当前，经济社会数字化转型趋势明显，紧急突发事件的发生频率、传播速度、造成的影响与危害，也呈不断扩大的趋势。这对加快应急管理技术创新，提升应急管理能力提出了更高的要求。
当前，对于数字技术在应急管理体系中融合应用的研究主要体现在对某一具体数字技术的应用上，如考察大数据、人工智能（AI）、区块链等在应急管理领域中的具体应用，提高应急反应速度、应急资源配置效率、应急处置效果的举措等；而对应急管理体系数字化转型的综合性研究还不多，相关体系性和框架性分析欠缺。
为了解决上述问题，中国信息通信研究院政策与经济研究所张伟东等联合北京理工大学中国工程科技前沿交叉战略研究中心高智杰，聚焦应急管理体系数字化转型的整体性、框架性研究，结合应急管理体系的行业特点，以数字技术与应急管理的融合应用为切入点展开了相关研究。
研究将应急管理体系数字化转型定义为：以提升整个应急管理体系的质量和效率为目标，以互联网、大数据、 AI 等数字技术与应急管理体系融合为主要手段，推动应急管理体系变革和升级的过程。
应急管理体系数字化转型主要包括三方面的转型：一是技术工具的转型，如互联网、大数据、AI 等数字技术在应急管理体系中的运用及其围绕应急管理推动的产业化过程；二是管理决策机制的转型，由经验型、被动型、常规化的传统决策体系向由数字技术支撑的知识型、主动型、敏捷型决策体系转变；三是制度和文化的转型，推动垂直化、行政性、中心化的应急管理制度和文化向数字技术支持的互联互通、协同共享方向进行适应性调整变革，构建网络化、专业化、现代化的应急管理体系。
研究认为，应急管理体系数字化转型的重心在管理层面，社会系统风险是转型的重要领域，协同互联互操作是转型的基本准则。
应急管理体系数字化转型涉及三大类技术：
一是数字技术。主要指第五代移动通信技术（5G）、物联网、大数据、云计算、AI 等信息通信技术，覆盖感知、传输、运算、建模等多个方面。例如，物联网技术的快速发展，对大幅提升风险性事件的认知能力具有重要意义。具备多种前端数据采集功能的感知设备可以广泛部署在物理世界，随着智能传感技术的不断成熟和技术产品价格的大幅下降，将进一步实现地质、洪涝、危化、矿山等自然灾害和安全生产领域的全域涵盖；依托于此，应急管理决策将获得更为精确的一手海量数据来源。物联网配合高可靠、低时延的传输网络以及智能分析手段，将全面支撑应急管理的事前预判、临灾预告、短临预警等数字化升级。
二是融合技术。主要指数字技术与应急技术的融合，分为与通用应急技术的融合、与专业应急技术的融合：前者指服务于应急管理的通信、探测、搜寻等通用技术（以应急通信技术为典型代表），后者包括支持各专业领域（如地质、洪水等）应急技术以及与相应救援技术的融合（如救援装备的智能化）。在数字技术与通用应急技术融合方面，以应急通信技术的数字化转型为典型。当前的应急通信手段较为单一，特别是数字化、智能化程度不高；推动应急通信网络的数字化转型，需要统筹考虑依托 5G、Wi-Fi、光纤网络等商业通信网络设施，积极升级应急通信设施，完善应急通信网络，构建全域覆盖、全程贯通的应急通信能力；还可考虑部署浮空器、高空长航时无人机等具备通信功能的综合性应急装备，增强区域应急通信的空天一体与韧性抗毁能力；这类综合性通信设施还可以进一步补充遥感感知、高精地图等功能，使应急通信装置拓展应用于灾害监测、灾情识别、灾后评估、重建监测等场景。在数字技术与专业应急技术融合方面，以应急装备数字化为典型。救援人员的个人装备，有望集成可穿戴计算技术、各类数据采集技术和防护技术；未来穿戴数字化救援装备更可成为应急救援核心装备，兼具内外部感知、无线通信、数据传输、现场定位等功能。集成 AI 技术的消防机器人、挖掘装备、无人机等，将具有自学习、自适应、自提升能力，自主判断灾害级别并作出处置作战动作，执行单机或局部性的自动救援任务。
