【】摘要：蔓延4个多小时的巴黎圣母院大火给这座八百年古建筑造成巨大损失，著名玫瑰花窗被毁，屋顶坍塌，巴黎圣母院文物基金会主任埃里克·费希尔表示，重建圣母院需要几十年的时间。
巴黎圣母院玫瑰花窗（图源：路透社
据报道，巴黎圣母院大火烧了4个多小时，直至当地时间晚上10时许，火势才逐渐减弱。尽管圣母院内部重要文物得以被救出，然而由于其主体建筑是木质结构，屋顶随着大火燃烧后崩落，玫瑰花窗也被烧毁。巴黎圣母院文物基金会主任埃里克·费希尔表示，巴黎圣母院大火所带来的损失巨大，重建圣母院需要几十年的时间。
大火中，玫瑰花窗被烧毁（图源：推特）
法国《世界报》报道称，根据巴黎市长安妮·伊达尔戈(Anne Hidalgo)的说法，一些文物已被抢救出来。巴黎圣母院神父帕特里克·肖维(Patrick Chauvet)对记者说，“我们已经抢救出了耶稣受难荆棘冠和路易九世的长袍”，他还称，在大火发生之前的4月11日，有16尊雕塑已经被从圣母院的尖顶里转移出来，以便进行修复。
耶稣受难荆棘冠和路易九世的长袍
英国BBC解析这次巴黎圣母院起火位置（图源：BBC）
巴黎圣母院文物基金会主任埃里克·费希尔(Eric Fischer)向法新社解释了巴黎圣母院将如何进行重建工作，建筑工地给古建筑带来的风险，以及从这次火灾中吸取的教训。他说，巴黎圣母院大火所带来的损失是巨大的，重建圣母院需要几十年的时间。
对于修复巴黎圣母院的技术层面问题，埃里克·费希尔抱持着乐观态度，他对法新社表示，“在法国，我们很幸运地保留了许多文化遗产方面的企业，以及传统的工匠团体，这里有法国最好的工人。”费希尔认为，修复圣母院的工作规模庞大，几乎整个建筑物的主体都必须进行修复。修复工作涵盖石材、木质屋架、金属和技术设施等等。他认为对于修复工作，至关重要的是保存下来的文物副本，这些副本能够让修复师的成品尽可能接近先前的状态。
马克龙灾后在圣母院前广场接受采访（图源：路透社）
法国总统马克龙（Emmanuel Macron）在推特上表示，对于巴黎圣母院大火的消息感到悲伤，这场火灾触及了整个法国的国家情感，他挂念所有的天主教徒及法国人，一起看到圣母院被烧毁感到非常难过。他取消原先的政治演说，前往现场勘查，同时也承诺将重建巴黎圣母院，并启动国际筹款活动。
此外，法国奢侈品巨头开云集团（Kering）董事长兼CEO弗朗索瓦-亨利·皮诺发表声明称，其家族将捐款1亿欧元用于修复巴黎圣母院。
巴黎圣母院起火前后（图源：法新社）
巴黎圣母院始建于中世纪1163年，并于1345年落成，是欧洲历史上第一座完全哥特式的教堂，具有划时代的意义，也是巴黎历史悠久最具代表性的古迹。因法国文学家雨果的《巴黎圣母院》而闻名，圣母院建筑总高度超过130米，耸立于市中心塞纳河畔的西岱岛，是巴黎最受欢迎的景点之一，每年吸引上千万名游客到访。
|在此之前数年，古建筑和文物博物馆也屡遭火劫。据钛媒体梳理，近几年几场重大文物火灾包括：
历史上，紫禁城从明朝永乐十八年（1420年）建成至末代皇帝溥仪1924年被逐出皇宫的五百多年间，据史料记载的火灾，就有四、五十起……
|巴黎圣母院修复工作，交给AI数字重建
重建损毁严重的巴黎圣母院已经被法国总统提上了议程。
而就在去年11月去世的瓦萨大学(Vassar College)艺术学院副教授Andrew Tallon，在其生前便完成了对巴黎圣母院的扫描工作，各个角度的建筑全景、3D和细节图片。大火过后，消逝的巴黎圣母院将在数字世界里永存。
Andrew Tallon在实地考察
用于三维存档的技术叫做三维激光扫描/激光雷达，可以精确地（1-2mm精度）、快速地（每秒测量数十万个点）获取建筑的三维几何信息。获得的数据被称为激光扫描数据或点云数据。
激光扫描得到的点云数据建立了巴黎圣母院的虚拟模型
他在2014-2015年的工作发现，国王画廊(GalleryofKings)几乎已经从铅锤中移出了一英尺，并且大教堂的这个区域可能在工作开始之前的十年内保持不变，让土壤有时间沉淀。他的作品还表明，巴黎圣母院的内部柱子并没有完美对齐。
|AI，在火灾险情中能为我们做些什么？
在山火更为频繁的美国，就已经开始将人工智能应用到森林火灾的预测和救援中了。
据大自然保护协会的森林生态和消防主管 Edward Smith介绍，他们正在加利福尼亚州和内华达州交界的山脉上测试一项人工智能计划，旨在用算法评估森林树木的稀疏程度是否足以防止山火蔓延。
因为森林面积巨大，过去需要依赖成本高昂的飞机在森林上空来评估，准确度有限，而 AI 程序能通过高分辨率的卫星图像进行实时监测，Edward Smith 表示：
AI 还不能替代人类做出决定，但却可以帮我们在面对更大的区域时作出更好的决策，大大降低山火的威胁。
NASA 的计算机工程师 James MacKinnon 也在测试一个基于机器学习的神经网络，同样能借助卫星拍摄的照片的监测山火，据称准确率高达 98%，他的目标是将山火预警时间降到 1 小时甚至更短。
而旧金山一家科技公司 Salo Sciences 开发了一款人工智能软件，通过分析树木的生长状况指出山火易发的区域，这款产品已经在加利福尼亚州测试，并计划推广到更多地区。
目前越来越多的科研机构和创业公司进入到这一领域，这项技术虽然无法完全避免山火发生，但却能通过AI确定火灾位置和蔓延路径，降低山火中当地居民和消防队员的伤亡程度。
曾有26年消防员经验的加州官员Jim Crawford就曾表示，消防机构往往在接到报警电话后才知道火情，不过却不知道山火到底烧了多长时间，也不清楚起火原因，这一定程度上加大了参与救援的消防员的风险。
不过这项技术还不成熟，加州大学戴维斯分校遥感专家 Alex Koltunov指出，用算法监测山火还存在不少问题，比如一些户外烧烤有时也会被识别为火灾。
无论如何，这类技术都有着积极的意义，随着 AI 技术不断完善，未来消防员或许真的可以不用再冒着未知的风险冲进火场了，「最美逆行」固然令人动容，但如果可以还是少一些吧。
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