在湖北省應(yīng)急管理廳應(yīng)急指揮中心大廳內(nèi)，一塊巨大的電子屏幕上，密密麻麻的數(shù)據(jù)跳動(dòng)著，實(shí)時(shí)展示著全省各地的風(fēng)險(xiǎn)隱患動(dòng)態(tài)。突然，一條預(yù)警信息彈出：鄂州市某鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)車間一氧化碳濃度異常升高！緊接著，屏幕內(nèi)容迅速切換，顯示風(fēng)險(xiǎn)研判結(jié)果——90億參數(shù)級(jí)別的智能大模型分析得出，這可能是設(shè)備接口松動(dòng)導(dǎo)致的泄漏。幾秒鐘內(nèi)，系統(tǒng)生成處置建議，并將預(yù)警短信推送至企業(yè)安全負(fù)責(zé)人周勝利的手機(jī)上。

這一幕，正是湖北省風(fēng)險(xiǎn)隱患監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)日常運(yùn)轉(zhuǎn)的縮影。聚焦從“被動(dòng)救火”到“主動(dòng)防患”，近年來(lái)，湖北省應(yīng)急管理系統(tǒng)持續(xù)探索。以深入開展安全生產(chǎn)治本攻堅(jiān)三年行動(dòng)為契機(jī)，通過(guò)搭建風(fēng)險(xiǎn)研判大模型，湖北省風(fēng)險(xiǎn)隱患監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)得以開發(fā)建設(shè)。不久前，湖北省應(yīng)急管理系統(tǒng)召開新春“創(chuàng)先爭(zhēng)優(yōu)”動(dòng)員會(huì)，提出以數(shù)字化改革和基層能力提升為引擎，聚力打造“智慧應(yīng)急”場(chǎng)景化應(yīng)用，旨在持續(xù)提升基層風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警水平。

從“被動(dòng)救火”到“主動(dòng)防患”

“過(guò)去，我們的安全管理像是‘救火隊(duì)’，總在事故發(fā)生后疲于奔命?！焙笔?yīng)急管理廳相關(guān)負(fù)責(zé)人坦言，“人工巡查效率低、覆蓋不全，尤其在基層，不少人專業(yè)能力不足，風(fēng)險(xiǎn)隱患往往發(fā)現(xiàn)得太晚?！?/span>

為扭轉(zhuǎn)這種被動(dòng)局面，2024年初，湖北省安委辦決定牽頭建設(shè)湖北省風(fēng)險(xiǎn)隱患監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)，并由湖北省應(yīng)急管理廳組織建設(shè)省市縣三級(jí)風(fēng)險(xiǎn)隱患監(jiān)測(cè)預(yù)警中心，著力推動(dòng)安全治理模式向事前預(yù)防轉(zhuǎn)型。

“從‘被動(dòng)救火’到‘主動(dòng)防患’，科技是關(guān)鍵?！焙笔?yīng)急管理廳相關(guān)負(fù)責(zé)人說(shuō)，“我們就是希望通過(guò)建設(shè)這個(gè)平臺(tái)，用科技手段彌補(bǔ)傳統(tǒng)管理短板，解決風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)不及時(shí)、研判不專業(yè)、處置不高效的問(wèn)題?！?/span>

為打造這一智慧中樞，湖北省應(yīng)急管理部門組建了一支專業(yè)團(tuán)隊(duì)，并投入大量資源。“我們梳理了上萬(wàn)份法律法規(guī)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和事故案例，將這些知識(shí)提取出來(lái)，標(biāo)注、訓(xùn)練，最終建成了一個(gè)擁有90億參數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)研判大模型?！焙笔★L(fēng)險(xiǎn)隱患監(jiān)測(cè)預(yù)警中心技術(shù)骨干趙冰化博士介紹說(shuō)。

建設(shè)過(guò)程并不輕松。專業(yè)團(tuán)隊(duì)不僅要整合衛(wèi)星遙感、物聯(lián)網(wǎng)傳感器、視頻監(jiān)控、電力大數(shù)據(jù)等11種監(jiān)測(cè)手段，還要確保系統(tǒng)能實(shí)時(shí)處理海量數(shù)據(jù)?！耙婚_始，大模型的準(zhǔn)確率不高，我們一遍遍優(yōu)化算法，‘喂入’更多數(shù)據(jù)，讓它自己學(xué)習(xí)進(jìn)步?！壁w冰化說(shuō)。

平臺(tái)的搭建還注重實(shí)戰(zhàn)性。湖北省應(yīng)急管理廳聯(lián)合各地試點(diǎn)運(yùn)行，不斷調(diào)整流程，最終形成“監(jiān)測(cè)—研判—預(yù)警—處置—督辦—評(píng)估—聯(lián)動(dòng)”的全鏈條數(shù)字化閉環(huán)管理體系。

