地震、洪澇和火山等自然災害所帶來的損失涉及公共設施財產乃至人們的生命安全。在長期與自然災害的較量中，人們雖已總結形成出一些災害的預測及應對辦法，但仍遠遠不能滿足人們的實際需求。當前隨著科技的發展，人工智能技術給予人們在安全疏散領域新思路包括如何預測災害發生，通過多渠道溝通方式協助受困居民做出災前災后的疏散決策等。

作者 | 胡樂怡

一、中國自然災害受災規模

大規模疏散通常發生在災害之前，之中以及之后，引起大規模疏散的原因包括自然災害，如火山爆發，颶風，洪水，地震等；工業事故如化學泄漏，核事故等；交通事故如道路交通，火車事故，飛機事故等；除此之外還包括由化學火災，軍事襲擊等。中國應急管理部、國家減災委辦公室等多部門核定2019年前三季度各類自然災害共造成1.1億人次受災，766人死亡，103人失蹤，496.1萬人次緊急轉移安置。根據公布的災情統計情況，各類自然災害共造成9.7萬間房屋倒塌，農作物受災面積20814.3千公頃，直接經濟損失2644.6億元。

二、安全疏散領域中的人工智能技術

卷積神經網絡：CNN在處理空間上的多維度數組信息時有很好的效果，能夠將三維的預測區域和預測數值聯系起來以此判斷災害是否發生。

遷移學習：通過遷移學習可以將已經學到的模型參數分享給新模型從而加快并優化模型的學習效率，可幫助針對自然災害的數字化模型構建與訓練。

生成式對抗網絡：生成式對抗網絡能夠在一定程度上降低對數據集數量的要求，有利于解決災害事例數據收集困難的局限性。

專家決策系統：通過建立相應的數據庫，模型庫，方法庫，知識庫等，以災害的空間圖形信息和屬性信息為基礎，依托模型數值分析，災情評價以及GIS系統的空間分析能力等，直觀地進行地質災害評估，分析，決策等。

多智能體系統：多智能體系統在復雜系統建模研究方面的優勢可以幫助研究公共場所人員疏散行為。

三、人工智能技術在安全疏散領域的應用分布

四、人工智能技術在安全疏散領域的應用案例簡述

Facebook:隨著社交媒體和消息傳遞相關的應用程序成為人們日常生活中的重要交流工具，它們能協助人們為災難做準備，應對和復原方面也起著重要作用。另外，Facebook通過智能手機及其應用程序的收集到的居民實時定位繪制出災害地圖協助居民做出疏散決策。

Sensoro:通過傳感器可以實現全天候監測消防風險因素，一旦發生異常情況，傳感器內置的物聯網芯片就能第一時間將預警消息無線發送出來實現秒級預警，為人員疏散爭取寶貴時間，最大程度減少人員傷亡和財產損失。

Fujitsu:富士通的人工智能模型能基于海嘯波形實時預測洪水發生的概率，并以應用程序的形式告知當地居民以支持居民做出明智的疏散決定且推薦遇難者最近的安全性高的避難所。

中智盛安：一旦發現火災，CIF安全智能系統將評估和分析火災警報系統傳輸的信息，然后快速設計并提供有效的疏散計劃。該系統還可以使用現場CCTV數據進行視覺分析，檢驗不同路線選擇的影響從而進一步優化疏散路徑的輸出。該系統提供智能疏散標志和綜合語音指導，以幫助人們在最短的時間內離開建筑物。

五、人工智能技術在安全疏散領域的局限性

閑置時間長：基于災害發生頻率，其相關設備有可能會處于一個長期空置的狀態，所以疏散領域中技術的研發需要考慮其能否被應用到其他領域。

數據來源多且雜亂：由于災難發生時的數據來源繁多，維度復雜，使算法易受噪音干擾，因此需要使用數據預處理技術以減少干擾

隱私保護問題：社交網絡逐漸成為疏散過程中與受災居民溝通的渠道之一，例如Facebook,twitter可以幫助居民及時了解受災最嚴重的區域以及附近安全的區域，但對居民隱私的保護問題仍然較難得到解決。

六、人工智能技術在安全疏散領域的未來趨勢

數據維度多樣化：伴隨智能算法與傳感器技術的發展，日益豐富的數據種類將有助于發現構成自然災害的各種關聯因素，相關性和趨勢分析，為災害前的疏散爭取更多的準備時間。

設備智能化：無人機技術在災害型數據收集過程中將得到更廣泛的應用，便于及時獲取監測人員難以進入的區域數據。

通信高效化：在災害發生過程中，溝通形式的智能化與實時性能協助受難居民做出最大概率保障自身安全的疏散計劃。

路線直觀化：無線傳感器網絡與導航算法相結合，能夠更高效更實時地引導人群避開危險區域沿指定路徑到達安全出口。

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