通常人們制造出機(jī)器，只是想它能幫助人類完成難以完成的任務(wù)。而面對(duì)自然災(zāi)害，人類總有難以突破的極限。傳統(tǒng)災(zāi)害治理由于管理制度低效，財(cái)政投資大、建設(shè)周期長(zhǎng)等局限，面臨一系列挑戰(zhàn)，因此，人工智能被創(chuàng)造性地應(yīng)用在了抗災(zāi)救援領(lǐng)域。并貫穿災(zāi)害治理的全過(guò)程，具體包括以下三個(gè)環(huán)節(jié)。

第一災(zāi)前預(yù)測(cè)，人工智能系統(tǒng)能夠通過(guò)查找圖像變化，預(yù)測(cè)地震和海嘯等災(zāi)害，機(jī)器學(xué)習(xí)和其他人工智能數(shù)據(jù)方法還可以分析歷史事件。識(shí)別容易遭受災(zāi)害沖擊的群體或即將發(fā)生的災(zāi)害，除此之外，它們還能識(shí)別當(dāng)下的高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)和人口，根據(jù)人口增長(zhǎng)，氣候變化等進(jìn)行災(zāi)害預(yù)測(cè)建模。

第二災(zāi)中應(yīng)急，災(zāi)害發(fā)生后的前期72小時(shí)，又被稱為救援的‘黃金72小時(shí)’應(yīng)急管理團(tuán)隊(duì)須相互協(xié)調(diào)，迅速行動(dòng)，尋找幸存者。將災(zāi)害損失降到最低，人工智能可為災(zāi)中應(yīng)急響應(yīng)提供技術(shù)基礎(chǔ)、運(yùn)用無(wú)人機(jī)與衛(wèi)生圖像，物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)等，幫助救援團(tuán)隊(duì)確定緊急需求及響應(yīng)優(yōu)先順序，以免浪費(fèi)精力，及時(shí)評(píng)估洪水，建筑物和道路損壞情況，幫助救援人員有效做出應(yīng)急決策和調(diào)配救濟(jì)資源，提供有關(guān)景觀和受損建筑物的準(zhǔn)確信息，幫助救援人員迅速確定破壞程度。

我國(guó)在以往的救援演習(xí)綜合實(shí)戰(zhàn)中演練中，就出動(dòng)了水下救生機(jī)器人。它可在高度危險(xiǎn)環(huán)境，被污染環(huán)境水域，代替人工在水下長(zhǎng)時(shí)間作業(yè)，讓救援工作更省時(shí)，安全。第三災(zāi)后，災(zāi)后恢復(fù)并不僅限于物理重建，還包括經(jīng)濟(jì)和社會(huì)重建等過(guò)程。人工智能系統(tǒng)可幫助確定災(zāi)后威脅，即原生災(zāi)害引發(fā)的次生災(zāi)害，衍生形成的復(fù)合型災(zāi)害，進(jìn)而創(chuàng)建強(qiáng)大的災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃，以應(yīng)對(duì)后危機(jī)時(shí)代的災(zāi)害治理挑戰(zhàn)。還可以通過(guò)對(duì)災(zāi)難場(chǎng)景進(jìn)行建模，測(cè)試與識(shí)別災(zāi)區(qū)弱點(diǎn)和痛點(diǎn)。幫助治理者更好地制定災(zāi)后恢復(fù)計(jì)劃，

未來(lái)，人工智能也一定會(huì)在災(zāi)害治理領(lǐng)域，發(fā)揮更大作用，成為我們生活中的智能保護(hù)神。