現(xiàn)代化進(jìn)程催生了各類要素高度密集的城市環(huán)境，城市運(yùn)行系統(tǒng)日益復(fù)雜，一些地方出現(xiàn)了“城市病”，城市安全風(fēng)險不斷增大。發(fā)生自然災(zāi)害、人為事故時，一些城市的安全有序運(yùn)行受到?jīng)_擊。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)：“城市治理涉及方方面面，首要的是以‘時時放心不下’的責(zé)任感，做好預(yù)案、精準(zhǔn)管控、快速反應(yīng)，有效處置各類事態(tài)，確保城市安全有序運(yùn)行?！贝_保城市安全有序運(yùn)行，需要運(yùn)用科技手段不斷提升城市安全治理現(xiàn)代化水平，這對于城市安全發(fā)展至關(guān)重要。

　　與傳統(tǒng)的城市安全治理相比，建設(shè)韌性城市在保障城市安全方面更加積極主動、系統(tǒng)全面，要求城市增強(qiáng)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對不確定性風(fēng)險的能力，綜合減少災(zāi)害及其損失，為城市高質(zhì)量發(fā)展提供更有效的安全保障。總體來看，韌性安全城市具有以下特征：一是能維持城市運(yùn)行的連續(xù)性，面對極端情況引發(fā)的城市運(yùn)行中斷能夠迅速恢復(fù)；二是能增強(qiáng)城市運(yùn)行的適應(yīng)性，可及時感知環(huán)境變化并作出相應(yīng)調(diào)整，做好應(yīng)對災(zāi)害的準(zhǔn)備；三是能提升城市運(yùn)行的未來表現(xiàn)，通過改進(jìn)和更新以更好應(yīng)對之后的災(zāi)害風(fēng)險。

　　習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)：“強(qiáng)化數(shù)字賦能、推進(jìn)城市治理現(xiàn)代化”。當(dāng)前，數(shù)字化智能化成為增強(qiáng)城市韌性、確保城市安全有序運(yùn)行的必然選擇。近年來，我國不少城市已經(jīng)初步搭建智慧城市數(shù)字底座以及運(yùn)行其上的城市“智慧大腦”智能中樞。但有“智慧”不等于有“韌性”。以數(shù)字化智能化增強(qiáng)城市韌性，更好保障城市安全有序運(yùn)行，應(yīng)圍繞維持城市運(yùn)行的連續(xù)性、增強(qiáng)城市運(yùn)行的適應(yīng)性、提升城市運(yùn)行的未來表現(xiàn)3個方面有針對性地推進(jìn)相關(guān)工作。

　　做好應(yīng)急響應(yīng)是維持城市連續(xù)運(yùn)行的關(guān)鍵。以數(shù)字化智能化增強(qiáng)應(yīng)急響應(yīng)能力，可以輔助精準(zhǔn)決策，使應(yīng)急響應(yīng)更科學(xué)。比如，構(gòu)建可融合歷史案例、專家知識、現(xiàn)場信息等跨模態(tài)多元信息并進(jìn)行智能決策的AI模型；構(gòu)建基于數(shù)字孿生技術(shù)的城市仿真平臺，實(shí)現(xiàn)應(yīng)急決策的推演及優(yōu)化，保障應(yīng)急措施的有效性。數(shù)字化智能化可以助力組織聯(lián)動，使應(yīng)急響應(yīng)更迅速。比如，建立公共治理平臺和數(shù)據(jù)共享機(jī)制，確保應(yīng)急組織縱向聯(lián)動、橫向協(xié)同，實(shí)現(xiàn)各部門分工協(xié)作，形成應(yīng)急合力。數(shù)字化智能化還可以賦能信息安全，使應(yīng)急響應(yīng)更有效。比如，運(yùn)用虛假信息全網(wǎng)感知和智能過濾技術(shù)，減少災(zāi)情相關(guān)虛假信息傳播引起的二次傷害，形成有利于救災(zāi)應(yīng)急的信息環(huán)境。

