1月24日下午，江西新余市渝水区一临街店铺发生火灾，导致39人遇难，9人受伤。

火灾事故为何发生？短时间内为何造成重大伤亡？遇难人员大多在二楼，为何逃生受阻？“新华视点”记者在事故现场进行了走访。

违规动火施工酿出特大事故

1月25日上午，新余市召开新闻发布会，通报“1·24”特大火灾事故情况。此次事故原因已初步查明，失火建筑地下一层进行冷库装修过程中，施工人员违规动火施工造成起火。

记者现场走访发现，着火的建筑一共有三层，地下一层为冷库，一楼是网吧，二楼是培训机构和宾馆。事发前几天，冷库正在施工，附近居民看到有大量泡沫板运到店内。

现场救援人员告诉记者，事故发生时，施工人员正在对地下一层进行施工，电焊切割过程中导致泡沫板起火。事故发生后，新余市消防支队共搜救出48人，其中39人遇难、9人送医救治。据介绍，受困人员主要是参加教育咨询培训的学生和住宿旅客。目前，已有12名相关责任人员在接受公安机关调查。

1月24日，消防人员在现场作业。 新华社记者 周密 摄

有业内人士表示，尽管电焊施工属于特种行业，但是技术门槛低，工人自己买一套设备就可以进行电焊作业；再加上电焊作业从业人员素质参差不齐，缺乏必备的安全意识和技能，增加了引发火灾风险。

“刺鼻的浓烟闻几秒钟便感觉发晕”

记者采访了解到，火灾发生后，地下一层因违规动火引燃泡沫板而产生的大量有毒浓烟，通过楼道涌入二楼导致人员被困。

记者在二楼现场看到，这里没有明显的过火痕迹，一些桌面上落有因浓烟造成的黑色灰尘。一名从一楼网吧逃离的男子告诉记者，现场散发出滚滚浓烟，气味异常刺鼻，只闻了几秒钟便感觉脑袋发晕。

家住附近的一名居民表示，现场的火势并不大，但产生了很浓的黑烟。24日晚，记者在事故现场看到，临街多家店铺的大门和墙体被浓烟熏黑，空气里弥漫着一股烧焦的气味。

1月24日拍摄的火灾现场外景。 新华社记者 周密 摄

据了解，由泡沫板燃烧产生的黑色有毒浓烟能在短时间内造成人员窒息，这也是此次火灾事故在短时间内造成遇难人员多的直接原因。

“逃生通道”受阻 安全隐患突出

此次发生事故的是临街店铺。记者在现场看到，发生火灾事故的场所内通道狭窄逼仄，内部布局复杂，安全隐患突出。失火建筑的一层为联排商铺，二层被打通用作宾馆房间和培训场所，长约百余米的联排商铺中，只有两个进出口。

据一名现场目击者介绍，通往二楼的楼梯狭窄，仅能容纳两人通过，发生火灾时容易拥堵。在事故发生场所二楼，防盗窗有插销，在火灾浓烟弥漫的紧急情况下很难找到插销。

一名成功逃生者回忆说，事发时现场一片混乱，什么都看不见，所幸之前接受过安全培训，在黑暗中低着头、贴着墙、朝着光的方向走到门口，才得以逃离现场。受访救援人员认为，平时注重加强安全教育、增强消防安全意识，培训提升自救能力，在关键时刻往往能挽救生命。

针对火灾事故现场暴露出来的隐患问题，江西省委省政府要求加强多业态混合经营场所、人员密集场所等重点部位消防监管，坚决整治占堵消防通道、封闭安全出口、防盗窗封死等突出问题，确保风险隐患早发现早处置，全面消除安全管理死角盲区；要深入检视工作中的短板漏洞，迅速在全省上下开展地毯式、拉网式安全隐患排查整治，通过开展直插现场的专业排查，强力整治各类风险隐患。（记者李兴文、胡锦武、范帆）

(责编：袁勃、牛镛)

