在广州一项覆盖近150个动迁社区、9000个充电站的智能化防火改造已落地实施。针对电动车充电站安全防火的管理难题，浪潮信息联合合作伙伴推出智慧防火方案，基于元脑边缘微服务器，搭载元脑边缘计算AI平台“缘智”，创新融合DeepSeek-R1-32B、Qwen3.0-VL-8B等大模型及视觉算法，实现了预警精度、监管模式和应急效率的全面升级，烟火识别准确率从85%提升至95%以上，并且能够实现7×24小时毫秒级分析预警，风险发生后3秒内完成告警定位与信息推送，将多部门应急响应从20分钟缩短至秒级，构建起一张识别准、响应快、覆盖广的智能防火网络。

过去，社区充电区的防火安全管理长期依赖人工巡检与普通烟雾感知监控，但现实远比想象复杂。

■ 风险识别精度低：传统烟雾和火焰感知受到天气和光照和车辆遮挡等因素影响，对火灾初期的烟雾、火焰等特征捕捉能力有限，识别准确率普遍在85%左右。并且由于识别精度较低，火灾风险误报率较高，误报率长期高达15%，频繁的误报警告导致“警报疲劳”，降低了监管有效性。

■ 防火巡检存在时空盲区：还有一些社区充电站防火依赖传统人工巡检方式，但由于人力有限存在时间盲区，且动迁社区分布范围广泛，难以实现24小时不间断监测，夜间和节假日等高风险时段易形成监管盲区。

■ 多部门协同响应慢：充电点数量多、分布散，统一管理难度大，发生告警时无法快速定位并通知到对应社区负责人。从发现险情到层层上报、多方协调，整体响应流程冗长，导致宝贵的初起火灾扑救时间（通常仅3分钟左右）被大量消耗在沟通环节，大幅增加了事故升级的风险。

浪潮信息联合合作伙伴推出的边缘智慧充电站防火方案采用创新的算力+算法+平台的软硬件一体化部署，基于元脑边缘微服务器EIS100提供AI算力，元脑边缘计算AI平台“缘智”在边缘本地一键部署烟火识别、烟雾告警AI模型，并根据社区充电区域本地数据进行多次调优，实现火情的毫秒级分析与判断。相比传统后端集中处理模式，识别效率大幅提升，复杂光线、遮挡场景下识别准确率超过95%。当检测到明火或异常烟雾时，系统在3秒内完成告警生成、精准定位，并自动推送至对应社区负责人，同时触发现场联动预警，真正把控火灾救援的“黄金三分钟”。

智能识别，准确率从85%提升至95%以上：边缘智慧充电站防火方案提供基于深度学习的视觉算法，对多种火焰形态、烟雾颜色浓度进行精准识别；算法内置环境自适应模块，可有效过滤灯光、车灯反光等常见干扰，结合AI大模型检测能力将复杂场景下的识别准确率从传统的85%提升至95%以上，误报率降低至5%以下。用户可选配热成像摄像机或温度传感器，将可见光视频与热力图、温度数据进行融合分析，在照明不足或烟雾被遮挡的情况下，依然能通过温升异常等第二特征进行交叉验证，确保关键风险不遗漏，提升预警可靠性。

全域覆盖，7×24小时对9000充电点可视化管理：该方案构建的“智能防火安全线”依托高可靠边缘硬件与集中化智能平台，硬件层具备-35℃至75℃宽温适应及强抗震性能，可灵活部署于各类复杂街道环境，已实现对150个社区、近9000个充电点位的全面覆盖；软件层集成了数据安全与异常预警机制，支撑全域7×24小时可视化智能监测，在显著提升运维效能的同时，有效降低了大规模部署与长期运营的综合成本与管理复杂度。

多部门协同，3秒预警抢抓火灾救援黄金“三分钟”：该方案通过平台规则引擎预设“社区-负责人”映射关系，将AI识别到的告警事件（如“明火”、“浓烟”）在3秒内在平台中产生告警，并通过电话或者短信方式自动推送至对应社区的指定管理人员。告警信息“点对点”直达，社区、物业、消防等多部门协调耗时从20分钟缩短至秒级，打通响应“最后一公里”。在“缘智”平台上实时显示所有充电点状态，告警时自动弹出视频画面并精准定位。支持与社区广播、门禁等系统联动。指挥中心与现场人员共享同一态势视图，实现跨区域、跨层级的协同指挥，抓住火灾初期的“黄金三分钟”进行处置。

浪潮信息联合伙伴推出的边缘智慧充电站防火方案，通过将边缘AI算力与专用算法深度融合，并依托“缘智”平台实现高效协同，系统性地将安全管理从传统的被动响应模式，升级为智能化、精准化的主动预防体系。该方案不仅有效解决了当前9000个充电站点的安全管理难题，其标准化、平台化的架构设计更具备了高度的可扩展性，未来可快速复制至更多区域，并灵活接入各类AI应用场景。

这场由技术驱动的安全升级，让风险更快感知、让响应即时触达。随着算力深入社区治理一线，科技正融入城市运行体系之中，让智慧与我们更近。