在國家科學及技術委員會（國科會）支持下，國立成功大學副教授蔡佩璇與其團隊攜手研發了基於人工智慧（AI）的消防輔助系統，可用於輔助室內消防安全檢測、即時預測室內火災走勢、加速指引民眾緊急逃生。此系統最大優勢在於可與現有消防系統並行，無需重新建置整套系統，透過導入AI技術，優化現行消防系統，可望促進未來智慧建築的發展並提升人民的居住安全。
（圖片左起為）屏東縣政府消防局科員余子廉、國科會工程處副處長郭箐、國立成功大學製造資訊與系統研究所副教授蔡佩璇、愛吠的狗娛樂公司執行長許冠文。
消防系統應具備功能包含：指引逃生、收集火場資訊及環境安全評估，然而傳統消防系統普遍存在以下3個重要問題：
(1)採用事先規劃的逃生路徑，無法因應火災現場即時狀況而動態改變逃生路徑。
(2)火場即時資料大多來自感測器，透過網路收集火場現場情況;然而在火場中，感測器網路設備易受到高溫燃燒、氣體擾動等因素影響，而產生毀損或網路中斷現象，阻礙火災現場資料收集。
(3)目前的環境消防檢測大多仰賴專業消防人員，實地到現場根據消防法規進行環境評估及檢測;此方法除了需要大量人力外，環境可能會因時動態改變，譬如大型家具位置變更、大量易燃物紙箱堆放等，都會影響環境消防安全卻無法時時受到檢測而提醒改善。
有鑑於此，基於AI的消防輔助系統著重在發展以下3種核心技術：
1、科技火場逃生指引，獲救率更高
在協助火場逃生方面，該團隊提出了一個啟發式室內路徑規劃之演算法「用於數位孿生（Digital Twin）建築消防系統之逃生演算法」，在火災中根據人員、火的位置選擇較安全的出口並建立一條逃生路線，協助民眾逃離至出口時能有效避開靠近燃燒範圍的危險區域，實驗結果顯示以逃生生存率與其他現存方法比較，本方法能夠提高人在火災逃離時的生存率。
2、即時預測火勢走向，遠離危險因子
正確的消防決策須仰賴即時火場資訊，感測器網路系統是目前獲得火災現場資訊的重要來源，然而感測器網路常受高溫或火燃燒毀損或訊息傳遞中斷，為避免決策正確性受到火場資訊不足影響，該團隊研發了一套「用於即時逃生系統的快速火災預測方法」，透過快速的火災模擬除了可以幫助加速審視室內環境的安全問題外，在火災發生當下，還能補強即時火災資訊的不足，例如：進行火場逃生路徑規劃時，可增加即時火災危險區域預測的結果作為輸入，得以規劃全程安全且正確的逃生路徑。
3、自動化每日消防檢查，降低安全疑慮
降低室內火災災害的最好方式是預防火災的發生，目前消防安全多仰賴感測器系統即時警報或消防人員定時檢測，若要進一步突破其技術限制，需要藉助AI導入自動化，降低人力成本。該團隊首先開發出一套自動化環境消防安全檢測工具「基於數位孿生架構之自動化建築火災模擬」，透過影像人工智慧輔助，可快速地將室內環境虛擬化並自動生成模型，結合火災模擬來發現誘發火災或者影響逃生的危害因子。
現在應該是台灣產業涉足智慧建築與智慧城市一個很好的時間點，世界各地皆在提高居住品質及安全。然而，大部分歷史悠久的大城市建築與建設都處在消防資訊設備較為落後的階段。
導入AI技術的消防系統工具，可補強現有公寓大樓、廠房倉庫等在火災預警以及逃生應變等消防安全上的不足，提高受災人員存活率並降低財產損失，同時協助台灣原有之消防系統導入網宇實體系統（Cyber-Physical System, CPS）以及AI計算，帶領機械、自動化和嵌入式軟體產業進入目前在亞洲及世界都深具發展前程與未來遠景的智慧建築市場。