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以數(shù)字化智能化助力城市安全有序運(yùn)行

來源:人民日報(bào)2024-06-17作者:吳俊杰

現(xiàn)代化進(jìn)程催生了各類要素高度密集的城市環(huán)境,城市運(yùn)行系統(tǒng)日益復(fù)雜,一些地方出現(xiàn)了“城市病”,城市安全風(fēng)險(xiǎn)不斷增大。發(fā)生自然災(zāi)害、人為事故時(shí),一些城市的安全有序運(yùn)行受到?jīng)_擊。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào):“城市治理涉及方方面面,首要的是以‘時(shí)時(shí)放心不下’的責(zé)任感,做好預(yù)案、精準(zhǔn)管控、快速反應(yīng),有效處置各類事態(tài),確保城市安全有序運(yùn)行。”確保城市安全有序運(yùn)行,需要運(yùn)用科技手段不斷提升城市安全治理現(xiàn)代化水平,這對于城市安全發(fā)展至關(guān)重要。

與傳統(tǒng)的城市安全治理相比,建設(shè)韌性城市在保障城市安全方面更加積極主動、系統(tǒng)全面,要求城市增強(qiáng)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對不確定性風(fēng)險(xiǎn)的能力,綜合減少災(zāi)害及其損失,為城市高質(zhì)量發(fā)展提供更有效的安全保障。總體來看,韌性安全城市具有以下特征:一是能維持城市運(yùn)行的連續(xù)性,面對極端情況引發(fā)的城市運(yùn)行中斷能夠迅速恢復(fù);二是能增強(qiáng)城市運(yùn)行的適應(yīng)性,可及時(shí)感知環(huán)境變化并作出相應(yīng)調(diào)整,做好應(yīng)對災(zāi)害的準(zhǔn)備;三是能提升城市運(yùn)行的未來表現(xiàn),通過改進(jìn)和更新以更好應(yīng)對之后的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。

習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào):“強(qiáng)化數(shù)字賦能、推進(jìn)城市治理現(xiàn)代化”。當(dāng)前,數(shù)字化智能化成為增強(qiáng)城市韌性、確保城市安全有序運(yùn)行的必然選擇。近年來,我國不少城市已經(jīng)初步搭建智慧城市數(shù)字底座以及運(yùn)行其上的城市“智慧大腦”智能中樞。但有“智慧”不等于有“韌性”。以數(shù)字化智能化增強(qiáng)城市韌性,更好保障城市安全有序運(yùn)行,應(yīng)圍繞維持城市運(yùn)行的連續(xù)性、增強(qiáng)城市運(yùn)行的適應(yīng)性、提升城市運(yùn)行的未來表現(xiàn)3個(gè)方面有針對性地推進(jìn)相關(guān)工作。

做好應(yīng)急響應(yīng)是維持城市連續(xù)運(yùn)行的關(guān)鍵。以數(shù)字化智能化增強(qiáng)應(yīng)急響應(yīng)能力,可以輔助精準(zhǔn)決策,使應(yīng)急響應(yīng)更科學(xué)。比如,構(gòu)建可融合歷史案例、專家知識、現(xiàn)場信息等跨模態(tài)多元信息并進(jìn)行智能決策的AI模型;構(gòu)建基于數(shù)字孿生技術(shù)的城市仿真平臺,實(shí)現(xiàn)應(yīng)急決策的推演及優(yōu)化,保障應(yīng)急措施的有效性。數(shù)字化智能化可以助力組織聯(lián)動,使應(yīng)急響應(yīng)更迅速。比如,建立公共治理平臺和數(shù)據(jù)共享機(jī)制,確保應(yīng)急組織縱向聯(lián)動、橫向協(xié)同,實(shí)現(xiàn)各部門分工協(xié)作,形成應(yīng)急合力。數(shù)字化智能化還可以賦能信息安全,使應(yīng)急響應(yīng)更有效。比如,運(yùn)用虛假信息全網(wǎng)感知和智能過濾技術(shù),減少災(zāi)情相關(guān)虛假信息傳播引起的二次傷害,形成有利于救災(zāi)應(yīng)急的信息環(huán)境。

