香港理工大學建築環境及能源工程系黃鑫炎副教授與團隊，於中國工程院院刊《Engineering》發表「LLM-AI」自驅動消防應急智能體框架，為未來智慧消防提出全新解決方案。
該系統以大語言模型作為推理與任務協調核心，整合基於人工智能物聯網技術的 ConvLSTM-Fire 火災預測模型。針對緊急情況下人工處理複雜數據的局限，系統引入自驅動機制，能依據使用者以自然語言提出的火場狀況查詢或應急決策需求，自主拆解任務、生成並運行程式碼，並且能在出錯時自動修正及重試，實現了從數據獲取、模型調用、分析推理到結果視覺化的全流程閉環。
實驗顯示，即使在火場極端條件環境下部分感測器失效，系統對二維溫度場與煙氣路徑的預測準確率仍高達97%以上，展現極高穩健性。此項研究推動大語言模型從傳統的「靜態問答」模式，升級為具備感知、計算與執行能力的「消防應急智能主體」，提升智慧消防技術在真實火場環境中的可用性與可靠性。未來，團隊將進一步整合多模態感知資訊，增強跨場景泛化能力，加速推動相關技術在智慧建築與城市消防領域的實際部署。
黃教授現為理大潘樂陶慈善基金智慧城市研究院、潘樂陶慈善基金智慧能源研究院、可持續城市發展研究院及碳中和資源工程研究中心成員。
閱讀研究全文 : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095809926001244?via%3Dihub
網上報導：
Sciencenet - https://polyu.me/4yhr5Cj
| 研究部門 | 潘樂陶慈善基金智慧城市研究院 | 潘樂陶慈善基金智慧能源研究院 | 可持續城市發展研究院 | 碳中和資源工程研究中心 |
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