場景二：火災(zāi)救援

靠人力巡檢和AI預(yù)測來預(yù)防火情，顯然都自有其局限性，無法達(dá)到真正理想的效果。一位美國加州的消防隊員更是直言不諱，認(rèn)為該州有價值的滅火工具之一其實是不起眼的手機(jī)，因為它可以讓普通人在發(fā)現(xiàn)火災(zāi)時撥打緊急服務(wù)電話。

如果不幸發(fā)生了火情，AI等前沿科技的效率優(yōu)勢和特殊能力就能夠真正幫上忙了。

AI在救災(zāi)場景中的應(yīng)用，核心就在于利用技術(shù)提高救援效率。

首先在調(diào)度上，依托智慧城市的大數(shù)據(jù)，能夠及時判斷并決策出救援策略。

比如在路線規(guī)劃上，可以根據(jù)火警位置和人流、車流狀況實現(xiàn)周邊智能疏散，為趕赴現(xiàn)場節(jié)約時間。根據(jù)衛(wèi)星、智能終端、城市攝像頭等的實時數(shù)據(jù)決定救援設(shè)施。

智能消防車上還配有GPS衛(wèi)星定位自主導(dǎo)航儀。當(dāng)接到報警時，就能顯示出報警的地點、路線、用戶名稱等，調(diào)出救援對象的滅火預(yù)案資料，并規(guī)劃出到達(dá)火警點的行車路線。

目前在科技公司與有關(guān)部門的努力下，搶險救災(zāi)的前期調(diào)度已經(jīng)能夠借助智慧城市網(wǎng)絡(luò)有效地實現(xiàn)了。比如深圳市的“智慧交通平臺”，就能夠在發(fā)現(xiàn)火情時，快速自動生成將所有必經(jīng)道路調(diào)成綠燈，以保障消防車輛快速通過的最短導(dǎo)航路線等等。

在救災(zāi)現(xiàn)場，智能技術(shù)也可以大幅度提升救援效率。比如依托成熟的無人機(jī)設(shè)備，在一些老城區(qū)的崎嶇小路等，率先派出帶有熱成像功能的無人機(jī)可以提供及時的火情偵察、火源定位等關(guān)鍵信息。與消防云結(jié)合，還能夠預(yù)測火災(zāi)的蔓延路徑，及時地調(diào)整策略并疏導(dǎo)人群，以降低潛在的人員傷亡。

另外，AI的云端能力能夠幫助專業(yè)消防人員做出更為合理的判斷。

前面我們提到，重要古建筑往往需要特殊的消防策略來應(yīng)對。以巴黎圣母院為例，現(xiàn)場除了消防人員之外，還需要由中世紀(jì)建筑專家進(jìn)行技術(shù)指導(dǎo)，根據(jù)文物的具體情況來制定合理的救援方案，降低損失。巴黎圣母院的消防方案就放棄了已經(jīng)無法拯救的屋頂，將所有措施投入到了內(nèi)部結(jié)構(gòu)的保護(hù)上，最后導(dǎo)致?lián)p失比料想中輕很多。

想一下，如果是其他的非著名建筑，消防員在救援時如果能夠通過數(shù)字資料來及時獲取相關(guān)信息，是否就能避免一些原本能夠規(guī)避的損失呢？

目前，有不少機(jī)構(gòu)都在嘗試用數(shù)字的方式來保留重要的建筑信息。比如Google Arts ＆ Culture就將世界各地的博物館高質(zhì)量地還原在網(wǎng)絡(luò)中，中國古建筑文化資源數(shù)據(jù)庫，也將數(shù)百處國寶級木結(jié)構(gòu)古建筑通過數(shù)字化掃描和保真攝影的方式進(jìn)行了信息采集。未來通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行智能整合，合理安排救災(zāi)方式，就能夠讓一線消防員在爭分奪秒的救援現(xiàn)場快速做出更有針對性的選擇，避免出現(xiàn)不恰當(dāng)方式帶來的次發(fā)損失。

