三月一個下午，人工智能（AI）在亞利桑那州（Arizona）科科尼諾國家森林（Coconino National Forest）的攝像頭畫面中，偵測到疑似煙霧。經人手分析員核實並非雲霧或塵埃後，隨即通知該州的林業部門及最大的電力公司。
亞利桑那公共服務公司（Arizona Public Service）安裝的數十部AI攝像頭之一，及早發現了後來被稱為「鑽石山火」（Diamond Fire）的初期跡象。消防員迅速趕到現場，在火勢蔓延至約2.8公頃前將其控制。
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承辦商於2026年4月20日周一，在科羅拉多州（Colorado）奧羅拉（Aurora）檢查用於偵測山火的帕諾人工智能（Pano AI）攝像頭。(美聯社圖片/Brittany Peterson) AP圖片
2026年4月20日周一，一部帕諾人工智能（Pano AI）攝像頭在科羅拉多州（Colorado）奧羅拉（Aurora）尋找山火跡象。(美聯社圖片/Brittany Peterson) AP圖片
承辦商於2026年4月20日周一，在科羅拉多州（Colorado）奧羅拉（Aurora）檢查用於偵測山火的帕諾人工智能（Pano AI）攝像頭。(美聯社圖片/Brittany Peterson) AP圖片
2026年4月20日周一，工人在科羅拉多州（Colorado）奧羅拉（Aurora）觀察一座安裝了帕諾人工智能（Pano AI）攝像頭以偵測山火的塔樓。(美聯社圖片/Brittany Peterson) AP圖片
承辦商於2026年4月20日周一，在科羅拉多州（Colorado）奧羅拉（Aurora）檢查用於偵測山火的帕諾人工智能（Pano AI）攝像頭。(美聯社圖片/Brittany Peterson) AP圖片
由於破紀錄高溫及積雪量極低，引發外界對嚴重山火的關注。美國西部山火頻發的州份，正將AI技術納入其山火偵測工具箱，寄望該技術能協助拯救生命及財產。
亞利桑那公共服務公司現時有近40部活躍的AI煙霧偵測攝像頭，並計劃在夏季結束前增至71部；該州消防部門亦已部署了7部。另一間位於科羅拉多州（Colorado）的電力公司艾斯能公司（Xcel Energy），則安裝了126部，目標是在年底前於其服務的八個州份中，有七個州份設有攝像頭。
2026年4月20日周一，一部帕諾人工智能（Pano AI）攝像頭在科羅拉多州（Colorado）奧羅拉（Aurora）尋找山火跡象。(美聯社圖片/Brittany Peterson) AP圖片
亞利桑那州林業及消防管理部（Arizona Department of Forestry and Fire Management）消防管理官約翰·特魯特（John Truett）指出：「提早偵測意味著我們可以派出飛機和人員前往，盡可能將火勢控制在最小範圍。」
加州警報系統（ALERTCalifornia）是一個由約1,240部具備AI功能的攝像頭組成的網絡，遍布「金州」（Golden State，指加州），其運作模式類似亞利桑那州的系統。
承辦商於2026年4月20日周一，在科羅拉多州（Colorado）奧羅拉（Aurora）檢查用於偵測山火的帕諾人工智能（Pano AI）攝像頭。(美聯社圖片/Brittany Peterson) AP圖片
加州大學聖地亞哥分校（University of California, San Diego）地質及地球物理學教授兼加州警報系統創辦人尼爾·德里斯科爾（Neal Driscoll）表示，人手介入可降低誤報風險，並訓練技術變得更準確。
他形容：「攝像頭上運行的AI，實際上比911報警電話更早發現火情。」
2026年4月20日周一，工人在科羅拉多州（Colorado）奧羅拉（Aurora）觀察一座安裝了帕諾人工智能（Pano AI）攝像頭以偵測山火的塔樓。(美聯社圖片/Brittany Peterson) AP圖片
