截止完稿時(shí)消息，“8·8”九寨溝7.0級(jí)地震已造成19人死亡，247人受傷。近些年在全球范圍內(nèi)不斷發(fā)生的特大地質(zhì)災(zāi)害一而再地提醒著我們，人類(lèi)在自然界面前如此渺小，災(zāi)害帶來(lái)的危險(xiǎn)始終盤(pán)旋在現(xiàn)代文明的頭頂。
所有溫情的祈禱和關(guān)切，在真實(shí)的災(zāi)難面前都顯得那么蒼白。相比于這些，我們更關(guān)注人類(lèi)能否用自己的力量去抵抗災(zāi)害，降低損失。今天各大媒體都報(bào)道了科技與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)借助自身優(yōu)勢(shì)第一時(shí)間馳援災(zāi)區(qū)的消息。但事實(shí)上，科技在地震等地質(zhì)災(zāi)害面前始終在嘗試更多。
本文嘗試列舉信息與智能技術(shù)在對(duì)抗地震當(dāng)中的應(yīng)用和研發(fā)圖景。其中有些觸手可及，有些還在遙遠(yuǎn)的未來(lái)，但至少我們知道，這場(chǎng)用技術(shù)爭(zhēng)奪生命權(quán)的戰(zhàn)爭(zhēng)正在無(wú)聲處打響。
人類(lèi)在災(zāi)害面前，從來(lái)沒(méi)有如此有力和自信過(guò)。
人工智能為代表的前沿科技，正在以超乎普通人想象的速度加入對(duì)災(zāi)害預(yù)測(cè)、災(zāi)害處置、災(zāi)害救援的賦能當(dāng)中。
總體來(lái)看，智能技術(shù)與信息科技主要從三個(gè)方面加強(qiáng)了人類(lèi)在防震救災(zāi)當(dāng)中的能力。
第一、用數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)和模擬地震。
第二、智能化提高救災(zāi)物資運(yùn)輸與救災(zāi)人員調(diào)配效率。
第三、機(jī)器代替人類(lèi)完成救災(zāi)高危作業(yè)。
這三種思路，包含著從預(yù)測(cè)地震到救災(zāi)，從整體防震到具體搜救場(chǎng)景的各方面。其中有些有望近期落地，有些則相對(duì)遙遠(yuǎn)。智能技術(shù)抗震的核心難點(diǎn)在于，地震救援是低概率事件，大部分技術(shù)成果難以有實(shí)際驗(yàn)證機(jī)會(huì)。這就需要更充分的擬真實(shí)驗(yàn)和地方政府大力配合。畢竟萬(wàn)全準(zhǔn)備，才能奪生機(jī)于一時(shí)。
接下來(lái)讓我們看看，哪些智能技術(shù)已經(jīng)在蓄勢(shì)待發(fā)中，他們各自需要克服的難點(diǎn)何在？又需要多久的成熟時(shí)間？
1、深度學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)地震
價(jià)值：勘破地震預(yù)測(cè)謎題的新思路，提前預(yù)測(cè)地震的可能性
難點(diǎn)：目前還停留在理論與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中
成熟時(shí)間：長(zhǎng)期
地震預(yù)測(cè)是一項(xiàng)成功率很低的工作。通過(guò)以往地震數(shù)據(jù)的研究和推理，所得出的地震預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)往往無(wú)法在接下來(lái)的實(shí)際災(zāi)害里證實(shí)。
在人工智能環(huán)境下，這種情況得到了一定改觀(guān)：首先是數(shù)據(jù)開(kāi)始增加和多元化，板塊運(yùn)動(dòng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、地質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)、沖擊波釋放模型等等全新的地質(zhì)學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)始納入地震預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)當(dāng)中。這些數(shù)據(jù)更全面的展示出地震的真相，打造出更科學(xué)的地震認(rèn)知。
