AI大模型在消防智能接处警系统中的应用

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摘要

随着人工智能技术的飞速发展，AI 大模型在各个领域展现出巨大的应用潜力。本文聚焦于将 AI 大模型接入消防智能接处警系统平台，深入探讨其实现 AI 人工智能受理报警、智能化询问警情信息、自动生成调派命令等一系列创新功能。通过整合多种先进技术，如智能语音识别、大数据分析、地理信息系统等，该系统旨在提高接处警效率，优化资源调配，为消防救援工作提供更加科学、精准、高效的支持，提升消防队伍应对各类灾害事故的综合能力，保障人民生命财产安全。

关键词

AI 大模型；消防智能接处警；智能调派；资源推送

一、引言

消防接处警工作是消防救援行动的首要环节，其效率和准确性直接关系到后续救援行动的成败以及人民生命财产损失的程度。传统的消防接处警模式主要依赖人工操作，接警员在面对紧急复杂的警情时，不仅要快速准确地询问各类信息，还需依据经验判断警情性质并做出调派决策。这一过程容易受到人为因素的影响，如紧张情绪导致信息遗漏、经验不足导致决策失误等。随着城市规模的不断扩大、建筑结构日益复杂以及火灾等灾害事故类型的多样化，传统接处警模式已难以满足现代消防救援工作的需求。

AI 大模型凭借其强大的自然语言处理能力、海量数据学习能力和智能决策能力，为消防智能接处警系统的升级提供了新的解决方案。将 AI 大模型接入消防智能接处警系统平台，能够实现警情受理、信息询问、调派决策等环节的智能化，有效提升接处警效率和质量，优化消防资源的调配，为消防救援工作赢得宝贵时间。

二、系统架构设计

2.1 AI 人工智能受理报警

系统通过接入 AI 大模型，利用智能语音识别技术实现对报警电话的自动接听和语音转文字。AI 大模型能够快速识别报警人的语言，将语音内容准确转化为文字信息，为后续的警情分析和处理提供基础。例如，当报警人拨打 119 报警电话后，系统自动接听并启动语音识别功能，将报警人的描述实时转化为文字显示在接警员的操作界面上。

2.2 AI 智能化询问警情信息

在接收到报警信息后，AI 大模型依据预先设定的询警流程和知识库，智能化地对报警人进行询问。它能够根据报警人提供的初步信息，有针对性地提出后续问题，确保全面获取警情相关信息。如报警人提到发生火灾，AI 大模型会自动询问火灾发生的具体地址、火势大小、有无人员被困、起火物质等关键信息。通过多轮交互，尽可能详细地收集警情要素，为后续的精准调派和救援决策提供依据。

2.3 规范化询清问全警情内容

AI 大模型内置了规范化的询警模板和知识库，对接警过程进行全程引导和规范。无论接警员经验是否丰富，都能在 AI 大模型的辅助下，按照标准流程询问警情信息，避免因人为疏忽导致信息遗漏或询问不规范。同时，AI 大模型能够实时对接警员的询问内容进行分析和补充，确保警情信息的完整性和准确性。例如，当接警员询问过程中遗漏了某个重要信息时，AI 大模型会在操作界面上给予提示，提醒接警员进行补充询问。

2.4 自动生成调派命令

在获取全面准确的警情信息后，AI 大模型结合消防救援资源数据库、地理信息系统（GIS）以及调度规则和预案，自动生成科学合理的调派命令。它能够综合考虑警情类型、火势大小、距离远近、消防救援站的装备和人员配置等因素，快速计算出最佳的调派方案。例如，对于一场大型商业综合体火灾，AI 大模型会根据火灾现场的具体情况，自动调派距离最近且具备应对此类火灾能力的消防救援站，同时合理调配不同类型的消防车，如消防车、登高平台消防车、抢险救援车等，并明确各车辆的行驶路线和任务分工。

