在我看来，“智慧消防”，一些人蹭热度的名词而已，什么大数据、云计算，把听众忽悠的云里雾里，似乎给人制造出了一种幻觉，一旦采用了智慧消防，火灾至少会下降一半，或者不再发生。

  我在听有关智慧消防的讲座时，突然想起二十多年前在军校读书时：有一次，校方邀请一种阻燃剂的厂商做新产品介绍，记忆最深刻的是，讲座完毕，授课人说了一句话：“今后，如果我们的阻燃剂大范围使用，进入千家万户，火灾将不再发生”。这话说完，台上台下都大笑，台上是自信的笑，台下是嘲弄的笑。

  天天把大数据、云计算挂在嘴上的“专家”们，知道什么叫大数据吗？

  简单的比喻一下，大数据就是一座庞大的图书馆，而读者在百万的丛书中找到对自己有用的书籍就是云计算。

  A

  大数据不是产生在科技发达的今天。

  1839年，美国海军军官莫里在前往“合奏号”准备领航出海时，狂奔的马车突然翻车把他抛出车外，莫里大腿粉碎性骨折，伤好后变成了瘸子，不能再继续航海，于是被安排到海军机关从事办公室工作。

  莫里对船只在水上绕弯而不走直线感到非常的不解，当他向经验丰富的船长问及这个问题时，得到的答复是：走熟悉的路线比冒险走一条不熟悉而且可能充满危险的路线好得多，海洋是一个不可预知的世界，人随时都可能被意想不到的风浪困住。

  在办公室工作期间，莫里开始翻阅历年积累的发霉的航海日志，原本是库房中的垃圾文件，但在莫里翻开时，却发现一些信手涂鸦的航海日志中有大量的不为人重视的内容，于是莫里意识到，将这些近百年的航海日志里有用的信息归纳在一起，绘制出一张全新的航海图，也就是找到了船不用在海面走弯路的办法，这样便于更快捷的到达目的地。

  于是，在数据整理的过程中，莫里将大西洋划分成五个区域，并制定了一份全新的航海日志填写标准，海军和商船开始使用这种表格，并按莫里的要求，在航海途中，定期向海中抛下注有日期、位置、风向、洋流的瓶子，然后莫里再找人收集这些漂流瓶。

  莫里告诉这些船长，每艘航行在公海上的船只都可以成为一个浮动的天文台。

  16年之后，莫里根据这些采集的数据出版了他的权威著作《海洋物理地理学》，为完成这本书，他绘制了120万个数据点，他所修订的航线分析系统一直延用至今，莫里的航海图使航程减少了三分之一。这种方式使年轻的海员只要通过图表就能运用前人所奠基的技术指导。

  莫里是早期将大数据运用在实践中的海军中校军官。

  讲这个故事的目的是说明，大数据是用来省时省力解决疑难杂症的。

  B

  今天，我们谈智慧消防之前，先谈谈消防需要什么？

  消防工作的需求：早发现、早到场、早处置，最大可能的减少火灾损失。而在“三早”中最有决定作用的也许是早到场。

  武警学院九十年代中期校编的一本《消防通信》前言中，有一段对香港消防的介绍，在此书中被称为“绿浪工程”。大致意思是指，当消防指挥中心接到报警后，会通过控制器将最近的消防队到达火灾现场的沿途交通信号灯全都变成绿灯，保障消防车一路畅通的到达火灾现场，从而节约时间。

  在电影《烈火雄风》中也有一个镜头，消防车出动时，消防员按下大门前的一个按钮，街口显示红灯，其他车辆停止，消防车优先通行。

  我在看了好几个省的智慧消防宣传片后，发现没有哪一个省把“绿浪工程”写进脚本，所有的立足点都是管，而不是用。

  淘宝、美团的快捷是智慧城市的一部分，几年前，还有一个电视剧讽刺电脑购物早餐，不现实，现在用手机就可以实现。消防也是智慧城市的一部分。关键点不是怎么管，而是怎么用。没有解决基本问题的智慧当然中看不中用。

  2016年7月，一起交通事故火灾至醉酒的驾驶员死亡，之后，家属状告消防队出动不及时，虽然消防胜诉，但从案情中的关键点上来看，我们的工作还是要加强的，而这种加强连老大难的问题都算不上。

  出动的消防车与车祸燃烧的地点相距5千米，如果按每小时60千米计算时速，消防车5分种就可以到达现场，但实际用了26分钟，有人肯定要说，大城市堵呀！但这起事故是发生在凌晨三点，也许不堵了吧，晚到的原因是报警人说的位置不准确，消防车绕弯路了。

  如果我们的接警台可以直接显示报警人位置，自动生成导航路线发送到消防队首车上，速度是可以提高的，这种导航技术目前下载高德地图就可以解决。这也可以算是智慧消防的一部分吧。但是没人关注着把这个技术运用到接处警上。

  消防车可以在确保安全的情况下，不受指挥信号的限制，但是前面路口红灯堵了路的车，警报“哎呦，哎呦”喊，没用！

  我们身边有很多老大难的问题，但这类问题，一般情况下，老大出面就不难。这些原本可以走直线的路径就是因为大家都习惯于现状而不得不绕弯。

  去过国外的同事说，国外消防队出警，消防车跑的跟疯子一样，两边的车都主动停靠让道，人家的素质就是高。我说，这是法律要求的，不让道要上法庭，与素质高低一点关系都没有。今天，我们的城市“车让人”已成为惯例，这也与素质无关，原因是，一旦被街口摄像头抓拍，要扣3分。如果我们的相关部门能出面协调交管部门把阻碍消防车、救护车通行的列入交通法规，一次扣12分，中国的驾驶员素质马上会提高。我们也没必要发个视频在网上谴责驾车人不道德了。

