（转自：中关村智慧城市信息化产业联盟）
一
引言
物联网、大数据和人工智能等新一代信息技术的快速迭代与发展，为应急管理模式的整体性重塑提供了坚实的硬件支撑，推动其内在结构、业务流程、运行方式向数字化、智能化、智慧化方向转变，发展智慧应急已经成为新时代实现应急管理体系与能力现代化的题中之义。近年来，包括美国、加拿大、新加坡等在内的众多国家和地区，积极投身于智慧应急的探索与建设中，旨在通过技术赋能推动气候灾害、安全生产等领域实现风险监测与应急响应的智慧化转型。与此同时，中国政府也制定了《应急管理信息化发展战略规划框架（2018—2022年）》，指明应急管理信息化发展战略的“三步走”实施路径，其中第三阶段规划是持续“提质增效，技术升级，自我进化”，最终目标是实现“智慧应急”。然而，智慧应急究竟是什么？建设什么样的智慧应急体系？如何建设这样的智慧应急体系？这三个问题直接关系到智慧应急建设的当前与未来方向，但目前学术界和实践界尚缺乏共识性的结论。
随着信息技术与应急管理的融合不断深化、互动模式不断创新，智慧应急已成为国内外学术研究的热点，其概念内涵也在持续丰富与拓展。作为一个跨学科的研究领域，智慧应急的文献广泛分散在计算机科学、公共管理和信息资源管理等多领域。这也导致对智慧应急的认识与理解常常面临“碎片化”的挑战，如“盲人摸象”般难以窥见全貌。不同学科基于各自的专长和定位，对智慧应急的某些特定方面进行了深入研究，这些发现无疑具有重要价值。然而，缺乏系统性的整合框架，导致智慧应急的研究成果难以构建起一个完整连贯的知识体系。
为了深化对智慧应急领域的全面理解、精准把握当前研究态势与未来潜在发展空间，推进该领域的知识整合与可持续发展，亟须对现有的研究文献进行系统性梳理。通过回溯国内外智慧应急领域的文献，研究深入辨析相关概念内涵的演变历程，以及从理论起源到当前实践应用的拓展。为了更精准地把握该领域的知识发展脉络，还将进一步引入科学知识图谱分析方法，揭示当前学术界聚焦的主要议题热点，以及未来研究发展的方向与潜在趋势。
二
智慧应急的演进路径与治理模式革新
作为一个面向应用的领域，智慧应急的学术探讨与实践发展呈现出高度契合的特征。当前实践正经历着从“数字应急”迈向“智慧应急”的过渡阶段，因而学术研究对这些概念的定义边界也呈现出模糊化、交叠化和混淆化特征。为了更精准地把握智慧应急的实质，拟通过梳理内涵变化、研究观点与国内外实践经验，进一步对“智慧应急”这一概念进行厘清与界定。值得注意的是，在计算机科学、安全工程等学科的研究中，“智慧应急”与“智能应急”这两个术语常被交替使用，它们的核心意义均指向借助前沿的信息技术手段优化应急管理的效率，这种优化不仅体现在提高应急管理的速度和准确性上，更重要的是，它促使了应急管理理念与格局向算法驱动、主动预防、精准施策的现代化治理方式转变。因此，下文将统一使用“智慧应急”这一术语，以便更好地阐述和探讨相关议题。
（一）从“传统应急”到“数字应急”：技术嵌入与工具性辅助
数字技术的嵌入，为传统应急管理注入了全新的活力，引领了一场前所未有的技术革新与工具升级浪潮。数字应急依托技术的赋能，突破了传统应急模式在时间与空间上的固有限制，促使关键信息与应急资源的流动从物理空间进一步延伸至数字空间，这一现象在应急管理领域内引发了三大核心变革。
首先，应急管理的实施范式从传统的突发事件驱动型响应范式转变为业务逻辑引领型脚本范式。传统应急管理长期以来依赖对突发事件的即时反应，其显著特征是“重事后处置、轻事前预防”。由于信息获取的滞后性和对过往经验的过度依赖，这种模式在应对突发事件时往往会因信息不对称而陷入被动，难以迅速有效地作出反应。相比之下，数字应急则采用了以业务逻辑为核心驱动的“脚本范式”。这一范式借助信息通信技术、地理信息技术等数字化手段，实现了从事前预防、事中响应到事后复盘的全链条数字化管理，将各个关键环节标准化、流程化。这不仅重塑了传统应急管理的流程与机制框架，更推动了应急管理体系从“即兴应对”的模糊状态向基于业务逻辑的“程序操作”的清晰状态转变，增强了应急管理体系的稳健性与连贯性。
其次，长期困扰应急管理体系的数据割裂与孤岛化现象正逐步瓦解。在传统应急管理中，关键的公共安全与风险数据资源因缺乏统一的整合与共享框架，在政府内部不同层级及部门间呈现出高度无序与碎片化的状态。这种局面直接导致了应急管理体系在基础数据掌握上的模糊与滞后，即“底数不清、情况不明”，极大地限制了应急体系的协同能力与整体效能。面对这一严峻挑战，数字应急作为一种创新解决方案应运而生，精准回应了社会对构建高效应急管理体系的迫切期望。数字应急致力于打造一个贯穿政府各部门、跨层级的全面风险数据互联互通网络，并配套实施相应的数据共享协作机制，打破了政府内部的风险数据壁垒，实现了数据的顺畅衔接与高效流转。这极大地提升了数据的实时性、准确性和全面性，为应急管理科学决策提供了有力的数据支撑。
最后，应急管理的体系架构经历了显著转变，从原先界限分明的组织分立结构，转变为紧密围绕应急业务问题的模块化结构。鉴于风险内在的复杂多变性与人为设计的组织架构、制度框架之间固有的非对称性，这种本质性矛盾自然引发了传统应急管理“风险无边”但“部门有界”的结构性张力，因受限于既定的组织边界，常导致风险管理活动的分散化与脱节，难以形成统一协调、连贯顺畅的管理体系。数字应急作为一种技术引领的新型治理模式，为破解这一长期存在的结构性障碍提供了创新解决方案。它聚焦于特定应急业务议题，围绕应对突发事件的职责分工与行动逻辑，依托数字化系统构建了一系列针对性的业务模块系统。通过跨层级、跨部门的应急信息与资源的有效整合，数字应急模式帮助打破了传统组织间的隔阂与壁垒。在这一框架下，各组织基于共同的风险应对目标紧密协作，提升了从数据收集到决策制定、从执行实施到反馈评估的全链条、各环节的组织协同效率，极大地增强了组织在应对复杂耦合风险挑战时的韧性。
