来源：中国应急管理报
在湖北省应急管理厅应急指挥中心大厅内，一块巨大的电子屏幕上，密密麻麻的数据跳动着，实时展示着全省各地的风险隐患动态。突然，一条预警信息弹出：鄂州市某钢铁企业生产车间一氧化碳浓度异常升高！紧接着，屏幕内容迅速切换，显示风险研判结果——90亿参数级别的智能大模型分析得出，这可能是设备接口松动导致的泄漏。几秒钟内，系统生成处置建议，并将预警短信推送至企业安全负责人周胜利的手机上。
这一幕，正是湖北省风险隐患监测预警平台日常运转的缩影。聚焦从“被动救火”到“主动防患”，近年来，湖北省应急管理系统持续探索。以深入开展安全生产治本攻坚三年行动为契机，通过搭建风险研判大模型，湖北省风险隐患监测预警平台得以开发建设。不久前，湖北省应急管理系统召开新春“创先争优”动员会，提出以数字化改革和基层能力提升为引擎，聚力打造“智慧应急”场景化应用，旨在持续提升基层风险监测预警水平。
从“被动救火”到“主动防患”
“过去，我们的安全管理像是‘救火队’，总在事故发生后疲于奔命。”湖北省应急管理厅相关负责人坦言，“人工巡查效率低、覆盖不全，尤其在基层，不少人专业能力不足，风险隐患往往发现得太晚。”
为扭转这种被动局面，2024年初，湖北省安委办决定牵头建设湖北省风险隐患监测预警平台，并由湖北省应急管理厅组织建设省市县三级风险隐患监测预警中心，着力推动安全治理模式向事前预防转型。
“从‘被动救火’到‘主动防患’，科技是关键。”湖北省应急管理厅相关负责人说，“我们就是希望通过建设这个平台，用科技手段弥补传统管理短板，解决风险发现不及时、研判不专业、处置不高效的问题。”
为打造这一智慧中枢，湖北省应急管理部门组建了一支专业团队，并投入大量资源。“我们梳理了上万份法律法规、行业标准和事故案例，将这些知识提取出来，标注、训练，最终建成了一个拥有90亿参数的风险研判大模型。”湖北省风险隐患监测预警中心技术骨干赵冰化博士介绍说。
建设过程并不轻松。专业团队不仅要整合卫星遥感、物联网传感器、视频监控、电力大数据等11种监测手段，还要确保系统能实时处理海量数据。“一开始，大模型的准确率不高，我们一遍遍优化算法，‘喂入’更多数据，让它自己学习进步。”赵冰化说。
平台的搭建还注重实战性。湖北省应急管理厅联合各地试点运行，不断调整流程，最终形成“监测—研判—预警—处置—督办—评估—联动”的全链条数字化闭环管理体系。
“风险研判能力弱、信息不通畅、处置慢是困扰基层已久的‘老大难’。”恩施州应急管理局局长曾东兴说，“比如位于偏远山区的小矿山，过去靠人巡查，根本看不过来。现在有了监测预警平台，相当于给这样一个偏远的小角落也配上了风险监测和研判专家。”
自2024年8月上线以来，该平台已监测并处置6000余项风险隐患。该省企业事故发生率同比下降6.6％，隐患处置时长同比缩短50％，监管效率大大提升。
秒级响应，自动推送处置建议
“在刚才的例子中，传感器检测到一氧化碳浓度异常后，立刻上传数据，大模型几秒内就分析出可能的原因和后果，然后自动推送处置建议。”赵冰化指着屏幕向记者解释道，“AI预警秒级响应的秘诀，在于数据的实时性和大模型的快速分析能力。”
这种“快”，得益于平台整合了前端物联感知设备和后台智能算法。一旦监测到异常，系统无需人工干预，就能通过大模型快速研判，生成红、橙、黄、蓝四级预警信息，并将信息直接推送至企业相关系统和监管人员手机，提醒其进行处置。如果未及时处置，省市县三级风险隐患监测预警中心会逐级督办，确保闭环管理。此外，平台每月对风险隐患进行复盘评估，提醒各地各部门有针对性地做好风险防控。
“以前靠人发现隐患，再层层汇报，至少得半天时间。现在，平台就像不知疲倦的‘云哨兵’，24小时盯着，一旦有异常，立马就能响应。”周胜利感叹道。
“风险研判大模型是平台的‘心脏’。”赵冰化介绍，“最初大模型只能识别简单风险，遇到复杂场景经常出错。我们就不断迭代，加入更多数据，让它学会分析事故的演化链条。”
优化是个持续的过程。“现在，它还能对接由应急管理部发布的‘久安’AI大模型，融合多灾种分析能力，专业度不断提升。”赵冰化说。
“大模型不仅能帮我们发现风险，还能给出处置建议。比如监测到矿山通风不良时，平台会直接提示要检查风机、疏通风道等，特别实用。”曾东兴补充道。通过与“久安”AI大模型进行对接，平台已接入林火模型、图片识别、视频识别、知识问答以及其他相关基础模型服务，极大提升专业水平和工作效率。此外，平台正在逐步接入DeepSeek，以进一步提升预警研判专业度。“将DeepSeek嵌入风险监测流程，可使平台自动识别潜在风险特征并触发预警，从而提升风险感知灵敏度，实现复杂风险模式的自动化捕获、跨维度关联分析及预警响应效率提升。”赵冰化说，下一步，将聚合各部门行政检查计划，深度挖掘风险隐患数据，力求形成更大范围、更高水平的跨部门“综合研判、联合检查”方案，提升执法质效。
