大模型在消防救援指揮中的應用研究

鐘波

摘要：新時期，消防救援指揮面臨的挑戰日益嚴峻。信息繁雜、整合困難，高效獲取有效的價值信息需求日益增加，導致傳統的消防救援指揮模式在數據支撐方面出現明顯短板。尤其隨著城鎮化進程的加快，城市消防救援任務變得更加復雜，依賴于傳統經驗的消防救援指揮決策模式難以適應消防救援指揮現實要求。運用大數據挖掘技術和人工智能技術整合、挖掘海量消防數據，有助于實現消防數據自動挖掘、關聯分析，為消防救援指揮科學決策提供全面、準確數據支持。本文在深入研究大模型在消防救援指揮中的應用可行性基礎上，深入探討了模型數據支撐、數據分析和具體應用，以期為消防救援指揮體系建設提供思路。

關鍵詞：消防救援；大數據技術；人工智能；5G技術

隨著現代技術的發展，大模型已經在諸多領域證明了其強大的數據處理能力，如自然語言處理、計算機視覺、語音識別等。這些模型在實時分析龐大數據集、進行復雜動態響應等任務上具有顯著優勢[1]。在消防領域，特別是在基于海量城市與消防相關數據的分析中，這些能力尤為關鍵。應用于消防救援指揮中，可以極大增強消防救援指揮中心對火災現場情況的實時掌握，提升消防救援指揮效率，顯著加快響應速度，為救援人員在關鍵時刻制定科學合理的救援方案提供強有力的數據支撐。消防救援指揮可以更加精確調度資源，優化救援流程，最終達到減少財產損失和保護公眾安全的目的。

一、大模型技術用于消防救援指揮的可行性研究

將大模型技術引入消防救援指揮體系，具備現實基礎和技術可行性。

（一）信息化專項建設奠定現實基礎

當前，信息化技術已廣泛、深度融入各行業領域，引領各行業領域創新發展，驅動各行業形態轉型升級。在此背景下，我國信息化基礎建設已基本完善。在信息基礎設施和5G技術帶動下，信息技術推動業務融合貫通、數智決策，信息技術已覆蓋消防業務各個領域，消防數據與信息技術深度融合，產生了大量消防火災水源、周邊交通狀況、城市建筑、作戰單位出戰能力、參戰車輛供水能力、社會聯動單位、應急聯動單位等大量數據，為消防救援指揮體系的數據應用奠定基礎。

此外，隨著信息技術的應用日益深入，消防部隊工作模式發生顯著變化，基于消防數據分析、支撐的消防救援指揮應用取得一定實踐成果，如消防隱患跟蹤、語音通知、消防一張圖等，消防大數據技術實踐已積累了一定的實踐經驗。

（二）技術可行性高

當前，大數據模型研究和應用日益廣泛，大數據在自然語言識別、圖像識別、語音識別等領域取得了顯著進展，并為消防救援指揮應用提供了技術支撐。其技術可行性主要體現在多個方面：消防大模型下自然語言識別和語音識別可用于消防火災預測、初期響應策略制定、消防信息整合、語義指令識別等方面，有助于在復雜信息中整合各種作戰信息并為消防救援決策提供數據判斷依據；大數據下的圖像識別和模型訓練等技術，能夠有助于快速識別火源和火勢發展，有助于火場現場分析和資源調度；大數據的數據分析能力在歷史火災趨勢、火災數據、城市其數據挖掘等方面能夠為消防火災風險預測、預報和防范提供依據；借助大模型模擬消防救援，搭建消防救援火災虛擬環境，有利于實現消防救援指揮模擬訓練，增強指揮體系應急處置能力[2]。由此可見，大模型技術應用于消防救援指揮體系具有較高的技術可行性。

二、基于大模型的消防救援指揮體系研究

當前，我國消防系統各子系統已基本建設完成各類信息系統，并積累了海量的消防數據資源。基于各類數據資源和大數據模型分析，能夠實現各類數據資源整合，為消防救援指揮體系提供決策數據支持與支撐。

