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报告概述

本报告基于一场研讨会，聚焦州和地方层面应对多危机和灾难性风险的新方法。研究对象是气候变化、公共卫生、基础设施和网络安全等相互交织的危机。报告覆盖三大战略领域：先进技术与人工智能、跨区域合作伙伴关系、私营部门整合。分析方法包括研讨会分组讨论与全体投票，识别优先事项、障碍和解决方案。报告旨在为政策制定者、研究者和资助者提供行动议程，帮助政府提升韧性。

报告的核心结论

AI早期预警系统具有拯救生命的最高潜力

研讨会参与者将AI用于更早、更准确的风险识别和预警视为最具变革性的优先事项，认为其能显著改善疏散和准备工作。尽管数据质量存在担忧，但这一优先项被认为能大幅降低伤亡和响应成本。

预防性投资应优先于灾后响应

参与者普遍青睐上游干预措施，如AI预测性基础设施维护、跨州韧性投资信托等预防性策略。这些方法注重在灾害发生前减少损失，长期来看更具成本效益，但需要克服政府官员对预防投资价值的怀疑。

跨区域合作需从小规模试点和现有框架起步

参与者建议利用现有框架（如FEMA区域、EMAC协议）逐步扩展合作，包括区域数据联盟、州际韧性投资信托和地方跨境协作。从较小规模项目开始，通过沙盒和试点证明价值后再推广，可降低政治和运营障碍。

私营部门整合面临重大障碍，需更多研究支撑

除保险创新（如微型参数保险）外，参与者对其他私营合作选项未达成共识。主要障碍包括风险认知分歧、成本收益错位、伦理关切、法律碎片化、资金约束和证据不足。参与者呼吁在推荐具体模式前进行系统性研究。

成功实施需要政策、基础设施、能力和制度四个方面协同推进

仅关注技术或资金而忽视治理和人员能力会导致失败。研讨会强调，必须同时制定标准、建设数据平台、培养专业人才并建立信任机制，才能有效应对多危机。

报告回答的关键问题

州和地方政府如何利用AI管理多危机？

报告指出，AI可用于更快速的灾情评估（如无人机和卫星图像分析）、优化资源分配、早期预警以及预测基础设施维护需求。研讨会参与者将AI视为游戏规则改变者，但强调需要通过人工审核和公众反馈确保可靠性，并建立沙盒进行安全实验。

跨区域合作有哪些具体模式？

报告提出了四种优先模式：区域数据与建模联盟（共享成本和风险建模）、州际韧性投资信托（联合投资防灾项目）、州际灾害储备账户（紧急资金池）以及地方政府跨境协作。这些模式旨在通过分担成本和资源共享提升整体韧性。

为什么私营部门整合在灾难管理中困难？

参与者识别出六大障碍：公共与私营部门对风险的理解不同（特别是联邦撤资的影响）、农村地区投资回报率低、伦理与公平担忧、法律法规碎片化、资金约束以及缺乏有效合作的实证证据。这导致参会者仅就保险创新达成有限共识。

在联邦支持减少的背景下，州和地方政府应优先采取什么行动？

报告建议优先启动AI试点（如运用现有工具进行快速评估），利用既有的区域合作框架（如阿巴拉契亚区域委员会），并聚焦预防性投资。同时需要建立数据基础设施和共享平台，并通过沙盒和示范项目积累经验。

完整报告包含什么

  • 完整的研究背景与问题定义：详细阐述多危机与灾难性风险的概念，以及传统联邦主导框架的不足。
  • 研讨会设计与方法：包括“提前思考”文件的使用、29位参与者的构成、三轮分组讨论和全体投票的流程。
  • 三大战略领域的详细分析：每个领域包含优先事项、实施考虑因素、实际案例（如AI在灾害评估中的应用、跨区域合作范例如纽约新泽西港务局）。
  • 私营部门整合的深度讨论：涵盖保险创新（微型参数保险、社区风险池）以及其他潜在选项（公私合作投资信托、企业设施共享），并分析六项主要障碍。
  • 实施建议与下一步行动：针对研究人员、决策者、资助者以及州和地方政府的具体行动清单。
  • 跨领域实施框架：提出需同时关注政策与治理、基础设施与工具、能力与资源、机构准备度四个维度。
  • 现有合作机制的案例研究：如紧急管理援助协议（EMAC）、阿巴拉契亚区域委员会（ARC）等实例分析。
  • 研究需求清单：涵盖AI可靠性验证、公私合作有效性评估、保险创新比较等未来研究方向。
  • 完整参考文献与缩写表：提供研讨会中引用的学术文献和政策文件清单。

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