通常人們制造出機器，只是想它能幫助人類完成難以完成的任務。而面對自然災害，人類總有難以突破的極限。傳統災害治理由于管理制度低效，財政投資大、建設周期長等局限，面臨一系列挑戰，因此，人工智能被創造性地應用在了抗災救援領域。并貫穿災害治理的全過程，具體包括以下三個環節。

第一災前預測，人工智能系統能夠通過查找圖像變化，預測地震和海嘯等災害，機器學習和其他人工智能數據方法還可以分析歷史事件。識別容易遭受災害沖擊的群體或即將發生的災害，除此之外，它們還能識別當下的高風險地區和人口，根據人口增長，氣候變化等進行災害預測建模。

第二災中應急，災害發生后的前期72小時，又被稱為救援的‘黃金72小時’應急管理團隊須相互協調，迅速行動，尋找幸存者。將災害損失降到最低，人工智能可為災中應急響應提供技術基礎、運用無人機與衛生圖像，物聯網基礎設施數據等，幫助救援團隊確定緊急需求及響應優先順序，以免浪費精力，及時評估洪水，建筑物和道路損壞情況，幫助救援人員有效做出應急決策和調配救濟資源，提供有關景觀和受損建筑物的準確信息，幫助救援人員迅速確定破壞程度。

我國在以往的救援演習綜合實戰中演練中，就出動了水下救生機器人。它可在高度危險環境，被污染環境水域，代替人工在水下長時間作業，讓救援工作更省時，安全。第三災后，災后恢復并不僅限于物理重建，還包括經濟和社會重建等過程。人工智能系統可幫助確定災后威脅，即原生災害引發的次生災害，衍生形成的復合型災害，進而創建強大的災難恢復計劃，以應對后危機時代的災害治理挑戰。還可以通過對災難場景進行建模，測試與識別災區弱點和痛點。幫助治理者更好地制定災后恢復計劃，

未來，人工智能也一定會在災害治理領域，發揮更大作用，成為我們生活中的智能保護神。