（一）模型數據支撐

在現代消防救援作戰指揮中，準確、全面獲知現場信息是科學決策的前提。結合消防救援指揮現場工作發現，現場指揮可能涉及的信息包括現場地理信息、作戰能力計算、事件關聯信息、現場視頻信息、事故場所信息、事故案件信息等。現場空間信息包括消防水源（市政消火栓、消防水池、天然水源）、氣象信息（風速、風向、溫度和濕度等）、周圍道路狀況（市政道路通行狀況、通行能力等）、周圍建筑（建筑名稱、建筑功能、建筑結構、存儲物質、與火災現場距離等）等信息；作戰能力計算主要為消防作戰部隊作戰能力計算與評估，數據包括參戰部隊出戰能力（最大供液量、可出水槍數、泡沫管數和可供液時間等）、泡沫液供液能力（保證供液強度的供液能力和持續供液時間）、現場作戰車輛供水能力、現場消火供水能力（消火栓、消防水池、天然水池供水能力和供水強度等）、供水需求（消防滅火、冷卻、水幕和洗消需用水量）；事件關聯信息包括社會聯動單位信息（名稱、職能、聯系方式等）、應急聯動單位（名稱、職責和聯系方式）、專家信息庫（姓名、專業、參戰案例、聯系方式等）；現場視頻信息包括道路監控、消防車載視頻、消防單兵視頻、建筑內部視頻、無人機視頻、衛星圖像等火災現場及周圍視頻信息；事故場所信息包括建筑基本信息（建筑物名稱、層數、高度、建筑結構、聯系人等）、建筑設計圖（總平圖、樓平圖、BIM圖、消防設施分布圖等）、現場動態信息（火災點位置信息、燃燒物質、人員被困及傷亡情況、過火面積等）、滅火救援預案（預案名稱、預案流程、疏散方案、實戰演練信息等）、監督檢查（消防設施運行記錄、行政審批記錄、監督檢查記錄等）；事故案件信息包括事故地點、報警人信息、受困人員信息、燃燒物質、參戰單位、作戰車輛和相關裝備信息[3]。

數據抽取時，考慮到多源數據結構、性質的復雜性，消防救援指揮大模型平臺建設應統一、規范數據結構標準，并與數據來源系統通過標準化數據接口形式采集數據，滿足大模型數據采集和數據、存儲和運算要求。

由于消防大模型涉及的數據信息規模較大且來源復雜，為滿足大模型運行性能和實施動態運算要求，需要建立消防大數據湖。首先，整理各類數據，可采用大型模自然語言處理能力，提取關鍵信息，如實體、關系和情感，通過整合來自多個來源的信息，建立起更加全面的知識圖譜；其次，建立分布式存儲和計算框架，以此降低大模型建設、存儲和運行成本，分布式框架可采用ETL部件和SQL數據庫。平臺建設時，采用ETL部件對結構數據、半結構數據、非結構數據進行篩選，篩選結果存儲于SQL數據庫中，實現多源數據向上集中[4]。

（二）數據分析

大模型在消防數據應用和分析中發揮著重要作用，尤其在提高消防救援效率、精確性和決策質量方面。火災風險評估：通過分析歷史火災數據、建筑信息、氣候變化和人口分布等因素，大模型可以預測特定區域的火災風險；資源分配和調度優化：根據火災情況和可用資源（如消防車輛、人員、水源），優化資源分配和調度計劃；救援路線規劃：分析交通狀況和道路網絡，為救援車輛規劃最有效的到達路徑；消防預案優化：基于過往案例和當前數據分析，更新和優化消防預案，提高應對類似事件的效率；事件分析和報告：對火災事件進行詳細分析，生成報告，以提高未來事件的響應效率和效果[5]。

（三）消防大模型具體應用

可基于各類信模型息支撐，指揮中心和現場移動指揮終端快速、準確、全面評估現場火情，并根據模型計算科學決策、語音下達作戰指令。消防大模型具體應用包括以下幾個方面[6]。

1.參戰單位分析

按照火災現場情況，根據消防預案要素，分析消防單位的歷史響應記錄和能力數據，預測其在特定情況下的表現，如單位響應時間、設備能力和歷史表現、參戰單位能力評估和參戰單位的位置，獲取參戰單位機構、人員、位置和消防救援能力等信息，提出具體的任務分派建議，確保每個單位的能力得到最有效利用，實現消防救援指揮精確管理，提高消防救援現場作戰效率。

