持续了5个小时的大火，将拥有850年历史的巴黎圣母院付之一炬。在这个全人类为之惋惜的时刻，我们同样也无法忘记：

始建于1284年的元代护国寺曾经多次为火灾所困扰；2010年清华大学的百年老学堂被一场大火烧毁；2014年苏格兰格拉斯哥艺术学院及无数艺术珍品被烧毁；2017年，位于四川的亚洲第一高木塔灵关楼因大殿火灾而终遭焚毁；2018年，巴西国家博物馆2000万藏品陷入火海，其中包括巴西最古老的人类化石……

而那些暂时幸免于难的古建筑群们，也并不能高枕无忧，而是常年活在对火灾的忐忑之中。巴西博物馆被烧光后，我国就迅速组织了一次全国范围内的博物馆和文物建筑消防安全大检查。巴黎圣母院失火的消息刚刚传出，故宫就紧急召开了防火动员会议；而预防性保护现存最高全木建筑应县木塔的呼吁更是得到了广泛关注与声援。

火灾对重要文化建筑的威胁，常年如幽灵一般盘旋在人类文明的头顶。之所以每一场大火都让人们无比惋惜并忧心忡忡，一方面是代价太大，火灾对于人类建筑艺术文化带来的伤害几乎是毁灭性的、无法修复的；另外，许多古建筑往往有着特殊的结构工艺与材料，让很多现代消防措施显得有点无力。

比如火灾救援中经常使用的高压水枪和泡沫灭火器，就有可能对传统建筑中脆弱的木结构部位造成二次伤害；一些建筑的地理位置和周边基础建设比较古老，消防车等大型救火设施无法大规模进场等等。

在这场人类与“火龙”的文明保卫战中，前人已经总结和探索出了不少方法论，比如智能消防栓、自动报警系统等等。那么，当技术的接力棒交到AI手里，它能做到更多吗？答案必须是肯定的。

AI挑战火灾，有哪些核心战斗力？

以AI为代表的前沿科技，正在火灾救援任务上被寄予厚望。之所以能当大任，可能要归结于AI的三个核心战斗力：

1．深度学习＋智能数据终端的结合，来预测和确定火灾风险以及事故发生的具体情况，从源头控制火情；

2．智慧城市的云端调度，能够快速制定救灾方案，帮助消防队伍及相关物资高效进场，为救援工作争取时间；

3．智能机器人等可以完成一些人类和传统器材无法实现的任务，比如前往耐热性。

当然，这么笼统的概括可能还是有点模糊。毕竟重点建筑的防火工程，是一个包含了预防、救灾、修复重建等等的庞大综合体系，期间还可能遇到各种各样的特殊困难。

为了更充分地让大家系统性了解AI在重要建筑火灾救援中起到的具体作用和潜在价值，我们试图通过几个重点场景来还原一下，AI技术集群在火灾中如何综合做功的。

场景一：火情预防

对于像巴黎圣母院、应县木塔、故宫这样古老的建筑物而言，预防是第一位的。但是依靠人工来定期巡检，受复杂结构和规模的影响，又很难保证及时发现火情。
所以，通过云端网络＋智能IoT“软硬件”协同预防火灾的技术解决方案，就显得很必要了。

先说硬件。不少团队已经开始尝试，将带有无线传感器的IoT设备布置到一些薄弱位置。这些设备会实时监测数据并上传到云端，一旦出现异常会直接触动报警机制。当然，，设备还带有自动报修功能，以保证长期全时段稳定可用。

针对一些非易燃物引发的火情，比如线路打火或用电设备使用等较为隐蔽的火灾风险，“电流指纹识别”技术就可以及时地判断出来。其背后的工作原理有点像人脸识别，通过对“电流特征数据”进行提取，并判断出相关电路设备的工作状态是否存在异常，从而实现风险预警。

大家可能已经发现了，IoT智能消防设备都只是作为数据终端存在，具体的处理效果，还是要靠云端平台及算法来保障。

智慧消防云平台的整体架构，大致分为三层：

第一层：设备感知层，也就是刚才我们提到的包括烟感、温感、电感、智能摄像头等等各类传感设备。这方面的应用已经比较成熟，比如2014年华为就已经在消防栓监测、烟雾探测等领域实践窄带物联网技术了。BAT也联合不少省市政府展开合作，部署城市消防传感器和边缘计算网关。

第二层：云端 PaaS 层。传感器收集的数据都被汇总到云端进行处理，AI的预测能力也在这里发挥作用。但客观来说，目前还没有有效探测火灾位置及潜在风险的成熟算法。

一方面是由于偶发事件支撑的数据规模不足，系统无法得到充分的训练；另外则是包括终端IoT及地球同步运行环境卫星（GOES）等传回的数据有着一定的时延，比如数分钟才能提供高分辨率的图像，大大降低了预测的时效性。而且算法的准确性也不敢恭维，加州大学戴维斯分校的研究人员设计出了火灾探测方法，有些检测到的却是后院的篝火和烧烤。

目前来看，想要靠神经网络＋深度学习来预测火灾，可能达到一定的准确率需要还数年之久。

第三层：应用SaaS层。云端预测结果最后将通过 APP、web等应用平台呈现给专业人士，并完成防火监测预警、消防物资管控等业务工作。

尽管我们很想对重大灾害“防患于未然”，但对于历史数据不够丰富的火灾，AI算法似乎还是有些束手无策。但硬件端的智能升级，显然对于防灾救灾有着极为重要的现实意义与可行性。