編者注：在他們學校公眾號已經知道黃鑫炎博士有了好長一段時間，看到慧聰消防網上有黃博士的主題報告，現(xiàn)在熱門的“AI”加上“智慧消防”，很值得學習的一篇文章，特轉載分享給大家。

今年10月12日-13日，CFIC2024中國消防安全產業(yè)大會&交易會暨第十七屆消防行業(yè)品牌盛會在廣州隆重舉辦。本次大會主題為“新質·融合·迎變”，由“主題報告、高峰論壇、品牌盛會、交易會”等內容組成，匯聚了全國各地消防同仁。

主題報告環(huán)節(jié)，香港理工大學建筑環(huán)境及能源工程系副教授、博士生導師黃鑫炎發(fā)表主題演講《AI驅動下智慧消防的研究進展》。

香港理工大學建筑環(huán)境及能源工程系副教授、博士生導師黃鑫炎

【以下為演講實錄】：

非常榮幸有機會到CFIC2024大會，分享一些過去幾年做的事情，特別是和人工智能相關的研究成就，我是來自香港理工大學的黃鑫炎。

壹 AI的發(fā)展與理解

應該說，人工智能技術的發(fā)展歷程是非常曲折的，從上世紀50年代就提出了人工智能的概念，經歷了幾輪高峰和低谷之后，我們現(xiàn)在是處于第三次AI的革命。我們其實不是特別清楚，它未來會往上發(fā)展？還是會進入一個新的AI寒冬？現(xiàn)在AI已經非常強大，它可以做很多的事情，比如實時翻譯，可以跟人打游戲、聊天，也可以用來制作圖片和電影，雖然說現(xiàn)在這些技術有些還是不太成熟。

今年是非常令人鼓舞的一年，因為我們科學界已經對AI的工作做出了非常大的認可。首先是諾貝爾物理學獎頒給了現(xiàn)代人工神經網絡技術的奠基人，認可了他們人工智能技術對科學的推動。另外，化學獎也是非常鼓舞人心的，相當于是對AI技術解析蛋白質結構的認可。像這種基礎科學領域已經非常認可AI技術，而我們工程應用領域就應該更加應用這種新的人工智能技術來解決我們相關的問題。事實上，即使是人工智能技術、AI算法停滯不前了，我們作為應用方、作為從事消防安全工作的人，（也應該關注新技術帶來的突破）。人工智能、AI應用還是有很多可以去做的，而現(xiàn)在我們對人工智能應用還是太少了。

01 如何理解AI技術？

我們怎么去理解AI呢？它其實是解釋、或者說是理解社會的一種方式和工具。我們人類有很多種方式可以理解這個社會，比如說早期的人類可能用神話闡述或者用迷信去解釋世界，現(xiàn)在依然有很多人用迷信去理解這個世界。經歷了科學革命之后，我們就開始用邏輯或者公式、用物理的方法去理解這個世界，去解釋中間的因果律，（這種方式）最好的就是因為它可以重復，可以驗證。

事實上，并不是科學或者這些公式就可以解釋所有的現(xiàn)象，生活中我們很多時候還是用統(tǒng)計的方法去理解世界的。最簡單的比喻，比如說藥品疫苗，其實我們不太清楚藥品是怎么跟人的細胞或者器官、整個人體發(fā)生什么作用，很多時候我們就是去做大量的雙盲實驗，比如說1萬個人中間有多少比例有效、無效，用統(tǒng)計的方法就可以理解這個世界。

什么是AI呢？我覺得AI是建立在因果律和統(tǒng)計學方法之間的一種方式，可以用來解釋比較復雜的現(xiàn)象。事實上，人工智能其實就是模仿了人的思維方式。比如很多做消防的聽說過這樣的故事，非常資深的消防員帶了救援到火場之后，突然之間他有了“這個地方不安全”的第六感，于是馬上帶著人撤了，結果十幾秒之后就發(fā)生了爆炸。如果問消防員，你怎么知道它要發(fā)生爆炸了，他其實也說不清楚的，但是他就是有會爆炸的直覺，那他為什么會有這個直覺呢？原因就是他擁有過多次的火場經驗，大腦對爆炸/危險的聲音、顏色形成了一種反應，這個其實就是人工智能的角色。如果我們能夠把機器也訓練的像這種非常資深的消防員，或者非常資深的工程師一樣，它可以用來解決很多問題。

