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　　近期，廣東省特種設備檢測研究院中山檢測院（以下簡稱中山特檢院）將DeepSeek大模型技術應用于電梯緊急報警裝置的通話錄音智能分析領域，成功實現電梯困人事件的自動識別。此舉，顯著縮短了人工審核錄音的時間，有效提升了應急響應效率，為電梯安全運行構筑起堅實的技術防線。

　　電梯一鍵報警裝置作為乘客遭遇困人故障時的求救渠道，其通話錄音需通過人工逐一核查以確認事件性質并啟動救援。然而，隨著電梯保有量的持續增長，傳統人工檢測模式面臨雙重挑戰：一是錄音文件數量激增導致處理耗時過長；二是緊急狀況下對判斷的時效性與精準度提出了更高要求。針對這些難題，中山特檢院創新性引入DeepSeek大模型技術，構建起基于智能語義分析與情緒識別的報警通話解析系統。該系統通過深度解析自然語言特征，結合預設關鍵詞庫（如“被困”“電梯故障”“緊急求助”等）與語音情緒特征（如急促、慌張等），實現了困人事件的自動化甄別，并同步生成標準化事件報告。

　　此次技術應用，是人工智能在特種設備安全領域的成功實踐，不僅顯著提升了應急處置效能，更為電梯物聯網建設與智慧監管體系升級提供新思路。下一步，中山特檢院將聚焦模型優化升級，計劃融合視頻監控數據、傳感器數據等多維度數據源，構建更全面的電梯安全預警及應急體系。