在我看來，“智慧消防”，一些人蹭熱度的名詞而已，什麼大數據、雲計算，把聽眾忽悠的雲裡霧裡，似乎給人制造出了一種幻覺，一旦採用了智慧消防，火災至少會下降一半，或者不再發生。
天天把大數據、雲計算掛在嘴上的“專家”們，知道什麼叫大數據嗎？
簡單的比喻一下，大數據就是一座龐大的圖書館，而讀者在百萬的叢書中找到對自己有用的書籍就是雲計算。
A
大數據不是產生在科技發達的今天。
1839年，美國海軍軍官莫里在前往“合奏號”準備領航出海時，狂奔的馬車突然翻車把他拋出車外，莫里大腿粉碎性骨折，傷好後變成了瘸子，不能再繼續航海，於是被安排到海軍機關從事辦公室工作。
莫里對船隻在水上繞彎而不走直線感到非常的不解，當他向經驗豐富的船長問及這個問題時，得到的答覆是：走熟悉的路線比冒險走一條不熟悉而且可能充滿危險的路線好得多 ，海洋是一個不可預知的世界，人隨時都可能被意想不到的風浪困住。
在辦公室工作期間，莫里開始翻閱歷年積累的發黴的航海日誌，原本是庫房中的垃圾文件，但在莫里翻開時，卻發現一些信手塗鴉的航海日誌中有大量的不為人重視的內容，於是莫里意識到，將這些近百年的航海日誌裡有用的信息歸納在一起，繪製出一張全新的航海圖，也就是找到了船不用在海面走彎路的辦法，這樣便於更快捷的到達目的地。
於是，在數據整理的過程中，莫里將大西洋劃分成五個區域，並制定了一份全新的航海日誌填寫標準，海軍和商船開始使用這種表格，並按莫里的要求，在航海途中，定期向海中拋下注有日期、位置、風向、洋流的瓶子，然後莫里再找人收集這些漂流瓶。
莫里告訴這些船長，每艘航行在公海上的船隻都可以成為一個浮動的天文臺。
16年之後，莫里根據這些採集的數據出版了他的權威著作《海洋物理地理學》，為完成這本書，他繪製了120萬個數據點，他所修訂的航線分析系統一直延用至今，莫里的航海圖使航程減少了三分之一。這種方式使年輕的海員只要通過圖表就能運用前人所奠基的技術指導。
莫里是早期將大數據運用在實踐中的海軍中校軍官。
講這個故事的目的是說明，大數據是用來省時省力解決疑難雜症的。
B
今天，我們談智慧消防之前，先談談消防需要什麼？
消防工作的需求：早發現、早到場、早處置，最大可能的減少火災損失。而在“三早”中最有決定作用的也許是早到場。
武警學院九十年代中期校編的一本《消防通信》前言中，有一段對香港消防的介紹，在此書中被稱為“綠浪工程”。大致意思是指，當消防指揮中心接到報警後，會通過控制器將最近的消防隊到達火災現場的沿途交通信號燈全都變成綠燈，保障消防車一路暢通的到達火災現場，從而節約時間。
在電影《烈火雄風》中也有一個鏡頭，消防車出動時，消防員按下大門前的一個按鈕，街口顯示紅燈，其他車輛停止，消防車優先通行。
我在看了好幾個省的智慧消防宣傳片後，發現沒有哪一個省把“綠浪工程”寫進腳本，所有的立足點都是管，而不是用。
淘寶、美團的快捷是智慧城市的一部分，幾年前，還有一個電視劇諷刺電腦購物早餐，不現實，現在用手機就可以實現。消防也是智慧城市的一部分。關鍵點不是怎麼管，而是怎麼用。沒有解決基本問題的智慧當然中看不中用。
2016年7月，一起交通事故火災至醉酒的駕駛員死亡，之後，家屬狀告消防隊出動不及時，雖然消防勝訴，但從案情中的關鍵點上來看，我們的工作還是要加強的，而這種加強連老大難的問題都算不上。
出動的消防車與車禍燃燒的地點相距5千米，如果按每小時60千米計算時速，消防車5分種就可以到達現場，但實際用了26分鐘，有人肯定要說，大城市堵呀！但這起事故是發生在凌晨三點，也許不堵了吧，晚到的原因是報警人說的位置不準確，消防車繞彎路了。
如果我們的接警臺可以直接顯示報警人位置，自動生成導航路線發送到消防隊首車上，速度是可以提高的，這種導航技術目前下載高德地圖就可以解決。這也可以算是智慧消防的一部分吧。但是沒人關注著把這個技術運用到接處警上。
消防車可以在確保安全的情況下，不受指揮信號的限制，但是前面路口紅燈堵了路的車，警報“哎呦，哎呦”喊，沒用！
我們身邊有很多老大難的問題，但這類問題，一般情況下，老大出面就不難。這些原本可以走直線的路徑就是因為大家都習慣於現狀而不得不繞彎。
去過國外的同事說，國外消防隊出警，消防車跑的跟瘋子一樣，兩邊的車都主動停靠讓道，人家的素質就是高。我說，這是法律要求的，不讓道要上法庭，與素質高低一點關係都沒有。今天，我們的城市“車讓人”已成為慣例，這也與素質無關，原因是，一旦被街口攝像頭抓拍，要扣3分。如果我們的相關部門能出面協調交管部門把阻礙消防車、救護車通行的列入交通法規，一次扣12分，中國的駕駛員素質馬上會提高。我們也沒必要發個視頻在網上譴責駕車人不道德了。
