——从NFPA标准到AI预警的全链条防护

本文作者是编辑部特约撰稿人，曾就职于国际快递公司，担任供应链分析与管理工作，其间游历于各大物流企业与货主企业，学习企业经营理念，并将其融会贯通，自创一派，尔后担任各大企业供应链物流顾问工作，对中国台湾地区物流发展有先进独特的眼光，总是能够洞烛先机，布局未来。近年来，在研究与实践中，不断提出科技趋势与产业创新发展策略，希望能为供应链产业注入活水。

01

物流中心火灾风险：

环环相扣的危机链与立体化防控挑战

知名纪录片《重返危机现场》（Seconds from Disaster）的片头始终有一句引人深思的警示：灾难从来不是偶然降临的孤立事件，而是关键事件环环相扣的必然结果（Disasters don't just happen. They are a chain of critical events.）。

作为现代供应链体系的核心枢纽，物流中心一旦遭遇火灾，其后果将呈现鲜明的层级性：轻则导致局部货物损毁，直接造成库存损失与订单延误；重则引发人员伤亡、建筑结构坍塌，甚至因事故曝光导致客户信心崩塌、订单转移；叠加事故调查、设施重建等衍生周期，整个运营体系的全面恢复往往需要至少半年以上。

 

这不仅是对物理空间安全的警示，更折射出供应链体系中“单点风险-系统危机”的传导逻辑——任何环节的隐患都可能通过连锁反应，演变为颠覆全局的危机。由此分析现代化物流中心可能的火灾风险如下：

立体化：高架AS/RS系统如发生火警其垂直火势蔓延快、设备间隙形成烟囱效应。

自动化：自动仓储系统内有高速穿梭车，穿梭车必须负重后上举或移动，高速运动的结果可能蓄积热能；自走机器人需要定期充电，物流中心大量锂电池如遇热可能引发火警。

易燃物堆积：物流中心通常具有大量纸箱、托盘、或是隔热用聚苯乙烯（泡沫），如果堆积区域管理不当又遇火苗可能快速引燃。

高密度储存：越高密度储存就容易阻挡消防喷淋系统的功效，也使得喷淋、烟感系统的布设成本越来越高，必须设置机架内喷淋系统，使得储位可摆放空间受限。

机械设备通常都有液压油、润滑油，如果缺乏适当维护保养，可能管线、墙面、地面漏油。

储存量大：危险品、化学品通常有法定的储存量，但是容易被忽略的就是一般食品，特别是食用油、奶油、棕榈油。

周边排水沟如果没有监测沼气浓度，特定条件下可能被引爆。

 

世界上没有哪一个物流中心或是仓储系统可做到100%的火灾防护，因为火灾的发生有时候是由一系列意想不到的连锁事件而引发的。可能有人在不该抽烟的地方抽烟；消防演习后忘了重新启动消防系统导致火灾来临时未能及时喷淋；电动叉车充电区因过热引发火警；变电室上方可能因年久失修漏水导致引发电线走火；仓储区域内因为通风不良导致蓄积大量油气进而引发爆炸等。先进如UPS、FedEx、Walmart，严谨如日本，都曾发生物流中心火灾事故，甚至有时候发生的原因让人匪夷所思：怎么可能发生这种事？

02

从托盘摩擦起火

看NFPA标准下的AI智能防灾体系构建

在法国，曾经有物流中心的大火主因就是操作人员用堆高机拖行托盘，导致部分托盘螺丝在地面磨擦，托盘堆放后引发托盘区火警，整个过程不到15分钟且没人发现。

不过，物流中心防灾不应把责任都推给监控系统，以为布署了监控系统就天下太平，其实人类管理者与防灾监控系统必须各负担50%责任。消防系统可针对重点区域，进行24×7的监控。但是其余可能的监控死角，以及消防系统的定期维护保养，还是不得马虎。

以极早期火灾预警系统（Very Early Smoke Detection Apparatus，VESDA）为例，因为系统有许多的空气采样管，因此包括这些探管的定期清洁、管路是否有破洞、滤网定期更换清洗都得人员处理、检查。

 

 

物流中心商品每日进出状况不同，原本固定监测的区域可能一夜之间商品都已出货；反倒是没被监控到的区域到货了十几个托盘的油品，一旦有类似的易燃物品堆积，如果又刚好碰上从未见过的意外，例如屋顶的照明系统因为短路而有小火花掉落，刚好掉在这些油品上，火灾就会迅速发生。因此，防灾这件事情没有放松的空间。

既然防灾这件事无法松懈，我们可以思考如何通过先进的AI技术，让这些事可做到更好。以生成式AI（Generative AI）为例，可以协助人类汇集大量消防、防火相关的文字记录，然后根据人类的需求，依照新的格式列出。

