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(fā)展和應(yīng)用普及，應(yīng)急管理進(jìn)入了智能時(shí)代，但相關(guān)人才短缺，因此培養(yǎng)面向應(yīng)急管理的人工智能專業(yè)人才將是教育部門和應(yīng)急管理部門著力解決的問(wèn)題。從信息時(shí)代背景下應(yīng)急管理人才需求出發(fā)，分析了應(yīng)急管理人才需要掌握的人工智能知識(shí)和能力需求。站在高校人才培養(yǎng)的角度，提出了從傳統(tǒng)的專業(yè)型人才培養(yǎng)體系轉(zhuǎn)向復(fù)合型人才培養(yǎng)體系，旨在響應(yīng)國(guó)家加快推動(dòng)應(yīng)急產(chǎn)業(yè)發(fā)展的號(hào)召，為高校面向應(yīng)急管理的人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)體系提供建設(shè)性意見。

關(guān)鍵詞：應(yīng)急管理；人工智能；人才需求；能力需求

中圖分類號(hào)：G642? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ?文章編號(hào)：2096-1227（2022）12-0001-03

2014年12月8日，國(guó)務(wù)院辦公廳出臺(tái)《關(guān)于加快應(yīng)急產(chǎn)業(yè)發(fā)展的意見》，明確提出加快應(yīng)急管理關(guān)鍵技術(shù)和裝備研發(fā)[1]。近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、無(wú)人化智能裝備技術(shù)、人機(jī)互動(dòng)技術(shù)與應(yīng)急管理預(yù)防、準(zhǔn)備、響應(yīng)、恢復(fù)等工作融合，推動(dòng)了我國(guó)應(yīng)急管理水平邁上新臺(tái)階。在2021年底發(fā)布的《“十四五”國(guó)家應(yīng)急體系規(guī)劃》中更是明確提出“科學(xué)應(yīng)急、智慧應(yīng)急”，“鼓勵(lì)各地依托現(xiàn)有資源建設(shè)一批應(yīng)急管理專業(yè)院校和應(yīng)急管理職業(yè)學(xué)院。加強(qiáng)應(yīng)急管理學(xué)科專業(yè)體系建設(shè)，鼓勵(lì)高校開設(shè)應(yīng)急管理相關(guān)專業(yè)”?？梢钥闯?，國(guó)家對(duì)人工智能在應(yīng)急領(lǐng)域的作用非常重視，做出了頂層設(shè)計(jì)，對(duì)面向應(yīng)急管理的人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)提出了新要求。

1 國(guó)內(nèi)人工智能專業(yè)設(shè)置概況

自2017年7月國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》文件以后，人工智能高端人才隊(duì)伍建設(shè)成為了人工智能發(fā)展的重中之重。作為我國(guó)人才培養(yǎng)的主陣地，高校建立人工智能學(xué)院與人工智能專業(yè)的消息此起彼伏[2]。根據(jù)教育部公布的關(guān)于普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果來(lái)看，在2019年有180所高校設(shè)立“人工智能”專業(yè)，2020年有130所高校新增“人工智能”專業(yè)，2021年有95所院校新增備案人工智能專業(yè)，雖然較前兩年的新增數(shù)量有所下降，但依然受高校追捧。統(tǒng)計(jì)顯示，目前共有440所普通本科院校設(shè)置了人工智能專業(yè)[3]。如果再加上開設(shè)人工智能專業(yè)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(shù)、機(jī)器人、智能感知工程等相近專業(yè)開始招生。

本科的人工智能學(xué)科相較于高職的人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)獲批的時(shí)間更早一些，并且大多具有AI方向研究生及博士培養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)，所以本科院校更加看重人工智能學(xué)科的基礎(chǔ)類建設(shè)，形成“本－碩－博”一條龍式的培養(yǎng)模式。為預(yù)防學(xué)科同質(zhì)化問(wèn)題，很多本科院校選擇了與企業(yè)進(jìn)行聯(lián)合，共同探討人工智能與本院校的特色專業(yè)相結(jié)合的人才培養(yǎng)模式，形成“人工智能＋X”復(fù)合型特色專業(yè)，如人工智能＋機(jī)械工程、人工智能＋農(nóng)業(yè)、人工智能＋醫(yī)藥學(xué)等。

目前“人工智能＋應(yīng)急管理”這樣的特色專業(yè)人才培養(yǎng)模式還在探討階段，無(wú)論是本科院校還是高職院校，在專業(yè)的建設(shè)上尚需時(shí)日，要結(jié)合高校自身的特色進(jìn)一步完善面向應(yīng)急管理的人工智能課程體系。

