面向應急管理的人工智能人才培養體系研究

李忠? 劉海軍? 李曉麗? 單維鋒? 張瑞蕾

摘要：隨著大、智、云、物、移的發展和應用普及，應急管理進入了智能時代，但相關人才短缺，因此培養面向應急管理的人工智能專業人才將是教育部門和應急管理部門著力解決的問題。從信息時代背景下應急管理人才需求出發，分析了應急管理人才需要掌握的人工智能知識和能力需求。站在高校人才培養的角度，提出了從傳統的專業型人才培養體系轉向復合型人才培養體系，旨在響應國家加快推動應急產業發展的號召，為高校面向應急管理的人工智能專業人才培養體系提供建設性意見。

關鍵詞：應急管理；人工智能；人才需求；能力需求

中圖分類號：G642? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ?文章編號：2096-1227（2022）12-0001-03

2014年12月8日，國務院辦公廳出臺《關于加快應急產業發展的意見》，明確提出加快應急管理關鍵技術和裝備研發[1]。近年來，隨著互聯網和計算機技術的不斷發展，大數據技術、深度學習技術、無人化智能裝備技術、人機互動技術與應急管理預防、準備、響應、恢復等工作融合，推動了我國應急管理水平邁上新臺階。在2021年底發布的《“十四五”國家應急體系規劃》中更是明確提出“科學應急、智慧應急”，“鼓勵各地依托現有資源建設一批應急管理專業院校和應急管理職業學院。加強應急管理學科專業體系建設，鼓勵高校開設應急管理相關專業”。可以看出，國家對人工智能在應急領域的作用非常重視，做出了頂層設計，對面向應急管理的人工智能專業人才培養提出了新要求。

1 國內人工智能專業設置概況

自2017年7月國務院發布《新一代人工智能發展規劃》文件以后，人工智能高端人才隊伍建設成為了人工智能發展的重中之重。作為我國人才培養的主陣地，高校建立人工智能學院與人工智能專業的消息此起彼伏[2]。根據教育部公布的關于普通高等學校本科專業備案和審批結果來看，在2019年有180所高校設立“人工智能”專業，2020年有130所高校新增“人工智能”專業，2021年有95所院校新增備案人工智能專業，雖然較前兩年的新增數量有所下降，但依然受高校追捧。統計顯示，目前共有440所普通本科院校設置了人工智能專業[3]。如果再加上開設人工智能專業的高職院校，大概有800多所高校。除此之外，還有智能制造技術、機器人、智能感知工程等相近專業開始招生。

本科的人工智能學科相較于高職的人工智能技術服務專業獲批的時間更早一些，并且大多具有AI方向研究生及博士培養經驗，所以本科院校更加看重人工智能學科的基礎類建設，形成“本－碩－博”一條龍式的培養模式。為預防學科同質化問題，很多本科院校選擇了與企業進行聯合，共同探討人工智能與本院校的特色專業相結合的人才培養模式，形成“人工智能＋X”復合型特色專業，如人工智能＋機械工程、人工智能＋農業、人工智能＋醫藥學等。

目前“人工智能＋應急管理”這樣的特色專業人才培養模式還在探討階段，無論是本科院校還是高職院校，在專業的建設上尚需時日，要結合高校自身的特色進一步完善面向應急管理的人工智能課程體系。

2 應急管理人才對人工智能的能力要求

在人工智能時代，人才更顯得重要。教育部門和行業領域要明確在人工智能人才培養中所要承擔的職責，只有協作配合，才能更好地應對智能時代的沖擊[4]。自從我國成立應急管理部以來，應急管理工作職責發生了較大的變化，管理的范圍也更加廣泛，“人工智能＋應急管理”的特色發展使得在應急管理領域對人工智能專業的優秀人才有極大的空缺，當前，應急管理的學科建設和人才培養還不能完全滿足用人單位的需求。高校需要根據人工智能學科“應用牽引、交叉融合”的特點，面向應急管理崗位的能力需求設立人才培養目標，構建應用面寬泛的課程體系，開展“產、學、研、用、政”融合育人[5]。對于人工智能專業的人才需求會隨著時代與技術的發展而動態變化，期待“人工智能＋應急管理”的培養模式為社會培養更多的、高素質的復合型人才。因此，應急管理人才對人工智能的能力要求有以下幾個方面：

