摘要：人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，為煙草行業(yè)的消防安全管理帶來了新的機遇?；诖耍接懥巳斯ぶ悄?，尤其是深度學習、大模型和多模態(tài)技術(shù)在煙草行業(yè)消防安全中的具體應(yīng)用，通過智能化的監(jiān)測和預(yù)測模型，結(jié)合先進的圖像識別、文本理解和數(shù)據(jù)分析方法，能夠?qū)崿F(xiàn)實時預(yù)測與預(yù)警、隱患識別與風險評估、應(yīng)急響應(yīng)與決策支持等多方面的智能化管理。這不僅有效提高了消防安全管理的實時性和準確性，還在預(yù)防、控制和應(yīng)急處理中顯著提升了響應(yīng)速度和處理效率，對提升煙草行業(yè)消防安全管理能力和水平具有重要現(xiàn)實意義。

關(guān)鍵詞：人工智能；煙草行業(yè)；消防安全；深度學習；大模型；多模態(tài)

中圖分類號：D035.36" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2024）11-0076-03

人工智能整合了硬件、軟件、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)及傳感器等技術(shù)，用于模擬、延伸和擴展數(shù)據(jù)、理論和方法，可以通過自我學習而不斷升級，包括圖文識別、機器學習、專家系統(tǒng)等。在安全管理領(lǐng)域，人工智能以大數(shù)據(jù)為依托，通過深度學習、目標檢測算法等機器學習方法快速做出分析，及時、精準地識別問題，建立知識圖譜實現(xiàn)知識融合和推理，提高決策效率，并在環(huán)境中不斷進行模型學習，以達到目標的最優(yōu)策略，從而實現(xiàn)智慧化精細管理。

煙草行業(yè)作為輕工業(yè)之一，其生產(chǎn)、儲存和運輸過程中存在諸多火災(zāi)風險。傳統(tǒng)的消防安全管理方法依賴人工監(jiān)管和經(jīng)驗判斷，存在響應(yīng)遲緩、檢測不全、判定缺乏客觀數(shù)據(jù)支撐等問題[1]。近年來，隨著人工智能（AI）和深度學習技術(shù)的發(fā)展，越來越多的行業(yè)開始借助AI技術(shù)提升安全管理效率。尤其是在煙草行業(yè)，引入智能化的消防信息化系統(tǒng)，可以利用大數(shù)據(jù)分析、圖像識別和多模態(tài)技術(shù)，進行實時監(jiān)測、隱患識別、風險評估和智能決策支持。

1 煙草行業(yè)消防安全管理痛點分析

1.1" 消防安全檢查點多面廣

煙草倉儲設(shè)施通常規(guī)模龐大，涉及多個生產(chǎn)線、多種類型倉庫和存儲設(shè)施。由于各區(qū)域的工作環(huán)境、設(shè)備類型和火災(zāi)風險各不相同，檢查點眾多且差異化大、分布廣泛，對檢查能力要求較高，但是鑒于檢查人員的專業(yè)水平參差不齊，導(dǎo)致消防安全檢查的覆蓋面廣、頻次高、效率低，傳統(tǒng)的人工巡檢方式存在盲區(qū)和遺漏，難以實時、全面地監(jiān)管潛在火災(zāi)風險。

1.2" 火災(zāi)風險演變周期跨度大

由于煙葉和煙草制品生產(chǎn)周期較長，包括煙葉儲存、加工、包裝、運輸?shù)榷鄠€階段，不同生產(chǎn)場所的生產(chǎn)期和非生產(chǎn)期的跨度大，每個階段的火災(zāi)風險都有所不同，并且存在演變升級風險。這使得火災(zāi)風險的監(jiān)測預(yù)警變得更加復(fù)雜，傳統(tǒng)的火災(zāi)監(jiān)控依賴單一傳感器閾值報警，難以及時發(fā)現(xiàn)火災(zāi)前兆并進行有效干預(yù)，容易導(dǎo)致小火釀大災(zāi)。