（二）从“数字应急”到“智慧应急”：治理迭代与根本性变革
数字应急作为数字政府建设在应急管理领域的自然延伸，承袭了数字政府信息化、云端化和协同化的核心特征。而智慧应急作为数字应急发展的高级阶段与深化形态，两者的本质区别主要体现在“技术-组织”关系上：技术之于数字应急，是一种辅助管理的手段，被视为辅助业务流程的衍生工具；而在智慧应急的框架下，技术不仅超越了工具性手段的地位，更成为推动治理创新与改革的核心引擎，实质上塑造甚至成为治理本身。
首先，在技术实施范式上，数字应急主要遵循业务导向的“脚本范式”，其核心在于稳固并优化既定的应急业务流程与响应机制，确保其在紧急情况下能够顺畅执行。在此范式下，原有业务逻辑占据主导位置，技术被视为辅助性工具，借助自动化和数字化手段来提升应急管理的效率与精确度。相较之下，智慧应急则转向了智能算法驱动的“预测范式”，形成了以风险为轴心的全新应急治理面向。智慧应急深度整合了云计算、人工智能、大数据、物联网以及数字孪生等前沿技术，这些技术的持续迭代与算力的飞跃式提升，赋予了应急管理前所未有的洞察力和决策支持能力。在强大的算力支持与算法驱动下，智慧应急得以在应急管理全周期产生的数字痕迹链中提炼出宝贵的应对经验与知识，并通过跨时空的累积与延展机制，将它们系统地整合和转化为对未来类似突发事件的精准预测与防范能力。
其次，在数据汇聚与应用层次上，数字应急主要聚焦于政府内部应急业务的信息化改造与流程升级，围绕关键风险领域整合分散的数据资源，其在一定程度上打破了“数字孤岛”问题，促进了应急信息的互联互通与体系协同作业效率。然而，不同部门、层级间对于数据价值尚缺乏统一的认知，往往局限于各自的风险管理视角，未能充分挖掘和利用数据融合所带来的广泛潜在价值。相较之下，智慧应急超越了简单的数据物理性集中，聚焦于数据的逻辑性聚变与智能化应用，强调对海量、复杂的多模态数据进行深度挖掘与智能分析，从中提取出高价值的情报和知识资源，揭示风险演变的内在机理与潜在趋势，并广泛应用至风险预警、响应及评估等各个环节。由此，风险信息的传递机制发生根本性转变，从原先的单向流入模式转化为双向互动格局。这样基于数据的科学管理模式，不仅极大地增强了决策过程的科学性、精准性与动态适应性，还有效促进了“数据生态”的持续优化进程，最终构建了一个以数据为核心驱动、内在良性循环的应急管理体系。
最后，在应急架构搭建策略上，数字应急受信息技术的驱动构建了针对特定风险与业务需求的跨层级、跨部门应急管理系统架构。尽管这一结构在优化工作流程、强化业务链条衔接等方面成效显著，但其模块化与分散化的构建策略却不可避免地导致了系统平台间的孤立化、繁杂化，以及数据采集和管理过程中的重复与冗余问题，这些均成为制约跨部门、跨领域高效协同的瓶颈。为了突破这一发展限制，在实现方式层面，智慧应急通过统一的标准和平台化结构，针对性地整合联通了政府部门内部原有的数字应急系统，实现了从“各自为政、分散建设”向“统一规划、集约建设”的根本性转变，极大地促进了应急资源与信息的集中汇聚与高效利用。与此同时，在运作形式层面，智慧应急积极引入了市场和社会公众等多元参与主体，共同构建了一个多元共治、多中心协同的风险治理网络。这一创新模式不仅拓宽了应急管理的主体参与边界，还促进了各主体间的信息交流与资源共享共用，实现了应急管理全链条、深层次协同。随着技术的不断革新与应用场景的持续拓展，智慧应急将在推动社会治理体系与治理能力现代化的进程中发挥更加重要的作用，引领未来应急管理的发展方向。
综上所述，伴随着技术的飞跃与理念的革新，应急管理的概念范畴经历了从传统应急、数字应急到智慧应急的深刻演变，标志着应急管理模式向更高效、更精准、更协同的方向发展。这一演变轨迹依次展现了三种不同的治理模式：传统应急阶段依赖历史经验进行模糊治理，数字应急阶段借助数据信息逐渐实现治理的清晰化，而智慧应急阶段则是以预测知识为核心，构建起精细化的治理体系（参见表1）。
（三）“技术-数据-结构”：智慧应急的内涵与要义
从国内外丰富的实践探索与理论研究看，智慧应急不仅代表了技术层面的突破性创新，更是触及治理理念与模式的根本性变革]。对国内外文献的系统性回溯显示，智慧应急的研究聚焦于技术、数据和结构三大维度。技术维度专注于应急业务所需工具与手段的创新研发，深入探索并突破技术方法论层面的瓶颈；数据维度侧重于数据在应急管理与决策中的核心资源地位，涉及多模态风险数据的全面整合、深度挖掘与决策应用（值得注意的是，在智慧应急的语境下，数据的价值已远远超越了作为技术处理对象的范畴，成为推动应急管理体系智能化转型、优化资源配置、提升整体效能的关键力量。鉴于数据在智慧应急中的核心价值与战略意义，研究特将数据维度独立出来，旨在更全面地揭示其在智慧应急体系中的独特作用与深远影响）；结构维度聚焦于智慧应急体系在组织架构、协作机制及治理模式等方面的创新与重构。三者相互支撑、相互促进，共同构成了智慧应急概念的深刻内涵与外延。
