国家非常重视应急管理工作的建设发展，通过系列相关举措，整合优化应急资源力量。由于应急管理所涉及涵盖的方面较为广泛，各领域的安全监测预警在实际的操作过程中又各具特点。

因而，提升城市级大数据采集、分析及精细化信息感知预警能力至关重要。一方面，要加快接入并整合相关部门的已有系统及存储数据，实现对各类事故灾害隐患的实时监测与协同处置;另一方面，现有监测预警装备亟须智能化升级。

AI时代的智慧城市的安全管理是怎样的

人工智能、大数据、物联感知等新一代信息技术在数据采集、传输和分析方面的技术优势日益显露，能够做到对视频内容的实时分析、对隐患信息的深度挖掘、对风险隐患的精确预测，并能够围绕突发事件进行预测、评估和追溯，为应急处理提供更加科学有效的决策依据。

数据堂支持多种场景多种类型的数据采集需求，采集内容涵盖图像、文本、语音、视频等全维度数据。数据堂拥有专业的数据采集设备、丰富的数据采集项目经验及数据质量管控经验。 在数据采集过程中，数据堂严格遵守GDPR个人隐私数据保护相关条例，并已通过ISO9001质量管理体系认证、ISO27001信息安全管理体系认证，为数据安全全面护航。

AI赋能智慧应急管理新升级

智慧平安城市的应急管理是一项复杂而艰巨的任务，须做到统筹协调、应急联动，积极推动新一代信息技术在城市安全和应急管理中的“智治”应用，赋能增效，带动应急管理能力水平的全面提升。

(1)智慧预警，机制前移

构建智慧城市的数据生态系统，需要做到对异常变化的敏锐感知。要充分发挥人工智能、大数据技术优势，针对人、车、物、地、事件信息进行实时采集与分析，将危险源、隐患、事故等数据相联动关联，实现对复杂场景的敏锐感知与精准掌控。重点预测判断关键部位、重点目标是否存在潜在危险，做到预测防范，机制前移。同时，也要做好随时联动周边可调动资源的准备。

(2)顶层设计，数据融合

应急管理是一个动态管理系统，针对突发事件的预防、预警、响应和恢复各个部分环环相扣。因此，加强城市各类静态采集与动态感知等多维数据之间的融合，全面打通“情报、指挥、联动、保障”四位一体至关重要。此外，要从全局着眼，做好“十三五”时期全国应急体系建设的“顶层设计”，统筹规划各方面、各层次、各要素。

(3)事件流转，处置调度

要明确预警责任划分，合理设计事件处置流转原则，并提供指导依据及指派机制。及时处理布控告警、接报事件、人员感知、车辆感知等相关事件，实现“预警-推送-接警-处置-反馈-统计”的管理闭环。另外，还应密切关注事件处理结果。应急管理的本质就是公共安全治理，评价其效果就要看公共安全水平是否提高、人民群众安全感是否增强。要积极借鉴学习各地类似事件的处理原则及宝贵经验，并将相关工作的部署准备由非常态转向常态，并通过建立考核机制，促进应急系统的推广应用。 AI落地智慧应急管理新应用

近年来，越来越多的公司立足国家顶层战略，围绕城市运营管理，积极着手布局人工智能、大数据、物联网技术在城市风险预测预警方面的相关应用。在具备多个成熟产品和解决方案的基础上，突破性地实现平安城市所有动态、静态数据自动融合关联分析的成果，针对智慧平安城市的智能监管，提出以多维数据融合技术为核心的智慧平安城市风险防范解决方案，应用涉及事前预警、事中管控和事后研判的应急管理阶段，

对各类隐患的防范，应重点关注事件源头的风险预警。以安全运输为例，路面上行驶的渣土车、危化品车、大货车等重点车辆往往是易引起道路安全问题及突发事故的高危车辆。越来越多的企业利用城市智能视频目标分析技术，能够对这类重点车辆进行智能化、全天候监管，发现渣土车不加盖、危化品车无押运员等行为，及时将情况推送至交管部门、城市管理部门。

同时，多维数据融合分析技术，可将人员、车辆、道路数据关联互通，从道路人因隐患方面进行监控，对重点车辆不按规定时间、规定路线行驶的驾驶人员进行历史违章行为追溯、历史路径分析及长时间行驶记录的挖掘分析，并根据相关信息进行风险评估并，联动城管、运输、交警等多部门，形成完整的事件处理闭环，着力提高预测预警能力和风险防控应急处置能力。

通过多维度、多方面地解析海量数据，智能化地记录工作人员在岗情况、生产状态与三违行为，及时检查作业环境异常、车辆违停、物品违规摆放、货物遗失等非正常现象，对易燃易爆品、有毒物品等危险源实时监测预警，实现安全生产要素间的互联共享、智能关联和可视化挖掘，为统一调度、科学决策奠定基础，联合多部门协同管理，实现高效的应对突发状况指挥能力，形成完整的事件处理闭环。

数据堂深刻了解客户痛点，提出智能安防数据解决方案，语音交互、手势识别、面部识别等AI技术进入市场。多样化的数据不断提升AI智力。让智能安防产品更理解人的需求，人机沟通更加智能化。