［摘要］大数据分析在智慧消防技术服务中至关重要。文章首先阐述智慧消防技术服务的内涵、大数据分析的应用特性及其意义，其次分析智慧消防技术服务中大数据分析的应用问题，包括火患数据多维联动难贯通、火情风险预警缺精度、设施监管维保闭环未形成以及应急数据指挥调度欠协同。最后，重点探讨智慧消防技术服务中大数据分析的应用策略，即打通火患数据链，构建协同共享平台；升级火情研判网，精准预警风险态势；织密设施监管网，完善维保闭环机制；整合应急数据库，强化智能指挥调度，希望为智慧消防的高质量发展提供助力。

　　［关键词］智慧消防；技术服务；消防数据；大数据分析；数据融合

　　0引言

　　随着人工智能技术的发展，智慧消防成为大势所趋。从2022年《“十四五”国家消防工作规划》提出深化“智慧消防”建设，到2024年《安全生产治本攻坚三年行动方案（2024—2026年）》明确提出深入开展老旧场所消防设施升级改造、公路安全生命防护工程建设、水库除险加固、电梯安全筑底、铁路平交道口改造、应急逃生出口和消防车通道打通等工程治理行动，智慧消防技术服务在政策的大力支持下蓬勃发展。智慧消防技术服务作为现代化服务体系，主要借助先进的技术手段，为用户提供实时、精准、高效的消防隐患排查、预警和处置服务。其中，大数据分析通过挖掘消防数据，整合历史火灾、设备状态、环境参数等信息，利用算法模型分析规律与趋势，可以实现风险精准预测、资源科学调配与决策优化。目前，智慧消防技术服务中大数据分析的应用还存在一些问题，如火患数据割裂、预警失准、维保断链、调度失协等。如何优化智慧消防技术服务中大数据分析的应用，已成为智慧消防工作关注的焦点。基于此，有必要深入分析智慧消防技术服务中大数据分析的应用问题，并提出解决策略。

　　1智慧消防技术服务及大数据分析概述

　　1.1智慧消防技术服务的内涵

　　智慧消防技术服务是一种现代化服务体系，以物联网、大数据、人工智能等前沿技术为核心支撑，通过部署智能烟感、水压监测等感知设备，实时采集消防设施运行状态、潜在火灾隐患及人员流动数据，并将数据传输至云计算平台。智慧消防技术服务依托数据分析模型，对海量数据进行深度挖掘与智能分析，实现火灾风险的动态监测、隐患的精准预警以及应急处置的高效协同［1］。智慧消防技术服务的本质是将传统消防的被动响应模式转变为主动防控模式，以数据驱动优化资源配置，提升消防管理的精细化、智能化水平。

　　1.2大数据分析的应用特性

　　在智慧消防技术服务中，大数据分析的应用具有四大特性：一是集成性。大数据分析能够汇聚消防设施运行数据、环境监测信息、人员巡查记录等多源异构数据，打破“信息孤岛”，实现消防数据的全域整合。二是智能性。大数据分析通过机器学习与深度学习算法，能精准识别火灾隐患特征，动态评估风险等级，提前预判火情发展趋势。三是闭环性。大数据分析的应用可以从隐患发现、预警推送、处置反馈到复查验收，全程追踪数据，确保消防设施维保与隐患治理形成管理闭环。四是协同性。大数据分析通过整合应急资源分布、地理信息、救援预案等数据可以协助消防人员构建可视化指挥平台，实现消防救援力量、物资调配与决策指令的高效协同，提升应急响应能力［2］。

　　1.3大数据分析的应用意义

　　在智慧消防技术服务中，大数据分析的应用具有重要意义：一是有利于实现火灾风险精准预控。大数据分析通过整合多源数据、优化分析模型可以精准识别火患特征与风险趋势，助力相关人员提前防控，降低火灾风险［3］。二是有利于保障消防设施可靠运行。大数据分析依托数据追踪构建全流程设施维保服务闭环，可以确保从隐患发现到整改验收的全链条管理，避免设备故障引发安全隐患。三是有利于提升应急救援指挥效能。大数据分析通过应急资源数据与地理信息等数据整合，能够提供可视化决策支持，助力消防人员科学规划救援路径、调配力量，提升应急响应与处置效率，从而最大限度减少灾害损失。

