自然灾害、事故灾难、社会安全、公共卫生安全等全领域的产业化应用。

在自然灾害防治方面，人工智能等新兴技术可以通过对以往积累的海量灾害信息进行无监督学习，挖掘数据资源中有价值的信息，并进行抽象表示，发现灾情发展规律，建立认识和预测灾害的模型，从而能够有效“筛除”大量重复、冗余的信息，并根据现有灾情数据进行特征分析，预测灾情发展[22]。例如，美国航空航天局和Development Seed公司创建了基于深度学习的飓风强度估算系统。飓风强度估算系统能够使得美国航空航天局以每30秒一次的速度计算强度，效率远远高于传统需要的6小时。Facebook人工智能研究小组则基于卷积神经网络开发了一套监测卫星图像变化的分析框架，通过分析灾前和灾后卫星图像的变化来训练卷积神经网络，与人为分析的结果进行对比，再计算灾后影响指数（Disaster Impact Index，DII），从而评估出灾区受影响的程度。又比如，在2017年九寨沟地震发生后，大疆公司利用无人机及配套软硬件设施，快速侦查与实时建图建模，为科学评估灾害影响、制定救援方案提供了大量的关键数据信息。

在事故灾难防护方面，例如，在救援领域，救援机器人可以替代或辅助人工在灾害现场实施救援，尤其是在人、犬或其他探测设备无法到达的狭小空间或可能对救援人员带来伤害的危险环境中发挥重要作用，中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所研制了仿人双足智能救援机器人，其为国内首台以实施危险环境救援为目标的全尺寸人行智能机器人，可以在复杂环境下自主行走和多任务作业。在安全生产领域，金川集团公司二矿区联合中国移动等利用5G通信大带宽、广链接、高速率、低延时的特点，通过改造矿运卡车、加装车载各类环境感知原件，形成视频、雷达、激光、音频“四位一体”的探测系统，实现对井下矿运卡车远程遥控操作[23]。在交通领域，基于人工智能、大数据等让人车行踪处处留痕，社会治安管理和交通疏导更有依据、更加便利。上海交警部门开发了“智能交通安全管理系统”，以人工智能技术和云计算平台为基础，依托机器深度智能学习，结合现有的信号灯系统，实现信号配时优化、交通组织优化、设备智能运维、事件自动推送四大功能，通过云计算研判交通拥堵成因，然后通过人工智能算法给出交通组织优化方案[24]。在环境污染治理方面，利用5G、物联网等技术对空气、土壤、水体、企业排污等进行跟踪监测、适时监测，使生态文明建设可以随时找到症结所在，及时对症下药[25]。

在社会安全治理方面，如在预防犯罪方面，美国、英国、德国、瑞士等国在多个城市开展了预测警务创新应用，城市盗窃、抢劫、强奸等犯罪案件得到一定控制，犯罪下降率达10%—30%[26]。2018年，日本神奈川警方引进新型人工智能系统，对犯罪活动和各种事故进行预测。该系统是基于神奈川县过去发生的260万件各种事件和事故的信息，除了向警方咨询的内容外，还对过去事件发生的天气和地形等数据进行分析，从而预测容易发生犯罪活动和各类事故的时间和地点。而警方将根据预测结果，在可能发生犯罪活动的重点地区部署警力，以遏制金融诈骗、抢劫等犯罪行为[27]。在金融安全方面，基于区块链的可信金融大数据、可信人工智能金融情报分析，能更好地预警金融风险、防范金融危机、维护金融安全。

在公共卫生安全治理方面，如在传染病治疗上，机器学习可以将病人的诊断相片与其他病人的相片进行比较分析，并发现人眼可能忽视的细微差别，从而对病情提早诊断。又比如在食品安全领域，通过区块链技术，农牧场或农户的畜禽、瓜果和蔬菜等农产品的出栏信息、食品企业的出厂信息、监管部门的检验信息、超市的进货和上架信息，消费者都可以实时查询，实现溯源的真实性。2019年6月，沃尔玛中国宣布正式启动区块链可追溯平台，首批已有23种商品完成测试进入平台，并将陆续上线超过一百种商品，覆盖包装鲜肉、蔬菜、海鲜等十余个品类。消费者可以通过扫描商品上的二维码，来了解商品供应源头及沃尔玛接收的地理位置、物流过程时间、产品检测报告等详细信息[28]。

