供稿/消防科普教育中心 吴佩英
工业 4.0 的概念将通过使用智能技术和数字化转型为各个行业带来重大变化。 这一理念在建筑领域的体现（称为建筑 4.0）重新塑造了建筑环境资产的设计、施工和运营方式。智能和数字技术的整合，包括人工智能（AI）技术和物联网（IoT），可以提高效率、改善安全性并降低成本。1 AI 使计算机和机器能够模仿人类智能来解决问题和完成任务。 物联网（IoT）是一个物理设备网络，这些‘物理设备’嵌入了传感器、软件和其他智能技术，以便通过互联网相互交换数据。例如，AI 可以用于建筑中的预测分析、项目规划和风险管理。AI 可以分析大量数据，以识别模式和趋势，帮助预测潜在问题并减轻风险。 另一方面，IoT 可以用于实时监控设备和结构。IoT 设备的传感器可以收集从温度和湿度到振动和应力的所有数据，从而实现主动维护和提高安全性。 尽管这些技术在建筑行业的采用仍处于早期阶段，但它们的潜力巨大。
人工智能和物联网在火灾安全中的应用正在全球范围内受到广泛关注。2 这些技术有潜力增强火灾预防、检测和响应。 人工智能可以用来分析来自各种来源的数据，包括物联网设备，以预测潜在的火灾风险并建议预防措施。 例如，人工智能算法可以分析来自烟雾探测器、温度传感器和其他物联网设备的数据模式，以预测火灾最可能发生的地点和时间。这种预测能力可以使采取主动措施在火灾发生之前进行预防。物联网设备如智能烟雾探测器、热传感器和火警报警器也可以互联并远程监控；在发生火灾时，这些设备可以立即向相关部门发送警报，确保快速响应。. 此外，人工智能和物联网可以协同工作，以增强火灾响应策略。 例如，来自物联网的数据可以用于通知人工智能驱动的模拟计算机模型，这可以帮助规划有效的疏散路线和策略。 在这次简要的技术探索中，我们深入探讨了人工智能和物联网在增强建筑火灾安全方面的变革力量，特别关注烟雾探测器的历史及其演变为现代配备人工智能和物联网的智能探测器。
智能设备逐渐融入我们的生活环境，导致了各种工具和小工具的发展，旨在使我们的生活更轻松、更舒适和更安全。这些设备还通过利用优化的新电子产品、材料和设计，具有更好的性能和更少的能源浪费，从而为环境保护做出贡献，例如使用智能调光器、发明者、nano 级低功耗电子设备和传感器。 不久，我们的家将配备各种智能系统和产品。 尽管智能家居提供了众多好处，但考虑其安全性方面，包括火灾安全，是至关重要的。 根据国家消防协会（NFPA）的数据，2014 年至 2018 年间，近五分之三的家庭火灾死亡事件发生在没有正常工作的烟雾报警器的建筑中。3 NFPA 的文章强调了从传统探测器到先进系统的演变。 智能火灾和烟雾探测器在检测、分析和响应火灾事件方面提供了前所未有的能力。这增强了建筑物及其居住者的火灾安全性，以及建筑物的运营效率。4 该文章还强调了 AI 和 IoT 在这些新设备中的关键作用，并比较了它们的性能、可用的法规和技术。 采用这些技术不仅仅是便利的问题，而是拯救生命的必要性。
烟雾探测器的演变
烟雾探测器的演变是技术进步的引人注目的叙述。5,6 从 20 世纪初的热敏报警器到现代复杂的互联设备，每一代烟雾探测器在火灾预防技术领域都提供了增强的火灾安全性和可靠性。 在 19 世纪末，火灾探测系统刚刚起步，提供基本的保护。 这些初始系统主要基于热量，仅在商业环境中使用，主要是由于其笨重的体积和高昂的成本。 后来在 1930 年代，首个适用于家庭和企业的烟雾探测器被开发出来。 尽管有了这一进展，但其高昂的价格标签使得普通家庭仍然无法负担。 在 1960 年代，烟雾探测的格局经历了重大变革，1951 年物理学家沃尔特·耶格发明了电离烟雾探测器。 电离烟雾探测器利用少量放射性材料来检测空气中的烟雾颗粒。这在火灾安全方面引发了一场革命，因为烟雾探测器的灵敏度和可负担性大大提高。 