今年1月初，美国南加州洛杉矶郊区帕利塞德地区的山火烧毁了至少82.26平方公里的土地，并造成了28人死亡和2500多亿美元损失，可能成为美国历史上损失最为严重的自然灾害。

然而这才过去没多久，仅在3月份，美国又发生了多起大规模山火，比如3月8日美国纽约长岛地区突发多起灌木丛火灾，而上周五（3月14日）密苏里、阿肯色、伊利诺伊和密西西比州等突发极端天气，又引发了150余起山火。

事实上，美国是全球山火最为频发的国家之一，而加州则是重灾区。每年六七千起山火给加州带来了巨大的经济损失和生态灾难，这其中既有不可控的天灾因素，也有人为活动的影响和监管的漏洞。

作为全球科技创新的中枢，加州的科技企业和大学们也正在利用人工智能等技术加强对山火的监测和管理，在防灾减灾方面做出了有益的探索。

01 经济与生态的双重灾难

美国山火的频繁发生与气候变化导致的极端天气事件密切相关。全球气候变暖使得许多地区的气温升高、降水减少，导致植被更加干燥易燃。同时，强风、干旱和高温等极端天气条件进一步加剧了山火的发生频率和蔓延速度。

近年来，美国山火的频率和强度呈现出显著上升的趋势，给当地居民的生命生活、自然生态以及经济带来了前所未有的挑战。山火不仅吞噬了大片土地和无数房屋，还造成了大量人员伤亡和巨额经济损失，成为美国面临的一项重大环境和公共安全危机。

根据美国国家跨部门消防中心（National Interagency Fire Center）的统计，从1985年以来，美国每年仅主动扑灭的山火数量就高达数万起，波及面积也高达数百万英亩，部分年份更是突破1000万英亩。

美国每年山火过火面积（数据：NIFC）

与此同时，扑灭山火带来的消防成本却呈现逐年上升的态势。在上世纪80年代，每年消防成本仅在数亿美元范围；到了2020年前后就升至10亿美元量级，2018年之后更是突破30亿美元，其中2021年创下44亿美元的峰值。

这还不算山火带来的直接和间接经济损失，这更是天文数字。以2023年夏威夷茂宜岛的山火为例，这场大火烧毁了超过17000英亩的土地，造成至少97人死亡，2207座建筑物被毁，经济损失估计高达60亿美元。这场灾难不仅摧毁了无数家庭的住所，还对当地的旅游业、农业和基础设施造成了毁灭性打击。茂宜岛的许多居民在火灾后被迫离开家园，重建工作面临着巨大的资金和技术挑战。

美国扑灭成本最高的10起山火（数据：III）

山火的破坏性不仅体现在其直接烧毁的土地面积和房屋数量上，更在于其对生态系统的长期影响以及对社会经济结构的冲击。

山火对生态系统的破坏是长期且深远的。森林和植被的烧毁不仅破坏了动植物的栖息地，还导致土壤侵蚀、水源污染和生物多样性的丧失。例如，2024年加州南部的“桥火”和“机场火”烧毁了大片森林和草地，许多野生动物失去了栖息地，被迫迁徙。火灾后的土地由于缺乏植被覆盖，容易发生水土流失，进一步加剧了生态系统的退化。

此外，山火还会释放大量的二氧化碳和其他温室气体，进一步加剧全球变暖。研究表明，大规模的山火可以释放出相当于一个中等国家一年的碳排放量，这不仅对全球气候产生负面影响，还对当地的空气质量造成了严重污染。火灾后的烟雾和灰烬中含有大量的有害物质，对人类健康和生态系统构成了严重威胁。

02 易燃易爆炸

在美国这样一个山火频发的国家，加州又是灾难的中心。虽然濒临太平洋，但加州却是美国山火数量最多、受灾面积最大、经济损失最高的一个州。

从2020年至2024年，加州每年记录在案的山火数量介于7127起至9639起之间。这一数据表明，山火的频率正在逐年增加，且每次火灾的规模和破坏性也在不断上升。

以2023年为例，按照数量计算，加州以7364起山火超过得克萨斯、北卡罗来纳位居全美第一，更是佛罗里达、佐治亚等州的两倍多。 按照过火面积计算，加州也达到33.2万英亩，也超过其他各州。

与此同时，加州山火的发生频率和规模也在逐渐增多。截至2024年10月，该州有记录以来受灾面积最大的10起山火中，有7起发生在2020年以后，这还没有将今年1月的帕利塞德大火统计在内。

