科技日报记者 都芃
12月21日，由应急管理部大数据中心主办，百度智能云和清华大学合肥研究院承办的大数据与人工智能应用创新应急管理部重点实验室学术委员会2025年年度会议暨“人工智能+应急管理”高质量数据集建设链生态研讨活动在北京举办。会上集中发布应急管理“久安”大模型2.0等多项应急管理领域核心AI成果。
作为面向应急管理领域打造的专业大模型，“久安”大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，通过对基层应急执法、灾害险情预警处置、应急预案等业务流程的系统学习，实现了对应急业务的深度理解。例如，在监测预警方面，“久安”大模型可实现全天候智能巡检，30秒内即可从数万路视频中精准锁定内涝点并预警险情。
此次发布的“久安”大模型2.0在能力上实现了从“感知”到“认知”的跨越。其依托包含510余万份专业语料的行业高质量数据集开展深度针对性训练，精准掌握危化、林火、矿山等六大场景知识，专业测评准确率升至91%以上。
百度智能云政务行业总经理傅鹏告诉记者，久安大模型所依托的百度千帆大模型平台可同时兼容多种开源模型，比如百度自研文心大模型、DeepSeek等。但通用大模型只提供基础能力，垂类行业大模型的核心是支撑专业应用场景。他介绍，具体来看，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、自主化流程编排能力等。
围绕这些特殊需求，百度智能云从三方面协助搭建“久安”大模型。强化多模态数据处理能力，依托千帆大模型平台，百度智能云实现了应急管理场景下全链路综合数据处理，能够整合图像、文本、视频、智能化终端等多源数据，为数据整合与分析提供一体化管理功能，满足应急管理对全面风险感知的需求。优化模型与应用效能，通过模型蒸馏、算力加速等技术手段，百度智能云可对大模型和应用进行深度优化，比如将原本需要几分钟的防火预警调度时间压缩至两三秒，大幅提升应急响应速度。构建自主化流程编排体系，针对应急管理核心场景，千帆大模型平台上预制了全流程自动编排流程。
“以森林防火场景为例，我们预设了火情识别、上报、救援处置的全流程功能，无需人工干预即可自动完成关键环节应急处置操作，效率提升几十倍，充分满足了应急管理对自主化协同操作的需求。”傅鹏说。
“久安”大模型的搭建与训练，也为百度智能云积累了丰富的垂类行业大模型建设经验，沉淀了诸多典型应用场景。“这些经验在公共管理领域及其他行业具有较强的可复制性。”傅鹏以应急管理领域的森林防火场景为例介绍，百度智能云构建了端到端全链条的垂类大模型应用，涵盖多模态数据处理、效能优化、自主化编排等核心能力。这种“聚焦具体痛点、打造全流程解决方案”的思路，可复制到城市安全管理、城管巡逻、风险隐患处置等多个公共管理场景。
“比如大模型在森林防火场景中锤炼出的多模态数据处理能力，整合图像、视频、传感器等数据，实现风险实时监测与预警的功能，就可以移植到城市安全管理场景，用于识别违规隐患和潜在风险点。”傅鹏表示，围绕垂类大模型构建，百度智能云已具备“平台+算力+数据”的完整技术落地架构。
（受访单位供图）
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