2.5 人工（辅助）监听和电话回访

虽然 AI 大模型能够实现智能化接处警，但人工辅助仍然不可或缺。接警员可以对 AI 受理报警和询问警情的过程进行实时监听，在必要时及时介入，确保接警过程的顺利进行。同时，在警情处理完毕后，系统自动进行电话回访，利用 AI 大模型对报警人进行满意度调查和警情反馈收集。通过分析回访数据，进一步优化系统的接处警流程和服务质量。例如，接警员在监听过程中发现 AI 大模型与报警人沟通出现误解时，可立即接过通话，与报警人进行准确沟通；电话回访中，AI 大模型根据预设问题询问报警人对救援工作的满意度以及对警情处理过程的意见和建议，为消防部门改进工作提供参考。

2.6 自动采集警情周边监控资源

系统与城市的监控系统进行对接，在接收到警情后，AI 大模型能够自动识别警情发生地点，并迅速采集周边的监控资源，如道路监控摄像头、小区监控摄像头等。通过实时获取现场画面，为消防指挥人员提供直观的现场情况，帮助其更好地了解火灾现场的火势蔓延方向、周边道路状况、人员聚集情况等，从而做出更加科学合理的救援决策。例如，在火灾扑救过程中，指挥人员可以通过监控画面实时观察火势变化，及时调整灭火战术和救援力量部署。

2.7 智能调派消防救援站

AI 大模型在调派消防救援站时，充分考虑实时路况信息。通过与交通管理部门的数据对接，获取道路拥堵情况、交通事故等信息，动态调整消防车的行驶路线，确保消防车能够以最快速度抵达火灾现场。同时，结合消防救援站的实时状态，如车辆是否在位、人员是否待命等，合理选择调派的消防救援站，避免出现资源闲置或过度调配的情况。例如，当某条通往火灾现场的道路出现严重拥堵时，AI 大模型自动为消防车规划一条避开拥堵路段的最优路线，并及时通知消防救援人员调整行驶方向。

2.8 根据实时路况自动化导航

为消防救援车辆配备基于 AI 大模型的自动化导航系统。该系统能够实时获取车辆位置和实时路况信息，根据 AI 大模型计算出的最优路线，为消防救援人员提供精准的导航指引。在行驶过程中，如遇到路况变化，系统能够及时重新规划路线，确保消防救援车辆始终以最快速度行驶。同时，导航系统还能够与指挥中心保持实时通信，将车辆的行驶状态和位置信息及时反馈给指挥中心，便于指挥中心对救援行动进行统一调度和指挥。例如，消防救援车辆在行驶过程中遇到前方道路突发交通事故导致堵塞，导航系统立即根据实时路况重新规划路线，并将新的路线信息发送给消防救援人员和指挥中心。

2.9 自动推送周边可用水源、微型消防站等可用资源

AI 大模型结合地理信息系统，在接收到警情后，自动分析警情周边的可用资源，包括消防水源（如消火栓、消防水池等）、微型消防站的位置信息，并将这些信息推送给消防救援人员。同时，还能提供水源的详细信息，如水源类型、水压等，以及微型消防站的装备和人员配置情况，帮助消防救援人员在到达现场前做好充分的准备工作，合理利用周边资源进行火灾扑救。例如，消防救援人员在前往火灾现场的途中，通过车载终端接收系统推送的周边可用水源信息，提前规划好灭火取水方案；了解微型消防站的位置和装备情况，以便在必要时协调微型消防站人员进行先期处置。

2.10 自动推送处置灭火救援预案

根据警情类型和发生地点，AI 大模型从预案数据库中自动检索并推送相应的处置灭火救援预案。预案涵盖了不同类型火灾和灾害事故的应对措施、组织指挥架构、力量调配方案等详细内容。消防指挥人员可以根据推送的预案，结合现场实际情况，快速制定具体的救援行动方案，提高救援决策的科学性和效率。例如，对于化工企业火灾，AI 大模型推送针对该类火灾的专项处置预案，包括灭火战术、安全注意事项、化工原料特性及应对方法等，为消防指挥人员提供全面的决策支持。

