本文由一位网友提供。 在参观了11月15日至17日在北京国家会议中心举办的2023中国国际应急管理展览会后，他结合多年的经验，谈了自己的感悟和想法，对同行具有一定的借鉴和借鉴意义。 中国国际应急管理展览会组委会欢迎所有观众积极投稿，一经录用，将送上纪念品表达感谢之情。
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下半年量变推进2023中国国际应急管理展览会经验报告温售前习俱乐部 作为涉足应急行业信息化的从业者，高一博专程于11月15-17日参观了2023中国国际应急管理展览会，规模比较大，系统比较全面，看展台听汇报，一方面， 他对应急行业体系中的每一个环节都有了比较直观的印象，对应急行业的前沿和基本趋势也有一些自己的理解和思考。
1.事实上，安全应急响应是全面而全面的。
软件信息化项目做得比较多，容易把视野局限在软件本身，潜意识里会认为软件是核心，但是安全突发事件不能用独立的软件或硬件来严格划分，安全突发事件行业是一个综合性行业，安全突发问题是一个综合性问题，行业涉及服装， 网络、通信、装备、平台、应用等各个环节，业务涵盖安全生产、防灾减灾、调度指挥等多个业务及能源、交通、医疗等行业，各环节交错，构成综合应急体系。
2、综合智能应急响应正逐步向龙头企业聚集。
各大厂商强调大规模应急、全灾、平台级能力，构建从底层网络到上层应用的全栈解决方案。 中小工厂强调专业化、精细化、创新化，往往从核心竞争力入手，寻求行业应用。
运营商拥有网络、通信、信道、基础大数据等天然优势，可以利用5G网络切片，在指挥调度中随时保障应急通信，并充分利用信令大数据进行分析判断，辅助决策。 此外，综合性智慧应急项目除了指挥通信外，往往包括数据采集分析、设备采购、现场建设等，且往往以集成类型为主，因此此类项目逐渐向中国电信、中国移动、中国联通、中国铁塔等运营商以及华为、中兴通讯等行业巨头（以及地方国有企业）聚集。 得益于应急产业研究院和晨安，中国电信从安全生产到自然灾害，从网络通信设备到指挥调度应用，线路都比较丰富。
对于中小企业来说，虽然有的也会提出综合应急解决方案，但结合自身核心能力，更是延伸，比如无人机企业可以通过在飞机上附加激光雷达、通信负载、先进设备等，进行快速建模、应急通信、现场回传等地理信息公司以数字孪生平台为基地，拓展应急行业应用。
3 智慧应急响应需要信息技术与应急装备的充分融合。
应急行业的特殊性和综合性决定了应急装备和信息技术不是孤立的个体，而是相互融合的。
例如，地质灾害的防灾减灾往往依赖于大量的气象、压力、位移等监测手段，灾害风险分析判断算法，以及依靠短信通知、应急广播、官方**等信息传输媒介的针对性预警。
当事故或灾难发生时，救援现场一方面需要准确传输感知终端、通信设施、现场勘测设备等现场态势信息，同时还需要依靠救灾设备、疏散工具、防护服等设备进行高效处置，物联网技术的发展促进了各种设备与前后指挥中心的互联互通通过网络辅助决策。
目前，很多软件公司已经开始以自研的方式向配套硬件延伸，打造内部数据闭环和护城河，而硬件企业普遍都有配套软件进行信息聚合和分析，双方仍具有相当大的不可替代性。 对于很多企业来说，基于需求的生态整合是一种相对划算的策略。
4.推动突发事件应急领域的实质性改进已成为一个共同的问题。
各厂商应急信息化能力和案例公示进入同质化，各类核心能力基本成熟，或可接入各类物联网设备，或强大能力中台平台，或高兼容稳定融合通信能力，或以数字孪生形式进行信息呈现和指挥调度， 但很少实质性地提及在案例申请中取得了哪些成果。一方面，它表明我国近期确实没有发生重大灾害，另一方面，也恰好反映了应急信息化的未来方向，主要集中在成熟技术的推广和场景的实质性改进上。
例如，自然灾害强调森林火灾、地质、气象、水情等灾害数据可以统一采集、访问和呈现，对于如此庞大的数据系统，从机制协调、数据采集、系统建设、数据维护等方面，工作量很大，数据获取的稳定性、连续性和可靠性也难以保证， 这些方面在展会上无法得到有效体现，需要搭建直线部门和信息厂商在实际工作中能够相互耦合的工具产品和配套机制。
受限于基础数据的完整性和分析算法的成熟度，现阶段防灾减灾数据分析主要以统计方法为基础，再以图表、二维或三维地图的形式表示。 对于防灾援助的研究分析，更多是在专业机构建设阶段有待推进或科学研究。 展会上，应急管理部大数据中心、德尔格等几家厂商研发了森林火灾推演、内涝风险等一流算法，安检院提前12小时提及露天矿滑坡案例，实实在在的灾前预防预警难得见。
再比如应急指挥调度领域，目前主要满足有效现场感知和快速信息传递的核心需求，围绕应急响应的辅助决策较少。 各种制造商正在研究各种类型的通信设备，例如卫星通信，航空通信，移动指挥，单机设备，或现场快速建模设备和配套软件系统。 软件功能类似，多集中在融合通信、计划管理、物料调度等方面。 事实上，从各地应急信息化建设模式来看，中高层已经基本完成了应急平台级能力建设，应急基层部门的定位更多是事件报告和调度处置的神经末梢，更多是通过各种设备终端接入中高层应急平台。 目前，关于如何进行进一步的数据分析以辅助数字战场结果的决策的信息并不多。 部分企业的应急模型主要集中在知识答答、计划生成、语音控制等方面，大模型如何深度支撑应急业务场景有待进一步探索。