8月10日 加拿大森林大火居然还在烧！有人想用AI减少这样的惨剧…

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你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

几个月前，加拿大的森林火灾曾经冲上热搜，因为那是21世纪以来最严重的森林大火，但是，热搜之后就销声匿迹了，大家也就逐渐淡忘了这个事情，似乎大火早就熄灭了。

不过，加拿大的森林大火不仅还在烧，甚至创了个记录。8月4日，路透社报道，加拿大有约131000平方公里的面积已被烧焦，这大约相当于希腊的国土面积。

目前，全加拿大仍有1000多处野火在燃烧，其中约660起已经失控，不过消防员们还在奋力扑火。

这还没完，哥白尼大气监测服务中心的高级科学家Mark Parrington表示：北方地区的森林野火通常在八月达到顶峰，火灾总量仍有可能在接下来的几周内继续上升。

虽然春夏之际的森林火灾并不罕见，但科学家们观察到，过去十年来，由于全球变暖，地球北部的平均气温比赤道附近的平均气温上升得更快，火灾的强度不断增加，北极的冰已经开始融化了。

也许有人觉得这种事远在他乡，与自己的关系不大。可问题是，加拿大北部的森林储存了超过2000亿吨碳，这相当于全球几年的碳排放量，当森林燃烧时，它们会将一些碳释放到大气中，这可能进一步加速全球变暖，也就是说，有可能形成更加危险的恶性循环。

扑灭这么大面积的森林火灾，可以说是难上加难。森林地区地形崎岖，给灭火工作带来了很大的阻力；并且，森林中处处都是可燃物，即使扑灭了火势，也容易复燃，所以，更重要的就是提前预警。

实际上，火灾可以分为四个发展阶段，依次是阴燃、增长、发展和衰退，阴燃就是没有火焰的缓慢燃烧现象，但会产生烟雾，如果能在这个阶段发现火情，就能提高灭火效率。

有人说科技是最大的慈善，但是，将科技在现实生活中落地，解决人们以往难以解决的难题，才能发挥真正的价值。那么，有没有可能利用最新的科技，来做早期森林火灾预警呢？

一家德国初创公司Dryad Networks称，他们开发了一种“超早期森林火灾探测器”Silvanet，就像一个“电子鼻”，可以检测火灾早期阶段释放的气体，从而更快地做出预警。

Silvanet不仅可以测量温度、湿度和气压，还可以通过内置的气体传感器芯片，检测百万分之一级的一氧化碳、氢气等气体，这些气体都与火灾相关，也就是说，它可以在人类肉眼不易发现的阴燃阶段发出警报。

Dryad联合创始人兼CEO Carsten Brinkschulte表示，传统的森林火灾预警系统大部分是用地面摄像头对烟雾进行视觉探测，或者通过卫星成像探测，再结合人工观察，但这些手段都太慢了。

他们的技术比传统监控系统更快，可以在发生明火的几分钟之前检测到即将出现的火灾，这样，消防部门能够迅速采取行动，最大限度地减少森林火灾造成的潜在损失。

值得注意的是，他们在硬件基础上做出了性能调优，利用AI技术将Silvanet训练为更加聪明的“鼻子”，检测空气中是否包含发生森林大火时常见的各种气体。

具体来说，他们使用博世公司的BME Al-Studio对BME688进行不同场景下的应用训练，比如，将传感器暴露在一系列木屑产生的烟雾中，让传感器了解松树林或山毛榉林的烟雾闻起来是什么味道。

并且，它还能区分烟雾是野火产生的还是路过的柴油卡车产生的，这样就能在保证灵敏性的基础上，尽量避免误报。

未来，他们还可以在不更换硬件的情况下不断进行训练和算法调优，进一步提升精准度。

这家公司去年卖了大约10000台设备，包括美国、希腊和西班牙在内的十个国家已经在试验该设备，他们的目标是到2030年全球安装量达到1.2亿台。

这家公司的几位创始人曾经在IT领域多次创业成功，现在希望用他们的专业知识来解决一些现实问题，也就是通过发现早期火警，来保护自然资源，而公司名称Dryad代表希腊神话中与树木共生的精灵，看来，他们是一群有情怀的人。

虽然他们并没有使用时下大热的生成式AI技术，却找到了一个超出人类能力范围的应用场景，实际上是给护林员们装上了智能化的鼻子。

我在科技特训营中多次提到，这一轮AI变革的顺序，是从现在的语音语义互动，到MR混合现实，再到机器人，而智能化的嗅觉就是混合现实中的一个环节。

因此，即使Dryad的商业前景尚不明朗，这样的应用探索依然值得提倡。相信随着AI技术进入展开期，未来还会出现更多经济效益与社会效益兼备的创新应用。

以上是今天的内容，更多详细的产业分析和底层逻辑，我会在科技特训营里分享。欢迎关注全球风口微信号，报名加入！

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王煜全要闻评论，我们明天见！