2.11 自动推送处置要点，安全注意事项

在推送灭火救援预案的同时，AI 大模型还会根据警情特点，自动提取并推送处置要点和安全注意事项。这些要点和注意事项是从大量的历史案例和专业知识中总结提炼出来的，具有很强的针对性和实用性。例如，在处置高层建筑火灾时，AI 大模型推送的处置要点包括优先使用消防电梯运送救援人员和装备、合理设置水枪阵地等；安全注意事项包括防止高空坠物、注意建筑结构稳定性等，提醒消防救援人员在救援过程中时刻保持安全意识，规范操作流程，确保救援行动的安全高效。

三、关键技术实现

3.1 自然语言处理技术

AI 大模型的核心技术之一是自然语言处理（NLP），它能够让计算机理解和处理人类语言。在消防智能接处警系统中，自然语言处理技术用于实现智能语音识别、语义理解和对话管理。通过大量的消防领域语料数据对 AI 大模型进行训练，使其能够准确识别报警人的语音内容，理解其表达的含义，并根据预设的询警流程进行智能对话。例如，利用深度学习算法中的循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）对语音数据进行建模，捕捉语音中的时序信息，提高语音识别的准确率；采用基于注意力机制的 Transformer 模型进行语义理解和对话生成，使 AI 大模型能够更好地理解复杂的警情描述，并生成合理的回复和询问内容。

3.2 大数据分析技术

消防智能接处警系统平台涉及海量的数据，包括历史警情数据、消防救援资源数据、地理信息数据、监控视频数据等。大数据分析技术用于对这些数据进行收集、存储、处理和分析，为 AI 大模型的训练和决策提供数据支持。通过对历史警情数据的分析，可以挖掘出不同类型警情的发生规律、高发区域和时段，为消防资源的合理配置和预防工作提供参考；对消防救援资源数据的分析能够实时掌握各消防救援站的装备、人员情况，便于在接处警时进行科学调派；结合地理信息数据和监控视频数据的分析，可以快速了解警情现场周边环境和实时状况，辅助指挥决策。例如，利用分布式存储技术如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）存储海量数据，使用 MapReduce 分布式计算框架对数据进行并行处理，通过数据挖掘算法如关联规则挖掘、聚类分析等发现数据中的潜在模式和规律。

3.3 地理信息系统技术

地理信息系统（GIS）在消防智能接处警系统中起着关键作用。它能够直观地展示地理空间信息，将警情位置、消防救援站、消防水源、微型消防站等信息在地图上进行可视化标注。通过与 AI 大模型的结合，GIS 技术实现了基于地理位置的智能分析和决策支持。例如，在自动生成调派命令时，AI 大模型利用 GIS 技术计算消防救援站与警情发生地之间的距离和最佳行驶路线；在自动推送周边可用资源时，GIS 技术帮助快速定位周边的消防水源和微型消防站，并展示其详细信息。同时，GIS 技术还能与实时路况信息相结合，为消防救援车辆提供动态导航服务，确保救援力量能够迅速准确地到达现场。通过地理编码和空间分析等功能，GIS 技术为消防接处警工作提供了强大的地理空间信息支撑。

3.4 智能决策技术

AI 大模型通过学习大量的消防业务知识、历史案例和调度规则，具备了智能决策能力。在接处警过程中，它能够综合考虑多种因素，如警情类型、火势大小、救援资源分布、实时路况等，自动生成最优的调派方案和救援决策。智能决策技术的实现依赖于机器学习算法中的决策树、随机森林、强化学习等方法。例如，利用决策树算法根据警情特征构建决策模型，快速判断应采取的调派策略；采用强化学习算法让 AI 大模型在模拟的接处警环境中不断进行训练和优化，通过与环境的交互获得奖励反馈，逐渐学习到最优的决策策略，以适应复杂多变的消防救援场景，提高决策的科学性和准确性。

