（来源：新华日报）

□ 陈彩云

当前，我国城市发展正处于从大规模增量扩张向存量提质增效的转型阶段。与此同时，自然灾害、公共事件、社会治安及城市生命线运行等领域的风险日益复杂化，多维度风险交织叠加、相互传导，对安全韧性城市建设提出了前所未有的挑战。以部门治理、经验驱动、线性响应为主的传统治理模式，越发难以适应城市运行中数量激增、类型繁杂、演化迅疾的风险场景，一定程度上面临系统过载、响应迟滞、协同失灵等突出问题。2021年7月郑州特大暴雨期间，城市生命线系统在极端降雨冲击下遭遇内涝、交通瘫痪、大面积停电等多重风险叠加冲击，水库、河道等关键设施出现重大险情，暴露出传统应急管理体系在极端场景下响应迟滞、协同失灵、决策支撑不足等明显短板，造成了严重的生命财产损失。这一事件深刻警示我们：必须加快推动城市安全治理模式从以部门分割、经验驱动为主的传统框架，向数据贯通、智能研判、系统联动的现代化治理方向转型。如何以技术赋能破解治理之困、以数智驱动重塑治理逻辑？以机器学习、多模态感知为核心的人工智能技术，凭借其智能研判、精准决策、高效协同等显著优势，正成为安全韧性城市建设的重要引擎，为破解现代城市安全治理困境、提升城市综合韧性提供了重要路径与强大动能。

系统构建人工智能赋能安全韧性城市建设的技术支撑。城市治理是体系复杂、领域覆盖广、要素内涵多元的系统工程，推动人工智能赋能，不能简单以风险领域作为切口，而应以城市运行整体框架为基点，系统构建契合韧性城市建设的技术体系。以通用大模型为底座，开发面向城市安全治理的垂直领域大模型，实现各领域多源异构数据的实时接入、智能解析、语义融合，建构具有自主学习能力与动态演进能力的安全智能体，形成覆盖城市安全运行全要素、全周期、全场景的智能感知网络体系，将城市安全治理从“部门孤岛”升级为“神经网络”，从“分散感知”跃升为“全域协同”，从“经验判断”进化为“数据驱动”。同时，依托城市安全治理大模型，优化改进城市安全风险事件响应流程和决策机制，嵌入风险等级自动判定、处置方案智能推荐、资源调度动态优化等模块，提高响应速度与处置精度，确保突发安全事件在黄金时间内得到科学、高效、闭环处置。

健全完善人工智能赋能安全韧性城市建设的制度保障。技术和制度是确保安全韧性城市建设体系运行、发挥效能的一体两面，缺一不可。要准确把握和系统梳理人工智能技术对安全治理模式的深刻变革与体系重塑需求，加快推动城市安全治理领域人工智能应用的法规政策的研究制定。在此基础上，健全相关工作体系，明确部门职责，细化数据归集、收集、使用、共享及安全保护等环节的规范要求，确保人工智能应用做到合法合规、权责清晰、风险可控。科学制定城市安全韧性智能化发展路线图，统一规范涉城市安全的数据格式、数据接口、算法评估、系统集成等关键指标的技术标准，统一规划、系统建设数据平台、模式开发、算力设施和应用前端，防止和克服重复建设与资源浪费。加强对人工智能在城市安全领域决策过程的全周期监管，建立算法偏差识别、风险预警及人工干预机制，防止技术滥用、数据偏见与决策失当引发的次生风险。

着力建强人工智能赋能安全韧性城市建设的人才队伍。人工智能赋能安全韧性城市建设不仅是技术工具的迭代升级和治理模式的系统革新，也对城市治理主体——干部队伍提出了结构调整、能力建设和素养提升等方面的全新挑战。应将AI素养作为干部核心能力之一，纳入培训、选拔、考核的全过程，以此不断强化干部队伍的数智思维，深化其对人工智能技术原理、应用场景及风险边界的系统认知，努力推动干部从“技术使用者”向“技术赋能架构师”转变，最终将人工智能技术深度融入城市安全治理肌理之中。加强人工智能与城市安全治理“双领域”复合型人才的引入和培养，在涉及城市安全的部门设立“AI专员”岗位，实现技术赋能与业务专职的有机融合。加强与高校、科研院所及人工智能企业的人才合作，推动人才双向流动与联合培养机制，共建“人工智能+安全韧性城市建设”实践教学基地和实训平台，实现理论研究、技术开发与场景应用的无缝对接，满足人工智能赋能安全韧性城市建设的人才需求。

全面拓展人工智能赋能安全韧性城市建设的应用场景。当前，人工智能技术发展呈现明显的加速迭代态势，速度远超传统工业技术扩散节奏。在推动人工智能赋能安全韧性城市建设的过程中，既要着眼当前城市治理的困境与矛盾，以现存痛点、难点、卡点为突破口，依托现有技术，推进人工智能在城市运行动态监测、风险预警研判、应急指挥调度、基础设施防护等重点场景的开发、运用和嵌入；同时也要充分考虑到技术发展，在系统设计中预留迭代空间，密切跟踪具身智能、视觉智能、边缘智能等前沿技术发展，推动人工智能赋能从信息收集、分析研判、应急响应、决策辅助等数字治理环节，向智能巡逻与监控、高危场合抢险与救援、基础设施巡检与维护等实体空间的智能感知、联动响应与处置执行纵深拓展，为安全韧性城市建设提供更多智能化、高效化、精准化的工具支撑。

（作者为中共南京市委党校教授，南京新时代中国特色社会主义发展研究院研究员；本文系2025年江苏省社会科学基金省市协作项目课题“人工智能赋能南京高水平安全韧性城市建设的路径创新研究”〈25XZB002〉阶段性成果）