當然還是有很多人不相信AI技術，覺得電腦產生的東西不靠譜。實際上，很多時候我們不一定需要太多地較真這個東西對不對，而應該去考慮這個東西是不是有效的。因為我們用公式去描述這個世界的時候，就已經做了很多的簡化，當你去簡化的時候，它已經偏離了真實。我覺得我們應該把AI當作一個工具或者方法來用，而不是太去強調它是對還是錯，關注它的“有用性”，不管是白貓黑貓，抓到老鼠就是好貓。

02 AI人工智能在消防安全的應用

AI在消防安全領域的應用，有很多方面可以去理解。

　?。╝）做研究來說，AI拓展了我們理解消防、理解火災機理的方式。常規(guī)來說，我們大腦很難處理高維的數(shù)據，借助AI之后，我們就可以去嘗試理解三維空間+一維時空這么復雜的環(huán)境，而不需要過分地簡化，因為每次當我們簡化的時候，大家都會說我們研究做的太過理想了，不接近真實。

　?。╞）助力智慧消防安全設計?，F(xiàn)在消防設計中有很多重復性的工作，用AI就可以簡化工作，減少人力。

　?。╟）從消防安全管理來說，AI可以促進數(shù)字孿生平臺的建設。如果獲取信息之后，它可以對消防或者不同的建筑場所進行管理，發(fā)生火災之后，我們在電腦里面可能有一個它的孿生系統(tǒng)，這樣就可以知道哪里安全、哪里不安全。

　?。╠）盡管不太可能替代消防救援，但AI在輔助消防救援方面是可以發(fā)揮作用的。

貳 AI驅動消防研究進展

簡單介紹一下，AI在消防領域研究的一些歷程。首先想提一下，2006年愛丁堡大學和英國帝國理工嘗試做了一個火災網項目，當時人工智能技術還沒有那么普及，他們想做的就是用傳感器的數(shù)據來預測火災。當時他們得到了幾個比較重要的結論，這個結論到現(xiàn)在也是適用的：結論一，極難獲取火場數(shù)據。他們做實驗時發(fā)現(xiàn)，難以獲得市面上傳感器的數(shù)據，或者他只能獲得報警和不報警“0”和“1”的數(shù)據，而不能獲得連續(xù)的數(shù)據。結論二，如果有數(shù)據，火災可以預測。如果我們找學生去裝傳感器、溫度或者煙氣連續(xù)測量的傳感器，拿到數(shù)據之后，火災是可預測的。結論三，因為比較準的模型特別慢，算得比較快的模型就很不準，所以預測也是比較困難的。大概在這個項目之后，美國出了一個報告，后面就提出了“Smart Fire Fighting”（智慧消防），之后我們才慢慢開始用智慧消防這個概念，可能在這之前還沒有太多智慧消防的概念。

01 AI技術的應用與研究

* AI預測火災的初次嘗試 SureFire

我們最近做的一件事情是，嘗試用AI來解決模型的問題。因為我們知道，用流體計算軟件，或者用一些場模型去計算火災，要么太慢，要么不準，而AI是可以加速計算的。

如果我們用“建筑內發(fā)生的所有火災情況”的數(shù)據去訓練AI模型，那實際應用起來，我們在獲取了火場的數(shù)據之后，就可以很快地預測未來幾分鐘的火災發(fā)展情況，這就是我們過去五年和國內外很多單位一起在做的，也是香港政府資助的一個項目。其實研究到最后，我們還是發(fā)現(xiàn)最困難的是數(shù)據，像剛剛丁老師說的，如果物聯(lián)網能夠鋪開、能夠獲取數(shù)據的話，我們是可以用AI和人工智能系統(tǒng)的，但是沒有數(shù)據的話，算法再強大也是沒有用的。

* 機器視覺火災強度計算

簡單介紹一下我們用人工智能的嘗試。發(fā)生火災時，第一個到現(xiàn)場的不一定是消防員，反而可能是“路人甲”，或是有人正好在飛無人機。舉例來說，現(xiàn)在直播已經非常普及了，如果發(fā)生火災時有人打開直播錄火災，如果我們能夠根據火災的視頻或者圖片就能獲取火災強度的計算，這個信息就可以被消防員看到，他們在來到火場之前就可以了解他們應對什么樣的火災，可以提前給他們做一些準備，而不是突然之間發(fā)生爆炸或者不知道怎么回事。其實我們現(xiàn)在也是開發(fā)了一些APP，可以用在手機或者無人機上，可以裝載，實時測量火災強度。