四、系统优势

4.1 提高接警效率和准确性

AI 大模型的快速语音识别和智能对话能力，大大缩短了接警时间，确保能够在第一时间获取关键警情信息。同时，规范化的询警流程和实时纠错提示，避免了人工接警可能出现的信息遗漏和错误，提高了接警的准确性。例如，在传统人工接警模式下，接警员可能需要花费 1-2 分钟才能完成对一起复杂警情的信息收集，而采用 AI 大模型辅助接警后，这一时间可缩短至 30 秒 - 1 分钟，且信息准确率显著提高，为后续救援行动争取了宝贵时间。

4.2 优化资源调配

通过对警情信息的全面分析和智能决策，系统能够根据实际需求精准调派消防救援力量，避免了资源的浪费和不合理调配。例如，对于一些小型火灾，系统可以准确判断只需调派附近的微型消防站和少量消防车即可应对，避免了大规模调派消防救援站造成资源闲置；而对于大型火灾，则能够合理调配多个消防救援站的力量，实现资源的最优配置，提高灭火救援效率。

4.3 提升救援决策科学性

自动推送的灭火救援预案、处置要点和安全注意事项，为消防指挥人员提供了全面的决策参考。这些信息基于大量的历史数据和专业知识，经过 AI 大模型的智能分析和筛选，能够帮助指挥人员在短时间内制定出科学合理的救援方案，减少决策失误的可能性。例如，在面对一些特殊火灾，如古建筑火灾、地下建筑火灾等，指挥人员可以参考系统推送的针对性预案和处置要点，结合现场实际情况，迅速制定有效的灭火战术和救援措施，提高救援行动的成功率。

4.4 增强应急响应能力

实时获取警情周边监控资源和路况信息，使消防救援人员在前往现场途中就能对现场情况有初步了解，并根据实际路况及时调整行驶路线，确保能够迅速到达火灾现场。同时，自动推送的周边可用资源信息，为救援人员提供了更多的灭火救援手段和支持，增强了消防队伍的应急响应能力。例如，在交通拥堵的情况下，系统能够为消防救援车辆规划出避开拥堵路段的最优路线，使车辆能够提前 5-10 分钟到达现场；通过合理利用周边消防水源和微型消防站资源，能够在第一时间开展灭火行动，有效控制火势蔓延。

五、应用案例分析

5.1 深圳消防智能接处警系统应用

深圳市消防救援支队启用的全省首个消防领域 DeepSeek-R1 (32B) 智能模型，在接处警工作中取得了显著成效。接警员在警情受理时，运用 AI 大模型知识库能力，依托智能语音识别、警情要素提取技术，能够快速准确地获取警情信息并自动生成接警单。在一次商业中心火灾报警中，AI 大模型在接警后迅速识别出警情类型、地址等关键信息，自动询问并获取了有无人员被困、火势大小等详细情况，整个接警过程在 45 秒内完成，相比以往人工接警时间缩短了近一半。同时，后台根据接警单内容，结合调度规则和预案，调用大模型生成初战调派建议方案，合理调派了附近的 3 个消防救援站和多种类型的消防车，救援力量迅速抵达现场，成功扑灭火灾，避免了重大人员伤亡和财产损失。

5.2 九江消防 “AI 接警助手” 应用

九江市消防救援支队研发的 “AI 接警助手” 基于 DeepSeek 大模型技术架构，有效提升了接处警效率。该助手整合了标准化询警流程，接警员在接警过程中可随时调取全流程操作指引，保障了询警工作的规范高效。在一次居民楼火灾报警中，接警员在 AI 接警助手的辅助下，按照标准化流程迅速询问了火灾发生楼层、是否有老人儿童被困等信息，确保了警情信息的全面准确获取。同时，助手内置的逃生指引知识库为报警人提供了科学的逃生建议，指导居民安全疏散。AI 接警助手接入本地信息数据库，快速调取了社区相关负责人信息，便于后续协调工作。通过该助手的应用，此次警情的接警响应时间缩短了约 30%，为火灾扑救和人员救援赢得了宝贵时间，成功化解了危机。

