要在以往，如果有人对你说，苏州某地某时发生火灾的可能性很高，你也许将信将疑。可要说这是“火眼”系统的火灾风险预测，你可要加倍注意了。

　　根据系统实际运行数据统计，在对苏州9.6万幢建筑进行大数据分析后，“火眼”系统提前预测风险最高的5%建筑，占了实际发生火灾数的42%；而“火眼”预测风险最低的30%建筑，仅占实际发生火灾数的3%，预测精准度较高。

　　“火眼”，是苏州消防依托大数据及人工智能技术开发的火灾风险预测系统。在防火监督力量有限的情况下，“火眼”系统堪比消防界的“阿尔法狗”，不需增加人力投入，就可精确预测火灾风险，大大提高火灾防控工作的精准度，实现“数据强消，预知预警”。

　　亿量级的数据云为依托

　　“火眼”系统开展预测的前提是具有完备和可靠的数据资源。在重点整合既有消防数据、做实做细火灾数据的同时，苏州市公安消防部门主动与公安、安监、交通、工商、住建等进行对接。目前，以苏州市消防安全委员会为平台，已有26个部门建立消防大数据联席会议制度，为汇集数据打通路径，建立了与消防安全管理有关的数据库，形成全市统一的“消防数据云”。

　　通过对社区警务、火警火灾二合一系统、工商数据库、安监数据库以及交通数据库等平台的数据采集，“消防数据云”整合到的与消防相关的数据资源已达6.7亿条，形成了企事业单位、建筑、火灾、隐患、危险源五大基础业务库。

　　数据的采集涵盖面广，也有精细化要求。以一家单位为例，其基础数据包含单位信息、建筑信息、历史火灾信息、历史检查隐患记录以及其他相关数据五大方面。仅建筑信息一项，又细分为：建筑类型、建筑年龄、层高、建筑面积、耐火等级、入驻单位数量、最大可容纳人数等等。

　　数据又有静态和动态之分，“火眼”系统所依托的大数据平台，其后台数据会随着实际变化实时更新。比如建筑数据可以归入静态数据，但日常设施检查、联网检测、生产流程数据等就属于动态数据。目前苏州危化品和易燃易爆品的存储仓库、储运码头，均已实现数据的实时推送、实时展示。全市近6000辆危化品车辆以及在苏州境内运行的危化品车辆，也均能实时定位，对于其装载危化品的种类、数量以及驾驶员的信息，也能切实掌握。

　　精准防控助降火情

　　和“阿尔法狗”相似，正是借助海量的数据资源，“火眼”系统才能进行机器学习，生成火灾风险预测模型，对所有建筑进行动态及量化的火灾风险排序，找出高危单位，预测火灾风险。

　　借助“火眼”系统，苏州市公安消防部门的日常防火监督模式已发生改变。传统的安全管理按照重点单位的界定标准，将社会单位分类、定性为一级重点单位、二级重点单位、三级重点单位以及一般单位。但“火眼”基于更多因素的大数据预测，着眼于火灾风险的动态化管理。通过“火眼”系统的精准预测，日常消防安全管理有了更为可靠的科学引导，在不增加人力投入的情况下，日常消防安全检查工作的效率得以大幅提高。与传统的随机监督抽查模式相比，“火眼”指导下的防火检查可提升8倍的精准度。在精准的火灾风险预测指导之下，火灾发生率显著下降，火灾隐患发现量大幅上升。

　　“火眼”系统生成的火灾高风险预警指令，通过与消防业务系统结合，可以同步推送给消防、派出所和相关单位以及各有关部门和县（市）、乡（镇）、街道（社区），除了提高监督管理的针对性，还能督促高危单位增加检查频次，开展隐患自查和整改。