中國報告大廳網訊，（基於2023-2025年多國合作數據）

  近年來，極端天氣氣候事件的頻發推動了人工智慧技術在災害監測、預測和響應領域的廣泛應用。根據聯合國報告，過去三年間全球因氣象災害造成的經濟損失累計超過4800億美元，而人工智慧賦能的早期預警系統使高風險區域的人群暴露率降低約35%。在此背景下，上海作為國際超大城市，在城市安全與極端天氣應對中展現出的技術創新路徑，為全球提供了重要參考。

  一、人工智慧在災害防禦中的核心作用：多災種早期預警系統的創新實踐

  2023年啟動的WMO亞洲區城市多災種早期預警中心先導項目顯示，上海通過人工智慧技術顯著提升了氣象災害預警的精準度。例如，上海市氣象局聯合應急管理部門開發了覆蓋14種語言的多語種預警產品，有效解決了國際社區的語言信息壁壘問題。在2025年6月早些時候舉辦的國際培訓班中，來自21個國家和地區的22名學員參與了為期五天的技術交流，重點探討AI算法優化、災害風險模型構建等關鍵議題。

  當前人工智慧技術已深度融入氣象數據處理全流程：從衛星雲圖的實時解析到颱風路徑的動態推演，機器學習模型在提升預報準確率的同時，大幅縮短預警信息傳遞時間。上海的經驗表明，將AI與城市基礎設施（如交通、電力系統）聯動分析，可實現災害影響的精準模擬和資源調配優化。

  二、全球合作與技術共享：人工智慧賦能氣象服務的突破性進展

  2025年數據顯示，在共建"一帶一路"框架下，上海牽頭開發的城市多災種預警工具箱已進入2.0升級階段。該系統通過開放數據接口和標準化協議，支持發展中國家快速部署本地化預警模塊。例如，培訓學員反饋顯示，約旦、模里西斯等國在接入AI驅動的降雨預測模型後，山洪災害響應效率提升40%以上。

  人工智慧技術的應用還催生了新的國際合作模式：通過雲端共享訓練數據集和開源算法框架，不同國家的技術團隊得以協同優化預警系統。統計顯示，2023-2025年間全球早期預警系統的平均覆蓋缺口已從67%降至41%，其中亞洲地區的進步尤為顯著。上海作為技術輸出樞紐，其經驗正通過工具箱開發、案例庫建設等渠道向更多國家擴散。

  三、人工智慧與災害治理的深度融合：綠色金融與風險管理的新範式

  在此次培訓班中，專家特別強調了人工智慧與綠色金融的協同效應。例如，基於AI模型的風險評估報告可幫助金融機構精準識彆氣候脆弱性高的投資項目，推動保險產品創新和災後重建資金調配。數據顯示，在引入機器學習技術後，某東南亞城市的小額農業災害險賠付效率提升了58%。

  未來三年，人工智慧將繼續在兩個方向深化發展：一方面通過多模態數據融合（如氣象、地質、社會感知）構建"全災害鏈預警系統"；另一方面依託邊緣計算和輕量化模型下沉至基層社區，實現"最後一公里"的精準觸達。上海計劃於2025年底前完成工具箱與全球13個WMO區域中心的數據對接，進一步擴大技術普惠範圍。

  結語

  人工智慧正成為重塑災害防禦體系的核心驅動力量。從上海的實踐可見，通過技術創新、標準制定和國際合作三重路徑，早期預警系統不僅能夠提升極端天氣應對能力，更可轉化為推動可持續發展的戰略工具。隨著2025年全球AI算力成本下降至2020年的1/3，這些技術方案將惠及更多發展中國家，為實現聯合國全民早期預警倡議目標提供堅實支撐。未來，人工智慧與災害治理的深度整合將持續釋放創新潛力，構建更具韌性的城市安全網絡。