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自然灾害、事故灾害和公共卫生事件频发，导致人民群众的生命财产安全和社会经济的有序发展受到严重威胁。科学有效地进行城市灾害风险管理工作，提高城市系统面对不确定性因素的抵抗、响应、适应与恢复能力十分重要。在防灾形势严峻的背景下，亟须新的理论方法和技术手段来提高灾害预测的准确性、风险评估的科学性、响应救援的及时性和恢复重建的高效性。人工智能（AI）的蓬勃发展为我国灾害风险管理工作提供了一种新的发展思路和强有力的技术支撑。随着图像识别、自然语言处理、机器学习、专家系统和机器人等人工智能技术的快速发展与进步，人工智能已成为灾害风险管理的有力技术支撑，在防灾减灾救灾过程中起到积极作用。在大数据、云计算和物联网环境下，基于人工智能技术的数据挖掘和风险评估技术能快速高效地作出响应，凸显人工智能技术处理不确定性和复杂性的优势。由于具有强大且敏锐的数据挖掘与分析能力，人工智能技术对灾害风险管理工作能起到较强的技术支撑作用，在灾害预警、风险识别、灾害救援与恢复等方面均有涉及，可为防灾、减灾、救灾工作提供及时准确的信息和应对方案，可以实现以下基本功能（表1）。表1不同灾害风险管理阶段中AI技术的应用
第一，人工智能技术可用于灾前预防准备与监测预警。（1）在建筑易损性识别方面，基于深度学习技术，可从卫星图像、街景图像、无人机图像中提取建筑结构、建筑材料等建筑脆弱性物理因素，识别地震中可能发生坍塌的高风险房屋。（2）在社会易损性评估方面，基于完全卷积神经网络和逻辑回归分类器，使用谷歌地图影像、夜光灯光等数据针对特定区域的贫困水平进行训练，可以生成预测贫困水平的回归模型。（3）在灾害风险模拟方面，基于机器学习，利用地震震动参数、土壤、地震灾害特征、建筑特征和历史地震等数据，可以估算地震影响和建筑物损坏情况。第二，人工智能技术可用于灾中的救灾响应。（1）在风险信息沟通方面，基于自然语言处理技术对社交媒体信息进行解读，可以实现对海量时空大数据的快速处理和分析，形成含雨洪相关信息的可视化地图，提供应急响应方面的数据支持。（2）在灾害疏散策略制定方面，通过深度学习技术，可以提出针对每个地区特征和需求的疏散措施。（3）在灾害影响范围识别方面，基于卷积神经网络监测卫星图像变化，通过比较灾前、灾后卫星图片的分割掩码，从卫星图像中监测道路和建筑物特征，能够快速找到受灾害影响最严重的地区，用于确定救灾的优先级并协调救灾工作。第三，人工智能技术可用于灾后恢复重建工作。（1）在灾后损失计算方面，基于深度学习算法，通过无人机图像识别灾后损坏程度，将深度学习结果与众包受灾标注方法相结合，可进行灾害损失分析。（2）在灾后重建工作中，可利用计算机视觉及计算机图学等技术进行灾后重建模拟等。人工智能技术为城市灾害风险管理研究提供了多源数据和技术支持，能够更加全面、动态地了解城市灾害风险。结合人工智能技术的灾害风险管理可实现智能的灾前监测、评估与预警，及时的灾中应急救援与响应，以及高效的灾后协同应对与恢复重建，为提高城市防灾、减灾、救灾能力提供了一种创新性的路径。通过构建融合多源数据和人工智能技术的灾害风险管理平台，完善智能化的监测、预警与评估体系，明确不同阶段