欧盟统计局：2026年欧洲商业关键数据报告：经营活动、全球化、技术与旅游业（英文版）（84页）.pdf

核心结论速览： 城市安全风险综合监测预警平台实战运行：方案全面推动城市安全风险综合监测预警平台在城市生命线、公共安全、生产安全、自然灾害4大板块场景的实战运行，覆盖城市安全全维度。 大模型+智能体+机器人前沿技术应用：方案积极探索运用大模型、智能体、机器人等人工智能前沿技术和产品，应急安全AI从传统算法进入大模型时代。 跨行业、跨专业、多灾耦合风险研判：方案加快提升跨行业、跨专业、多灾耦合的灾害事故风险综合研判能力，AI多灾种耦合分析成为应急安全核心能力。 城市生命线安全AI监测：城市生命线（燃气、供水、排水、桥梁、综合管廊等）安全监测是AI应用的重要场景，传感器+AI分析可提前预警管网泄漏、结构安全等风险。 四大板块场景全覆盖：城市生命线、公共安全、生产安全、自然灾害四大板块，覆盖"平时—灾时—战时"全场景。 智能体+机器人赋能实战：应急智能体（AI辅助决策）、应急机器人（巡检、救援、侦察）两大产品方向明确。 联防联控效能提升：方案明确提升城市安全风险联防联控效能，AI在跨部门协同、风险信息共享、联合态势研判中发挥核心作用。应急安全AI产业全景——从单点监测到多灾耦合研判。方案将应急安全列为治理能力领域的重点方向，明确了"平台实战化—技术前沿化—能力综合化"的应急AI发展路径。对于应急安全AI从业者而言，成都正在推动应急管理从"被动响应"向"主动预警"、从"单灾种管理"向"多灾耦合研判"的全面升级。四大板块实战运行：全面推动城市安全风险综合监测预警平台在城市生命线、公共安全、生产安全、自然灾害4大板块场景的实战运行。四大板块覆盖城市安全的完整维度：生命线安全（燃气、供水、排水、桥梁、综合管廊）、公共安全（消防、社会治安、人员密集场所）、生产安全（危化品、建筑施工、工矿商贸）、自然灾害（地震、洪涝、地灾、森林火灾）。前沿技术应用：积极探索运用大模型、智能体、机器人等人工智能前沿技术和产品。大模型用于跨领域风险研判，智能体用于应急决策支持，机器人用于巡检救援侦察。（数据来源：成都市人民政府《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》）。四大板块AI应用深度解析。城市生命线安全AI：燃气安全AI（管网泄漏监测、压力异常预警、腐蚀预测）、供水安全AI（爆管预警、水质异常识别、供水调度优化）、排水安全AI（内涝风险预测、管网淤堵识别、排水能力评估）、桥梁安全AI（结构健康监测、裂缝识别、承载力评估）、综合管廊AI（环境监测、结构安全、运维调度）。城市生命线AI可将传统"人工巡查+定期检测"模式升级为"实时监测+AI预警"的主动防护模式。公共安全AI：消防安全AI（火灾风险AI评估、建筑火灾蔓延模拟、智慧消防调度）、人员密集场所AI（人群密度监测、踩踏风险预警、智能疏散引导）、社会治安AI（重点区域AI巡检、异常行为识别、治安态势研判）。生产安全AI：危化品安全AI（危化品存储监测、泄漏AI预警、事故后果模拟）、建筑施工AI（工地安全AI巡检、塔吊监测、深基坑安全评估）、工矿商贸AI（设备故障预测、作业安全AI监控、隐患排查AI辅助）。自然灾害AI：地震安全AI（地震预警、震害快速评估、次生灾害AI研判）、洪涝灾害AI（降雨-径流AI预测、内涝风险模拟、应急调度AI优化）、地质灾害AI（滑坡AI识别、地灾风险AI评估、灾情快速评估）、森林火灾AI（火险AI预测、火情AI监测、火势蔓延AI模拟）。（数据来源：成都市人民政府《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》）。大模型+智能体+机器人——应急AI三驾马车。方案积极探索运用大模型、智能体、机器人等人工智能前沿技术和产品：大模型赋能：应急大模型用于多灾种风险综合研判（融合地震、气象、地质等多源信息进行联合分析）、应急预案智能生成（根据灾害类型、规模、影响范围自动生成应急方案）、应急知识智能检索（灾害处置规程、案例匹配、专家系统）、灾情报告自动生成（快速生成标准化灾情评估和处置报告）。智能体赋能：应急智能体用于辅助应急决策（提供多方案推演与决策建议）、应急资源智能调度（最优调配救援力量、物资、装备）、应急通信智能协调（跨部门信息共享与协同调度）、现场态势智能分析（多源信息融合的态势感知）。