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　　在外行人看来，这似乎不是一项特别复杂的任务。一架大型黑色四旋翼无人机静静停在草地上，螺旋桨叶尖之间的距离超过两米，起落架之间挂着一个装满水的红色气球。不远处的混凝土平台上，一摞木托盘正熊熊燃烧，火焰在强风中剧烈摇曳。马里兰大学的一名学生将驾驶这架Alta X无人机飞越约25米的距离，抵达火场后投下水球以扑灭火焰。

　　当然，实际操作远比看起来复杂。无人机需要悬停在约13.5米的高空，水球被设计成在空中特定位置引爆，以实现最佳水雾扩散效果——这一参数由马里兰大学消防工程系精确计算得出。收到信号后，航空航天工程博士生安德烈斯·费利佩·里瓦斯·玻利瓦尔操控Alta X向火场飞去。与此同时，一架装有热像仪的小型无人机在高空俯视着整个场景。里瓦斯将载有水球的无人机精准引导至目标位置，大约半分钟后释放水弹……然而气球却落在平台旁边的地面上，发出砰的一声爆裂。

　　十月中旬一个温暖而多风的日子，约20名马里兰大学师生聚集在马里兰州拉普拉塔市的消防救援训练中心，展示未来野火扑救技术的核心能力。他们将团队命名为Crossfire。此行嘉宾是XPrize基金会的数位官员，该基金会已组织了一系列竞赛，旨在大幅提升野火探测与扑救的速度。另有12支队伍正与Crossfire角逐这项自主野火扑救赛道的半决赛席位。2026年6月举行的决赛中，入围的5支队伍必须在XPrize所称的复杂地形中，于1000平方公里范围内发现火源，并在10分钟内导航抵达并将其扑灭。冠军将赢得350万美元奖金，更重要的是，全球野火扑救力量或将因此获得一件强大的新式武器。

　　野火日益肆虐，全球受影响人口持续扩大。2018年11月，加利福尼亚州北部爆发的坎普大火烧毁了620平方公里的土地，包括天堂镇的大部分区域，成为该州有记录以来死伤最惨重、破坏最严重的一场火灾，还将引发这场火灾的大型公用事业公司太平洋燃气电力公司逼入破产境地。XPrize基金会长期将总部设在洛杉矶地区，这场灾难无疑深深触动了组织者的内心。这对组织里很多人来说，是一件非常切身、非常感同身受的事情，野火竞赛项目总监安德里亚·桑蒂说。XPrize随后专门设立了一个独立赛道，面向利用卫星探测小型火灾的团队提供350万美元奖励。

　　桑蒂表示，XPrize的赛制设计人员走访了100多位业内专家，包括火灾科学家、机构官员和技术专家。你希望坐在谈判桌旁的专家，全都到场了。她说，正是在这些专家的共同意见中，研究人员发现了若干核心问题，其中最关键的一项就是响应时间。在最理想的情况下，从发现火情到将其扑灭，往往需要一个小时。XPrize的目标是大幅缩短这一时间。竞赛规则还额外设置100万美元奖励，颁给那些成功展示精准、快速探测能力的团队。

　　马里兰大学消防工程系主任阿尔诺·特鲁夫认为，即便是10分钟的时限也未必足够。在高温预警日，风速极强的情况下，一旦起火，火势在几十秒内就会迅速蔓延，等待Alta X再次出击时，他说道，所以即使你有10分钟去处置，也可能太迟了。他认为，XPrize催生的技术会被采用，但更可能率先落地于建成区——那里的火势蔓延较慢，可在消防员疏散居民时提前介入灭火。

　　无论如何，10分钟的时限将大多数参赛团队——以及所有进入半决赛的团队——的目光引向了无人机。西部消防局联盟高级野火顾问鲍勃·罗珀表示，消防员多年来已在使用无人机，或尝试使用，尽管面临诸多行政和其他方面的障碍，但主要用途仍限于侦察。他说，许多阻碍无人机使用的障碍已逐渐消除，但目前还没有哪种无人机能够携带足够多的灭火剂来独立完成灭火任务（最小的直升机水桶也能装270升水）。罗珀指出，政府资助的消防机构鲜少有可用的充裕资金来开发新技术。通过向初创企业和大学撒播研究经费，XPrize有望推动这一领域实现跨越式进步。