　　2智慧消防技术服务中大数据分析的应用问题

　　2.1火患数据多维联动难贯通

　　在智慧消防技术服务中，消防设施监测、隐患排查、人员巡查等数据分别存储于不同部门、不同平台，因缺乏统一的数据标准与交互接口，形成“数据孤岛”。各系统间数据格式、数据采集频率差异显著，难以快速整合成完整的火灾风险画像，导致消防服务机构、物业单位与应急部门之间协同不畅，无法构建起覆盖风险预警、隐患处置的全链条服务体系［4］。不仅如此，数据联动机制的缺失既增加了隐患信息重复录入的人力成本，也降低了服务响应效率。

　　2.2火情风险预警缺精度

　　在智慧消防技术服务领域，现有大数据分析模型对火情的预警精度不足，难以满足消防服务的精细化需求。一方面，部分系统依赖单一维度数据进行预警，如烟雾浓度、温度等，未充分结合环境湿度、用电负荷等关联因素，导致误报率高，增加服务人员核查成本；另一方面，算法模型缺乏对历史火患数据的深度挖掘与动态优化，无法精准识别潜在的隐患特征，难以对高风险区域和薄弱环节进行有效预判，导致消防服务在隐患防范中陷入被动局面，制约了智慧消防服务专业化水平的提升［5］。

　　2.3设施监管维保闭环未形成

　　在智慧消防技术服务中，消防设施监管维保闭环缺失问题突出。巡检、报修、验收等环节的数据分散记录且缺乏有效衔接，导致责任界定模糊，服务流程难以形成完整链条。一方面，部分维保单位仍依赖人工台账记录，数据录入滞后，信息不全，无法实时同步至管理平台，造成监管方难以及时掌握设施状态；另一方面，缺少基于数据的维保效果动态评估机制，维修后的设施运行数据未能与前期隐患数据实现关联分析，导致无法验证维修效果。

　　2.4应急数据指挥调度欠协同

　　在智慧消防应急管理体系中，应急数据指挥调度的特殊性对数据协同提出了严格要求。灾害事件的突发性、动态性与复杂性要求指挥系统需要在短时间内集成地理空间、应急资源储备、实时灾情监测、人员疏散轨迹等多源异构数据，通过数据融合分析支撑科学决策。然而，当前应急数据治理存在明显缺陷：部门间数据标准与接口规范缺失，消防、公安、医疗、交通等多部门系统呈现“信息烟囱”式架构，数据格式、编码规则、更新频率难以兼容；跨部门数据共享机制不健全，导致应急响应过程中数据传递具有滞后性，延误黄金救援时间，影响应急处置整体效能。

　　3智慧消防技术服务中大数据分析的应用策略

　　3.1打通火患数据链，构建协同共享平台

　　打通火患数据链，构建协同共享平台是以统一的标准整合消防多源数据，通过跨部门平台实现数据高效联动与共享，形成精准风险画像，提升多方协同处置能力的核心路径［6］。在具体做法上，可以从标准统一、平台整合、机制创新三方面协同发力。一是制定智慧消防数据交互标准。相关部门与行业组织应通过政府主导、行业协同明确消防设施监测、隐患排查等数据的格式规范、编码规则及采集频率，统一数据接口协议，破除部门间的数据壁垒。二是搭建跨部门数据共享平台。技术企业与管理部门应依托技术整合消防、物业、应急管理等多源数据，通过数据清洗、转换与集成技术构建标准化数据资源池，形成覆盖全域的火灾风险画像。三是建立数据协同共享机制。消防服务机构应联合多方主体推动数据实时更新与动态交互，实现隐患信息在消防服务机构、物业单位、应急部门间自动流转与协同处置，提升数据联动效率。

　　3.2升级火情研判网，精准预警风险态势

　　聚焦消防服务实际需求，通过融合多源数据、优化智能算法模型、建立动态预警机制，全方位提升火情预警的精准度，推动消防服务从被动响应向主动防控转型升级。一是构建消防场景专属数据融合分析机制。技术团队应联合消防机构整合烟雾浓度、温度、用电负荷、燃气泄漏等数据，同步接入建筑消防设施状态、人员密度分布、历史火灾高发时段等动态信息，并结合气象条件、建筑耐火等级等静态数据，通过交叉关联分析精准定位火灾隐患，有效降低火灾误报风险。二是研发消防领域智能算法模型。算法工程师与消防专家应协同运用机器学习与深度学习算法，针对电气火灾、燃气爆炸等高频火灾场景，挖掘历史火患数据特征，构建动态自适应预测模型，实时优化参数设置，精准识别高层建筑、仓储物流基地等高风险区域，以及电气线路老化、违规动火等情况。三是打造消防分级动态预警响应体系。消防管理部门应联合技术企业根据风险发生的可能性和危害程度，将红色定为极高风险（须立即处置）、橙色为高风险（48小时内处置）、黄色为中风险（一周内处置）、蓝色为低风险（加强监测），制定红、橙、黄、蓝四级预警标准，通过短临预警、趋势预判等方式，为消防服务机构推送隐患整改方案［7］。

