大语言模型（LLM）凭借其强大的语义理解、知识生成和跨模态处理能力，在消防救援行业中展现出巨大的应用潜力。防火云整理了大语言模型在消防救援行业中的主要应用场景、功能描述及实际案例分析：

1.日常办公与业务流程优化

场景概述

大语言模型通过自然语言处理技术，辅助消防人员完成公文撰写、校对、文档比对等任务，提升工作效率和文档质量。

应用场景功能

·公文撰写与优化：自动生成和优化公文内容，确保语言规范和逻辑清晰。

·智能校对与排版：自动检测语法错误、格式问题，提供校对建议。

·文档比对与审核：快速比对不同版本的文件，标注修改内容，辅助审核。

实际案例

·案例：深圳市消防救援局开发的“小防同学”

·应用：通过提示工程和微调技术，为消防人员提供业务问答服务，同时辅助公文撰写和校对。例如，消防人员可以通过语音或文字输入问题，系统自动生成回答并提供公文撰写建议，显著提升了日常办公效率。

2.火灾风险防控与隐患识别

场景概述

大语言模型结合图像识别和数据分析技术，实时监测和识别火灾隐患，提前预警并提供解决方案。

应用场景功能

·隐患排查与预警：通过图像识别技术，自动检测消防通道堵塞、消防器材遮挡、违规用电等问题。

·风险评估与分析：结合历史数据和现场信息，对特定场所的火灾风险进行多维度评估。

·智能巡查与监督：利用视频监控系统，实时分析现场情况，识别异常行为并自动报警。

实际案例

·案例：广东南方应急管理研究院的“大羽安全应急模型”

·应用：该模型通过多模态数据处理能力，结合提示工程和微调技术，对消防通道堵塞、消防器材遮挡等问题进行图像识别和预警。例如，在某工业园区的日常巡查中，模型自动识别出消防通道被占用的情况，并及时通知管理人员进行处理，有效降低了火灾风险。

3.应急救援与指挥决策

场景概述

大语言模型通过整合多模态数据，为现场指挥人员提供全面的态势感知和科学的决策支持，提升救援效率和安全性。

应用场景功能

·现场态势感知：整合监控视频、语音信息和文本数据，快速识别火焰、烟雾位置，捕捉现场人员的求救信号。

·救援方案生成：根据火灾类型、火势大小、人员分布等信息，生成科学合理的救援方案。

·资源调度优化：分析现场需求，合理调配消防车辆、人员和装备，提高救援效率。

实际案例

·案例：应急管理部天津消防研究所的“消川”AI大模型

·应用：在某高层建筑火灾救援中，该模型通过监控视频识别火焰和烟雾位置，结合现场语音信息和过往事故案例，为指挥人员提供了详细的现场态势分析和救援方案。指挥人员根据模型建议，快速调配消防车辆和人员，成功控制了火势并疏散了被困人员。

4.公众服务与知识普及

场景概述

大语言模型以问答形式为公众提供火灾预防知识和消防业务咨询，提升全民消防安全意识。

应用场景功能

·智能问答系统：以问答形式提供火灾预防知识、消防检查指导、业务办理咨询。

·消防知识科普：生成易懂的消防知识科普材料，解释专业术语并结合实际案例。

·应急疏散指导：为特定建筑生成应急疏散方案，指导人员在火灾发生时快速安全撤离。

实际案例

·案例：上海市浦东区消防救援支队的“AI消防小助手”

·应用：通过预训练技术，该模型为公众提供火灾预防知识、消防检查指导和业务办理咨询。例如，市民可以通过微信公众号向模型提问：“如何检查家中的消防隐患？”模型会结合相关法律法规和实际案例，生成详细的解答内容，帮助市民更好地理解和掌握消防安全知识。

5.消防监督与执法

场景概述

大语言模型通过智能识别和数据分析，辅助消防执法人员进行日常监督和执法工作，提高执法效率和准确性。

应用场景功能

·法律法规解析：快速查询和解析消防法律法规，为执法人员提供准确的法律依据。

·检查清单生成：根据检查任务自动生成检查清单，确保检查内容全面、无遗漏。

·执法记录与分析：记录执法过程中的问题和处理结果，分析执法数据，为后续改进提供参考。

实际案例

·案例：成都市城市安全与应急管理研究院的“蓉安大模型”

·应用：该模型结合检索增强生成技术，为执法人员提供法律法规解析和检查清单生成功能。例如，在一次商业综合体的消防检查中，执法人员通过模型快速查询相关法规，并生成详细的检查清单，确保检查内容全面且符合法规要求，提升了执法工作的规范性和效率。

