大模型在消防救援指挥中的应用研究

钟波

摘要：新时期，消防救援指挥面临的挑战日益严峻。信息繁杂、整合困难，高效获取有效的价值信息需求日益增加，导致传统的消防救援指挥模式在数据支撑方面出现明显短板。尤其随着城镇化进程的加快，城市消防救援任务变得更加复杂，依赖于传统经验的消防救援指挥决策模式难以适应消防救援指挥现实要求。运用大数据挖掘技术和人工智能技术整合、挖掘海量消防数据，有助于实现消防数据自动挖掘、关联分析，为消防救援指挥科学决策提供全面、准确数据支持。本文在深入研究大模型在消防救援指挥中的应用可行性基础上，深入探讨了模型数据支撑、数据分析和具体应用，以期为消防救援指挥体系建设提供思路。

关键词：消防救援；大数据技术；人工智能；5G技术

随着现代技术的发展，大模型已经在诸多领域证明了其强大的数据处理能力，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这些模型在实时分析庞大数据集、进行复杂动态响应等任务上具有显著优势[1]。在消防领域，特别是在基于海量城市与消防相关数据的分析中，这些能力尤为关键。应用于消防救援指挥中，可以极大增强消防救援指挥中心对火灾现场情况的实时掌握，提升消防救援指挥效率，显著加快响应速度，为救援人员在关键时刻制定科学合理的救援方案提供强有力的数据支撑。消防救援指挥可以更加精确调度资源，优化救援流程，最终达到减少财产损失和保护公众安全的目的。

一、大模型技术用于消防救援指挥的可行性研究

将大模型技术引入消防救援指挥体系，具备现实基础和技术可行性。

（一）信息化专项建设奠定现实基础

当前，信息化技术已广泛、深度融入各行业领域，引领各行业领域创新发展，驱动各行业形态转型升级。在此背景下，我国信息化基础建设已基本完善。在信息基础设施和5G技术带动下，信息技术推动业务融合贯通、数智决策，信息技术已覆盖消防业务各个领域，消防数据与信息技术深度融合，产生了大量消防火灾水源、周边交通状况、城市建筑、作战单位出战能力、参战车辆供水能力、社会联动单位、应急联动单位等大量数据，为消防救援指挥体系的数据应用奠定基础。

此外，随着信息技术的应用日益深入，消防部队工作模式发生显著变化，基于消防数据分析、支撑的消防救援指挥应用取得一定实践成果，如消防隐患跟踪、语音通知、消防一张图等，消防大数据技术实践已积累了一定的实践经验。

（二）技术可行性高

当前，大数据模型研究和应用日益广泛，大数据在自然语言识别、图像识别、语音识别等领域取得了显著进展，并为消防救援指挥应用提供了技术支撑。其技术可行性主要体现在多个方面：消防大模型下自然语言识别和语音识别可用于消防火灾预测、初期响应策略制定、消防信息整合、语义指令识别等方面，有助于在复杂信息中整合各种作战信息并为消防救援决策提供数据判断依据；大数据下的图像识别和模型训练等技术，能够有助于快速识别火源和火势发展，有助于火场现场分析和资源调度；大数据的数据分析能力在历史火灾趋势、火灾数据、城市其数据挖掘等方面能够为消防火灾风险预测、预报和防范提供依据；借助大模型模拟消防救援，搭建消防救援火灾虚拟环境，有利于实现消防救援指挥模拟训练，增强指挥体系应急处置能力[2]。由此可见，大模型技术应用于消防救援指挥体系具有较高的技术可行性。

二、基于大模型的消防救援指挥体系研究

当前，我国消防系统各子系统已基本建设完成各类信息系统，并积累了海量的消防数据资源。基于各类数据资源和大数据模型分析，能够实现各类数据资源整合，为消防救援指挥体系提供决策数据支持与支撑。

