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　　近期，广东省特种设备检测研究院中山检测院成功将DeepSeek大模型技术应用于电梯紧急报警装置的通话录音的智能分析领域，实现了电梯困人事件的自动识别。此项创新应用显著缩短了人工审核录音的时间，有效提升了应急响应效率，为电梯安全运行构筑了坚实的技术防线。

　　电梯一键报警装置作为乘客遭遇困人故障时的求救渠道，其通话录音需通过人工逐一核查以确认事件性质并启动救援。然而，随着电梯保有量的持续增长，传统人工检买球入口测模式面临双重挑战：一是录音文件数量激增导致处理耗时过长，二是紧急状况下对判断的时效性与精准度提出了更高要求。

　　针对上述难题，中山检测院创新性引入DeepSeek大模型技术，构建了基于智能语义分析与情绪识别的报警通话解析系统。该系统通过深度解析自然语言特征，结合预设关键词库（如被困、电梯故障、紧急求助等）与语音情绪特征（如急促、慌张等），实现困人事件的自动化甄别，并同步生成标准化事件报告。

　　中山检测院此次技术应用是人工智能在特种设备安全领域的成功实践，不仅显著提升了应急处置效能，更为电梯物联网建设与智慧监管体系升级提供新思路。下一步，中山检测院将聚焦模型优化升级，计划融合视频监控数据、传感器数据等多维度数据源，构建更全面的电梯安全预警及应急体系。（黄垚波）