* 看煙識“爆”，預測回燃

我們也和香港消防局合作預測“回燃”。回燃是非常大的一個問題，本質就是一種氣體爆炸，很多消防員犧牲就是因為突然之間發(fā)生回燃。很多消防員說，他們有的時候看煙的顏色和流動就知道要爆炸了，所以我們嘗試用視頻去觀測煙霧，再增加溫度等相關的數(shù)據，用類似的方式去訓練人工智能的算法，比如美國消防員進入房間時會插一根棒到建筑里面，其實他們可以借此采集一些溫度數(shù)據來判斷這個回燃。目前來說，我們訓練的數(shù)據還是比較少，大概成功的準確率在70%左右，如果以后我們訓練更多的數(shù)據，有可能可以進一步提高預測的準確性，至少是提供了一種可能性。

* 視覺識別燃料與火災載荷

　　此外，計算機視覺是非常強大的，它可以去識別面部，也可以用來識別燃料。比如我們要計算建筑內火災燃料載荷時，可以不通過手動統(tǒng)計，而使用監(jiān)控攝像頭拍攝了解具體情況，這對于燃料載荷會發(fā)生變化的動態(tài)場所也適用，比如倉庫進場，如果我們通過計算機視覺的方式，就可以實時知道這個空間有多少燃料，是不是有易燃易爆品，從而來監(jiān)測他的火災風險。我們還把這個系統(tǒng)嘗試用在了隧道，在隧道入口架設無人機拍攝，根據車輛大小、車輛內人員數(shù)量、車輛車類等情況，對不同種類的火災風險進行實時監(jiān)控，這樣可以提高隧道的安全。

* 隧道火災數(shù)字孿生

從管理的角度來說，我們也可以建一些可視化的平臺，數(shù)字孿生平臺。這個是我們幫四川消防研究所做的，他們有一個160米長的全尺寸的隧道，我們就可以在里面用這個傳感器。每次他們做測試的時候，我們就可以在云端知道他們是燒什么樣的車，燒多大的車，如果發(fā)生真實隧道火災的話，那就非常有用。我們都知道隧道是一個非常封閉的空間，如果發(fā)生火災里面全是煙，什么都看不見。如果有這套系統(tǒng)，我們其實就可以知道里面火災發(fā)展情況，然后來做提前的預判。

* 消防疏散的數(shù)字孿生

在做數(shù)字孿生平臺時，我們不只考慮燃料或者火，人可能更重要。我們有沒有可能去監(jiān)測環(huán)境內的疏散逃生情況？有多少人還留在這個建筑內，有些人是不是老弱病殘，或者說需要一些特殊幫助的，也可以通過數(shù)字孿生的系統(tǒng)去嘗試解決這個問題。

這其實非常困難，因為這個跨攝像頭識別是一個很難的事情，它經常會發(fā)生重復識別，有的時候攝像頭是從正面拍你，有的時候側面拍你，有的時候背后拍你，那你怎樣在不同的攝像頭中，把同一個人準確地監(jiān)測到，而不發(fā)生漏報或者多報，這也是挺難的技術，我們現(xiàn)在也是在做一些嘗試，當人特別多的時候是非常困難的。

* AI幫助消防救援

怎樣幫助消防救援呢？這個是我們和香港的消防處聯(lián)合開發(fā)的一個系統(tǒng)，這個是在他們的消防救援學院，他們有一個三層樓，用40多個集裝箱拼起來的一個訓練裝置，我們就在里面裝了很多溫度傳感器、光纖傳感器，就可以告訴大家現(xiàn)在的危險狀況。左邊紅色的圖是當下的危險區(qū)域，邊上的圖是60秒之后危險的區(qū)域，如果這個消防員能提前獲得信息的話，可以做提前部署，這邊60秒危險我就不應該去了，或者60秒我能解決就可以進去。這些都是要基于數(shù)據，如果拿不到數(shù)據都是沒有意義的，這非常依賴于傳感器和物聯(lián)網的平臺。