（一）模型数据支撑

在现代消防救援作战指挥中，准确、全面获知现场信息是科学决策的前提。结合消防救援指挥现场工作发现，现场指挥可能涉及的信息包括现场地理信息、作战能力计算、事件关联信息、现场视频信息、事故场所信息、事故案件信息等。现场空间信息包括消防水源（市政消火栓、消防水池、天然水源）、气象信息（风速、风向、温度和湿度等）、周围道路状况（市政道路通行状况、通行能力等）、周围建筑（建筑名称、建筑功能、建筑结构、存储物质、与火灾现场距离等）等信息；作战能力计算主要为消防作战部队作战能力计算与评估，数据包括参战部队出战能力（最大供液量、可出水槍数、泡沫管数和可供液时间等）、泡沫液供液能力（保证供液强度的供液能力和持续供液时间）、现场作战车辆供水能力、现场消火供水能力（消火栓、消防水池、天然水池供水能力和供水强度等）、供水需求（消防灭火、冷却、水幕和洗消需用水量）；事件关联信息包括社会联动单位信息（名称、职能、联系方式等）、应急联动单位（名称、职责和联系方式）、专家信息库（姓名、专业、参战案例、联系方式等）；现场视频信息包括道路监控、消防车载视频、消防单兵视频、建筑内部视频、无人机视频、卫星图像等火灾现场及周围视频信息；事故场所信息包括建筑基本信息（建筑物名称、层数、高度、建筑结构、联系人等）、建筑设计图（总平图、楼平图、BIM图、消防设施分布图等）、现场动态信息（火灾点位置信息、燃烧物质、人员被困及伤亡情况、过火面积等）、灭火救援预案（预案名称、预案流程、疏散方案、实战演练信息等）、监督检查（消防设施运行记录、行政审批记录、监督检查记录等）；事故案件信息包括事故地点、报警人信息、受困人员信息、燃烧物质、参战单位、作战车辆和相关装备信息[3]。

数据抽取时，考虑到多源数据结构、性质的复杂性，消防救援指挥大模型平台建设应统一、规范数据结构标准，并与数据来源系统通过标准化数据接口形式采集数据，满足大模型数据采集和数据、存储和运算要求。

由于消防大模型涉及的数据信息规模较大且来源复杂，为满足大模型运行性能和实施动态运算要求，需要建立消防大数据湖。首先，整理各类数据，可采用大型模自然语言处理能力，提取关键信息，如实体、关系和情感，通过整合来自多个来源的信息，建立起更加全面的知识图谱；其次，建立分布式存储和计算框架，以此降低大模型建设、存储和运行成本，分布式框架可采用ETL部件和SQL数据库。平台建设时，采用ETL部件对结构数据、半结构数据、非结构数据进行筛选，筛选结果存储于SQL数据库中，实现多源数据向上集中[4]。

（二）数据分析

大模型在消防数据应用和分析中发挥着重要作用，尤其在提高消防救援效率、精确性和决策质量方面。火灾风险评估：通过分析历史火灾数据、建筑信息、气候变化和人口分布等因素，大模型可以预测特定区域的火灾风险；资源分配和调度优化：根据火灾情况和可用资源（如消防车辆、人员、水源），优化资源分配和调度计划；救援路线规划：分析交通状况和道路网络，为救援车辆规划最有效的到达路径；消防预案优化：基于过往案例和当前数据分析，更新和优化消防预案，提高应对类似事件的效率；事件分析和报告：对火灾事件进行详细分析，生成报告，以提高未来事件的响应效率和效果[5]。

（三）消防大模型具体应用

可基于各类信模型息支撑，指挥中心和现场移动指挥终端快速、准确、全面评估现场火情，并根据模型计算科学决策、语音下达作战指令。消防大模型具体应用包括以下几个方面[6]。

1.参战单位分析

按照火灾现场情况，根据消防预案要素，分析消防单位的历史响应记录和能力数据，预测其在特定情况下的表现，如单位响应时间、设备能力和历史表现、参战单位能力评估和参战单位的位置，获取参战单位机构、人员、位置和消防救援能力等信息，提出具体的任务分派建议，确保每个单位的能力得到最有效利用，实现消防救援指挥精确管理，提高消防救援现场作战效率。

2.作战车辆分析

基于作战车辆传感器、性能参数等信息，采集作战车辆基本信息（长、高、宽、重量等）、数量、性能参数、灭火药剂储量、随车装备等信息，根据作战车辆任务需求从距离、可行进路径、所匹配的驾驶人员、车辆性能等分析参战车辆。同时，利用实时数据，根据火灾现场的变化情况动态调整车辆和资源分配，为消防救援指挥提供作战物资信息支撑[7]。

