人工智能将如何革新消防领域

野火的数量和强度都在不断增加，造成的损失也越来越大。去年上半年，美国野火造成的损失飙升至101亿美元，其中包括发电站、医院、通信系统和供水系统的损毁。 

我们有足够数量的训练有素的消防员，但目前的技术还不足以应对当今火灾所面临的危险程度。 

该问题

火灾数量和过火面积令人震惊。 灾难慈善中心 报告称，“截至 2025 年 8 月 21 日，今年美国已有超过 3,997,080 英亩土地被烧毁，共发生 44,470 起火灾。”

这些火灾只是更大趋势的一部分，即火灾风险和损失都在增加。火灾模式的改变正在对气候、建筑物和道路、公共卫生和经济造成严重问题。 

令人震惊的是，尽管对个人安全和经济构成了越来越大的风险，但我们用来对抗这些风险的工具五十多年来却没有改变。

消防行动入门

消防行动十分复杂，需要多层次的参与。首先是奋战在一线的消防员——他们可能不止一人——使用水带和喷嘴喷水灭火。一个消防营由若干辆消防车组成，由营长负责指挥和资源调配。最上一层是总指挥中心，它可以派遣多个消防营参与灭火，必要时甚至可以请求消防飞机支援。

然而，水泵操作员仍然需要手动调节水压，喷嘴出水量也依然不均匀。这会导致水资源浪费、操作员疲劳、灭火效率降低，并且由于水压波动不定，还会增加人员受伤的风险。

此外，这种过时的方法无法产生任何数据，导致消防队长无法了解他们的团队表现如何以及他们的灭火工作是否有效。

人工灭火及其挑战

目前的灭火模型存在诸多局限性，因为它们依赖于高压环境下的人工计算：消防员无法掌握理想的流量信息；指挥人员在缺乏对火势蔓延或供水水平的准确分析的情况下分配资源。如果没有预测工具，应对新的威胁将变得更加困难。 

仅硬件方面缺失的一环

消防设备的研发重点历来在于其机械结构和工作原理，而非其“智能”程度。因此，在危急情况下，水泵操作员必须手动调节压力，同时还要监控各种压力表。由于无法掌握流量和喷嘴性能等信息，消防员只能在熊熊烈火前凭着头脑计算复杂的流体动力学原理。

改进型模型： 预测性、互联性、自主性

数据为王，尤其是在灭火方面；它提供了每辆消防车的流量和压力、可用水位、正在使用的水带以及喷水效果等关键信息。虽然这些数据对身处复杂情况的营长们大有裨益，但仅仅依靠这些数据已经远远不够了。 

输入 规范分析它们被用于燃料地图、地理信息系统和天气应用中，可以提前提供关键信息，例如提醒消防员水源即将耗尽；设备可能发生故障；并根据现有策略预测火势蔓延情况。消防部门可以提前做好准备，而不是被动地应对紧急情况。

未来，预测性分析将为有效利用资源提供建议。强化学习将帮助系统确定每台消防车的最佳位置，设定合适的流量，并找到以最少水量快速灭火的方法。根据历史数据，我们相信预测性分析可以将用水量减少50%，并将灭火效率提高一倍。 

改变我们应对火灾的方式：预测、部署、扑灭

传统的消防设备已经远远不够用了。数据正在改变一切，一种全新的消防方法正在兴起—— 预测、部署、抑制 ——将改变我们扑灭火灾的方式。 

预测：从被动应对到主动出击

这一阶段将消防响应从被动应对紧急情况转变为主动预防。通过利用来自关联系统的信息，我们从仅仅查看历史数据转变为获取实时洞察。

• 智能人工智能模型能够研究发动机液压系统中的压力变化和流体流动。这取代了泵操作员目前进行的“心算”，取而代之的是精确的、基于物理的计算。 

• 资源预测有助于预测发动机何时会耗尽水。通过观察水的消耗速度，指挥官可以提前知道何时需要寻找额外的水源——在水箱干涸之前。 
• 预测性维护算法有助于在火灾救援过程中设备发生故障前数周识别出诸如泵密封件或阀门破损等设备问题。这有助于救援人员避开那些经常会削弱老旧系统的隐患。

部署：立即响应

“部署”阶段利用“预测”阶段收集的数据，迅速做出响应。它作为火灾现场的主要控制中心，整合了以往各自独立运作的各个部门。  

• 动态资源分配意味着水流量、压力和喷嘴等组件会根据火灾情况实时调整。当火势蔓延时，系统可以建议或自动调整压力，以提供必要的灭火力。
• 决策支持层减少了手动计算所需的巨大脑力劳动。在快速变化的情况下，它可以回答以下问题：“哪里最需要下一台发动机？” 
• 自适应控制能够整合新信息，使系统快速调整。当风向改变或软管关闭时，系统会实时改变策略，以确保安全性和效率。

抑制：冲击精度

在“预测”和“部署”阶段收集的信息汇集在一起​​，可以快速有效地扑灭火灾，同时使用最少的资源。 

• 增强型供水：这改变了传统的“包围和淹没”的方式，这种方式会造成浪费和不必要的损害，而是提供灭火所需的适量水和压力。  
• 实时反馈：传感器根据温度变化和火线强度评估灭火工作的成效。反馈系统会重新调整并提供当前流量或攻击角度的替代方案。 
• 该过程通过自动化闭环系统中的反馈机制进行控制，该系统持续监控自身性能并进行相应调整。最终目标是通过确保灭火工作始终领先于火灾发生，从而提高效率和准确性。 

总结  

数据采集​​使消防车从一台机器转变为一个智能系统，该系统利用传感器、机器学习和实时分析来提供关键的战略洞察。这建立了一种全新的作战意识水平，并构建了一个现代化的消防系统。 

消防员可以通过使用数据和人工智能来改变灭火方式，从而衡量灭火成效并改进灭火方法。