在數(shù)據(jù)增加的條件下， 一些歐美地質(zhì)科學(xué)研究中心開(kāi)始嘗試與計(jì)算機(jī)科學(xué)進(jìn)行跨界。其中一種思路是，不給系統(tǒng)太多數(shù)據(jù)。而是給出部分地震更全面的模型，讓深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)自我訓(xùn)練完善對(duì)地震規(guī)律的理解。
通過(guò)深度學(xué)習(xí)體系探究地震規(guī)律的真相，也許可以史無(wú)前例地讓人類(lèi)接近成功預(yù)測(cè)地震。甚至有可能達(dá)成提前數(shù)月、數(shù)年的地震預(yù)測(cè)。當(dāng)然這一切還很遙遠(yuǎn)，僅僅停留在理論和試驗(yàn)中，卻不失為人類(lèi)徹底征服地震的鑰匙之一。
2、數(shù)據(jù)模擬地震模型，制定應(yīng)急方案
價(jià)值：為地震應(yīng)急方案提供邏輯支持，對(duì)地震應(yīng)急進(jìn)行整體思考
難點(diǎn)：缺乏驗(yàn)證措施。難以給企業(yè)帶來(lái)商業(yè)價(jià)值
成熟時(shí)間：2-3年
即使不能預(yù)測(cè)地震的具體時(shí)間，至少根據(jù)地質(zhì)信息和數(shù)據(jù)信息，結(jié)合過(guò)去周邊地區(qū)的地震進(jìn)行遷移推理，可以比較有效模擬出不同震源與震級(jí)的地震所帶來(lái)的影響。從而可以幫助城市與地區(qū)構(gòu)建更準(zhǔn)確的地震應(yīng)急預(yù)案和應(yīng)急體系。
在虛擬世界模擬地震，再逆推實(shí)際處置方案，在技術(shù)上已經(jīng)沒(méi)有高不能及的門(mén)檻。但這類(lèi)技術(shù)推導(dǎo)出的結(jié)果沒(méi)有驗(yàn)證機(jī)會(huì)，甚至大部分地區(qū)很少有啟動(dòng)可能，導(dǎo)致有興趣參與其中的企業(yè)與科研單位較少。
缺乏應(yīng)急預(yù)案往往是災(zāi)害造成巨大損失的關(guān)鍵因素。防患于未然必定是對(duì)抗自然災(zāi)害的大前提，這項(xiàng)工程需要政府和學(xué)界、商界的聯(lián)合推動(dòng)。
3、人工智能捕捉余震
價(jià)值：較為實(shí)用的新型地震預(yù)測(cè)技術(shù)，對(duì)于減免災(zāi)損有突出價(jià)值。
難點(diǎn)：缺少體系化解決方案，缺少技術(shù)驗(yàn)證機(jī)制
成熟時(shí)間：3-5年
地震災(zāi)害的一個(gè)重要特點(diǎn)，是往往強(qiáng)地震的瞬間損失并不大，但此后持續(xù)的余震可能造成大量生命和財(cái)產(chǎn)損失。如何在地震開(kāi)始后，捕捉和預(yù)測(cè)余震也成為了地震預(yù)測(cè)當(dāng)中的主要命題。
通過(guò)人工智能的深度學(xué)習(xí)與彈性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，來(lái)分析強(qiáng)震之后的余震模型，推導(dǎo)地質(zhì)結(jié)構(gòu)、震源方位、震級(jí)等因素與余震的關(guān)系，就成為了一個(gè)難度相對(duì)較低，有較強(qiáng)可行性的人工智能應(yīng)對(duì)地震方案。
今年中國(guó)地震局和阿里云舉辦過(guò)一次余震捕捉AI大賽，就是類(lèi)似思路下的地震預(yù)測(cè)技術(shù)升級(jí)。
這類(lèi)技術(shù)目前還比較零散，不夠體系化，也很難有實(shí)際檢驗(yàn)的機(jī)會(huì)。但成為未來(lái)地震預(yù)測(cè)系統(tǒng)的中堅(jiān)力量應(yīng)該不成問(wèn)題。
4、震區(qū)通訊模型與通訊網(wǎng)絡(luò)搭建
價(jià)值：優(yōu)化災(zāi)區(qū)通訊能力，維護(hù)災(zāi)區(qū)民眾情緒穩(wěn)定
難點(diǎn)：目前從事企業(yè)較少
成熟時(shí)間：近期
地震發(fā)生后，往往會(huì)引發(fā)集中的通訊潮，一些通訊基礎(chǔ)設(shè)施被毀壞的災(zāi)區(qū)更可能引發(fā)信息不當(dāng)造成的慌亂。這類(lèi)問(wèn)題可以依賴(lài)災(zāi)區(qū)臨時(shí)通訊模型來(lái)解決。