在技术维度上，智慧应急的技术应用逻辑转向依托算法优势的主动预测范式，着重挖掘新一代信息技术的内在潜力，革新应急业务的应用工具和治理手段，以促进应急管理能力的现代化发展。依托于持续迭代的信息技术与飞跃式发展的算力基础，智慧应急实现了风险管理的敏捷化与动态化。在事前预防阶段，智慧应急借助大数据分析与人工智能算法，实现了对潜在风险的“早识别、早报告、快处置”；在事中应对阶段，智慧应急运用实时信息通信等硬件支撑，以及动态推演与方案模拟等软件技术，为应急决策提供即时、准确且科学的依据；在事后总结阶段，智慧应急充分运用智能化的工具与方法，促进事件复盘、知识共享与经验积累，为未来应急管理工作的优化提供实践参考。
在数据维度上，智慧应急的发展主线在于如何紧密围绕风险管理场景，高效地整合与运用多模态风险相关数据，推动数据资源的协同优化、复用增效以及融合创新。这延伸出两条关键支线：“对于数据的治理”与“基于数据的治理”。“对于数据的治理”聚焦于“数据-信息”的转化过程，本质上是应急协同机制在数据管理层面的表征。通过制定并执行统一的数据标准与规范，智慧应急对多源异构的数据进行系统性汇聚与结构化处理，将其转化为有序、清晰且具备实践指导价值的业务信息。“基于数据的治理”进一步推进到“信息-知识”的深化层面，智慧应急通过深入解构海量数据背后潜藏的风险演化规律与应急需求，提炼出对政策制定具有前瞻指导意义的情报与知识。最终，这两条支线汇聚成连贯的“数据-信息-知识”逻辑主线，其倡导的基于实际场景与数据洞察的决策模式，不仅促进了数据的深度挖掘与价值的全面释放，还通过内在反哺机制有效提升了相关主体的数据应用能力与决策水平。在这一过程中，原本孤立的“数字孤岛”逐步演变为协同运作的“数字生态”，甚至激发出超越应急领域的广泛辐射与带动效应，实现了风险数据价值的最大化利用。
在结构维度上，智慧应急带来了组织结构与治理模式的根本变革，引领应急管理体系从传统的层级化、行政化与中心化结构，向更加适应统合风险管理需求的平台化、扁平化和网络化结构转型，构建起泛风险信息互通、共享、共用的治理新模式。“政府即平台”已成为数字化时代组织模式的重要趋势，智慧应急平台不仅作为技术支撑，更是资源整合与调度的枢纽。在政府部门内部，通过构建“并联”风险管理机制与平台化管理模式，摒弃了以往风险分散管理的局面，从传统“层层下达”转变为更灵活高效的“扁平调度”模式，实现了应急管理部门综合优势与各相关部门专业优势的融合。同时，在治理主体层面，智慧应急推动了风险信息在多元主体间的自由流通与共享，这一变革拓宽了风险治理的参与面，促进了风险治理格局从政府单一主体主导，向“政府+市场+民众”的多元行为主体参与的“治理共同体”格局转变。
综上所述，智慧应急是基于算法驱动的创新型应急管理范式，深度融合大数据、人工智能、物联网、云计算等前沿技术，构建集风险预测、实时感知、敏捷响应、科学决策与评估改进于一体的智能化综合管理体系。该体系以高效的数据治理和技术集成策略为支撑，能够实时捕捉多源异构数据，深度解析风险规律、演变趋势及潜在影响，实现资源配置的动态优化与应急行动的全流程智能化升级。智慧应急以平台化架构为基础，全面整合跨部门、跨区域和跨领域的应急资源，推动管理流程向智慧化、协同化和精细化方向发展。其核心目标在于增强对复杂耦合风险的预见性与主动应对能力，最大限度降低风险暴露与潜在损失，维护公共安全，构建以知识密集型、精细化治理为显着特征的现代化应急管理体系。
三
迈向智慧应急的多学科视角研究
（一）智慧应急领域研究年度发文情况
为了更深入探究智慧应急领域的知识发展路径与未来趋势，利用Cite Space 6.3.R1软件进行文献计量和可视化分析。这一软件以库恩的科学革命发展模式为基础，融合了结构洞理论、信息觅食理论和探测频率突增概念等，帮助分析文献中蕴含的潜在知识与学科发展的前沿趋势。借助这一工具，力图回答以下问题：当前国内外智慧应急研究处于什么状态，呈现出哪些主要特点？最新发展趋势与未来研究的可能热点是什么？对未来相关研究有哪些可资借鉴之处？
研究数据主要来源于两个权威的数据库：一是Web of Science(WOS）核心合集数据库；二是中国知网（CNKI）数据库，其中选取北大核心、中文社会科学引文索引（CSSCI）以及中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊。
为了更全面地搜索国际智慧应急研究相关文献，检索模式设置如下：主题=(“smart emergency”OR“intelligent emergency”OR“digital emergency”）；主题=（“AI”OR“cloud computing”OR“blockchain”OR“digital twin”OR“crowdsourcing”OR“internet of thing*”OR“big data”OR“digital technolog*”OR“unmanned aerial vehicle*”OR“warning system*”)AND（“emergency management”OR“disaster management”OR“crisis management”OR“risk management”OR“hazard management”），检索过程中注重对同义词及其重要子集的替换搜索注1。检索文章类型为Artical和Review，语言为英语，检索于2024年7月10日进行。通过对文献题目、摘要、关键词进行审阅、筛选以及剔重，最后保留有效论文3354篇，时间跨度涵盖1986-2024年。