然而，它们对来自燃烧火焰的小烟雾颗粒敏感，当烟雾干扰电离空气流时会被激活。 尽管它们能迅速探测到火灾，但仍然容易产生误报。 然而，火灾安全的民主化在很大程度上归功于杜安·D·皮尔索。这是因为他在 1965 年发明了一种经济实惠的电池供电烟雾探测系统，称为 SmokeGard 700。 这种光电探测器在检测慢燃和霉变火灾方面表现出色，这在住宅建筑中更为常见。 接下来的几年见证了立法的激增，倡导在住宅建筑中安装烟雾探测器。 这一政策转变在拯救无数生命方面发挥了重要作用。 光电探测器通过感应烟雾散射光束到光传感器上，出色地检测较大的烟雾颗粒，从而减少误报。此外，一些探测器结合了电离和光电传感器，提供全面的检测方法。 这一双传感器策略得到了 NFPA 和保险商实验室（UL）的支持。 然而，这些探测器可能无法完全满足当代安全标准的复杂要求。 根据《烟雾报警器市场》报告，全球烟雾探测器市场预计在 2023 年产生 19.569 亿美元的收入。7 烟雾探测器的需求预计将以 7.1% 的复合年增长率（CAGR）增长，到 2033 年预计达到 38.857 亿美元。 最近，NFPA 报告称，从 1980 年到 2022 年，住宅火灾减少了 50%，事故数量从 734,000 起下降到 363,000 起。8 此外，调整通货膨胀后，2022 年的财产损失比 1980 年低 20%。 这一住宅火灾的显著减少在很大程度上可以归因于烟雾探测器的广泛安装和维护。
现代烟雾探测器图像
进入 21 世纪，烟雾探测技术已经拥抱了智能家居创新的快速发展。 根据 Virtue Market Research 的最新分析，2023 年全球智能烟雾探测器市场估计为 22.6 亿美元。 预计到 2030 年将增长至 40.3 亿美元，2024 年至 2030 年的年均增长率为 8.6%。9 当代烟雾探测器不仅支持 Wi-Fi 远程监控，还可以与其他智能家居设备集成，形成一个全面的家庭安全生态系统。 这种集成代表了烟雾探测器演变的最新篇章，突显了通过技术创新推进火灾安全的坚定承诺。 这些检测系统利用云计算、智能传感器和 IoT 网关，精确识别建筑内火灾的位置，提高紧急响应的效率和有效性。 这些系统提供关于火灾的关键信息，例如火灾的蔓延情况，可以通过强大的传感器网络实时监控。 此外，集成的 IoT 通过汇总和分析来自天气和交通信息等各种其他来源的数据，增强了应急人员和第一响应者的态势感知，以支持灭火工作。
现代智能传感器技术显著增强了火灾检测系统的能力。 这种增强不仅包括一般的烟雾检测，还包括识别有害气体，如一氧化碳 (CO) 和二氧化碳 (CO2)，从而提高室内安全标准。 最新一代智能探测器体现了这一创新，将烟雾和 CO 检测与智能功能相结合，无论房主身在何处，随时提供即时警报。 配备光电传感器的智能烟雾探测器可以检测过高的热量以及烟雾，在您闻到烟雾之前就提醒您潜在的火灾。 如前所述，基本烟雾报警器则使用电离传感器，这可能需要更长时间来识别阴燃火灾。 智能探测器具有新功能，包括在烟雾报警器触发时随时关闭您家中的 HVAC 系统，以防止快速燃烧的火焰蔓延，并且它们可以与家中其他现有智能系统互联，例如智能电梯、智能门窗，以便在紧急情况下进行设置。
一旦通过有线或 Wi-Fi 技术连接到互联网，智能探测器会通过发送手机警报来通知房主低电量或警报被触发的情况。它使用人声提供有关危险位置和类型的具体细节，在发出响亮警报之前提供礼貌的‘提醒’。 该设备进行自检以确保功能正常，并使用先进传感器检测烟雾或一氧化碳，代表了一种更智能、更互联的家庭安全方法。 此外，它与其他产品的兼容性允许在警报事件期间进行自动录音，增强家庭安全、调查和监控。 烟雾探测器中的自我维护通知将导致更少的误报触发。 这种互联程度展示了物联网的潜力，以增强安全设备的能力，使其在紧急情况下更加主动和信息丰富。
