社区突发事件影响社区居民的生命安全和身体健康，人工智能和大数据作为新一代信息科技的代表性技术，正在应用于各类场景突发事件的应急管理中。笔者结合近年来社区突发事件的类型和特征，提出了人工智能与大数据技术在社区突发事件应急管理中的应用场景、路径与效能，希冀藉此推动社区突发事件应急管理的创新，提升应急管理效能。

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　　事故的出现，往往是因为数据的收集不全或者难以收集。因此，在安防机器人基础上加以双目视觉系统，在社区内配备交叉式的全天候全时间巡逻机器人，可以将社区内的动与静的数据都尽可能的收集到，配备企业内部云平台上的大数据计算系统，可以快速处理大量的数据。在对数据的处理上，数据处理速度不足同样也是一个关键问题，这个问题的出现主要是因为数据的繁杂无法合理利用与应对数据分析的核心算法不成熟。针对这第一个问题，应该搭建大数据平台，利用分布式数据库与分布式储存群对已经载入的数据进行预处理，以清除无用与重复的数据，最终通过对预处理后的数据进行分类、汇总形成联系，便可以合理利用繁杂的数据，而且目前也有相当多的物业服务企业自行研发自己的大数据平台来管理日常；通过云平台上对数据库进行云计算与可视化分析，建立突发事故的模型并对人员与物资进行相应的分配后，形成突发事故预案并进行相应的预演。

　　事故发生中期是一个争分夺秒的时期，也是最具考验性的一个时期。在这一时期，对于被害者的救援、现场人员的控制与引导、现场信息的控制、以及对相应部门的联络都是极为重要的。因此，对数据的收集与现场应急处理更是需要谨慎对待。在收集数据方面，在自然事故上，自然灾害过程中容易造成社区内水电设备的故障进而发生事故，因此针对小区内水、电设备上可以通过人工智能与物联网技术实时进行数据收集与监测。对于社区内部事故，首先利用已经完善的巡逻与监控的人工智能系统收集到的异常数据，第一时间上传到云端大平台进行重要备份，同时对物业服务企业发起提醒并联系相关的公安、消防、医疗部门；其次通过无人机在高空中收集人流数据，利用已经建立好的事故预案及时调配相应人力、资源与设备，在现场进行人群的疏导并及时阻止无关者靠近事故现场，还需要及时收集异常的人员流动情况，一旦发现异常便向公安发出通知。

　　事故发生后期是一个已经出现损失，需要进行赔偿与善后的时期。在这最后的时期，需要对损失和赔偿的计算、善后维修的控制还有公关的引导有一定的要求。在这一阶段，需要继续利用巡检机器人与监控设备收集现场情况与遇险人的数据，结合事故发生过程记录下的数据，分析出责任主体与现场损失情况，为后续的协商或者仲裁提供证据，并以先前的预演方案中人员、物资、装备进行配置，如利用一些清洁或者管道机器人对现场进行清理。

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　　根据当前人工智能发展水平，笔者梳理出7类可用于社区突发事件应急管理的人工智能技术能力，主要包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、人工智能支持机械应用、人工智能支持数据分析、内容生成和强化学习等。

　　首先是图像识别技术可应用于社区安全监测预警。图像识别的快速发展，加快了人工智能在安全领域的应用，许多突发事件的发生，可以通过视频里监测地点的图像识别技术进行快速的预警响应，如火灾的发生，图像识别技术可以快速地判断火灾是否发生、火灾的程度及实时监控火灾的趋势。通过对监控图像的处理和识别，可以同时处理大量的视频图像，高效地防控安全事故的整个过程。譬如，通过AI视频巡检，可时刻监控消防通道、公共设施、出入口和围墙，对可疑人员、推销人员进入小区实时预警，智能跟踪移动目标，查看人员、车辆轨迹有效控制，将被动防范转化为主动预警，减少秩序维护员巡逻频次、减少人员接触、降低人力成本，及时发现问题，做到事前防控。图像识别中的人脸识别技术可以通过平台下发或本地导入证件号或人脸黑名单，在本地进行黑名单比对后上传结果给平台，亦可对接公安身份证信息库进行黑名单比对，从而实现黑名单管控，保证社区安全。