六、挑战与应对策略

6.1 数据安全与隐私保护

消防智能接处警系统涉及大量敏感数据，如警情信息、个人隐私信息、消防救援资源信息等。保障数据安全和隐私保护是系统应用的重要前提。应对策略包括采用先进的加密技术，对数据在传输和存储过程中进行加密处理；建立严格的数据访问权限管理机制，确保只有授权人员能够访问和处理相关数据；定期进行数据安全审计，及时发现和解决潜在的数据安全问题。例如，采用 SSL/TLS 加密协议保障数据传输安全，使用 AES 加密算法对存储的数据进行加密；通过基于角色的访问控制（RBAC）模型，为不同岗位的人员分配相应的数据访问权限，防止数据泄露。

6.2 模型准确性与适应性

AI 大模型的性能依赖于大量高质量的数据训练，但实际消防场景复杂多变，可能导致模型在某些情况下准确性和适应性不足。为解决这一问题，需要持续收集和更新消防领域的语料数据，不断优化模型的训练算法，提高模型对各种复杂警情的识别和处理能力。同时，建立模型评估和反馈机制，根据实际接处警情况对模型的输出结果进行评估和修正，不断迭代优化模型。例如，针对一些特殊类型的警情，如化学泄漏、地震次生火灾等，收集专门的案例数据对模型进行强化训练，提高模型对这些特殊警情的识别和处理能力；在每次接处警后，对接警员和救援人员反馈的模型问题进行分析，对模型参数进行调整和优化，以提升模型在实际场景中的适应性。

6.3 系统兼容性与集成

消防智能接处警系统需要与多个外部系统进行对接和集成，如城市监控系统、交通管理系统、消防救援站内部管理系统等。不同系统之间可能存在数据格式不统一、接口标准不一致等问题，导致系统兼容性差，影响数据的共享和交互。应对策略包括制定统一的数据接口标准和数据交换格式，确保各系统之间能够顺畅地进行数据传输和共享；开发适配性强的中间件或接口模块，实现不同系统之间的无缝对接；在系统设计和开发过程中，充分考虑未来可能接入的新系统，预留足够的扩展接口，提高系统的可扩展性。例如，制定统一的 XML 或 JSON 数据交换格式，使各系统按照该格式进行数据传输；开发通用的接口适配模块，对不同系统的接口进行封装和转换，实现系统之间的快速集成。

6.4 人机协同机制的完善

虽然 AI 大模型在消防接处警中发挥着重要作用，但人机协同仍然是系统有效运行的关键。目前，在人机协同方面可能存在职责划分不清晰、沟通协调不畅等问题，影响接处警效率和质量。应对策略包括明确 AI 大模型和人工在接处警过程中的职责和分工，确定 AI 大模型的处理范围和人工介入的时机；建立高效的人机交互界面和沟通机制，使接警员能够及时获取 AI 大模型提供的信息，并对模型的输出结果进行干预和调整；加强对接警员的培训，提高其对 AI 大模型的使用能力和与模型协同工作的能力。例如，规定 AI 大模型负责自动接听报警、初步询问警情信息和生成调派建议，接警员负责对模型的处理过程进行监督、在模型遇到困难时及时介入、审核和确认调派命令等；设计直观易用的操作界面，将 AI 大模型的处理结果和建议清晰地展示给接警员，接警员通过简单的操作即可对模型的输出进行修改和确认。

