连日来，结合电动自行车违规充电易引发火灾事故的消防安全管理难题，深圳市光明区玉塘街道网格事务部联合楼长联合会、中国电信立足辖区实际，深入分析电动车安全治理过程中存在的痛点难点问题，借助AI科技，创新“人防+技防”双管齐下的管理模式，积极探索行之有效的电动车入户治理新模式。

据消防部门不完全统计，80%的电动自行车火灾都发生在充电过程中，而充电时发生火灾致人伤亡的案例中，有90%发生在门厅、过道及楼梯间等场所。针对电动自行车违规入户行为屡禁不止，且存在重大安全隐患的工作实际，玉塘街道网格事务部深入分析人力巡查费时费力，存在片面性、偶然性、滞后性等问题，创新引入科技力量实行24小时监测预警，通过在试点出租屋楼栋入户大门安装电动车入户监视报警系统，以AI赋能实现全天候、全时段精准排查。

据悉，当检测到电动自行车入户的违规行为时，该系统将自动识别预安装在电动自行车的RFID标签，随即触发报警发出红色警告，并语音劝告用户不可将电动自行车推入室内，同时通过平台向saas客户端发出报警信息。管理人员可根据报警信息精准排查，并通过saas客户端可视化实时监测、历史回溯等数据进行分析预防。若没有识别到电动自行车的RFID标签，人工智能AI分析技术将自动监测视频图像中的电梯间、楼道、走廊等区域，判断是否有电动车进入。

此外，玉塘网格事务部还联合中国电信在电动自行车集中充电站同步安装热成像检测仪，当监测到电动车充电温度过高，或有起火冒烟时，及时触发报警系统，管理人员便可第一时间前往事发地排查处置。

截至目前，玉塘街道已在田寮社区第17小分格部分试点出租屋安装投用电动车入户监视报警系统。下一步，玉塘街道将总结试点经验，持续推动电动车入户监视报警器安装工作，同时完善辖区充电桩、停车棚等配套设施建设，加大飞线充电治理力度，为辖区居民营造一个安全有序的生活生产环境。

编辑 姚静霞 二审 谭凤希 三审 张雪松