来源：科技日报 科技日报记者 杜鹏 12月21日，由大数据管理部、云计算部主办的大数据与人工智能应用创新应急管理重点实验室学术委员会2025年会暨“人工智能+应急管理”高质量数据集建设链生态研讨会活动在北京召开。清华大学合肥研究院.会上，应急管理“九安”大模型2.0等多项人工智能在应急管理领域的关键成果发布。作为应急管理领域专业的大型模型，“九安”大型模型由应急管理部大数据中心与百度智能云等合作伙伴联合研发。通过本土紧急执法、预警和灾害手的系统方法令、应急预案等业务流程，实现了对应急业务的深刻理解。例如，在监测预警方面，大型“九安”模型可以进行全天候智能巡检，并能在30秒内从数千个视频中准确定位积水点，并进行危险预警。此次发布的“九安”大模型2.0在能力上实现了从“感知”到“认知”的一步。依托包含超过510万条专业语料的优质行业数据集，进行深度针对性训练，精准掌握危化品、火灾森林、矿山等六大重点场景知识，专业分析准确率提升至91%以上。百度智能云政务行业总经理付鹏告诉记者，九安大模型所依托的百度千帆大模型平台依赖同时兼容各种开源模型，比如百度自研的文信大模型、DeepSeek等。但是一般大模型只提供支撑行业的基础能力，而支撑行业的基础模型是支撑行业的主要模型。他特别介绍，应急管理领域对大模型能力的特殊需求主要包括多模态数据处理能力、高效响应能力、自主流程编排能力等。针对这些特殊需求，百度智能云从三个方面助力打造“九安”大模式。强化多模态数据处理能力，依托千帆大模型平台，百度智能云实现应急管理场景全链路综合数据处理。可整合图像、文本、视频、智能终端等多种数据源提供数据整合与分析的一体化管理功能，满足应急管理全面风险视角的需求。优化模型和应用程序性能。通过模型蒸馏、算力加速等技术手段，百度智能云可以深度优化大规模模型和应用。例如，它可以将原本需要几分钟的火灾报警调度时间压缩到两三秒，大大提高了应急响应速度。为了构建自主的流程编排系统，在千帆大模型平台上预制了一套全自动的流程编排流程，用于基本的应急管理场景。 “以森林防火场景为例，我们预设了火灾探测、报告、救援处置的全流程功能，主链路的应急处置操作可以自动完成，无需人工操作。”干涉。 “效率提升了数十倍，完全满足应急管理自主协同作业的需求。”付鹏说。“九安”的建设和大模型训练也为百度智能云积累了丰富的垂直行业大模型构建经验，积累了许多典型应用场景。“这些经验在公共管理等行业领域具有很强的可复制性。”付鹏以应急管理领域的森林防火场景为例。百度智能云开发了端到端全链垂直大规模模型应用，涵盖多模态数据处理、性能优化、自主编排等核心能力。这种“针对具体病点，制定全流程解决方案”的思路可以复制到城市安全管理、城市治安管理等领域。重新能力。 “比如，大规模模型在森林防火场景中开发的多模态数据处理能力，结合图像、视频、传感器等数据，实现实时风险监测和预警功能，可以迁移到城市安全管理场景，识别违规隐患和潜在危险点。”付鹏渡表示，围绕白的垂直“智能”架构构建，白的已经有完整的技术实现。算力+数据”。 特别声明：以上内容（如有，包括照片或视频）由自媒体平台“网易号”用户上传发布。本平台仅提供信息存储服务。 注：以上内容（如有，包括图片、视频）由网易号用户上传发布，网易号为社交媒体平台，仅提供信息存储服务。