[1]图片来自《自然》杂志。

[2]戴维·拉泽：《谷歌流感趋势预测，为何失灵？》，孙强译，https：//cloud.tencent.com/developer/article/1131399。

[3]维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代》，浙江人民出版社2013年版，第4页。

[4]Bluedot，“BlueDot's outbreak risk software safeguards lives by mitigating exposure to infectious diseases that threaten human health，security，and prosperity”，https：//bluedot.global/.

[5]刘志雨：《欧洲洪水感知系统及其应用启示》，《中国水利》2013年第17期。

[6]程晓陶：《2002年8月欧洲特大洪水概述——兼议我国水灾应急管理体制的完善》，《中国水利水电科学研究》2003年第4期。

[7]https：//en.wikipedia.org/wiki/2013_European_floods.

[8]AiTech Yun：《AI利用推特数据帮助研究人员分析洪水》，https：//cloud.tencent.com/developer/article/1425243。

[9]Jürgen Vogt and the Drought Team，“The European&Global Drought Observatories”，https：//edo.jrc.ec.europa.eu/documents/EDO_User_Meeting/2018/1-EDO&GDO-Introduction.pdf.

[10]姚国章：《干旱预警系统建设的国际经验与借鉴》，https：//www.xsbn.gov.cn/178.news.detail.dhtml？news_id=51034。

[11]《高温干旱 欧洲森林火灾频发 一年“烧掉”232亿元》，https：//mil.news.sina.com.cn/2019-07-07/doc-ihytcitm0276247.shtml。

[12]杨程、解全才、刘泉等：《日本地震预警系统发展历程》，《地震地磁观测与研究》2018年第4期。(www.daowen.com)

[13]赵纪东、张志强：《地震预警系统的发展、应用及启示》，《地质通报》2009年第4期。

[14]杨程、解全才、刘泉等：《日本地震预警系统发展历程》，《地震地磁观测与研究》2018年第4期。

[15]图片来源自网络。

[16]地震动是由震源释放出来的地震波引起的地面运动。它是由不同频率、不同幅值（或强度）在一个有限时间范围内的集合。所以通常以幅值、频率特性和持续时间三个参数来表达地震的特点。

[17]陈运泰：《从苏门答腊—安达曼到日本东北：特大地震及其引发的超级海啸的启示》，《地学前缘》2014年第1期。

[18]陈运泰：《从苏门答腊—安达曼到日本东北：特大地震及其引发的超级海啸的启示》，《地学前缘》2014年第1期。

[19]陈会忠、侯燕燕、何加勇、王东彬：《日本地震预警系统日趋完善》，《国际地震动态》2011年第4期。

[20]根据气象厅官方资料绘制。

[21]根据气象厅官方资料绘制。

[22]袁发培：《人工智能在自然灾害应急救援中的应用》，《中国新技术新产品》2019年第17期。

[23]谢 晓 玲： 《“5G” 首 次 入 驻 矿 井！》，https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1680170792653975008&wfr=spider&for=pc。

[24]陈水生：《技术驱动与治理变革：人工智能对城市治理的挑战及政府的回应策略》，《探索》2019年第6期。

[25]周文彰：《数字政府和国家治理现代化》，《行政管理改革》2020年第2期。

[26]《人工智能在世界各国犯罪预防领域应用》，https：//www.afzhan.com/news/detail/75654.html。

[27]《日本神奈川警方欲借人工智能预防犯罪》，https：//baijiahao.baidu.com/s？id=15934248085 10650829&wfr=spider&for=pc。

[28]《区 块 链 将 如 何 助 力 食 品 安 全 》，https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1644042201015511603&wfr=spider&for=pc。