P1GIS+蓉安大模型助力安全風(fēng)險(xiǎn)精細(xì)化管理探究王創(chuàng)成都市城市安全與應(yīng)急管理研究院自然災(zāi)害研究室主任2025年6月25

日成都市城市安全與應(yīng)急管理研究院簡介單位愿景人民至上生命至上

精業(yè)盡職為城市安全運(yùn)行保駕護(hù)航成都地位四川領(lǐng)先

西部一流中國影響

國際視野

構(gòu)建高水平安全屏障，服務(wù)城市高質(zhì)量發(fā)展2第一部分

應(yīng)急大模型建設(shè)背景第二部分

蓉安大模型介紹產(chǎn)品一：

自然災(zāi)害應(yīng)急場景下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估助手產(chǎn)品二：應(yīng)急安全場景下的隱患智能識(shí)別助手產(chǎn)品三：應(yīng)急管理場景下的輔助決策智慧助手第三部分

Supermap

GIS+大模型深度應(yīng)用探索和實(shí)踐

應(yīng)急大模型建設(shè)背景1P42024年應(yīng)急管理數(shù)據(jù)一覽4011.13340.23454.52386.52024年安全生產(chǎn)與自然災(zāi)害防治總體平穩(wěn)，但面對(duì)安全形勢復(fù)雜化、極端災(zāi)害頻發(fā)的挑戰(zhàn)，亟需以科技賦能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)防控。867856554●691●2.452.124.942.181.962.12021

2022

2023

2024

因

自然災(zāi)害死亡失蹤人數(shù)（人）自然災(zāi)害總直接經(jīng)濟(jì)損失（億元）20212022

●

事故起數(shù)（萬起）

●

死亡人數(shù)（萬人）20232024 每千次檢查發(fā)現(xiàn)的重大隱患數(shù)近5年自然災(zāi)害造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失變化趨勢450040003500300025002000150010005000近5年安全事故及導(dǎo)致的人員傷亡變化趨勢P52.842.6332.13.122.50.53.51.542031政策引領(lǐng)智慧應(yīng)急建設(shè)《

“十四五

”國家應(yīng)急體系規(guī)劃》

,

明確

AI

在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測、智能預(yù)警和應(yīng)急指揮中的核心地位?！栋踩a(chǎn)治本攻堅(jiān)三年行動(dòng)方案》

,

要求建成國家級(jí)AI安全示范園區(qū)，推廣AI

智能裝備?！?/p>

“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)

”行動(dòng)計(jì)劃》推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與安全生產(chǎn)融合，實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)化學(xué)品

?！蛾P(guān)于推進(jìn)應(yīng)急管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見》系統(tǒng)部署應(yīng)急管理數(shù)字化戰(zhàn)略，

,

實(shí)現(xiàn)隱患智能識(shí)別和救援方案自動(dòng)生成。P6

蓉安大模型介紹2P7蓉安大模型研發(fā)理念

聚焦安全防控難點(diǎn)、痛點(diǎn)，大模型小場景，落地應(yīng)用，解決問題：有限空間、?；?、燃?xì)獾葘ｍ?xiàng)場景

大模型+小模型提升精度：洪澇淹沒模型、地震災(zāi)損預(yù)評(píng)估、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法P8算法能力法律法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)、論文、專利和算法。城市洪澇模擬算法模型研究數(shù)據(jù)庫1、安全隱患庫數(shù)據(jù)數(shù)十萬條;2、風(fēng)險(xiǎn)普查數(shù)據(jù)數(shù)百萬條;3、應(yīng)急文案資料數(shù)萬份;4、監(jiān)測預(yù)警數(shù)據(jù)數(shù)萬億條。蓉安大模型建設(shè)基礎(chǔ)P9自然災(zāi)害應(yīng)急場景下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估助手問題

回

復(fù)

大模型生

成

智能體工作流A

P

I

接口自然災(zāi)害應(yīng)急場景下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估助手大模型結(jié)合小模型和GIS的深度應(yīng)用，賦能風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估、損失評(píng)估、災(zāi)情問答、應(yīng)急行動(dòng)方案生成

的應(yīng)急全流程。數(shù)據(jù)接入層

小模型層

大模型層

核心場景

實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)氣象水文數(shù)據(jù)

應(yīng)急方案知識(shí)庫各地應(yīng)急預(yù)案災(zāi)害行動(dòng)方案損失計(jì)算可視化知識(shí)圖譜基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)普查數(shù)據(jù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)災(zāi)害專題數(shù)據(jù)模型反饋調(diào)優(yōu)上下文理解應(yīng)急數(shù)據(jù)更新遙感影像解譯用戶提問風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估災(zāi)情問答方案生成災(zāi)害應(yīng)對(duì)機(jī)制應(yīng)急處置流程組織體系職責(zé)數(shù)據(jù)湖

