持續(xù)了5個小時的大火,將擁有850年歷史的巴黎圣母院付之一炬。在這個全人類為之惋惜的時刻,我們同樣也無法忘記:
始建于1284年的元代護(hù)國寺曾經(jīng)多次為火災(zāi)所困擾;2010年清華大學(xué)的百年老學(xué)堂被一場大火燒毀;2014年蘇格蘭格拉斯哥藝術(shù)學(xué)院及無數(shù)藝術(shù)珍品被燒毀;2017年,位于四川的亞洲第一高木塔靈關(guān)樓因大殿火災(zāi)而終遭焚毀;2018年,巴西國家博物館2000萬藏品陷入火海,其中包括巴西最古老的人類化石……
而那些暫時幸免于難的古建筑群們,也并不能高枕無憂,而是常年活在對火災(zāi)的忐忑之中。巴西博物館被燒光后,我國就迅速組織了一次全國范圍內(nèi)的博物館和文物建筑消防安全大檢查。巴黎圣母院失火的消息剛剛傳出,故宮就緊急召開了防火動員會議;而預(yù)防性保護(hù)現(xiàn)存最高全木建筑應(yīng)縣木塔的呼吁更是得到了廣泛關(guān)注與聲援。
火災(zāi)對重要文化建筑的威脅,常年如幽靈一般盤旋在人類文明的頭頂。之所以每一場大火都讓人們無比惋惜并憂心忡忡,一方面是代價太大,火災(zāi)對于人類建筑藝術(shù)文化帶來的傷害幾乎是毀滅性的、無法修復(fù)的;另外,許多古建筑往往有著特殊的結(jié)構(gòu)工藝與材料,讓很多現(xiàn)代消防措施顯得有點(diǎn)無力。
比如火災(zāi)救援中經(jīng)常使用的高壓水槍和泡沫滅火器,就有可能對傳統(tǒng)建筑中脆弱的木結(jié)構(gòu)部位造成二次傷害;一些建筑的地理位置和周邊基礎(chǔ)建設(shè)比較古老,消防車等大型救火設(shè)施無法大規(guī)模進(jìn)場等等。
在這場人類與“火龍”的文明保衛(wèi)戰(zhàn)中,前人已經(jīng)總結(jié)和探索出了不少方法論,比如智能消防栓、自動報警系統(tǒng)等等。那么,當(dāng)技術(shù)的接力棒交到AI手里,它能做到更多嗎?答案必須是肯定的。
AI挑戰(zhàn)火災(zāi),有哪些核心戰(zhàn)斗力?
以AI為代表的前沿科技,正在火災(zāi)救援任務(wù)上被寄予厚望。之所以能當(dāng)大任,可能要?dú)w結(jié)于AI的三個核心戰(zhàn)斗力:
1.深度學(xué)習(xí)+智能數(shù)據(jù)終端的結(jié)合,來預(yù)測和確定火災(zāi)風(fēng)險以及事故發(fā)生的具體情況,從源頭控制火情;
2.智慧城市的云端調(diào)度,能夠快速制定救災(zāi)方案,幫助消防隊伍及相關(guān)物資高效進(jìn)場,為救援工作爭取時間;
3.智能機(jī)器人等可以完成一些人類和傳統(tǒng)器材無法實(shí)現(xiàn)的任務(wù),比如前往耐熱性。
當(dāng)然,這么籠統(tǒng)的概括可能還是有點(diǎn)模糊。畢竟重點(diǎn)建筑的防火工程,是一個包含了預(yù)防、救災(zāi)、修復(fù)重建等等的龐大綜合體系,期間還可能遇到各種各樣的特殊困難。
為了更充分地讓大家系統(tǒng)性了解AI在重要建筑火災(zāi)救援中起到的具體作用和潛在價值,我們試圖通過幾個重點(diǎn)場景來還原一下,AI技術(shù)集群在火災(zāi)中如何綜合做功的。
場景一:火情預(yù)防
對于像巴黎圣母院、應(yīng)縣木塔、故宮這樣古老的建筑物而言,預(yù)防是第一位的。但是依靠人工來定期巡檢,受復(fù)雜結(jié)構(gòu)和規(guī)模的影響,又很難保證及時發(fā)現(xiàn)火情。
所以,通過云端網(wǎng)絡(luò)+智能IoT“軟硬件”協(xié)同預(yù)防火災(zāi)的技術(shù)解決方案,就顯得很必要了。
先說硬件。不少團(tuán)隊已經(jīng)開始嘗試,將帶有無線傳感器的IoT設(shè)備布置到一些薄弱位置。這些設(shè)備會實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)并上傳到云端,一旦出現(xiàn)異常會直接觸動報警機(jī)制。當(dāng)然,,設(shè)備還帶有自動報修功能,以保證長期全時段穩(wěn)定可用。
