在应急管理领域，久安AI大模型由国家应急管理部门推动开发，旨在整合资源、提升科技支撑能力，推动监测预警、执法监管、指挥调度与应急救援等环节的智能化水平。该模型构建了统一的服务入口，具备知识、数据、图像和视频等多模态问答能力，能够在移动应用等场景中高效落地使用。 久安AI大模型的定位与能力 - 一站式入口与四问能力：面向应急管理人员提供知识问答、数据问答、图像问答和视频问答等多种问答模式，满足专业知识、数据分析、影像识别和视频解读等多样化需求。mile米乐 - 多源知识融合：在危险化学品、森林火灾、安全生产等领域积累大量专业知识，通过国产大模型底座和应急云算力进行强化训练，提升对行业术语、物理机制和业务流程的理解。 - 多模态信息处理：具备文本、图像、音频、视频等多模态信息理解能力，能够把物联感知、声音感知、视觉感知等多类数据进行融合，快速提取灾害隐患、风险点等关键信息。 应用场景与功能定位 - 智能监测与预警：通过对视频监控等数据的动态解析，自动识别风险隐患，如人员聚集、违规作业、积水等场景，生成清晰的风险要点。 - 辅助基层执法与会商调度：拍照或视频输入后，系统可自动识别隐患并匹配相关法律法规、标准依据，辅助执法行动；在灾情会商中实现多系统协同响应。 - 指挥决策与救援支撑：在事故现场态势、涉事单位与周边资源方面提供智能分析，自动给出处置方案、资源调度与应急路线建议，提升处置效率与准确性。 具体能力与场景实例 - 动态监控分析：能够对城市内涝、积水、人员聚集等进行实时分析，快速锁定风险点并提供应对建议。 - 一键检索与视频解读：支持一键检索相关视频，实时解析画面并给出风险提示，便于指挥中心快速定位要点。 - 一键生成处置方案：在发生化学品事故、森林火灾等情境时，基于现场态势、涉事单位及周边资源，自动生成应急处置方案、救援路径与调度建议。 - 虚拟协同与系统联动：通过虚拟数字人等智慧化组件实现跨系统协同，快速完成跨单位组会、信息对接与任务分发，显著缩短协同时间。 研发路径与数据体系 - 私有化部署与行业化训练：在现有大模型基础上，结合高质量行业数据和专业化应用场景进行私有化部署，提升对应急专业词汇、物理机制与业务流程的理解能力。 - 海量行业语料训练与评估：通过覆盖基础知识、法规政策、期刊论文、科普手册、典型案例等在内的多类语料进行训练与微调，并进行多轮准确率测试与专业评估，确保更符合应急管理的真实场景。 - 数据库化建设：围绕监测预警、执法、指挥决策、救援等核心能力，建立事故库、法规库、应急预案库等结构化数据，为模型输出提供稳定的知识支撑。 - 持续迭代与场景扩展：在提升模型本身能力的同时，扩大高质量数据覆盖面，推动更多场景落地，如应急政务服务、社会动员等领域的智能化应用。 落地现状与未来愿景 - 现阶段成效：模型在问答准确性与场景化应用方面已取得显著提升，当前对重点应急领域的专业知识解读与场景执行能力持续增强，能够更好地把问题转化为可执行的任务与行动。 - 面向未来的方向：继续强化高质量数据的更新与扩充，提升多场景的适配能力，进一步提升语义理解、问题分析与答案总结的水平。并通过扩大参数规模、提升计算性能，推动更多应用场景落地，如应急机器人、通信保障、智能应急设备等，构建更全面的智慧应急大脑，推动应急管理数字化、智能化再上新台阶。 - 合作与共建：鼓励各地应急管理部门与具备创新能力的单位联合创新，汇聚专业知识与行业资源，在久安AI大模型基础上开展联合应用研究，共同提升区域应急管理的智能化水平。 总结 久安AI大模型以国产化底座与行业数据为支撑，专注于应急管理的核心任务，通过多模态理解与统一入口，显著提升监测预警、执法辅助、指挥决策与救援支撑等环节的智能化能力。通过持续的数据积累、场景落地与技术迭代，目标是将其打造成为“懂行业、说行话、做行家”的应急行业智能专家，推动应急管理体系向更高水平的智慧化转型。