AI 技术的核心优势在于通过多源数据融合与动态推演，突破传统防灾模式的时空限制，实现从 “被动救灾” 到 “主动防御” 的跨越。通过实时整合气象、水文、地质等多维数据，构建智能预测模型，可提前预判灾害演变路径，辅助精准决策，显著提升预警时效性与资源调配效率。

当前，AI技术在防灾减灾领域和生态环境保护领域面临的挑战，需要通过跨界融合、政策创新和全球合作推动解决问题。主要挑战包括：一是技术融合难题，AI 与防灾技术融合度低，限制了防灾减灾效能；二是数据治理困境，数据存在隐私保护、安全存储、跨区域跨部门共享困难等问题，影响 AI 技术应用；三是人才储备不足，缺乏既懂 AI 又熟悉防灾减灾的复合型人才，制约技术发展和应用。

克服这些挑战需通过系统性改革，推动AI从单一技术工具向防灾减灾 “智慧生态” 升级。一是推动技术协同创新，建立跨学科研发平台，实现AI与多种技术的融合，构建一体化监测预警网络。例如，利用数字孪生技术整合多源数据，提升防灾系统效能。

二是进行数据治理改革，完善数据共享法规，建立政府与市场共同参与的数据开放机制，利用先进技术保障数据安全。可试点建设跨区域数据共享平台，解决数据孤岛问题。

三是构建人才生态，高校开设相关交叉学科，校企合作培养实战型人才。实施基层技术赋能计划，通过远程培训和工具推广，提升基层技术应用能力，形成协同育人模式。