在极端灾害场景中，应急物资物流配送作为连接储备端与需求端的核心枢纽，直接决定救援行动的效能与精准度。我国虽已构建省、市、县三级应急物流体系与调度框架，但在应对复杂灾害场景时，仍面临响应时效有待提升、资源调配能力尚需优化、运输路径灵活性不足等结构性挑战。随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的深度演进，以数据驱动、算法优化、智能协同为特征的变革，正推动应急物流从经验决策转向全流程可控的智能化模式跃迁。AI通过赋能设施选址、物资调配、路径规划与实时监控，成为破解灾害救援难题的关键引擎。

一、现实困境：

传统应急物流体系在灾害应对中暴露出多重系统性缺陷，其核心矛盾在于静态管理模式与动态灾害需求间的不匹配。

（一）设施布局的静态性与适配不足

传统应急仓库选址多依赖行政划分或历史经验，未能综合量化人口密度、灾害风险等级、交通网络韧性等多维参数。这导致高风险区域覆盖不足与低风险区域资源闲置并存。在复合型灾害引发的“断路、断电、断网”场景中，由于缺乏极端情景下的需求波动预判机制，可能会陷入“有仓无备、有物难投”的被动局面，难以满足黄金救援时间内的响应需求。

（二）物资调配的协同壁垒与效率损耗

灾害发生后，物资来源分散、供需信息不对称、交通状况动态变化等因素，使传统人工调度难以实现多目标化。部门间信息系统数据标准不统一形成“数据孤岛”，库存、运力、灾情等关键数据无法实时共享，显著降低协同效率。例如2024年安徽歙县暴雨洪涝救援中，突发性道路损毁导致运输路线反复调整，耗时8小时才实现救灾物资运输到位，造成时间成本与资源的双重浪费。

（三）全流程监控的技术短板与响应滞后

现有监控系统多依赖基础北斗定位与视频追踪，缺乏智能分析与异常预警能力。在通信中断或设备损毁时，物资易陷入“失联”状态，形成“盲调”风险。同时，无人机、无人车等新型智能配送工具的应用仍处于试点阶段，尚未形成规模化、标准化的智能配送网络，制约了“最后一公里”投送效能的提升。

这些局限的本质在于传统模式对人工经验的路径依赖，以及信息化、智能化技术渗透不足。亟需以AI技术为核心，构建具备实时感知、智能分析、动态决策与精准执行能力的新型应急物流体系，实现从“被动响应”向“主动防御”转型。

二、技术赋能：

人工智能构建应急物流“智能中枢”

AI技术凭借其数据处理、自主学习与优化决策能力，针对传统体系的结构性缺陷形成精准突破，构建起覆盖“选址—调配—路径—监控”全链条的智能中枢系统。

（一）智能选址模型：实现仓储布局的动态优化

人工智能算法可以通过多目标优化算法破解应急设施布局难题，提升资源配置的战略前瞻性。其核心逻辑是融合人口分布、灾害频率、交通网络拓扑结构等多源数据，构建兼具全局搜索与局部收敛优势的动态选址模型。如遗传算法可在确定最优仓库位置的同时，模拟不同灾害情景下的服务覆盖范围。深度强化学习模型通过长期训练模拟灾害演化过程，动态调整仓储网络结构，增强系统在极端条件下的韧性。数字孪生技术在虚拟空间中对选址方案进行仿真推演，评估其在极端场景下的运行效能，为决策提供可视化支持。

（二）智能调配系统：提升物资分配的精准性与公平性

人工智能可有效破解物资调配中的供需失衡难题，实现从“粗放分配”到“精准匹配”的跨越。总体上，人工智能辅助的决策支持系统通过融合气象预警、人口热力、灾损评估等实时数据，构建动态需求预测模型，提前预判各区域物资缺口。一方面，基于时间序列分析与神经网络的需求预测模型可准确估算食品、饮用水、药品等关键物资的消耗速率。另一方面，基于多智能体强化学习框架可模拟多个救援部门之间的协作博弈，生成兼顾效率与公平的最优分配方案。以浙江省战略和应急物资在线系统为例，其通过人工智能算法实现调拨指令“一键直达”，并在台风应对中完成超19万件物资的高效出库，充分验证了智能调配的实战价值。