2.1? 信息捕捉能力

傳統的應急管理預防中，工作人員依靠人工分析數據，找出隱藏的安全隱患，效率很低，也不準確，導致部分安全隱患未能及時發現，釀成緊急事故的風險依然較大。目前利用物聯網、云計算和大數據技術，既能自動收集信息，確保收集到的數據全面、高效，又能自動分析信息，大大地提高了工作效率和成果準確度，避免產生人為偏差。而且，一旦分析過程中發現安全隱患，智能大數據信息平臺就會自動生成數據報告，提示可能發生的事故風險，相關工作人員可據此制定解決方案，進行應急預防工作和應急救援。例如，防汛物聯網系統可以快捷收集信息和分析數據，使得信息發布智能化、防汛抗澇精細化，大大提高了防汛應急管理水平。

2.2? 智能輔助決策能力

災害事故的發生具有不確定性因素，即便預防措施做得再好，也難以阻止災害事故的發生。因此，應急管理工作需要做好充分準備，隨時應對災害事故的出現。利用人工智能技術，很大程度上可以替代人工，尤其是智能化深度學習系統，賦予了人工智能自我學習的能力。通過自行分析以往的應急管理數據，比如災害情形、危險級別、應對策略等，利用人工智能相關技術，結合災害的實際情況，分析得出最佳應急處理方案。例如生產廠區是火災事故的高發區，通過布設物聯網監控系統采集信息，智能化深度學習系統能夠根據這些信息資料，準確分析產業園區內具有重大安全隱患的區域。應急人員需要加強對該區域的重點監控，準確研判，借助智能化分析系統進行智能輔助決策，制訂相應的應急預案，科學指揮救援。

2.3? 智能救援能力

隨著人工智能時代的來臨，高危救援活動逐步由機器人、無人化等智能裝備替代人工，大大降低了救援人員的危險。因此，現代應急人才需要具有智能化的應急救援能力，熟悉各種智能化設備和設施。例如，在發生強烈地震后，應急救援中心可以在第一時間派出無人機，對廢墟中的被困人員進行偵查，提高效率和精準度，節省寶貴救援時間；無人機還可攜帶食品、飲用水等救援物資飛抵救援力量暫不能到達的區域，為被困人員提供生命供給。救援機器人能夠深入災區，搜尋并搶救災民，尤其是在環境非常惡劣的地方，應急機器人的作用更是難以替代。

2.4? 智能輿情監控能力

災害發生后，災民容易陷入一種恐懼的狀態，心理壓力驟增，心理影響巨大，這時特別容易受到網絡輿論的干擾。當前互聯網無處不在，各種信息層出不窮，因此，做好災后輿情引導工作是應急管理工作的重要一環。面對大量的正面信息和負面謠言，應急人才需要掌握智能監測與分析技術，及時發布正確信息，發現并消滅虛假消息。例如，工作人員可以利用統計方法與計算機技術分析輿論來源，實現網絡輿論的自動分析與分類，根據不同分類賦予相應的權重，重點關注高權重的謠言，精準定位不實言論，從而預估輿論走向，制定輿論引導策略，消除輿論對災情的錯誤導向。

3 應急類專業人才培養的人工智能課程體系

人工智能技術在應急管理全過程都有應用，因此探討“人工智能＋應急管理”的人才培養課程體系具有重要的現實意義。目前我國高校通用的課程體系見表1。

在這些課程模塊中，通識教育課程有統一的規定，本文不做討論。在專業教育課程中，學科基礎課、必修的專業基礎課、選修的專業基礎課、選修的專業方向課、實踐教育課程和第二課堂教育項目等課程模塊中，可以根據學校應急人才培養目標而有所調整。表2是一個專業課程各個模塊的樣表。