3.现场信息分析

融合5G和无线通信技术，作战指挥中心与现场移动指挥终端、作战车辆、手持终端APP、参战人员单兵装备等实时通信，大模型对实时视频、实时语音进行图像识别、语音识别，解析现实情况，利用自然语言处理可将现场火灾情况、交通实时状况、火灾准确位置、燃烧物质、被困人员数量、伤亡情况等信息提取，以视频、图片、文字等形式汇总至消防救援指挥中心，指挥中心利用大模型分析出最佳指令建议，供指挥人员下达命令。通过5G基站、无线通信传达至现场移动指挥终端、单兵装备，实现现场实时信息和指挥指令的交互[8]。

4.作战指挥演练

在日常作战指挥演练中，基于大模型分析历史作战数据，建立作战指挥演练任务，拆分需要的参战单位作战能力、作战车辆、泡沫液供液能力、消防水供应能力、现场供水需求计算等数据。指挥演练时，利用电子沙盘、VR等技术推演消防火灾和作战标会，并将作战指令下达至移动现场指挥终端，开展作战指挥演练动作。作战指挥演练结束后，大模型再对作战指挥演练整个过程进行结论评估，为消防火灾救援实战指挥提供智力支持。

5.指挥作战辅助分析

基于消防大数据模型，借助神经网络算法训练消防数据，消防大模型可实施计算参战单位作战力量、泡沫供液能力、消防供水能力、现场参战车辆供水能力和现场供水需求等。

参战单位出战力量计算：根据消防火灾现场救援需求评估和参战单位消防救援能力数据，计算最大供液量、可出水枪数、泡沫管枪数和可供液时间等数据；供液能力计算：计算供液能力和供液时间；消防供水能力：根据现场消火栓、消防水池和天然水源等数据计算消防灭火供水强度、供水时间等数据；现场参战车辆供水能力：根据参战单位作战装备计算供水强度和供水时间；供水需求计算：根据现场火情和发展预测评估现场消防灭火、冷却、水幕和洗消等环节需水量。

6. 联动社会单位和专家技术支持

考虑到城市消防火灾多发生在建筑物密集、人员集中地区，现场环境较为复杂，消防救援指挥时需联动社会单位协调支持。基于消防大数据收集和整合，消防救援指挥中心获取相关信息，并联系社会联动单位，获得社会联动单位支持，为消防救援指挥科学决策提供条件。

针对化工企业、仓库、大型综合体等特殊消防火灾，由于其消防火灾处理复杂性，需联动相关领域专家提供技术、智力支持。消防救援指挥中心可基于大模型在专家库中抽取专家，获得专家联系方式，并通过在线平台共享消防火灾相关信息，联动各领域专家为有毒有害、易燃易爆等复杂火灾事故处置提供技术支持。

7.消防文書分析

借助消防大模型平台的各类信息分析整合、自然语言识别功能，由系统自动收集整合现场接警、事故场所、参战单位、现场装备、处置流程等相关信息，并将消费救援指挥人员口述信息、文字指令等相关信息生成消防文书，为消防救援战评总结和现场回溯提供全面信息支撑。

结语

在消防救援指挥中应用大数据模型，可发挥大数据、人工智能等技术自动化、信息化、智能化优势，充分发掘各类消防数据的价值，在复杂、海量消防数据中挖掘有用信息，实现消防火灾现场各类数据整合、实时动态分析和消防救援能力评估、消防救援资源调度优化配置，为消防救援指挥中心科学决策提供人力、智力和协调调度支撑，创造出新的工作模式和方法，显著提高消防指挥调度效率和准确性，保障人民群众生命财产安全。

参考文献

[1]曹希锋.现代化消防救援指挥模式探析[J].消防科学与技术，2023，41（02）：267-271.

[2]张艺帆.以信息化手段提升灭火救援指挥能力的路径[J].消防界（电子版），2023，9（01）：61-63.

[3]蔡岩军.基于火灾模型的消防应急平台架构和功能分析[J].消防界（电子版），2022，8（10）：32-34.

[4]李大鹏.大数据技术在灭火救援工作中的应用[J].今日消防，2023，8（09）：39-41.

[5]刘东波.大数据技术在火灾调查中的应用分析[J].今日消防，2023，8（09）：105-107.

[6]张付杨，林溢.大数据技术在灭火救援中的应用分析[J].今日消防，2022，7（11）：38-40.

[7]方钦乐.信息化技术在消防指挥系统中的应用[J].电子技术，2022，51（11）：55-57.

[8]党明.基于大数据技术的消防监督管理改进研究[J].华东科技，2022（06）：98-100.