对于国内智慧应急研究相关文献，检索模式设置如下：主题=（“智慧应急”OR“智能应急”OR“数字应急”）；主题=（“人工智能”OR“云计算”OR“区块链”OR“数字孪生”OR“众包”OR“物联网”OR“大数据”OR“数字技术”OR“无人机”OR“预警系统”）AND（“应急管理”OR“灾害管理”OR“危机管理”OR“风险管理”），检索过程中注重对同义词及其重要子集的替换搜索。检索文章类型为学术期刊，语言为中文，检索于2024年7月10日进行。通过对文献题目、摘要、关键词进行细致审阅、筛选以及剔重，最后保留有效论文1422篇，时间跨度涵盖1999-2024年。分析显示，智慧应急领域的年度发文量总体呈现逐年上升趋势，表明了该研究领域的持续活跃（参见图1）。
（二）智慧应急领域多学科研究发展趋势
自1986年切尔诺贝利核电站事故，到2019年全球范围内爆发COVID-19疫情，技术、组织与应急管理的紧密互动关系逐渐显现出其重要性及复杂性。近年来研究者们围绕智慧应急的三大核心维度：技术维度、数据维度和结构维度，深入探讨如何运用先进技术提升应急管理的效率，并逐渐形成了三种主要的学术研究取向（参见图2）。一是以计算机科学与人工智能（聚类#0）、运筹学（聚类#1）、影像科学（聚类#2）与工程学（聚类#4）等学科为主导的“技术-工具”研究取向，致力于新一代信息技术在智慧应急领域的潜力挖掘与应用策略；二是以城市学（聚类#5）、管理学（聚类#8）与社会学（聚类#9）等学科为代表的“组织-政策”研究取向，深入剖析技术对于传统应急组织与制度体系的冲击、重塑与变革能力；三是以地球科学（聚类#3）、信息科学（聚类#6）和电子通信（聚类#7）等学科为基础的“平台-沟通”研究取向，侧重于探讨智慧应急平台化建设的管理运作模式与多主体参与的风险沟通互动策略。这三种学术取向相互补充、相互促进，共同推动了智慧应急领域的拓展与深化。
⒈“技术-工具”取向：属性特征及应用潜能
技术工具的普及与深入应用正引领应急管理领域的深刻变革，逐渐构建起一套以风险应用场景与实际需求为导向的应对策略体系。围绕新兴技术如何更有效地融入并优化现有应急管理框架的探讨，学术界形成了以技术为中心和以人为中心的两种竞争性观点。
持技术中心论立场的学者主张，新一代信息技术应当成为应急管理中解决问题的核心动力，特别是在时间紧迫、海量数据涌现的突发事件情境下。他们认为，这些先进技术能够精准地识别与预测风险趋势、高效地整合各类资源，往往能比人类做出更快速、更准确的反应，从而最大程度地减少损失，即便这意味着牺牲人的直接参与。这一立场以技术的潜能释放为基础，注重技术手段的不断创新与优化，并倡导建立一种去主观化的决策机制，力求规避经验主义错误、认知局限、决策疲劳及情绪偏见等人为因素对应急决策过程的潜在干扰。
另一派则坚持人本主义立场，强调人类在应急决策中的主体性与核心地位，特别是在复杂多变、充满不确定性的应急情境中，人的智慧、经验和直觉判断具有不可替代的重要作用。在这个过程中，技术应扮演辅助性工具的角色，用以增强而非完全替代人类的风险研判与应急决策能力，并借助人机交互的协同决策模式减轻因过度依赖技术衍生的潜在新风险。
尽管两种观点的侧重点各有不同，但在推动应急管理领域向更加智能化、智慧化方向发展的过程中，两者并非相互排斥，而是互为补充、相得益彰。既要借助技术的高效信息处理能力和先进工具的支持，提升决策的效率与精度；同时，也要倚重人类的智慧与经验，确保决策的灵活性与适应性，以应对复杂多变的应急场景。技术与人类角色在智慧应急体系的平衡互补性，不仅体现在决策过程中的科学性与人文性的结合，还延伸到了研究方法与实践应用层面，学术界逐渐形成了三大研究路径：“答案导向”“问题导向”及两者结合的“融合路径”。
“答案导向”路径以技术工具的属性特征为研究起点，研究者有意识地使用新的技术手段或工具来寻找应急管理场景中可以解决的问题，因此也可理解为“工具导向”路径。这一路径着重关注技术工具的内在特性、功能优势以及可能的创新发展方向，并通过实验模拟、计算模型开发、算法效能测试等方法，探索并验证特定技术工具在应急管理中的最佳应用场景和深度应用模式，通过促进技术工具的“纵深化”发展来推动应急管理的智慧化转型。已有研究基于物联网技术的全面感知、可靠传输和易用性等独特优势，广泛探索了其在应急管理领域的具体应用前景，涵盖了火灾实时监测、地震早期预警[46]和救援通信支持等关键领域，通过引入物联网技术来增强社会对于突发事件的应对能力。
然而，随着研究的深入，学术界逐渐认识到“答案导向”研究路径的局限性。当研究过度聚焦于技术的新颖性和前沿性时，往往容易忽视实际应用场景的复杂性和多变性。这种偏向可能导致技术研发与应急管理的迫切需求之间产生偏差与脱节问题，进而催生“技术泡沫”现象，在实际应用中难以落地实施和有效应用，成了“空中楼阁”与“无根之木”，导致大量研发资源的错配与浪费，对智慧应急领域的持续健康发展构成严重威胁。
