在数字政府建设与城市安全治理需求的双重驱动下，杭州以“数智化”为核心抓手，围绕应急管理、基层消防、交通预警等关键领域，构建起覆盖“顶层设计—技术支撑—场景落地—基层实践”的全链条安防体系。从“AI+应急管理”的框架搭建，到高速安全的智能预警，再到基层应消的效率提升，杭州通过技术创新与机制变革，推动城市安防从“被动应对”向“主动防范”、从“人工主导”向“人机协同”转型，为超大城市安全治理提供了可复制的“杭州方案”。

顶层框架：“1+1+10+N”构建“AI+应急管理”核心体系

杭州安防的数智化转型，始于清晰的顶层设计。该市紧紧围绕省市数字政府2.0建设部署与全省“AI+应急管理”思路，以“1+1+10+N”框架为核心，搭建起权责明确、协同高效的应急管理体系，为后续技术落地与场景应用奠定基础。

“1+1+10+N”框架中，第一个“1”指应急管理高质量语料库，作为AI技术应用的“数据底座”——杭州通过“人工标注+模型辅助+专家审核”的分级处理模式，构建起包含16万条文本、4万张隐患图片、1万分钟视频的多模态语料集，覆盖文本、图像、视频等多种数据类型，为AI模型训练提供了高质量、多样化的数据支撑，解决了此前应急领域数据碎片化、标注不规范的问题。

第二个“1”是“杭小应”智能体，作为AI赋能的“核心载体”，聚焦企业安全自治、基层应消检查、公众风险意识提升三大目标，推动应急管理从“专家依赖”向“全民参与”、从“无差别监管”向“靶向性治理”、从“说教式宣教”向“趣味式传播”转变。

“10”代表10个重点领域的AI应用场景，涵盖危化预警、特种作业监管、气象预警等；“N”则指面向不同主体、不同场景的个性化延伸应用，形成“核心引领+多点辐射”的应急管理格局。

与此同时，杭州同步完善城市安全风险综合监测预警平台，自2025年6月30日上线以来，已完成城市安全数字底座建设，实现信息汇聚、风险评估、预警分析、综合研判与联动处置的全流程闭环。平台深度集成通义千问、DeepSeek等大模型基座，在语音调度、文档服务、救援电子沙盘等场景实现突破，例如通过自然语言处理技术，精准提取紧急事件的时间、地点、伤亡信息，将紧急信息准确率提升40%，上报时效缩短50%，让应急决策更快速、更精准。

技术支撑：数据与模型双轮驱动，夯实安防智能化基础

杭州安防的数智化升级，离不开“高质量数据”与“先进AI模型”的双轮驱动。一方面，应急管理高质量语料库的完善，为AI技术提供了“训练素材”；另一方面，大模型基座的深度集成与专用模型的构建，让AI从“通用能力”转向“安防专用能力”，真正适配城市安全治理的复杂需求。

在数据治理层面，杭州构建了“原始数据收集—行业数据库构建—数据治理—多模态语料集建设”的全流程体系。

不同于传统数据收集的“粗放式”模式，杭州采用分级处理机制：人工标注确保数据准确性，模型辅助提升处理效率，专家审核把控专业度，最终形成的语料集不仅规模大（覆盖16万条文本、4万张图片等），更具备“安防针对性”——例如4万张隐患图片涵盖危化品存储、建筑消防、特种设备等多个安防关键领域，1万分钟视频包含事故模拟、应急演练等场景，为AI识别隐患、预判风险提供了精准的“参考样本”。

在模型应用层面，杭州既依托通义千问等通用大模型的基础能力，又针对安防需求构建专用模型，实现“通用+专用”的协同。

例如，在事件分析领域，构建道路交通事故、建筑火灾等5类重点领域的“事件链模型”，通过分析灾害的因果关联与传播路径，结合GIS系统识别周边学校、加油站等敏感区域，自动生成防控建议；在基层检查领域，开发“久安大模型”等AI专家场景，能为检查人员提供“查什么、怎么查、怎么改”的全流程指引——上城区的“AI+基层应消应用”可结合历史数据自动生成区域风险预警，萧山区的模型针对“九小场所”消防检查，能自动匹配隐患对应的处罚依据与整改措施，让非专业人员也能具备“专家级”的检查能力。

此外，杭州还优化AI的交互体验，例如“杭小应”智能体支持语音交互、图片识别等多种方式，降低基层人员与企业的使用门槛，推动技术从“实验室”走向“实战场”。

场景落地：“AI+安防”多点开花，覆盖关键风险领域

杭州将AI技术深度融入安防核心场景，从危化品监管、特种作业、气象预警，到高速公路安全，形成“点上突破、面上覆盖”的应用格局，让智能化从“概念”变为“实效”，切实解决安防中的痛点、难点问题。