* 智慧消防性能化設計

除了消防救援，我們在設計方面也可以做很多的嘗試。比如說我們現(xiàn)在已經實現(xiàn)了任意輸入一個建筑的三維結構，就可以預測它的煙氣的流動，然后做一個展示。以前進行消防性能設計的時候，我們都是拿流體計算軟件，比如FDS去算它煙氣的流動，看什么時候下降到人的高度。有了AI模型之后，可以看到第一排是流體計算，第二排是對抗網絡，第三排是擴散網絡的模擬，可以發(fā)現(xiàn)AI來實現(xiàn)火災模擬是非常準確的，特別是（最新的）擴散模型非常準確，連中間的窩都能模擬到，基本上它的準確率和流體計算比是97%以上，但是它的運算速度大概只要1秒鐘，你只要輸入參數(shù)，一秒鐘之后就可以告訴你煙氣在什么位置，這個基本上是可以實現(xiàn)的。訓練的模型數(shù)據越多就越準確。

（智慧噴淋設計）此外，傳統(tǒng)的消防設計是很枯燥的，比如CAD畫圖等。其實我們可以通過AI進行簡化，嘗試用AI來訓練大量的消防噴淋的圖紙，這樣就可以實現(xiàn)一鍵出圖。目前我們已經有了一些初步的結果，我們還找了業(yè)界的一些資深工程師跟我們一起PK，看我們AI設計的好，還是他們工程師設計的好。此外，我們發(fā)現(xiàn)有一些案例，工程師設計噴淋頭的數(shù)量明顯要超過AI，我們就問工程師，你干嘛要多畫這么多噴淋呢？他們解釋是習慣性保守會多畫一些，而AI會嚴格按照法規(guī)，該多少就是多少，不需要習慣性的保守一下，很多時候就可以節(jié)省一些消防的開支，實現(xiàn)智能化。

02 智慧消防的“智慧度”

關于智慧消防有很多說法，那怎樣體現(xiàn)什么是智慧消防？我覺得要從智慧度的角度去考慮，大家都是智慧消防，要分一分層，看看到底大家在哪一個層級。從研究和科學的角度來說，大概可以分成四個層級，難度從低到高。

　　①人工智能輔助建筑消防設計：我覺得用AI來解決消防設計中的問題是最為容易的，因為它不要求實時性，你可以在辦公室里慢慢畫這個圖，或者用AI來調它，這個會很快，五年、十年一定會被AI取代的。

　　②數(shù)字孿生的消防安全管理系統(tǒng)，這個技術上沒有難度，難度在于數(shù)據的獲取上。當然它已經有一些更高的要求，因為它需要數(shù)據的實時獲取、實時傳輸，這個也是比較困難。相信物聯(lián)網打通后，這個數(shù)字孿生平臺是比較容易搞定的。

　　③人工智能輔助消防救援：我們要跟消防員互動，幫助消防員去做一些消防的救援工作，AI要輔助消防，這個也是比較難的，而且有很多倫理問題。

　　④智能機器人消防救援：為什么要讓人冒著這么大的風險到火場去作業(yè)呢？如果能夠用機器人取代，這個一定是終極目標，但可能在我有生之年無法完成這個難度。

03 為什么要做智慧消防？

為什么要做智慧消防？智慧消防的終極目的是什么？其實大家可以思考一下，我們是為了省錢，還是為了把產品賣得更好這些目標，但終極的目標是什么？我一直在思考，我們?yōu)槭裁匆鲋腔巯溃?/p>

從國際間比較來看，在不同國家，發(fā)達國家消防員的數(shù)量大概是20-30人/每萬人的范圍內，根據國家消防救援局數(shù)據，我們國家大概是1-2人/每萬人。當前，每個城市會有不同的差異，有錢的城市一定是消防員的比例更高一點?？偟膩碚f，我們國家還是消防救援人數(shù)非常少，當然如果把一些物業(yè)消防等外包業(yè)務加進去，人數(shù)會多一點，但是總的來說人數(shù)還是太少。

如果我們要實現(xiàn)像發(fā)達國家這樣的水平，那我們消防救援人員需要兩百到三百萬，才能夠實現(xiàn)大概萬分之二十的比例，這對于資金等成本要求太高，這不是我們努力的方向。我們的努力方向應該是，有沒有可能只用十分之一的人，加上人工智能技術，就實現(xiàn)比發(fā)達國家用十倍人更消防安全的社會？我覺得這是我們努力的終極目標，用更少的人、更智慧的方法去實現(xiàn)更好的消防安全。但這其實是比較困難的，中間也有很多的挑戰(zhàn)和機遇。

