大众网记者 李瑶 青岛报道
在全球气候变化与快速城市化的双重挑战下，自然灾害的频发与复杂化已成为人类社会面临的重大考验。科技，作为现代社会进步的核心驱动力，不仅是应对灾害的工具，更是实现应急管理从被动响应到主动防控的范式转变的关键。根据应急管理部数据，2025年上半年，全国各类自然灾害共造成2503.7万人次不同程度受灾，死亡失踪307人，紧急转移安置62万人次，倒塌房屋4300余户2.96万间，直接经济损失高达数百亿元。进入下半年，8月份自然灾害持续频发，影响1001.7万人次，死亡失踪122人，紧急转移安置38.6万人次。这些数据警醒我们，传统应急管理模式在信息获取、资源调度和公众参与上的短板日益凸显，亟需科技注入新动能。
党的二十大报告明确提出“完善国家应急管理体系，提高防灾、减灾、抗灾、救灾能力”，为科技赋能应急管理指明了方向。当前，台风、洪涝、地震、森林火灾等极端事件已成为常态。全球灾害数据平台显示，2025年上半年，中国发生地震565次、洪涝262次、风暴109次、野火54次。城市化进程加速，2023年末城镇化率超66%，高层建筑和地下空间的扩张放大灾害风险。人口老龄化加剧，65岁以上老人占比超14%，流动人口增加使防灾对象复杂化。这些趋势要求应急管理从单一灾种应对转向多灾种综合防控，科技成为破解痛点的必然选择。
从理论视角看，科技赋能应急管理基于系统论和韧性理论。系统论强调应急管理是一个有机整体，需通过大数据、人工智能（AI）、物联网整合信息；韧性理论则聚焦在灾害冲击下快速恢复的能力，科技可通过模拟复杂场景提升系统适应性。
库防，作为应急管理领域的创新者，尤其在防灾减灾救灾领域创新实践，以“科技赋能应急管理”为使命，致力于融合AI大模型、无人机机器人和智能物资系统，构建综合防御体系。库防隶属库守科技服务（上海）有限公司，库防专注于“应急救灾+民生物资保障供应+供销社事业发展”供应链综合服务，已推出火灾应急包、水灾应急包、新能源车载应急包等近百个专业化产品，并在多个省市开展试点，如在学校防灾体系中通过AI平台实现“教—练—救”一体化，显著提升校园安全水平。
库防公司发布的《2025-2028中国防灾减灾救灾行业洞察报告》强调前沿技术在灾前分析和预警、防灾物资保障与全民科普中的作用。库防的探索不仅体现了社会企业的创新精神，更是对国家应急战略的积极响应，为构建“安全中国”提供了宝贵经验，彰显了科技与人文统一的深刻内涵。
一、科技赋能应急管理的时代需求
自然灾害新趋势
气候变化是灾害演变的首要驱动因素。中国气象局分析显示，受全球变暖影响，2025年极端高温、干旱、强降雨事件频发，预计到2050年，这些事件将更频繁、影响更广泛。例如，2025年5月，全国自然灾害造成997.8万人次受灾，死亡失踪55人，农作物受灾面积达千公顷。9月份，内蒙古、东北、华东等地降水偏多，易引发短时强降雨、雷暴和冰雹。城市化加剧脆弱性，2023年末城镇常住人口超9亿，高层建筑密集、地下空间扩展成为风险热点，排水系统和建筑抗震能力面临考验。人口老龄化进一步复杂化防灾对象，65岁以上老人应急能力弱，流动人口增加加大基层管理难度。这些趋势要求应急管理从单一灾种应对转向多灾种综合防控。
全球视角下，联合国《仙台减灾框架》强调科技在灾害风险管理中的作用。中国作为灾害多发国，需借鉴发达国家经验，如美国利用卫星数据实时监测野火，日本地震预警系统减少损失。2025年，中国需加强气候适应性建设，推动绿色发展以缓解灾害根源。灾害复合化趋势凸显，如洪涝引发地质灾害，需科技整合多维数据进行综合评估。
传统应急管理的痛点