知識(shí)庫問題理解選擇工作流風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估模型應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制損失評(píng)估模型P11自然災(zāi)害應(yīng)急場景下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估助手地震要素輸入

地震烈度計(jì)算

損失評(píng)估計(jì)算

災(zāi)情問答

應(yīng)急方案生成完全問答式交互

大模型結(jié)合小模型

問答信息全面部署行業(yè)領(lǐng)先模型，對(duì)其進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化和微調(diào)，系統(tǒng)完全由自然語言進(jìn)行交互。自研優(yōu)化的地震計(jì)算框架與大模型結(jié)合，提升產(chǎn)品的可用性和計(jì)算精度。結(jié)合自然災(zāi)害普查大數(shù)據(jù)庫以及MCP地理信息數(shù)據(jù)庫，提升問答的廣度和準(zhǔn)度。根據(jù)災(zāi)損評(píng)估結(jié)果，生成地震損失評(píng)估報(bào)告，進(jìn)行問答式交互計(jì)算建筑損失情況、次生災(zāi)害及?；髽I(yè)情況生成地震烈度圖用于計(jì)算建筑物損失情況災(zāi)損評(píng)估模型自研建筑物損失計(jì)算模型，快速計(jì)算和高精度并行。示例場景1：地震災(zāi)害智能體烈度計(jì)算模型物理模擬與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

模型，適配應(yīng)急需求。利用大模型，針對(duì)此次地震生成問答式激活地震烈度計(jì)算模型對(duì)應(yīng)的應(yīng)急行動(dòng)方案P12示例場景3：地震災(zāi)害智能體

地震參數(shù)輸入若用戶進(jìn)行地震模擬，則將對(duì)應(yīng)的地震信息進(jìn)行輸入，調(diào)用小模型進(jìn)行地震烈度計(jì)算和損失評(píng)估計(jì)算使用。

烈度計(jì)算模型示例自然災(zāi)害應(yīng)急場景下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估助手基礎(chǔ)框架

區(qū)域優(yōu)化

動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)

經(jīng)驗(yàn)衰減關(guān)系

物理過程模擬

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合采用基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的地震動(dòng)衰減公式，通過震級(jí)、震源深度、斷層類型和距離等參數(shù)，快速估算地面運(yùn)動(dòng)參數(shù)。整合強(qiáng)震儀實(shí)測數(shù)據(jù)、

網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)和遙感影像，通過卡爾曼濾波或貝葉斯方法更新初始預(yù)測。結(jié)合有限斷層模型和場地效應(yīng)修正、修正經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測結(jié)果。

P1301

地震烈度計(jì)算界面02

地震損失評(píng)估報(bào)告生成

03三維可視化損失展示示例場景3：地震災(zāi)害智能體

地震災(zāi)情問答將烈度烈度計(jì)算和災(zāi)損評(píng)估結(jié)果存入大模型知識(shí)庫，進(jìn)行智能分段和數(shù)據(jù)格式化，便于大模型進(jìn)行調(diào)用。用戶可以通過問答的方式進(jìn)行信息查詢，同時(shí)也可以進(jìn)行烈度計(jì)算和災(zāi)損評(píng)估的報(bào)告生成。自然災(zāi)害應(yīng)急場景下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估助手P14自然災(zāi)害應(yīng)急場景下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估助手示例場景3：地震災(zāi)害智能體

地震應(yīng)急行動(dòng)方案制定基于國家相關(guān)政策及當(dāng)?shù)氐卣饝?yīng)急預(yù)案以及行動(dòng)方案，結(jié)合此次地震的災(zāi)損損失評(píng)估計(jì)算結(jié)果，

自動(dòng)生成相關(guān)的行動(dòng)方案，指導(dǎo)組織和救援。P15示例場景3：地震災(zāi)害智能體

3D建筑物損失平臺(tái)將建筑物損失情況以3D模型的形式進(jìn)行展示，便于直觀查看重點(diǎn)區(qū)域建筑損毀狀態(tài)。

地表形變監(jiān)測結(jié)合合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)及InSAR模型，構(gòu)建自動(dòng)化震區(qū)沉降識(shí)別功能，及時(shí)識(shí)別潛在崩滑流風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。自然災(zāi)害應(yīng)急場景下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估助手基于衛(wèi)星雷達(dá)的震后地表形變監(jiān)測地震災(zāi)害單體建筑損失評(píng)估示意圖P16應(yīng)急管理場景下的輔助決策智慧助手應(yīng)急管理場景下的輔助決策智慧助手高質(zhì)量本地知識(shí)庫