1.3" 消防隱患識別不精準

傳統(tǒng)的隱患識別方法主要依賴人工巡檢和目視檢查，難以發(fā)現(xiàn)微小或隱蔽的安全隱患，如電氣設(shè)備故障、可燃物堆積內(nèi)部潮濕蓄熱時的風險。尤其在復(fù)雜和多變的生產(chǎn)環(huán)境下，隱患識別的及時性和準確性難以保障。

1.4" 風險評估過程繁瑣且缺乏數(shù)據(jù)支撐

火災(zāi)風險評估通常依賴人工經(jīng)驗和歷史數(shù)據(jù)，但在實際管理中，由于缺乏系統(tǒng)化的消防安全知識和數(shù)據(jù)支持，評估過程往往不夠精準。管理者在評估隱患的潛在風險時，數(shù)據(jù)來源復(fù)雜且質(zhì)量參差不齊，導(dǎo)致高風險決策環(huán)境，針對各類隱患風險等級的判斷存在主觀偏差。

1.5" 應(yīng)急響應(yīng)效率有待進一步提升，決策依賴人工判斷

煙草建筑往往遠離城區(qū)，不在城市消防救援力量的覆蓋范圍內(nèi)，一旦發(fā)生火災(zāi)，通常依賴現(xiàn)場人工判斷和處置，現(xiàn)場指揮和行動的協(xié)調(diào)存在延遲。尤其是在火災(zāi)發(fā)生時，傳統(tǒng)應(yīng)急響應(yīng)往往缺乏實時數(shù)據(jù)支撐，決策依賴人工判斷，這種方式不僅耗時，而且在緊急情況下容易造成決策失誤、響應(yīng)不及時等問題。

2 人工智能在煙草行業(yè)消防安全管理中的應(yīng)用

2.1" 利用時序建模和大模型技術(shù)建立實時預(yù)測與預(yù)警機制

火災(zāi)早期預(yù)警是煙草建筑抵制火災(zāi)危害的第一道防線，是變“被動滅火”為“主動防火”，防患于未然的有效措施，而傳統(tǒng)的火災(zāi)防控方法往往依賴傳感器閾值報警，存在誤報和漏報的風險。通過引入深度學習，尤其是時序建模和大模型（如Transformer、LSTM），采用LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）來捕捉短期異常，并結(jié)合Transformer捕捉長期趨勢，在處理火災(zāi)前兆時，能夠充分考慮時序依賴性和長期趨勢，實現(xiàn)對溫度異常、煙霧、電氣故障等火災(zāi)前兆的高效預(yù)測，提前發(fā)出預(yù)警，具有實時性、準確性，可輔助智能決策[2]。

基于深度學習的火災(zāi)預(yù)測與預(yù)警機制主要分為數(shù)據(jù)輸入、LSTM層、Transformer層和輸出層4個層級。在煙草建筑內(nèi)加裝傳感設(shè)備，通過各種傳感器（如溫度傳感器、煙霧傳感器、電流傳感器、氣體傳感器等）獲取實時數(shù)據(jù)，經(jīng)過LSTM層處理短期依賴，檢測設(shè)備狀態(tài)的快速變化，在Transformer層通過自注意力機制（Self-Attention），捕捉更長時間范圍內(nèi)的火災(zāi)趨勢，輸出層通過預(yù)測結(jié)果，判斷火災(zāi)風險等級，發(fā)出預(yù)警。相比于傳統(tǒng)的火災(zāi)防控方法，利用深度學習模型，能夠?qū)崟r處理傳感器數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可以準確識別出火災(zāi)的前兆，進行火災(zāi)預(yù)測。同時，基于預(yù)測結(jié)果，系統(tǒng)可以自動生成預(yù)警，提前進行干預(yù)，減少和遏制火災(zāi)事故。

2.2" 采用目標檢測算法完成實時自動隱患識別

隱患識別是煙草建筑消防安全管理中的核心任務(wù)。傳統(tǒng)方法往往依賴人工巡檢，無法及時發(fā)現(xiàn)潛在風險。引入YOLO等目標檢測算法，采用CLIP模型，通過結(jié)合圖像識別和文本描述，進行圖像-文本匹配，進一步提高隱患識別的準確性。系統(tǒng)可以實時檢測煙霧、電氣故障、可燃物堆積、可燃氣體泄漏等火災(zāi)隱患，能夠準確評估隱患的風險等級。