为了更好地将技术工具与应急场景需求衔接，学者们开始转向“问题导向”路径。相较之下，“问题导向”研究路径强调将应急实践中的具体问题作为研究的出发点，通过剖析这些问题的本质和根源，寻找最为合适的解决方案并精确识别所需的技术工具类型，以适应应急管理领域日益增长的需求和挑战。如果说“答案导向”研究路径是从技术供给侧解决“工具如何能”的问题，那么“问题导向”路径则聚焦于情境需求侧回答“实践需要什么”的问题。例如，为了回应诸如SARS和COVID-19等具有高传染性和突变性的公共卫生事件需求，学者们以场景需求为导向，积极探索在医疗救治、接触者追踪与物资供应链等方面的具体技术创新与解决方案，并不断反思与探讨未来如何进一步优化人工智能技术在预防和控制其他重大突发事件挑战中的应用策略。
尽管“问题导向”路径在一定程度上填补了“答案导向”路径对于应急具体需求的忽视问题，但它也存在一定的局限性。问题导向路径容易过度注重解决当前紧迫的应急问题以及技术的即时应用效果。这种即时性的解决策略确实有助于迅速应对现实挑战，但过分强调当前问题可能导致对未来潜在新问题挑战的预见性不足，从而限制了技术创新研发的深度和广度。此外，问题导向路径在一定程度上忽视了深入的理论探讨与支撑，使得该路径的研究往往停留在经验层面，难以形成具有普遍性和前瞻性的理论成果，这不仅限制了对应急管理本质和规律的深入理解，也削弱了其对于未来应急管理实践的指导价值。
已有学者呼吁寻求一条平衡两者的“融合路径”，构建“工具-应用”双向促进、良性循环的机制。学者们积极倡议理论研究与实践应用的深度融合，既探索技术的前沿性和创新性，通过不断助推技术工具的创新发展来回应日益增长的不确定性挑战；同时，也注重面向实践需求动态调整技术研发策略，通过持续检验并优化技术的功能，确保技术能够精准嵌入并高效服务于应急管理的实际运作场景。
综上所述，“技术-工具”取向的研究主要聚焦于借助现代信息技术提升应急管理的效率和效能，以实现科学精准、敏捷动态的目标。然而，这一研究取向在演进过程中也显现出了一些不足之处。其一，现有研究相当重视技术解决方案的探索，但相对忽视了技术间关系的顶层设计，尤其是技术的标准化与互操作性。而这两大要素是确保不同技术、系统以及组织间顺畅协作的关键。现有研究焦点偏向于技术开放创新的趋势，而相对忽视了规范标准收束的重要性，这种侧重“大开”而忽略“大合”的关注失衡不仅限制了技术间的顺畅协作与互联互通，削弱了平台间的集成整合效果，还在一定程度上制约了智慧应急体系整体效能的发挥。其二，尽管当前研究已经认识到回应实践需求对智慧应急发展的重要性，但在技术评估机制构建方面的探讨仍显不足，未能满足实践对执行效果评价的实际需求。一方面，技术引入前的风险评估对于保障技术工具在应急管理中的适用性、安全性和稳定性具有关键作用，然而当前研究在构建全面系统的技术风险评估框架方面尚未形成成熟的理论与方法论，这可能导致技术工具的选用存在一定的盲目性和随意性。另一方面，技术引入后的绩效评估作为衡量工具实际效能的关键环节，涵盖了实用性、安全性、性价比和可复制性等诸多维度，而现有研究对于如何从技术工具视角构建科学、客观且具备可操作性的绩效评估体系亦显不足，这制约着智慧应急系统的知识经验扩散与持续优化能力。因而，未来“技术-工具”取向的研究需进一步关注技术间的有效整合、技术系统评估等议题，以推动应急管理领域的持续发展和创新。
⒉“组织-政策”取向：数据整合与数据治理
数据作为技术发展的基础与部门间应急协作的关键起点，其治理已成为连接技术与组织政策之间的重要纽带，自然构成了“组织-制度”研究取向的逻辑起点。鉴于数据来源与属性的多元性与复杂性，现有研究主要围绕两大核心议题展开：其一，“对于数据的治理”，即如何有效地整合与标准化处理多模态涉风险数据，进而为应急管理组织的行动决策与政策制定提供坚实的数据支持。其二，“基于数据的治理”，即如何从数据中提炼应急管理与决策的价值，进而提升应急政策制定与工具选择的针对性、有效性。
在如何实现“对于数据的治理”这一目标的具体策略上，研究者们持有两种不同的观点。一种观点强调了手段层面的解决方案，主张整合多模态涉风险数据的关键在于采用高效的数据融合技术。例如，利用先进的数据算法完成对多模态数据的识别、处理和整合，以提高数据处理的自动化水平和精确度。此外，还有学者提出区块链所具备的开放性、透明性、可靠性和不可篡改性等特性，特别适合应用于应急网络中的数据信息传递与实时共享。另一种观点则聚焦于组织战略层面，强调数据治理是一个涉及组织文化、政策制定和多主体协作的综合问题。这一观点认为，无论如何探讨特定数据融合技术助力提升应急管理的特定任务或具体方面，最终决定其应用成功与否的关键，归根结底在于组织整体的态度取向、战略重点以及对新数字时代的制度准备。从这一角度出发，研究者们探讨建立明确的、契合组织定位的数据治理机制和制度框架，从而确保数据整合与更新的规范性、完整性和时效性，以及提升风险数据管理的透明度与责任明确性。尽管两种视角在具体实施策略上各有侧重，但都强调了整合多模态风险数据在智慧应急发展过程中的重要性。在实践过程中，数据治理既要求数据融合手段的优化，以实现数据处理的自动化、智能化，从而提升数据处理的效率与质量；还涉及组织与管理层面的深度协同，为技术的有效应用提供方向指导和制度保障，提升数据整体治理的规范性和有效性。
在讨论第二个核心议题“基于数据的治理”时，对于如何从海量数据提炼辅助应急决策的价值，学术界存在不同的观点与争论，这一过程深刻揭示了数据治理的复杂本质。一种观点是“数据赋能论”，它强调数据要素在现代应急管理中的核心地位，通过深度挖掘和分析数据资源来洞察风险现象背后的规律以预测未来的发展趋势，为应急管理的政策制定提供科学的依据。已有研究充分利用机器学习的算法优势，让计算机自主地在庞大数据集中识别并提取潜在的风险规律，助力优化应急决策流程与制度设计，例如通过深入挖掘数据，算法赋能灾前准备阶段的风险脆弱性评估与监测预警、应急设施布局，灾中响应阶段的灾情动态跟踪、人群行为模拟，灾后重建阶段的损失评估等，极大地提升了应急政策与制度设计的精确性和科学性。
