地震、洪涝和火山等自然灾害所带来的损失涉及公共设施财产乃至人们的生命安全。在长期与自然灾害的较量中，人们虽已总结形成出一些灾害的预测及应对办法，但仍远远不能满足人们的实际需求。当前随着科技的发展，人工智能技术给予人们在安全疏散领域新思路包括如何预测灾害发生，通过多渠道沟通方式协助受困居民做出灾前灾后的疏散决策等。
作者 | 胡乐怡
一、中国自然灾害受灾规模
大规模疏散通常发生在灾害之前，之中以及之后，引起大规模疏散的原因包括自然灾害，如火山爆发，飓风，洪水，地震等；工业事故如化学泄漏，核事故等；交通事故如道路交通，火车事故，飞机事故等；除此之外还包括由化学火灾，军事袭击等。中国应急管理部、国家减灾委办公室等多部门核定2019年前三季度各类自然灾害共造成1.1亿人次受灾，766人死亡，103人失踪，496.1万人次紧急转移安置。根据公布的灾情统计情况，各类自然灾害共造成9.7万间房屋倒塌，农作物受灾面积20814.3千公顷，直接经济损失2644.6亿元。
二、安全疏散领域中的人工智能技术
卷积神经网络：CNN在处理空间上的多维度数组信息时有很好的效果，能够将三维的预测区域和预测数值联系起来以此判断灾害是否发生。
迁移学习：通过迁移学习可以将已经学到的模型参数分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率，可帮助针对自然灾害的数字化模型构建与训练。
生成式对抗网络：生成式对抗网络能够在一定程度上降低对数据集数量的要求，有利于解决灾害事例数据收集困难的局限性。
专家决策系统：通过建立相应的数据库，模型库，方法库，知识库等，以灾害的空间图形信息和属性信息为基础，依托模型数值分析，灾情评价以及GIS系统的空间分析能力等，直观地进行地质灾害评估，分析，决策等。
多智能体系统：多智能体系统在复杂系统建模研究方面的优势可以帮助研究公共场所人员疏散行为。
三、人工智能技术在安全疏散领域的应用分布
四、人工智能技术在安全疏散领域的应用案例简述
Facebook:随着社交媒体和消息传递相关的应用程序成为人们日常生活中的重要交流工具，它们能协助人们为灾难做准备，应对和复原方面也起着重要作用。另外，Facebook通过智能手机及其应用程序的收集到的居民实时定位绘制出灾害地图协助居民做出疏散决策。
Sensoro:通过传感器可以实现全天候监测消防风险因素，一旦发生异常情况，传感器内置的物联网芯片就能第一时间将预警消息无线发送出来实现秒级预警，为人员疏散争取宝贵时间，最大程度减少人员伤亡和财产损失。
Fujitsu:富士通的人工智能模型能基于海啸波形实时预测洪水发生的概率，并以应用程序的形式告知当地居民以支持居民做出明智的疏散决定且推荐遇难者最近的安全性高的避难所。
中智盛安：一旦发现火灾，CIF安全智能系统将评估和分析火灾警报系统传输的信息，然后快速设计并提供有效的疏散计划。该系统还可以使用现场CCTV数据进行视觉分析，检验不同路线选择的影响从而进一步优化疏散路径的输出。该系统提供智能疏散标志和综合语音指导，以帮助人们在最短的时间内离开建筑物。
五、人工智能技术在安全疏散领域的局限性
闲置时间长：基于灾害发生频率，其相关设备有可能会处于一个长期空置的状态，所以疏散领域中技术的研发需要考虑其能否被应用到其他领域。
数据来源多且杂乱：由于灾难发生时的数据来源繁多，维度复杂，使算法易受噪音干扰，因此需要使用数据预处理技术以减少干扰
隐私保护问题：社交网络逐渐成为疏散过程中与受灾居民沟通的渠道之一，例如Facebook,twitter可以帮助居民及时了解受灾最严重的区域以及附近安全的区域，但对居民隐私的保护问题仍然较难得到解决。
六、人工智能技术在安全疏散领域的未来趋势
数据维度多样化：伴随智能算法与传感器技术的发展，日益丰富的数据种类将有助于发现构成自然灾害的各种关联因素，相关性和趋势分析，为灾害前的疏散争取更多的准备时间。
设备智能化：无人机技术在灾害型数据收集过程中将得到更广泛的应用，便于及时获取监测人员难以进入的区域数据。
通信高效化：在灾害发生过程中，沟通形式的智能化与实时性能协助受难居民做出最大概率保障自身安全的疏散计划。
路线直观化：无线传感器网络与导航算法相结合，能够更高效更实时地引导人群避开危险区域沿指定路径到达安全出口。
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