叁 智慧消防的未來展望

（AI帶來的挑戰(zhàn)）消防，AI怎么去改變？我們看看AI已經改變了哪些產業(yè)。從工作來說，無非分成三類工作：文科相關的白領工作，工科相關的白領、藍領工作。從AI滲透角度來說，文科相關的工作基本上已經被AI取代，或者說在被AI取代的路上，這個是一個必然趨勢，甚至大家常規(guī)認為法律這種高精尖的文科行業(yè)，現(xiàn)在也大量被AI取代，它本質上幫你整理信息，理工科也在被AI取代，速度比較慢，這也是一個趨勢。

藍領還是相對安全的，但是有一些很簡單的藍領工作，比如說快遞、代駕，駕駛可能很快被驅動，但是我非常不擔心消防員，因為消防員本質上是一個最高級的藍領工作，為什么？因為消防員需要經過大量時間的培訓，你要好幾年的培訓，包括你在工作中還要不斷學習，不是說我明天就可以去送個快遞。為什么藍領的工作很難被AI取代呢？為什么文科理科的工作很容易被取代？人腦進化也就是最近幾千年，最多上萬年的歷史，但是人作為一個動物，我們的手或者我們的腳，全身的功能都是經過幾億年的進化。大家可以看到，我們的手是非常靈活的，有無數(shù)的自由度，你要用機器去取代幾億年的生物進化，其實是非常困難的。所以我們非常不擔心消防員會被AI短期取代，我們要做的是用AI來幫助消防員做一些工作。

另外一個角度來說，消防產業(yè)中有大量的工作是可以被AI取代的，大家可以回去想一想，你們有哪些工作是文科的，有哪些工作是理科的，有哪些工作是藍領的，把它列一列，其實文科類的工作是容易被AI取代的，可以提前去布局，可以砍掉一些人，因為整個大趨勢就是這樣，你想降低成本的話，AI一定是最重要的。AI的本質就是無限的人力資源，你用廉價的方式去獲得一個無限的人力資源，這是AI的本質，這樣就可以降低成本。

01 AI如何幫助消防救援

　　①從消防救援的角度來說，常常存在消防員信息過載又缺乏關鍵信息的矛盾和困難。我跟消防員也經常聊，他們經常會說我們救援的時候非常忙了，各種各樣的信息非常多，不需要再有一大堆數(shù)據。另外一個角度來說，他們很多時候又非常缺乏這些關鍵信息，不知道該不該進火場，里面有沒有人，這種信息他恰恰是需要的，但是又沒辦法獲得。我們非常重要的是，要給消防員提供一些他需要、非常關鍵的信息。其實最理想的一個狀況，你有任何問題的時候隨時問AI，他就可以告訴你該怎么做，這樣的信息是非常重要的。

　　簡單分享一下，瑞典合作者，他做了一個非常有趣的工作，他把現(xiàn)在最先進的智慧消防的信息裝到了一個iPad上面，上面顯示火的位置并進行預測，在幾分鐘之后或者十幾分鐘之后會傳到什么地方，但很多消防員認為這個信息沒有用。其實我們會發(fā)現(xiàn)，我們開發(fā)的一些東西和實際消防救援中間依然有很大的差距。當前，消防員的視覺信息已經過窄了，所以未來我們的著力點可能是從語音或者其他的感知來給他們提供一些信息，這個可能會更有價值，這也是我們在思考的問題。

　　②AI怎么去幫助消防員？它應該去幫助消防員解決一些簡單的工作，讓他們有精力專心復雜人物。人如果是作為一個負重的工具的作用是有限的，人應該去做更有價值的救援和搜救工作。比如說開門、開機器、負重這種事情，是不是就應該讓機器人去做，去幫你把20公斤的水、把物資運送上去，這其實可以釋放很多時間和精力，這樣消防員可以專注去做更有價值的部分。

　　③消防救援中的“人機互動”，機遇預風險并存。如果我們在做AI或者機器人的時候，需要想辦法幫消防員解決那些不太重要的，但是又很耗費體力、精力的工作。那這就涉及到一些人機互動，消防救援中間有一個非常重要的人機互動，但這也是存在很大的風險的。雖然現(xiàn)在人機互動最后都有一個決策問題，你究竟該相信人的決策，還是應該相信AI對你的決策，一旦有這個問題就涉及到道德風險和法律風險。舉例來說，現(xiàn)在的無人技術技術已經非常OK了，但難以推進的難點就是道德風險和實際應用的風險。什么狀態(tài)是最危險呢？所有的人都是自己開車的時候沒那么危險，所有的車全都是AI自動駕駛也不完全，最怕的就是有些車是人在開，有些車是AI在開，這個狀態(tài)是最危險的狀態(tài)。消防救援中，有的時候需要人決策，有的時候需要AI幫你決策，這可能是一個更加危險的狀態(tài)。那怎樣解決這個危險的問題，也是我們需要思考或者研究中需要做的一些事情。