這些年，我們過於搞一些高大上的信息化，忽視了最基本的信息化。大型演練，天上飛著無人機，地上架著衛星鍋，3G圖傳立體化。但現實中99%的火災是兩盤水帶一支水槍就可以解決的，如果我們連紅、綠燈，車讓道的問題都解決不了，我們的信息化以什麼為基礎呢。這隻能說明，我們對自己的工作重視不夠！
我曾對“專家”說智慧消防完全可以解決上述問題時，“專家”回覆我，你說的是指揮系統不是智慧消防，我問：
智慧消防不就是解決火的問題的嗎？難道接處警不算其中一部分嗎？ C
大數據的核心就是挖掘出龐大數據庫的獨有價值。
目前展出的智慧消防能產生大數據嗎，這些數據有用嗎？給誰用？怎麼用？
我們的目標把智慧放在了監管上，而沒有把智慧放在使用上。
目前的火災報警、噴淋等系統實際上都有先進的傳感器，現在重要的是人的問題，不是消防設施落後的問題。一線維護的人，使用的人，消防主管缺少一套好用的系統，提高他的工作效率，而不缺少的就是監管。
我們從一些據說成功推廣經驗的智慧消防系統來看，所產生的數據不過是，建築的高位水箱有多少水，煙感是否正常等雞毛蒜皮的數據，這是單位消防主管要知道的數據，與消防滅火沒有關係，也沒必要知道，但事實上，我們收集的就是這種無效數據。現實中，在監管方面智慧消防只要給防火人員提供建築防火合格與否的原因是什麼就夠了。滅火方面：一旦發生火災，消防隊到場只要知道樓層的佈局，起火點在哪？樓裡有沒有人，有多少人，都集中在那個位置，如何營救，供水點在哪裡就夠了。但是智慧消防系統好像沒提供這些基礎數據，數據點主要集中在日常應該由單位消防主管要掌握的數據上。
2016年的一份全國火災統計數據顯示，從人員傷亡分佈上看，住宅火災亡人佔火災總量的80.2%；人員密集場所火災佔火災總量的6.8%；其它廠房、倉儲、交通等火災亡人佔火災總量的4.5%。2017年的火災統計數據與前一年基本相近。
這個數據可以說明一個問題，住宅火災發生起數和亡人都佔大頭，但是我們智慧消防管的樓、堂、館、所這類公共設施中的重點單位，即便全部普及，也只是“二八定律”裡的二，並不是八。這說明我們的定位出現了問題，即智慧消防監管和服務的重點是什麼？
現在，我們再來看看，推動智慧消防的目的是什麼？
從消防部隊的角度，希望能帶來快捷、方便的數據。比如，我要找水源，馬上就可以知道周邊所有供水點；我要滅危化品火災，馬上就能知道危害性和撲救方法。這些現在都可以實現，只是沒有一個平臺融合這些關鍵數據。消防部隊倡導搞智慧消防的出發點是沒有問題的。
從研發單位來說，目的只有一個，掙錢，並且能持續掙錢，並不是服務。
這兩點都沒有問題，程序員不瞭解消防，讓需求變成現實誰來對接?對接的結果是實現高大上的意圖還是實用？
關鍵問題是誰來出錢？
好吧，政府購買服務，但是政府如果購買了服務，火災沒大幅下降卻有增無減怎麼辦？前面說了，智慧消防的服務重點並不是占城市主導的住宅建築群而是特殊場所，對降低火災起數根本不起決定作用。民用住宅建築規範沒有把煙感設計作為強制標準之前，現存的建築怎麼聯網？當然，可以採用無線技術給每座住宅樓安裝小型的報警系統，但有多少住戶願意出錢。
D
現在一些消防工程公司聯合一些軟件公司聯手在做這項大規模的城市管理工程，也做出了一些高大上的軟件，但這離真正的智慧消防相差太遠，只能是供人參觀圈錢的演示而已。
2017年10月12日，杭州，馬雲的阿里公司宣佈，未來將藉助阿里雲計算、人工智能領域的積累，使物聯網成為智聯網，這標誌著阿里公司將全面挺進物聯網。而在這之前，阿里雲幫助無錫鴻山在城市的地下管井、水網、地面土壤、交通、空中佈置了22萬個傳感器，從而讓市政的管理者站在屏幕前可以瞭解到腳下3.6萬平公里每一寸土地發生的變化。物理世界的城市第一次實現了在數字世界的鏡像投影。
智慧消防正是智慧城市中很小的一部分，當產業資本進入時，小打小鬧的小公司，根本沒有了機會。
如果阿里這類實力雄厚的大公司通過與三大通信運營商聯手，只要藉助由機房通向城市各個角落的光纖就可以讓傳感器進入千家萬戶，實現城市的智能化。這種模式才能真正產生大數據，進而進行雲計算，通過分析判斷來預測城市可能發生的任何災害和處置對策。
那麼，對於現在立志於智慧消防的小公司來說，是一個時機，抓緊時間，把現在要做的事做大，然後等著阿里來收購。
要不然，看完這篇文章，呵呵笑笑，洗洗睡吧！或許夢中可以發大財！
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