“風(fēng)險(xiǎn)研判能力弱、信息不通暢、處置慢是困擾基層已久的‘老大難’。”恩施州應(yīng)急管理局局長(zhǎng)曾東興說(shuō)，“比如位于偏遠(yuǎn)山區(qū)的小礦山，過(guò)去靠人巡查，根本看不過(guò)來(lái)?，F(xiàn)在有了監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)，相當(dāng)于給這樣一個(gè)偏遠(yuǎn)的小角落也配上了風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和研判專家?！?/span>

自2024年8月上線以來(lái)，該平臺(tái)已監(jiān)測(cè)并處置6000余項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)隱患。該省企業(yè)事故發(fā)生率同比下降6.6％，隱患處置時(shí)長(zhǎng)同比縮短50％，監(jiān)管效率大大提升。

秒級(jí)響應(yīng)，自動(dòng)推送處置建議

“在剛才的例子中，傳感器檢測(cè)到一氧化碳濃度異常后，立刻上傳數(shù)據(jù)，大模型幾秒內(nèi)就分析出可能的原因和后果，然后自動(dòng)推送處置建議?！壁w冰化指著屏幕向記者解釋道，“AI預(yù)警秒級(jí)響應(yīng)的秘訣，在于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和大模型的快速分析能力。”

這種“快”，得益于平臺(tái)整合了前端物聯(lián)感知設(shè)備和后臺(tái)智能算法。一旦監(jiān)測(cè)到異常，系統(tǒng)無(wú)需人工干預(yù)，就能通過(guò)大模型快速研判，生成紅、橙、黃、藍(lán)四級(jí)預(yù)警信息，并將信息直接推送至企業(yè)相關(guān)系統(tǒng)和監(jiān)管人員手機(jī)，提醒其進(jìn)行處置。如果未及時(shí)處置，省市縣三級(jí)風(fēng)險(xiǎn)隱患監(jiān)測(cè)預(yù)警中心會(huì)逐級(jí)督辦，確保閉環(huán)管理。此外，平臺(tái)每月對(duì)風(fēng)險(xiǎn)隱患進(jìn)行復(fù)盤評(píng)估，提醒各地各部門有針對(duì)性地做好風(fēng)險(xiǎn)防控。

“以前靠人發(fā)現(xiàn)隱患，再層層匯報(bào)，至少得半天時(shí)間。現(xiàn)在，平臺(tái)就像不知疲倦的‘云哨兵’，24小時(shí)盯著，一旦有異常，立馬就能響應(yīng)?！敝軇倮袊@道。

“風(fēng)險(xiǎn)研判大模型是平臺(tái)的‘心臟’?！壁w冰化介紹，“最初大模型只能識(shí)別簡(jiǎn)單風(fēng)險(xiǎn)，遇到復(fù)雜場(chǎng)景經(jīng)常出錯(cuò)。我們就不斷迭代，加入更多數(shù)據(jù)，讓它學(xué)會(huì)分析事故的演化鏈條。”

優(yōu)化是個(gè)持續(xù)的過(guò)程。“現(xiàn)在，它還能對(duì)接由應(yīng)急管理部發(fā)布的‘久安’AI大模型，融合多災(zāi)種分析能力，專業(yè)度不斷提升。”趙冰化說(shuō)。

“大模型不僅能幫我們發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，還能給出處置建議。比如監(jiān)測(cè)到礦山通風(fēng)不良時(shí)，平臺(tái)會(huì)直接提示要檢查風(fēng)機(jī)、疏通風(fēng)道等，特別實(shí)用。”曾東興補(bǔ)充道。通過(guò)與“久安”AI大模型進(jìn)行對(duì)接，平臺(tái)已接入林火模型、圖片識(shí)別、視頻識(shí)別、知識(shí)問(wèn)答以及其他相關(guān)基礎(chǔ)模型服務(wù)，極大提升專業(yè)水平和工作效率。此外，平臺(tái)正在逐步接入DeepSeek，以進(jìn)一步提升預(yù)警研判專業(yè)度。“將DeepSeek嵌入風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)流程，可使平臺(tái)自動(dòng)識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)特征并觸發(fā)預(yù)警，從而提升風(fēng)險(xiǎn)感知靈敏度，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)模式的自動(dòng)化捕獲、跨維度關(guān)聯(lián)分析及預(yù)警響應(yīng)效率提升?！壁w冰化說(shuō)，下一步，將聚合各部門行政檢查計(jì)劃，深度挖掘風(fēng)險(xiǎn)隱患數(shù)據(jù)，力求形成更大范圍、更高水平的跨部門“綜合研判、聯(lián)合檢查”方案，提升執(zhí)法質(zhì)效。

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責(zé)任編輯：王寧娜