02 智慧消防：產業(yè)的未來

最后，簡單講一下我對消防產業(yè)、智慧消防和未來發(fā)展的一些想法和感受。我們做研究的時候，經常會引用一些數(shù)據。發(fā)達國家的消防相關的開支會占到全年GDP的1%，怎么會占到1%呢？如果真的占到1%的話，我們來開會至少應該翻十倍或者二十倍的人。后來我們去仔細調研發(fā)現(xiàn)，確實是的，我們在消防方面的開支占到GDP的1%。

這1%的支出通常分為三部分，其中三分之一就是我們消防的隊伍要養(yǎng)。比如像發(fā)達國家，他要養(yǎng)萬分之三十、二十的人力，他就需要GDP的0.3%的財政投入來養(yǎng)這個消防隊伍，我們一樣非常燒錢，大家都知道這個消防是非常昂貴的一個服務。另外的三分之一是建筑相關的消防開支，根據統(tǒng)計，建筑中5%的開支是跟消防相關的，包括一些耐火的結構設計、消防通道和各種內部的消防設施，它其實是占到建筑成本的5%。每年各個國家建筑相關的開支大概占到GDP的6%到8%，6%到8%的5%，也就是0.3%左右的開支，就是消防的建筑開支。那剩下的三分之一就是消防導致的損失，也占到GDP的0.3%到0.4%左右。發(fā)達國家會更貴，因為他們的人賠償起來更多，每一個在消防中死亡的人可能要賠1000萬到3000萬美金，那是非常高的一個開支。

根據這個數(shù)據，我們應該很明顯地發(fā)現(xiàn)，消防安全的定位應該是“高端服務業(yè)”，它是需要很多錢來做的事情，而不是一個基本的服務。舉例來說，消防救援的電話實時響應就是非常特殊的，一打電話就有人接，這種服務其實是一個非常高端的服務，它本質上是需要非常大的財政投入的。事實上，1%這個數(shù)據可以作為一個發(fā)達國家的門檻，就是我們國家什么時候GDP中的1%用到消防安全的時候，我們就是一個發(fā)達國家了，我們對公共安全，對群眾的生命健康已經有1%的投入，這個時候我們國家才可能真正邁入發(fā)達國家的行列，因為我們有大量的資金投入到這個民生建設中。

先著力信息化和數(shù)字化，才能在智能化中有先機。很多時候，我們在做智慧消防、智慧化不能夠步子邁得太大，其實智慧化是最高層的，最下面的是信息化、數(shù)字化。當我們的信息化、數(shù)字化都還沒有做到時，就不要想一步邁到智能化。信息化、智能化非常重要，尤其是數(shù)據，當下這個數(shù)字餓可能沒有什么價值，也許十年后、二十年后這個數(shù)據就非常有價值，如果你能夠提前去布局，如果你能夠積累這種數(shù)據，有意識地用這些數(shù)據去訓練AI，你可能會在未來有一些先機。

我們這個時代，一個AI的時代，其實是一個最好的時代，也是一個最壞的時代。為什么好呢？因為AI帶來很多機遇，它可以顛覆很多的行業(yè)，有這種顛覆的話，意味著很多新的公司就會起來，很多以前弱小的公司就變成行業(yè)老大。最壞的時代，因為它會顛覆你，你可能現(xiàn)在做得很大，可能過一段時間又會被顛覆掉。很多時候你需要付出更多、需要改變一些既有的想法，以前可能我們覺得抄一抄，買一點技術，或者去攻關一下，就可以占領這個行業(yè)，未來也許這樣的方式不行了，如果你真的想要保持領先，或者你要想成為新的行業(yè)老大，你必須要在數(shù)字化、信息化、智能化做一些提前的布局，否則一定會被時代淘汰。這個是我對消防未來產業(yè)的一些想法。謝謝大家！

轉載自@慧聰消防網 2024年11月05日

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