德国飞机涡轮发明者帕布斯·海恩在研究航空安全时提出，每一起严重事故之前，必然有29起轻微事故和300起未遂先兆及1000起事故隐患。由此可见，风险早期识别和预报预警能力至关重要。当前，公共安全风险治理正在由“面向已经发生的过去”向“面向即将发生的未来”的转变。其中，对公共安全风险治理对象识别是后续所有决策和举措的逻辑起点。但由于可能存在的思想认识不足、信息数据采集缺漏、分析能力较弱、管理交叉重叠等诸多因素，往往严重制约着前期风险监测的效能发挥。

在人工智能时代，新一代信息技术支撑突发公共安全事件的监测预警机制建设，通过全面感知与智慧分析，深入了解源头风险形成和传播机制。由此，可基于不同行业不同类型的致灾因子建立指标库，利用大数据、人工智能、物联网等自动采集海量数据，并通过数据拟合、概率分布等加强对相关事物的预测性分析[24]。当某一方的关键性风险指标出现异动时，可快速、有效、准确地识别与预测早期风险，进行自动化预警监测。这不仅大大解放了投诸在公共安全风险识别方面的大量人力资源，还使得风险预警的及时性和准确性大幅度提升，把威胁和损失降到最低。(www.daowen.com)

近年来，从中央到各地政府都日益重视公共安全监测预警，通过主动采取有针对性的措施防范风险和化解危机，让公共安全管理由“响应式”向“防范式”转变，真正实现源头上杜绝或减少公共安全事件的发生。如在国家层面，“十四五”规划指出要“完善和落实安全生产责任制，建立公共安全隐患排查和安全预防控制体系”；“十三五”国家科技创新规划中明确提出要“提升重大自然灾害监测预警与风险评估能力”；《新一代人工智能发展规划》指出要“推动构建公共安全智能化监测预警与控制体系，建立智能化监测平台”。国务院安全生产委员会办公室《关于加强应急基础信息管理的通知》提出“提升应急智能预测预警水平”，要“运用大数据等先进技术分析重大风险和重大隐患信息变化情况，查找潜在危险源，加强预测研判，提升以数据为支撑的应急智能预测预警水平”。在地方层面，如上海在智慧城市建设中提出“打造物联、数联、智联三位一体的新型城域物联专网，部署城市神经元节点及感知平台，构筑‘城市神经元系统’”，强调“增强城市综合管理的监控预警”；深圳基于数字政府和指挥中心的基础支撑平台，开展经济运行、生态环境、政务服务、交通运行、公共安全等14个领域的数据汇聚和融合关联，建立了城市监测指标体系和数据分析模型，开展预测预警；湖北武汉江夏区发展出军运会核心区城市生命线精细化风险防控和城市治理工程；安徽淮北市针对化工安全推出工业危险源监测系统。这些建立在风险评估和物联网感知、大数据处理基础上的城市基础风险防控系统，真正成为城市安全卫士，实现了安全风险防控的关口前移[25]。