2 應(yīng)急管理人才對(duì)人工智能的能力要求

在人工智能時(shí)代，人才更顯得重要。教育部門和行業(yè)領(lǐng)域要明確在人工智能人才培養(yǎng)中所要承擔(dān)的職責(zé)，只有協(xié)作配合，才能更好地應(yīng)對(duì)智能時(shí)代的沖擊[4]。自從我國(guó)成立應(yīng)急管理部以來(lái)，應(yīng)急管理工作職責(zé)發(fā)生了較大的變化，管理的范圍也更加廣泛，“人工智能＋應(yīng)急管理”的特色發(fā)展使得在應(yīng)急管理領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄軐I(yè)的優(yōu)秀人才有極大的空缺，當(dāng)前，應(yīng)急管理的學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)還不能完全滿足用人單位的需求。高校需要根據(jù)人工智能學(xué)科“應(yīng)用牽引、交叉融合”的特點(diǎn)，面向應(yīng)急管理崗位的能力需求設(shè)立人才培養(yǎng)目標(biāo)，構(gòu)建應(yīng)用面寬泛的課程體系，開展“產(chǎn)、學(xué)、研、用、政”融合育人[5]。對(duì)于人工智能專業(yè)的人才需求會(huì)隨著時(shí)代與技術(shù)的發(fā)展而動(dòng)態(tài)變化，期待“人工智能＋應(yīng)急管理”的培養(yǎng)模式為社會(huì)培養(yǎng)更多的、高素質(zhì)的復(fù)合型人才。因此，應(yīng)急管理人才對(duì)人工智能的能力要求有以下幾個(gè)方面：

2.1? 信息捕捉能力

傳統(tǒng)的應(yīng)急管理預(yù)防中，工作人員依靠人工分析數(shù)據(jù)，找出隱藏的安全隱患，效率很低，也不準(zhǔn)確，導(dǎo)致部分安全隱患未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，釀成緊急事故的風(fēng)險(xiǎn)依然較大。目前利用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)，既能自動(dòng)收集信息，確保收集到的數(shù)據(jù)全面、高效，又能自動(dòng)分析信息，大大地提高了工作效率和成果準(zhǔn)確度，避免產(chǎn)生人為偏差。而且，一旦分析過(guò)程中發(fā)現(xiàn)安全隱患，智能大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)就會(huì)自動(dòng)生成數(shù)據(jù)報(bào)告，提示可能發(fā)生的事故風(fēng)險(xiǎn)，相關(guān)工作人員可據(jù)此制定解決方案，進(jìn)行應(yīng)急預(yù)防工作和應(yīng)急救援。例如，防汛物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以快捷收集信息和分析數(shù)據(jù)，使得信息發(fā)布智能化、防汛抗?jié)尘?xì)化，大大提高了防汛應(yīng)急管理水平。

2.2? 智能輔助決策能力

災(zāi)害事故的發(fā)生具有不確定性因素，即便預(yù)防措施做得再好，也難以阻止災(zāi)害事故的發(fā)生。因此，應(yīng)急管理工作需要做好充分準(zhǔn)備，隨時(shí)應(yīng)對(duì)災(zāi)害事故的出現(xiàn)。利用人工智能技術(shù)，很大程度上可以替代人工，尤其是智能化深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，賦予了人工智能自我學(xué)習(xí)的能力。通過(guò)自行分析以往的應(yīng)急管理數(shù)據(jù)，比如災(zāi)害情形、危險(xiǎn)級(jí)別、應(yīng)對(duì)策略等，利用人工智能相關(guān)技術(shù)，結(jié)合災(zāi)害的實(shí)際情況，分析得出最佳應(yīng)急處理方案。例如生產(chǎn)廠區(qū)是火災(zāi)事故的高發(fā)區(qū)，通過(guò)布設(shè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)采集信息，智能化深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠根據(jù)這些信息資料，準(zhǔn)確分析產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)具有重大安全隱患的區(qū)域。應(yīng)急人員需要加強(qiáng)對(duì)該區(qū)域的重點(diǎn)監(jiān)控，準(zhǔn)確研判，借助智能化分析系統(tǒng)進(jìn)行智能輔助決策，制訂相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案，科學(xué)指揮救援。

2.3? 智能救援能力

隨著人工智能時(shí)代的來(lái)臨，高危救援活動(dòng)逐步由機(jī)器人、無(wú)人化等智能裝備替代人工，大大降低了救援人員的危險(xiǎn)。因此，現(xiàn)代應(yīng)急人才需要具有智能化的應(yīng)急救援能力，熟悉各種智能化設(shè)備和設(shè)施。例如，在發(fā)生強(qiáng)烈地震后，應(yīng)急救援中心可以在第一時(shí)間派出無(wú)人機(jī)，對(duì)廢墟中的被困人員進(jìn)行偵查，提高效率和精準(zhǔn)度，節(jié)省寶貴救援時(shí)間；無(wú)人機(jī)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(dá)的區(qū)域，為被困人員提供生命供給。救援機(jī)器人能夠深入災(zāi)區(qū)，搜尋并搶救災(zāi)民，尤其是在環(huán)境非常惡劣的地方，應(yīng)急機(jī)器人的作用更是難以替代。