整合國家/省/

市三級(jí)應(yīng)急法規(guī)政策、講話、文件等超1000

萬字資料；

覆蓋自然災(zāi)害、安全生產(chǎn)、工貿(mào)危化等

10

余個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域；模型訓(xùn)練與風(fēng)格適配建立全流程的模型訓(xùn)練與適配機(jī)制；對(duì)大模型進(jìn)行微調(diào)，優(yōu)化模型的準(zhǔn)確性與合規(guī)性。本地部署與安全支撐采用私有化部署模式，滿足應(yīng)急政務(wù)對(duì)安全性、與穩(wěn)定性的高要求；P18示例場景2：文案寫作智能體依托成都市歷年應(yīng)急公文數(shù)據(jù)，智能生成本地化應(yīng)急管理文案，試運(yùn)行期間處理請(qǐng)求364條，平均單篇報(bào)告初稿生成時(shí)間控制在5分鐘以內(nèi)，較傳統(tǒng)方式效率提升70%以上。應(yīng)急管理場景下的輔助決策智慧助手P19應(yīng)急管理場景下的輔助決策智慧助手示例場景3：城市風(fēng)險(xiǎn)研判智能體輔助生成成都市的城市風(fēng)險(xiǎn)研判預(yù)警要點(diǎn)信息，

已經(jīng)穩(wěn)定給成都市輸出每周風(fēng)險(xiǎn)提示文案。采集燃?xì)狻㈦姎?、有限空間設(shè)備狀態(tài)數(shù)收集氣溫、降水、等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，研判極端天氣致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。收集事故案例、原因及地點(diǎn)數(shù)據(jù)，分析事故誘因，動(dòng)態(tài)預(yù)警同類風(fēng)險(xiǎn)。匯總工業(yè)、物流、施工等作業(yè)數(shù)據(jù)，管控高危環(huán)節(jié)與設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)，排查老舊設(shè)施隱患。P20應(yīng)急安全場景下的隱患智能識(shí)別助手應(yīng)急安全場景下的隱患智能識(shí)別助手

依托超萬張標(biāo)注隱患圖片，基于YOLOv8構(gòu)建識(shí)別模型；

覆蓋8

類常見隱患精準(zhǔn)識(shí)別能力；

自動(dòng)關(guān)聯(lián)法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、生成隱患整改建議。

已收集上千個(gè)安全相關(guān)法律法規(guī)、規(guī)章及標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范；

積累隱患排查數(shù)據(jù)超3萬條；

同時(shí)整理64個(gè)領(lǐng)域的重大事故隱患判定標(biāo)準(zhǔn)。視覺隱患識(shí)別模型高質(zhì)量本地知識(shí)庫P22結(jié)合專業(yè)知識(shí)庫，構(gòu)建拍照識(shí)別

+

智能分析，聚焦常見隱患，安檢人員現(xiàn)場巡查、

網(wǎng)格人員日常排查、企業(yè)員工設(shè)備巡檢及居民自主檢測等場景。為安全治理提供“可復(fù)制、可推廣

”的智慧化解決方案。應(yīng)急安全場景下的隱患智能識(shí)別助手示例場景4：隱患排查P23Supermap

GIS+大模型深度應(yīng)用探索和實(shí)踐3P24大模型驅(qū)動(dòng)空間智能大模型快速顛覆傳統(tǒng)地理空間技術(shù)的同時(shí)，也創(chuàng)造了新的應(yīng)用場景。從數(shù)字空間的Agent到現(xiàn)實(shí)生活的Agent從人的知識(shí)到機(jī)器世界的模型從人的看見到機(jī)器的看見從人的可用到機(jī)器的可用智能P25空間智能體的構(gòu)建框架方案生成生成解決方案，明確為解答問題所需的操作步驟操作實(shí)現(xiàn)為每個(gè)操作生成運(yùn)行代碼構(gòu)建自動(dòng)化流程MCP工具組裝生成代碼，將所有操作組裝為可執(zhí)行程序關(guān)于GIS

的提問智能回答地圖交互、圖表、報(bào)告數(shù)據(jù)輸入GIS任務(wù)執(zhí)行過程數(shù)據(jù)分析答案輸出執(zhí)行命令1：計(jì)算損毀率

執(zhí)行命令2：行政區(qū)聚合大模型智能拆解用戶指令，構(gòu)建GIS命令集自動(dòng)化工作部署....程序組裝命令