近年来，人工智能技术迅速发展，凭借其多模态数据处理、模拟人类推理决策、自主学习优化、跨领域迁移应用等能力，被广泛应用于公共事务、交通、医疗、教育、金融等领域，促进行业运行模式变革升级，在全球范围内掀起了一场科技革命。人工智能技术在应急物资储备管理领域同样展现出卓越的应用效果与广阔的发展前景，是提升储备管理能力的重要驱动。

一、人工智能技术发展为应急物资储备管理能力升级提供了重要契机

应急物资作为有效应对自然灾害等突发事件所必需的抢险救援和受灾人员基本生活保障物资，加强其管理是保障社会公共安全的重要环节。党中央、国务院高度重视应急物资保障体系建设，管理体制持续健全、储备基础不断夯实、保障能力稳步提升。在各类事故隐患和灾害风险交织叠加的背景下，当前防灾减灾救灾形势依然严峻，也对应急物资储备管理工作提出了新的更高要求，亟需依托信息化手段，加强物资全生命周期管理，切实做到全程留痕、监督追溯和动态掌握，提高应急响应速度和灾害应对能力。

计算机视觉、机器学习、自然语言处理等核心人工智能技术在各行业的广泛应用，极大地促进了社会发展。近日国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》强调，加强人工智能在防灾减灾救灾等方面的应用，提升监测预警、监管执法、指挥决策等工作水平，增强应用人工智能维护和塑造国家安全的能力。大数据、区块链等技术驱动下的人工智能，以其强大的预测分析、数据处理、决策支持能力，推动应对突发事件治理精准化、精细化，为应急物资储备管理提供了新的数字化、智能化发展路径。

在需求预测方面，基于历史数据和实时信息，构建神经网络等算法模型，精准动态预测各种灾害情景下应急物资需求。在库存管理方面，利用图像识别、数字孪生技术等可以有效提升物资出入库管理、自动化盘点、货位动态优化能力。在物流配送方面，引入智能算法、计算机视觉等，实时跟踪监控车辆位置，自动生成并动态优化调拨方案以及运输路径。在决策支持方面，人工智能、大数据分析以及物联网等技术深度融合，在突发事件信息收集、趋势分析以及科学决策等方面发挥着重要作用。

二、人工智能技术在应急物资储备管理中的应用路径

构建“算力+数据+算法+场景”闭环生态，将人工智能技术应用于应急物资供应链、库存、调配等储备管理关键环节，大幅提升响应效率，促进应急物资保障由“被动响应”向“主动预测”，由“静态”到“动态”，由“经验决策”向“数据驱动”的转型升级。

（一）供应链管理

应急物资供应时效性、可靠性关系到抢险救灾效能，供应链管理是以政府为核心，涉及物资需求方、供应商、仓库、运输企业等多个主体，以追求时效性和可靠性为主要目标。利用大数据分析、自然语言处理、智能算法等，提前预测和及时发现可能存在的供应商违约、物流延误等风险，有效提升供应链稳定性、连续性和抗风险能力，做到应急物资储备需求预测、生产组织、仓储作业、物流配送的闭环管理。

（二）库存管理

库存物资数量、质量管理是储备管理的基础，数据准确性直接决定了应急响应效率。传统库存管理模式难以满足各种灾害场景下的精准化、动态化响应需求。通过图像识别、物联网等技术，构建“感知—决策—执行”一体的库存管理体系，实时监控分析物资存储环境、外观、状态是否正常，高效智能盘点在库物资，有效减少人工盘点错漏、主观判断等造成的误差，实现物资从入库到出库智能化、自动化、精准化管控。

（三）调配管理

调配管理是应急物资作用发挥的关键环节。极端天气事件趋多趋强背景下，应急物资保障时效面临着更高要求和更大挑战。传统应急物资调配主要依赖于人工决策协调，各部门协同度不高，信息收集存在时效滞后、覆盖不全等问题。基于灾情、气象、仓库、物流、道路等信息，借助自然语言处理、机器学习等自动生成最优调配方案，并实时动态优化调整，资源配置以及路径规划更加科学合理，运输安全性和效率有效提高，确保应急物资在最短时间送达急需地区。

三、人工智能技术在应急物资储备管理中面临的挑战

（一）技术实施要求较高

应急物资储备管理工作流程长、环节多，需要依托多种技术和设备，对软件、硬件要求较高，这意味着前期投入成本高昂，而不同设备的集成和兼容性影响数据采集分析效率。此外，人工智能技术虽已在多个领域广泛应用，但受限于算法可解释性不足等技术难题，输出结果可靠性仍需验证，社会认可程度和接受程度还不足。

（二）数据准确性会影响决策效能

人工智能技术应用依赖于大量高质量数据持续训练学习。但在实际场景中，由于数据来源复杂多样、格式标准不统一等问题，数据实时性、准确性、完整性以及一致性难以保障，算法输入信息直接影响输出结果，数据质量不高会在一定程度上导致决策出现偏差。

（三）应急响应主体协同性不足

跨地区、跨部门、跨主体的高效配合，可以有效提升应急响应速度。现实情况下，各参与主体存在“数据壁垒”、缺少数据共享机制和影响机制、责任界定不明确等问题，导致信息传递滞后、物资调配效率低，直接影响决策合理性和科学性。

（四）安全隐私问题不容忽视

在依托人工智能技术全面收集、传递以及分析个人、企业、车辆等各类信息辅助决策的同时，也要认识到，随着技术深入应用，数据安全和隐私保护问题面临诸多挑战。网络安全防护水平不高，各种恶意软件、病毒入侵，相关人员缺少数据保护意识等都可能导致隐私泄露和数据滥用。如何在确保系统高效运转、数据充分利用的同时，保护数据和隐私安全，是亟需研究和解决的问题。

四、政策建议

（一）加强技术研发投入

人工智能技术仍处于快速发展阶段，技术应用需要多方共同努力。政府有关部门主动谋划，将人工智能技术系统应用于应急物资储备管理关键环节，推进“人工智能+”行动，对相关项目提供资金补贴或给予政策倾斜，营造良好的发展环境，激发市场活力。企业聚焦技术研发创新，加强产学研合作，攻克关键技术难题，针对应急物资特殊属性，持续投入研发资源，强化社会责任担当，确保技术成果可靠、科学。

（二）建立统一数据标准

加强数据治理和规范化处理，建立统一的物资编码以及算法接口标准等，确保各部门、各主体数据流通高效、一致，实现应急物资全生命周期标准化管理，为应急决策提供精准数据支撑。

（三）完善体制机制

通过技术创新和制度创新，提升应急协同响应效能。完善数据共享机制，明确各主体责任边界，细化责任清单，形成权责清晰、运转高效的协同体系。建立统一的应急物资管理平台，打破“数据壁垒”，实现数据实时共享与动态更新。

（四）维护数据安全

开展应急物资储备管理领域应用标准研究，建立全链条风险评估、算法审查、数据加密等机制，加强数据监管，确保伦理合规，强化数据安全和隐私空间保护。

课题项目：2025年度国家粮食和物资储备局软科学课题“人工智能技术在应急物资储备管理中的应用方向与实践研究”（编号：GLRKX2025026）（作者单位：国家粮食和物资储备局储备安全和应急物 资保障中心）

来源：2025年第10期《中国粮食经济》