試想一下，當你在購物中心的愉快地購物和吃大餐，突然火警警報被觸發了。起初，你以為只是一次稀疏平常的誤報，或者又是哪個混蛋在公共場所吸煙，內心有點警覺但沒有過多在意。直到幾分鐘后，有人聞到了煙味，發現室內濃煙彌漫，于是你開始奔跑。

這時，有幾股人流分別朝方向迥異的不同方向狂奔和尖叫，而煙霧越來越濃，你開始氣喘。在那一刻，后知后覺的你，會選擇跟隨哪個方向的人流逃離火海？To be, or not to be, that is the question! 火災中，人是脆弱的，絕望的，被困人群僅僅憑借直覺做出的逃生決定，很有可能將自己置入危險的境地。

誠然，在火災中逃命，是所有人都不希望經歷的事情。但萬一真正發生突發事故，如何安全地從建筑逃生，將成為每一名被困者的頭等難題。如21年發生在安徽池州一商場的火災，過火面積約400平方米，導致4人死亡。事實上，大型商場的設計原則就是讓大家不容易找到出口，然后在里面轉來轉去，增加停留時間而多消費。

當我們進入一個陌生的建筑物，如商場和博物館，我們往往很少去主動尋找安全逃生出口的位置。倘若發生火災，隨著時間的推移，火災釋放的煙氣會一步步降低環境的能見度，并引起受困者的中毒與窒息。統計數據表明，超過2/3火災身亡者都是煙氣中毒，很多人就倒在距離安全出口一步之遙的位置。

那火災中被困人員該如何選擇合適的逃生路線呢？也許你的選擇是跟隨逃生出口指示牌的指示逃脫。然而不幸的是，現有的逃生出口指示牌是靜態的，它們的安裝位置是在建筑施工前就已經規劃確定好的。因此，不管火怎么燒，它們只能保證“亮著”，在煙霧中給點光。很多指示牌有多個箭頭，給你怎么跑都安全或者都不安全的錯覺。你并不知道那個"你認為安全"的出口，是否會帶你走到萬劫不復。

為了解決以上的難題，動態逃生出口指示牌應運而生，并將成為下一代革新性的消防產品，它們可以在火災和其他重大公共安全事故爆發時，引導人群遠離災害中心，成功逃離受困建筑。大量研究表明，傳統的靜態逃生指示牌在緊急情況下很雞肋，完全無法吸引逃生人群的注意力 [1]。相比而言，動態逃生出口指示牌有額外的閃燈，而動態的閃燈更容易被人注意到。

此外，除了綠色的信號燈外，動態標志可以釋放紅色的信號向人們警示有危險的區域。心理學和視覺的研究表明，動態的綠色頻閃燈更能給人安全感和信任感，可以打破“自以為是”向熟悉的出口移動的趨勢 [2]。在火災中，動態逃生出口指示牌可以引導疏散人員前往安全地帶，遠離火場的高溫，避免人群吸入有毒煙霧，以及從眾性的帶偏。這將大大提高火災場景下被困人員的逃生幾率，從而為消防救援爭取到足夠的時間。然而，有個問題，這么復雜的動態逃生系統，應該由誰來操作控制？

依靠人來控制三維空間中這么復雜的指示系統，顯然是不可靠的。要實現動態逃生出口指示牌的安全可靠，對不斷變化的災難環境迅速而準確地做出反應，需要基于人工智能的智慧消防系統。首先，消防工程師需要在建筑中布置一個完整而復雜的動態出口標識系統，包括監測火災場景的傳感器網路、數據分析單元、和遠程控制執行系統。常見的傳感器包括煙霧探測器、熱探測器、火焰探測器和視頻監控等。測量的參數會通過有線或者無線傳送到云端做數據分析，或直接在現場完全邊緣計算，火場數據將由人工智能算法進行分析，預測火災發展，并規劃出安全逃生的最優路線。之后，人工智能系統將遠程操控每個動態逃生出口指示牌，根據火災位置和煙霧擴散情況調整各自的照明指示燈。最后，在每個部件的配合下，整個系統可以引導人們逃往安全地帶。簡而言之，整套智慧疏散系統需要結合建筑物聯網IoT，5G通訊，邊緣計算和人工智能，共同實現該神器 [3]。

理想很豐滿，現實很骨感?，F有物聯網技術還遠沒有普遍應用于消防安全這個領域，市場現有的系統并不能實時收集煙霧或溫度數據從而作出進一步的指令。開發動態出口物聯網系統仍需要長期和大量的技術積累，更需要科學家、技術人員和建筑消防法規部門的緊密合作，逐步建設示范工程，最終獲得市場對產品和系統的認可，可能需要10-20年。把科研成果和發現轉化為市場上可行的產品絕非易事，我們期待著有一天能看到智能的動態逃生出口指示牌可以在所有建筑中應用，讓我們的生活都更有安全感。

相關鏈接文獻：

[2] Nilsson, Daniel, Frantzich, H., & Saunders, W. (2005). Coloured flashing lights to mark emergency exits - Experiences from evacuation experiments. Fire Safety Science, January, 569–579. 

[3] Wang, W., Wang, N., Jafer, E., Hayes, M., O’Flynn, B., & O’Mathuna, C. (2010). Autonomous wireless sensor network based building energy and environment monitoring system design. 2010 2nd Conference on Environmental Science and Information Application Technology, ESIAT 2010, 3, 367–372.