2025 年初，洛杉磯一場野火造成重大人員傷亡與經濟損失。隨著 AI 技術快速發展，從衛星監測到即時預警，AI 已被廣泛應用於災害應變。當災難發生，AI 是否能真正發揮作用？

從 Palisades Fire 在 2025 年 1 月 7 日早上起燃，直到月底因為大雨的關係才逐漸解除危險，但隨即引發土石流、病菌感染等另一波可能危機。這場史無前例的野火導致 27 人死亡，最多 20 萬人被撤離。根據美國摩根大通銀行（JPMorgan）的估算，洛杉磯野火造成的經濟損失將達到 500 億美金。^[1]

洛杉磯野火的特殊性，除了規模前所未見以外，就是發生在科技大廠冠蓋雲集的加州。這讓我們不禁好奇，當 AI 已經可以幫工程師寫程式碼、汽車可以自動駕駛上路時，前沿的科技發展，究竟對物理世界中的人們，在遇到危及基本生存的野火時，能發揮什麼樣的作用？

從衛星圖像到即時監控，AI 在野火預警上的應用

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野火發生的原因通常是多種因素交疊所致，例如亂竄的火花、閃電擊中樹木起火或未完全熄滅的篝火等，再隨著氣候變遷帶來的乾燥、高溫的氣候及強風，放大了野火的規模與影響的時間。

在火勢蔓延前就偵測並定位林火，提早預警，這是對抗野火的重要一步。為了解決這個問題， Google 出資打造的 AI 驅動衛星網絡系統 FireSat System，能夠偵測全世界任何地方的小型火場，並每 20 分鐘更新一次圖像。

Google Research 與 Environmental Defense Fund、Muon Space（一家衛星公司）以及其他夥伴共同組建 Earth Fire Alliance，透過 FireSat 計劃，目標在太空部署 52 個衛星，針對大小為 5 平方公尺的火場進行偵測定位。這並非個案，總部在德國的另一家新創公司 OroraTech，計劃發射 100 個鞋盒大小的低軌衛星，結合熱力傳感器，目標實現每 30 分鐘更新一次圖像。

除了圖像辨識，AI 在資料分析上的能力同樣被應用在野火預警上。2024 年，南加大（USC）研究團隊將生成式AI架構 cWGAN 結合高解析度的衛星影像，對野火蔓延的路徑、程度、成長率等趨勢進行預測。結果發現，透過使用歷史資料訓練，生成式 AI 在預測 2020-2022 年間的加州野火上表現優異。

透過衛星圖像進行野火預警的困難，在於必須同時有高解析度圖像的分析與高頻的更新。為了克服這個技術挑戰，科技公司選擇在陸面上架設AI識圖技術驅動的監控系統，試圖幫助消防機關識別、確認並監控火災。新創公司 Pano AI 將高效能的監視器架設在山頂等地形高點，透過轉動監視器達到360度監控周邊區域。Pano AI 號稱能夠偵測到方圓 10 英里的野火動向，並自動傳送預警給消防機關。

洛杉磯野火中的 AI 應用與成效

在遭遇 2022 年加州野火（2022 California Wildfire）後，現任加州州長 Gavin Newsom 即宣布將使用AI針對野火進行早期預警與資源部署，以尖端科技對抗野火。這一項目被稱作 ALERTCalifornia，於 2019 年由加州消防局（CAL FIRE）與加州聖地牙哥大學（UCSD）共同發起，在洛杉磯、聖巴巴拉、馬德拉等地區的山頂，投入超過 1,000 台高清自動追蹤攝影機（PTZ HD Camera），針對野火進行 24 小時即時監控。在 2023 年，追加導入 AI 辨識與煙霧偵測功能。^[3]

ALERTCalifornia 項目自 2019 年起累積獲得加州政府超過 3000 萬美元挹注^[4]，在 2023 年獲得時代雜誌最佳創新獎（TIME’s Best Innovation of 2023）。根據 UCSD 官網， ALERTCalifornia 的攝影機每 2 分鐘可以完成一次 360 度掃描，天氣較好時，攝影機白天最遠可以照到 60 英里、晚上則可以照到 120 英里內的影像。^[5]

除了 AI 驅動的攝影機，加州消防局同時結合紅外線熱成像儀，以及高空與衛星的初步火災評估系統，讓消防人員知道需要前往的區域。消防人員也會使用移動式的 AI 攝影機與傳感器接收即時更新與氣候監測。

就結果而言，加州的 AI 野火預警系統並未能阻止 Palisades Fire 與 Eaton Fire，AI 在聖安娜強風與乾旱的氣候面前顯得無以為繼。加州消防局發言人表示：「所有的野火一開始都是小火，但當小火遇上風速達 60-100 英里每小時的強風，火的助燃劑快速從雜草、灌木叢，變為放滿化學燃料的房屋，一切都無能為力。」^[6]

當然，ALERTCalifornia 系統也不是完全徒勞無功。在 2024 年 12 月，它就曾成功偵測並預警位於 Black Star Canyon 的野火，協助加州橘郡的消防局（OCFA）提前控制火勢蔓延。

AI 在野火中的應用對台灣的啟示

當我們討論洛杉磯野火中，AI 野火預警系統的無力時，並非要「反進步」或是證明「AI 泡沫化」，而是對於科技從理論到實用的過程進行一個註記。基於深度學習的 AI，對於風險的評估仍受限於其用於學習的資料。當出現如洛杉磯大火般前所未見的風險時，AI 是否能夠從過往的資料中找到模式，再針對未來風險進行預測，是 AI 不斷發展的方向。

台灣在消防領域導入 AI，也有一些動作。台灣的地形與氣候都與加州迥異，相較於野火控制與預防，台灣政府更關注如何在搜救中導入 AI 輔助。

行政院 2023 年核定 4.2 億新台幣，用於「AI 智慧搜救派遣系統建置中程計畫」，由國家搜救指揮中心統籌運用，建置「AI 智慧搜救派遣系統」、「AI 智慧搜救決策輔助子系統」、「立體搜救應用（攜帶型無人機與影像管理系統）」、「漁業電臺遠端監控平台」等目標。

根據政府採購網資料顯示，第一階段「AI 智慧搜救派遣系統」經費 2 億 8 千萬，由三商電腦股份有限公司得標。三商電腦也同步宣布與臺北市政府消防局合作打造「AI 人工智慧語音輔助平臺」，目標透過將民眾的報案電話的語音轉文字，導入 119 派遣系統，透過關鍵字即時提醒 119 執勤人員應變處置^[7]。另外，彰化縣消防局也投入 2,600 萬新台幣，向消防設備廠商明義科技購置救災機器人，打造彰化縣 AI 智能消防系統。

台灣在消防領域上的 AI 應用才剛剛起步，AI 應用究竟對台灣民眾以及消防人員每天面對的災害應變來說，是「助力」、「阻力」還是「無力」，還需要時間的測試。