AI 重塑消防行业:从被动应急到智能防控的全维度变革

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作者：微信文章


安全数智化转型

AI赋能守护新安全



近年来，随着安全风险形势日益复杂，我国安全治理正加速向数智化转型。AI、大数据等前沿技术的融合应用，正在为传统安全管理注入新动能，推动行业迈向高效、精准、主动的新时代。

我国安全治理现状与挑战



近年来，我国在安全治理领域持续加大资源投入力度，从基础设施建设到人员队伍培养，全方位推动安全管理体系完善。









然而，纵观近十年发展，尽管消防安全等领域在局部取得一定成效，但整体安全风险防控形势依然严峻复杂。据国家消防救援局 2024 年公开数据显示，全年全国消防救援队伍接报的火灾事件累计达 90.8 万起，这一数字背后，是 2001 条鲜活生命的逝去、2665 人不同程度受伤，以及 77.4 亿元直接财产损失的沉重代价。





更值得关注的是，这些事故广泛分布于工业生产车间、建筑施工工地、大型商业综合体等多个关键场景，暴露出当前安全管理体系在应对多元风险时的不足，也让安全防控的紧迫性与必要性愈发凸显。



传统安全防御的效率瓶颈

在传统安全管理模式中，无论是消防安全日常巡查还是工业生产过程中的风险监测，长期依赖 “人工排查 + 基础设备监控” 的双重架构，这种模式在如今日益复杂的安全环境下，逐渐显露出难以忽视的短板。



从人工排查环节来看，不仅需要消耗大量人力成本组建巡查团队，还受限于工作人员的专业素养、精力分配与工作时长，导致巡查覆盖范围有限，部分隐蔽区域或高风险点位易出现排查盲区。同时，人工判断依赖经验积累，对于一些早期隐性隐患，往往存在识别不及时、判断不准确的问题，尤其是在大型工业园区、超高层建筑等复杂场景中，人工巡查难以实现 24 小时不间断、无死角的实时监控，风险漏判、误判概率较高。

再看传统监控设备的应用，这类设备大多仅具备基础数据采集与简单预警功能，缺乏深度分析与预判能力。例如，常见的烟雾传感器只能在火灾发生后，通过检测空气中烟雾浓度触发警报，却无法对设备老化磨损、线路长期过载等可能引发火灾的潜在风险进行提前识别；工业生产场景中使用的温度传感器，也仅能实时反馈单点温度数据，无法关联设备运行参数、环境温湿度变化等多元信息，难以综合评估风险等级与发展趋势。



这种 “事后响应” 的防御模式，使得安全防控始终处于被动等待风险发生的状态，滞后性问题突出，远远无法满足当前社会对安全管理精细化、前瞻性、主动性的需求。

政策与技术双轮驱动下的转型窗口期



面对传统安全管理模式的局限性，国家层面正通过政策引导与技术创新双轮发力，为安全领域转型升级搭建坚实框架。







2025 年正式施行的《中华人民共和国安全生产法》，进一步明确了生产经营单位的安全生产主体责任与政府部门的监管职责，构建起 “单位负责、职工参与、政府监管、行业自律、社会监督” 的五位一体安全管理机制。这一法律体系不仅从制度层面为安全生产划定底线红线，更明确鼓励企业引入先进技术手段，推动安全管理模式革新，为行业转型提供了法律依据与方向指引。





地方政府也积极响应国家政策，结合区域实际出台专项法规，加速智慧安全建设落地。以 2025 年 5 月 1 日起施行的《北京市消防条例》为例，该条例明确提出要加快智慧消防城市建设步伐，依托云计算、人工智能、物联网等新一代信息技术，构建覆盖火灾风险防控、应急救援处置、隐患整改跟踪的全流程智能化应用体系，为地方安全管理数字化转型提供了具体路径与实施标准。



在技术层面，人工智能、物联网、大数据等前沿技术的成熟与规模化应用，为安全管理模式升级提供了核心支撑。这些技术的融合运用，能够有效打破传统安全管理中的信息壁垒与数据孤岛，推动安全管理从 “人工主导” 向 “智能驱动” 转变，促使安全防护体系朝着精准化、智能化、主动化方向发展。在此背景下，一批具备技术研发实力的机构与企业，凭借对安全领域的深度理解，率先将 AI 模型、云计算等技术应用于消防安全、安全生产、结构安全等公共安全风险诊断场景，成功实现了安全管理数智化从 0 到 1 的突破，成为推动行业转型的关键力量。

三大核心技术重构数智化新体系



在智慧消防与安全生产领域，依托 “行业大模型 + 场景定制模型” 的双引擎架构，已形成一套覆盖风险识别、预警、处置全流程的智能化解决方案。这套方案能够助力企业摆脱传统防御模式的束缚，实现从被动应对风险到主动防控风险的转变，大幅提升安全管理效率与合规执行能力。其核心技术应用主要体现在以下三大维度：###AI 大模型——“秒级响应”的智能风控系统









面向智慧消防与安全生产领域研发的 AI 大模型，是一款深度垂直化的多模态智能引擎。该模型以行业专业知识为核心基础，内置超 10 万条安全隐患案例、国家及地方各级安全法规条文、行业专业培训题库等丰富数据资源。通过构建精细化的行业知识图谱与专属智能问答系统，可精准理解专业术语和复杂场景，有效避免通用 AI 模型“理解偏差”，确保判断更精准、更专业。









依托深度学习算法，该 AI 大模型集成了智能问答、隐患识别、法规解析和实时风控四大能力。支持图文语义融合识别和视频流实时监测，实现隐患早发现早干预；基于 RAG 架构，可接入企业内部文档和规章制度，实现知识动态更新和合规要求同步。系统支持 APP 和 AI 一体机多场景部署，“可插拔式”模块设计覆盖培训到整改全流程，实现“秒级响应”。###多模态统一语义库——打破数据孤岛释放价值



在实际场景中，各类文本报告、音视频记录及传感器动态数据长期分散存储于不同系统，“数据孤岛”问题严重影响信息挖掘和价值释放。多模态统一语义库通过整合异构数据资源和跨模态知识图谱，实现对不同类型信息和行为统一语义理解。



该系统具备跨模态检索、多语言归一以及深度关联分析三大能力，不仅提升查询效率，也能标准化术语表达并挖掘潜在风险关联关系。由此显著提升分析效率，为智能预测和主动防御提供底层支撑。###AI赋能云平台——打造全链条智慧应用









面向社会服务场景开发出的 AI 云平台，通过“数据感知—智能分析—风险预警—响应监督”的全链条设计，实现精准防控和高效处置，大幅提升整体水平。









平台可部署智能传感器采集电气关键参数，通过深度学习算法快速识别各类异常及隐性问题，实现电气隐患超前预警。在岗位监管方面，通过视频 AI 行为分析强化值班纪律，一旦发现违规立即预警。此外还支持可视化仪表盘，将复杂数据直观展示，为决策提供清晰支撑。

数智化转型价值展望



回顾发展历程，“人力盯防”的低效和“静态应急预案”的被动曾长期制约着行业水平提升。而今，在数智浪潮带动下，高效的数据流和智能系统贯穿全过程，让应急方案真正成为“实时待命”的动态工具，实现根本性变革。









“AI+ 安全”正成为保障社会稳定发展、新质生产力的重要动力。未来随着数智技术持续升级及场景拓展，将迎来更加主动、高效、防控精准的新纪元，为社会经济高质量发展筑牢坚实屏障。

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