AI助力森林防火：挑战与应对策略
森林作为生态安全的关键屏障，其防火灭火工作直接关系到生态环境保护、民众生命财产安全以及国家整体生态安全。随着全球气候变化导致极端天气事件的日益频繁，森林火灾的风险显著增加，传统的“人力为主、技术为辅”的森林防火灭火模式已难以有效应对复杂林区复杂的防控需求。
人工智能技术凭借其在实时监测、智能识别、精准研判及高效调度等方面的核心优势，在森林火情识别、隐患排查、火势推演和应急处置等环节扮演着日益重要的角色，正成为推动森林防火灭火工作从“被动响应”转向“主动防控”，从“经验驱动”转向“数据驱动”转型的关键支撑。
《森林草原防灭火条例》于2026年1月1日正式生效，其中明确鼓励在森林草原防火灭火领域的科学研究、技术创新和装备研发，这为人工智能技术在该领域的应用提供了坚实的法律保障。
然而，当前人工智能技术在森林防火灭火中的应用仍处于发展初期，受限于技术适应性、数据支撑、人才供给和机制保障等多重因素，尚未能充分发挥其赋能潜力。因此，亟需梳理当前面临的核心问题，并探索有效的解决方案，以促进人工智能技术与森林防火灭火工作的深度融合，从而构筑起坚实的森林生态安全防线。
一、人工智能技术在森林防火灭火中面临的问题
（一）技术层面：适应性不足，复杂场景应用受限。森林区域地形复杂、植被多样且气候多变，这给人工智能技术的环境适应性和识别精度带来了极高的要求。然而，当前人工智能技术的应用存在“重研发、轻落地”和“重通用、轻适配”的倾向，难以满足基层森林防火灭火的实战需求。首先，人工智能识别算法的泛化能力较弱。大部分人工智能火情识别模型仅基于单一区域、单一植被类型的数据进行训练，缺乏对不同林区植被覆盖、地形地貌和气候条件的适应性，在复杂场景下容易出现识别偏差。例如，一些人工智能模型容易将林区内的炊烟、云层阴影或阳光反射误判为火情，或者漏判低矮灌木丛的小火情。即使部分成熟模型识别准确率已超过95%，但在复杂林区环境中，误报率仍然难以控制在理想范围内，这增加了基层护林员的复核负担。其次，极端环境下的技术稳定性不足。在暴雨、暴雪、强风、浓雾等恶劣天气条件下，人工智能监测设备（如高空摄像头、传感器）容易受到干扰，导致信号中断、数据失真等问题，从而在火情监测上产生盲区；在高海拔、高温、高湿的林区，设备损耗加快，故障率也相对较高。再次，技术落地的门槛较高。人工智能监测系统、无人机、智能传感器等设备的采购和部署成本不菲，一套覆盖中等规模林区的人工智能监测体系建设成本可能高达数百万元，这对于经济欠发达地区的基层林业部门来说，财政压力巨大，难以实现全域覆盖。同时，部分人工智能技术操作复杂，需要依赖专业设备和技术支持，这与基层森林防火灭火人员的操作能力不匹配，导致出现“建而不用、用而不精”的现象。此外，偏远林区网络基础设施薄弱，5G信号覆盖不足，部分区域需要依赖卫星通信，这导致人工智能监测数据传输延迟，影响火情预警和处置的时效性。
（二）数据层面：共享不畅，质量与安全难以保障。数据是人工智能技术发挥作用的核心基础，而当前森林防火灭火领域的数据管理存在“碎片化、标准化低、共享不足”的突出问题，严重制约了人工智能模型的训练效果和应用效能。一是数据共享机制不健全。林业、应急、气象、公安、消防救援等部门的数据分散存储，各自为政，形成了“信息孤岛”。林区植被数据、历史火情数据、气象数据、地形数据等格式不统一、时空基准不一致，难以实现高效汇聚整合。例如，部分地区在尝试整合林区监测数据时，由于不同部门的数据坐标系错位、字段不统一，导致数据无法有效复用。二是数据质量参差不齐。基层林区历史火情数据严重缺失，部分偏远林区的小火情、隐性隐患未被完整记录，导致人工智能模型训练缺乏充足的样本支撑；实时监测数据精度不足，部分智能传感器老化、校准不及时，数据误差较大，难以准确反映林区实际情况。同时，数据录入不规范、重复统计等问题突出，进一步影响了人工智能模型的研判精度。三是数据安全与隐私保护存在隐患。人工智能技术应用过程中会收集大量林区地理信息、护林员巡查轨迹、群众生产生活信息等敏感数据，基层缺乏完善的数据安全防护体系，数据收集、存储、使用、销毁的流程不规范，容易出现数据泄露、滥用等问题，一旦发生数据安全事件难以追溯。