　　XPrize野火竞赛于2023年4月正式启动，消息很快传到了特鲁夫的案头。他随即与航空工程、机械工程领域的同事以及xFoundry携手合作——后者是一家利用竞赛激励创业的新兴组织。（xFoundry的创始人阿米尔·安萨里恰好是1994年首届XPrize的赞助商之一，其嫂子阿努谢赫目前担任XPrize基金会首席执行官。）整个方案的雏形很快就在纸上成型，并最终呈现在了拉普拉塔的演示现场。

　　当天首先进行的是侦察无人机测试。停机坞如花瓣般展开，一架比Alta X小得多的四旋翼无人机迅速腾空而起。本科生亚辛·塔哈手持遥控器，将其操控至燃烧托盘上方35米处。正如Crossfire部署的所有技术一样，这架侦察机也是市售成品，由中国制造商大疆生产，出厂时已预装了许多重要功能，包括避障和激光雷达，据xFoundry产品与创业负责人菲利普·阿尔瓦雷斯介绍，采购价仅为2.5万美元。我们用相当低的价格获得了一套非常成熟、完善的系统，然后可以把剩余的开发精力集中在攻克线;他说。Crossfire目前总支出约为30万美元，其中大部分来自马里兰大学捐助者的资助。

　　线;，至少其中一部分，清晰地呈现在一台大型显示器上——屏幕上实时显示着无人机两个摄像头的画面。右侧是红外画面，其中一个标注火灾的红色方框框住了燃烧的托盘。在其右上方还有一个较小的红色方框，指示的是附近容器中一堆发光的炭火——这模拟的是一处篝火。按照竞赛规则，参赛系统必须能够区分可能造成破坏的真实火灾与不构成威胁的诱饵火。Crossfire的系统基于无人机的彩画面来做出这种判断，该画面通过一个名为YOLO（You Only Look Once，只看一次）的开源深度学习模型进行处理，该模型具备图像识别能力。

　　为训练这一模型，马里兰大学学生向其输入了4万张火灾照片，并对其中约1200张进行了人工标注。训练完成后，程序在处理无人机彩色画面时，将托盘判定为火灾（屏幕上以蓝色方框标注），而忽略了容器中的炭火。当两路摄像头均显示同一位置存在火焰时，显示器上立即弹出红色警告：检测到火灾。火鸡秃鹫在高空俯瞰之下，这架无人机先后从更高高度、不同拍摄角度完成了火灾识别，最终沿预设的往返航线完成了一次形似割草机路径的区域扫描。

　　一辆前舱盖敞开的福特F-150纯电皮卡停在一旁，为操控两架无人机的计算机系统供电。实际部署时，它还将处理安装在林区各处电线杆上的摄像头画面——作为早期预警系统触发侦察无人机出动。这套系统由阿尔瓦雷斯设计，他本人拥有生物物理学博士学位，采用的是去年才问世的最新一代图像识别AI技术。

　　桑蒂表示，所有参赛团队的方案都大同小异：通过地面或一架乃至多架无人机上的传感器与摄像头收集数据，再由AI对数据进行解读。各队如何抵达火场，很大程度上取决于监管限制——美国联邦航空局对重量超过25公斤的无人机以及自主系统投放载荷均有明确限制，这也是里瓦斯必须手动驾驶Alta X的原因。部分团队正在研究如何在现行法规框架内解决问题，力求将重量控制在55磅以内，桑蒂说。另一些团队则在设计最终只能在新法规出台后才能部署的系统，主要思路是使用小型无人机蜂群或单架重型无人机。在决赛中使用重型无人机的队伍，必须提前获得联邦航空局的批准，就像Crossfire若要自主操控Alta X也需完成同样的审批程序一样。