　　其次是人工智能技术可用于突发事件处理辅助决策。社区突发事件具有动态性、复杂性的特点，对于社区突发事件的处理需要做到快速且有效，在最短的时间里将生命和财产损失降到最低。当前，社区突发性事件应急决策的动态调整只要依靠事件处理人员依据经验与现场状况来实施，受人为因素影响大，且在较短时间内难以做出有效处理。案例推理技术依据大数据与人工智能技术，能做到对社区突发事件的预测，进行有效快速的处理分析，构建出精确的突发事件辅助决策处理系统，这也是突发事件应急处理的未来方向。事实上，基于案例推理的群发性突发事件预警流程是人工智能领域一种通过模拟专家解决问题的思维将过去的案例作为经验用于对新问题求解的推理技术。相较于传统的预警方式，基于案例推理的群体性突发事件预警流程在有效的利用专家知识的同时克服大量数据带来的不利影响。在过往的社区应急处理当中，社区处置部门在处置突发事件过程中积累了大量的应急预案和事件案例，这些预案与案例中隐藏着大量的专家经验与知识，他们能够很好地辅助事件处置人员进行高效决策。根据当前突发事件的相关信息按特定的数据格式进行表示并输入到预警体系中。通过相关的检索算法对案例库中的案例进行检索并匹配出一定的符合相似度要求的案例。如果存在符合要求的历史案例则选取相似度最大的案例作为辅助应急决策的案例，直接使用或根据当前群体性突发事件特点修正处置预案作为此次事件的处置预案；如果不存在则调整相似度进行再次检索，如果相似度达到某一标准值时还没有搜索到结果，则认为案例库中没有相似案例。这时就需要事件处置人员或专家凭借经验或相关原则制定处理方案，处置方案制定后对突发事件实施处理，事后通过对事件处理情况的分析评价，综合评定是否将当前案例与相关处置预案加入到案例库中以扩展系统的案例数据。

　　再次是人工智能技术在设施设备突发故障监控中的应用。针对小区内的电、水和消防设备，可以通过人工智能与物联网技术实时进行数据收集与监测，以预防事故的发生。对于社区公共电力设备故障问题，恶劣天气下社区供电中断的问题，可由数据驱动的人工智能技术在电力设备状态的分析中的应用得到更好更快的解决，该技术在电力设备智能巡查，电力设备故障智能诊断，电力设备状态预判方面都有很好的应用。在火灾智能报警方面，通过传感器对烟雾密度、环境温湿度及光波等数据进行采集，并采用容错控制、模糊控制及人工神经网络等算法对采集到的各项环境数据进行分析处理，区别真假信号，以达到避免误报和漏报的目的。

　　最后是人工智能技术在社区日常服务中也有广泛的应用空间。当前，机器人行业已经进入智能化发展的初级阶段，这一阶段的机器人具有更类似于人的特征，主要表现在多样的感知和交互能力、灵活的独立决策能力、一定的自我学习能力。现阶段，考虑到机器人在高空、水下、自然灾害等特殊环境下的应用现状，我国业内将机器人分为工业机器人、服务机器人和特种机器人三类。京东、美团等电商布局AGV无人车，利用AI+无人车技术解决物流中的“最后一公里”的问题，达到无接触服务的目的。物业服务企业在社区服务中也完全可以借鉴引入智能机器人，提供特殊环境下的服务工作，以降低人工成本。

　　通过对现阶段人工智能技术能力的分析，人工智能为社区突发事件应急管理监测、救援等提供了新的手段和模式，物业服务企业要围绕当前主要的社区突发事件，利用已经成熟的基于规则的算法、传统机器学习、表达学习及部分深度学习技术，积极开展社区突发事件数据的智能获取与处理技术，以及风险的智能识别、评价、防控等技术研发，而且从长远发展的角度考虑，还应建立多维异构大数据融合数据库，运用深度学习、时间序列分析、长－短期记忆循环神经网络、多属性决策、群体智能优化等算法，面向预防与应急准备、应急处置与救援、善后与恢复重建三个主要环节，构建基于大数据和人工智能混合优化的社区突发事件应急管理平台。

　　要让大数据和人工智能技术在社区突发事件中真正高效起作用，关键还要对风险传导的机制进行深入地研究，探析有关数据与潜在风险的因果或相关关系，找出不同类型危机中可通过机器识别并进行跟踪检测的风险要素。另外，在物业服务企业内部培训中，还应适当增加有关新兴科技认知和应用科技手段进行各类突发事件应急管理的内容，特别是新兴科技的原理、伦理、赋能与反赋能机制和运用典型案例等，使社区服务人员具备应用科技进行危机管理的能力。

　　研究表明，目前大数据技术运用存在的主要问题是数据收集的不全或者难以收集，以及数据处理效率不足。因此，物业服务企业要为大数据的应用做出准备，在管理和权限设置上，有必要设置“大数据信息官”并赋予其具有改进组织流程的权限，以推进大数据在部门工作中的落实。在技术升级和设备使用方面要明确需要解决的问题，以需求为导向，进行一定设施的准备；另外，在信息采集能力的同时，也要进行数据共享，建立统一的数据中心，提高信息的有效聚合和快速传递，以便在应急管理过程中提高效率。