此類(lèi)技術(shù)的邏輯，是用人工智能等技術(shù)來(lái)優(yōu)化特定區(qū)域的通訊保障能力，比如調(diào)配基站網(wǎng)絡(luò)來(lái)優(yōu)先保障災(zāi)區(qū)通訊。再比如根據(jù)用戶(hù)大數(shù)據(jù)，建立能夠覆蓋最多災(zāi)民的臨時(shí)通訊網(wǎng)絡(luò)和社交媒體傳播網(wǎng)絡(luò)。在已有資源基礎(chǔ)上優(yōu)化出災(zāi)區(qū)臨時(shí)通訊網(wǎng)絡(luò)。
這種技術(shù)依賴(lài)于對(duì)通訊覆蓋效率與網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的算法模型搭建，在技術(shù)上門(mén)檻很低。也可以依賴(lài)智慧城市等行業(yè)并行。只是目前致力這一領(lǐng)域的企業(yè)較少。
5、房屋倒塌的預(yù)測(cè)與救援
價(jià)值：提高搜救效率，優(yōu)化城鎮(zhèn)抗震能力
難點(diǎn)：數(shù)據(jù)需求量巨大，研發(fā)成本高
成熟時(shí)間：3-5年
地震中最主要的人員傷亡損失來(lái)自?xún)煞N：一種是房屋倒塌造成的傷亡，一種是泥石流與山洪造成的道路與村莊受損。而城鎮(zhèn)房屋倒塌是最大的傷亡來(lái)源。
相比于地質(zhì)與地理大數(shù)據(jù)門(mén)檻過(guò)高，研究者集中于學(xué)院和研究機(jī)構(gòu)。城鎮(zhèn)房屋的抗震則有很多高科技企業(yè)在參與，這也是人工智能對(duì)抗災(zāi)害的一個(gè)重要出口。
比如加州的One Concern，這家公司致力于首先通過(guò)搜集城鎮(zhèn)中建筑類(lèi)別、建筑年齡、建筑材料等數(shù)據(jù)，構(gòu)建整個(gè)城鎮(zhèn)的建筑模型。通過(guò)對(duì)各種地震進(jìn)行模擬，來(lái)推斷不同地震來(lái)臨時(shí)的房屋倒塌情況，從而為快速救援提供依據(jù)。
這類(lèi)技術(shù)有很多AI企業(yè)在參與，有些致力于提高房屋的抗震能力，有些嘗試優(yōu)化房屋保險(xiǎn)模型，有些則嘗試鎖定救援重點(diǎn)目標(biāo)。但此技術(shù)需要的數(shù)據(jù)量巨大，在國(guó)內(nèi)需要較長(zhǎng)的部署時(shí)間。
6、山體滑坡的預(yù)測(cè)與救援
價(jià)值：極大提高震后野外搜救的成功率
難點(diǎn)：數(shù)據(jù)門(mén)檻過(guò)大，一般企業(yè)難以獲得價(jià)值
成熟時(shí)間：長(zhǎng)期
相比房屋倒塌，泥石流與山體滑坡、山洪等野外災(zāi)害造成的人員損失可能相對(duì)較小，但搜救難度和所需要人力卻成倍增加。
這類(lèi)災(zāi)害的預(yù)測(cè)，需要建立在山體數(shù)據(jù)、植被數(shù)據(jù)、水域數(shù)據(jù)齊全，加上完善的人口聚集地與道路數(shù)據(jù)，才可以進(jìn)行相對(duì)精準(zhǔn)的災(zāi)后定位與搜救方案制定。
這些數(shù)據(jù)模型的建立所需成本極大，且一般企業(yè)難以觸及。有賴(lài)于相對(duì)長(zhǎng)遠(yuǎn)的災(zāi)害數(shù)據(jù)工程建立。
7、災(zāi)區(qū)人群跟蹤與疏導(dǎo)
價(jià)值：預(yù)防次生災(zāi)害，穩(wěn)定災(zāi)區(qū)社會(huì)秩序
難點(diǎn)：需要數(shù)據(jù)感知系統(tǒng)支持，基礎(chǔ)投入成本大
成熟時(shí)間：3-5年
地震的一個(gè)可怕之處，在意地震后的次生災(zāi)害頻繁，且容易造成大面積的社會(huì)問(wèn)題。比如災(zāi)民由于恐震心理，出現(xiàn)不分時(shí)間地點(diǎn)盲目搭建防震棚，就有可能誘發(fā)瘟疫、社會(huì)安全和交通安全問(wèn)題。再比如震時(shí)公共場(chǎng)所的盲目避震，可能造成踩踏事故等問(wèn)題。
這類(lèi)人群事故的一個(gè)解決方案，是利用目前在一線(xiàn)城市車(chē)站等人流集散地已經(jīng)投入使用的人群監(jiān)控與疏導(dǎo)技術(shù)。通過(guò)攝像頭等數(shù)據(jù)采集工具監(jiān)控人群，合理配置疏導(dǎo)人員、軍警力量與食品、藥品等配給，避免出現(xiàn)人群驟然聚集和恐震心里催生的次發(fā)災(zāi)害。