基于目標檢測算法的火災(zāi)風險隱患識別主要分為圖像采集、YOLO檢測、CLIP圖文匹配等步驟，通過煙草建筑現(xiàn)場設(shè)置的攝像頭采集生產(chǎn)線或儲存區(qū)域的圖像，使用YOLOv5檢測圖像中的隱患（如火源、電氣設(shè)備故障），通過CLIP模型將檢測到的隱患與消防安全文檔中的描述進行匹配，評估風險等級。針對大范圍、大跨度的隱患識別任務(wù)，系統(tǒng)可以實時檢測識別生產(chǎn)環(huán)境中的火災(zāi)隱患，自動匹配圖像和文本信息，減少人工巡檢的盲區(qū)，提高檢測效率，精準評估隱患的潛在風險，以便及時采取措施，從而降低火災(zāi)發(fā)生率。

2.3" 結(jié)合知識推理技術(shù)和深度學習模型輔助風險評估與決策

風險評估是火災(zāi)安全管理中的重要環(huán)節(jié)，通過構(gòu)建消防安全知識圖譜，可以將消防安全知識、法規(guī)、隱患類型、應(yīng)急處理流程等結(jié)構(gòu)化信息進行整合。結(jié)合深度學習模型，能夠?qū)D像識別結(jié)果和歷史數(shù)據(jù)進行自動推理，從而實現(xiàn)更智能、更高效的風險評估與決策。

基于知識推理技術(shù)和深度學習模型的風險評估與決策，主要分為知識圖譜構(gòu)建、推理機制建立、評估與決策支持等步驟，首先采用RDF、SPARQL和GraphDB等常見的圖譜構(gòu)建工具將消防安全的知識、隱患類型、應(yīng)急處理方案等信息進行結(jié)構(gòu)化，并將這些信息存儲在圖譜中?；谥R圖譜和推理引擎，結(jié)合深度學習模型（如CNN或Transformer），對輸入的圖像、傳感器數(shù)據(jù)等進行推理，自動評估潛在風險。結(jié)合評估結(jié)果和圖譜推理，即可為管理者提供針對隱患的風險等級和應(yīng)急響應(yīng)方案?；趫D譜中的規(guī)則和歷史數(shù)據(jù)，能夠為隱患提供更加精準和科學的風險評估，避免依賴人工經(jīng)驗存在主觀性的弊端，結(jié)合AI模型，能夠自動推理隱患的風險，并且根據(jù)推理結(jié)果輸出應(yīng)急響應(yīng)措施，幫助管理者迅速判斷隱患的危害程度和應(yīng)采取的具體措施。

2.4" 利用強化學習技術(shù)建立應(yīng)急響應(yīng)智能決策模型

當火災(zāi)等緊急情況發(fā)生時，煙草建筑傳統(tǒng)的應(yīng)急響應(yīng)通常依賴人工判斷和調(diào)度，與時間緊、任務(wù)重的現(xiàn)實情況不相符[3]。強化學習（RL）技術(shù)可以模擬應(yīng)急響應(yīng)決策過程，在應(yīng)急響應(yīng)中提出狀態(tài)空間和行動空間的概念，狀態(tài)空間包括當前火災(zāi)現(xiàn)場的傳感器數(shù)據(jù)（如煙霧濃度、溫度、電氣故障、氣體濃度等），行動空間包括可能的應(yīng)急措施（如啟動滅火器、通知工作人員、關(guān)閉電源等），通過與環(huán)境的交互，利用獎勵和懲罰來指導(dǎo)模型學習最優(yōu)的決策策略，從而實現(xiàn)在動態(tài)環(huán)境中實時評估狀態(tài)并給出最優(yōu)的決策，以最小化火災(zāi)損失。