（三）人才层面：供需失衡，专业能力与运维不足。人工智能技术的落地应用离不开专业人才的支持，而当前森林防火灭火领域面临“懂技术不会业务、懂业务不会技术”的人才困境，严重制约了人工智能技术的推广应用和持续优化。一是基层一线人员人工智能应用能力不足。大部分基层护林员、森林防火灭火工作人员年龄偏大、文化水平有限，缺乏人工智能技术相关知识，对人工智能监测设备、智能调度系统的操作不熟练，难以快速解读人工智能预警信息、排查设备故障，甚至对人工智能生成的预警信息视而不见，导致技术赋能效果大打折扣。部分基层护林员仍依赖传统的巡护模式，对人工智能工具的接受度不高，难以实现“人机互补”的高效防控模式。二是复合型专业人才短缺。既懂人工智能技术，又熟悉森林防火灭火业务（火情研判、应急处置、林区管理）的复合型人才匮乏。高校培养的人工智能专业人才多倾向于城市高端领域，不愿下沉基层林区；基层林业部门缺乏有效的人才激励机制，难以吸引和留住专业技术人才，导致人工智能模型优化、设备运维、数据管理等工作无法持续推进。三是运维人才缺口突出。人工智能监测设备、无人机、智能传感器等需要定期检修、校准、升级，而基层缺乏专业的运维团队，部分设备部署后因故障无法及时修复，长期处于闲置状态。
（四）机制层面：协同不足，应用闭环与保障缺失。人工智能技术赋能森林防火灭火需要完善的机制保障，而当前相关机制建设滞后，导致人工智能技术应用难以形成“监测—预警—处置—复盘”的完整闭环，难以充分发挥实战效能。一是部门协同机制不健全。林业、应急、气象、消防等部门之间缺乏常态化的协同联动，人工智能技术应用过程中存在“各自为战”的情况，人工智能预警信息传递不及时、处置资源调配不合理。例如，人工智能监测系统发现火情后，无法快速同步至消防救援、基层政府等相关部门，导致处置响应滞后，错失最佳扑救时机。二是预警处置机制不完善。人工智能生成的火情预警信息缺乏明确的分级分类标准，预警推送渠道单一，多以平台消息、短信为主，对偏远林区护林员、山区群众的覆盖不足；部分群众对人工智能预警信息的接受度不高，存在“重经验、轻智能”的认知误区，导致预警信息无法有效转化为群众的避险行动和基层的处置行动。同时，人工智能预警后的人工复核机制不健全，部分基层未及时对预警信息进行核实，容易出现误报、漏报导致的处置失误。三是复盘优化与保障机制缺失。火灾处置结束后，未对人工智能技术的应用效果进行系统复盘，未及时总结人工智能模型、设备应用中的问题，难以实现人工智能技术的迭代优化；缺乏完善的政策支持和资金保障机制，基层人工智能技术部署、设备更新、人才培训的资金投入不足，且缺乏统一的技术标准和规范，导致不同地区人工智能技术应用水平参差不齐，难以形成规模化、标准化的赋能模式。此外，人工智能应用的责任界定机制不清晰，当人工智能系统出现误报、漏报导致火情扩大时，难以明确算法开发者、数据提供者、使用者的责任，影响人工智能技术的推广应用。
二、人工智能技术赋能森林防火灭火的对策