三是管理决策技术。主要指应急管理信息系统，通常以应急管理大数据平台等形式存在，发挥支撑应急管理决策的功能。数字化的平台技术聚焦数据挖掘分析与价值转化，形成应急管理决策的辅助功能，包括分析、描述、诊断、预测、指导、应用开发，可在一定程度上实现智能化自动决策。分析功能主要借助各类模型和算法的支持，推动前端采集到的海量繁杂数据信息背后规律显性化，为下一步诊断、预测、优化功能的实现提供支撑；常用的数据分析方法有统计数学、大数据、AI 等。描述功能主要通过数据分析和对比，形成对当前突发事件的现状、存在问题等状态进行刻画，借助可视化的形式展示应急状态，支持迅速了解应急事件的类型和内容。诊断功能主要基于数据分析对灾况、灾备等现状进行评估，及时发现问题并提供解决建议；可在事故和风险发生的第一时间发布警报，提示救援人员采取科学合理的救援方案。预测功能是在数据分析的基础上预测事故和风险的未来状态，在问题还未发生时提前介入；如根据气象数据预测地质灾害发生的概率，提前采取告警、应对和预防。指导功能指利用数据分析来发现并帮助改进物理环境和社会运行中存在的不合理、低效率问题。
应急管理体系数字化转型的技术体系框架图
在当前阶段，应急管理数字化转型的实施可以划分为边缘层、平台层、决策层 3 个主要层面。边缘层聚焦与现实物理世界和社会系统紧密联系的感知、采集、预警等技术系统及产品领域，关注对底层风险点的监控、识别、警报等需求；既是应急管理体系数字化的终端层面和门户，也是智慧应急实现其“智慧”的基本神经元要素。
平台层涵盖 3 个主要部分，构成了智能化管理决策的支撑系统。①基础设施即服务（Iaas）层，主要利用云计算技术，对采集的数据实施云化，构建可运算、可调用、结构化的云系统，为下一步分析打牢基础。②平台即服务（Paas）层，主要将云化的数据进行结构化，形成可供进一步分析的数据库、模型库、知识库。③软件即服务（Saas）层，主要在云和结构化数据的支撑下，形成通用领域和垂直领域的开发应用，构建可调用、可复用、可共用的应急管理数字化技术产品和服务，最终支撑应急管理体系作出科学决策。应急管理数字平台层是整个数字化应急管理体系的核心，关键要素是数据；通过数据接入、存储、共享、统计等手段，解决数据割裂、无法共享等问题，也为后期的数据分析与挖掘提供基础；基于内嵌的应急事件数据库、知识库、模型库，为应急决策提供数据管理、预警模型、规则建议等服务。
决策层指在边缘感知层、数据平台层基础上，建立直接进行决策应用的工具、系统和方案。应急管理者通过访问相关的应用终端即可了解经过处理加工的数据信息，比较分析不同的应急预案，采用可视化工具观察和指导前线的操作，实现跨部门联动、“一张图”调度、决策指挥分析、虚拟现实仿真等业务应用；通过外部风险点的高效智能感知、现场数据信息的准确传递与快速处理，最终作出可靠的决策反应和精准的部署指挥。决策层可视为应急管理体系的大脑中枢。
除了 3 个主要层面之外，还有 1 个贯穿整个应急管理数字化系统的安全层，用于保障设备、数据、网络、平台、应用全域的安全可靠，服务应急管理体系的安全运行。
应急管理体系数字化转型的分层架构
注：IoT 表示物联网
应急管理体系数字化转型的水平架构
