9月28日，涪陵区数字化城市运行和治理中心，深蓝色大屏上实时跳动着风险点位的监测信息，系统自动汇总城市安全、城市管理等多元数据，实现风险态势一屏全览。

　　“我们将‘AI轮巡’嵌入群防群治风险防控体系，借助大模型开展智能摸排与轨迹溯源分析，改变了过去风险监管的传统模式。”涪陵区数字化城市运行和治理中心负责人说，在“AI轮巡”的加持下，预警信息可快速生成风险可视化分布图，通过扁平化指挥体系，实现指令直达、秒级调度。

　　建立18个风险历史语料库，提前预判风险

　　涪陵区在“AI轮巡”中搭载了历史事件、数据的模型分析，通过考据、比对、交叉验证，提前感知预警风险。

　　8月29日，涪陵区遭遇有气象记录以来的最强暴雨，当地气象部门在暴雨来临前10小时就启动应急预警，未致一人伤亡。这得益于涪陵区利用AI模型，系统梳理了区内近10—30年的汛期数据，“AI轮巡”工作台结合历史事件自动分析，感知到风险可能，自动触发阈值报警。

　　目前，涪陵区借助AI大模型已建立起辖区气象、水利等18个重点领域的风险历史语料库，量化预警管控核心指标156项，实行“按季节预判、按时段防控、按类型施策”，今年以来常规性安全事故发生率下降75%。

　　AI识别让巡护线路标准化、轨迹化

　　今年以来，涪陵区整合网格员、护路员、护林员、巡河员、地灾监测员、交通劝导员、铁路护路员等7类2923名专业巡护力量，按规定时间、线路、点位开展标准化、轨迹化巡检。在此基础上，“AI轮巡”系统上线运行，不仅能实时监测巡护轨迹，出现漏巡缺巡、虚假打卡等情况会及时预警，还能为巡护人员智能生成最优线路，串联重要风险区域，省时又省力。

　　这套机制很快迎来了一次实战检验。今年7月底，涪陵南沱镇龙驹村网格员在巡逻时发现鸡冠石北侧滑坡点出现两指宽的裂痕，随即上报。涪陵区对这一滑坡监测点启动应急响应，会同市级地质专家开展治理，尽快恢复了周边群众的正常生产生活。

　　7月以来，涪陵区开展点位巡检2.34万次，将过去“一点多人巡”转变为“一人巡多点”。

　　24小时“AI轮巡”，处置能力大大提升

　　近日，位于蔺市街道的美心养老院开展应急演练，模拟养老院凌晨发生火灾。“AI轮巡”监测到风险后，自动启动区级、蔺市街道、社区、美心养老院专属网格四级协同处置预案。

　　涪陵区数字化城市运行和治理中心负责人表示，以前，虽然养老院等重点场所安装了摄像头，但是仍然需要人工值守盯看。“AI轮巡”将算法加载到摄像头，发现险情后自动生成事件并在系统中流转，运用视觉大模型，AI还能对人员拥堵、跌倒、滞留、逆行等异常进行智能解析，动态掌握每名转移人员的状态。

　　利用“AI轮巡”，涪陵区推动多跨事件管理从“人海盯守、经验研判”向“机器轮巡、智能预警”转变，切实提升风险早发现、早研判、早处置能力。