随着我国城镇化率突破65%，超大城市、特大城市数量持续增加，城市运行的复杂度不断提升，公共安全防控、交通秩序维护、应急灾害处置等城市安全管理场景面临的压力与日俱增。传统依赖人力巡逻、事后处置的管理模式，逐渐暴露出响应滞后、覆盖有限、预判不足等短板，而人工智能技术与城市管理场景的深度融合，正在推动城市安全治理从“被动应对”向“主动预判”、“单点处置”向“系统协同”转型升级。

人工智能是全域公共安全的“智慧天眼”。当前国内多数城市的“天网工程”“雪亮工程”已搭载AI视觉识别算法，不仅能通过人脸识别、车辆特征比对快速定位在逃人员、涉险目标，还能对异常行为进行实时预警：识别出人员持械、高空抛物、独居老人长时间未出门等异常状态时，系统会第一时间推送警报至社区、公安等管理端，把风险扼杀在萌芽状态。据公开数据显示，国内已有多个城市借助AI安防系统实现走失人员找回率提升90%以上，高空抛物警情处置效率提升80%，大型活动踩踏等群体性安全事故发生率大幅下降。

人工智能是交通运行的“动态调度员”。智慧交通系统依托AI算法对全域交通流数据进行实时分析，一方面可以自动识别闯红灯、超速、疲劳驾驶、不礼让行人等交通违法行为，替代传统人工执法，提升执法效率的同时减少执法盲区；另一方面可以根据不同路段的实时车流量动态调整红绿灯配时，大幅提升道路通行效率，降低因拥堵引发的交通事故风险。此外，AI系统还能对交通事故、道路塌陷等异常路况实现秒级识别，自动联动交警、消防、急救等部门赶赴现场，将事故造成的人员伤亡和财产损失降到最低。杭州城市大脑上线后，主城区交通拥堵指数下降近30%，交通事故平均处置时间缩短40%，正是AI赋能交通安全的典型缩影。

人工智能是应急防灾减灾的“前沿侦察兵”。在气象灾害、地质灾害的预警阶段，AI可以整合卫星遥感、地面传感器、历史灾情等海量数据，精准预判台风、暴雨、山体滑坡、城市内涝的影响范围和风险等级，为提前疏散群众、部署防控措施提供科学依据。在灾害发生后的救援阶段，搭载AI算法的无人机可以快速扫描受灾区域，自动识别被困人员、损毁建筑，辅助救援队伍精准定位搜救目标，大幅提升救援效率。在消防安全领域，AI系统可以对商场、仓库等重点消防场所的温度、烟雾浓度进行24小时监测，提前识别火灾隐患，火灾发生后还能为消防车规划最优通行路线，保障救援力量第一时间抵达现场。

人工智能是公共卫生防护的“风险预警器”。新冠疫情防控期间，AI算法在流调溯源、核酸检测结果分析、疫情传播趋势预判等方面发挥了重要作用，有效降低了疫情扩散风险。在日常公共卫生管理中，AI可以对重点场所的体温异常情况、药店退烧药销售数据、医疗机构发热门诊接诊数据进行联动分析，提前预判传染病暴发风险，为公共卫生政策调整提供数据支撑。

当然，人工智能在城市安全管理中的应用目前仍面临不少待解的问题：一方面是数据安全与隐私保护的平衡，人脸识别、行为分析等技术的应用如果缺乏规范，很容易造成个人隐私泄露；另一方面是算法偏见、系统稳定性等技术风险，若算法对特定群体的识别准确率不足，或是系统遭遇网络攻击，反而可能引发新的安全隐患。

未来，要进一步释放人工智能在城市安全管理中的价值，既要完善相关法律法规，明确技术应用的边界和责任主体，做好个人信息保护和数据安全防护；也要持续优化算法模型，提升系统的稳定性和普适性，同时推动不同部门的数据打通和协同联动，让AI技术真正成为守护城市安全、提升居民幸福感的重要支撑，助力构建更具韧性的智慧城市安全治理体系。

本文由AI大模型（Doubao-Seed-1.6）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。