更雪上加霜的是，火灾给加州也带来了巨大的经济影响。加州身为美国经济最发达的第一州，自然灾难总容易造成比其他州更大的损失。根据保险经纪公司怡安（AON）的统计，美国直接消防成本最高的10起山火中，有7起都位于加州，而这还没有计算人员伤亡、房屋损毁等造成的经济损失。

加州的山火数量和过火面积都是全美第一（数据：III）

那么，为什么加州承受如此之重的山火灾难？

简而言之，既有天灾，也有人祸。

地理特征

加州的地形特征为四周高、中间低，这种地形使得来自内陆的气流在翻越山脉时，会在背风坡形成焚风效应。此外，加州的山脉和峡谷地形复杂，山火一旦在山区发生，地势起伏会增加灭火难度，同时峡谷地形还可能产生“狭管效应”，使风速加快，进一步助推火势蔓延。

加州的焚风主要有“圣安娜风”和“迪亚布洛风”。以“圣安娜风”为例，它通常在秋冬季节出现，源自内陆的冷高压气团，当冷空气沿山脉下沉时，因绝热压缩作用增温，同时水汽散失变得干燥。这种干热风经过山谷时风速加快，使得加州南部地区在秋冬季节空气干燥、温度升高。一旦有火源，焚风会迅速将火势扩大，使山火难以控制。

自然植被

该州的森林数量在全美各州排名第二，森林和草地等植被覆盖了全州40多万平方公里的三分之一，仅少于地广人稀、天寒地冻的阿拉斯加。

一旦雨季结束，缺少降水或出现高温，便会导致植物枯萎或死亡。由于干旱和虫害等因素，加州的森林中有大量死亡的树木和植被，这些干枯的物质成为极易燃烧的燃料。据统计，加州有超过1.63亿棵树木因干旱或虫害而死亡。

此外，加州植被中有大量桉树、查帕拉尔等富含油脂、蜡质的植物，十分易燃，也加大了火灾风险。

iNaturalist利用AI技术绘制的超高精度加州植被图

雷暴气象

闪电是加州山火的自然引火源之一，在加州10起受灾面积最大的山火中，有4起都是由于雷击而引发的。

加州高温干燥，高温使得地面热量积聚，空气上升运动加剧，使得大气对流活动增强，容易形成雷暴天气。

同时加州位于太平洋沿岸，海洋和陆地之间存在显著的热力差异。白天陆地升温快，形成低压区，吸引海洋上的湿润气流，这些气流在上升过程中容易形成雷暴。

雷击遭遇到易燃的植被，就如同干柴烈火，极易酿成山火。

气候变暖

人类活动造成的全球气候变暖导致加州气温不断上升，使得植被中的水分更容易蒸发，植被变得干燥易燃。

同时，气候变化也使得加州的降水模式发生了变化，降水季节推迟且降水量减少，导致干旱期延长。例如，今年1月洛杉矶 帕利塞德地区爆发的山火，就是在长时间干旱、降水稀少的背景下发生的。

人为活动

加州的人口增长和城市扩张导致越来越多的人居住在野生与城市交界地区，这些地区的火灾风险更高。

人们在这些区域的活动，如使用电力设施、驾驶车辆、露营等，都可能引发火灾。其他人为活动如乱扔烟头、篝火、纵火等行为也会引发山火。

管理漏洞

电力设施故障和森林管理不利也是引发山火的重要原因之一。

高压电缆如果出现故障，可能导致传输设备过热，进而形成电弧，产生闪光和火花。这些高温电弧和火花可能引燃周边的植被。

在美国，电气故障引发的山火占比达32.3%，是火灾的主要原因之一。2018年加州“坎普”山火后，电力公司因火灾赔偿面临巨大财务压力，这也反映出电力设施故障引发山火的严重性。

另外，过去几十年中，美国森林服务局对违法违规行为管理不足，而森林管理人员短缺也使得枯死树木等未能及时清理、小型山火未能及时发现，最终酝酿成巨大灾难。

电力故障频频引发山火

03 科技赋能山火消防

加州是全球众多科技巨头和科研机构的故乡，频发的山火也刺痛了它们的心，甚至直接威胁它们的生活。

面对日益严重的山火问题，传统的监测和应对方法已经难以满足需求。幸运的是，人工智能技术的快速发展为山火防治带来了新的希望。

加州的科技巨头们正在利用人工智能技术，从早期预警到火灾路径预测，再到智能传感器网络和无人机技术的应用，逐步改变加州对山火的应对方式。

早期预警与监测

AI摄像头监测网络

早期预警是山火防治的关键环节。如果能够在火灾初期及时发现并采取措施，将大大减少火灾的破坏性。近年来，人工智能驱动的摄像头和传感器网络在山火监测中发挥了重要作用。通过这些设备，消防部门能够更早地发现火灾，从而缩短紧急服务的响应时间。

