转自：人民网

本期嘉宾：唐明中国科学院自动化研究所研究员

主持人：吴海天人民网·人民数据

人民数据：从参赛项目看，大数据、人工智能如何支撑灾害风险研判与科学调度？

唐明：灾害本身会产生大量数据——既有丰富的历史数据，也有基于现有科学知识生成的预判性规则或数据，这些数据与规则是灾害风险研判的重要基础，均不可或缺。同时，人工智能大模型（也包括一些小模型）、智能体同样不可或缺，将数据、模型与智能体组合在一起，若能真正切合防灾减灾的痛点与实际需求，确实能够发挥重要作用。

不过，尽管理论上可以发挥重要作用，但目前很多大模型的应用还存在两方面问题：一是数据量仍显不足；二是大模型本身是否一定需要，还需进一步观察——有的项目可能仅为参赛而挂上大模型、制造噱头，这种可能性同样存在。但确实也有很多项目能够提供帮助，尤其是政府管理方面——帮助政府把业务流程、SOP（标准操作流程）等整个环节梳理得更为顺畅、更加标准化，确有裨益。

人民数据：今年大量项目都打出“高质量数据集+大模型+智能体”的组合。您觉得这些是否为实质性的突破？

唐明：就发展本身而言，从人工智能发展多年，到2022年大模型ChatGPT出现，再到如今，是否称得上“真正的突破”，可能各有说法。在应急领域应用上，我认为更应关注它是否比过去更有进步——比去年、前年应用得是否更好、更多、更深入，数据是否更丰富，解决问题、帮助管理人员和政府的能力是否更强，能否更好地防灾减灾。这样表述或许更为恰当。

我认为今年确实办成了很多实事，叠加这些新概念，给参赛人员和同行带来一些启发，使他们能够运用新工具，把防灾减灾、应急处置工作向前推进，我认为这已经足够了。

人民数据：什么样的项目最让您眼前一亮？它们有什么特别之处？

唐明：让我眼前一亮的是：项目是否务实，能否真切感受到项目组是在真正解决真问题，而不是为了包装。这样的项目我颇为欣赏，也让我眼前一亮。我认为还是那句话：能够运用人工智能、大数据方面的最新成果，然后落地、落地、再落地，解决真问题。这是我最欣赏的，也希望未来几年有越来越多的项目能够真正落地。