然而，随着涉风险数据共享的规模与范围不断扩展，学者们愈发关注数据过度共享带来的一系列新兴风险与潜在问题，“数据审慎论”应运而生。这一观点主张在利用数据辅助应急管理过程中，必须保持高度的审慎态度。尽管数据具有巨大的价值，对其全面收集为应急管理提供了更高程度的确定性和控制性，但危机的“数据化（datafication）”也带来了“危险的透明度（perilous transparency）”问题。例如，数据隐私泄漏、信息监控滥用、“数字鸿沟”和问责机制缺失等数字伦理问题。此外，数据的准确性和可靠性受到多种因素的干扰，数据解读的偏差也可能导致政策制定的失误，过度依赖数据还可能忽视人的主观能动性和社会复杂性。因而学者们倡导构建严密的数据使用监管与问责体系，以确保数据使用的合法性、合理性和正当性。这些问题的探讨，提示在推进应急管理数据治理的同时，必须重视并妥善处理与之相关联的数字伦理问题。
综上所述，当前“组织-政策”取向研究已取得了一定进展，但受到传统研究范式、数据可获取性等方面的限制，在动态视角的考量上仍存在不足，主要体现在如下三个方面：
首先，对于智慧应急的组织结构和政策框架讨论，往往局限于某一时间点的静态截面分析，或只是将其视作环境条件，而未能充分捕捉其在复杂实践中的动态演变脉络及其适应性调整的轨迹。智慧应急并非一次性的政策项目建设，而是一个长期持续的技术、人才与资金投入过程，这意味着研究不仅需关注组织结构和政策框架在特定时间点的状态，更应将其置于长期、连续的时间序列中深入分析其发展的特点与规律，如组织对技术集成、结构重组、政策修订、执行策略调整等过程性方面。这些要素共同构成了智慧应急动态演进的运作机制与复杂图景，但目前尚缺乏扎实的定量分析和定性案例研究。
其次，当前研究在构建全面且综合的智慧应急绩效追踪、反馈和评估机制方面存在明显不足，而这对于推动智慧应急的动态可持续发展至关重要。尽管智慧应急数据赋能的探讨极其重要，但实践建设效果的有效评估与反馈机制同样不可或缺。这既涉及技术系统在特定地域情境下的适应性、可靠性及效能评估，还需要考量政策制定者、执行者及目标群体等多方主体间的互动过程，以及数字技术与现有制度间的复杂互动关系。当前研究的欠缺，本质上揭示了智慧应急领域的学术研究与政策实践之间的差距，即研究往往偏向于理论化，缺乏与实践的紧密衔接与互动。这不仅限制了研究成果向实际政策工具和管理策略的有效转化，还阻碍了有效追踪、反馈和评估机制的建立健全，从而难以为政策实践的持续优化提供有力的指导与支持。
最后，当前研究重心多集中于政府部门间在智慧应急体系构建中的数据整合与协作机制，却相对忽视了技术公司作为链接“管理侧”与“技术侧”的关键桥梁角色及其广泛影响力。技术公司不仅为智慧应急提供了关键技术支持，还深度参与了政策议程的塑造、技术解决方案的定制以及系统运维的全过程。实际上，智慧应急的建设与运营是政府与企业的深度互嵌、共同参与的复杂过程，这种公共服务市场化的发展趋势在提升资源配置效率方面展现出一定优势，但也伴随着一系列亟待解决的挑战，如数据安全责任与保障机制、“技术锁定”与路径依赖、利益“俘获”与潜在垄断等问题，这些都是未来研究需要进一步探讨的内容。
为了弥补这些不足，未来的“组织-政策”研究需要采用一种更为动态、全面的研究视角，加强对组织结构和政策框架的动态演变跟踪，深入探讨追踪、反馈和评估机制的建立与完善过程，关注技术公司与政策制定执行之间的动态互动关系。这将有助于更好地理解智慧应急实践过程中政策与组织的运作机制，为智慧应急实践提供更加科学、系统的理论支撑和策略指导。
⒊“平台-沟通”取向：管运模式与多元主体互动策略
在以“平台-沟通”为视角的智慧应急研究中，学者们主要围绕平台化结构的构建策略、运作机制的优化以及多主体协同参与的边界界定等方面展开讨论，进而形成了关于智慧应急管理和运作模式的“统筹式”和“互动式”两大主流观点。“统筹式”观点强调了政府在智慧应急体系构建与运作中的主导作用，认为政府应利用平台化结构来处理与整合来自多渠道的应急信息，并借此推动政府在应急管理领域的“再中心化”。“互动式”观点则聚焦于多元主体的互动与合作，将智慧应急视为一个依托技术创新平台、涉及多方利益主体协作的社会过程，强调了开放性、参与性和协同性在现代应急管理体系中的核心地位。
“统筹式管运模式”强调集中管理和统一运作的重要性，认为智慧应急体系的建设与运行应当由政府发挥核心的牵引作用，通过顶层统一的规划与协调以及平台化手段实现政府功能的“再中心化”，从而确保应急信息的有序性、准确性与一致性，以及应急资源的高效合理配置。研究者们探索“层级化管理+平台化沟通”的综合性策略，在现有层级化应急管理体系中嵌入平台化协作结构，借助平台管理的方式明确界定层级间信息传递的流向与责任归属，优化了政府内部在紧急情况下信息整合、沟通与共享的效率，为组织网络应对外部不确定风险，提供一个更加确定、清晰且系统化的共同行动框架。