6.智能装备与系统集成

场景概述

大语言模型与消防机器人、无人机等装备结合，实现装备的智能化升级，提升灭火效率和救援能力。

应用场景功能

·装备状态监测与维护：实时监测消防装备的运行状态，预测故障，实现装备的智能维护和管理。

·智能决策支持：为消防机器人和无人机提供智能决策支持，规划行动路径，选择合适的灭火方式。

·系统集成：将大语言模型集成到消防指挥系统中，实现语音指令控制、智能信息推送等功能。

实际案例

·案例：中山大学智能工程学院的“神机”大模型

·应用：该模型通过多模态数据处理能力，为消防机器人提供智能决策支持。在一次化工厂火灾中，机器人根据模型分析的火灾现场情况，自动规划行动路径，选择合适的灭火方式，成功扑灭了火源，减少了人员伤亡和财产损失。

7.培训与模拟演练

场景概述

大语言模型生成逼真的火灾场景和应急救援任务，用于消防人员的培训和模拟演练，提升应对能力。

应用场景功能

·虚拟场景生成：生成逼真的火灾场景和应急救援任务，用于模拟演练。

·智能培训助手：为培训人员提供实时指导和反馈，帮助其更好地掌握救援技能和应对策略。

·案例分析与复盘：结合历史案例，生成详细的分析报告，辅助消防人员进行案例学习和复盘总结。

实际案例

·案例：浙江省杭州市消防救援支队的“杭小消”AI助手

·应用：该模型结合虚拟场景生成技术，为消防人员提供模拟演练环境。在一次模拟演练中，模型生成了复杂的火灾场景，消防人员通过与模型的交互，练习了火灾扑救、人员疏散等技能。演练结束后，模型生成详细的复盘报告，帮助消防人员总结经验教训，提升实战能力。

8.多部门协同与信息共享

场景概述

大语言模型实现消防、医疗、交通等部门之间的信息共享和协同作战，提升应急救援的整体效能。

应用场景功能

·跨部门信息共享：整合多部门数据，实现信息共享和协同作战。

·联合决策支持：为多部门联合行动提供决策支持，优化资源调配和行动方案。

·智能调度平台：通过统一的智能平台，协调各部门的行动，确保救援工作的高效开展。

实际案例

·案例：江苏省南通市消防救援支队的“通晓”AI小助手

·应用：该模型通过检索增强生成技术，整合多部门数据，实现信息共享和协同作战。在一次重大火灾事故中，消防部门通过模型与交通部门共享救援车辆通行需求，交通部门及时调整交通信号，保障救援通道畅通；同时，医疗部门根据模型预估的伤员数量和伤情，提前做好医疗救援准备，各部门协同高效完成救援任务。

9.数据挖掘与分析

场景概述

大语言模型通过分析历史数据和实时信息，挖掘火灾事故的规律，为火灾预防和资源部署提供数据支持。

应用场景功能

·事故案例分析：分析历史火灾事故案例，提取关键信息，为预防类似事故提供参考。

·趋势预测与预警：基于历史数据和实时信息，预测火灾发生趋势，提前部署救援力量。

·智能报表生成：自动生成各类统计报表和分析报告，帮助管理人员掌握工作动态。

实际案例

·案例：应急管理部沈阳消防研究所的“消防业务知识服务平台”

·应用：该平台结合Llama 70B大模型，对历史火灾事故案例进行分析，生成详细的事故分析报告。例如，在对某地区过去三年的火灾数据进行分析后，模型发现电气火灾占比最高，并提出了针对性的预防措施，为该地区的火灾防控工作提供了科学依据。

10.智能问答与辅助决策

场景概述

大语言模型通过智能问答系统，为消防人员提供实时的决策支持，减少人为失误，提升应急响应能力。

应用场景功能

·智能问答系统：为消防人员提供实时的智能问答服务，快速解答专业问题。

·决策支持工具：结合多模态数据，为指挥人员提供科学的决策建议，减少人为失误。

·实时信息推送：根据现场情况，实时推送相关信息和建议，辅助决策。

实际案例

·案例：深圳市消防救援支队的“深圳消防AI大模型”

·应用：该模型通过检索增强生成技术，为消防指挥人员提供实时的智能问答和决策支持。在一次火灾救援中，指挥人员通过模型查询类似事故的处置案例，模型快速生成详细的分析报告和建议方案，指挥人员根据建议调整救援策略，成功控制了火势蔓延，减少了人员伤亡。

总结

大语言模型在消防救援行业中的应用展现了其强大的技术优势和广泛的适用性。从日常办公到应急救援，从公众服务到智能装备集成，大语言模型为消防救援工作提供了全方位的智能化支持。通过实际案例的验证，这些应用场景不仅提升了消防工作的效率和科学性，还显著增强了应急响应能力和公众安全意识。未来，随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，大语言模型将在消防救援领域发挥更加重要的作用，助力行业的数字化转型和智能化升级。