加州消防局野火技术研发办公室与圣地亚哥大学合作启动了一个公共安全计划“ALERTCalifornia”，使用全州的高清摄像机来跟踪和监控活跃的野火。目前，加州消防局已经在全州高海拔地区安装了1114个具备人工智能和烟雾探测功能的摄像头。这些摄像头每两分钟可以进行一次360度扫描，在晴朗的日子里可以看到60英里远。

2024年12月，奥兰治县消防局（OCFA）首次利用ALERTCalifornia人工智能摄像头网络在视频中发现了一个异常，探测到灌木丛火灾。由于发现早，消防员能够迅速做出反应，成功将火势控制在不到四分之一英亩的范围内，避免了人员伤亡和房屋受损。

这一事件表明，人工智能技术在山火监测和应对方面具有巨大的潜力。加州消防局表示，该州的目标是在将至少95%的山火范围控制在10英亩以下。

ALERTCalifornia网络可以实时监测山火，图为系统截图（图源：alertcalifornia.org）

智能传感器网络

一些公司正在开发结合多种检测方法的智能传感器网络，以提高火灾监测的准确性和效率。例如，洛杉矶PriviNet公司正在开发一种由太阳能驱动的低功耗传感器网络，该网络结合了红外传感器、热检测设备和物联网传感器，能够实时监测火灾风险并向用户发出警报。这些传感器网络通过低功耗广域网（LoRaWAN）传输数据，能够在偏远地区提供持续的监测服务。

智能传感器网络的优势在于其低功耗和高效率。这些传感器可以在没有外部电源的情况下运行数月甚至数年，通过太阳能或其他可再生能源供电。同时，传感器网络可以实时传输数据，为消防部门提供连续的火灾监测信息。例如，在2025年加州南部的山火中，智能传感器网络成功监测到了火灾的早期迹象，并及时向消防部门发出警报，为灭火工作争取了宝贵的时间。

卫星图像视觉识别系统

卫星图像分析是另一种重要的山火监测手段。研究人员开发了一种卷积神经网络（CNN），通过分析卫星图像来识别野火。该模型在区分受火灾影响和未受影响区域方面实现93%的准确率，并且随着数据的进一步曝光，其准确性有望进一步提高。这种技术可以补充现有的卫星监测系统，提高对偏远地区火灾的监测能力。

卫星图像分析的优势在于其大范围覆盖和高分辨率。通过卫星图像，研究人员可以实时监测全球范围内的火灾动态，及时发现火灾的发生并发出警报。例如，在2023年的赛达山火中，卫星图像分析技术成功监测到了火灾的早期迹象，并为消防部门提供了准确的火灾位置信息，为灭火工作提供了重要支持。

除了早期预警，人工智能还可以通过分析卫星数据和气象信息来预测火灾的路径。南加州大学的研究人员开发了一种名为条件Wasserstein生成对抗网络（cWGAN）的人工智能模型，该模型通过分析受天气、燃料和地形影响的模式，预测火灾可能在哪里开始以及如何蔓延。这种预测能力可以帮助消防部门提前部署资源，减少火灾对高风险地区的威胁。

中期扑灭与协调

AI火灾路径预测

火灾路径预测的关键在于准确的数据分析和模型训练。研究人员通过收集历史火灾数据、气象信息和地形特征，训练人工智能模型以识别火灾的传播模式。这些模型不仅可以预测火灾的蔓延方向，还可以估算火灾的强度和速度，为消防部门提供科学的决策依据。

收集和分析环境数据的挑战也是大型科技公司正在应对的挑战之一。 IBM 和 NASA 开发了一个地理空间基础模型，可在 Hugging Face 上使用，该模型可以帮助科学家估计过去野火的程度。该模型是更广泛合作的一部分，旨在使气候和天气应用更易于访问，未来的发展旨在识别可能导致野火的条件。

例如，在2024年加州南部的“桥火”中，研究人员利用人工智能模型预测了火灾的路径，帮助消防部门提前部署了灭火资源，成功阻止了火灾的进一步蔓延。

无人机群空中监测与协同灭火

无人机技术也在山火应对中发挥了重要作用。研究人员开发了一种无人机群算法，允许无人机之间相互交流并协调扑灭森林火灾。每架无人机可以独立计算火势的规模和潜在蔓延，并根据火势的严重程度分配所需数量的无人机进行扑灭。这种技术不仅可以用于直接灭火，还可以用于快速损害评估和情报收集，为消防部门提供更准确的火灾信息。

