發展智慧消防，離不開消防的大數據。

　　雖然業界談論大數據的聲音在降低，但通過采集、分析和運用數據提升能力的行動卻越來越普遍，大數據已經成為消防等行業的底層關鍵技術。

　　一、智慧消防離不開大數據

　　建設智慧消防，很大程度上取決于消防大數據時代是否來臨。

　　人工智能，簡單點說就是機器智能，機器具有學習能力，而機器學習的前提是有大量的數據，沒有大量的數據作為支撐，人工智能智能就會止于空談。

　　大數據信息處理，主要分為四個環節——產生、傳輸、存儲與處理，每個環節都有技術上的突破，才能說是真正的大數據時代，才會有智能的產生。

　　比如說人臉識別、Google翻譯，都是在收集大量的數據之后，工程師們編輯出一套可靠的數據模型，然后才實現的人臉識別和自動翻譯。

　　此外，數據區別于信息，地球圍繞太陽運轉，這只是一個信息，而數據是一個記錄的過程，通過一些列的數據，可以推導出一些東西。

　　如，消防管理部門擁有多維、異構、實時、海量的消防大數據資源，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、地下建筑、出租房等）、企業單位（高危單位、重點單位、化工企業等）、物品（?；?、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）、巡查信息等多種數據。

　　另外，包括規劃、住建、國土、民政、通信、交通、氣象、供水、公安等相關部門的數據，需要對相關數據資源進行收集、融合，構建全面、實時、標準的消防大數據資源體系，為進行基于大數據方法的“智慧消防”建設提供良好基礎。

　　雖然，在消防領域記錄了很多信息，但并不是所有的信息都能稱之為數據。只有掌握大量的、有效的消防數據，把它們放在特定的、行之有效的數學模型中，才能夠讓數據發揮效用，讓數據、機器具有智能。

　　二、智慧消防大數據技術和應用

　　大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高且實時數據不斷增長為主要特征的數據集合。

　　大數據思維發揮作用，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：歷史數據與當前感知數據融合，潛在線索與模式的挖掘，對事件發展狀態的感知。

　　預測未來：全量數據、流式數據、離線數據的關聯分析，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，獲取原始采集的消防數據資源，然后進行數據清洗、比 對、整理及融合處理，成為“智慧消防”大數據，供系統調取并進行大數據分析利用。

　　具體的智慧消防大數據技術與應用，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《基于大數據分析的智慧消防發展趨勢》主題演講，分享幾張關鍵PPT如下：

　　三、大數據下的智慧消防商業模式

　　今年的兩會政府報告后，“智能+”成為一個熱詞。

　　“大數據+消防”，“智能+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制造轉向消防設備的運營和服務。

　　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制造業思想，重視產品生產研發制造的專利和技術，這個小米在短時間內很難超越。

　　小米，則是數據驅動的公司。小米手機采用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。但通過小米手機，獲取用戶的數據，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“數據流”，并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、阿里的阿里云等，并強調只是做平臺，不做下層業務。

　　為什么這些科技巨頭要獲取大規模的數據接入資源，他們背后的目的和野心在哪里？

　　我們來看下谷歌機頂盒的運營模式，或許能從中找到答案。

　　谷歌曾經為家庭用戶制作機頂盒，研發費用大，如果光靠賣機頂盒，谷歌不知道要什么時候才能夠賺回成本。但是谷歌通過機頂盒收集的數據，分析出家庭用戶的一些需求，然后研發出了游戲終端等一些列產品，賺的盆滿缽滿。

　　所以，看明白沒有，數據不是關鍵，如何利用有效數據開展生態商業，才是大數據時代正確的打法。

　　目前，智慧消防大事記還停留在最初級的階段，大部分屬于原始的數據收集，至于它的實用性，還需要進一步挖掘。

　　消防的管理和服務是持續不斷的，后續會有大量的數據積累下來，這些數據中會沉淀下消防的特征。通過對這些數據的分析，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。

　　大數據分析將大大提高消防企業的核心競爭力。大數據的分析和處理對企業來說是非常重要的，誰能掌控數據誰就能掌控市場。