智能化环境中组织应急协调的模式创新与挑战应对／高 园

　　可见，相较于传统的以议事协调和专业协调为主要代表的议调应急模式，加入更为先进的智能平台和治理系统的数据驱动协调模式和智能驱动协调模式将更能实现对危机情况的精准描绘与风险预测，也更能基于精密计算迅速生成临时性的应对决策，确保组织协调过程的平滑度。

　　三、智能化环境中组织应急协调面临的挑战与应对

　　智能驱动协调模式下先进工具与技能的加入，使得上下级信息传递、共享与回应速度更为迅速，既提升了风险预测的精准度，也改善了应急治理策略的情景适用性，更提升了上级对突发情况的反应灵敏度，有效提升了整个协调过程的平滑度。但技术工具与治理思维的深度融合并非一蹴而就，如何使智能化操作内化为一种“惯性思维”就成为亟须解决的现实问题。从当前应急情景下的智能驱动协调模式应用来看，智调应急协调模式仍需要不断完善升级。

　　预测性协调风险与应对。智能应急的关键不仅是治理过程的高度智慧化、先进化，更在于借力大数据平台和共享平台实现潜在风险的精准预估，即真正实现“观、管、防”的全面融合。这就需要对海量数据进行模拟、挖掘与趋势化处理，发现危机事件、突发情况与现实环境的关联性，继而把握风险征兆，实现源头治理。这就要求两个方面的充分配置与高效运行：一方面是海量共享数据平台，另一方面是风险预估与治理模型构筑。在实现治理手段与工具全面智能化的前提下，要提升上级领导的趋势预估精准度和策略针对性。当前，部分地区虽然建立了相应的网格组织和中心指挥平台，但无论是数据全面搜集与共享，还是风险治理模型构建，都未实现。这些平台组织依然停留于多元信息的多层面传输与对接上，是较为低档的信息运输。这就使得智能驱动协调模式往往表现出一定的滞后性，无法在危机外显之前进行有针对性的预警和防范。未来，组织应进一步强化物联网感知，通过完善基层巡查制度、公民参与制度而更为全面客观地获取实时信息。在此基础上，优化各类算法以实现海量数据的筛选与仿真模拟，基于客观算法工具评估未来趋势、预测可能风险，为上级决策提供更为精准的参考资料。

　　条块分割风险与应对。智能化应急管理的难点与核心都在于不同部门、资源与信息的充分关联与沟通，不是单兵作战，而是基于科学设计流程的连锁式反应。只有事先设计好完备的闭环信息互动体系和资源调配体制，才可处变不惊、游刃有余。但当前组织应急治理依然存在孤军作战习惯和“看热闹”心理，未处在焦点中心的部门常感觉事不关己而参与乏力，更谈不上主动进行信息传递与共享。未来智能化应急管理的重点工作之一即发挥中心调度平台的“超级数据工厂&r