（三）智能路径引擎：实现运输过程的动态适配

人工智能在复杂运输场景下的路径决策中展现出显著优势，能够综合多源动态信息，实现运输效率与安全性的协同提升。通过实时感知并融合道路通行状态、气象条件、车辆状态等多重变量，AI系统可动态生成并持续优化运输路径，有效应对环境变化带来的挑战。在灾害救援等应急响应场景中，人工智能为灾前预防、灾中应急与灾后重建提供了关键的决策支持，能够计算救援车辆的最优行进路线，为管理者与受困人员提供高效、合理的救援方案，从而在最短时间内完成救援任务。此外，AI技术正与北斗导航、5G通信等深度融合，推动形成“车—路—云”一体化的协同调度体系，进一步保障物资运输的时效性与可靠性。当前，人工智能已在智慧应急领域得到应用，例如通过“移动应急”APP、“久安”AI大模型及无人机应急巡检系统等，提升应急物流的智能化水平。

（四）智能监控平台：实现数据整合的信息交互

人工智能正推动应急管理体系向融合“自上而下”与“自下而上”双向互动的智能化模式转变。在顶层设计中，AI协同物联网、大数据及中心化调度平台，构建起覆盖应急物资全生命周期的闭环监管体系。运输节点所部署的感知设备，能够实时追踪物资状态，并凭借智能算法自动识别异常行为，保障物资从出库直至送达的全流程处于可控状态。以杭州市突发事件应急处置与救援平台为例，该平台着力实现“紧急信息一网汇聚、态势分析一图研判、应急资源一键调度、现场救援一体指挥”，极大提升了应急响应的精准度与时效性。在基层参与层面，AI技术是整合民间力量与公众信息的关键支撑。现代通信设备与社交媒体成为灾害治理中不可或缺的动态信息源，AI能够高效处理这些海量、实时的众包数据。通过先进算法自动解析卫星影像、社交媒体舆情以及现场报告中的异构信息，快速捕捉灾情变化，将分散的个体信息汇聚为有价值的态势感知，有效补充官方监测网络，推动社区参与并提升其应对灾害的能力。尽管在处理众包数据时面临信息准确性难以保障等挑战，但AI驱动的分析工具正逐步成为连接政府专业力量与民间响应网络的重要桥梁，共同提高灾害治理的韧性与效率。

三、未来展望：

迈向智慧应急物流新生态

以AI为核心构建智慧应急物流体系，需从技术融合、机制创新、社会协同三个维度协同发力，推动应急物流向全域感知、智能决策、立体协同演进。

（一）强化技术融合与前沿布局

一是加大AI与6G、量子通信、数字孪生等技术融合，构建高可靠、低延迟的应急通信网络，支撑灾区实时高清影像传输与物资路径动态优化。二是推动AI智能体、人形机器人、无人集群等装备在极端环境下的应用测试，提升“无人化”作业能力。三是建立国家级应急物流数字孪生平台，模拟复合灾害场景下的物资需求传导链，实现超前规划与精准储备。

（二）健全协同机制与标准体系

一是在中央层级建立跨部门应急调度协调机制，整合产能、运力、仓储等资源，打破部门与层级壁垒，强化统一指挥与信息共享。二是制定国家级数据标准与接口协议，规范气象、交通、医疗等数据的编码规则与交换格式，对符合标准的智能设备与系统颁发认证标识。三是构建算法伦理审查与信用评价机制，确保人工智能决策的公正性与透明度，防范数据滥用与算法偏见。

（三）激活社会力量与公众参与

一是开发灾时众包信息采集平台，引导公众实时上传道路损毁、物资分布等一手数据，形成“自下而上”的灾情感知网络。二是完善志愿者数字技能培训体系，培养掌握卫星终端、无人机操作的民间救援队专业力量，实现专业队伍与社会力量的梯度配合。三是对接物流企业智能平台，整合社会运输资源，实现物资在途可视化与动态重调，增强“最后一公里”投送韧性。

人工智能不仅是技术工具，更是推动应急管理现代化的核心驱动力。通过技术融合、机制创新与社会协同，可将AI打造为灾害救援中“看不见的生命线”，在危难时刻实现物资的精准、高效、温暖配送，为应急物流体系注入智慧与韧性。