應(yīng)急響應(yīng)智能決策模型可以分為狀態(tài)空間定義、動作空間定義、獎勵機制設(shè)計、強化學習模型等步驟[4]，首先定義火災(zāi)現(xiàn)場的狀態(tài)空間，包括溫度、煙霧濃度、人員位置等傳感器數(shù)據(jù)，再定義模型可以選擇的應(yīng)急響應(yīng)策略，如啟動滅火器、疏散人員、關(guān)閉電源等，根據(jù)模型的決策，評估其行為的效果（如減少損失、快速撲滅火災(zāi)等），并給予獎勵或懲罰。使用Q-learning或深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）來訓(xùn)練模型，根據(jù)環(huán)境的反饋優(yōu)化應(yīng)急響應(yīng)策略?；诋斍盎馂?zāi)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)，通過強化學習模型能夠快速自動做出最優(yōu)應(yīng)急響應(yīng)決策，實時應(yīng)對火災(zāi)等緊急情況，減少人工判斷和延遲，提高火災(zāi)應(yīng)急處理的反應(yīng)速度，并且通過與環(huán)境的交互，模型能夠自我學習并優(yōu)化決策策略，提高火災(zāi)處理效率。

3 基于人工智能的消防安全改進建議

3.1" 構(gòu)建智慧消防信息系統(tǒng)，打造火災(zāi)全流程防控能力

以消防科技、AI為支撐，以軟件系統(tǒng)為手段，通過集成工作全要素，建立火災(zāi)數(shù)字化、智慧化、全鏈條的動態(tài)數(shù)據(jù)管理網(wǎng)絡(luò)，打通監(jiān)測、預(yù)警、報警、反應(yīng)、處置、反饋等消防安全管理各環(huán)節(jié)信息流，實現(xiàn)火災(zāi)、隱患等信息分級分類分責管理；構(gòu)建標準化的消防安全業(yè)務(wù)流程，賦能火災(zāi)防控全過程，實現(xiàn)從隱患識別、風險評估、火災(zāi)及時預(yù)警、應(yīng)急處置等各個環(huán)節(jié)的人機協(xié)同、可管可控，提高消防管理的準確性和及時性。

3.2" 建立智能判定算法模型，推動風險管控關(guān)口前移

將AI模型、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與煙葉種植、收購、倉儲調(diào)運、復(fù)烤等現(xiàn)有業(yè)務(wù)進行深度融合，通過前端傳感器和統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口與整合系統(tǒng)實現(xiàn)高效精準感知，結(jié)合數(shù)據(jù)模型分析、智能計算基礎(chǔ)，引入“‘高度疑似真警’識別模型”“電氣火災(zāi)監(jiān)控裝置施工異常診斷模型”“消防水系統(tǒng)故障診斷模型”“動態(tài)風險評估模型”等智能判定算法模型，實現(xiàn)火災(zāi)報警、電氣火災(zāi)超前、精準預(yù)警，以及消防設(shè)施的隱患自識別、故障自診斷，推動風險管控關(guān)口前移，大幅度提升消防安全管理效率。

3.3" 強化全員安全教育培訓(xùn)，提升消防安全責任意識

為員工提供針對煙草行業(yè)AI消防管理系統(tǒng)的操作和安全意識培訓(xùn)。通過模擬真實的煙草行業(yè)消防安全場景，針對不同層級、不同角色的人員，制定分級培訓(xùn)計劃并智能考評與監(jiān)管，讓員工在AI輔助系統(tǒng)的支持下掌握應(yīng)急操作要領(lǐng)，保障相關(guān)人員的能力、意識穩(wěn)步提升，構(gòu)建行業(yè)標準。鼓勵行業(yè)內(nèi)企業(yè)采用AI技術(shù)進行消防管理，全面落實管理留痕，不斷夯實各層級消防責任鏈條，從而提升整個行業(yè)的消防安全水平。

4 結(jié)束語

本文通過詳細的應(yīng)用場景分析，展示了人工智能在煙草行業(yè)消防安全管理中的多種應(yīng)用路徑，涵蓋實時預(yù)測與預(yù)警機制、隱患識別與風險評估、應(yīng)急響應(yīng)與決策輔助等關(guān)鍵領(lǐng)域。通過引入深度學習、圖像識別、強化學習等先進技術(shù)，消防安全管理實現(xiàn)了智能化與自動化，極大提升了應(yīng)急響應(yīng)效率和風險管控能力。該類技術(shù)的應(yīng)用有效解決了傳統(tǒng)消防管理中的瓶頸問題，為煙草行業(yè)提供更全面、更精準、更高效的安全保障體系。

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