AI賦能的建筑消防韌性保障系統研究

摘要：現代建筑的復雜性與火災風險不斷增加，傳統消防體系的被動響應模式難以為繼。因此，基于“韌性”理論，提出并設計了一種基于AI技術的建筑消防韌性保障系統。該系統以“消防AI+大腦”為決策中樞，整合并重構了傳統消防、智慧消防和移動監測等3大體系，建立了“感知-評估-處置”的閉環管理模式。建筑消防韌性評估模型從建筑結構、設施可靠性和消防安全管理等3個維度進行全面評價。分析了AI技術在早期火情識別、智能消防響應以及移動巡檢等關鍵領域的應用。本系統旨在實現對建筑火災風險的災前預防、災中應對與救援以及災后分析與恢復的全過程管理，從而全面提升建筑消防安全保障能力。

關鍵詞：建筑消防韌性；韌性評估指標；消防AI+大腦；智能體協同控制

中圖分類號：TU998.1" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）07-0029-03

0 引言

進入21世紀以來，我國城市建設高速發展，對消防安全工作提出了更大的挑戰。傳統消防系統是以被動式消防系統為主，一旦出現火勢蔓延的情況，往往難以及時有效地應對。而“韌性”理論為這種困局的破解帶來了新契機。聯合國國際減災戰略（UNISDR）推進“韌性社會”的創建及構建“韌性社會”的評估標準[1]。在我國，一些地區已經開始這方面的實踐，如樂山消防救援大隊提出了基于“韌性社區”的智慧消防總體框架[2]。本文提出并設計了基于人工智能的建筑消防韌性保障體系，是現有技術的整合，也是架構性的革新。由人工智能技術搭建起來一個“檢測評價-智能決策-迭代優化”的閉環，提供現代化的、更可靠有效的建筑物消防安全保障。

1 建筑消防韌性保障系統的總體架構與構成

本文提出的基于消防AI的建筑消防韌性保障系統是分層遞進、相互協作的一個整體，是通過基于“消防AI+大腦”的智能核心，將傳統消防、智慧消防和移動監測等3大體系有機整合為一個統一的智能保障系統。

1.1" 基礎支撐層：傳統消防系統

傳統消防系統是保障系統功能不可或缺的物理基礎和執行單元。依據《火災自動報警系統設計規范》等國家標準[3]，其包括火災自動報警、自動噴水滅火、防排煙、應急照明與疏散指示等一系列子系統，為建筑提供靜態的、基礎性的安全保障。在本保障系統中，這些傳統設施是接受“消防AI+大腦”統一調度和狀態監控的“神經末梢”。

1.2" 感知與網絡層：智慧消防系統

智慧消防系統是數據感知與傳輸中樞。它通過物聯網技術，將部署在建筑內的各類感知設備，如溫濕度傳感器、火災報警系統等所獲取的環境及設備運行數據進行整合，形成全面的數據監測矩陣。這些海量、多源的原始數據，通過2G、4G、NB、Lora等網絡上傳至消防AI+大腦，為AI智能分析和判斷提供原始數據。

1.3" 動態執行與巡檢層：移動監測系統

為了避免固定監測點的空間盲區并彌補人工巡檢時效性的缺陷，本系統中引入移動監測系統作為動態能力的補充。使用無人機、巡檢機器人等智能移動設備進行“消防AI+大腦”模式下日常自動化消防巡檢、火警信息快速抵達確認、初期火災輔助撲滅、火勢監測與搜救。實驗發現，無人機巡檢在覆蓋效率、成本、異常檢出率等方面全面優于傳統人工巡檢。

1.4" 決策中樞：消防AI+大腦

“消防AI+大腦”是整個建筑消防韌性保障系統的核心，它依托多模態數據融合、數字孿生與深度強化學習技術，以“感知-分析-決策-執行”全鏈路為閉環管理目標，發揮“火因預警-綜合研判-自主決策-應急處置”為核心的智能決策作用。

一是整合協同，將上述3大系統的數據與功能進行統一接入與協調控制，打破信息孤島。二是智能決策，運行韌性評估模型，分析火災風險，并在火情發生時通過多智能體協同算法，指揮消防設施聯動，為移動監測設備規劃最優任務路徑。三是閉環優化，持續學習歷史數據與真實事件反饋，不斷優化評估模型與決策算法，使整個保障系統的性能得以持續提升。

2 系統核心功能之一：消防韌性評估

利用多源異構數據，通過GIS、BIM和遙感技術完成空間可視化分析，為消防資源配置提供動態決策支持。2012年，ISO（國際標準化組織）提出城市韌性恢復力指標概念。2020年，王夢瑤[4]等從“人-機-環-管”4個維度將高層建筑消防安全的韌性分為4個2級指標、14個3級指標。2022年，劉晅亞[5]將情景分析納入消防韌性評估。

準確動態地評價建筑消防韌性是主動應對、科學管理的前提，韌性評價是以“消防AI+大腦”基于各感知層的實時數據為基礎持續進行分析的過程。本系統形成的評價模型主要由建筑結構評價、設施可靠性評價、管理效果評價等3大部分組成。