針對一些非易燃物引發(fā)的火情,比如線路打火或用電設(shè)備使用等較為隱蔽的火災(zāi)風(fēng)險,“電流指紋識別”技術(shù)就可以及時地判斷出來。其背后的工作原理有點(diǎn)像人臉識別,通過對“電流特征數(shù)據(jù)”進(jìn)行提取,并判斷出相關(guān)電路設(shè)備的工作狀態(tài)是否存在異常,從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警。
大家可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了,IoT智能消防設(shè)備都只是作為數(shù)據(jù)終端存在,具體的處理效果,還是要靠云端平臺及算法來保障。
智慧消防云平臺的整體架構(gòu),大致分為三層:
第一層:設(shè)備感知層,也就是剛才我們提到的包括煙感、溫感、電感、智能攝像頭等等各類傳感設(shè)備。這方面的應(yīng)用已經(jīng)比較成熟,比如2014年華為就已經(jīng)在消防栓監(jiān)測、煙霧探測等領(lǐng)域?qū)嵺`窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)了。BAT也聯(lián)合不少省市政府展開合作,部署城市消防傳感器和邊緣計算網(wǎng)關(guān)。
第二層:云端 PaaS 層。傳感器收集的數(shù)據(jù)都被匯總到云端進(jìn)行處理,AI的預(yù)測能力也在這里發(fā)揮作用。但客觀來說,目前還沒有有效探測火災(zāi)位置及潛在風(fēng)險的成熟算法。
一方面是由于偶發(fā)事件支撐的數(shù)據(jù)規(guī)模不足,系統(tǒng)無法得到充分的訓(xùn)練;另外則是包括終端IoT及地球同步運(yùn)行環(huán)境衛(wèi)星(GOES)等傳回的數(shù)據(jù)有著一定的時延,比如數(shù)分鐘才能提供高分辨率的圖像,大大降低了預(yù)測的時效性。而且算法的準(zhǔn)確性也不敢恭維,加州大學(xué)戴維斯分校的研究人員設(shè)計出了火災(zāi)探測方法,有些檢測到的卻是后院的篝火和燒烤。
目前來看,想要靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+深度學(xué)習(xí)來預(yù)測火災(zāi),可能達(dá)到一定的準(zhǔn)確率需要還數(shù)年之久。
第三層:應(yīng)用SaaS層。云端預(yù)測結(jié)果最后將通過 APP、web等應(yīng)用平臺呈現(xiàn)給專業(yè)人士,并完成防火監(jiān)測預(yù)警、消防物資管控等業(yè)務(wù)工作。
盡管我們很想對重大災(zāi)害“防患于未然”,但對于歷史數(shù)據(jù)不夠豐富的火災(zāi),AI算法似乎還是有些束手無策。但硬件端的智能升級,顯然對于防災(zāi)救災(zāi)有著極為重要的現(xiàn)實(shí)意義與可行性。
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(shí)是不起眼的手機(jī),因?yàn)樗梢宰屍胀ㄈ嗽诎l(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(shí)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(shí)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(diǎn)、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(diǎn)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(shí)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(shí)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(diǎn),囊括了大教堂內(nèi)外的50多個地點(diǎn),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(diǎn)的“point cloud(點(diǎn)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。
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