6.5 技术标准与规范的缺失

消防智能接处警系统涉及人工智能、大数据、地理信息等多种新兴技术，目前相关的技术标准和规范还不够完善，导致系统的开发、应用和管理缺乏统一的指导，可能出现系统功能不达标、数据质量参差不齐等问题。应对策略包括积极参与行业标准和规范的制定工作，推动建立统一的消防智能接处警系统技术标准和规范；在系统开发过程中，严格遵循已有的相关标准和规范，并结合实际需求制定内部的技术规范和管理制度；加强与其他地区消防部门和相关企业的交流合作，学习借鉴先进的技术和管理经验，不断完善自身的技术标准和规范体系。例如，参与制定 AI 大模型在消防接处警中的应用标准，明确模型的性能指标、数据要求和安全规范；制定系统数据采集、存储、处理和共享的内部规范，确保数据的质量和安全。

七、未来发展方向

7.1 多模态融合感知

未来的消防智能接处警系统将实现语音、图像、视频等多模态信息的融合感知和处理。通过整合报警人的语音描述、现场监控视频、无人机航拍图像等多种信息，AI 大模型能够更全面、准确地了解警情现场情况，提高警情判断和救援决策的准确性。例如，报警人在描述火灾情况的同时，系统能够自动获取现场的监控视频，AI 大模型通过对视频图像的分析，快速判断火势大小、燃烧范围等信息，为调派决策提供更丰富的依据。

7.2 预测性预警与救援

利用大数据分析和人工智能技术，对历史警情数据、气象数据、建筑信息等进行深度挖掘，建立警情预测模型，实现对火灾等灾害事故的预测性预警。同时，根据预测结果提前做好救援资源的调配和部署，提高消防救援的主动性和前瞻性。例如，通过分析某一区域的历史火灾数据和气象条件，预测该区域在未来一段时间内发生火灾的风险等级，提前向该区域的消防救援站和相关单位发出预警，并做好相应的救援准备。

7.3 智能化应急指挥

结合虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，构建智能化应急指挥平台。消防指挥人员可以通过 VR/AR 设备直观地了解火灾现场的三维场景、救援力量分布等信息，与现场救援人员进行实时交互和指挥。AI 大模型能够根据现场情况的变化，实时调整救援方案，并通过 VR/AR 设备向指挥人员和救援人员推送相关信息和指令，提高应急指挥的效率和精准度。例如，指挥人员通过 AR 眼镜看到现场的实时画面，并叠加显示消防水源、救援路线等信息，直接向现场救援人员下达指令。

7.4 跨区域协同救援

随着城市化进程的加快，跨区域的火灾等灾害事故日益增多，需要建立跨区域的消防协同救援机制。未来的消防智能接处警系统将实现不同地区消防部门之间的信息共享和资源调配，AI 大模型能够根据警情的规模和影响范围，自动协调周边地区的消防救援力量进行支援，形成统一高效的跨区域协同救援体系。例如，当发生重大火灾事故，本地消防救援力量不足时，系统能够自动向周边城市的消防部门发出支援请求，并根据各地区的救援资源情况，合理调配支援力量，确保救援行动的顺利进行。

八、结论

将 AI 大模型接入消防智能接处警系统平台，是消防救援领域智能化发展的必然趋势。该系统通过实现 AI 人工智能受理报警、智能化询问警情信息、自动生成调派命令等功能，整合了自然语言处理、大数据分析、地理信息系统等多种先进技术，具有提高接警效率和准确性、优化资源调配、提升救援决策科学性、增强应急响应能力等显著优势。

尽管在实际应用中面临数据安全与隐私保护、模型准确性与适应性、系统兼容性与集成等诸多挑战，但通过采取相应的应对策略，如加强数据加密和权限管理、持续优化模型训练、制定统一的接口标准等，能够有效解决这些问题。

未来，随着多模态融合感知、预测性预警与救援、智能化应急指挥、跨区域协同救援等技术的不断发展和应用，消防智能接处警系统将更加智能化、高效化和精准化，为保障人民生命财产安全和社会稳定做出更大的贡献。消防部门应积极推动 AI 大模型在消防接处警领域的深入应用，不断探索和创新，持续提升消防救援工作的水平和能力。