无人机群技术的优势在于其灵活性和高效性。无人机可以在复杂地形和恶劣天气条件下快速部署，实时监测火灾的动态变化。同时，无人机群可以通过协同作战，有效扑灭大面积的火灾。例如，在2024年加州南部的“机场火”中，无人机群成功监测到了火灾的蔓延方向，并协助消防部门进行了灭火工作，大大提高了灭火效率。

无人机群协同灭火（图源：NASA）

后期重建和理赔

视觉识别定损重建

人工智能可以对受灾区域进行精准评估，通过标记受损建筑和基础设施的数量和位置，确定受灾的严重程度。CrowdAI公司利用卫星图像和深度学习技术，仅需一秒钟就能预测和评估受灾程度，并将结果报告给救援指挥中心。例如，在加州圣罗莎火灾中，人工智能模型识别损坏建筑物的准确率达到了81.1%。

通过分析受灾区域的地理信息和损失数据，人工智能可以帮助应急管理部门优化资源分配，确保救援和重建工作的高效进行。

自动化保险理赔

保险公司基于卫星图像和无人机拍摄的高分辨率照片，利用人工智能对上传的受灾图片进行智能识别，快速判定受损部位、受损部件、损伤程度以及维修价格等内容。

人工智能技术也可以实现理赔流程的自动化和智能化，减少人工干预，提高理赔效率。例如，InsurBot.ai通过自动响应投保人的问题和请求，帮助保险公司快速处理理赔申请，即使在重大灾难期间也能实现投保人呼叫无需等待。

04 能做的还可以更多

事实上，虽然加州是技术创新的策源地，但人工智能等技术在山火防治领域的应用正逐步扩散到全美乃至全球。

例如，亚利桑那州公共服务局（APS）在高风险火灾地区安装了AI摄像头，这些摄像头可以识别25英里外的烟雾，并通过24小时扫描周围环境来寻找烟雾和新的火焰。夏威夷利用卫星图像的视觉识别分析在早期就预警到了毛伊岛山火的迹象。

巴西亚马逊联邦大学的研究人员也在开发利用处理视觉数据的人工智能模型，并于基于卫星的中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 和可见红外成像辐射计套件 (VIIRS)进行整合，已经被广泛用于亚马逊地区的连续野火检测。亚马逊是地球上生态最重要但又极度濒危的地区之一。2024 年，亚马逊雨林有 4420 万英亩被烧毁，火灾发生次数与 2023 年相比激增 42%。

亚马逊雨林也是山火高发的地区（图源：CNN）

但是，新技术在应用中也依然存在很多挑战。例如视觉识别大模型在判断精准度上需要提升，仍会出现火情误报漏报的情况；在使用无人机扑灭山火时，由于热空气上升造成的空气对流会引起危险的湍流和垂直风切变，对无人机的实时控制带来巨大障碍。

但针对这些问题和挑战，随着人工智能技术的不断发展和应用，其在山火防治中的作用将越来越重要。未来，人工智能有望在以下几个方面取得更大的突破：

多模态数据融合

未来的山火监测将不仅仅依赖单一的传感器或数据源，而是通过多模态数据融合，实现更全面、更准确的火灾监测。例如，结合卫星图像、无人机监测数据、地面传感器数据以及气象信息，人工智能模型可以更精准地预测火灾的发生和蔓延路径，为消防部门提供更科学的决策支持。

智能化灭火系统

人工智能技术将推动灭火系统的自动化和智能化发展。例如，通过开发智能灭火机器人和无人机群，实现火灾的自动扑灭。这些智能系统可以根据火灾的规模和强度，自动调整灭火策略，提高灭火效率，减少人员伤亡。

加强更早期的预防

除了山火预警，人工智能还可以在更前端的预防方面发挥重要作用，从预警变为预防。

通过分析历史数据和气象信息，人工智能模型可以提前识别高风险地区，并为相关部门提供风险解决方案。同时，结合智能传感器网络和无人机技术，实现对高风险地区的实时监测和提醒预警，真正做到防患于未然。

山火问题的日益严重已经对人类社会和自然生态系统构成了巨大威胁，这不仅是加州和美国的挑战，也是全球需要应对的危机。然而，随着人工智能技术的不断发展和应用，我们看到了解决这一问题的希望。

从早期预警到火灾路径预测，再到智能传感器网络和无人机技术的应用，人工智能正在逐步改变山火应对的方式。未来，随着技术的进一步发展和创新，人工智能有望在山火防治中发挥更大的作用，保护人类的生命和财产安全，守护我们共同的家园。

参考资料来源：NBC，NIFC，Cosmo Magazine，States Coop，ALERTCalifornia，Insurance Information Institute，IBM，各机构官网等