3 月 30 日，在四川凉山那场森林大火中，27 名森林消防队员和 3 名地方干部群众牺牲，除了致敬和感动，我们还应该反思怎么能避免这样的牺牲，比如通过科技手段让消防队员更加高效而安全地进行救援。
在山火更为频繁的美国，就已经开始将人工智能应用到森林火灾的预测和救援中了。
据大自然保护协会的森林生态和消防主管 Edward Smith 介绍，他们正在加利福尼亚州和内华达州交界的山脉上测试一项人工智能计划，旨在用算法评估森林树木的稀疏程度是否足以防止山火蔓延。
因为森林面积巨大，过去需要依赖成本高昂的飞机在森林上空来评估，准确度有限，而 AI 程序能通过高分辨率的卫星图像进行实时监测，Edward Smith 表示：
AI 还不能替代人类做出决定，但却可以帮我们在面对更大的区域时作出更好的决策，大大降低山火的威胁。
NASA 的计算机工程师 James MacKinnon 也在测试一个基于机器学习的神经网络，同样能借助卫星拍摄的照片的监测山火，据称准确率高达 98%，他的目标是将山火预警时间降到 1 小时甚至更短。
而旧金山一家科技公司 Salo Sciences 开发了一款人工智能软件，通过分析树木的生长状况指出山火易发的区域，这款产品已经在加利福尼亚州测试，并计划推广到更多地区。
目前越来越多的科研机构和创业公司进入到这一领域，这项技术虽然无法完全避免山火发生，但却能通过 AI 确定火灾位置和蔓延路径，降低山火中当地居民和消防队员的伤亡程度。
曾有 26 年消防员经验的加州官员 Jim Crawford 就曾表示，消防机构往往在接到报警电话后才知道火情，不过却不知道山火到底烧了多长时间，也不清楚起火原因，这一定程度上加大了参与救援的消防员的风险。
不过这项技术还不成熟，加州大学戴维斯分校遥感专家 Alex Koltunov 指出，用算法监测山火还存在不少问题，比如一些户外烧烤有时也会被识别为火灾。
无论如何，这类技术都有着积极的意义，随着 AI 技术不断完善，未来消防员或许真的可以不用再冒着未知的风险冲进火场了，「最美逆行」固然令人动容，但如果可以还是少一些吧。