這種技術(shù)可行性有待提升，而且災(zāi)區(qū)缺少有效的數(shù)據(jù)采集設(shè)施也是核心問(wèn)題。但通過(guò)智能系統(tǒng)來(lái)管理和引導(dǎo)人群，調(diào)配救援人力物力，必然是現(xiàn)代化救災(zāi)的核心突破點(diǎn)。
8、智能化調(diào)配救災(zāi)物資與人員
價(jià)值：優(yōu)化物資調(diào)配效率，加速救援工作推進(jìn)
難點(diǎn)：城鎮(zhèn)外交通系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)建設(shè)。
成熟時(shí)間：近期
相信關(guān)注大數(shù)據(jù)與智能產(chǎn)業(yè)的朋友，應(yīng)該對(duì)智能物流和智能交通并不陌生。在大型城市里外賣(mài)、物流、網(wǎng)約車(chē)，乃至城市交通調(diào)節(jié)都會(huì)用到這類(lèi)技術(shù)。
這類(lèi)技術(shù)已經(jīng)有非常完善的多種解決方案，完全可以用來(lái)調(diào)配災(zāi)區(qū)物流與交通運(yùn)輸。至少可以一定程度優(yōu)化災(zāi)區(qū)物資調(diào)配效率。其難點(diǎn)在于災(zāi)區(qū)交通環(huán)境復(fù)雜，而且缺少實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)支撐，這還有賴(lài)于人工進(jìn)行疏導(dǎo)和數(shù)據(jù)提供。
但至少將智能物流等技術(shù)與人工調(diào)配相結(jié)合，可以緩解一部分災(zāi)區(qū)運(yùn)輸負(fù)擔(dān)，優(yōu)化救災(zāi)工作效率，這一點(diǎn)不需要等待太長(zhǎng)時(shí)間就可以實(shí)現(xiàn)。
更高等級(jí)的智能調(diào)配方案，是綜合鐵路、公路、橋梁，工廠(chǎng)、礦山、水庫(kù)、城鎮(zhèn)等設(shè)施與資源的綜合調(diào)配，實(shí)現(xiàn)綜合因素同步下的一體化救災(zāi)體系。這就是一個(gè)長(zhǎng)期工程了。
9、智能機(jī)器人執(zhí)行危險(xiǎn)區(qū)域處置
價(jià)值：逐步代替人工完成高危作業(yè)
難點(diǎn)：機(jī)器人智能化程度有待加強(qiáng)，人機(jī)交互方式不足
成熟時(shí)間：近期
事實(shí)上，今天的救災(zāi)工作中已經(jīng)不難看到救災(zāi)機(jī)器人的身影。從搜尋生命跡象、支撐重物，到高危環(huán)境探測(cè)、空中觀(guān)察，都有機(jī)器人參與其中。但救災(zāi)機(jī)器人的問(wèn)題首先是智能化程度不高，缺乏根據(jù)環(huán)境自主判斷、自主決斷的能力。另外機(jī)器人的人機(jī)交互非常不足，在缺少真人觀(guān)察和指揮的前提下，機(jī)器人救災(zāi)往往只能完成單項(xiàng)任務(wù)，無(wú)法完成綜合搜救的目標(biāo)。
這兩點(diǎn)有賴(lài)于芯片、終端硬件、交互系統(tǒng)、算法和物聯(lián)網(wǎng)通訊能力的綜合提高，但還是要承認(rèn)，世界范圍內(nèi)的救災(zāi)機(jī)器人每年都有新進(jìn)步，且都是長(zhǎng)足進(jìn)展。
在技術(shù)通往未來(lái)的道路上，以技術(shù)戰(zhàn)勝災(zāi)害從來(lái)都沒(méi)有離開(kāi)人們的視線(xiàn)。
祝愿災(zāi)區(qū)民眾一切安好，堅(jiān)強(qiáng)面對(duì)。一切災(zāi)難都不是永恒的，人類(lèi)正在一點(diǎn)點(diǎn)奪取未來(lái)，一步步戰(zhàn)勝看似不可能的挑戰(zhàn)。
相比于災(zāi)難面前訴說(shuō)溫情，我們更愿意正視的是一場(chǎng)正在發(fā)生的戰(zhàn)爭(zhēng)。這場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)打響了幾十萬(wàn)年，主題只有一個(gè)：人類(lèi)如何以技術(shù)奪取生存，如何以今天押注未來(lái)。
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