在危化品安全领域，杭州采用“具身机器人+AI算法”的模式，破解恶劣环境下的巡检难题。在杭州电化集团，2台具身机器人搭载AI智能算法，在电解槽、液氯储罐（一级重大危险源）等高温、高风险区域开展巡检，累计完成6652次任务——相较于人工巡检，机器人不仅能24小时不间断工作，还能通过AI识别设备异常温度、泄漏痕迹等隐患，避免人员暴露在危险环境中，大幅提升危化品监管的安全性与效率。

在特种作业监管领域，杭州通过“AI+考试+培训”的组合，提升从业人员的安全能力。在考试环节，完成低压电工作业、熔化焊接等3类特种作业的AI实操评分系统安装，2025年以来已有1778名考生参与，合格率达87.4%——AI评分不仅避免了人工评分的主观误差，还能实时指出操作中的违规细节（如未佩戴防护装备、操作步骤错误等），倒逼考生规范操作；在培训环节，开发心肺复苏“AI+AR”教学系统，通过AR眼镜打造沉浸式训练环境，9月1日以来已培训3期70余人，相较于传统“书本+演示”的模式，沉浸式训练让学员更易掌握关键动作，提升应急救援能力。

在气象预警领域，杭州与市气象局联合开发“气象AI短临预报平台V1.0”及手机版，实现分钟级降水预报、未来1小时重点乡镇预警、雷达云图显示等功能，已面向各区（县）应急管理局试用。该平台通过AI分析气象数据，能更精准地预判暴雨、台风等极端天气的影响范围与强度，为防汛防台、地质灾害防控等提供提前量，减少灾害造成的损失。

在高速公路安全领域，杭州南管理中心构建“网格化预警+无人机矩阵+大数据赋能”的立体防护体系。

网格化预警方面，杭金衢、诸永高速已建成47套定向喇叭、3套车道级情报板，异常行为可在1分钟内触发语音与灯光预警，计划新增40套喇叭、9套情报板进一步加密覆盖。无人机矩阵方面，杭金衢高速杭绍段的9座无人机机巢（5公里1座）形成“3分钟处置圈”，可自动巡航、抓拍违法、引导抛锚车辆，截至2025年8月，已处置警情360余起，处置效率较人工提升1倍。

大数据方面，“高速公路哨兵预警系统”接入ETC、货车GPS等数据，今年已推送疲劳驾驶数据9万余条、低速数据7万余条，干预超万辆重点车辆，从源头减少交通事故风险。

基层实践：赋能“最后一公里”，提升安防治理效能

基层是安防治理的“最后一公里”，也是最容易出现“监管盲区”“效率瓶颈”的环节。杭州通过“AI+基层应消”的深度融合，迭代升级基层治理工具，缩短检查时间、提升隐患发现率，让安防治理真正落地见效。

在流程优化上，杭州迭代“141”基层应消应用（“141”指“县乡一体、条抓块统”的基层治理体系），嵌入“杭小应”智能体，实现“一键唤醒”——检查人员在现场只需打开应用，上传企业图片，AI就能自动识别隐患（如消防通道堵塞、灭火器过期等），匹配对应的法律法规，并给出整改建议。这种模式大幅缩短了检查时间：此前检查一家企业平均需40分钟，如今仅需26分钟，效率提升35%；同时，隐患发现率提高1.75倍，2025年以来已通过该系统发现重大隐患2952处，解决了基层“人少事多、专业不足”的难题。

在区域特色实践上，杭州各区根据自身需求优化AI功能，形成“共性+个性”的应用格局。上城区以“一事件、一任务、一张图、一套流程清单”为切口，推进“应急管理指挥”板块建设，AI可结合历史数据生成区域风险预警（如某片区小微企业消防隐患高发），引导检查人员“精准上门”；萧山区聚焦“九小场所”（小商店、小餐饮等）消防检查，AI不仅能识别隐患，还能针对不同场所（如餐饮店的燃气安全、小旅馆的疏散通道）提供个性化检查清单，避免“一刀切”的监管模式。

在企业自治层面，AI技术帮助企业突破“专业人才缺乏”的瓶颈。以往，中小企业往往因没有安全管理专家，难以发现自身隐患；如今，通过“杭小应”智能体，企业人员只需上传车间图片、设备参数，AI就能自动排查隐患（如危化品存储距离不足、特种设备未年检等），并给出整改方案，实现“人人都是安全管理员”的转变。例如，杭州电化集团通过AI巡检与企业自查的结合，隐患整改率较此前提升20%，从“政府监管为主”转向“政企协同共治”。

结语

杭州安防的数智化实践，本质上是“技术创新”与“治理变革”的深度融合。从“1+1+10+N”框架的顶层设计，到语料库与AI模型的技术支撑，再到危化、交通、基层应消等场景的落地，杭州用“数据驱动决策、AI辅助治理”的模式，解决了传统安防“响应慢、覆盖窄、专业弱”的问题，推动城市安全治理从“经验型”向“数据型”、从“被动型”向“主动型”转型。

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