与“统筹式管运模式”强调政府主导性逻辑不同，另一种观点“互动式管运模式”突出了政府、公众、社区和非政府组织等多主体的沟通互动和协同参与的重要性。这一观点认为，鉴于风险的系统性和复杂性日益增加，应急管理已不再是政府的单一责任，而是需要社会各界共同参与和相互协作的综合性过程，并主张构建一种“去中心化”的沟通机制和平台结构，促进主体间的直接对话和合作，鼓励和激发多元主体积极参与到应急管理的各个环节中，实现信息共享、资源互补与责任共担。这种广泛参与和合作的智慧应急模式，通过集结各方资源、知识和能力，有效发挥社会力量在预防和应对突发事件中的积极作用，共同构建更加稳固和高效的应急管理体系。
其中，在“互动式管运模式”框架下，学术界对于公众参与的具体角色形成了两种主要观点。一种观点倾向于将公众视为较为被动的“信息接收者”，关注风险信息从决策层流向公众层的沟通机制。这一观点从公众的认知与行为模式出发，运用如保护行动决策模型、通信-人类信息处理模型等理论框架，重新审视与评估智慧应急系统的构建与运作情况。在此基础上，揭示当前智慧应急系统中的潜在不足与改进空间，从而为智慧应急系统的持续改进提供了宝贵的理论依据和实践指导。另一种观点将公众视作“人类传感器网络”，强调公众在应急管理中并非单纯的管理对象“客体”，而是转变为更积极主动的信息生成与传递的“主体”。由于灾害管理任务的固有异质性和高度复杂性特征，过度依赖自动化解决方案常面临模型泛化能力不足、情境响应滞后等多重挑战。在此背景下，信息众包（crowdsourcing）作为一种创新的应急响应策略，通过动员广大数字公民自愿协作来共同应对特定挑战，展现出其在解决应急场景中多重复杂问题的巨大潜力。近年来，学术界与实业界均对信息众包在平台化架构下的应用潜力展开了广泛探索，这些实践探索不仅彰显了公众在实时信息汇集与反馈方面的强大能力，也进一步验证了信息众包作为提升应急管理速度与效率有效手段的重要性。
此外，“公众科学（citizen science）”和“参与式感知（participatory sensing）”等新兴概念的提出，进一步拓展了公众参与应急管理的方式和途径。例如，在社交媒体支持的众包环境中，Twitter等软件用户可以被视为分布式的社会传感器网络，他们的即时信息共享为应急管理提供了宝贵的实时数据，增强了应急响应的时效性和有效性。这种依托平台的信息众包技术不仅为决策者提供了连续实时且多元视角的信息支持，进一步提升了决策的灵活性、连续性与高效性；同时，它还促进了突发事件应对过程中群体间的协同思考、讨论和决策，增强了公众的应急参与感和责任感。此外，公众能够通过参与各种数字化任务，以异步的方式建立和累积关于各类应急问题的相关知识，有效促进了应急管理的民间知识生产与累积。
综上所述，“平台-沟通”研究取向在当前的学术领域内已取得一定进展，但仍存在一些不足之处，主要体现在如下三个方面：
第一，关于多主体协同参与应急管理中的权力与责任分配机制的研究尚显薄弱。尽管统筹式和互动式智慧应急管运模式都强调了主体间协同合作的重要性，但对于如何在组织行为、政策引导和权责配置等多维度实现深度整合，尚缺乏系统性的探讨。在平台化应急管理体系的探讨中，对不同主体间的权力和责任分配策略仍然模糊，这进一步引发了关于如何确保信息安全与个人隐私保护在协同过程中得到充分尊重与保护的问题。此外，在面对高度复杂和不确定的突发事件时，权力和责任的分配策略应当具备高度的灵活性和动态性，以适应应急管理不同阶段和具体情境的变化，然而这一关键议题尚未得到充分的关注与深入探讨。
第二，当前研究在智慧应急平台建设的共性与个性需求平衡问题上讨论不足。智慧应急平台的建设是一个复杂多维的过程，它要求在追求平台构建与沟通机制的优化，以满足应急管理的基本功能和通用标准需求（即共性要求）的同时，还需满足各地区差异化的风险挑战、资源禀赋和组织架构所带来的个性需求。然而，当前研究多侧重于共性要求的实现，如提升平台的技术先进性、提高信息流通效率等，而对如何根据地方特色进行定制化设计、运营模式选择以及跨平台规划的协调性等方面缺乏足够的重视。这种偏向可能导致功能重复、资源浪费的问题。此外，缺乏统一的规划和跨平台协调机制，可能使平台间的互联互通性受限，徒增管理成本和复杂性，进而削弱智慧应急体系的整体效能。
第三，当前研究在探讨智慧应急平台构建与运作时，低估了政策环境和社会文化因素的影响。智慧应急平台的成功实施并非单纯依赖技术驱动，而是技术、政策与社会文化等多重因素耦合作用的最终产物。政策环境的稳定性和连续性，为智慧应急平台的管理规范制定和运营模式选择提供了重要的制度基础，确保了平台的长期稳定运行。同时，社会文化的差异性和多样性，则深刻塑造着不同用户群体对平台功能、界面设计、信息交互等方面的独特需求和期望，进而影响平台的用户体验和参与度。然而大多数研究局限于政府组织内部人员的使用反馈和技术层面的优化，但同样关键的外部因素在现有研究中并未能得到足够重视和深入探讨。由此，未来的“平台-沟通”取向的智慧应急研究，可以进一步从多主体参与的权责分配、平台建设的共性与个性需求平衡以及外部环境因素的综合考量等多维度展开深入探讨。
通过对比上述三种智慧应急领域的研究取向，可以总结出它们之间的异同情况（参见表2）。
四
演进趋势与未来发展图景
为了深入理解智慧应急领域的主题历史演进和未来发展趋势，采用Cite Space6.3.R1软件中的两种可视化工具进行分析。其一，引文突发算法侧重于识别特定时间段内经历引文爆发增长的关键词，其代表着学术界频繁引用并迅速获得关注的主题，为预测智慧应急研究中的新趋势和增长点提供了新视角（参见表3、表4）。其二，时间线视图通过追踪和分析连续时间窗口内关键词的出现频率与分布模式，提供了智慧应急领域内特定主题或概念发展的清晰视图，帮助识别关键的转折点和演进阶段（参见图3、图4）。
