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【智慧消防和智慧应急,智慧消防落地的关键因素有哪些？】关于智慧消防建设，经常与业界一些同仁交流，他们认为比较困难的点还是应用落地智慧消防和智慧应急 。
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智慧消防落地难在哪里？
据消防产业智库观察研究，主要体现在数据、算法和标准三个方面 。
1、美国犯罪概率预测
首先，我们来看美国一个关于犯罪概率预测的案例 。
在美国大城市里，犯罪是让市民和警方都挠头的大问题，解决这个问题最好的办法不是在犯罪发生后去破案，而是提前制止犯罪行为 。
于是，美国加州大学建立了一个基于条件随机场的数学模型 。
训练这个模型需要大量的数据，因此洛杉矶警方将80多年里发生的1300多万个案例都提供出来，经过训练得到一个比较好的模型 。
事实证明，使用这个模型可以使该地区的犯罪率降低13%，这项发明在2011年被《时代》周刊誉为年度最优秀的发明之一 。
这个犯罪的预测模型和火灾的预防有着很大的相似性，如“提前制止犯罪”类似“提前预防火灾”，“预测犯罪”类似“预测火灾”，其背后的逻辑是一样的：
海量的数据以及数学模型，是智慧消防应用落地，能够发挥实际作用不可缺少的关键因素 。
2、获取海量数据
丁宏军说，未来5年是消防物联网的天下 。
建设消防物联网，除表面的铺设智能终端、实现物联之外，最根本的是获取数据 。
从人工智能的演进中可以知道，行业智能化发展首先在于获取大数据，进而借助架构与技术，才能拓展垂直领域的应用 。
以此类推，在智慧消防建设过程中，谁获取了场景化的海量数据，谁就掌握了进入该领域的通行证 。
从行业发展来看，智慧消防企业可以通过与各级应急管理部消防救援局合作，获取大数据支撑，或者是在某一领域不断深耕，不断积累 。
当有效的数据达到一定的量级，才能充分验证模型与算法的准确性，智慧消防建设才可能真正落地 。
3、模型与算法
汇聚了量级的大数据，接下来最关键的就是算法与模型 。
前段时间，在第三届世界智能大会上，天津消防研究所和国家消防工程技术研究中心研制开发的“火眼”可视图像早期火灾报警系统亮相 。
“火眼”采用先进的视频图像分析技术，从安防系统局域网接入，最快可在火灾图像出现的10秒之内，准确发现火焰或烟雾并同时发出火灾报警信号 。
“火眼”比传统感温、感烟报警速度提高5倍以上，背后最关键的支撑因素是模型与算法 。
因为涉及到商业机密，这部分在大会上没有过多介绍 。当然，产品虽然已经发布，但距离真正走向市场还有一段距离 。
所以说，收集了海量的数据，如何利用模型与算法，对数据进行分析，实现预测性和研判性，这才是关键所在 。
4、标准化问题
获取海量数据的一个很重要的前提，就是接入标准与数据融合问题 。
“大产业，小市场”是消防行业长久以来存在的一个特点，中国有成千上万多家消防厂商，多以中小企业为主 。
每家厂商都有自己的“地盘”，政府不会用同一家的产品，重点防火单位用的产品也不尽相同 。
目前，消防设施设备的编码标准，消防系统的交付标准，数据存储标准等不尽相同，智慧消防应用可以说层出不穷 。
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