消防119系统国产化：智能接警与资源调度的一体化实现

深夜的报警电话里，报警人声音急促：“我们这里……着火了！在建设路……一个餐馆……”电话接通的同时，系统屏幕上已自动弹出建设路的地图，标记出三家餐馆，并根据来电基站定位将其中一家高亮显示。在接线员开口询问具体地址前，派警指令已在生成。

某中型城市消防指挥中心的数据显示，传统模式下，从电话接入到首批力量调派出动，平均耗时1分12秒。其中超过40秒被用于反复询问、核对和输入事发地址。

在应急救援的关键战场上，秒级延迟可能意味着完全不同的结果。国产化改造为消防系统带来了安全可控的基石，而智能化升级则是提升其核心战斗力的关键。

传统119接处警：时间在反复确认中流逝

火灾报警的紧迫性与信息传递的模糊性，构成了119系统长期以来的核心矛盾。

· 地址确认是首要难关：统计显示，超过30%的报警人因紧张无法准确说出街道门牌号，而使用“那个红色楼房对面”、“我家旁边超市楼上”等模糊描述。接线员需要像侦探一样反复询问引导，这个过程平均耗时28秒。

·灾情类型与等级判断依赖经验：“有爆炸声”、“黑烟很浓”、“化工园区”——这些关键词背后意味着完全不同的响应等级和装备需求。新人接线员因经验不足误判灾情，导致首批出动力量配置不当的情况时有发生。

·调度过程缺乏智能辅助：确定地址后，接线员需手动在地图系统上查找，再根据记忆和经验，从数十个消防站中挑选最近的、装备合适的站点。多线并行报警时，人工调度易出现同一灾情重复派警或资源分配不均的情况。

·各系统间数据孤岛：接警系统、GIS地理信息系统、指挥调度平台、车辆GPS定位系统往往独立运行，数据无法实时共享。指挥员难以掌握全部救援力量的实时状态。

国产化底座上的智能核心：听懂、定位、研判

iSoftCall智能中间件在国产化环境（鲲鹏/飞腾芯片+麒麟/UOS系统+达梦/人大金仓数据库）中，为消防119系统构建了三位一体的智能核心能力。

首先是“听得懂”的语音识别：针对报警人可能出现的方言、口齿不清、情绪激动等情况，系统语音识别引擎进行了专项优化。它不仅能过滤掉“啊、那个、就是”等无意义语气词，更能从断断续续的语句中抓取关键实体词汇。例如，从“我这边……那个……建设路和人民路交叉口……有个烟酒店……冒烟了”中，准确提取“建设路、人民路、交叉口、烟酒店、冒烟”。

其次是“定得准”的多源地址融合:系统对接后，实现三大定位技术融合：

·语音地址识别：自动提取话语中的地址信息

·基站三角定位：通过电信网络获取大致范围

·GIS地址库匹配：将模糊描述与标准地址库智能匹配

当报警人说“XX小学附近”时，系统能结合基站定位，快速在地图上圈定该校周边200米范围，并提示该区域内所有可能场所。

第三是“判得明”的灾情智能研判：基于庞大的历史处警案例库和知识库，系统建立了灾情推理模型。识别到“锂电池”、“电动车”、“地下室”等关键词组合时，系统会立即提示“锂电池火灾风险：易复燃、有毒烟气、需专用灭火剂”，并推荐调配灭火机器人及排烟设备。

一体化智能调度：从接警到出警的无缝衔接

智能接警的终点，正是智能调度的起点。iSoftCall通过标准化API与消防指挥调度平台深度集成，实现全流程自动化衔接。

1）接警即定位，一键可视化调度：在接线员与报警人通话的同一界面，地图上已动态标记出疑似事故点。点击该点，系统自动推荐最优出警消防站，推荐算法综合考虑距离、路况、该站车辆装备类型、实时执勤实力等多维数据。

2）资源动态匹配与优化：系统掌握所有消防站、车辆、装备和人员的实时状态。面对高层建筑火灾，系统会优先调度云梯车、高层供水车；面对化工火灾，则推荐泡沫车、化学事故救援车。若首选消防站力量已派出，系统立即自动顺位推荐下一备选站点，确保响应不中断。

3）多任务并行与重大灾情升级：当同一区域短时间内接入多个报警电话，系统能自动识别并归并为同一灾情事件，避免重复派警。当系统研判灾情等级可能升级（如识别到“爆炸”、“多人被困”、“危化品”等关键词），会自动提升响应等级，提示启动跨区域增援预案，并生成建议增援力量清单。

4）全流程数据贯通：从接警、调度、车辆出动、到场展开、灾情控制到收队归档，所有环节数据在国产化平台上实时同步。指挥中心大屏可实时显示每一辆消防车的位置、速度和状态，为指挥决策提供完整态势感知。

在确保数据自主可控的国产化平台上，iSoftCall正助力消防119系统完成从“人工接听调度”到“智能研判指挥”的深刻转型。当警铃再次响起，接线员面前的屏幕上，跳出的不再只是简单的电话号码，而是一份智能生成的初步研判报告：疑似位置、可能灾情、推荐响应等级、最佳出动力量及行车路线。