以數(shù)字化智能化增強(qiáng)場景全面感知、風(fēng)險(xiǎn)辨識預(yù)測能力,可以促進(jìn)城市更好適應(yīng)環(huán)境變化,甚至避免災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生。環(huán)境變化會加劇風(fēng)險(xiǎn)的不確定性。運(yùn)用數(shù)字技術(shù)、智能技術(shù)實(shí)時(shí)感知環(huán)境變化、作出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測,就能及時(shí)調(diào)整城市運(yùn)行部署。這需要不斷完善從城市地下到地面再到空中的全景全時(shí)多模態(tài)感知物聯(lián)網(wǎng)絡(luò),全面采集城市運(yùn)行數(shù)據(jù)以感知環(huán)境變化;還要優(yōu)化城市數(shù)字底座并研發(fā)長短周期預(yù)測模型,提升短期風(fēng)險(xiǎn)預(yù)見與長期風(fēng)險(xiǎn)演化預(yù)測的準(zhǔn)確性,通過統(tǒng)籌規(guī)劃協(xié)調(diào),幫助城市適應(yīng)環(huán)境變化。要解決好“城市大腦”中“數(shù)據(jù)集中”與“業(yè)務(wù)分散”的矛盾,可搭建具有多個(gè)安全計(jì)算中心的分布式智能體系,“平時(shí)”完善安全可信的分布式計(jì)算架構(gòu)、多方計(jì)算統(tǒng)籌機(jī)制,“戰(zhàn)時(shí)”即可實(shí)現(xiàn)應(yīng)急響應(yīng)信息系統(tǒng)的快速構(gòu)建與動態(tài)改進(jìn)。

化險(xiǎn)為夷不是增強(qiáng)城市韌性的終點(diǎn)。增強(qiáng)城市韌性,還要運(yùn)用數(shù)字技術(shù)、智能技術(shù)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、探索更佳方案,增強(qiáng)城市應(yīng)對未來風(fēng)險(xiǎn)的能力,不斷提升城市運(yùn)行的未來表現(xiàn)。這可從以下幾個(gè)方面著力。一是提高風(fēng)險(xiǎn)溯源、源頭治理能力。如運(yùn)用可解釋的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型盡早發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)源頭與傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò),以系統(tǒng)性源頭治理降低城市運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),減少應(yīng)急響應(yīng)帶來的資源擠兌。二是改進(jìn)應(yīng)急預(yù)案。基于災(zāi)害防治工作的數(shù)據(jù)和知識歸檔,構(gòu)建反饋學(xué)習(xí)和知識推理模型,生成或更新面向不同災(zāi)害等級的應(yīng)急預(yù)案,運(yùn)用城市仿真平臺驗(yàn)證預(yù)案有效性,提升應(yīng)急準(zhǔn)備能力。

當(dāng)前,盡管新一代信息技術(shù)迅速發(fā)展,但對建設(shè)韌性安全城市而言,相關(guān)技術(shù)還不完善。例如,深度學(xué)習(xí)缺乏可解釋性、數(shù)字孿生領(lǐng)域缺乏技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范等。此外,在增強(qiáng)數(shù)字包容性以幫助弱勢群體跨越數(shù)字鴻溝、增強(qiáng)數(shù)字隱私性以推動數(shù)據(jù)要素流通共享、增強(qiáng)數(shù)字真實(shí)性以避免生成有偏差的模型等方面還有短板弱項(xiàng)。我們不能對技術(shù)過于樂觀,技術(shù)永遠(yuǎn)無法取代“時(shí)時(shí)放心不下”的責(zé)任感。要以務(wù)實(shí)的態(tài)度面向?qū)嵺`場景,探索拓展以數(shù)字化智能化助力城市安全有序運(yùn)行的路徑方式,不斷增強(qiáng)城市的“數(shù)字韌性”。

(作者為北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授)


責(zé)任編輯:王振華

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