摘要:随着人工智能（AI）技术与物联网、大数据的深度融合，消防安全治理正从传统“人海防御”“被动响应” 模式向“智能联防”“主动预警”转型。本文结合当前消防安全治理痛点，从风险防控、监管执法、应急救援、宣传教育四大维度，系统分析AI技术的应用逻辑与实践路径，针对数据融合、算法优化、标准建设等关键问题提出解决方案，为构建智能化、精细化、全链条的社会消防安全综合治理体系提供参考。

一、引言

消防安全是社会治理的重要组成部分，直接关系人民群众生命财产安全与社会稳定。据国家消防救援局数据，2024年全国共接报火灾90.8万起，造成2001人死亡、2665人受伤，直接财产损失达77.4亿元，传统消防安全治理模式面临严峻挑战。长期以来，人工巡查效率低、隐患识别滞后、应急响应被动、监管覆盖不足等问题突出，难以适应复杂多变的消防安全形势。

《中华人民共和国安全生产法（2025）》明确要求依托新技术构建智能化安全防控体系，《北京市消防条例》等地方法规也同步推进智慧消防建设。AI技术凭借其强大的数据分析、模式识别与自主决策能力，为破解消防安全治理难题提供了全新路径，推动治理体系从“经验驱动”向“数据驱动”升级，成为提升消防安全综合治理效能的核心支撑。

二、AI赋能消防安全综合治理的核心应用维度

（一）智能风险防控：实现隐患精准识别与超前预警。AI技术通过多模态数据融合分析，构建全场景风险防控体系，破解传统隐患排查“漏报、误报、迟报”难题。

1.多维度感知数据整合：整合传感器、视频监控、电气参数等异构数据，建立跨模态知识图谱，打破数据孤岛，实现对消防设施状态、人员行为、环境参数的全面感知。

2.显性与隐性隐患识别：基于深度学习算法，不仅能识别烟雾、明火等显性风险，还可通过分析配电柜剩余电流、温度变化等数据，精准定位零线借用、线路隐性过载等隐性隐患，提前预判风险演化趋势。

3.重点场景智能监测：在消控室、高层建筑、“九小场所”等关键场景，通过视频AI算法实时监督值班人员在岗状态，自动识别消防通道占用、违规动火等行为，实现24小时不间断监测。

（二）智能监管执法：推动治理模式精细化升级AI技术重构消防安全监管流程，实现从“粗放式监管”向“精准化监管”转变。

1.分级分类监管机制：基于AI模型对监管对象进行风险评级，建立“高风险高频查、低风险低频查”的差异化监管模式，提升监管资源利用效率。

2.非现场远程监管：通过AI一体机、移动APP等终端，结合无人机巡查、远程视频督导等手段，实现对偏远区域、分散场所的全覆盖监管，降低现场执法成本。3.执法全流程智能化：依托AI大模型内置的隐患案例与法规条文，自动匹配违法行为与处罚依据，生成标准化执法文书，同时通过数据追踪实现隐患整改闭环管理，核警完成率可达100%。

（三）智能应急救援：提升处置效率与协同能力AI技术贯穿应急救援全流程，构建“感知-决策-处置”快速响应链。

1.火灾动态精准预判：基于建筑结构、可燃物分布、气象数据等信息，通过AI模型模拟火灾蔓延路径，为救援方案制定提供科学支撑。

2.智能指挥调度：整合地理信息、消防水源、救援力量等数据，构建数字孪生指挥平台，自动规划最优救援路线，匹配最优救援装备与力量配置，缩短接警响应时间。

3.应急处置智能辅助：通过语音识别、图像分析技术快速提取火灾现场关键信息，自动生成个性化处置方案，同时实现多部门救援力量的实时协同，提升应急处置科学性。

（四）智能宣传教育：强化全民安全素养培育AI技术创新宣传教育模式，实现从“单向灌输”向“精准赋能”转变。

1.个性化科普推送：基于用户画像与行为数据，AI模型自动匹配针对性的消防安全知识，通过短视频、互动问答等形式精准推送，提升宣传效果。

2.沉浸式培训体验：利用AI结合VR/AR技术构建虚拟火灾场景，模拟火灾逃生、灭火器使用等实操训练，增强培训的趣味性与实效性。

3.智能答疑互动：依托AI问答系统，24小时响应公众消防安全咨询，实时解读法规政策与安全常识，打通科普服务“最后一公里”。

三、AI赋能消防安全综合治理面临的挑战

（一）数据融合与共享难题

不同部门、不同场所的消防数据格式不统一，存在“数据孤岛”现象，跨部门、跨区域数据共享机制不健全，影响AI模型的训练效果与应用范围。

（二）算法模型适配性不足

通用AI算法在特殊场景（如古建筑、冰雪活动场所）的隐患识别准确率有待提升，针对复杂场景的定制化模型研发滞后，部分场景仍存在误报、漏报问题。

（三）标准规范与安全保障缺失

AI消防技术应用缺乏统一的标准体系，数据安全、算法公平性等方面的监管机制不完善，同时基层单位技术应用能力不足，制约了技术落地成效。

四、优化路径与发展建议

（一）构建数据共享协同体系

建立统一的消防安全数据标准，搭建跨部门、跨层级的智慧消防云平台，打通公安、应急、住建等部门的数据壁垒，实现数据安全共享与高效利用，为AI模型提供高质量数据支撑。

（二）强化算法模型场景化研发

聚焦高层建筑、老旧小区、特殊场所等重点场景，开展定制化AI算法研发，积累专属训练数据，优化模型识别精度与响应速度。鼓励企业与科研机构合作，构建“行业大模型+场景定制模型”双引擎架构，提升技术适配性。

（三）完善标准规范与安全保障

加快制定AI消防技术应用标准、数据安全规范，明确技术准入条件与操作流程。加强算法审查与监管，防范数据泄露与算法偏见风险。同时开展基层人员技术培训，提升AI设备操作与维护能力。

（四）健全多元协同推进机制

坚持“政府引导、企业主体、社会参与”的原则，加大政策支持力度，鼓励企业参与AI消防技术研发与应用。通过政府购买服务、示范项目建设等方式，推动技术在不同区域、不同类型场所的普及应用，形成可复制、可推广的经验。

五、结论

AI技术为社会消防安全综合治理提供了全新的技术路径与发展机遇，在风险防控、监管执法、应急救援、宣传教育等领域的应用已取得显著成效，推动消防安全治理向智能化、精准化、高效化转型。面对数据融合、算法适配、标准建设等方面的挑战，需通过构建协同体系、强化技术研发、完善制度保障、健全推进机制等措施，持续深化AI技术与消防安全治理的深度融合。未来，随着技术的不断迭代与应用的持续拓展，AI将成为提升社会消防安全综合治理能力的核心新质生产力，为筑牢公共安全屏障提供坚实保障。

信息来源：本文转载自“消防科技信息网”。据悉，其原始来源为“喀什地区消防救援支队”等官方媒体。版权归属原作者，本平台转载仅为行业信息传播，不保证其准确性。如有异议，请联系我们。