（一）优化技术供给，提升场景适配性，降低落地门槛。立足森林防火灭火实战需求，推动人工智能技术“轻量化、本地化、低成本”发展，破解技术适配性不足、落地难度大的问题。一是研发适配复杂林区的AI模型。加大对森林防火灭火专用AI算法的研发投入，结合不同林区的植被类型、地形地貌、气候条件，开展本地化模型训练，提升算法的泛化能力和识别精度。推广“大模型蒸馏+小模型增量”模式，将云端大型AI模型压缩为适配基层终端的轻量化模型，降低设备运行成本和操作难度；融合多模态数据识别技术，结合火焰动态闪烁、烟雾飘散轨迹、温度梯度等多维度特征，精准区分真实火情与炊烟、阴影等干扰因素，将误报率控制在合理范围。例如，浙江“森防天眼”应用依托25万余条火情结构化标注数据训练大模型，识别准确率达90%以上，有效降低了误报率。二是推动技术与装备融合升级。研发适配极端环境的AI监测设备，提升设备在暴雨、强风、高海拔等场景下的稳定性和耐用性；整合卫星遥感、无人机、高空监控、地面传感器等设备，构建“空天地”一体化AI监测网络，实现林区全域、全天候、全方位监测。如江西广信区布设211个监控点位，覆盖95%以上的森林重点区域，采用可见光与热成像双光谱自动巡检，实现火情24小时不间断监测。同时，简化AI设备操作流程，开发通俗易懂的操作界面和培训手册，提升基层人员的操作便捷性。三是加大政策扶持与资金投入。中央和省级财政设立森林防火灭火AI技术专项补贴，重点向欠发达地区、偏远林区倾斜，支持基层采购低成本、易操作的AI设备和系统；鼓励企业参与森林防火灭火AI产品研发，推出普惠型产品，给予企业税收减免、政策扶持等激励；推动通信运营商完善林区网络基础设施，扩大5G、卫星通信覆盖范围，降低数据传输延迟，确保AI监测数据实时上传、预警信息及时推送。
（二）完善数据体系，打破信息壁垒，强化安全管理。构建“统一、高效、安全”的数据共享与管理体系，为AI技术应用提供高质量数据支撑。一是建立跨部门数据共享机制。以2026年《森林草原防灭火条例》为依据，由政府牵头，制定统一的森林防火灭火数据目录、时空基准、API接口标准，搭建省级、市级森林防火灭火数据共享平台，推动林业、应急、气象、公安、消防等部门的数据实时共享，实行“原始数据不出域、可用不可见”的共享模式，确保数据共享的安全性和高效性。二是提升数据质量。规范基层森林火情、隐患、植被等数据的录入标准，建立数据审核机制，杜绝重复统计、虚假录入、信息缺失等问题；加强基层监测设备升级改造，定期对智能传感器进行校准、维护，提升实时监测数据的准确性和时效性；加快历史火情数据补录工作，完善历史火情数据库，整合卫星遥感、无人机影像、历史档案等多源数据，为AI模型训练提供充足的样本支撑。三是强化数据安全与隐私保护。建立森林防火灭火数据安全防护体系，明确数据收集、存储、使用、销毁的流程和责任，加强对地理信息、敏感个人信息的加密处理；建立数据安全审计机制，定期开展数据安全检查，及时排查安全隐患，严厉打击数据泄露、滥用等行为；明确数据安全责任界定，完善相关管理制度，确保数据安全可追溯，消除群众和部门的隐私顾虑。
（三）强化人才培育，优化人才供给，提升专业与运维能力。构建“培养、引进、激励”三位一体的人才体系，破解基层森林防火灭火领域AI人才短缺、能力不足的问题。一是加强基层一线人员培训。将AI技术应用纳入基层护林员、森林防火灭火工作人员的常态化培训体系，定期开展AI设备操作、数据解读、预警信息处理、设备故障排查等专项培训，结合案例实操教学，邀请专业技术人员上门指导，提升基层人员的AI应用能力。重点培训基层人员对AI预警信息的复核、判断能力，推动基层人员从“体力密集型巡护”向“技术操作型巡护”转型，实现“人机互补”的高效防控模式。例如，浙江淳安县大墅镇通过开展“森防天眼”系统操作培训，让基层护林员快速掌握系统使用方法，提升了火情处置效率。二是引进复合型专业人才。