王菁川：用智慧预见消防 | 中国人民警察大学讲学摘录

    以下为本次讲学的摘录：

    二十年前，我第一次来到武警学院，如今，一晃二十年过去了。非常感谢老师们的邀请，让我今天有幸以学校老朋友的身份来到这里。我本人从业二十七年，从大学毕业到今天一直在从事消防工作，对消防怀有深厚的感情。今天借此机会给同学们做一些分享，希望能给同学们带来一些行业思考。

    今天的分享，我想先从目前最热的中美贸易话题开始。这是为什么？是希望借助案例带给大家一个判断趋势的思维习惯，用趋势思维看消防的未来。

     中美贸易战是真打还是假打？是长期打还是短期打？从外媒定义中美贸易战而官媒定义中美贸易摩擦可以看出，现在还是在恐吓阶段，没有真打，真打就不叫摩擦了。从长期看，第一第二经济体之间必有一战，美国必须维护自己的世界经济秩序话语权。在这样的大环境下，打是必然要打的，由于第二超越第一的过程必须要经过一个相对长的过程，因此贸易战是长打。

    我以中美贸易战作为引子，是希望同学们明白，看事情不能看现状，要看趋势，要学会看趋势的思维方式。

    消防这个行业在过去的几十年发生了什么，将来会发生什么。我们要把时间轴拉长来看消防的昨天、今天和明天。

    历史上火灾报警探测器、灭火器及工程上的施工、维保可以称之为消防的昨天，是传统意义上的消防。

    从2014年开始，消防行业出现了一个词叫做信息化。中国的人力成本越来越贵，以人为本的性质发生了变化，更多的物联感知参与到传统行业中，物联网应运而生。

    随着物联网技术的飞速发展，从2014年到2019年，消防物联网的从业企业扩大了100倍，我把这一段称之为消防的今天。

    之所以称为消防的今天，是因为硬件和软件的快速发展、成本的快速降低，以及消防主管部门出台了很多相关的政策，如公安部129号和279号文件，说明国家在顶层设计方面对于消防信息化给予了充分的重视。

    我在2013、2014年开始消防物联网的探索、研究，对各种技术非常感兴趣，把每一种技术的优缺点进行了深入比较。这期间积累了很多的客户，但研发的这套软硬件产品给到客户时，客户是反感的。经过充分的交流，我发现仅仅是解决了报警信息上云，把报警信息采集回来告诉了业主。但这些信息给业主带来了骚扰，客户体验很差。举个例子，在上海做了一个商业综合体项目，第一天就采集到了58万条报警主机信息，物业经理收到大量报警短信，不堪骚扰。

    后来我在思考为什么技术的革新没有给客户带来好的体验，是因为我们的注意力在物联网上，重心没有放在客户需求上。消防物联网企业开始认真思考如何为用户带来真正的价值。

    在这张图上我们可以看到智慧消防能做什么，如果消防的昨天是FIRE，那么今天是IFIRE，I是Internet、是lnformation、是IoT，消防的明天是AIFIRE，AI大家都知道，是人工智能。人工智能+消防能给行业带来什么？如数据分析，消防培训，分级报警，在线体检，智能评估，智能报表等等，要把这张图解释清楚，相当于就把整个智慧消防解释清楚了。

    智慧消防的内涵非常之广，我提出了智慧消防三角模型，称为BGC模型。

    B是Business，也可以理解为Building，他是为建筑物服务的，是社会单位自管系统。G是政府，Government，不管是消防部门、是政府、公安，他们都是G的一部分，是监管的代名词，他们需要的是监管服务。C是Community，是九小场所，其聚焦的是无线感烟和无线可燃气体感测器。C是无线的，带电池的，其用物联网卡传输数据到云端，再传到手机。

    从本质上讲，消防是没有政治属性的。讲到政府，必须要讲消防改革。虽然消防改革换了身衣服，但不管在什么朝代，如何设置职能部门，消防安全永远是最最重要的。

    你们是第一批警察大学智慧消防方向的学生。不论消防服装的颜色，是从绿色到蓝色；不论学校的名字是从武警学院到警察大学；不论就业的去向，是包分配还是不包分配。我们要尝试去理解智慧消防的真正意义，要理解你们专业的社会价值。我在这里结合自己的研究，帮助大家了解智慧消防到底能做什么？

    这是一个金字塔的分级预警模型。红橙黄蓝四色报警。普通火警是蓝色，在符合真火警算法的情况下升级为疑似火警，如果存在相关联设备的多重报警，则升级为高度疑似火警，最终会通过人工智能技术识别为AI火警。

    这是一个风险评估展示模型。风险评估会对一个大楼，一个区域的安全进行打分，这些分数会形成热力图，知道这栋建筑，这个区域哪里危险？哪里安全？

    这时候就涉及到火灾预测。火灾预测的研究在国内几乎是空白，美国研究机构的准确率为40%，英国号称60%，我们国家则相对空白。但我们有后发优势。因此，如果我们重视火灾预测，那么这个细分领域的发展速度会非常快。风险评估和火灾预测是密不可分的孪生兄弟。

    举个例子，大楼的风险评估分数为82分的楼和52分的楼，哪个更容易着火？分数低的容易着火，大家回答的对。那么假设82分的楼着火概率是20%，52分的楼着火概率是80%。这个具体数值的着火概率怎么理解呢？对于机器来说，当他发现在82分的楼里，在一定的时间年限内有20栋着火了，那着火概率就是20%。如果最终只有10栋楼着火了，说明机器计算得不对，需要调整因子权重，重新计算概率。在这个过程中，采集样本越大，准确率越高。而机器在不断的训练下会越来越智慧，准确率越来越高。

    从风险评估的目的、意义、价值、实现的方法上，让大家对于风险评估、火灾预测有一个基本的理解，现在大家看到的就是一个实物。智慧消防长什么样子？在今天的中国国际消防展上显示的就是这个界面，有大屏幕，有可视化，有数据统计。

    今天，我的分享基本到这里，做消防就是做善事。伦敦的崛起背后有一个非常大的火灾，把城市的三分之二烧掉。消防在越发达的地方，火灾的破坏性就越强。现在的学生要求跨学科、跨领域地学习研究，不是一个学科学好就能把消防学好。真的要说智慧消防方向，涉及到的人工智能、物联网、大数据、区块链等等，需要了解的内容还很多。但一切的基础还是要把消防专业学透。如果同学们对智慧消防感兴趣，在学好消防专业的同时，要广泛涉猎其他相关专业，相信一定会在该行业学有所成，最后预祝大家学业有成，为祖国消防事业的迭代升级做出卓越的贡献！