电梯困人、电动车入梯、梯内抽烟……AI赋能海纳云智慧电梯，精准破解乘梯安全隐患

算法精准赋能 守护电梯安全

海纳云深耕智慧电梯场景多年，以AI+物联感知技术，打造了“从风险预警——智能调度——高效维护”全周期应用，从区县到市级的多层级、联动式治理的智慧电梯安全监管模式。

在算法研发上，海纳云积累了电动车入梯检测、困人识别预警等20余个场景化算法，利用云边结合的计算方式，对复杂场景检测精准度更高，有效减少误报。

目前，海纳云智慧电梯相关算法技术已获专利/软著20余项，应用于青岛、胶州、济南、杭州、西安、宁波等10余个城市的智慧电梯项目，为推动电梯安全监管数字化转型树立了卓越典范。

01 AI大模型接入，开启智慧电梯新篇章

近日，海纳云不仅在算法研发上取得了显著成就，还在技术应用上不断创新。率先将国产AI大模型DeepSeek-R1接入自主研发的“海纳云安全大模型”中，实现了私有化部署，确保数据安全、稳定的同时，为模型带来了全方位的技术革新和体验升级。

接入DeepSeek-R1后，海纳云安全大模型的多维度深度推理能力显著增强，能够从多个角度对传感器状态进行深度推理，确保异常情况被及时发现并准确判断。在电梯场景中，这意味着电梯的运行状态可以被更精准地监测和预测，从而提前发现潜在故障，减少事故发生的风险。

此外，DeepSeek-R1的推理过程可视化功能为海纳云安全大模型增添了透明度和解释力。在电梯安全监测中，模型不仅能判断电梯的运行状态，还能清晰展示其背后的推理路径，增加了决策的可信度和可操作性。用户可以根据可视化结果快速定位问题并进行优化，进一步提升模型的性能。

02 DeepSeek×电动车入梯检测算法：精准阻梯，防范火灾风险

根据国家消防救援局的统计，2024年全国共发生电动自行车火灾10051起，其中不少事件的诱因是电动车入梯上楼，在楼道、室内充电，这严重威胁着公共安全。

海纳云研发的“电动车入梯检测算法”，嵌入电梯AI智能摄像头后，能够实时分析电梯场景中的视频流，一旦检测到电动车进入电梯，立即启动联动机制，阻止电梯门关闭，同时发出语音警告，劝阻电动车退出电梯。

算法识别电梯，联动阻梯系统防止电动车上楼

在青岛胶州市，海纳云打造覆盖9000余部电梯的“电梯智慧监管物联网”，并在这些电梯内加装海纳云AI智能摄像头，嵌入“电动车入梯检测算法”。启动阻梯模式后，一部电梯每天的电动车进入事件从平均8起锐减至1起，成效显著。