出台优惠政策，吸引高校、企业的AI专业人才和森林防火灭火领域的骨干人才下沉基层，给予人才补贴、职称晋升、住房保障等激励，解决人才下沉的后顾之忧；建立“政产学研用”协同机制，推动高校、企业与基层林业部门合作，联合培养既懂AI技术、又熟悉森林防火灭火业务的复合型人才，为AI技术应用提供长期人才支撑。三是健全运维保障体系。鼓励企业与基层林业部门签订运维协议，组建专业运维团队，提供设备检修、校准、升级等上门服务，确保AI设备正常运行；培养基层本土运维人才，通过专项培训，让基层人员掌握基础的设备运维技能，能够快速处理简单故障，降低运维成本。同时，建立人才激励机制，对在AI技术应用、模型优化、应急处置中表现突出的个人和集体给予表彰奖励，激发基层人员学习和应用AI技术的积极性。
（四）健全工作机制，强化协同联动，构建完整应用闭环。推动AI技术与森林防火灭火工作深度融合，形成“监测—预警—处置—复盘”的完整闭环。一是建立跨部门协同联动机制。成立森林防火灭火AI应用协同工作小组，明确林业、应急、气象、消防等部门的职责分工，建立常态化的信息共享、会商研判、应急处置联动机制，确保AI预警信息快速传递、处置资源合理调配。例如，浙江“森防天眼”应用实现30秒内将预警信息推送至各级指挥中心，并启动“1618”救援指挥体系开展联动处置，形成发现、核实、处置闭环管理。同时，依托AI智能调度系统，实现火情处置力量、物资的精准调度，提升应急处置效率。二是优化预警处置机制。制定AI火情预警信息分级分类标准，根据火情等级、影响范围，精准推送预警信息；拓宽预警信息推送渠道，结合基层林区实际，采用短信、广播、喇叭、微信群、护林员上门通知等方式，重点覆盖偏远林区护林员、山区群众，确保预警信息无遗漏；加强宣传引导，通过案例讲解、科普宣传等方式，提升群众和基层人员对AI预警信息的接受度和信任度，引导群众主动配合避险处置，推动预警信息转化为实战行动。同时，健全AI预警人工复核机制，明确复核责任和流程，确保预警信息的准确性，避免误报、漏报导致的处置失误。三是建立复盘优化与保障机制。火灾处置结束后，组织专业人员对AI技术的应用效果进行系统复盘，分析AI模型、设备应用中存在的问题和不足，及时优化AI模型参数、完善技术应用方案，推动AI技术持续迭代升级；完善政策支持和资金保障机制，将AI技术应用纳入森林防火灭火工作重点内容，加大资金投入，保障设备采购、更新、人才培训、运维等工作有序开展；制定统一的AI技术应用标准和规范，推动不同地区AI技术应用规模化、标准化发展。此外，加快完善相关法律法规，明确AI应用各主体的权责边界，建立AI算法审核和责任追溯机制，为AI技术在森林防火灭火领域的规范应用提供制度保障。
人工智能技术作为推动森林防火灭火工作转型升级的核心支撑，能够有效破解传统森林防火灭火模式中监测盲区大、预警滞后、处置低效、人力不足等痛点，在火情早发现、早预警、早处置中发挥着不可替代的作用。2026年《森林草原防灭火条例》的施行，为AI技术在该领域的应用提供了坚实的法治保障，推动森林防火灭火工作向“人防+技防+智防”深度融合转型。
当前，AI技术赋能森林防火灭火仍面临技术适配不足、数据共享不畅、人才短缺、机制不完善等问题，需要政府、企业、基层林业部门协同发力，通过优化技术供给、完善数据体系、强化人才培育、健全工作机制，推动AI技术在森林防火灭火领域的深度应用。未来，需坚持“实战导向、问题导向、安全导向”，持续推动AI技术与森林防火灭火业务的深度融合，不断提升AI技术的适配性、精准度和实用性，让AI技术真正成为守护森林生态安全的“智慧哨兵”，为筑牢国家生态安全屏障、推动生态文明建设提供有力的科技支撑。