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业务挑战
业务管理条线化，综合管理应用欠缺
业务建设及管理条线化，缺乏综合管理应用，导致业务协同不畅、信息共享困难，无法满足应急管理的实战需要，不能适应大应急体系对业务协同、信息互通的需求，信息发布渠道单一
智能辅助手段少，效率低下
传统应急处置过程对专家依赖程度较高，现有系统多数只能进行单一灾种监测预警，智能辅助手段少，整体应急处置效率不高
跨部门协调不统一
无法实现各部门之间的协同调度和统一指挥的要求，统一系统工作困难，无法做到精确协调分配
信息感知不畅通，覆盖不全面
感知网络覆盖及接入不够全面，不具备完整的灾害、事故监测预警数据全集，难以形成感知灵敏、智能预警、快速反应的风险防控体系；信息不畅通，无法及时、有限的监测和收集数据
方案优势
智能超算云
面向数据治理场景和大模型创新应用，基于深度学习框架构建通用化、标准化计算引擎，实现全链条数据业务化中汇聚、治理、分析、解译、应用的基础能力，大幅度提升计算效率，突破计算效率和应用构建瓶颈，面向业务对算力、算法、数据进行智能调度与管理
智能决策与综合分析
整合数据治理智能体和多模态AI大模型，全面采集、整合行业数据、历史数据、实时运营数据，覆盖人、地、物、情、事、组织等领域；通过信息处理、分析计算、模型估算等取得决策分析结果，为城市安全生产、运行等智能决策提供支持
数据治理与应用服务平台
汇聚，采集，接入，平台的库表等；构建数据采集，服务，管理于一体的一站式治理体系
应急大模型
通过大模型综合挖掘大数据资源，对事件起因、处置过程和结果进行优化模拟分析，总结经验，形成经验库和知识库，全面整合、统一来自多部门、多单位信息、数据，进行最佳决策，快速协调、调度资源，有效解决问题
应用场景
自然灾害防治
森林火灾监测和救援包括隐患防治和火灾救援，实时天地空监测，及时排除隐患；若一旦发生火灾，立刻上报并评估火势；随即启动紧急响应，评估救援资源和人员的状况，联动救灾；火被扑灭后，进行火场调查，评估损失，并实施森林恢复措施；全过程要求快速、精准且协同的行动
