当一栋超高层建筑发生火灾，指挥员必须在数十秒内判断火势蔓延路径、建筑薄弱点、最佳进攻水源——过去这依赖老队长的“战场直觉”，现在依赖毫秒级推演的算力。在上海，这样的场景正在被重新定义。

7月20日，2026世界人工智能大会期间，“智赋消防·数护平安”——“人工智能+”消防主题交流活动在上海世博滨江大酒店举行。从全国首个消防语料基座与开源计划，到31个消防智能体集群，再到新型无人化消防装备应用研测中心揭牌，上海正在把消防救援从“人防、技防”推向“智防”的新阶段。

45万份“消防教材”开源

消防领域的AI为什么难做？通用大模型缺乏消防领域的专业知识，难以直接应用于复杂的救援指挥。

上海此次发布的全国首个“4+1+X”消防语料基座，归集了超过45万份基石语料，总容量达3.5TB，覆盖消防学科理论、法律法规、防火监督、灭火作战等全业务领域。然而它不只是“电子图书馆”那么简单。92万条问答数据集让AI学会回答消防员的专业提问；6万条逻辑思维链数据集让AI模仿老指挥员的推演方式，而非简单的关键词匹配；1.8万条标准化评测数据集和72项细分指标，给消防AI设置了“随堂考”，不及格不能上岗。

AI的价值不止于存储知识，更在于像人一样“思考”。中国工程院院士范维澄在演讲中指出，人工智能正在深度介入火灾调查这一过去高度依赖专家经验的领域。通过拆解火灾调查的典型场景：起火原因认定、痕迹识别、笔录分析、卷宗查验等。AI可以将一个复杂问题分解为逐步推理的中间环节，构建完整的逻辑思维链，让事故成因分析从“凭经验猜”走向“按逻辑推”。这套逻辑链体系已覆盖起火点认定、痕迹识别、笔录分析等全流程，显著提升了调查效率与规范性。

该基座同步启动开源计划，分级分类向消防救援队伍、科研院所与产业伙伴开放数据。这标志着消防AI的研发正从各自为战的“手工作坊”走向共建共享的“行业标准平台”。研发者不必再为“让AI听懂火灾”而从零标注数据，可以站在45万份专业语料的肩膀上直接构建上层应用。

一张图看懂整栋楼的“脾气”

消防员冲进火场前，最想知道什么？这栋楼的结构、最近水源、内部人员分布、周边气象风力……过去这些信息分散在多个部门的系统里，调取耗时耗力。

上海同步发布的“5+3+1”全域全量数据资源池，依托城市“一张图”和法人库，已归集全市180余万栋建筑、230万家单位的全量信息。气象、水务、住建等外部数据被打通，形成一个立体化战场数字孪生体。指挥员在后方就能看到火场内攻路线、水源位置、实时风力对烟气扩散的影响——这套系统已在浦东、黄浦、徐汇、闵行等区试点。

数据跑通了，还得“跑得稳”。活动现场发布的“司律”消防AI标准体系，聚焦数据建设规范、模型评估规则、智能体落地应用三大关键环节，从数据采集、清洗、标注到模型评测、智能体评分，为AI融入消防治理划定了一套“硬标尺”。

无人装备“盲飞”探路

活动现场公布的31个消防智能体集群，是另一项核心突破。其中已投入实战的11个智能体，覆盖灭火救援、防火监督、社会消防管理等板块。

上海消防监督处赵妍慧介绍，全市已联网超7500家重点单位的消防物联网设施，监控点位超2680万个。未来，风险预警智能体将自动分析这些数据，当某层楼多个烟感同时触发、联动喷淋状态异常时，系统将判断是否为火灾并自动生成处置方案。“政府监管力量有限，社会单位这么多，我们希望依靠技术在前端就把隐患控制住，推动消防治理从事后处置向事前预防转型。”赵妍慧说。

活动现场揭牌的新型无人化消防装备应用研测中心，由国家地方共建人形机器人创新中心与上海市消防救援局合作共建，将聚焦高层建筑、地下空间、石油化工等高风险场景，测试人形机器人在高温、浓烟、有毒环境下的突入侦察和协同作业能力。

西北工业大学副教授、上海人工智能实验室青年科学家赵斌展示了一款可在无GPS、无通信信号的地下矿井与隧道中全自主飞行的无人机。依靠激光雷达与边缘计算，无人机在完全“盲飞”状态下实现自主避障与三维建模。对消防救援而言，这意味着地下空间救援长期面临的“看不见、连不上、进不去”三大痛点，第一次有了技术解。赵斌团队的研究方向，正是让异构智能体在非结构化环境中实现自主协同。当机器人不再只是执行预编程指令的“工具”，而是能像人一样感知环境、自主决策的“队友”，“机器替人涉险”将从愿景走向现实。