在亞利桑那州、加州及其他地區，這項技術主要用於人口稀少、鄉郊或偏遠的高風險地區，這些地方的火災可能難以被人眼迅速發現。
加州林業及消防處（California Department of Forestry and Fire Protection，簡稱Cal Fire）營長布倫特·帕斯夸（Brent Pascua）坦言：「對於那些長時間不會接到911報警電話的地區，有AI持續監測攝像頭是極其有用的。在許多情況下，我們甚至在911電話打來之前就已開始應對，甚至有幾次我們已開始應對、到達現場、撲滅火災，卻從未接到911報警電話。」
帕諾人工智能（Pano AI）的技術結合了高清攝像頭畫面、衛星數據及AI監測，自2020年推出以來，其攝像頭受到越來越多關注。這些攝像頭已部署在澳洲、加拿大及美國17個州份，包括俄勒岡州（Oregon）、華盛頓州（Washington）和德州（Texas）。其客戶包括林業營運商、政府機構及電力公司，當中亦有亞利桑那公共服務公司。
該公司表示，去年其技術在美國偵測到725宗山火。
該公司聯合創辦人兼首席商務官阿爾文德·薩蒂亞姆（Arvind Satyam）指出：「在許多情況下，我們從持份者口中得知，視覺智能和時間，確實讓他們佔盡先機，否則其中一些火災可能會蔓延至數百甚至數千英畝。」
亞利桑那公共服務公司氣象學家辛迪·科博爾德（Cindy Kobold）表示，該技術平均比首個911報警電話提早約45分鐘通知他們。
薩蒂亞姆稱，這項技術的發展是源於缺乏有效解決方案來應對日益惡化的山火。燃燒石油、天然氣和煤炭導致的氣候變化，正使地球變暖並助長乾燥環境，從而加劇火勢，使其燃燒得更猛烈、更快、更頻繁。他指，該技術有助消防員安全有效地應對，同時保護社區和基礎設施。
實施的最大障礙之一是成本；例如，帕諾人工智能每部攝像頭每年收費約5萬美元。此費用亦包括火災風險分析及24小時全天候情報中心服務。
非牟利研究機構蘭德公司（RAND）高級研究員帕特里克·羅伯茨（Patrick Roberts）表示，誤報是一個挑戰，這會耗費大量時間和精力。他最近完成了一個關於加速山火管理創新的項目。
他續指，即使AI準確偵測到火災，它亦不會告知持份者最佳的應對方案。
羅伯茨說：「你是立即派人協助？還是監測？你應該擔心嗎？你該派人到哪裡協助？你會考慮疏散嗎？所有這些仍然需要人手和決策支援系統。」
在人口稠密地區，人們通常能很快發現並報警，而當極端天氣事件（例如颶風級強風）加劇並迅速改變火勢時，這項技術的效用便不大，正如去年洛杉磯（Los Angeles）發生的情況。
帕斯夸表示，這項技術輔助了Cal Fire的工作。
他說：「隨著火勢移動和變化，這時就需要人手介入，決定最佳的滅火策略。AI只能做到這麼多。它只是提供實時資訊，讓我們能在火災現場作出更好的決策。」
羅伯茨指出，AI亦可用於識別最佳的疏理植被和進行低強度燃燒的地點，甚至可以監測空氣質素以尋找煙霧跡象，就像家中的一氧化碳感應器一樣，但「靈敏度高出1,000倍」。
在維珍尼亞州（Virginia）佐治梅森大學（George Mason University），教授楊超偉（Phil Yang）正與洛杉磯加州州立大學（California State University of Los Angeles）、洛杉磯市及美國太空總署噴射推進實驗室（Jet Propulsion Laboratory）的研究人員合作，創建一個系統，預測火災蔓延範圍以及哪些社區將受到煙霧污染最嚴重。
楊超偉表示，該構思是向各機構提供實時地圖，以便他們能迅速作出拯救生命的決策，包括疏散、學校和道路關閉，並發出早期空氣質素警告。他希望這項技術能在三年內投入運作。
羅伯茨說：「AI在山火應用上，已不再是紙上談兵。它正被實際應用，而且其應用只會持續增長。」
他續指：「未來AI將無處不在，AI山火偵測與一般山火偵測之間的界線將會模糊，正如我們生活其他領域的界線亦會模糊一樣。」
（美聯社）