　　耐人寻味的是，这场XPrize竞赛似乎并未在实际灭火方式上激发太多创新。大多数团队仍选择使用水作为灭火剂，只是投放方式各有不同。桑蒂表示，这仍是一个持续探索的过程。各团队一直在认真思考，在风力、无人机运动、火场距离等复杂条件下，什么方法才线;

　　Crossfire采用的空中引爆水球方案尚未申请专利，因此团队未透露细节，但这一方法有望从根本上改变灭火所需水量的计算逻辑。通常情况下，飞行器在高空投水，据特鲁夫介绍，大部分水都会偏离燃烧区域。在低空直接向燃烧区域释放水分，所需水量要少得多，他说。

　　为Alta X重新安装气球后，团队进行了第二次攻火尝试。这次里瓦斯花了数分钟将无人机调整到位才投下气球，气球似乎部分引爆，坠落过程中喷出水雾，直到撞上平台才完全爆裂，水花四溅，腾起大片蒸汽。然而烟雾散去，火焰依然燃烧。原来，Crossfire使用的引爆装置的额定温度适用于较暖的环境，不适合这个十月天的气温。我们大概测试了20次，每次都成功，阿尔瓦雷斯懊恼地说。

　　但数小时后的第三次尝试，终于迎来了转机。里瓦斯迅速将Alta X引导至火场上方，另一侧的塔哈确认位置后打出释放手势。气球在无人机下方数米处爆炸，大片水雾笼罩了火场。观测无人机上的热像仪随即确认：火焰已被扑灭。现场响起低沉的欢呼声和稀稀落落的掌声。

　　无论Crossfire能否在2026年打入决赛，团队都已将目光投向竞赛之外。塔哈与航空航天工程教授德里克·佩利已与约40家潜在客户进行了交流，主要是消防部门和政府机构。佩利目前尚不确定是否有足够多的机构愿意采用这项技术，以使其具备商业可行性。他说，目前这条路走得有些艰难，但我们希望借助XPrize带来的曝光度以及跻身决赛的势头——更理想的是手握奖金——能够构建一个足够有说服力的商业模式。

　　西部消防局联盟的罗珀承认，围绕现有有人驾驶飞行机队的政治因素将给向无人机转型带来阻力，但他认为，无人机可以通过在有人驾驶飞机无法作业的时间和场景（例如夜间）中发挥作用，逐步站稳脚跟。即便如此，他指出，也需要多家企业共同推动这项技术的商业化，才能促使消防部门采购无人机。即便如此，这项技术也很可能需要先在联邦或州一级率先推行，再逐步向地方消防部门渗透。

　　如果商业化之路走不通，佩利说：我们的技术同样适用于执法领域和公共安全的其他方面。问题只在于，我们是要创办一家野火防治公司，还是一家机器人公司。

　　A：XPrize野火竞赛要求参赛无人机系统在10分钟内，在1000平方公里的复杂地形中找到火源并将其扑灭。决赛将于2026年6月举行，冠军队伍可获得350万美元奖金。此外，系统还必须能够区分危险火灾与无害的诱饵火，并额外设有100万美元奖励，用于表彰展示出精准、快速探测能力的团队。

　　A：Crossfire团队使用搭载热像仪和彩色摄像头的大疆无人机采集画面，并通过开源深度学习模型YOLO进行图像识别。团队向模型输入了4万张火灾照片，并对其中约1200张进行人工标注，训练模型区分真实火灾与篝火等无害火源。当红外和彩色画面同时确认同一位置存在火灾时，系统会自动发出警报。

　　A：相比传统飞行器在高空大量投水、大部分水雾偏离目标的方式，Crossfire的水球被设计成在无人机正下方的空中特定高度引爆，能够将水直接覆盖在燃烧区域上方，所需水量更少，灭火精准度更高。这一方法目前尚未申请专利，有望从根本上改变无人机灭火的水量计算方式。