　　以數(shù)字化智能化增強(qiáng)場景全面感知、風(fēng)險辨識預(yù)測能力，可以促進(jìn)城市更好適應(yīng)環(huán)境變化，甚至避免災(zāi)害風(fēng)險發(fā)生。環(huán)境變化會加劇風(fēng)險的不確定性。運(yùn)用數(shù)字技術(shù)、智能技術(shù)實(shí)時感知環(huán)境變化、作出風(fēng)險預(yù)測，就能及時調(diào)整城市運(yùn)行部署。這需要不斷完善從城市地下到地面再到空中的全景全時多模態(tài)感知物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，全面采集城市運(yùn)行數(shù)據(jù)以感知環(huán)境變化；還要優(yōu)化城市數(shù)字底座并研發(fā)長短周期預(yù)測模型，提升短期風(fēng)險預(yù)見與長期風(fēng)險演化預(yù)測的準(zhǔn)確性，通過統(tǒng)籌規(guī)劃協(xié)調(diào)，幫助城市適應(yīng)環(huán)境變化。要解決好“城市大腦”中“數(shù)據(jù)集中”與“業(yè)務(wù)分散”的矛盾，可搭建具有多個安全計算中心的分布式智能體系，“平時”完善安全可信的分布式計算架構(gòu)、多方計算統(tǒng)籌機(jī)制，“戰(zhàn)時”即可實(shí)現(xiàn)應(yīng)急響應(yīng)信息系統(tǒng)的快速構(gòu)建與動態(tài)改進(jìn)。

　　化險為夷不是增強(qiáng)城市韌性的終點(diǎn)。增強(qiáng)城市韌性，還要運(yùn)用數(shù)字技術(shù)、智能技術(shù)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、探索更佳方案，增強(qiáng)城市應(yīng)對未來風(fēng)險的能力，不斷提升城市運(yùn)行的未來表現(xiàn)。這可從以下幾個方面著力。一是提高風(fēng)險溯源、源頭治理能力。如運(yùn)用可解釋的風(fēng)險預(yù)測模型盡早發(fā)現(xiàn)風(fēng)險源頭與傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)，以系統(tǒng)性源頭治理降低城市運(yùn)行風(fēng)險，減少應(yīng)急響應(yīng)帶來的資源擠兌。二是改進(jìn)應(yīng)急預(yù)案?；跒?zāi)害防治工作的數(shù)據(jù)和知識歸檔，構(gòu)建反饋學(xué)習(xí)和知識推理模型，生成或更新面向不同災(zāi)害等級的應(yīng)急預(yù)案，運(yùn)用城市仿真平臺驗(yàn)證預(yù)案有效性，提升應(yīng)急準(zhǔn)備能力。

　　當(dāng)前，盡管新一代信息技術(shù)迅速發(fā)展，但對建設(shè)韌性安全城市而言，相關(guān)技術(shù)還不完善。例如，深度學(xué)習(xí)缺乏可解釋性、數(shù)字孿生領(lǐng)域缺乏技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范等。此外，在增強(qiáng)數(shù)字包容性以幫助弱勢群體跨越數(shù)字鴻溝、增強(qiáng)數(shù)字隱私性以推動數(shù)據(jù)要素流通共享、增強(qiáng)數(shù)字真實(shí)性以避免生成有偏差的模型等方面還有短板弱項(xiàng)。我們不能對技術(shù)過于樂觀，技術(shù)永遠(yuǎn)無法取代“時時放心不下”的責(zé)任感。要以務(wù)實(shí)的態(tài)度面向?qū)嵺`場景，探索拓展以數(shù)字化智能化助力城市安全有序運(yùn)行的路徑方式，不斷增強(qiáng)城市的“數(shù)字韌性”。

　?。ㄗ髡邽楸本┖娇蘸教齑髮W(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授）