發展智慧消防，離不開消防的大資料。

雖然業界談論大資料的聲音在降低，但透過採集、分析和運用資料提升能力的行動卻越來越普遍，大資料已經成為消防等行業的底層關鍵技術。

建設智慧消防，很大程度上取決於消防大資料時代是否來臨。

人工智慧，簡單點說就是機器智慧，機器具有學習能力，而機器學習的前提是有大量的資料，沒有大量的資料作為支撐，人工智慧智慧就會止於空談。

大資料資訊處理，主要分為四個環節——產生、傳輸、儲存與處理，每個環節都有技術上的突破，才能說是真正的大資料時代，才會有智慧的產生。

比如說人臉識別、Google翻譯，都是在收集大量的資料之後，工程師們編輯出一套可靠的資料模型，然後才實現的人臉識別和自動翻譯。

此外，資料區別於資訊，地球圍繞太陽運轉，這只是一個資訊，而資料是一個記錄的過程，透過一些列的資料，可以推匯出一些東西。

如，消防管理部門擁有多維、異構、實時、海量的消防大資料資源，包括人員(消防救援隊伍、社會消防力量等)、場所(高層樓宇、商業綜合體、地下建築、出租房等)、企業單位(高危單位、重點單位、化工企業等)、物品(危化品、易燃易爆物品等)、環節(電器線路、消防設施、疏散通道等)、水源(消火栓、天然水源等)、巡查資訊等多種資料。

另外，包括規劃、住建、國土、民政、通訊、交通、氣象、供水、公安等相關部門的資料，需要對相關資料資源進行收集、融合，構建全面、實時、標準的消防大資料資源體系，為進行基於大資料方法的“智慧消防”建設提供良好基礎。

雖然，在消防領域記錄了很多資訊，但並不是所有的資訊都能稱之為資料。只有掌握大量的、有效的消防資料，把它們放在特定的、行之有效的數學模型中，才能夠讓資料發揮效用，讓資料、機器具有智慧。

大資料是以容量大、型別多、存取速度快、應用價值高且實時資料不斷增長為主要特徵的資料集合。

大資料思維發揮作用，簡單來講主要分為兩個方面，感知現在和預測未來。

感知現在：歷史資料與當前感知資料融合，潛線上索與模式的挖掘，對事件發展狀態的感知。

預測未來：全量資料、流式資料、離線資料的關聯分析，態勢與效應的判定與調控，揭示事故發展演變規律，進而對事物發展趨勢進行預測。

即，獲取原始採集的消防資料資源，然後進行資料清洗、比 對、整理及融合處理，成為“智慧消防”大資料，供系統調取並進行大資料分析利用。

具體的智慧消防大資料技術與應用，5月8日應急管理部天津消防研究所副處長劉晅亞在天津智慧消防高峰論壇上進行了《基於大資料分析的智慧消防發展趨勢》主題演講，分享幾張關鍵PPT如下：

今年的兩會政府報告後，“智慧+”成為一個熱詞。

“大資料+消防”，“智慧+消防”，商業模式可能會發生重大的變化，主營業務核心或由消防產品製造轉向消防裝置的運營和服務。

回顧董明珠和雷軍的10億賭約，其實就是兩條企業路線之爭。

傳統的商品，如空調、洗衣機等，都是一次性買賣，產品賣給消防費者，從某種程度上來說，就意味著交易的結束。董明珠經營的格力就是傳統的製造業思想，重視產品生產研發製造的專利和技術，這個小米在短時間內很難超越。

小米，則是資料驅動的公司。小米手機採用Google系統，雖然有改編的一些功能，但從根本上說沒有自己的核心技術。但透過小米手機，獲取使用者的資料，開發了音箱、電視等一些列家電，成為一家垂直電商，這些都是因為小米掌握了“資料流”，並從中獲取了新的業務。

再看如今的華為、BAT，他們紛紛搭建平臺，向消防、安防等領域跨界擴張，如華為的Ocean Connect平臺、阿里的阿里雲等，並強調只是做平臺，不做下層業務。

為什麼這些科技巨頭要獲取大規模的資料接入資源，他們背後的目的和野心在哪裡？

我們來看下谷歌機頂盒的運營模式，或許能從中找到答案。

谷歌曾經為家庭使用者製作機頂盒，研發費用大，如果光靠賣機頂盒，谷歌不知道要什麼時候才能夠賺回成本。但是谷歌透過機頂盒收集的資料，分析出家庭使用者的一些需求，然後研發出了遊戲終端等一些列產品，賺的盆滿缽滿。

所以，看明白沒有，資料不是關鍵，如何利用有效資料開展生態商業，才是大資料時代正確的打法。

目前，智慧消防大事記還停留在最初級的階段，大部分屬於原始的資料收集，至於它的實用性，還需要進一步挖掘。

消防的管理和服務是持續不斷的，後續會有大量的資料積累下來，這些資料中會沉澱下消防的特徵。透過對這些資料的分析，可以為消防的智慧化以及精細化管理提供決策依據，而且還能夠為智慧消防的服務系統提供新的洞察力。

大資料分析將大大提高消防企業的核心競爭力。大資料的分析和處理對企業來說是非常重要的，誰能掌控資料誰就能掌控市場。