“一单元101室存在接线不规范问题。”“C向线路存在大功率用电漏电隐患。”近日，我区某公寓楼在引入一套先进的电气火灾超前预警AI系统后，管理员第一时间就收到了来自AI系统的风险提醒。据悉，该预警AI系统上线后能进行24小时在线自动监测，将电气安全实时监测难题轻松化解。

在电气安全领域，电气老化实时监测一直是世界性难题，全球80%以上的电气火灾都是电气老化导致，这也是我国当前电气火灾高发频发的最大因素。电气火灾隐患具有隐蔽性强、早期信号弱的突出特征，传统检测手段依赖人工巡检或定期维护，难以捕捉到线路老化的细微变化。

为进一步提升电气安全管理水平，区应急管理局与浙江大学软件学院超前预警人工智能团队积极合作，通过政校协同破解“主动预防”难关，成功研发了国内首个基于深度学习的电气火灾动态预警平台。该系统通过物联网传感器，实时采集电路数据，结合AI算法精准识别电路过载、短路、漏电等隐患，预警准确率达98%以上。系统的运行使得人工投入和运维成本减少70%。

区应急管理局相关负责人坦言，过去需要依靠人工排查老旧线路的绝缘性能下降、接触不良等问题，隐患不容易被及时发现。同时，一些传统电气火灾报警技术误报率过高，导致企业疲于应付，反而降低了安全管理的效率。“新上线的预警系统相当于给电路装上了‘心电图机’，它通过多维数据融合分析和深度学习算法，大幅降低了误报率，同时提高了隐患识别的精准度。”该负责人补充道，该系统不仅能实时监测线路状态，还能自动生成风险评估报告，指导企业有针对性地进行整改，真正实现了从“人防”到“技防”的转变。

工作人员了解到，电气火灾超前预警AI系统由浙江大学软件学院首创。该平台结合新一代超高精度传感器技术和超前预警人工智能分析算法，采用全球首创的超前预警AI技术路线，不仅能实现高准确度的电气早期风险识别，还能够精准定位隐患位置、分析隐患程度和预测发展趋势，对能耗进行高效管理，可提供高质量数字化的安全用电服务体系。

“从‘事后处置’变成‘事前干预’，不仅彻底突破了传统监测的滞后性，实现了质变飞跃，更为公共安全领域的AI技术应用树立了创新标杆。”浙大超前预警人工智能团队负责人张涛博士指出，借助AI系统的强大分析能力，那些以往“看不见、摸不着”的电气风险信号被放大上万倍后呈现，过去需要电气专家耗费数小时乃至数天才能排查出的隐患，现在分秒之间就能分析完成。

目前，我区已有50多家企事业单位接入该系统平台，涵盖电镀、紧固件、纺织等重点行业，全区共部署420多个监测点，累计消除电气隐患724余处。该系统下一步将应用到老旧小区、养老院、公租房等场所，构建全覆盖、智能化的电气安全防控网络，为全域安全筑牢“数字防火墙”。