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试想一下，当你在购物中心的愉快地购物和吃大餐，突然火警警报被触发了。起初，你以为只是一次稀疏平常的误报，或者又是哪个混蛋在公共场所吸烟，内心有点警觉但没有过多在意。直到几分钟后，有人闻到了烟味，发现室内浓烟弥漫，于是你开始奔跑。

这时，有几股人流分别朝方向迥异的不同方向狂奔和尖叫，而烟雾越来越浓，你开始气喘。在那一刻，后知后觉的你，会选择跟随哪个方向的人流逃离火海？To be, or not to be, that is the question!&苍产蝉辫;火灾中，人是脆弱的，绝望的，被困人群仅仅凭借直觉做出的逃生决定，很有可能将自己置入危险的境地。

诚然，在火灾中逃命，是所有人都不希望经历的事情。但万一真正发生突发事故，如何安全地从建筑逃生，将成为每一名被困者的头等难题。如21年发生在安徽池州一商场的火灾，过火面积约400平方米，导致4人死亡。事实上，大型商场的设计原则就是让大家不容易找到出口，然后在里面转来转去，增加停留时间而多消费。

当我们进入一个陌生的建筑物，如商场和博物馆，我们往往很少去主动寻找安全逃生出口的位置。倘若发生火灾，随着时间的推移，火灾释放的烟气会一步步降低环境的能见度，并引起受困者的中毒与窒息。统计数据表明，超过2/3火灾身亡者都是烟气中毒，很多人就倒在距离安全出口一步之遥的位置。

那火灾中被困人员该如何选择合适的逃生路线呢？也许你的选择是跟随逃生出口指示牌的指示逃脱。然而不幸的是，现有的逃生出口指示牌是静态的，它们的安装位置是在建筑施工前就已经规划确定好的。因此，不管火怎么烧，它们只能保证“亮着”，在烟雾中给点光。很多指示牌有多个箭头，给你怎么跑都安全或者都不安全的错觉。你并不知道那个&辩耻辞迟;你认为安全&辩耻辞迟;的出口，是否会带你走到万劫不复。

为了解决以上的难题，动态逃生出口指示牌应运而生，并将成为下一代革新性的消防产物，它们可以在火灾和其他重大公共安全事故爆发时，引导人群远离灾害中心，成功逃离受困建筑。大量研究表明，传统的静态逃生指示牌在紧急情况下很鸡肋，完全无法吸引逃生人群的注意力 [1]。相比而言，动态逃生出口指示牌有额外的闪灯，而动态的闪灯更容易被人注意到。

此外，除了绿色的信号灯外，动态标志可以释放红色的信号向人们警示有危险的区域。心理学和视觉的研究表明，动态的绿色频闪灯更能给人安全感和信任感，可以打破“自以为是”向熟悉的出口移动的趋势 [2]。在火灾中，动态逃生出口指示牌可以引导疏散人员前往安全地带，远离火场的高温，避免人群吸入有毒烟雾，以及从众性的带偏。这将大大提高火灾场景下被困人员的逃生几率，从而为消防救援争取到足够的时间。然而，有个问题，这么复杂的动态逃生系统，应该由谁来操作控制？

依靠人来控制叁维空间中这么复杂的指示系统，显然是不可靠的。要实现动态逃生出口指示牌的安全可靠，对不断变化的灾难环境迅速而准确地做出反应，需要基于人工智能的智慧消防系统。首先，消防工程师需要在建筑中布置一个完整而复杂的动态出口标识系统，包括监测火灾场景的传感器网路、数据分析单元、和远程控制执行系统。常见的传感器包括烟雾探测器、热探测器、火焰探测器和视频监控等。测量的参数会通过有线或者无线传送到云端做数据分析，或直接在现场完全边缘计算，火场数据将由人工智能算法进行分析，预测火灾发展，并规划出安全逃生的最优路线。之后，人工智能系统将远程操控每个动态逃生出口指示牌，根据火灾位置和烟雾扩散情况调整各自的照明指示灯。最后，在每个部件的配合下，整个系统可以引导人们逃往安全地带。简而言之，整套智慧疏散系统需要结合建筑物联网IoT，5G通讯，边缘计算和人工智能，共同实现该神器 [3]。

理想很丰满，现实很骨感。现有物联网技术还远没有普遍应用于消防安全这个领域，市场现有的系统并不能实时收集烟雾或温度数据从而作出进一步的指令。开发动态出口物联网系统仍需要长期和大量的技术积累，更需要科学家、技术人员和建筑消防法规部门的紧密合作，逐步建设示范工程，最终获得市场对产物和系统的认可，可能需要10-20年。把科研成果和发现转化为市场上可行的产物绝非易事，我们期待着有一天能看到智能的动态逃生出口指示牌可以在所有建筑中应用，让我们的生活都更有安全感。

相关链接文献：

[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.