最近的火灾检测研究利用了人工智能的力量，特别是通过计算机视觉和卷积神经网络。10 这些进展旨在提高探测器的精确度和响应时间，标志着向更高效和硬件嵌入解决方案的转变。 为了确保这些创新设备遵循最高的安全和性能标准，像 UL 217 这样的标准是不可或缺的。11 它们建立了对警报灵敏度、抵抗误报和在各种条件下的耐用性的重要标准，同时也保证了在家庭安全生态系统中的兼容性。 NFPA72，也称为国家火灾警报和信号规范，最近被推荐用于超过 1,000平方英尺的住宅空间。 这一要求确保较大的居住区域配备足够的火灾检测和警报系统，为居住者提供增强的安全性。 UL 217 标准与 NFPA 所制定的规范和指南，11 共同代表了建筑物火灾安全和预防的整体方法。
结论与未来方向
人工智能与物联网在火灾安全系统中的整合，例如智能烟雾探测器，标志着检测和响应技术的重大进步。 当今尖端的智能烟雾探测器利用这些复杂的技术提供准确及时的警报。 像 UL 217 这样的标准在确保这些设备满足严格的安全要求方面至关重要。11 这一进展突显了向主动火灾管理策略的趋势，为生命和财产提供了更好的保护。 为了增强建筑物的火灾安全并减少潜在损害，进一步研究智能烟雾探测器与主动火灾保护系统（如 SMART 喷淋系统）的整合将是至关重要的。 这种整合可能导致更高效和响应迅速的灭火解决方案，潜在地拯救生命和财产。12 结合物联网 13,14 人工智能驱动的计算机视觉系统在智能烟雾探测器中的应用仍处于初级阶段，但可以在研究原型或大型工业设置中看到。 缺乏足够的视觉数据、嵌入烟雾探测器中的强大电子处理能力以及在住宅和商业建筑中使用视觉系统的法律隐私问题是开发基于视觉的烟雾探测器的主要障碍。 对智能烟雾探测器领域的快速观察显示，智能烟雾探测器功能的细节尚未明确定义，智能与传统烟雾探测器之间的比较结果也尚不清楚。此外，针对智能烟雾探测器设计的标准仍然薄弱，新的更新和当前标准未涵盖基于数字技术的问题，例如网络相关问题。
参考文献
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2.C. Maraveas，D. Loukatos，T. Bartzanas，K.G. Arvanitis，“人工智能在农业结构防火安全中的应用”，应用科学，11，7716，2021。
3.M. Ahrens，“美国家庭火灾中的烟雾报警器”，NFPA，2021 年。
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12.M.R. Hassan，A. Tamim，J. Singh，“建筑物的耐火弹性和可持续性 : 倡议和未来方向”，《国际消防杂志》，MDM 出版有限公司，96，38，2023 年。
13.M.H. Mozaffari, Y. Li, Y. Ko，“生成式人工智能在消防安全中的应用”。载于 :Z. Lyu( 编辑 ) 的应用生成人工智能，施普林格，湛。, 577-600, 2024.
14.Y. Ko, M.H. Mozaffari, Y. Li，“火灾与烟雾图像识别”。载于 :X. Huang，W.C. Tam，(eds) 智能建筑消防安全和智能消防。建筑、工程和施工中的数字创新 , 305-333, 2024.
关于作者
M. 哈梅德 莫扎法里
火灾安全，建筑研究中心，加拿大国家研究委员会，1200 蒙特利尔路，渥太华，安大略省，加拿大，K1A 0R6
罗基布 哈桑
M. 罗基布 哈桑，博士，助理研究官，火灾安全，建筑研究中心，加拿大国家研究委员会。Rokib.Hassan@nrc-cnrc.gc.ca
尼洛法尔 胡希亚里普尔
火灾安全，建筑研究中心，加拿大国家研究委员会，1200蒙特利尔路，渥太华，安大略省，加拿大，K1A 0R6
转载自：应急管理部上海消防研究所