近五年的引文突现情况表明，国际智慧应急研究中“深度学习”“自发地理信息”等技术概念将成为新的研究焦点，预示着该领域正沿着更加集成化、智能化的方向发展演进。与此同时，中国智慧应急研究中“区块链”“数字孪生”等新兴技术概念异军突起，彰显着中国在提升应急管理系统可靠性、数据实时性和响应实效性方面的不懈追求。这预示着中国智慧应急研究即将迎来新一轮的增长点和创新突破，为全球智慧应急领域的发展贡献中国智慧与中国方案。
结合现有文献与时间线视图分析发现，国际与国内智慧应急研究在切口选择、议题深度以及应用场景上展现出各自独特的发展特点与趋势。在切口选择方面，国际智慧应急研究展现出高度的精细化和专业化特征，研究者们聚焦于产品研发和技术创新的细节优化，力求在性能完善、可靠性提升以及用户体验改善等方面实现突破，从而推动应急技术的迭代升级。相较之下，中国研究则更倾向于从宏观战略层面出发，注重构建全局性和整体性的应急管理体系理论框架，在理论探索的基础上结合实证分析，为应急管理的实际应用提供战略性指导和方向性建议。这种差异反映了不同国家在智慧应急研究路径上的独特选择与侧重点差异。
在议题深度方面，国际智慧应急研究已超越单纯地讨论技术赋能范畴，深入反思技术应用可能引发的应急“负能”问题，如对隐私保护、算法偏见以及技术伦理等议题的广泛探讨，体现了国际社会对科技与社会和谐共生理念的深切关注，这种前瞻性和责任感也为全球应急管理领域的健康发展提供了重要的指引。与此同时，中国的智慧应急研究也在快速追赶国际研究步伐，积极探索并实践如何利用先进科技手段提高应急管理的效率。相较于国际前沿研究，中国在技术应用的潜在负面影响及伦理考量方面的探索尚显不足，未来需要进一步加大对这些问题的研究力度，积极构建适应中国国情的智慧应急伦理体系，确保技术应用既能有效提升应急管理水平，又能充分保障公众权益与社会福祉。
在应用场景拓展方面，国际智慧应急研究的视野不仅深入传统的社区韧性建设，还积极向可持续性发展和社会经济影响评估等多元维度延伸，努力构建一个全链条、全方位的综合应急管理研究体系。中国在此方面也取得了显著进展，研究视野从单一灾害类型向多灾种、跨领域广泛覆盖，彰显了中国提升全灾种应急管理能力的坚定决心。展望未来，中国的研究可以进一步聚焦强化城市群的智慧应急协同机制，充分发挥集中力量办大事的优势。同时，积极推动智慧应急与智慧交通、智慧能源等前沿领域的深度融合，通过跨领域的经验共享、技术互通和资源整合，形成更加综合、协同的解决方案，将成为中国智慧应急研究的重要方向。
综上所述，国际与国内智慧应急研究均展现出蓬勃发展的态势，各自在议题的切口选择、研究深度及应用场景上等方面呈现出了鲜明的发展特点。面对全球化进程的加速推进以及灾害形势的日益复杂多变，加强国际的交流与合作，共同探索智慧应急的新理念、新技术、新方法，对于推动全球应急管理理念与技术的融合创新与质变具有至关重要的意义。因此，深化国际合作、共享智慧应急研究成果，是全球应急管理领域共同的责任与使命。
五
总结与讨论
智慧应急是一个多学科交叉融合的研究领域，现有研究围绕技术、数据和结构三大维度，衍生出三大研究取向：一是“技术-工具”取向，聚焦于技术研发、功能测试以及实际应用场景的探索；二是“组织-政策”取向，侧重于组织结构的优化、政策制定与执行体系；三是“平台-沟通”取向，着重于应急平台的管理运作模式与信息沟通共享机制。在系统综述三种取向的发展情况后，对中国智慧研究的发展有如下启示：
首先，三种取向在其领域内均取得了一定成就，但同时也各自面临着一定局限性。这些局限性源于当前研究缺乏跨学科的深度整合与协同，这限制了对智慧应急问题理解的深度与广度，难以形成系统性和综合性的理论框架，这无疑阻碍了智慧应急的进一步发展与突破。为了打破这一困境，未来的中国智慧研究必须致力于深化多学科、跨领域的交流和合作，勇于突破传统学科界限的束缚，努力构建一个开放、包容的跨界知识共同体。在这个共同体内，来自不同学科背景的研究者能够自由交流思想、共享资源，通过知识的互补与融合，激发出新的研究灵感与解决方案，共同应对和解决中国应急场景中的复杂问题。
其次，作为一个紧密关联实际应用的研究领域，当前中国智慧应急研究正面临着理论与实践脱节的突出挑战。理论研究往往滞后于实践发展的快速步伐，导致难以及时捕捉和有效解决实践中出现的新问题。同时，对于各地智慧应急试点中的经验总结和案例研究也相对较少，理论与应用之间缺乏有效的衔接和转化路径。为应对这一挑战，未来的中国研究亟需实现产学研用的深度融合与一体化发展，通过加强学术界、产业界、政府等多主体之间的战略互动来调整知识生产流程，缩短技术成果从研发到实际应用的转化周期，形成中国智慧应急知识生产与知识应用的完整闭环。
最后，技术解决方案无疑为应急管理提供新颖的手段与工具，但必须认识到单纯的技术应用不能从根本上解决应急管理深层次的结构性问题。随着以技术为基础的新型应急管理方式的日益推广，未来中国智慧应急研究需要更深入探索如何保持技术与制度之间的协同演进与巧妙平衡，这要求研究者不仅关注技术对制度的影响，同时也要聚焦技术的制度化层面，探索技术与制度如何能够相互促进、共同演进，由此带动智慧应急领域的可持续发展。