　　 中新网 北京3月13日电 (记者 孙自法)记者13日从中国科学院自动化研究所获悉，中国科学家团队最新合作研发出一套实感智能计算-控制平台，可快速提取和分析斑马鱼全脑神经元活动，实现全脑神经元集群活动的闭环调控。通过该技术突破，研究团队在国际上首次实现对斑马鱼全脑十万级神经元的实时监控，进而对任意选择的神经元集群活动进行解码，以控制外部设备。

实感智能计算-控制平台架构及利用该系统实施的光学脑机接口技术，通过大脑内部神经元集群的活动实现虚拟现实控制。中国科学院自动化所/供图

　　这一脑科学研究应用领域的重大突破成果，由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心杜久林研究员团队、中国科学院自动化研究所蒿杰研究员团队、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心穆宇研究员团队共同完成，已获得授权发明专利“光学脑机接口系统和方法”，标志着基于全脑单细胞光学成像的虚拟现实、光遗传调控等技术在脑科学闭环研究领域的应用迈出了关键一步。

　　在本项研究中，研究团队借助天文学领域的数据处理技术，采用FPGA-GPU(现场可编程门阵列-图形处理器)混合架构，成功对高达500MB/s(兆比特每秒)的大数据流神经功能数据进行实时配准、信号提取和分析。相关研究论文近日在国际专业学术期刊《自然-神经科学》(Nature Neuroscience)发表。

研究团队提供本项研究概念图：借鉴天文数据处理体系搭建的实时处理系统提取和解析了斑马鱼全脑的神经元活动，展现这一创新系统如何巧妙地将内在世界的神经活动与外部现实世界连接起来的迷人之处。中国科学院自动化所/供图

　　研究团队介绍说，全脑范围单神经元活动成像是解析大脑并行分布式计算原理的有力工具，但其巨大的数据实时处理需求已成为技术发展的瓶颈，导致难以实时分析以及在大尺度上闭环调控和研究脑功能。受天文学领域中快速射电暴检测技术的启发，并借鉴其系统设计策略，本项研究利用FPGA编程的灵活性建立光学神经信号预处理系统，对来自光学传感器的信号规整化，并将其发送给基于GPU的实时处理系统，进行高速非线性配准，提取各信道的神经信号，依据编码规则进行解码，以获得用于控制外部器件的反馈信号。

　　其研究结果显示，光学神经信号预处理系统通过实时监测斑马鱼全脑神经元的活动，生成反馈信号，反馈间隔小于70.5毫秒。同时，该系统性能可在3个脑科学闭环研究场景下得到展示：

　　一是闭环实时光遗传学神经调控。通过功能聚类识别全脑神经元集群，将选定集群的自发活动作为触发信号，实施实时光遗传学刺激于目标神经元集群。相对于开环，闭环刺激有效激活了下游脑区。

　　二是锁相的实时视觉刺激实验。通过对蓝斑去甲肾上腺素能系统活动的实时监测，在表征动物清醒状态的蓝斑兴奋时相上施加视觉刺激，观察到大脑中其他神经元的反应更为强烈。这表明，大脑状态可调节对视觉信息的处理，同时指出闭环感觉刺激有助于精确研究大脑内部状态与外界环境的相互作用。

　　三是全脑光学脑机接口实现的虚拟现实。实时将高维的全脑所有神经元活动降维到多个神经元集群的活动，并将任一集群的活动与视觉环境闭环联接，建立基于光学成像、直接从脑神经活动到视觉环境的虚拟现实系统。在该虚拟现实中，可以随意调整神经活动与环境耦合的增益，使控制环境的神经元集群根据增益变化适应性地调整其输出。

　　研究团队表示，依托大数据流的实时分析和高通量全脑成像技术，他们未来将进一步研究筛选适合光学脑机接口的神经群体活动特征，以揭示其机制，开发出更高效的光学脑机接口技术，推进脑科学研究范式的发展。(完)

【编辑:曹子健】