传统应急管理依赖人力经验，灾害预测准确率低。2025年4月，风雹灾害造成119.9万人受灾，死亡12人。物资调度滞后，信息不对称导致资源浪费。公众防灾意识薄弱，培训覆盖不足，许多灾害本可通过早期预警避免。城市群灾害连锁反应频发，如洪涝引发地质灾害，传统手段难以应对。基层基础薄弱，农村地区救援力量不足，信息孤岛问题突出。调研显示，40%市县物资储备不达标，缺乏数字化管理。在复合灾害中，传统模式响应时间长，放大损失。理论上，传统管理忽略了不确定性原理，灾害演化非线性，经验判断易失偏颇。
科技赋能的必然性
科技是破解痛点的钥匙。大数据与AI实现精准预测，整合多源数据提升预警准确率。2025世界人工智能大会上，气象AI“超级装备”更早、更精准预警城市灾害。智能装备如无人机、机器人提高救援效率，平台化管理实现“资源一张图、调度一盘棋”，融合监测、预警、响应全链条。国家政策支持科技应用，“十四五”规划强调数字化改造，2025年重庆市印发安全生产、防灾减灾计划，建立事故灾害分析模型库。AI在防灾中可重构天气预报，2024年台风“格美”预测中，“风清”大模型提前5天锁定路径。通过AI大模型，广西公路防灾减灾实现智能分级。理论上，科技赋能体现了辩证唯物主义，科技作为生产力，推动应急管理从量变到质变。未来，需加强国际合作，推动AI在全球减灾中的应用。
二、库防公司的科技创新路径
AI大模型赋能防灾
人工智能大模型是库防公司技术创新的核心支柱。通过整合气象、地震、地理等多源异构数据，库防构建了高精度灾害预测体系。模型采用Transformer架构，结合注意力机制处理时序数据，模拟灾害演化路径，实现秒级预警。例如，在地震模型测试预测中，AI分析历史震源数据和地壳应力分布，预测潜在震中位置，准确率达85%以上。联邦学习技术解决数据孤岛问题，确保隐私保护。
应急预案生成是AI的另一核心应用。传统预案依赖人工经验，易受主观偏差影响，而库防AI通过蒙特卡洛模拟评估不确定性，生成优化方案，包括撤离路径和物资配置。理论上，这体现系统论：灾害是动态系统，AI通过多场景模拟提升鲁棒性。在家庭和社区层面，AI提供个性化防灾建议，如基于用户位置的洪水风险评估App，帮助居民制定“最后一公里”应对计划。在学校试点中，AI平台实现“教—练—救”一体化，覆盖学生群体，能显著提升安全水平。
挑战包括数据质量不均和模型泛化不足，库防通过与部分地区的气象局合作构建高质量数据集，并采用迁移学习提升适应性。优势在于降低人力成本30%，提升决策科学性。2025年，库防AI入选智慧应急优秀案例，验证了其在灾害监测预警中的变革潜力。这一路径不仅是技术创新，更是应急管理从经验驱动向数据驱动转型的典范，体现了科技赋能国家治理现代化的战略价值。
无人机与机器人复合应用
库防在无人机与机器人领域的创新，并集成国内外优质无人机和机器人研发生产公司的智慧和产品，构筑空地一体协同体系，显著提升救援效率。无人机应用于森林灭火、洪水空投物资和灾区航拍监测，FWH-1500无人直升机搭载热成像相机和灭火弹投放装置，在高海拔“三断”场景中实现自主巡航，响应时间缩短30%。机器人专注于高层灭火、地震废墟搜救和重物搬运，采用履带式设计，配备机械臂和生命探测仪，能在复杂环境中自主导航。
复合应用的理论基础是多智能体系统（MAS）。无人机提供空中侦察数据，实时传输给地面机器人，形成闭环反馈。库防的空地协同平台通过5G网络实现低延迟通信，支持多机协作算法，如蚁群优化用于路径规划。
挑战包括电池续航和信号干扰，库防引入太阳能充电和AI抗干扰模块解决。优势在于韧性提升：欧盟经验显示，机器人可减轻应急压力30%。库防的探索推动了应急装备从单一工具向智能生态转型，助力“智慧应急”战略实施。
智能应急物资管理系统