　　3.3织密设施监管网，完善维保闭环机制

　　监管部门要联合消防服务机构与技术企业依托数字化平台整合消防设施全生命周期数据，贯通巡检、报修、验收流程，建立责任追溯体系，通过数据分析评估维保效果，形成权责明晰、全程留痕、动态监管的维保闭环机制。在具体做法上，一是搭建统一的设施监管数字化平台。行业主管部门与技术企业应整合巡检、报修、验收等全流程数据，通过物联网技术实现设施状态实时监测与数据自动采集上传，解决人工记录滞后、信息不全的问题。二是优化维保业务流程。消防服务机构应联合软件开发企业建立“隐患上报—派单维修—验收反馈”的线上闭环管理机制，利用数据关联分析实现维修前后设施状态的动态对比，确保维保效果可量化评估。三是制定维保责任追溯制度。监管部门应协同行业协会明确物业、维保单位的数据管理与处置职责，通过平台留痕与数据追溯，实现问题可溯源、责任可界定，推动消防设施监管从碎片化管理向全周期闭环治理转变，全面提升智慧消防服务的可靠性。

　　3.4整合应急数据库，强化智能指挥调度

　　由应急管理部门主导，联合公安、消防、医疗、交通等相关部门，协同大数据专家团队与技术企业，聚焦消防服务需求，构建涵盖消防设施状态、火点定位、人员疏散路径、应急救援装备储备等消防专属数据，以及地理空间、医疗资源、交通管制等关联信息的动态应急数据库，实现消防应急资源智能匹配与指令高效执行，全面增强智能指挥调度能力［8］。在具体做法上，一是制定统一的数据标准与接口规范，重点明确消防设施监测数据、火情预警信息等格式编码，打破消防与多部门系统之间的数据壁垒，确保火灾警情等关键数据实时交互。二是搭建一体化应急数据共享平台，依托云计算与大数据技术，整合消防部门实时火情、公安警力部署、医疗急救资源、交通疏导方案等数据资源，构建以消防救援为核心的动态数据库，为火灾扑救、人员救援等指挥调度提供精准的数据支撑。三是引入人工智能与物联网技术，开发消防智能指挥调度系统，通过实时分析火势蔓延趋势、被困人员位置等数据，运用智能算法科学调配消防车辆、云梯装备、灭火药剂等资源，同步建立消防与多部门协同响应机制，确保火灾应急指令快速传达、多部门联合行动高效执行，提升消防应急救援的响应效率与处置效能。

　　4结束语

　　大数据分析作为智慧消防技术服务升级的核心驱动力，能够驱动消防服务向数字化转型，提升消防管理效能。要想解决智慧消防技术服务中大数据分析应用问题，应在数据共享层面突破传统部门壁垒，构建全域协同的火患数据链平台；智能研判方面，通过多维度数据融合与动态算法优化，实现火情风险的实时精准预警；闭环管理方面，依托数字化平台贯通设施巡检、报修、验收全流程，并建立责任追溯机制；协同指挥环节，制定统一的数据标准，搭建一体化应急数据库，借助人工智能实现跨部门资源的智能调度与快速响应。这样一来，智慧消防能够迈向更高效、精准、智能的发展阶段，进而为公共安全保障筑牢防线。

主要参考文献

　　［1］周巍.大数据时代的智慧消防建设探析［J］.网络安全和信息化,2023(5):18-20.

　　［2］王蔚.“智慧消防”现状及发展趋势探析［J］.消防科学与技术,2023(7):1010-1014.

　　［3］贾健.建设大数据思维的“智慧消防”管理平台［J］.中国科技投资,2022(4):31-33.

　　［4］李冠宇.探究以信息化为导向的智慧消防建设［J］.数字通信世界,2022(3):161-163.

　　［5］顾乡.基于大数据的智慧火灾防控信息化体系构建策略［J］.中国高新科技,2023(18):17-19.

　　［6］王思莹,于敏,杜旭东.基于智慧消防技术下的标准化防火平台建设探究［J］.大众标准化,2023(21):59-61.

　　［7］陈天.基于大数据的智慧消防管理系统设计探索［J］.信息与电脑,2024(23):167-169.

　　［8］任丽媛.基于大数据分析的智慧消防管理系统的设计与应用［J］.电脑知识与技术,2024(16):83-85.