目前全球最普遍采用的消防标准，是美国消防协会NFPA（National Fire Protection Association）所制定的各项准则，在石油、化工、物流、制造、资料中心建设时，NFPA常被列入跨国工程规范或招标条件，特别是NFPA 13、72、101，其主因是NFPA所列的内容最完整，且NFPA强调操作细节（如喷头选型、管径、水压）。当然，除了NFPA之外，也包括有国际消防协会International Fire Code（IFC）、ISO 16732、ISO 21927等标准。

生成式AI赋能物流中心消防检核表

如果汇整这些不同的标准形成一个知识库，我们可通过ChatGPT等生成式AI输出类似物流中心消防检核表以及检查重点。当然，前提是要具体说明目前物流中心内部放置了那些数量比较多，或是比较特别的危险品，正确的提问才能获得正确的回答。以下是具体提问范例：

根据NFPA，灭火器需要做哪些安全检查。

本物流中心属于高架AS/RS自动仓储系统，请根据消防法规要求提供一些每周、每半年定期检查项目的建议。

本物流中心预计二周后将有共20公吨的棕榈油要进仓，应提早做那些消防准备。

已知物流中心需要存放锂电池、棕榈油、金属镁等三类产品，请依照NFPA要求提供一份每周需做的消防安全检查项目。

上述第四个问题，ChatGPT可输出类似以下表格：

 

AI技术突破 辨识火灾早期预警黄金期

火灾的发生就跟大气的变化一样，通常会有一段转变期，就好像我们会先听到打雷，然后是小雨，再转变为大雨。灾害发生通常就是先产生小火花、冒烟，或是特别尖锐的机器运转声音导致摩擦生热，引燃易燃物后从小火变成大火。AI系统真正能做的就是争取这5~10分钟的早期侦测，例如烟雾、特殊气体浓度的蓄积、小火光。

所谓的烟雾侦测，其基本概念就像让AI模型学会辨识猫、狗、动物一样，让AI模型看过各式各样的经过人工标注（labeled）过的烟雾照片，进而学会辨识烟雾。

目前市面上已有烟雾侦测专用的摄影机，不论白天晚上都可监控烟雾的产生，烟雾是火灾前期的征兆，通过AI视觉辨识，可以用一支监视镜头监控相当远、相当广的距离。当然，前提是没被遮挡。AI视觉辨识烟雾可以避免误判，例如前面提到的即早期侦烟系统VESDA，因为使用的是主动式吸取周围空气，万一发生烟雾的地方没有布设空气探管，或是物流中心正在做5S大扫除，都有可能少判、误判。

储位的摆放方式也可能影响火灾的扩散，以下图为例，使用ChatGPT询问：以下四种储位布置方式，哪一种发生火灾时会比较严重？

 

以下则是ChatGPT分析出的答案

基本上，ChatGPT所分析的答案，与人类的思维类似，其中D是最危险的储位配置方式。类似的技巧，如果可让ChatGPT完整了解物流中心每个储位以及邻近储位的摆放内容，并且每天持续自动检查，就可及早针对高风险的储位摆放进行调整。

 

03

警惕微小异常构筑仓储物流全维度安全屏

预防仓储物流系统火灾其实没有任何诀窍，就跟读书一样：勤能补拙。无论是定时或不定时的检测、模拟、演练，都有助于及早看到内部可能的漏洞，不该抽烟的地方就不能抽烟、不该放置废弃物的地方就不能放，危险品或油品更不能贪图方便而大量堆积。

物流中心内部移动最频繁的就是高位叉车、AMR机器人，以及自动仓储系统内的穿梭车，利用这些每日移动的设备进行物流中心内部检测，让系统到处“东看看、西看看”，可以把整个检测的广度、深度都再增加。

来源：https://www.boschsecurity.com

火灾的发生前期，烟雾或许是可行的监控讯号，但除此之外，包括异常的声响、尖锐声音、紧急发电机房内蓄积的柴油气体、冷链空调系统外泄的冷媒、外漏的电线、锈蚀的金属等，种种微小异常都不容等闲视之，物流中心内定期的人工检查仍不可或缺。

最后，请务必注意，不论哪一种AI模型，都需要持续更新、训练，否则一样无法发挥作用。举例来说，如果某个AI模型训练期间只看过火灾产生的黑烟，但是从未看过火灾初期的白烟；或是模型只看过火灾冒出建筑物的烟，却没看过物流中心内部烟雾蔓延状况，那么该模型一样无效。

无论是ChatGPT或是DeepSeek，或许都已具备对于火灾、化学品的基本知识，但是如果希望AI帮我们列出正确的消防安全检核表，至少需告诉AI系统目前存放比较大量的商品是什么东西，而且要持续把新的法规内容提供给生成式AI系统，才能更新核心知识。

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