  这些年，我们过于搞一些高大上的信息化，忽视了最基本的信息化。大型演练，天上飞着无人机，地上架着卫星锅，3G图传立体化。但现实中99%的火灾是两盘水带一支水枪就可以解决的，如果我们连红、绿灯，车让道的问题都解决不了，我们的信息化以什么为基础呢。这只能说明，我们对自己的工作重视不够！

  我曾对“专家”说智慧消防完全可以解决上述问题时，“专家”回复我，你说的是指挥系统不是智慧消防，我问：智慧消防不就是解决火的问题的吗？难道接处警不算其中一部分吗？

  C

  大数据的核心就是挖掘出庞大数据库的独有价值。

  目前展出的智慧消防能产生大数据吗，这些数据有用吗？给谁用？怎么用？

  我们的目标把智慧放在了监管上，而没有把智慧放在使用上。

  目前的火灾报警、喷淋等系统实际上都有先进的传感器，现在重要的是人的问题，不是消防设施落后的问题。一线维护的人，使用的人，消防主管缺少一套好用的系统，提高他的工作效率，而不缺少的就是监管。

  我们从一些据说成功推广经验的智慧消防系统来看，所产生的数据不过是，建筑的高位水箱有多少水，烟感是否正常等鸡毛蒜皮的数据，这是单位消防主管要知道的数据，与消防灭火没有关系，也没必要知道，但事实上，我们收集的就是这种无效数据。现实中，在监管方面智慧消防只要给防火人员提供建筑防火合格与否的原因是什么就够了。灭火方面：一旦发生火灾，消防队到场只要知道楼层的布局，起火点在哪？楼里有没有人，有多少人，都集中在那个位置，如何营救，供水点在哪里就够了。但是智慧消防系统好像没提供这些基础数据，数据点主要集中在日常应该由单位消防主管要掌握的数据上。

  2016年的一份全国火灾统计数据显示，从人员伤亡分布上看，住宅火灾亡人占火灾总量的80.2%；人员密集场所火灾占火灾总量的6.8%；其它厂房、仓储、交通等火灾亡人占火灾总量的4.5%。2017年的火灾统计数据与前一年基本相近。

  这个数据可以说明一个问题，住宅火灾发生起数和亡人都占大头，但是我们智慧消防管的楼、堂、馆、所这类公共设施中的重点单位，即便全部普及，也只是“二八定律”里的二，并不是八。这说明我们的定位出现了问题，即智慧消防监管和服务的重点是什么？

  现在，我们再来看看，推动智慧消防的目的是什么？

  从消防部队的角度，希望能带来快捷、方便的数据。比如，我要找水源，马上就可以知道周边所有供水点；我要灭危化品火灾，马上就能知道危害性和扑救方法。这些现在都可以实现，只是没有一个平台融合这些关键数据。消防部队倡导搞智慧消防的出发点是没有问题的。

  从研发单位来说，目的只有一个，挣钱，并且能持续挣钱，并不是服务。

  这两点都没有问题，程序员不了解消防，让需求变成现实谁来对接?对接的结果是实现高大上的意图还是实用？

  关键问题是谁来出钱？

  好吧，政府购买服务，但是政府如果购买了服务，火灾没大幅下降却有增无减怎么办？前面说了，智慧消防的服务重点并不是占城市主导的住宅建筑群而是特殊场所，对降低火灾起数根本不起决定作用。民用住宅建筑规范没有把烟感设计作为强制标准之前，现存的建筑怎么联网？当然，可以采用无线技术给每座住宅楼安装小型的报警系统，但有多少住户愿意出钱。

  D

  现在一些消防工程公司联合一些软件公司联手在做这项大规模的城市管理工程，也做出了一些高大上的软件，但这离真正的智慧消防相差太远，只能是供人参观圈钱的演示而已。

  2017年10月12日，杭州，马云的阿里公司宣布，未来将借助阿里云计算、人工智能领域的积累，使物联网成为智联网，这标志着阿里公司将全面挺进物联网。而在这之前，阿里云帮助无锡鸿山在城市的地下管井、水网、地面土壤、交通、空中布置了22万个传感器，从而让市政的管理者站在屏幕前可以了解到脚下3.6万平公里每一寸土地发生的变化。物理世界的城市第一次实现了在数字世界的镜像投影。

  智慧消防正是智慧城市中很小的一部分，当产业资本进入时，小打小闹的小公司，根本没有了机会。

  如果阿里这类实力雄厚的大公司通过与三大通信运营商联手，只要借助由机房通向城市各个角落的光纤就可以让传感器进入千家万户，实现城市的智能化。这种模式才能真正产生大数据，进而进行云计算，通过分析判断来预测城市可能发生的任何灾害和处置对策。

  那么，对于现在立志于智慧消防的小公司来说，是一个时机，抓紧时间，把现在要做的事做大，然后等着阿里来收购。

  要不然，看完这篇文章，呵呵笑笑，洗洗睡吧！或许梦中可以发大财！