库防的智能应急物资管理系统实现了数字化转型，核心是RFID技术和AI调度算法。系统采用区块链确保物资追溯透明，支持可视化仓储管理。应急包针对火灾、水灾、交通事故设计，包含模块化组件，如防水物资应急背包内嵌GPS定位器。防灾物资的“以旧换新”解决方案通过App平台鼓励公众参与，提升物资普及率20%。
理论上，这体现了供应链韧性理论：通过AI预测需求波动，优化库存分配，避免短缺。库防构建智能韧性体系，尤其是防汛仓库智能化项目进一步验证其效果。挑战在于供应链稳定性，库防与供销社和闲置的产业园区合作，建立分布式仓储网络。优势：减少浪费近24%，并在东南亚输出“物资代存储+风险保障”机制。这一路径促进社会公平，体现科技在公共服务中的人文价值。
协同综合防御灾害体系
库防构建的协同平台融合政府、企业、社区，实现全链条管理。数字化底座采用云计算整合数据，支持监测、预警、响应、培训。理论基础是大安全观，强调多主体协作，提升系统韧性。挑战在于跨部门协调，库防通过标准接口和API解决。在工业互联网平台中，感知与风险管控一体化。中国企业在东南亚输出防灾机制助力低成本灾害应对。库防的实践为应急体系现代化提供范式，体现了科技与治理的深度融合。
三、库防公司的技术在典型场景中的应用
城市高层火灾
高层建筑火灾风险突出，烟囱效应和疏散难题放大损失。库防方案整合无人机喷洒灭火剂、机器人楼内协助和AI模拟逃生路线。AI整合建筑BIM数据，基于热流体动力学模型预测火势蔓延，优化路径减少拥堵30%。机器人耐高温，搭载泡沫灭火系统。在部分地区的试点，库防的系统覆盖高层建筑，专用应急包提供烟雾面罩，响应时间缩短25%。各类灾后统计数据显示，类似科技可降低伤亡率20%。这一应用体现了城市韧性理论，平衡效率与安全。
洪涝灾害
洪涝风险源于排水不足，影响城乡多个领域。库防集成国内外的水下机器人公司使用声纳建模，预测溃坝风险；无人机空投物资；AI结合卫星数据优化供应链。深度分析：动态调整储备，体现复合灾害管理范式。挑战在于数据实时性，库防通过边缘计算解决。
地震灾害
地震导致建筑倒塌，搜救难度大。库防所集成的机器人技术结合热成像定位，无人机侦查余震，AI生成撤离方案。AI使用波监测数据，实现秒级预警；机器人自主导航废墟，评估：降低二次伤害20%，体现韧性工程学。挑战：余震干扰，通过自主导航解决。
森林与草原火灾
火灾蔓延快、范围广。库防无人机群灭火，AI预测风向，建立监测网络。多机协同算法借鉴开源巨灾模型，评估：科技赋能防火巡护，体现生态安全观。挑战：复杂地形，通过多模态感知解决。
农村防灾困境与应对
农村基层薄弱，救援不足。库防在乡村推行库防防灾科普、分布式仓储、AI手机预警。App动态评估滑坡，评估：桥接城乡差距，体现包容性发展。挑战：网络覆盖，通过离线算法优化。
四、库防公司在应急管理体系中的价值
对企业：库防提供定制评估，降低停工损失。智能系统提升安全，预估能提升安全度约20%。深度：科技赋能涉企检查，推行非现场执法，推动产业韧性；对公众：通过科普和装备推广，库防提升全民防灾素养。小程序预警直达用户，覆盖万人，体现社会治理精准化。库防不断地推进防灾模式进校园、社区、养老院，惠及更多的群体。对社会：“科技防灾+公益科普”模式推动可持续发展。库防出口AI方案，助力东南亚防灾，体现中国智慧。深度：融入广义应急管理框架，促进全球减灾合作。
科技是防灾减灾的核心支撑，库防的实践不仅是企业创新，更是社会责任的体现。在国家应急体系完善背景下，库防以科技驱动，为“安全中国”贡献力量。展望未来，AI与应急管理的深度融合将构建更具韧性的社会，推动全球减灾合作。
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