应急管理与社会治理大数据创新发展实验室围绕分布式应急管理与社会治理领域中的精准治理、风险管理与应急指挥调度等突出问题，突破基于分布式安全场景的智能评估、快准响应等技术体系等理论，攻克研究复杂动态分布场景下的多目标识别与跟踪、社会时空信息多维数据挖掘、突发事件下风险评估、应急预案生成与协同调度等关键技术，研发结合分布式云边计算模型和实际应用大数据的计算架构；搭建相应的分布式云边协同一体化智能平台系统，开展社区网格化基层治理、公共场所应急管理中的应用示范和社会实验，探究人工智能技术对政府治理结构与运行机制的影响、社会公众心理与行为变化等规律。

实验室设置了5个主要研究方向：

方向1：复杂动态场景下多目标识别与跟踪，包括复杂动态场景下的弱目标识别；跨场景多模态行人重识别；复杂场景下人员特定动作的检测、识别、跟踪和预警。

方向2：面向重点人员的社会时空信息多维数据挖掘，包括多维时空数据一体化建模；基于图计算的人员关联挖掘；重点人员行为异常智能发现。

方向3：突发事件下风险评估、应急预案生成与协同调度，包括基于深度神经网络的风险评估模型构建；基于知识图谱的应急预案的智能化生成；基于云边协同的资源优化与调度。

方向4：面向应急管理与社会治理的分布式云边协同一体化智能平台系统研制及应用示范，包括研发分布式云边协同一体化智能平台系统及应用。

方向5：应急管理与社会治理中的典型场景社会实验，包括开展机场应急管理AI社会实验、开展社区重点目标动态监测与治理的AI社会实验。

实验室累计投资1880余万元，目前已经拥有10个专业实验室进行支撑，可使用的实验室面积1200平方米，实验教学及科研用设备及计算机500多台（套）。已经初步形成应急管理与社会治理领域AI社会实验监测数据库，正在与国家人工智能社会实验数据采集与分析平台对接；未来将形成可复制、可借鉴、可推广的应用模式，在机场、社区开展应急管理与社会治理的应用示范，将产生明显经济、社会效益。