實踐教育課程已有人工智能開源框架TensorFlow實踐、應急3S使用、虛擬現實與應急演練、機器視覺處理應用實戰、深度學習課程設計、網絡爬蟲與數據采集等。第二課堂教育項目可以結合應急管理、防災救災等領域開展創新創業項目教學，將人工智能技術融入其中，提高學生的動手能力。學生創新能力的培養是對國家“雙創”政策的落實，主要培養學生的初步科研能力，打開科學研究的大門[6]。通過創新能力課程和實踐，培養學生利用人工智能技術處理和解決應急管理中的問題。例如鼓勵學生參加國內外相關學科競賽、科技競賽，如數學建模大賽、互聯網+、安全設計大賽、地震大數據處理大賽等，切實鍛煉學生的創新能力。另外，加強校企政合作，將學生放到合作單位實習，真實感受現實的防災減災和應急管理過程，從實踐中發現問題和利用人工智能技術解決問題，提高學生提出問題、分析問題、解決問題的能力。

課程是人才培養的載體和依托，而思政是價值引領與精神教化，要貫穿于知識傳授的整個過程。面向應急類專業人才培養的人工智能課程需要貫徹“服從命令、聽從指揮、一切為民”的理念，堅持“平戰結合、預防為主”的方針政策，實現全程育人、全方位育人，讓學員深刻理解并主動接受正確的政治思想教育。

4 結語

隨著國家“十四五”發展規劃的全面推進，面向應急管理的人工智能專業建設將進入發展的快車道。在實際的生產生活中，應對突發事件的災害信息采集能力、決策研判能力、應急救援能力、輿情監管能力等都需要具有較好的人工智能技能和操作能力，這需要從課程思政、人工智能知識體系、雙創能力等三個方面進行課程的設置，培養具有“人工智能＋應急”技術的復合型人才，以便于在應急管理的事前、事發、事中和事后的全過程中從容應對和處置事故，有效降低突發災害造成的各種損失。

參考文獻：

[1]郭宏彬.人工智能助升應急管理水平[J].人民論壇，2019（24）：164-165.

[2]楊杰.工業信息安全應急人才培養課程體系研究[J].新型工業化，2021，11（10）：32-34.

[3]吳飛，陳為.人工智能交叉人才培養與課程體系[M].北京：清華大學出版社，2022.

[4]楊洵.淺談國內人工智能教育的發展現狀[J].信息技術與信息化，2018（7）：148-151.

[5]唐晉韜，李莎莎，王挺.面向應用崗位的人工智能專業學位研究生課程體系比較分析[J].計算機教育，2021（11）：22-26.

[6]史良，曾立，孟斌斌.新興技術賦能應急管理體系建設研究[J].科技和產業，2021，21（6）：142-147.

Research on artificial intelligence talent

training system for emergency management

Li Zhong， Liu Haijun， Li Xiaoli， Shan Weifeng， Zhang Ruilei

（School of Emergency Management， School of Disaster Prevention Science and Technology， Hebei Langfang 065201）

Abstract：With the development and popularization of applications of big， smart， cloud， material and mobile， emergency management has entered the era of intelligence. However， there is a shortage of relevant talents， so cultivating artificial intelligence professionals for emergency management will be a problem that the education department and emergency management department will focus on solving. Starting from the needs of emergency management talents under the background of information age， the paper analyzes the artificial intelligence knowledge and capability requirements that emergency management talents need to master. From the perspective of talent training in universities， the paper proposes to shift from a traditional professional talent training system to a compound talent training system， aiming to respond to the call of the state to accelerate the development of the emergency industry， and to provide constructive suggestions for artificial intelligence professional training system for emergency management in universities.

Keywords：emergency management; artificial intelligence; talent demand; capability requirement