2.作戰車輛分析

基于作戰車輛傳感器、性能參數等信息，采集作戰車輛基本信息（長、高、寬、重量等）、數量、性能參數、滅火藥劑儲量、隨車裝備等信息，根據作戰車輛任務需求從距離、可行進路徑、所匹配的駕駛人員、車輛性能等分析參戰車輛。同時，利用實時數據，根據火災現場的變化情況動態調整車輛和資源分配，為消防救援指揮提供作戰物資信息支撐[7]。

3.現場信息分析

融合5G和無線通信技術，作戰指揮中心與現場移動指揮終端、作戰車輛、手持終端APP、參戰人員單兵裝備等實時通信，大模型對實時視頻、實時語音進行圖像識別、語音識別，解析現實情況，利用自然語言處理可將現場火災情況、交通實時狀況、火災準確位置、燃燒物質、被困人員數量、傷亡情況等信息提取，以視頻、圖片、文字等形式匯總至消防救援指揮中心，指揮中心利用大模型分析出最佳指令建議，供指揮人員下達命令。通過5G基站、無線通信傳達至現場移動指揮終端、單兵裝備，實現現場實時信息和指揮指令的交互[8]。

4.作戰指揮演練

在日常作戰指揮演練中，基于大模型分析歷史作戰數據，建立作戰指揮演練任務，拆分需要的參戰單位作戰能力、作戰車輛、泡沫液供液能力、消防水供應能力、現場供水需求計算等數據。指揮演練時，利用電子沙盤、VR等技術推演消防火災和作戰標會，并將作戰指令下達至移動現場指揮終端，開展作戰指揮演練動作。作戰指揮演練結束后，大模型再對作戰指揮演練整個過程進行結論評估，為消防火災救援實戰指揮提供智力支持。

5.指揮作戰輔助分析

基于消防大數據模型，借助神經網絡算法訓練消防數據，消防大模型可實施計算參戰單位作戰力量、泡沫供液能力、消防供水能力、現場參戰車輛供水能力和現場供水需求等。

參戰單位出戰力量計算：根據消防火災現場救援需求評估和參戰單位消防救援能力數據，計算最大供液量、可出水槍數、泡沫管槍數和可供液時間等數據；供液能力計算：計算供液能力和供液時間；消防供水能力：根據現場消火栓、消防水池和天然水源等數據計算消防滅火供水強度、供水時間等數據；現場參戰車輛供水能力：根據參戰單位作戰裝備計算供水強度和供水時間；供水需求計算：根據現場火情和發展預測評估現場消防滅火、冷卻、水幕和洗消等環節需水量。

6. 聯動社會單位和專家技術支持

考慮到城市消防火災多發生在建筑物密集、人員集中地區，現場環境較為復雜，消防救援指揮時需聯動社會單位協調支持。基于消防大數據收集和整合，消防救援指揮中心獲取相關信息，并聯系社會聯動單位，獲得社會聯動單位支持，為消防救援指揮科學決策提供條件。

針對化工企業、倉庫、大型綜合體等特殊消防火災，由于其消防火災處理復雜性，需聯動相關領域專家提供技術、智力支持。消防救援指揮中心可基于大模型在專家庫中抽取專家，獲得專家聯系方式，并通過在線平臺共享消防火災相關信息，聯動各領域專家為有毒有害、易燃易爆等復雜火災事故處置提供技術支持。

7.消防文書分析

借助消防大模型平臺的各類信息分析整合、自然語言識別功能，由系統自動收集整合現場接警、事故場所、參戰單位、現場裝備、處置流程等相關信息，并將消費救援指揮人員口述信息、文字指令等相關信息生成消防文書，為消防救援戰評總結和現場回溯提供全面信息支撐。

結語

在消防救援指揮中應用大數據模型，可發揮大數據、人工智能等技術自動化、信息化、智能化優勢，充分發掘各類消防數據的價值，在復雜、海量消防數據中挖掘有用信息，實現消防火災現場各類數據整合、實時動態分析和消防救援能力評估、消防救援資源調度優化配置，為消防救援指揮中心科學決策提供人力、智力和協調調度支撐，創造出新的工作模式和方法，顯著提高消防指揮調度效率和準確性，保障人民群眾生命財產安全。

參考文獻

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