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时空AI技术，作为人工智能领域的一个分支，其核心在于利用先进的算法和大数据分析能力，对时空数据进行深度学习和模式识别，从而实现对事件发生地点和时间的精确预测。
在城市中，广泛分布的摄像头构成了一个覆盖范围极广的视频监控网络，数以千万计的摄像机设备汇聚成一张视频“天网”。通过将视频大数据与人工智能技术相结合，进行深入的数据挖掘，基于实时视频图像进行精准映射、深度分析和准确预测，从而显著提升了公共安全的应急响应能力和城市管理的智能化水平。无人机作为“空中之眼”，搭载超高清视频设备执行全方位的全息监控任务；通过基于语义信息的迅速地理定位技术进行匹配；同时，多源信息感知与多视频时空协同监控技术的融合，进一步促进了城市的发展与管理。
在“2024世界数字城市大会——数字赋能新警务研讨会”期间，中国科学院深圳先进技术研究院的数字技术副所长，同时也是教授及博士生导师的胡金星，发表了名为《时空AI赋能公共安全应急能力提升》的精彩演讲。他强调，在当前城市公共安全应急领域面临众多挑战的背景下，鉴于国家对城市生命线安全风险管理的高度重视，我们应当积极并合理地运用“无人机＋智能传感＋AI”的创新模式，以增强公共安全应急响应的能力。
胡金星指出，低空经济产业发展，需要聚合智能飞行器、人工智能AI、智能传感等高新科技形成低空智能科技新质生产力，赋能生态、水利、农业、环保、文旅、灾害应急等千行百业高质量发展。
时空AI技术在公共安全领域的应用现状显示了其在灾害预测、应急响应、救援行动和灾后恢复等方面的巨大潜力。例如，在灾害预测方面，时空AI技术通过分析历史数据和实时监控信息，能够更准确地评估灾害风险，从而提前发出预警。根据国际灾害数据库的数据，结合时空AI技术的预警系统能够将灾害响应时间缩短20%以上，显著提高了公共安全的预警效率。
在应急指挥中，时空AI辅助的决策支持系统能够整合来自不同来源的数据，为指挥官提供实时的决策信息，优化资源配置。例如，某城市的应急管理系统利用时空AI技术，成功地在一次突发洪水事件中，将救援资源的调配时间缩短了30%，极大提升了救援效率。
此外，时空AI技术在救援路径规划和行动实时监控中的应用，使得救援队伍能够更快速、更安全地到达现场，并实时监控救援进度，确保救援行动的顺利进行。在灾后恢复阶段，时空AI技术同样发挥着重要作用，通过分析灾后数据，帮助决策者制定更为科学合理的重建规划，评估灾后社会经济影响，为灾后重建提供数据支持。
综上所述，时空AI技术在公共安全领域的应用现状表明，它已成为提升公共安全应急响应能力的关键技术之一。
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