2.4? 智能輿情監(jiān)控能力

災(zāi)害發(fā)生后，災(zāi)民容易陷入一種恐懼的狀態(tài)，心理壓力驟增，心理影響巨大，這時(shí)特別容易受到網(wǎng)絡(luò)輿論的干擾。當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)無(wú)處不在，各種信息層出不窮，因此，做好災(zāi)后輿情引導(dǎo)工作是應(yīng)急管理工作的重要一環(huán)。面對(duì)大量的正面信息和負(fù)面謠言，應(yīng)急人才需要掌握智能監(jiān)測(cè)與分析技術(shù)，及時(shí)發(fā)布正確信息，發(fā)現(xiàn)并消滅虛假消息。例如，工作人員可以利用統(tǒng)計(jì)方法與計(jì)算機(jī)技術(shù)分析輿論來(lái)源，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿論的自動(dòng)分析與分類，根據(jù)不同分類賦予相應(yīng)的權(quán)重，重點(diǎn)關(guān)注高權(quán)重的謠言，精準(zhǔn)定位不實(shí)言論，從而預(yù)估輿論走向，制定輿論引導(dǎo)策略，消除輿論對(duì)災(zāi)情的錯(cuò)誤導(dǎo)向。

3 應(yīng)急類專業(yè)人才培養(yǎng)的人工智能課程體系

人工智能技術(shù)在應(yīng)急管理全過(guò)程都有應(yīng)用，因此探討“人工智能＋應(yīng)急管理”的人才培養(yǎng)課程體系具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前我國(guó)高校通用的課程體系見表1。

在這些課程模塊中，通識(shí)教育課程有統(tǒng)一的規(guī)定，本文不做討論。在專業(yè)教育課程中，學(xué)科基礎(chǔ)課、必修的專業(yè)基礎(chǔ)課、選修的專業(yè)基礎(chǔ)課、選修的專業(yè)方向課、實(shí)踐教育課程和第二課堂教育項(xiàng)目等課程模塊中，可以根據(jù)學(xué)校應(yīng)急人才培養(yǎng)目標(biāo)而有所調(diào)整。表2是一個(gè)專業(yè)課程各個(gè)模塊的樣表。

實(shí)踐教育課程已有人工智能開源框架TensorFlow實(shí)踐、應(yīng)急3S使用、虛擬現(xiàn)實(shí)與應(yīng)急演練、機(jī)器視覺(jué)處理應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)、深度學(xué)習(xí)課程設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲與數(shù)據(jù)采集等。第二課堂教育項(xiàng)目可以結(jié)合應(yīng)急管理、防災(zāi)救災(zāi)等領(lǐng)域開展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目教學(xué)，將人工智能技術(shù)融入其中，提高學(xué)生的動(dòng)手能力。學(xué)生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)是對(duì)國(guó)家“雙創(chuàng)”政策的落實(shí)，主要培養(yǎng)學(xué)生的初步科研能力，打開科學(xué)研究的大門[6]。通過(guò)創(chuàng)新能力課程和實(shí)踐，培養(yǎng)學(xué)生利用人工智能技術(shù)處理和解決應(yīng)急管理中的問(wèn)題。例如鼓勵(lì)學(xué)生參加國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)科競(jìng)賽、科技競(jìng)賽，如數(shù)學(xué)建模大賽、互聯(lián)網(wǎng)+、安全設(shè)計(jì)大賽、地震大數(shù)據(jù)處理大賽等，切實(shí)鍛煉學(xué)生的創(chuàng)新能力。另外，加強(qiáng)校企政合作，將學(xué)生放到合作單位實(shí)習(xí)，真實(shí)感受現(xiàn)實(shí)的防災(zāi)減災(zāi)和應(yīng)急管理過(guò)程，從實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和利用人工智能技術(shù)解決問(wèn)題，提高學(xué)生提出問(wèn)題、分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力。

課程是人才培養(yǎng)的載體和依托，而思政是價(jià)值引領(lǐng)與精神教化，要貫穿于知識(shí)傳授的整個(gè)過(guò)程。面向應(yīng)急類專業(yè)人才培養(yǎng)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(jiān)持“平戰(zhàn)結(jié)合、預(yù)防為主”的方針政策，實(shí)現(xiàn)全程育人、全方位育人，讓學(xué)員深刻理解并主動(dòng)接受正確的政治思想教育。

4 結(jié)語(yǔ)

隨著國(guó)家“十四五”發(fā)展規(guī)劃的全面推進(jìn)，面向應(yīng)急管理的人工智能專業(yè)建設(shè)將進(jìn)入發(fā)展的快車道。在實(shí)際的生產(chǎn)生活中，應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的災(zāi)害信息采集能力、決策研判能力、應(yīng)急救援能力、輿情監(jiān)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(shí)體系、雙創(chuàng)能力等三個(gè)方面進(jìn)行課程的設(shè)置，培養(yǎng)具有“人工智能＋應(yīng)急”技術(shù)的復(fù)合型人才，以便于在應(yīng)急管理的事前、事發(fā)、事中和事后的全過(guò)程中從容應(yīng)對(duì)和處置事故，有效降低突發(fā)災(zāi)害造成的各種損失。

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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