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[導讀] 關于智慧消防建設,經(jīng)常與業(yè)界一些同仁交流,他們認為比較困難的點還是應用落地。 智慧消防落地難在哪里? 據(jù)消防產(chǎn)業(yè)智庫觀察研究,主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)、算法和標準三個方面。 一、概

關于智慧消防建設,經(jīng)常與業(yè)界一些同仁交流,他們認為比較困難的點還是應用落地。

智慧消防落地難在哪里?

據(jù)消防產(chǎn)業(yè)智庫觀察研究,主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)、算法和標準三個方面。

一、概率預測

首先,我們來看美國一個關于犯罪概率預測的案例。

在美國大城市里,犯罪是讓市民和警方都撓頭的大問題,解決這個問題最好的辦法不是在犯罪發(fā)生后去破案,而是提前制止犯罪行為。

于是,美國加州大學建立了一個基于條件隨機場的數(shù)學模型。

訓練這個模型需要大量的數(shù)據(jù),因此洛杉磯警方將80多年里發(fā)生的1300多萬個案例都提供出來,經(jīng)過訓練得到一個比較好的模型。

事實證明,使用這個模型可以使該地區(qū)的犯罪率降低13%,這項發(fā)明在2011年被《時代》周刊譽為年度最優(yōu)秀的發(fā)明之一。

這個犯罪的預測模型和火災的預防有著很大的相似性,如“提前制止犯罪”類似“提前預防火災”,“預測犯罪”類似“預測火災”,其背后的邏輯是一樣的:

海量的數(shù)據(jù)以及數(shù)學模型,是智慧消防應用落地,能夠發(fā)揮實際作用不可缺少的關鍵因素。

二、獲取海量數(shù)據(jù)

丁宏軍說,未來5年是消防物聯(lián)網(wǎng)的天下。

建設消防物聯(lián)網(wǎng),除表面的鋪設智能終端、實現(xiàn)物聯(lián)之外,最根本的是獲取數(shù)據(jù)。

從人工智能的演進中可以知道,行業(yè)智能化發(fā)展首先在于獲取大數(shù)據(jù),進而借助架構與技術,才能拓展垂直領域的應用。

以此類推,在智慧消防建設過程中,誰獲取了場景化的海量數(shù)據(jù),誰就掌握了進入該領域的通行證。

從行業(yè)發(fā)展來看,智慧消防企業(yè)可以通過與各級應急管理部消防救援局合作,獲取大數(shù)據(jù)支撐,或者是在某一領域不斷深耕,不斷積累。

當有效的數(shù)據(jù)達到一定的量級,才能充分驗證模型與算法的準確性,智慧消防建設才可能真正落地。

三、模型與算法

匯聚了量級的大數(shù)據(jù),接下來最關鍵的就是算法與模型。

前段時間,天津消防研究所和國家消防工程技術研究中心研制開發(fā)的“火眼”可視圖像早期火災報警系統(tǒng)亮相。

“火眼”采用先進的視頻圖像分析技術,從安防系統(tǒng)局域網(wǎng)接入,最快可在火災圖像出現(xiàn)的10秒之內,準確發(fā)現(xiàn)火焰或煙霧并同時發(fā)出火災報警信號。

“火眼”比傳統(tǒng)感溫、感煙報警速度提高5倍以上,背后最關鍵的支撐因素是模型與算法。

因為涉及到商業(yè)機密,這部分在大會上沒有過多介紹。當然,產(chǎn)品雖然已經(jīng)發(fā)布,但距離真正走向市場還有一段距離。

所以說,收集了海量的數(shù)據(jù),如何利用模型與算法,對數(shù)據(jù)進行分析,實現(xiàn)預測性和研判性,這才是關鍵所在。

四、標準化問題

獲取海量數(shù)據(jù)的一個很重要的前提,就是接入標準與數(shù)據(jù)融合問題。

“大產(chǎn)業(yè),小市場”是消防行業(yè)長久以來存在的一個特點,中國有成千上萬多家消防廠商,多以中小企業(yè)為主。

每家廠商都有自己的“地盤”,政府不會用同一家的產(chǎn)品,重點防火單位用的產(chǎn)品也不盡相同。

目前,消防設施設備的編碼標準,消防系統(tǒng)的交付標準,數(shù)據(jù)存儲標準等不盡相同,智慧消防應用可以說層出不窮。

導致了整個數(shù)據(jù)內容、數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)格式也不盡相同,對于智慧消防建設來說,標準化就成為一個難題。

建設智慧消防,需要有機融合,需要從不同層面、以標準的方式進行規(guī)范和統(tǒng)一,盡快建立適應不同應用業(yè)態(tài)和智慧城市接口的智慧消防業(yè)務標準體系。

目前,智慧消防建設絕大部分還是停留在基礎層面,如實現(xiàn)數(shù)據(jù)的信息化,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)等等,距離真正的智能化還有很長一段距離。

智慧消防應用落地,只有攻破數(shù)據(jù)、算法、標準三大關鍵問題,后期貼近實戰(zhàn)的產(chǎn)品、場景化應用解決方案等才可能真正行之有效。

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