這類系統(tǒng)已經(jīng)在逐步建構(gòu)中，未來隨著AI能力的引入，必然會成為指導(dǎo)古建筑救援的重要標(biāo)尺。

除了消防員，在今天的火災(zāi)救援現(xiàn)場我們能夠看到很多智能機(jī)器人的參與。它們存在的價值在于，能夠幫助消防員完成危險環(huán)境探測、特殊空間救援等任務(wù)。

比如斯坦福大學(xué)的團(tuán)隊就設(shè)計了一種“充氣式機(jī)器蛇”，可以自由伸縮自己的長度。并且搭載了自主運(yùn)算的芯片和運(yùn)動感應(yīng)器，讓它可以智能地判斷“路況”。如果遇到障礙物需要轉(zhuǎn)彎，“空氣蛇”的大腦就會發(fā)送信號給后端的機(jī)械泵，通過在上下左右不同側(cè)面充入不同量的空氣，來實現(xiàn)轉(zhuǎn)彎等復(fù)雜的運(yùn)動。

因此，這種空氣蛇可以精準(zhǔn)地穿越障礙物到達(dá)火場。對于教堂穹頂、藻井等不便接觸的角落，“空氣蛇”就可以代替人類完成滅火。由于稱重能力強(qiáng)，至少100公斤以上的重物，它還能夠幫助被壓在掉落物下面的人脫險。

當(dāng)然，這種柔性機(jī)器人也面臨不少問題。比如智能化程度不高，在缺乏真人指揮的前提下，只能憑借感應(yīng)器做出少量“智能”的反應(yīng)，本質(zhì)上還比較機(jī)械，只能完成單項救援任務(wù)。另外，柔軟的材料（像是塑料）在抗熱性上也表現(xiàn)不佳，據(jù)說研究人員正打算將“空氣蛇”改為液壓的，但總體而言，其耐受力都是相對有限的。

想要提高救災(zāi)機(jī)器人的智力和適應(yīng)性，還需要芯片硬件、材料學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)、智能算法等技術(shù)的綜合進(jìn)步，短時期內(nèi)救災(zāi)恐怕還要靠人類自己了。

場景三：災(zāi)后重建

由于結(jié)構(gòu)和材料的特殊性，火災(zāi)之于重要文化建筑，幾乎很難是“零損失”。

就在剛剛，法媒公布了巴黎圣母院的受災(zāi)損失，雖然比料想中要輕，主體結(jié)構(gòu)得以保留。但塔尖已經(jīng)倒塌，左塔上半部和著名的玫瑰花窗都被摧毀。館內(nèi)的藝術(shù)作品也被轉(zhuǎn)移保存。

災(zāi)難的結(jié)果固然令人遺憾，但災(zāi)后如何重建文明才是關(guān)鍵。其中，3D激光掃描等現(xiàn)代技術(shù)的運(yùn)用，就起到了重要的參考價值。

2015年，藝術(shù)歷史學(xué)家安德魯·塔隆對巴黎圣母院的激光掃描工作，就成為其災(zāi)后修復(fù)最為可靠的參考資料。塔隆的工作留下了超過10億個數(shù)據(jù)點，囊括了大教堂內(nèi)外的50多個地點，色彩數(shù)據(jù)可精確到5毫米。因此，最后得出的照片也非常準(zhǔn)確。

最后，采集的數(shù)據(jù)被拼接成一個包含10億個點的“point cloud（點云） ”，打造出逼真的三維立體模型。這些數(shù)據(jù)將直接輔助完成教堂的修復(fù)工作，還原出受災(zāi)前的原貌。

關(guān)于智能技術(shù)介入火災(zāi)的故事，還有很多無法一一講述。面對火災(zāi)這樣浩然的自然力量，人類舉起手中的“屠龍刀”，一次次發(fā)起沖鋒。戰(zhàn)斗的終局未必會是勝利，但絕對是值得當(dāng)下每一個人期待和努力。