2.1" 建筑結構韌性評估

建筑結構韌性評估設置三級遞進指標。結構風險包含布局變異與服役年限。布局變異的影響程度被量化評估。實際人員密度比值采用動態監測數據。物品存放合規性與裝修阻燃性能形成雙重驗證機制。

2.2" 設施可靠性評估

設施可靠性權重占比40%，其中設備完好率設定25分閾值。設備維保響應時間采用時序建模預測，智能傳感技術可進行自動資產清點及報告，物聯網節點可實時采集水壓、溫度等參數。

2.3" 消防安全管理評估

對執行效能水平加以管控。制度落實情況共核查38項制度，制度落實情況包含4個邊界，含培訓演練等，將基礎性養護巡查數據導入PDCA閉環平臺，防火檢查記錄可得到查詢，采用數字孿生的方式，將能有效提高運行效能水平。評價模型中還加入了柔性權值概念，實現了評價模型中靜態參數和動態參數的耦合優化，使得模型評價結果更加合理、接近事實。

3 系統核心功能之二：AI賦能的關鍵應用

為了執行“災前、災中、災后”的全周期保障任務，“消防AI+大腦”部署了一系列先進的人工智能算法，將數據轉化為行動。這些應用是保障系統實現智能化的具體體現。

3.1" 早期火情識別算法

基于傳統探測器對陰燃、初期細小火苗的識別率較低的問題，系統利用YOLOv11等視覺算法輔助增強模型，利用特征金字塔重構和注意力機制將模型提升，增強對細微目標的識別，識別煙霧或直徑僅有幾厘米的微火苗，經過測試，較傳統系統準確率從67.4%提升至89.2%，為早期處置爭取了寶貴時間。

3.2" 室內外及疏散救援路徑規劃

保障系統具備強大的三維空間路徑規劃能力。室外采用北斗＋RTK差分修正技術實現厘米級精準定位，依據深度強化學習模型，實現移動設備規避障礙物的路徑最優規劃；室內根據BIM模型和多種傳感器融合的定位技術（見專利CN117906617A[6]和專利CN117130392A[7]），實現亞米級精準導航。發生火災時，實時預測火災的蔓延趨勢，能夠為被困人員規劃最佳疏散路徑，并同步為消防人員、機器人等規劃最佳救援路徑，實現疏散與救援協同。

3.3" 消防控制室機器人值守

為響應《廣東省消防條例》（2023版）[8]等支持遠程集中控制的條文號召，本系統也支持對值守機器人的部署，可通過機器人取代人工完成設備狀態監測、火災信號的復合判斷和處理等工作，利用統一的標準協議（Modbus-TCP等）0.5s即可完成啟風機、落卷簾等聯動操作，在解放勞動力、減少人力投入的同時，也保證了更快更準確地響應，向控制室全天候無人值守邁出了一步。

3.4" 災后損失評估與重建輔助

火情消除后，系統能調度智能終端對受災現場進行掃描檢測，結合YOLO算法等人工智能技術自動識別建筑受損狀況，并結合BIM模型快速重建災后現場數字孿生模型，基于此模型，“消防AI+大腦”能自動統計建筑損毀度、設備損壞點位等直接損失，一鍵生成結構化的災后重建報告，極大地提升災后恢復工作效率。

4 結束語

本研究設計并論證了一套AI賦能的建筑消防韌性保障系統，以“消防AI+大腦”為決策核心，通過有機整合傳統消防、智慧消防與移動監測體系，實現了“實時監測-動態評估-智能決策”的消防全流程閉環管控，且包含建筑消防韌性評估模型，結合AI賦能的各項應用，實現了對火災風險的早期監測、智能決策與聯合作戰等。“消防AI+大腦”未來探索的重點在于采集、標注各種更加復雜多樣的真實場景應用數據，深度訓練其模型對安全性能的評價和決策能力。相信隨著數據的增多與算法的改進，最終完成對消防韌性的“自我進化”。

參考文獻

[1]聯合國國際減災戰略辦公室.造就韌性城市報告：地方政府減災十項要點[R].日內瓦：聯合國出版署，2012.

[2]趙松.基于“韌性社區”的智慧消防建設[J].今日消防，2025，10（1）：50-52.

[3]火災自動報警系統設計規范：GB 50116—2013[S].

[4]王夢瑤，張靖巖，楊玲，等.面向韌性城市的高層建筑消防安全韌性評估[J].建筑科學，2020，36（5）：115-119

[5]劉晅亞.基于情景分析的城市消防安全韌性研究[J].城市與減災，2022（5）：18-23.

[6]深圳森磊弘泰消防科技有限公司.一種基于BIM數據的室內融合定位的移動設備及定位方法：CN117906617A[P].2024-03-19.

[7]深圳森磊弘泰消防科技有限公司.基于BIM數據進行室內定位導航的無人機及控制方法：CN117130392A[P].2023-10-26.

[8]廣東省人民代表大會常務委員會.廣東省消防條例[Z].廣州：廣東省人民政府公報，2023（第15號）.