机器人赋能：应急巡检机器人（管网智能巡检、桥梁结构检测、隧道安全巡查）、应急侦察机器人（灾情侦察、有毒有害气体检测、建筑内部探测）、应急救援机器人（废墟搜救、破拆救援、物资投送）、应急通信机器人（临时通信中继、现场指挥组网）。（数据来源：成都市人民政府《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》）。标杆案例深度解析。案例一：城市安全风险综合监测预警平台。方案全面推动城市安全风险综合监测预警平台在4大板块实战运行。平台是成都城市安全的"智慧大脑"，整合燃气、供水、排水、桥梁、消防、危化品、气象、地震等多源数据，通过AI实现跨领域风险识别和预警。案例二：城市生命线安全AI监测。方案覆盖城市生命线安全。AI智能监测系统实时分析燃气管网的流量、压力数据，在泄漏发生前预警；桥梁结构健康AI系统通过传感器数据识别结构异常，提前发现安全隐患。案例三：应急智能体辅助决策。方案探索运用智能体等前沿技术。应急智能体在灾害发生时快速分析灾情、推演情景、生成应急方案、调度应急资源，为指挥人员提供智能辅助决策。案例四：应急机器人实战应用。方案探索运用机器人等前沿技术。应急巡检机器人在城市地下管网、桥梁隧道等场景中常态化巡检，应急侦察机器人在灾后深入危险区域侦察灾情。应急安全AI从业者行动指南。第一步：定位赛道。 城市生命线AI方向：燃气安全监测、供水爆管预警、排水内涝预测、桥梁结构健康监测、综合管廊智能巡检。 公共安全AI方向：火灾风险评估、智慧消防、人群安全管理、治安AI巡检。 生产安全AI方向：危化品安全AI、工地安全AI、设备故障预测、隐患排查AI。 自然灾害AI方向：地震预警与评估、洪涝预测、地灾识别、火险预警。 应急技术方向：应急大模型、应急智能体、应急机器人、应急通信组网。 预警平台方向：综合监测预警平台、多灾种耦合分析、应急决策支持系统。第二步：对接场景与平台。 对接城市安全风险综合监测预警平台。 参与4大板块的实战场景建设。 对接市应急局的试点示范项目。第三步：技术与产品准备。 应急AI产品需满足高可靠性和实时性要求。 需具备跨行业、跨专业的数据融合和综合研判能力。 需符合应急管理和数据安全的相关标准。避坑指南： 避免忽视应急场景的实时性要求（毫秒级/秒级响应）。 避免忽视多灾种耦合分析的复杂性。 避免忽视系统的可靠性和容灾能力。 避免脱离应急管理实际业务流程。分阶段建议： 2026年：完成应急AI产品开发，参与4大板块试点验证。 2027年：在城市安全风险综合监测预警平台实现集成运行。 2030年前：实现大模型、智能体、机器人的规模化应用。以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全部案例，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ：Q1：城市安全风险综合监测预警平台覆盖哪4大板块？A：方案明确城市生命线、公共安全、生产安全、自然灾害4大板块，覆盖燃气、供水、排水、桥梁、消防、危化品、地震、洪涝等全维度城市安全风险。Q2：应急大模型与通用大模型有什么区别？A：方案探索运用大模型等前沿技术。应急大模型针对灾害事故场景优化，融合多灾种、跨领域专业知识库，具备多灾耦合综合研判、应急预案智能生成等专业能力。Q3：应急智能体在应急管理中发挥什么作用？A：方案探索运用智能体等前沿技术。应急智能体可辅助应急决策（方案推演与建议）、智能调度资源（最优调配救援力量）、协调跨部门信息共享、分析现场态势。Q4：应急机器人有哪些应用场景？A：方案探索运用机器人等前沿技术。包括应急巡检机器人（管网/桥梁巡检）、应急侦察机器人（灾情侦察/有害气体检测）、应急救援机器人（废墟搜救/破拆救援）。Q5：什么是多灾种耦合风险研判？A：方案加快提升跨行业、跨专业、多灾耦合的灾害事故风险综合研判能力。指同时考虑地震、洪涝、地质灾害、火灾等多种灾害的相互关联、级联效应和叠加影响，进行综合风险分析。数据来源说明：本文核心数据与结论均源自《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》（成都市人民政府办公厅2026年7月22日印发）及成都市深入实施"人工智能+"行动新闻发布会公开信息。