■郑州经济技术开发区消防救援大队 武毅飞

　　基层消防安全隐患排查是消防安全治理体系的根基，但长期困于“人少事多、专业性弱、闭环难成”的结构性矛盾。人工智能技术的引入正在改变这一局面，这不是简单替代，而是通过“感知替代—认知辅助—决策支持”三重机制，推动隐患排查从“运动式”向常态化、从粗放型向精准化、从单次检查向持续治理转变。

　　基层排查面临的三重结构性矛盾包括：力量缺口巨大，监督员需监管多家重点单位，较为依赖基层网格员;方式与隐患特征错配，隐患具有动态反复性，无法捕捉实时变化;排查整改闭环断裂，“查而不改、改而不实”情况较为普遍。

　　感知替代层面，AI通过计算机视觉和物联网传感，构建全天候感知网络。图像识别可数秒内自动分析消防通道占用、消防控制室值班脱岗等问题;物联网传感使水压不足、电气过载等“看不见的隐患”变得可量化。

　　认知辅助层面，AI融合多源数据构建场所动态风险画像，并通过分析预判隐患高发时段与类型，实现从被动响应向主动预防转变。

　　决策支持层面，AI驱动全流程闭环管理，每个隐患从发现即生成唯一编号，自动匹配责任人、期限，追踪整改进度。

　　在“九小场所”，AI可快速筛查违规住人、电动车室内停放等隐患;在居民小区，实现通道占用即时劝离、电动车入梯智能拦截;在消防控制室，7×24小时监测值班状态，并与报警控制器联动。

　　主要挑战包括：面向消防领域的标准化隐患图像数据匮乏;部署涉及前端设备、平台建设等方面投入，基层财政面临压力;人机协同制度准备不足，当AI判断与人的经验不一致时，缺乏规范化机制。

　　推进路径建议：分步实施、试点先行，从高风险场所和成熟场景入手;探索多元投入，如“企业投资建设、政府购买服务”等模式;强化配套制度，明确AI采集数据作为证据的规范性、预警信息纳入监管流程的标准性等;提升数字素养，将AI工具纳入培训体系，坚持“AI辅助决策、人工最终负责”原则，避免责任模糊。

　　AI赋能基层消防隐患排查，不仅是技术升级，更是治理逻辑的重构——唯有技术与制度协同演进，才能真正实现基层消防治理的数字化转型。