國立成功大學蔡佩璇副教授與其團隊，研發了基於人工智慧的消防輔助系統，可用於輔助室內消防安全檢測、即時預測室內火災走勢、加速指引民眾緊急逃生，此系統最大優勢在於可與現有消防系統並行，無需重新建置整套系統，透過導入人工智慧技術，優化現行消防系統，可望促進未來智慧建築的發展並提升人民的居住安全。

左起)屏東縣府消防局余子廉科員、國科會工程處郭箐副處長、成大蔡佩璇副教授、愛吠的狗娛樂許冠文執行長

蔡佩璇指出，傳統消防系統普遍存在三個重要問題：一是採用事先規劃的逃生路徑，無法因應火災現場即時狀況而動態改變；二是火場即時資料大多來自感測器，然而在火場中，設備易受到高溫燃燒、氣體擾動等因素影響；第三是環境消防檢測大多仰賴專業消防人員到現場評估及檢測，除了需要大量人力外，環境可能會因時動態改變，無法時時受到檢測。

有鑑於此，基於人工智慧的消防輔助系統著重在發展以下三種核心技術。

蔡佩璇表示，在協助火場逃生方面，團隊提出了一個啟發式室內路徑規劃之演算法，是「用於數位孿生建築消防系統之逃生演算法」，在火災中根據人員、火的位置選擇較安全的出口並建立一條的逃生路線，協助民眾逃離至出口時能有效避開靠近燃燒範圍的危險區域，實驗結果顯示以逃生生存率與其他現存方法比較，本方法能夠提高人在火災逃離時的生存率。

蔡佩璇強調，「用於即時逃生系統的快速火災預測方法」，透過快速的火災模擬除了可以幫助加速審視室內環境的安全問題外，在火災發生當下，還能補強即時火災資訊的不足，例如進行火場逃生路徑規劃時可增加即時火災危險區域預測的結果作為輸入，得以規劃全程安全且正確的逃生路徑。

然而，降低室內火災災害的最好方式是預防火災的發生，目前消防安全多仰賴感測器系統即時警報或消防人員定時檢測，若要進一步突破其技術限制，需要藉助人工智慧導入自動化降低人力成本。

為此，蔡副教授團隊開發「數位孿生架構自動化建築火災模擬」，能透過影像人工智慧輔助，可快速地將室內環境虛擬化並自動生成模型，結合火災模擬來發現誘發火災或者影響逃生的危害因子。

蔡副教授團隊所設計開發消防系統工具，導入人工智慧技術，可補強現有公寓大樓、廠房倉庫、在火災預警以及逃生應變等消防安全上的不足，提高受災人員存活率並降低財產損失，同時協助台灣原有之消防系統導入網宇實體系統以及人工智慧計算，帶領機械、自動化和嵌入式軟體產業進入目前在亞洲及世界都深具發展前程與未來遠景的智慧建築市場。